AI芯片，顾名思义，就是指专门为人工智能（AI）应用设计的芯片，具备处理AI运算的硬件加速能力。2019年的AI芯片行业研究报告中，涵盖了对AI芯片行业进行的全面分析，包括行业概述、应用场景及市场需求、产业链和商业模式以及对优秀企业的推荐。
AI芯片设计的目的是为了满足包括训练和推理在内的AI应用需求，其特长在于进行并行计算。这些芯片主要应用于云端、边缘计算以及物联网设备终端。根据研究，到2022年AI芯片市场空间有望超过500亿美元。其中，云端AI芯片主要用于数据分析、模型开发（训练）及部分AI应用（推理）。在云端市场，英伟达凭借其GPU和CUDA生态的完备性主导了市场，但其产品高昂的售价、GPU的计算效能和功耗问题也促使市场寻求潜在的替代方案。
在边缘计算和终端设备市场，AI芯片的应用需求更加分散，需要综合考虑芯片的性能、功耗、成本以及是否可编程等多方面因素。AI芯片通常作为协处理器使用，难以单独实现应用功能，因此对厂商的软件及系统开发交付能力有很高的要求。在不同的应用场景中，行业壁垒较高，这要求AI芯片厂商需要加强与产业固有主体的合作，融入现有产业结构。
AI芯片行业本身具有资本和技术壁垒双高的特点，需要高昂的研发费用支持。对于AI芯片厂商而言，除了核心软硬件技术的开发实力外，市场洞察及成本控制能力也极为关键。行业目前接近Gartner技术曲线的泡沫顶端，未来1-2年内将面临市场对产品的检验，只有通过市场检验和筛选的优质团队才能够继续获得产业、政策和资本的青睐和继续支持。
AI芯片的定义较为广泛，包括GPU、FPGA、ASIC、DSP等多种设计方案。随着深度学习等AI算法的发展，这些芯片在处理非结构化数据方面的能力得到了显著提升，因此市场需求激增。在芯片工艺方面，随着制程逼近物理极限，CPU中的晶体管大部分用于构建逻辑控制和存储单元，留给计算单元的空间有限，这也促使芯片架构需要重新设计以满足并行运算的需求。
在AI芯片实现算力提升方面，通过架构设计可以跨越工艺限制，算力效能大幅超越传统的CPU。比如，ASIC芯片在计算效能、大小和成本方面具有显著优势。此外，典型的云端AI芯片算力表现比较中，通过对比不同芯片产品，我们发现ASIC芯片相比其他类型如CPU、FPGA和GPU，在性能上有显著优势。但是，ASIC的设计和制造难度大，晶体管的利用效率有限，这些因素限制了其算力的进一步提升。GPU和FPGA等异构计算芯片在并行计算和定制优化方面表现出色，因此它们在AI应用中扮演了重要角色。
报告还强调了AI芯片在不同应用场景中的表现和需求，包括兼容主流AI算法框架、可编程性、可拓展性、低功耗、体积以及造价等方面。在这些方面，AI芯片厂商需要综合考量以满足市场的不同需求。未来随着技术的进步，预计会出现更优配置的AI计算芯片，为AI应用提供更为强大和高效的算力支持。
对于AI芯片行业的展望，报告预测了产业未来的增长点和发展方向，以及推荐了一些表现突出的AI芯片企业，这些企业凭借其技术实力和创新能力在激烈的市场竞争中脱颖而出，占据了重要的市场份额。通过这份报告，我们可以对AI芯片行业有一个全面深入的了解，把握行业发展的脉络和趋势。
