ASIC方向发展机遇较大

1、 AIGC拉动AI算力需求，AI芯片将成为未来科技石油

随着AI 进入“大模型”时代，训练数据不断增长、算法复杂度不断提高，国内人工智能厂商对算力的需求陡升。AI芯片作为大模型及AI应用落地的算力基础，重要性日益凸显。

广义的AI芯片指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，即面向人工智能领域的芯片均被称为AI芯片。狭义的AI芯片即针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。狭义的AI芯片与传统芯片（如CPU）相比，性能优势主要体现在专用性的侧重上。

AI芯片主要分为三种类型：通用型（GPU）、半定制型（FPGA）、定制型（ASIC）。三类芯片代表分别有英伟达（NVIDIA）的GPU、赛灵思的FPGA和Google的TPU。GPU的计算能力最强，但是成本高、功耗高；FPGA可编程，最灵活，但是计算能力不强；ASIC体积小、功耗低，适合量产，但是研发时间长，且不可编辑，前期投入成本高，带来一定的技术风险。

针对不同技术路径，国内厂商均已有所布局。

Ø GPU：国内GPU厂商已有部分产品落地，国产GPU迎来黄金发展期。相比英伟达和AMD，国内GPsU厂商的营收规模较小。但是国产GPU正受益于信创的机遇，在数据中心、智能汽车、游戏等应用领域的国产GPU需求量也极大提升，国产 GPU正在迎来黄金发展期。目前景嘉微已成功研发JM7200和JM9系列GPU芯片，应用于台式机、笔记本、服务器、自助终端等设备。海光信息的DCU也属于GPGPU的一种，其DCU协处理器全面兼容“类 CUDA”环境，主要部署在服务器集群或数据中心。

Ø CPU+FPGA：国内巨头纷纷布局CPU+FPGA的混合异构加速AI计算。FPGA芯片用于加速AI计算时可以实现灵活部署，具备可编程性、高并行性、低延迟、低功耗等特点，在AI推断领域潜力巨大。全球科技巨头纷纷布局云端FPGA生态，国内包括腾讯云、阿里云均在2017年推出了基于FPGA的服务，百度大脑也使用了FPGA芯片。此前被全球最大FPGA厂商赛灵思收购的深鉴科技也是基于FPGA来设计深度学习的加速器架构。

Ø ASIC：国内ASIC厂商实力雄厚，积极追赶国外芯片巨头。ASIC作为专用集成电路，广泛应用于人工智能设备等领域，根据终端功能可细分为TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。最具代表性的就是谷歌2015年推出的首款TPU，大幅提升AI推理的性能。经过近年来国内ASIC厂商的快速发展，在工艺、算力、整体性能等方面，均达到国际领先水平。海思的昇腾910在BF16浮点算力方面超越谷歌最新一代产品TPUv4，遂原科技的云燧T20和寒武纪的NPU在整体性能上也与谷歌比肩。未来国内头部ASIC厂商有望继续保持技术优势，突破国外厂商在AI芯片的垄断格局。

实现专用算法“硬件优化”，ASIC路线在AI领域的长期成长性值得期待。ASIC虽然无法重新编程，且前期投入成本较高，但是在大规模量产的情况下，ASIC具备性能更强、体积更小、功耗更低、成本更低、可靠性更髙等优点。随着人工智能技术发展成熟、算法逐渐收敛，ASIC将更具备一定竞争优势。

2、国内AI芯片企业蓬勃发展

在政策和需求的双重促进下，中国AI芯片厂商奋起直追，尤其在ASIC方向发展机遇较大。整体上看，国外芯片巨头目前仍处于领先地位，占据了大部分市场份额，并且在GPU和FPGA方面近乎垄断。但国内AI芯片厂商在政策和需求的双重拉动下奋起直追，华为海思、地平线、寒武纪、海光信息、昆仑芯等厂商在多个领域取得突破进展。尤其在ASIC 路线下，国内厂商有机会实现快速抢占市场。

国内AI芯片企业百花齐放

寒武纪：AI芯片独角兽，中国ASIC路线先行者。寒武纪成立于2016年，是全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司，研发团队成员主要来自于中科院，董事长陈天石曾任中科院计算所研究员。

作为AI芯片领域的独角兽，寒武纪曾与华为携手打造全球首款手机AI芯片，近年来通过专注打造云端产品线构建技术壁垒。

Ø 云端：AI芯片寒武纪近年来不断推出面向云端的AI芯片，思元290是寒武纪首款面向云端训练的智能芯片，思元370面向云端且实现训推一体，这两款芯片均采用7nm制程工艺。此外，思元370是寒武纪首款采用Chiplet技术的AI芯片，寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。

Ø 终端：2016年，寒武纪发布了全球首款终端AI处理器、首款商用NPU“寒武纪1A”，面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，主流智能算法能耗比全面超越传统CPU、GPU。寒武纪1A被应用于全球首款智能手机AI芯片——麒麟970。

华为海思：昇腾代表业界最强AI算力。思半导体成立于2004年10月，是华为的全资子公司。得益于母公司的强势全力支持和持续的高研发投入，海思已成为全球领先的Fabless半导体公司，产品覆盖智慧视觉、AIoT、智慧媒体、智慧交通及汽车电子、显示、手机终端、数据中心及光收发器等多个领域。

昇腾系列——面向“端、边、云”全栈全场景AI芯片，代表着业界最强AI算力，采用华为自研的达芬奇架构，对标国际巨头谷歌英伟达。2018年，华为提出了全栈全场景AI解决方案并发布了两款AI芯片，昇腾910和昇腾310，其计算核心采用华为自研的面向AI计算特征的“达芬奇架构”。昇腾910是单芯片计算密度最大的芯片，对标英伟达V100和谷歌TPUv3，比V100的标称算力125TOPS高出约一倍，而昇腾310芯片的最大功耗仅8W，是极致高效计算低功耗AI芯片。基于昇腾系列AI处理器，华为推出Atlas全系列、全息感知产品，覆盖端侧、边缘侧和数据中心侧。

地平线：国内车载芯片领头羊。地平线成立于2015年，是一家注重软硬件结合的AI创业公司，致力于开发边缘AI芯片及相关解决方案，由Intel、嘉实资本、高瓴资本领投。

提出嵌入式AI芯片架构BPU，坚持“芯片+算法+工具链”完整解决方案。2017年12月，地平线自主设计研发了中国首款嵌入式人工智能视觉芯片——旭日系列和征程系列，基于自研BPU架构，通过软硬结合打造极致性能。目前，地平线是业界唯一能够提供覆盖从L2到L4全场景整车智能芯片方案的人工智能平台型企业。

海光信息：国产CPU+DCU龙头，性能达国际化可比水平。光信息成立于2014年，公司骨干研发人员多拥有国内外知名芯片公司的就职背景，拥有成功研发x86处理器或ARM处理器的经验。

CPU+DCU双轮驱动，实现领先的处理器性能。海光信息的产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。海光 DCU 系列产品以基于通用的GPGPU架构，采用7nm工艺，兼容“类 CUDA”环境以及国际主流商业计算软件和人工智能软件，软硬件生态丰富。目前海光DCU系列产品深算一号已经实现商业化应用，于2021年实现规模化出货，未来将广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等领域，其产品性能达到了国际上同类型主流高端处理器的水平，具有较强的并行计算能力和较高的能效比，在国内处于领先地位。

AI芯片乃兵家必争之地，BAT均已有所布局

对于互联网大厂来说，腾讯、百度、阿里巴巴等均在AI芯片领域大力布局。其中，腾讯投资燧原科技、百度投资昆仑芯、阿里巴巴则孵化了平头哥。除此之外，原AMD全球GPGPU设计总负责人陈维良成立了沐曦集成电路，两位CTO均为前AMD首席科学家；原AMD首席工程师郑金山成立了天数智芯，首席技术官曾任三星全球副总裁；原商汤科技总裁张文成立了壁仞科技，CTO曾任职于海思的GPU自研团队。

燧原科技（腾讯系）：燧原科技成立于2018年，公司创始人赵立东曾任紫光通信科技集团有限公司副总裁、AMD计算事业部高级总监；COO张亚林曾任AMD资深芯片经理、技术总监。

邃思2.0是迄今中国最大的AI计算芯片。公司成立以来，已相继推出云端AI训练芯片邃思1.0/2.0、云端AI训练加速卡云燧T1x/T2x和AI推理加速卡云燧i1x/i2x，以及配套的“驭算”软件编程平台TopsRider和“鉴算”推理加速引擎TopsInference。公司2021年在世界人工智能大会期间发布的邃思2.0是迄今中国最大的AI计算芯片。

自研软硬件协同架构设计，灵活通用高效开发。燧原芯片架构采用“GCU-CARA”(通用计算单元和全域计算架构)，是分别基于硬件的通用计算单元GCU和基于软件的驭算TopsRider两个主要品牌，具备完全可编程、全模式计算、全精度计算、高并行度等特点。其软件编程平台驭算TopsRider和推理加速引擎鉴算Topsinference可支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流模型框架。

昆仑芯（百度系）：昆仑芯成立于2011年，前身为百度智能芯片及架构部，于2021年4月完成独立融资。公司团队成员多数成员来自百度、高通、Marvell、Tesla等行业头部公司，22年完成A轮融资。

百度基于自研XPU架构，致力打造通用AI芯片，赋能互联网、工业制造、智慧金融、智慧交通等多个领域。百度从2011年开始就基于FPGA实现AI加速公司于2018年正式开始AI芯片研发并在2020年实现昆仑芯1代芯片大规模部署，2021年8月昆仑芯2代产品实现量产。昆仑芯采用自研的面向通用AI的XPU架构，其第二代昆仑芯产品采用7nm制程，相比1代产品性能提升2-3倍，FP16算力达到128TFLOPS，主要为数据中心高性能计算提供算力支持。同时，昆仑芯深度适配PaddlePaddle（飞桨），也支持 PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流的深度学习框架。

平头哥（阿里系）：平头哥成立于2018年，由阿里全资收购的中天微与达摩院芯片研发团队合并而来，公司技术团队由原中天微、高通、AMD、华为海思等拥有丰富研发经验的人员构成。

作为拥有国内公有云市场最大份额的企业，阿里自研AI芯片投入最多、决心极大，致力于云端一体化芯片和AIoT芯片产品。公司有两条研发主线，分别聚焦于云计算和嵌入式两类芯片：

Ø 利用ARM的IP为阿里云数据中心研发芯片，在云端提供普惠算力，即倚天系列和含光系列；

Ø 基于RISC-V处理器架构进行研发，如玄铁系列，主要应用是在AIoT领域。

含光800专用于云端视觉处理。2019年平头哥在云栖大会上发布AI推理芯片含光800，为TSMC12nm工艺制程，采用平头哥自研架构和达摩院算法，算力相当于10个GPU，性能峰值算力达820 TOPS。含光800 AI芯片专用于云端视觉处理，可在视觉图像识别/分类/搜索、医疗影像、城市监控等领域发挥作用。为了实现软硬件协同，平头哥提供了HGAI软件开发包，可支持主流开源框架 TensorFlow、Caffe、MXNet 和ONNX，广泛适用于语音、图片、视频等AI推理业务。

虽然BAT均已布局AI芯片，但具体路径也各有特色。百度选择了拆分芯片业务，阿里的云端高性能芯片自用，RISC-V芯片开源开放，腾讯主要以投资的方式，用尽可能少的投入撬动自研芯片。除AI芯片本身的硬件之外，与之配套的软件开发体系亦是生态的重要组成部分，包括底层硬件、指令集架构、编译器、API、基础库、顶层算法框架和模型等。由于全球主流深度学习框架均使用CUDA平台，因此国内AI芯片厂商在生态构建的初期均需兼容CUDA，但是长期国产AI芯片厂商仍需构筑自身软硬件生态。

注：本文来自国泰君安发布的《中国AI芯片企业的追击（深度）》，报告分析师：李沐华、齐佳宏

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