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人工智能芯片在新技术加持下落地更多应用场景
摘要
2021年，传统冯·诺依曼架构的人工智能芯片算力继续提升，工艺普遍进入7纳米。神经形态架构、存算一体、芯片粒等新技术也加持人工智能芯片发展，陆续有产品问世。英伟达仍占据着人工智能云端训练芯片市场的霸主地位，初创企业努力寻求更多落地空间。人工智能芯片企业仍获资本持续关注，投资总金额刷新纪录。人工智能芯片下一步发展重点仍将在技术、应用、生态、融资四个方面，有明确市场和稳固生态的人工智能芯片，将继续获得资本的加持，推进技术发展和企业壮大。未来，多种技术将持续推进，并在通用性和专用性间寻求平衡，获得最大限度的发展。国内人工智能芯片企业将在巨大的市场需求中获得更多发展机会。
作者
张瑶 ，国家工业信息安全发展研究中心工程师，主要跟踪国内外人工智能、智能语音、计算机视觉等多个领域企业、战略规划和产业的发展动向，在人工智能产业发展、政策规划及安全、伦理、就业相关领域具有丰富的研究经验。
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章节目录
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一 多技术同步发展持续推动人工智能芯片性能提升
- （一）人工智能芯片可按多种方式进行分类
- （二）冯·诺依曼架构芯片制造工艺全面进入7纳米
- （三）非冯·诺依曼架构获多种技术助力
- 1.神经形态架构继续演进
- 2.存算一体产品陆续问世
- 3.芯片粒实现商品化
- （四）使用人工智能设计人工智能芯片
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二 产业呈现持续高速发展态势
- （一）产业在2030年前保持年均40%高速增长
- （二）头部和初创企业持续发力
- 1.国外科技巨头巩固各自优势
- 2.国内企业在多领域发起挑战
- （三）应用在云侧和端侧同步推进
- （四）融资额和亏损额同步创新高
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三 人工智能芯片仍存在技术瓶颈，应用体量小、通用易用性相对较低
- （一）技术上存在内存墙和高功耗等瓶颈
- （二）应用上大体量应用市场少、平台化成本高
- （三）生态上通用、易用性相对较弱
- （四）人工智能芯片发展还需大量投资支持
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四 人工智能芯片将在更多应用场景落地
- （一）持续研发和引入多种新技术
- （二）在通用和专用间获得平衡
- （三）国内人工智能芯片市场前景巨大
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