国产AI芯片的创业裂变

AIAIAI已经进入了大模型自018年GT-10penIGPT-4.01GDP3.5‰1.8‰IDC2019612.42021924.02022年（同比）将增长26.6至1,170.0亿美元，并有望到2025年突破2,000亿美元，增幅高于企业数字化转型（DX）支出整体增幅。图表1：全球人工智能支出、数字化转型支出及GDP增长趋势预测IDC，世界银行，IDC2022到268.0EFLOPS2026ZFLOPS1,271.4EFLOPS2021-2026模年复合增长率预计将达到52.3，而同期通用算力规模的年复合增长率为18.5IDCCPU202147.7EFLOPS，2026111.3EFLOPS2021-2026国智能算力规模年复合增长率达52.3，同期通用算力规模年复合增长率为18.5。图表2：中国智能算力规模及预测 图表3：中国通用算力规模及预测IDC， IDC，2022图表4：2022年中国AI算力发展城市排行IDC，世界银行，AIAIGPUFPGAASICAIAIAI“AI更注重超速运算能力的AI芯片成为推动人工智能产业爆发的关键核心要素之一，其快速发展对人工智能技术的进步和行业应用起到了决定性的作用。图表5：AI芯片技术架构产品类别 简要说明全称为图形处理器，在计算方面具有高效的并行性，用于图像处理GPU

GPU全称为现场可编程门阵列，是一种集成大量基本门电路及存储器的FPGA

芯片，最大特点为可编程。具有明显能耗优势，有低延时和高吞吐的特性。ASIC

类脑片 参考脑经结和脑感认方来计芯片。与非网，AIAIAIAICPUAIAICPUAI图表6：AI与半导体芯片的发展进程对照亿欧智库，AI（AIAIAIAIAIAIIoTAIAI“训练）AI图表7：云-边-端协同示意图资料来源：甲子光年，GPUAI在短期中，GPUAIFPGAGPUAIGPUAI型芯片，在算法技术和应用层次尚浅时期，GPU由于其强大的计算能力、较低的研发成本和通用性将继续占领AI芯片的主要市场份额。GPUASIC图表8：AI芯片设计流程与设计优势对比亿欧智库，ASIC（专用集成电路架构。AIAIGPGPU（通用GPU。2017-2020GPGPUGPGPUGPGPUAI第三波浪潮的基础是存算一体等新兴技术。不同于ASIC与GPGPU，这些新兴技术路线跳出了冯·诺依曼架构体系，理论上拥有得天独厚的高能效比优势，又能绕过先进制程封锁，兼顾更强通用性与更高性价比，算力发展空间巨大。随着新型存储器件走向量产，存算一体AI芯片已经挺进AI大算力芯片落地竞赛。图表9：冯·诺依曼、近存计算、存内计算架构对比资料来源：亿铸科技，IDC2025726（attachrate）218ASIC和FPGAIDC6724其中GPU服器然导地，据89市份额到60亿元NPUASICFPGAGPU12的增速占有了117图表10：全球人工智能服务器GPU、ASIC和FPGA芯片搭载率IDC，虽然NPUASICFPGA在场上占相较为9.6AI图表11：中国人工智能芯片市场规模占比IDC，AIAI2021AI亿元同长124计到2023年市规进一扩至1206亿资料来源：，突围国外巨头围猎，自主研发初迎曙光AIAIIntelNVIDIAQualcommGoogleAIGPUFPGA资料来源：艾媒咨询，AI。AI20112018AI2017Ascend2019AscendAIAtlasAIAIAI国AIASICAINPUIPAI——970。图表14：国内AI厂商成立时间表资料来源：甲子光年，GPUGPUAMD分下其英的市占份在60上次英达和AMD英GPUCUDAAMDGPU图表15：2019-2022年全球GPU芯片市场份额图表16：2021年全球独立GPU芯片市场份额资料来源：前瞻产业研究院， 资料来源：前瞻产业研究院，GPUGPUJM9OpenGL4.0、HDMI2.0H.265/4K60-fps8GB1.5TFlopsGeForceGTX1050GPUGPU图表17：JM9系列性能对比参数JM9系列第二款JM9GeForceGTX1050核心频率1000MHz1500MHz1354MHz显存容量8GB8GB2GB显存带宽25.6GB/s128GB/s112GB/s制造工艺--14nm浮点性能512GFlops1.5TFlops1.8TFlops像素填充频率8GPixels/s32GPixels/s46.56GPixels/s发布时间202220212016公司官网，GPGPUNvidia先4nn（F6）计NvidiaCUDADCUGPGPU架构CUDA”NVIDIAA100DCU70的性能水平，但是公司DCU产品的片间互联性能还有较大的提升空间。图表18：海光DCU与国际主流产品性能对比参数深算一号Ampere100MI100核心频率1.5-1.7GHz1.53MHz1.5-1.7GHz核心数量4096(64CUs)2560CUDAprocessor120CUs显存容量32GBHBM280GBHBM2e32GBHBM2显存位宽4096bit5120bit4096bit显存频率2.0GHz3.2GHz2.4GHz显存带宽1024GB/s2039GB/s1228GB/s制造工艺7nm7nm7nm浮点性能512GFlops1.5TFlops1.8TFlopsTDP350W400W300WGPUtoGPUxGM×2，184GB/sNVLink,600GB/sInfinityFabric×3CPUtoGPUPCleGen4x16PCleGen4x16PCleGen4x16公司招股书，FPGAAIFPGAAltera775210LatticeMicrosemiFPGA5GAIFPGA图表19：全球FPGA芯片市场份额资料来源：观研报告网，ASIC自主研发正当时。ASIC市场未形成垄断，国产厂商仍存在可观的机会抢占市场。图表20：海光与国际主流产品性能对比参数Google海思燧原科技寒武纪产品型号TPUv4昇腾910T20(32GB)MLU370-X4工艺制程7nm7nm12nm7nmFP64--------FP32----3218BF1627532012872INT8定点算力275640256192互联带宽1000GB/s--300GB/s200GB/s显存32GB--32GB24GB接口--PCIe4.0PCIe4.0PCIe4.0功耗--350W300W75W生态TensorFlowXLAMindSpare--CambriconNeuware资料来源：各公司官网，人才+资本双驱动，AIAI2018GPUFPGA/GPU的技术壁垒2018-20213000.40.2图表21：AI相关论文发表和海外人才回国情况 图表22：中国人工智能技术方向岗位供需情况资料来源：亿欧智库， 资料来源：亿欧智库，”2035“一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯20219江苏、福建等20余省、市、地区发布人工智能相关政策，进一步支持引导人工智能及芯片产业发展。图表23：十四五期间中国人工智能芯片产业上市公司-AI芯片业务规划公司 简要说明应对芯片供应瓶颈，华为海思削减了边缘业务，增强获取现金流和净利润的能华为海思

逐步实现自动驾驶芯片的大规模量产落地，未来将从芯片制造商向解决方案提地平线

寒武纪

寒武纪拟定将资金投入先进工艺平台芯片项目、稳定工艺平台芯片项目以及面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目。思必驰着力突破关键技术，整合资源，实现以”产业应用“为导向的多层次一站思必驰

式开放技术赋能。借助长江三角湖区域资源聚和协同创新优势，提升科研成要转化，助力地方产业整体竞争力据升。四维新 重视据算能的升，汽芯推人智能。着力发展Chiplet业务，以实现IP芯片化，并进一步实现芯片平台化，为客户芯原股份

ChipletChiplet业务外，还将进一步完善物联网软件平台的研发，以满足终端客户的多样化需RISC-V公司公告，集微网，金融界，资本持续进入AI芯片市场，单笔投资投资规模在不断走高。截止2022年1月，202192300HorizonRobotics、CambriconIDG图表24：中国人工智能芯片行业融资整体情况 图表25：中国人工智能芯片行业投融资轮次情况IT橘子，前瞻产业研究院， IT橘子，前瞻产业研究院，国内AI芯片上市公司开启自主研发征程CPU+DCU、DCU20142022年8SoC架构图表26：海光与国际主流产品性能对比产品类型处理器种类指令集产品系列典型应用场景海光CPU通用处理器兼容X86指令集海光3000云计算、物联网、信海光5000息服务等海光7000海光DCU协处理器兼容类CUDA环境海光8000数据处理、人工智能、商业计算等资料来源：公司招股书，CPUCPUCPUx86CPU20207285CPU32642.0GHzDDR4DDR3图表27：海光与国产服务器CPU产品性能对比参数海光72853C5000申威1621厂商海光龙芯申威核心数321616主频2.0GHz2.2GHz2.0GHz工艺制程14nm12nm28nm内存类型DDR4DDR4DDR3内存通道数848最高频率内存2666MHz3200MHz2133MHz公司官网，202214.14收占达27.59。寒武纪：ASIC20163IP图表28：寒武纪产品研发年历资料来源：公司官网，产品布局全面覆盖云端、边缘端和终端场景。22290370290EDA图表29：端云一体解决方案资料来源：亿欧智库，IP图表30：寒武纪主流产品情况应用场景 芯片需求 典型计算能力 功耗 典型应用场景终端低功耗、高能效、推理任务为主、成本敏感、硬件产品形态众多云端高性能、高计算密度、兼有推理和训练任务、单价高、硬件产品形态少

<8TOPS <5瓦 各类消费类电子、联网产品等>30TOPS >50瓦 云计算数据中心、业私有云等边缘端 对功、能尺的要求常介于终端与云端之间、推理任务为主、多用于插电设备、硬件产品形态相对较少资料来源：公司招股书，

5TOPS30TOPS

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智能制造、智能家居、智能零售、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、智能驾驶等众多应用领域3.3景嘉微：军用为基，民用突破20064图表31：景嘉微发展历程资料来源：公司官网，M9GPUM9、M72M96GPU图表32：机载航电系统图形显控示意图招股说明书，GPUJM5400GPUGPUJM5400GPU图表33：景嘉微GPU产品性能情况参数JM5400JM7200JM9231制作工艺65nm28nm14nm显存类型DDR3DDR3-显存位宽128bit64bit-现存容量1GB4GB8GB显存带宽9.6GB/s17GB/s256GB/s核心频率-1300MHz1500MHz像素填速率-5.2GPixels/s32GPixels/s浮点性能-0.6TFLops2TFLops总线接口PCIPCIE2.0x16PCIE3.0x16资料来源：公司官网，GPUJM9GPUCADLinuxV2023JM9GPUCPU创业公司纷纷入局，与多方建立合作沐曦科技20209GPUGPUMXN）AIAIMXGGPU“和“”GPUGUMXMCA势。图表34：沐曦科技合作情况公司 简要说明沐曦的曦思®N100人工智能推理GPU与百度飞桨完成I级兼容性测百度 试是自2022年9月加入硬生共计”后的段成果。双联严测表明曦®N100在ResNet50YOLOv3、det_mv3_db4脑虎、优刻得、图灵量子

全联通、高弹性的基础底座，成为数字经济、元宇宙产业的“智算大脑GPUGPUUCloud优刻得

科华数据与沐曦签署战略合作协议。依照协议，双方着眼于以AIGC科华数据

为代表的生成式AI技术创新及应用领域，围绕行业及客户多元场景下的算力需求，充分发挥各自优势共同打造算力新业态。公司官网，公司官微，金融界，证券时报网，燧原科技2018T2XT1Xi2X，i1X图表35：燧原科技合作情况公司 简要说明T20I本次I25百度“硬件生态共创计划”AI首都在线

（AIGC）的算力基础设施结合燧原科技过往五年积累的大模型推理与训练i20AIGC应用。云豹智能、此芯科技、超摩科技、砺算科技、奎芯科技、澎峰科技、

2022932022“AI”AI“XPU”资料来源：公司公告，美通社，壁仞科技2019GPUBR100GPUBR100（AI）“”BR100列基于壁仞科技自主原创的芯片架构开发，并结合了包括Chiplet（芯粒技术）图表36：壁仞科技合作情况公司 简要说明AI浪潮信息

GPUAIAIStation壁仞科技与平安科技正式签署战略合作协议，强强联手打造领先的国产高性能算力基础设施落地标杆，共同推动国产智能计算生态建平安科