半导体行业专题研究：AIGC推动AI产业化由软件向硬件切换半导体+AI生态逐渐清晰-230207（21页）.pdf

1、Research and信还证卷Development centerAIGC推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态逐渐清晰半导体2023年2月7日#page#信达证券AIGC推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态逐渐清晰证券研究报告2023年02月07日行业研究本期内容提要：AIGC是什么：与传统AI应用最大的区别在于其可以“创作”全新的内容。AIGC行业专题研究（普通）指的是人工智能系统生成的内容，通常是文字、图像、音频或视频。这类内容可以半导体通过自然语言处理，机器学习和计算机视觉等技术生成。AIGC的主要目的是帮助投资评级看好人们快连生成大量内容，从而节省时间和资源。

2、具体而言，AIGC系统通常采用利经网络技术，包括语言模型和图像生成模型等。语言模型通过学习大量文本数据。上次评级看好了解人类语言的语法和词汇，并使用这些知识生成文本内容。图像生成模型则通过学习大量图像数据，了解图像的结构和特征，并使用这些知识生成新的图像。英文宇 电子行业首席分析师执业编号：S1500522090001AIGC赋予人工智能大规模落地场景，国内芯片有望切入MaaS产业生态，当前联系电话：13437172818时间节点，我们看好人工智能芯片及人工智能相关的半导体产业链，核心观点在于：AIGC的出现真正赋予了人工智能大规模落地的场景，AI芯片也将从过去面向厂商的训练场景为主转变为面向

3、消费者的推理场景为主，GPU的高并行计算能力和高通用性的协调统一在消费者时代的统治力或许难以为继，ASIC芯片、国产GPGPU芯片有望切入MaaS产业生态。数字化+智能化浪潮推动AI芯片市场迅速成长。AI芯片是针对人工智能算法做了的普及和应用，人工智能对算力提出了更高的要求，传统的CPU架构难以满足人工智能算法对算力的要求，因此具有海量数据并行计算能力、能加速计算处理的信达证券股份有限公司AI芯片应运而生。在全球数字化、智能化的浪潮下，智能手机、自动驾驶、致据CINDA SECURITIES CO,LTD中心、图像识别等应用推动AI芯片市场迅连成长。根据亿欧智库数据，预计国内北京市西城区间市口

4、大街9号院1号楼市场规模将于2025年达到1780亿元，2022-2025年CAGR将达到27.9%邮编：100031技术层面，AI芯片根据其技术架构，可以分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片，同时CPU也可用以执行通用AI计算。当前GPU为AI生态主体，被广泛用于高替代。投资建议：我们认为，AIGC推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态逐渐清晰，AI芯片产品将实现大规模落地，硬件端核心包括AI芯片IGPU/CPUIFPGAAISOC等，而在AI芯片中，算力及信息传输速率成为关键技术，芯片性能及成本的平衡也带动周边生态，包括Chiplet先进封装/IP等产业链受益。建议关注寒武纪

5、/景嘉微/龙芯中科/海光信息/紫光国微/复旦微电/安路科技瑞芯微/晶晨股份/芯原股份/澜起科技/长电科技/通富微电等。风险因素：产品技术研发进度不及预期；AI产业化进度不及预期。请阅读最后一页免贵声明及信息披露http:/#page#信达证券目录从分析到生成，AI产业化应用迈入新阶段AI芯片：算力的硬件集石7投资建议13风险因素19表目录表1：AI芯片根据技术架构分类.7表2：AI芯片根据应用场景分类。10表3：国产边缘端AI芯片。.12表4：寒武纪AI芯片主要产品类型。3表5：寒武纪新款训练加速卡主要情况14表6：瑞芯微及晶晨股份AISOC情况141S表7：景嘉微JM9系列图形处理芯片主要技

6、术指标表8：市场主流CPU厂商典型产品参数情况，16表9：国内主流FPGA厂商产品进展.1617表10：主流Chiplet设计方案表11：全球部分先进封装解决方案（2D/2.5D/3D）表12：全球主要提供Chiplet封装厂商解决方案汇总。18图目录图1：ChatGPT回答AIGC与传统AI应用有什么区别图2：内容创作的四个阶段，未来以AI创作为主。图3：AI算法发展历史图4：MaaS生态下，中间层才是AI芯片最大的客户图5：全球AI芯片市场规模图6：中国AI芯片市场规模图7：CPU与GPU的架构差异对比.8图9：英伟达编程框架CUDA.图10：FPGA内部结构.9图11：ASIC与FPGA