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1、行业及产业计算机电万宏源研究2023年03月24日国产AI芯片的百倍算力需求！行业研究行业深度看好AIGC系列之七相关研究本期投资提示：“一层是AIGC狂潮，深层是数字经济出AI芯片是大模型的基础。AI芯片主要分为训练和推理两类芯片，云和端对训练和推理芯证券研究报告20230313-201303172023年3月18片要求不同，目前主流架构包括GPU、FPGA和ASIC三类，通用性GPUFPGAASIC8性能功耗比GPUFPGAFPGAASIC，通用性越低，代表其适合支持的算法类型约少。（2）性能功耗比：GPUFPGAASIC，性能功耗比越高越好，意味着相同功耗下运算次数越多，训练相同算法所需

2、要的时间越短在不同的应用场景之下，已经形成了不同的AI芯片竞争格局。1.在云和数据中心AI芯片市场，“训练”和“推理”两个环节都是英伟达GPU一家独大，几乎占据90%以上份额，包括AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云华为云、腾讯云在内的大部分公有云厂商上线的AI加速计算公有云服务绝大部分都是基于英伟达Tesla系列GPU。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第5页共23页简单金融成就梦想#page#SMSG行业深度（1）云端训练用的几乎全部是英伟达GPU，公有云厂商中仅谷歌云一家除了提供以英伟达GPU为主的云计算加速服务之外，还推出了基于自研AI芯片TPU的深度学习训练服务；（2）云端

3、推理目前出现了基于GPU、FPGA、ASIC三种不同芯片云计算服务，但是市场份额仍然以英伟达GPU为主，其中AWS、阿里云、腾讯云、华为云等公有云厂商均推出了FPGA加速计算云服务，另外AWS推出了基于自研AI芯片Inferentia的ASIC加速计算服务，华为云推出了基于自研AI芯片异腾310的ASIC加速计算服务。银“封经商“终出，芯片厂商出现手机市场以高通、华为、苹果原主控芯片厂商为主，自动驾驶、安防IPC领域英伟达暂时领先（1）手机高通从晓龙820开始就已经具备第一代人工智能引擎AIEngine；高通从第三代AIEngine开始引入异构计算CPU、GPU和DSP的异构并行计算；目前高通

4、已经送代至第四代，晓龙855是第一个搭载第四代AIEngine的SoC。华为麒麟970、980分别引入寒武纪IP（1A/1H），使得手机SoC开始具备AI能力，在2019年6月华为发布麒麟810，华为与寒武纪合作终止，华为采用了自研AI芯片达芬奇架构（华为在2018年推出了达芬奇架构，对标寒武纪智能处理器IP一Cambricon-1A/1H/1M）。苹果2017年发布的A11芯片也具备了AI能力，附带NeuralEngine和开发平台CoreML用于机器学习。（2）安防IPC：仍然以采用英伟达Jetson系列GPU为主。例如海康采用了英伟达JetsonTX1大华睿智系列人脸网络摄像机采用的是英

5、伟达TeslaP4GPU.另外国内三大安防厂商也在陆续采用ASIC芯片，例如海康、大华宇视在前端智能化摄像机中采用Movidious的Myriad系列芯片，大华自研AI芯片用于新款客智人脸摄像机（3）智能驾驶：L3级别以上自动驾驶芯片以英伟达Drive平台为主（包括Xavier和Orin两款SoC）华为将昇腾310用于自动驾驶域控制器MDC上，2020年已经通过车规级认证：英特尔Mobileye的EyeQ4-5被用在L3-5智能驾驶。但是目前整车厂和Tier1实际采用得最多仍然是以英伟达GPU为主。（在低级别的L1-L2辅助驾驶上，采用的是NXP、瑞萨等厂商的MCU芯片，不涉及深度学习。）（4

6、）智能音箱：目前智能音箱的语音语义识别均在云端完成推理计算，终端上没有AI专用处理单元。请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明第6页共23页简单金融成就梦想#page#SMSC行业深度图1：云端训练、云端推理、设备端推理三个细分市场的AI芯片竞争格局ADAS语音交移动设备CVVR机器人设备端推断互设备woinbMovidiusInferenceChiptatelOn DeviceCambriconINOTIVENEFPGA+云计算ASIC云端推断AUERA阿里云InferenceinteDpno uO182808XXLNX百膜云GoogleGPUCloudTPUTrainingNVIDIA