2023AI芯片行业发展机会及国内相关公司分析报告.pdf

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1、2023 年深度行业分析研究报告 PZ9YrZgVmUpNnPmRbRcM7NmOqQmOnOkPoOrMiNmOsM9PqQuNuOsOnRvPmNnP 目目 录录 一、一、ChatGPT 揭开揭开 AI 发展大幕，算力芯片逐浪前行发展大幕，算力芯片逐浪前行.6（一）ChatGPT 横空出世，AIGC 商业化蓄势待发.6（二）多模态催生高算力需求，AI 芯片迎来黄金发展期.8（三）海外大厂深度布局，开启 AI 算力新时代.14 二、二、AI 芯片奠定算力时代基石，国产芯片厂商加速布局芯片奠定算力时代基石，国产芯片厂商加速布局.17（一）人工智能发展浪潮兴起，AI 芯片市场规模持续扩张.17（

2、二）“云+边+端”多维度协同发力，带动上游硬件行业发展.18 1、云计算：大模型时代算力需求激增，AI 芯片迎来产业机遇.19 2、边缘计算：万物智联带来海量数据，促进 AI 芯片需求提升.20（三）海外龙头主导 AI 芯片市场，本土厂商充分受益国产替代浪潮.22 三、三、相关公司相关公司.24（一）海光信息：本土 CPU 领军企业，开拓 DCU 打开成长空间.24（二）龙芯中科：国内 CPU 龙头厂商，全面打造自主生态.25（三）寒武纪：全面深耕 AI 芯片领域，算力时代迎来快速成长机遇.26（四）晶晨股份：智能多媒体 SoC 龙头，WiFi-6/汽车芯片打造第二成长曲线.26（五）兆易创新

3、：国内存储设计龙头，合作长鑫存储打开 DRAM 成长天花板.27（六）北京君正：车载算力/存力持续提升，车规存储龙头持续发力.28（七）深科技：国产存储封测龙头，布局先进工艺决胜 AI 时代.28（八）江波龙：深耕存储芯片领域，积极拥抱 AI 发展浪潮.29 四、四、风险提示风险提示.29 图表目录图表目录 图表 1 ChatGPT 用户数量增速惊人.6 图表 2 各代 GPT 对比.6 图表 3 GPT-4 在不同年龄段不同类别考试中名列前茅.7 图表 4 多模态模型与单模态模型对比.7 图表 5 Copilot 在 Excel 中的应用.7 图表 6 Copilot 在 PPT 中的应用.

4、7 图表 7 AIGC 赋予 AI 人类生产“内容”的特权.8 图表 8 中国智能算力规模及预测（2019-2026E）.8 图表 9 华为 Ascend 910 AI 训练芯片构架图.9 图表 10 德州仪器 TIDEP-01004 机器学习推理设计.9 图表 11 “云-边-端”泛在算力架构.9 图表 12 云、边、端对于芯片的要求不同.10 图表 13 各类 AI 芯片特征对比.10 图表 14 CPU 基本架构图.11 图表 15 英伟达 Turing TU102 GPU 构架图.12 图表 16 AMD RDNA3 图形架构.12 图表 17 FPGA 基本架构图.12 图表 18

5、通过使用 FPGA 构建的智能嵌入式视觉系统.12 图表 19 ASIC 在性能、能效、成本等方面优于标准芯片.13 图表 20 深度学习时，四类 AI 芯片表现有所差异.13 图表 21 “内存墙”问题愈演愈烈.14 图表 22 HBM 结构示意图.14 图表 23 英伟达 GPU 微结构演变历程.15 图表 24 英伟达 CUDA 生态.16 图表 25 AMD INFINITY 架构.16 图表 26 AMD ROCm 平台.16 图表 27 英特尔至强处理器路线图.17 图表 28 2019-2025E 全球 AI 芯片市场规模.17 图表 29 2018-2023E 中国 AI 芯片

6、市场规模.17 图表 30 2018-2023E 中国 AI 芯片云端/终端占比情况.18 图表 31 2019-2025E AI 服务器推理和训练工作负载.18 图表 32 2021 年中国 AI 芯片占比情况（按芯片种类划分）.18 图表 33 云端与边缘侧人工智能应用场景对于 AI 芯片的需求.19 图表 34 不同模型所需的算力.19 图表 35 部分国外大模型训练参数量.19 图表 36 根据英伟达 paper 进行训练用 AI 芯片数量的交叉验证.20 图表 37 2017-2025E 全球云计算市场规模.20 图表 38 2018-2027E 中国公有云市场规模.20 图表 39