习近平在主持第九次集体学习时强调，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。人工智能芯片作为人工智能技术和产业发展的重要环节，具有举足轻重的地位。

一、人工智能芯片市场规模快速增长

全球人工智能芯片市场规模

据饮鹿网统计数据显示，2017年全球人工智能芯片市场规模达到44.7亿美元，随着包括谷歌、脸书、微软以及百度在内的巨头相继入局，预计到2018年将达到57亿美元，2020年有望达到105亿美元，突破百亿美元大关。人工智能芯片增长迅猛，发展空间巨大。

全球人工智能芯片市场规模

中国人工智能芯片市场规模

目前，我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，物联网的快速发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。据饮鹿网统计数据显示，2017年中国人工智能芯片市场规模达到33.3亿元，同比增长75%；预计2018年市场规模将进一步增长，达到45.5亿元。

中国人工智能芯片市场规模

二、人工智能芯片成为生态竞争的热点

当前，大数据为人工智能技术提供了丰富的数据资源，集成电路的研发快速发展，开源算法为企业进入该领域提供了平台，具有高性能计算能力又符合市场需求的芯片成为人工智能产业发展的关键要素。

国际巨头纷纷入局

传统的芯片巨头如英伟达、英特尔、ARM等公司纷纷发布面向AI和机器学习的处理器，另一方面，美国互联网龙头企业如谷歌、苹果、脸书、亚马逊纷纷加入芯片竞争。

Google

在GPU之外，谷歌通过搭建TPU+Tensorflow软硬件生态来吸引开发者、抢夺生态竞争权。Google在2017年正式发布了TPU芯片，并在二代产品中开始提供对训练的支持。目前TPU只提供按时长付费使用的方式，并不对外直接销售，市占率暂时也难以和Nvidia GPU匹敌。

Intel

Intel于2015年底年收购全球第二大FPGA厂商Altera以后，也积极布局CPU+FPGA异构计算助力AI，并持续优化Xeon CPU结构。2017年Intel发布了用于Xeon服务器的，新一代标准化的加速卡，使用户可以AI领域进行定制计算加速。

Nvidia

英伟达则直接受益AI技术，基于深度学习的AI技术已经被广泛应用于各行业，以英伟达GPU来构造数据中心成为众多巨头训练AI系统首选芯片，推动数据中心收入呈现快速增长态势。全球最快的7个超级计算机中有5个均采用了英伟达GPU，适用于AI和高性能计算的统一计算平台NVIDIA HGX-2应用在全球各大云服务提供商，谷歌云利用英伟达 Tesla P4 GPU，针对AI推理和图形虚拟化进行优化。

AMD

AMD 虽未单独拆分数据中心收入，但从其计算和图像业务的收入增长情况来看， GPU 销量向好。目前 AMD GPU 也开始切入深度学习训练任务，但市场规模落后于 Nvidia。

中国 AI 芯片公司表现亮眼。

除了像华为海思、紫光展锐这种深耕于芯片设计多年的企业之外，也有不少初创公司表现抢眼，如寒武纪、比特大陆等。

三、我国人工智能芯片发展要点

一是积极对接国家战略。国家已经在人工智能领域发布了系列规划，人工智能芯片企业应按照国家的规划部署要求，积极将产品规划和国家战略相结合。

二是突出产业融合应用。发挥人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面的技术优势，推动人工智能芯片企业和行业应用领域深度结合，加快人工智能算法、算力、数据在应用场景中落地，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

三是加大技术研发力度。人工智能产业仍处于发展初期，应充分发挥我国海量数据和巨大市场应用规模优势，针对图像识别、语音识别、自动驾驶等应用场景，加大算法改进、芯片结构优化的研发力度，形成科技创新和产业应用互相促进的良好发展局面。

如今全球AI战略的布局，对于我国人工智能芯片企业而言，是一次新的机遇、新的升级，进入到智能化阶段，要使人工智能芯片在中国保持高增长，既需要政策拉动，更需要技术支持。

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