人工智能发展汹涌澎湃， 其核心三要素数据、算法、算力成为华为，阿里，英伟达，英特尔等科技巨头必须争夺的战略高地。
ChatGPT等AI大模型的诞生，让算力需求呈指数级增长，分秒必争的尖峰时刻，算力就代表着效率。
在这背后,AI芯片扮演着舵手角色，它整合算力、存储、互联于一体,可加速AI运算,是实现AI大规模商用的硬件基石。
因此,争夺AI芯片的制高点,关乎谁能率先开启AI新时代。
近日，科技巨头Meta为了进军人工智能，斥资数十亿美元购买英伟达AI芯片，并称这些芯片是AI研究和项目的核心。
可见AI芯片对于人工智能何等重要，今天我们就一起来详细了解一下。
什么是AI芯片，和普通芯片区别在哪？
广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片，但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。
大模型的快速发展更是对算力提出来前所未有的要求，所以只能开发新算法，设计专门适用于人工智能的芯片。
目前用于人工智能深度/机器学习的芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三类芯片。
三类芯片用于深度学习时各有优缺点：
（1)通用性：GPU>FPGA>ASIC,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：GPU<FPGA<ASIC,性能功耗比越高越好，意味着相同功耗下运算次数越多，训练相同算法所需要的时间越短。
一般来讲，只要涉及到A训练和推理的环节，都需要应用AI芯片，目前场景主要包括数据中心、自动驾驶、安防、智能家居以及机器人等。
数据中心是AI训练芯片最主要的客户之一，其中GPU、ASIC在该领域均有着大量应用。
AI芯片的市场规模和前景如何？
人工智能非常依赖于相关基础设施，包括计算、储存和网络等，复杂的模型和大规模的训练需要大规模的高算力支持，这不仅需要消耗大量计算资源，而且对算力的速度、精度、性能他提出更高要求。
未来，市场对于更高性能的智能算力需求将显著提升，智能算力增长速率约通用算力的两倍。
数据显示，2022年中国通用算力规模达54.5EFLOPS,预计到2027年通用算力规模将达到117.3 EFLOPS。
2022年中国智能算力规模达259.9 EFLOPS,预计到2027年将达到1117.4EFL0PS。
2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%，同期通用算力规模年复合增长率为16.6%。
而且，释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用，计算力指数每提高1点，数字经济和GDP将分别增长0.35%和0.18%。
可见，国家计算力指数越高，对经济的拉动作用越强。
我国庞大的算力需求，不断催生AI芯片市场规模的走强，2022年中国AI芯片市场规模达到850亿元，同比增长94.6%。据预测，2024年中国AI芯片市场规模将增长至2302亿元。
那么，AI芯片的产业链如何，有哪些投资机会？
AI芯片产业链主要分为上游、中游和下游三个部分。
上游主要包括人工智能算法、芯片设计工具、半导体材料以及半导体设备。
其中，半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等，而半导体设备则包括光刻机、等离子刻蚀机
等。这些材料和设备是制造AI芯片的基础。
中游是AI芯片行业，包括芯片的设计、制造、封装和测试环节。芯片设计流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程。
制造环节则包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程。封装测试环节主要是对芯片进行功能和性能测试，以确保其能够满足设计要求并正常工作。
芯片设计企业依然是当前AI芯片市场的主要力量，包括英伟达、英特尔、AMD、高通、三星、恩智浦、博通、华为海思、联发科。其中，英伟达、英特尔竞争力最为强劲。
国内方面，寒武纪和海光信息是两家上市的核心算力公司，这里重点介绍海光信息。
海光信息主要从事高端CPU、DCU等计算芯片产品和系统产品服务。2022年国产服务器领域，海光信息市占率53.6%，以一己之力占据行业半壁江山，并超出第二名13.7%的市场份额。
另外，在金融和通信行业国产服务器领域中，海光也分别以57.9%和60%的市场份额排名第一，遥遥领先对手。
同时，海光信息也建立了完善的高端处理器研发环境和流程，产品性能逐代提升，综合竞争力较强。
从过去三个季度的业绩来看，海光信息的营收达到了39.43亿元，同比增长了3.22%。更为惊人的是，归母净利润达到了9.02亿元，同比增长了38.27%。
与此同时，海光信息在研发方面的投入也是巨大的，前三个季度的研发支出达到了12.79亿元，同比增长了24.19%。
尤其值得关注的是，第三季度的研发支出更是增长了48%，占营业收入的比例也提升了16.7%，达到了54.88%。这一系列的投入为海光信息的技术研发和产品迭代提供了坚实的保障，构筑了一道坚不可摧的技术创新护城河。
AI芯片下游则是应用市场，包括云计算、数据中心、边缘计算、消费电子、智能制造、智能驾驶、智慧金融等领域。
这些领域都需要大量的数据处理和计算能力，而AI芯片的高效性能和低功耗特性正好满足了这些需求。
在智能安防、无人驾驶、智能手机、智慧零售零售、智能机器人等几大行业中，AI芯片的应用也日益广泛。
