本文由半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自timestech
2025年至2034年，AI半導(dǎo)體市場復(fù)合年增長率為15.23%。
2024年全球半導(dǎo)體人工智能(AI)市場規(guī)模達到564.2億美元，預(yù)計到2034年將激增至2328.5億美元，2025年至2034年的復(fù)合年增長率為15.23%。這一激增是由汽車、工業(yè)自動化、醫(yī)療保健、金融和電信等垂直領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用推動的。
高性能計算和邊緣人工智能解決方案的需求不斷增長，進一步推動了這一增長動力。企業(yè)正在大力投資定制人工智能硬件，以便在本地處理海量數(shù)據(jù)集，從而實現(xiàn)實時分析和決策。此外，半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)的創(chuàng)新，加上人工智能工作負載優(yōu)化的進步，正在重塑下一代芯片的架構(gòu)。
各行各業(yè)AI工作負載的激增對半導(dǎo)體行業(yè)提出了前所未有的需求。隨著AI系統(tǒng)日益復(fù)雜，涵蓋生成模型、自主代理和實時推理，對高效、低延遲和可擴展硬件的需求也隨之飆升。這促使AI算法與半導(dǎo)體架構(gòu)之間形成更深層次的協(xié)同，從根本上改變了芯片的設(shè)計、制造和部署方式。
人工智能加速器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)芯片的興起正在推動硬件層面的創(chuàng)新。定制芯片，包括人工智能專用的SoC（系統(tǒng)級芯片），正在不斷開發(fā)，以滿足云計算和邊緣計算環(huán)境中人工智能訓(xùn)練和推理的各種需求。隨著各利益相關(guān)方都在適應(yīng)人工智能與芯片加速融合的趨勢，無晶圓廠半導(dǎo)體公司、原始設(shè)備制造商（OEM）、代工廠和政府之間的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變也與這一技術(shù)演進同步進行。
AI如何推動半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)生范式轉(zhuǎn)變？
AI工作負載日益復(fù)雜且無處不在，迫使人們重新思考傳統(tǒng)的芯片設(shè)計。單靠CPU已無法滿足現(xiàn)代AI任務(wù)的計算強度，尤其是在訓(xùn)練大型語言模型或進行邊緣實時推理時。這導(dǎo)致了GPU、NPU和AI加速器等專用芯片的興起，這些芯片針對并行處理和矩陣乘法等任務(wù)進行了優(yōu)化。
此外，人工智能不僅消耗半導(dǎo)體資源，還在增強這些資源。機器學(xué)習(xí)在芯片設(shè)計流程中被越來越多地用于優(yōu)化布局、布線和驗證。Synopsys和Cadence的工具現(xiàn)已集成人工智能，實現(xiàn)設(shè)計工作流程的自動化，從而顯著縮短產(chǎn)品上市時間。這種反饋循環(huán)清晰可見：人工智能賦能更智能的芯片，而更智能的芯片則賦能更強大的人工智能。
哪些類型的芯片正在推動硬件領(lǐng)域的人工智能革命？
當(dāng)今的人工智能工作負載需要各種類型的專用芯片。長期以來一直是圖形渲染標(biāo)準(zhǔn)的GPU，憑借其處理大規(guī)模并行計算的能力，已成為人工智能訓(xùn)練的主導(dǎo)硬件。谷歌的TPU專為張量運算而設(shè)計，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能進行了微調(diào)，并廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心。
在邊緣計算領(lǐng)域，NPU和AI優(yōu)化的SoC至關(guān)重要。Apple的神經(jīng)引擎和高通的HexagonDSP集成到移動和嵌入式設(shè)備中，用于處理面部識別和實時翻譯等設(shè)備上的AI任務(wù)。FPGA雖然不太常見，但具有可重構(gòu)性，在國防和航空航天應(yīng)用中備受重視。與此同時，專為特定AI任務(wù)定制設(shè)計的ASIC可提供無與倫比的性能和能效，Cerebras和Graphcore等公司正通過晶圓級創(chuàng)新不斷突破極限。
AI對于半導(dǎo)體行業(yè)的影響
人工智能驅(qū)動的半導(dǎo)體正在重塑幾乎所有行業(yè)的創(chuàng)新。在汽車領(lǐng)域，人工智能芯片是自動駕駛系統(tǒng)的大腦，使車輛能夠利用來自激光雷達、攝像頭和雷達的數(shù)據(jù)進行瞬間決策。特斯拉的Dojo超級計算機和NVIDIA的DRIVE平臺就是這一趨勢的典范。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，人工智能芯片正應(yīng)用于影像診斷、可穿戴設(shè)備和機器人手術(shù)，從而能夠更快、更準(zhǔn)確地獲得患者治療結(jié)果。
消費電子產(chǎn)品也發(fā)生了翻天覆地的變化。從智能助手到高級攝像頭，嵌入式人工智能芯片實現(xiàn)了設(shè)備的實時處理，減少了對云連接的依賴。在工業(yè)領(lǐng)域，智能工廠利用人工智能芯片進行實時異常檢測和預(yù)測性維護。甚至金融和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域也在利用人工智能芯片進行欺詐檢測和威脅分析，從而實現(xiàn)更快、更安全的大規(guī)模決策。
人工智能半導(dǎo)體領(lǐng)域由傳統(tǒng)巨頭和顛覆性新秀共同主導(dǎo)。NVIDIA仍然是人工智能訓(xùn)練硬件領(lǐng)域無可爭議的領(lǐng)導(dǎo)者，其A100和H100GPU構(gòu)成了OpenAI、Meta等公司使用的大型人工智能模型的骨干。該公司的軟件生態(tài)系統(tǒng)CUDA進一步鞏固了其主導(dǎo)地位。
英特爾雖然轉(zhuǎn)型步伐較慢，但正通過收購HabanaLabs及其Gaudi系列等公司加大AI投入，旨在提供云訓(xùn)練替代方案。AMD正通過其MI300系列和與賽靈思的整合采取戰(zhàn)略舉措，鞏固其在邊緣AI和FPGA領(lǐng)域的地位。高通仍然是移動AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，不斷創(chuàng)新其驍龍平臺，以提升終端性能。
Tenstorrent、d-Matrix和Groq等初創(chuàng)公司正在推動專為低延遲、高能效的AI推理而設(shè)計的定制架構(gòu)。與此同時，亞馬遜、微軟和谷歌等大型云服務(wù)提供商正在設(shè)計專有的AI芯片，以減少對第三方供應(yīng)商的依賴，這反映出垂直整合日益增長的趨勢。
全球AI半導(dǎo)體重點投資中心在哪里？
北美繼續(xù)引領(lǐng)人工智能半導(dǎo)體市場，硅谷匯聚了大多數(shù)無晶圓廠創(chuàng)新者和云端超大規(guī)模企業(yè)。美國《芯片與科學(xué)法案》撥款超過500億美元，旨在支持國內(nèi)芯片制造，減少對東亞晶圓廠的依賴。這項立法正在刺激美國各地對新晶圓廠和人工智能研究中心的投資。
與此同時，在貿(mào)易限制日益增多的背景下，中國正在加倍努力實現(xiàn)人工智能芯片的自給自足。華為（昇騰）、阿里巴巴（含光）和寒武紀(jì)等公司在中國自主研發(fā)人工智能硬件方面處于領(lǐng)先地位。政府的支持和國家人工智能戰(zhàn)略正使中國成為人工智能半導(dǎo)體創(chuàng)新領(lǐng)域的強大競爭者。
歐洲雖然更加謹(jǐn)慎，但也在大力投資人工智能和工業(yè)級半導(dǎo)體。意法半導(dǎo)體和恩智浦正在開發(fā)用于汽車和智能制造的人工智能芯片。與此同時，中國臺灣和韓國仍然是全球芯片供應(yīng)鏈的核心，臺積電和三星正在開發(fā)對下一代人工智能芯片至關(guān)重要的3納米和3納米以下工藝節(jié)點。
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