AI计算硬件市场规模
| 研究期 | 2019 - 2029 |
| 估计的基准年 | 2023 |
| CAGR | 26.00 % |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 低的 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 |
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AI计算硬件市场分析
预计人工智能计算硬件市场在预测期内（2021年至2026年）复合年增长率将达到26%。最近，人工智能的繁荣引发了一系列初创硬件公司开发更专业的芯片，这些芯片针对特定应用进行了优化，例如自动驾驶和监控摄像头。 Graphcore 和其他一些厂商提供了更加灵活的芯片，这不仅对于开发人工智能应用程序至关重要，而且生产起来也更具挑战性。 2019 年 12 月，微软向 Graphcore 资助 2 亿美元，以寻找硬件，使其云服务对越来越多的人工智能应用客户更具吸引力。如果持续增长，云服务数量的增加可能有助于硬件市场的增长。
- 国防部门对人工智能计算硬件的需求推动了市场。空军需要非常规计算架构，用于节能有人机和无人机的模式识别、事件推理、决策、自适应学习和自主任务分配。根据研究人员的说法，主要关注领域是神经形态计算或类脑计算，涉及比传统冯诺依曼架构更先进的处理器。这种设计可能会导致基于新兴纳米技术（例如忆阻器和纳米光子学）的非常规电路。
- 采用现场可编程门阵列 (FPGA) 来实现高计算速度推动了市场的发展。 FPGA 提供低热输出和低延迟，并提供具有巨大潜力的替代深度学习处理器。例如，通过一些编程工作，开发人员可以修改 FPGA，就像执行各种神经网络的软件一样。如果某个应用随着时间的推移需要多个神经网络，那么 FPGA 是一个不错的选择。此外，FPGA 等硬件加速器在许多行业运行繁重的人工智能训练或数据库工作负载的服务器系统中变得越来越重要。
- 2019 年 9 月，英特尔宣布推出全新英特尔 Stratix 10 DX 现场可编程门阵列 (FPGA)，以帮助加速云中和使用英特尔数据中心技术的企业中的工作负载。它们还有助于提高一些即将推出的英特尔至强可扩展处理器的带宽和硬件加速，延迟降低了 37%，理论最高传输速率为 28 Gbps。
- 然而，由于供应链大幅放缓，COVID-19 的影响影响了市场的增长。在芯片领域，疫情期间全球营收暴跌近12%，较2018年下降近570亿美元，最终可能影响到AI计算处理器。英特尔2019年核心微处理器业务增长为零，而逻辑芯片销售额增长7%。
- 此外，在医疗保健领域可以观察到市场的增长，以提供帮助医生的处理器。 2020 年 4 月，AMD 宣布设立 COVID-19 HPC（高性能计算）基金，为研究机构提供计算资源，以加速针对 COVID-19 和其他疾病的医学研究。该基金将包括向主要研究机构捐赠 1500 万美元，用于建设由 AMD EPYC CPU（中央处理器）和 AMD Radeon Instinct GPU（图形处理单元）驱动的高性能系统。对于医疗客户，AMD 正在优先考虑并加快产品发货，包括用于呼吸机和呼吸器的 AMD 嵌入式处理器。
AI计算硬件市场趋势
汽车行业将出现显着增长
- 汽车行业正在经历十年的快速变革，随着车辆的互联程度越来越高，电动机等新型推进系统成为主流，车辆自主化水平不断提高。许多汽车制造商已经做出回应，宣布了自动驾驶试点项目，这可能需要人工智能计算硬件。
- 例如，NVIDIA DRIVE AGX 自动驾驶计算平台基于全球首款专为自动驾驶设计的处理器 NVIDIA Xavier 构建。汽车级 Xavier 片上系统 (SoC) 已投入生产，其架构注重安全性，包含六种不同类型的处理器，可运行用于人工智能、传感器处理、地图绘制和驾驶的冗余且多样化的算法。
- 此外，小鹏P7是中国市场首款L3级自动驾驶量产车，由NVIDIA的DRIVE AGX Xavier片上系统提供支持，可提供30 TOPS（每秒万亿次操作）的性能，而功耗仅为30瓦。其自动驾驶系统XPILOT3.0专为中国具有挑战性的道路而设计。它包含12个超声波传感器、5个毫米波雷达、14个摄像头以及业界唯一的360°多感知集成系统。
- 此外，2020 年 4 月，自动驾驶汽车初创公司 Phantom AI 筹集了 2200 万美元的 A 轮融资，由 Celeres Investments 领投，美国汽车制造商福特汽车公司和韩国最大的电信公司 KT 跟投。 Phantom AI专注于将计算机视觉、传感器融合和控制能力纳入其解决方案中，并加速其全球生产。
- 此外，厂商还关注下一代环视可视化智能观看平台、驾驶员监控独立视觉处理和电子后视镜解决方案。 2020 年 4 月，Ambarella 推出了 CV22FS 和 CV2FS 汽车摄像头 SoC，具有人工智能处理功能并符合 ASIL-B 标准，以实现安全相关应用。
- 此外，结合对人工智能和神经网络的处理器集成支持，COTS（商业现成平台）提供了开发人员智能视觉系统所需的一切。 2020 年 2 月，Congatec 将 3.5 英寸产品扩展到 NXP i.MX8 处理器。新型 conga-SMC1 3.5 英寸板不仅具有可扩展处理器性能的 SMARC 插槽，而且还针对 MIPI 摄像头进行了优化，现在可以直接连接，无需任何额外硬件，可用于自动驾驶车辆的态势感知。
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亚太地区增长率最快
- 由于中国和日本等国家人工智能技术的进步，亚太地区预计将出现显着的增长，这些国家的参与者专注于通过合作伙伴关系将计算硬件集成到设备中。
- 2020年4月，中国人工智能芯片制造商云天励飞完成近10亿元人民币（1.41亿美元）的Pre-IPO轮融资，由Utrust VC、Forebright Capital及其现有投资者华登国际领投。云天励飞专注于视觉智能领域。其芯片平台Moss最近推出了第二代人工智能芯片DeepEye1000，这是一款异构多核视觉分析SoC，内嵌定制指令集神经网络处理器。
- DeepEye1000的单位性能提升20倍，单位能效提升100倍，系统时延降低200倍。可应用于智能安防、新业务、智能交通、智能制造、智能仓储、智能家居、机器人、智能超算等行业。这进一步支持了市场增长。
- 2019年8月，华为发布了用于数据训练的AI处理器Ascend 910以及AI计算框架MindSpore。该处理器分别为半精度浮点 (FP16) 提供 256 TeraFLOPS，为整数精度计算 (INT8) 提供 512 TeraFLOPS。此外，华为还计划开发基于Ascend处理器的Atlas和MDC产品，这些产品可以提供给印度的大学和其他合作伙伴，帮助他们开发应用程序来应对行业特定的挑战。这可能会进一步推动印度和中国未来的市场增长。
- 此外，当今的边缘计算设备基于传统的通用 GPU。这些处理器通常无法满足基于人工智能的处理需求不断增长的需求，例如图像识别和分析，由于功耗和发热的增加，这些需求需要更大的设备，成本更高。此类设备及其有限的性能对于最先进的人工智能处理来说并不理想。
- 为了解决这些问题，2020年3月，Socionext Inc.开发了一款原型芯片，该芯片采用了新开发的量化深度神经网络（DNN）技术，为小型低功耗边缘计算设备提供高度先进的人工智能处理。该原型是日本新能源和工业技术综合开发组织（NEDO）委托的可更新和低功耗人工智能边缘LSI技术开发研究项目的一部分。进一步实施，这可能会促进市场的显着增长。
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AI计算硬件行业概况
人工智能计算硬件市场高度分散，主要参与者采用了各种策略，例如新产品发布、协议、合资、合作和收购，以扩大在该市场的影响力。主要参与者包括 Cadence Design Systems Inc.、Synopsys Inc. 等。市场的最新发展包括：。
- 2020 年 - Tenstorrent 资助了超过 3400 万美元，用于开发名为 Grayskull 的一体化计算机系统。 Grayskull 的架构消除了不必要的计算，从而提高了当今最常用的人工智能模型的性能，使数据科学家能够训练复杂的人工智能，而无需为云托管资源付费。该系统具有 120 个 Tenstorrent 专有的 Tensix 核心，每个核心都包含一个高利用率数据包处理器、一个单指令多数据 (SIMD) 处理器、一个密集数学计算块和五个精简指令集计算机 (RISC) 核心。
AI计算硬件市场领导者
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Cadence Design Systems, Inc.
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Synopsys, Inc.
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NXP Semiconductors N.V.
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CEVA, Inc.
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Allied Vision Technologies GmbH
*免责声明：主要玩家排序不分先后
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AI计算硬件市场报告-目录
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1. 介绍
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1.1 研究成果
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1.2 研究假设
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1.3 研究范围
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2. 研究方法论
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3. 执行摘要
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4. 市场动态
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4.1 市场概况
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4.2 市场驱动因素
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4.2.1 国防部门对人工智能计算硬件的需求
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4.2.2 采用现场可编程门阵列 (FPGA) 实现高计算速度
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4.3 市场限制
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4.3.1 AI专家数量有限、功耗高
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4.4 行业价值链分析
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4.5 行业吸引力——波特五力分析
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4.5.1 新进入者的威胁
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4.5.2 买家/消费者的议价能力
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4.5.3 供应商的议价能力
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4.5.4 替代产品的威胁
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4.5.5 竞争激烈程度
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5. 市场细分
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5.1 类型
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5.1.1 独立视觉处理器
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5.1.2 嵌入式视觉处理器
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5.1.3 独立声音处理器
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5.1.4 嵌入式声音处理器
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5.2 最终用户
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5.2.1 BFSI
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5.2.2 汽车
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5.2.3 卫生保健
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5.2.4 信息技术和电信
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5.2.5 航空航天和国防
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5.2.6 能源和公用事业
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5.2.7 政府和公共服务
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5.2.8 其他最终用户
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5.3 地理
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5.3.1 北美
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5.3.1.1 美国
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5.3.1.2 加拿大
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5.3.2 欧洲
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5.3.2.1 德国
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5.3.2.2 英国
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5.3.2.3 法国
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5.3.2.4 欧洲其他地区
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5.3.3 亚太
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5.3.3.1 中国
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5.3.3.2 日本
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5.3.3.3 韩国
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5.3.3.4 亚太其他地区
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5.3.4 世界其他地区
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5.3.4.1 拉美
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5.3.4.2 中东和非洲
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6. 竞争格局
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6.1 公司简介
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6.1.1 Cadence Design Systems Inc.
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6.1.2 Synopsys Inc.
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6.1.3 NXP Semiconductors NV
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6.1.4 CEVA Inc.
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6.1.5 Allied Vision Technologies GmbH
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6.1.6 Arm Limited
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6.1.7 Knowles Electronics LLC
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6.1.8 GreenWaves Technologies
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6.1.9 Andrea Electronics Corporation
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6.1.10 Basler AG
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7. 投资分析
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8. 市场机会和未来趋势
AI计算硬件行业细分
人工智能计算硬件是一类微处理器或微芯片，旨在更快地处理人工智能应用程序。市场研究包括独立视觉处理器和嵌入式声音处理器等，这些处理器由不同厂商提供给不同的最终用户，例如 BFSI、汽车、IT 和电信。
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人工智能计算硬件市场研究常见问题解答
目前AI计算硬件市场规模有多大？
人工智能计算硬件市场预计在预测期内（2024-2029）复合年增长率为 26%
AI计算硬件市场的主要参与者是谁？
Cadence Design Systems, Inc.、Synopsys, Inc.、NXP Semiconductors N.V.、CEVA, Inc.、Allied Vision Technologies GmbH是人工智能计算硬件市场的主要运营公司。
AI计算硬件市场增长最快的地区是哪个？
预计亚太地区在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率最高。
哪个地区的AI计算硬件市场份额最大？
2024年，北美将占据AI计算硬件市场最大的市场份额。
这个AI计算硬件市场涵盖了哪些年份？
该报告涵盖了人工智能计算硬件市场历年市场规模：2019年、2020年、2021年、2022年和2023年。该报告还预测了人工智能计算硬件市场历年规模：2024年、2025年、2026年、2027年、2028年和2029年。
AI计算硬件行业报告
Mordor Intelligence™ 行业报告创建的 2024 年人工智能计算硬件市场份额、规模和收入增长率统计数据。 AI 计算硬件分析包括 2029 年的市场预测展望和历史概述。获取此行业分析的样本（免费下载 PDF 报告）。
