?。ü娞?hào)篇幅有限，僅精選部分報(bào)告展示。若想獲取更多深度報(bào)告，請(qǐng)點(diǎn)擊下方“閱讀原文”。）本次，我將為大家剖析由西南證券發(fā)布的《科技行業(yè)前瞻專題：AI ASIC，算力芯片的下一篇章》。該報(bào)告共42頁(yè)，涵蓋了眾多重要信息和核心論點(diǎn)。若您希望深入了解，請(qǐng)參閱原報(bào)告，獲取方法已在文檔的最后部分提供。

　　隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI ASIC芯片作為算力的核心載體，正迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。本文將深入探討AI ASIC芯片行業(yè)在2024年的市場(chǎng)前景、技術(shù)進(jìn)步以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，旨在為讀者提供一個(gè)全面、客觀的行業(yè)分析視角。

　　關(guān)鍵詞：AI ASIC芯片、市場(chǎng)規(guī)模、技術(shù)革新、數(shù)據(jù)中心、能效比

　　一：AI ASIC芯片市場(chǎng)規(guī)模的快速增長(zhǎng)

　　AI ASIC芯片市場(chǎng)規(guī)模的快速增長(zhǎng)是行業(yè)最為顯著的趨勢(shì)之一。據(jù)西南證券研究發(fā)展中心發(fā)布的報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2028年，數(shù)據(jù)中心ASIC市場(chǎng)規(guī)模將提升至429億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到45.4%。這一增長(zhǎng)背后，是AI應(yīng)用的發(fā)展和生態(tài)逐步完善，尤其是AI算力集群特別是推理集群對(duì)加速計(jì)算芯片需求的巨大推動(dòng)。大型云服務(wù)提供商（CSP）對(duì)于內(nèi)部工作負(fù)載的架構(gòu)優(yōu)化、更低的功耗和成本以及為AI工作負(fù)載定制的內(nèi)存和I/O架構(gòu)的需求日益增長(zhǎng)，這些因素共同驅(qū)動(dòng)了ASIC市場(chǎng)的快速成長(zhǎng)。

　　在這一趨勢(shì)下，ASIC針對(duì)特定算法和應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，展現(xiàn)出在特定任務(wù)上的計(jì)算能力強(qiáng)大和高能效比的特點(diǎn)。目前，ASIC主要應(yīng)用于推理場(chǎng)景，并開始逐步切入訓(xùn)練環(huán)節(jié)。北美四大CSP的自研產(chǎn)品路線也反映了這一趨勢(shì)，如Google的TPU、亞馬遜的Trainium和Inferentia、微軟的Maia 100和Meta的MTIA等，均體現(xiàn)了ASIC在AI領(lǐng)域的重要作用。

　　二：AI ASIC芯片技術(shù)革新的推動(dòng)力

　　技術(shù)革新是推動(dòng)AI ASIC芯片行業(yè)發(fā)展的另一核心動(dòng)力。ASIC芯片通過針對(duì)特定算法和應(yīng)用的優(yōu)化設(shè)計(jì)，在特定任務(wù)上展現(xiàn)出強(qiáng)大的計(jì)算能力和高能效比。例如，ASIC在AI深度學(xué)習(xí)算法中能夠?qū)崿F(xiàn)高效的矩陣運(yùn)算和數(shù)據(jù)處理九游會(huì)j9官網(wǎng)真人游戲第一品牌。與GPU相比，ASIC在特定任務(wù)上的計(jì)算效率通常更高，且具有更高的能效比，因?yàn)槠溆布Y(jié)構(gòu)是為特定任務(wù)定制的，能最大限度減少不必要的功耗。

　　此外，ASIC在處理特定任務(wù)時(shí)能實(shí)現(xiàn)高吞吐量，數(shù)據(jù)處理速度快，可快速完成大量的數(shù)據(jù)處理工作。這一點(diǎn)在大規(guī)模數(shù)據(jù)中心等對(duì)能耗敏感的場(chǎng)景中尤為重要。ASIC的設(shè)計(jì)和制造是針對(duì)特定算法和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行的，因此在大規(guī)模生產(chǎn)后其單位成本可顯著降低。然而，ASIC也有開發(fā)周期長(zhǎng)且靈活性差的劣勢(shì)，一旦設(shè)計(jì)完成其功能就固化下來，難以對(duì)芯片的功能和性能進(jìn)行修改和升級(jí)。

　　三：AI ASIC芯片在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

　　AI ASIC芯片在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用是行業(yè)發(fā)展的另一個(gè)重要方面。隨著AI模型對(duì)訓(xùn)練需求的提升，未來對(duì)加速計(jì)算芯片的需求將達(dá)到萬(wàn)卡級(jí)別。而在推理階段，由于計(jì)算量與業(yè)務(wù)和應(yīng)用密切相關(guān)，單個(gè)推理集群對(duì)加速計(jì)算芯片的需求低于訓(xùn)練集群，但推理集群的部署數(shù)量要遠(yuǎn)多于訓(xùn)練集群，預(yù)計(jì)會(huì)達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別。

　　AI算力集群特別是推理集群對(duì)加速計(jì)算芯片的龐大需求，是ASIC快速成長(zhǎng)的核心驅(qū)動(dòng)力。然而，ASIC在絕對(duì)算力和片間互聯(lián)方面普遍低于AI GPU，但ASIC的服務(wù)器間互聯(lián)由于采用以太網(wǎng)為主，具有通用性強(qiáng)、生態(tài)開放、低成本等優(yōu)勢(shì)。此外，ASIC在軟件生態(tài)上的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)并存，云廠商普遍具備較強(qiáng)的研發(fā)能力，為ASIC研發(fā)了配套的全棧軟件生態(tài)，提升了ASIC在特定場(chǎng)景下的計(jì)算效率。但與GPU相比，ASIC的編程難度較大，需要專業(yè)的知識(shí)和技能，開發(fā)工具和軟件庫(kù)相對(duì)較少j9游會(huì)真人游戲第一品牌。

　　以上就是關(guān)于2024年AI ASIC芯片行業(yè)的分析。市場(chǎng)規(guī)模的快速增長(zhǎng)和技術(shù)革新的推動(dòng)力，以及在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用與挑戰(zhàn)，共同構(gòu)成了AI ASIC芯片行業(yè)的發(fā)展藍(lán)圖。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，AI ASIC芯片行業(yè)將迎來更多的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

　　因篇幅限制，僅展示部分

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