9，全球AI芯片投资版图公开!机会都在这五大场景_编者按：本文来自微信公众号“智东西”（ID：zhidxcom） 。36氪经授权转载 。
过去一年，随着人工智能在各个行业的逐步落地，AI芯片的发展路径逐渐明朗 。在行业走过野蛮生长，开始加速落地、加速整合的过程中，也有更多的AI芯片公司也开始走出属于自己的差异化路线 。
本期的智能内参，我们推荐来自中金公司的AI芯片专题报告，从市场着手解读现有的芯片品类，并对目前主要的本土AI芯片企业进行盘点 。如果想收藏本文的报告（中金公司-AI芯片：应用落地推动产品多样化），可以在智东西（公众号：zhidxcom）回复关键词“nc282”获取 。
以下为智能内参整理呈现的干货：
AI芯片投资地图
AI 芯片设计是人工智能产业链的重要一环 。自 2017 年 5 月以来，各 AI 芯片厂商的新品竞相发布，经过一年多的发展，各环节分工逐渐明显 。
▲AI芯片新品竞相发布（自2017年5月以来发布的 AI 芯片一览）
AI 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富 。除了追求性能提升外，AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化 。
目前，人工智能产业链中，包括提供 AI 加速核的 IP 授权商，各种 AI 芯片设计公司，以及晶圆代工企业 。
▲AI芯片投资地图
如上图所示，按部署的位置来分，AI 芯片可以部署在数据中心（云端），和手机，安防摄像头，汽车等终端（边缘）上 。
按承担的任务来分，可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片，与利用神经网络模型进行推断的推断芯片 。训练芯片注重绝对的计算能力，而推断芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑 。
训练芯片受算力约束，一般只在云端部署 。推断芯片按照不同应用场景，分为手机边缘推断芯片、安防边缘推断芯片、自动驾驶边缘推断芯片 。为方便起见，我们也称它们为手机 AI 芯片、安防 AI 芯片和汽车 AI 芯片 。
由于AI芯片对单位能耗算力要求较高，一般采用14nm/12nm/10nm等先进工艺生产 。台积电目前和 Nvidia、Xilinx 等多家芯片厂商展开合作，攻坚 7nm AI 芯片 。
五大场景塑造352亿美元市场
▲AI 芯片市场规模及竞争格局
根据中金公司对相关上市 AI 芯片公司的收入统计，及对 AI 在各场景中渗透率的估算，2017年 AI 芯片市场规模已达到 39.1 亿美元，具体情况如下：
1、2017 年全球数据中心 AI 芯片规模合计 23.6 亿美元，其中云端训练芯片市场规模 20.2 亿美元，云端推断芯片 3.4 亿美元 。
2、2017 年全球手机 AI 芯片市场规模 3.7 亿美元 。
3、2017 年全球安防摄像头 AI 芯片市场规模 3.3 亿美元 。
4、2017 年全球自动驾驶 AI 芯片的市场规模在 8.5 亿美元 。
庞大的市场前景和战略意义使得AI芯片赢得了巨头们的热切关注 。Nvidia 在 2017 年时指出，到 2020 年，全球云端训练芯片的市场规模将达到 110 亿美元，而推断芯片（云端+边缘）的市场规模将达到 150 亿美元 。
Intel 也在刚刚结束的 2018 DCI 峰会上，也重申了数据业务驱动硬件市场增长的观点 。Intel 将 2022 年与用于数据中心执行 AI 加速的 FPGA 的 TAM 预测，由 70 亿美元调高至 80 亿美元 。
而同时，中金公司也注意到：
1、手机 SoC 价格不断上升、AI 向中端机型渗透都将为行业创造更广阔的市场空间 。
2、安防芯片受益于现有设备的智能化升级，芯片需求扩大 。
3、自动驾驶方面，针对丰田公司提出的算力需求，我们看到当下芯片算力与 L5 级自动驾驶还有较大差距 。（英飞凌公司给出了各自动驾驶等级中的半导体价值预测，可以为我们的 TAM 估算提供参考 。）
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