ai晶元算力分布圖

① 為什麼是GPU一文深度梳理AI算力晶元

幾十年前，CPU作為通用處理器幾乎處理所有計算任務，而顯卡則在應用程序中加快了圖形繪制速度。然而，在ChatGPT引發的AI熱潮中，GPU成為行業最具主導地位的晶元之一。各大公司爭相采購GPU，英偉達也因此收益頗豐。

本文將深入探討AI算力晶元，尤其關注GPU為何在當今AI時代占據主導地位以及中國的發展現狀與相關企業。

接下來，我們從產業鏈角度出發，揭示晶元在AI算力領域的角色。站在算力產業鏈角度，晶元作為上游產品，與其它硬體共同組成伺服器，即產業鏈中游，而伺服器與其它設備共同構建下游的數據中心。如果從半導體產業鏈來看，晶元位於中游，其上游包括EDA設計工具、IP服務、製造設備、測試流程等，下游包括伺服器、桌面、嵌入式系統等硬體設備。

在AI算力晶元領域，產業鏈分為CPU、GPU、ASIC、FPGA等。從CPU到GPU，再到ASIC、FPGA，各有特點。CPU是中央處理器，負責執行指令；GPU側重並行計算，處理大規模簡單計算；ASIC根據特定需求定製計算能力，但應用場景有限；FPGA則通過現場編程滿足特定需求。

在CPU的發展中，多線程和多核設計提高了處理效率。按指令集和應用領域，CPU分為CISC和RISC，以及MPU和MCU等類別。市場競爭格局顯示，英特爾和AMD在CPU市場占據主導地位，而日韓系廠商在MCU市場佔比較高。

GPU的誕生與圖像渲染需求密切相關。GPU作為圖形處理器，通過並行計算加速圖像和圖形相關運算。相比於CPU，GPU在圖像處理和AI模型訓練中表現出色，因為它能夠同時處理大量簡單計算任務。

英偉達在GPU領域扮演關鍵角色，自1993年成立以來，推出GeForce 256，引領GPU技術發展。CUDA平台的推出，讓開發者能夠使用類似C語言的方式編寫程序，使GPU處理計算密集型任務成為可能。GPU的微架構迭代與晶元製程升級是性能提升的關鍵，英偉達在這一領域不斷創新。

中國AI晶元領域與美國存在差距，主要體現在算力、演算法和應用層面。晶元設計和製造核心環節由海外主導，基礎研究優勢明顯，而應用層面差距不大。美國政府的出口限制政策進一步加劇了這一差距。中國AI晶元產業包括華為系、中科院系和中電子系等體系，發展迅速。

中國AI晶元發展趨勢包括：高性能、低功耗和靠近邊緣/端側發展。單個處理器性能提升受限於摩爾定律的極限，未來將聚焦於多卡聯合、先進封裝技術和系統層面的優化。AI晶元從雲端向邊緣和端側轉移，低功耗端側晶元需求增長。

以上內容為AI算力晶元領域的深度分析，涉及產業鏈、競爭格局、技術發展和中國AI晶元的現狀與趨勢。隨著AI技術的不斷進步，AI算力晶元領域將繼續演進，推動人工智慧應用的廣泛發展。