2022年AI芯片場景

隨著技術成熟化，AI芯片的應用場景除了在云端及大數據中心，也會隨著算力逐漸向邊緣端移動，部署于智能家居、智能制造、智慧金融等領 域；同時還將隨著智能產品種類日漸豐富，部署于智能手機、安防攝像頭、及自動駕駛汽車等智能終端，智能產品種類也日趨豐富。未來，AI計算將無處不在。

云端：當前仍是AI的中心，需更高性能計算芯片以滿足市場需求
當前，大多數AI訓練和推理工作負載都發生在公共云和私有云中，云仍是AI的中心。在對隱私、網絡安全和低延遲的需求推動下，云端出現了在網關、設備和傳感器上執行AI訓練和推理工作負載的現象，更高性能的計算芯片及新的AI學習架構將是解決這些問題的關鍵。
互聯網是云端算力需求較旺盛產業，除傳統芯片企業、芯片設計企業等參與者外，互聯網公司紛紛入局AI芯片產業，投資或自研云端AI芯片。

邊緣側：數據向邊緣下沉，隨著行業落地市場將有很大增量
5G與物聯網的發展以及各行業的智能化轉型升級，帶來了爆發式的數據增長。海量的數據將在邊緣側積累，建立在邊緣的數據分析與處理將大幅度的提高效率、降低成本。

隨著大量的數據向邊緣下沉，邊緣計算將有更大的發展，IDC預測，未來，超過50%的數據需要在邊緣側進行儲存、分析和計算，這就對邊緣 側的算力提出了更高的要求。芯片作為實現計算能力的重要基礎硬件，也將具備更多的發展。ABI Research預測，2025年，邊緣AI芯片市場 將超過云端AI芯片。
在人工智能算法的驅動下，邊緣AI芯不但可以自主進行邏輯分析與計算，可以動態實時地自我優化，調整策略，典型的應用如黑燈工廠等。
終端設備：終端產品類型逐漸多樣，出貨量增加催生大量芯片需求
根據億歐數據測算，中國自動駕駛行業規模增速在2022年將達到24%；智能攝像頭產品出貨量增速超15%；手機、平板、VR/AR眼鏡等智能 產品出貨量也均有較大增速，催生出大量的智能芯片需求。

智能終端產品種類也逐漸多樣，智能音響、服務/商用機器人等消費硬件、工業/數控設備等工業產品以及通信產品等日漸豐富，不同產品類型也對芯片性能與成本提出更多的要求。

參考鏈接
https://mp.weixin.qq.com/s/KgL37Kg_liTUlFU67S7jeQ

總結

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