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人工智能芯片投资机会与投资策略(2018-2022)

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本报告回答的核心问题
指南样品:人工智能>>

1.市场空间大小:未来5年中国人工智能芯片市场规模有多大?增速有多快?
2.核心发展逻辑:哪些因素在推动人工智能芯片市场发展?怎样推动的?推动力有多强?
3.进入门槛高低:进入人工智能芯片行业有哪些门槛?门槛有多高?跨越难度大吗?
4.进入时机好坏:现在是进入人工智能芯片行业的好时机吗?是否太早或过晚?投资窗口期在何时?
5.最优投资策略:人工智能芯片行业有什么好的投资机会点?适合什么企业投?最优投资策略是什么?

概念解析

人工智能芯片(AI芯片)为实现人工智能而产生的特殊芯片。传统的芯片计算是通过大量的加法计算出来,无法并行导致功效较高;而AI芯片则可以大量重复进行矩阵乘法。它具有两个特点,一方面它能够不完全依赖于云服务的本地计算能力,即至少有一部分计算力是在本地完成的,而不是在云端做完传输到本地;另一方面则是具有一定程度的并行计算能力。此外,AI芯片还可以通过特定的方案将常用的计算函数实现硬件化,做成一坨门电路或者查询表,这样可以加快运行速度,降低功耗。所以AI芯片具有低延迟,高时速,低功效的特点。

根据技术架构来看,人工智能芯片分为通用性芯片(GPU)、半定制化芯片(FPGA)、全定制化芯片(ASIC)三大类。具体来看,GPU最先被引入深度学习,在深度学习工程的训练环节扮演着难以轻易替代的角色。现阶段被应用于消费电子、汽车、无人机、机器人等各类产品中;FPGA具有硬件可编程特点,性能出众,另外FPGA有低延迟的特点,非常适合在推断环节支撑海量的用户实时计算请求(如语音云识别);ASCI则是不可配置的高度定制专用芯片,通过对于特定应用领域的高度定制化来实现高性能、低功耗的双重目标。

一、投资价值综合评估

维度评级说明
市场机会
发展动力
进入壁垒
进入时机
推荐指数 推荐
研究结论与主要观点:

市场机会较大:我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段,市场潜力较大,人工智能芯片产业七年市场年复合增长率高达46%。

人工智能芯片技术的自主知识产权突破和国家级战略的扶持是两个主要驱动力:人工智能产业的发展为我国在高新技术产业的国际竞争带来了弯道超车的机会。伴随着国家政策的大力扶持,和产学研三界的共同努力,我国在人工智能芯片技术取得了极大的突破,发展势头稳居世界前列。

行业进入壁垒较高:总体而言人工智能芯片进入壁垒偏高,技术密集型的产业特征决定了技术实力是该产业最重要的进入壁垒。竞争壁垒和资金壁垒也相应较高,政策壁垒则较低。

产业处于成长期前期,进入时机较好: GPU依靠通用及灵活的强大并行运算能力,广泛契合当前人工智能监督深度学习、密集数据和多维并算处理需求,目前已经入成长期的高速发展通道。FPGA和ASIC也迈入产业化发展的初期阶段,其中ASIC的类脑芯片方向还处于导入期,我国的竞争优势也集中在这一领域中,未来有极大的发展潜力。

综合评估:投资价值评级为三颗星,投资建议为推荐

二、市场机会评估

人工智能芯片市场机会整体评估表
评级含义说明
行业刚刚起步,市场需求量中等,增速高
中投市场机会矩阵:人工智能芯片
中高增速 低增速
  • 蓝海湾
  • 蓝海
  • 红海湾
  • 红海
中小增量大增量

人工智能芯片市场处于中投市场机会矩阵中右上区间,这个区间称为“蓝海湾市场”。基本特征是“中高增速+中小增量”,即未来几年人工智能芯片的市场规模为高速增长,新增加的市场容量中等。

......(略)

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2022年我国人工智能芯片市场空间预测

单位:亿元

产业 当前规模(2016年) 未来市场空间(2022年) 市场增长量 年复合增长率(%)
人工智能芯片 * * * *

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三、发展动力评估

驱动因素 很强
经济因素
技术因素
政策因素
社会文化因素
综合评估

人工智能芯片产业整体发展动力较强,其中技术是核心驱动力。人工智能产业的发展为我国在高新技术产业的国际竞争带来了弯道超车的机会。伴随着国家政策的大力扶持,和产学研三界的共同努力,我国在人工智能芯片技术取得了极大的突破,打破了核心技术被国外企业垄断的局面,发展势头稳居世界前列。

1、经济因素

应用市场需求量巨大,带动AI芯片产业快速发展。近些年人工智能应用市场快速发展,根据 Venture Scanner 对全球 957家人工智能公司的跟踪调查,目前已经覆盖包括深度学习、机器视觉、指纹识别、人脸识别、个人助理、智慧机器人等 13 项具体应用,涉及工业机器人、安全识别、无人驾驶、智能医疗、智能家居等多个新兴产业,这些产业将带来巨大的细分市场需求,在这些产业的推动下,定制化的AI芯片产业必将快速发展。例如ASIC和FGPA芯片便是由细分市场对处理器的特定需求应运而生, FPGA依靠可编程性及电路级别的通用性,适用于开发周期较短的物联网芯片,ASIC则针对特定框架进行深度优化定制。

......(略)

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四、进入壁垒评估

进入壁垒很高
竞争壁垒
技术壁垒
资金壁垒
政策壁垒
综合评估

总体而言人工智能芯片进入壁垒偏高,技术密集型的产业特征决定了技术实力是该产业最重要的进入壁垒。竞争壁垒和资金壁垒也相应较高,政策壁垒则较低。

1、竞争壁垒

现阶段国内智能芯片市场设计环节市场集中度不高,通用芯片科技创业企业具有先发优势,专用芯片领域互联网巨头和传统行业龙头强势入场。

在通用芯片领域,英特尔、英伟达、谷歌凭借技术实力成为行业的领军者和探路者,ASIC芯片是我国企业在国际竞争中实现弯道超车的重点领域。GPU和FPGA的市场均被国外芯片巨头所垄断,英伟达、AMD、英特尔-Mobileye、微软凭借超前的技术布局、强大的技术实力、雄厚的资金实力,建造了非常高的竞争壁垒。ASIC芯片包含人工神经网络和人脑神经元结构,在这一领域中,芯片大厂和科技创业公司都有足够的发展空间。国内能真正研发AI通用芯片的就只有互联网巨头和几家科技独角兽。其中中科寒武纪是国内智能芯片领域发展较为突出的企业,即便现阶段没有占据国内龙头企业的位置,但其在智能芯片领域的研发一直走在前列,在全球市场也颇具名气。寒武纪侧重于通用芯片NPU,既做训练又做应用,布局是在智能终端上。除此之外,深鉴科技、比特大陆、地平线等几家公司在智能芯片的研发上也颇具成效。

......(略)

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五、进入时机分析

评级含义说明
处于成长期前期,进入时机很好
中投产业生命周期:人工智能芯片
类脑芯片
人工神经网络芯片
FPGA
GPU
  • 导入期
  • 成长期
  • 成熟期
  • 衰退期

人工智能芯片产业总体处于成长期前期。GPU依靠通用及灵活的强大并行运算能力,广泛契合当前人工智能监督深度学习、密集数据和多维并算处理需求,在3-5年内GPU仍然是深度学习市场的第一选择,已经入成长期的高速发展通道。FPGA和ASIC也迈入产业化发展的初期阶段,其中ASIC的类脑芯片方向还处于导入期,未来有极大的发展潜力。

六、投资指南:投资建议与竞争策略

高壁垒中低壁垒

大增量中小增量

中高增速低增速

人工智能芯片产业处于中投顾问投资机会箱的第4区间,基本特征是“中高增速+中小增量+高壁垒”。即未来几年人工智能芯片产业的市场规模为高速增长,新增加的市场容量中等,进入壁垒较高。总体上来讲,人工智能芯片领域看似蓝海,但实际要比拼科技水平、资金实力以及产业协调能力等等,所以新进入者中大企业可能更具优势,对于初创企业来说则需要较强的技术实力。中投顾问的投资建议如下:

对于拥有完整的产业生态链的中大型科技企业,建议投资专用的人工智能芯片,为自有AI生态服务。华为的AI发展战略可以作为大型企业的投资战略参考。首先是华为各系列产品智能化;其次是AI首先在华为内部先使用,持续探索支持内部管理优化和效率提升的方案,形成经验总结后向外推广。华为的解决方案增强战略就是把AI思维和技术引入现有产品和服务,从而实现更大价值、更强竞争力。百度、华为、阿里所研发的人工智能芯片,都是为自身的AI生态服务。例如华为自研芯片用于数据中心服务;百度的昆仑芯片支持自身的智能家居生态和无人驾驶生态;国外企业中,谷歌的TPU也是搭配深度学习软件TensorFlow 为开发者提供云服务。

......(略)

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信息技术产业投资指南>>

指南份数: 50份 / 21份

更新时间:2019年07月

订购费用: 9800元 / 1年