报告简介 《AI芯片行业研究报告》是艾瑞研究院独立完成的一份关于AI芯片行业的行业研究报告。在报告中，分析师从技术层面研究、分析了AI芯片的运行机理，与传统计算芯片的不同及关系，AI芯片存在的必要性及应用场景，分析师进一步探讨了不同场景中对于AI芯片的需求及AI芯片技术发展痛点。分析师从行业和公司角度探讨了AI芯片产业链、芯片制造流程及制造成本、商业模式，以及行业发展所处阶段等，并最终对AI芯片行业给出了一定的发展预判。目录报告摘要1AI芯片行业概述1.1关于人工智能芯片（AI芯片）1.2AI芯片实现算力提升1.3AI芯片产品定位1.4AI芯片应用场景1.5AI芯片整体市场规模预测2AI芯片应用场景及市场需求分析2.1应用场景：云计算2.1.1云计算市场规模2.1.2云计算与人工智能2.1.3云计算与AI芯片2.1.4云计算中心AI芯片市场规模及份额2.1.5云计算AI芯片发展趋势2.2应用场景：边缘计算2.2.1边缘计算与人工智能芯片2.2.2应用场景：智慧安防市场2.2.3应用场景：移动互联网市场2.2.4应用场景：自动驾驶2.3边缘计算AI芯片技术发展趋势四3AI芯片行业产业链及商业模式分析3.1AI芯片行业产业链3.2AI芯片公司商业模式3.3AI芯片研发设计投入分析3.4AI芯片制造成本投入分析4AI芯片行业发展展望4.1人工智能及半导体行业政策梳理4.2AI芯片行业发展阶段4.3AI芯片行业资本市场热度4.4行业投资布局5企业推荐5.1英伟达5.2寒武纪5.3比特大陆图表目录图1-1 深度学习模型复杂度及规模对芯片苏哪里需求激增图1-2 通过架构设计AI芯片跨越工艺限制，算力能效对CPU实现大幅超越图1-3 典型云端计算芯片算力表现比较图1-4 服务器级产品通过PCB上PCIE接口与CPU组成异构计算单元图1-5 通过SoC封装与CPU组成异构计算单元图1-6 云端与边缘侧人工智能应用场景对于AI芯片的需求图1-7 2017-2022年AI芯片细分市场规模预测图2-1 云计算服务模型图2-2 2014-2017年Amazon&阿里巴巴云计算建设资本支出图2-3 2010-2017年全球服务器出货量及增速 图2-4 云计算核心产业链及云端人工智能服务模式图2-5 部分云端AI芯片售价图2-6 部分云端AI智能服务器售价图2-7 云计算AI服务收费图2-8 英伟达云端软硬件一体解决方案图2-9 2016-2020年全球AI服务器及AI芯片市场规模图2-10 2016-2022年全球云端AI芯片GPU市场份额占比 图2-11 云计算场景AI芯片设计思路及发展趋势图2-12 边云协同组织架构图图2-13 不同边缘计算场景对AI芯片“PPACR”性能考察要求图2-14 2018年城市级安防项目招标统计图2-15 2017-2022年摄像头AI芯片市场空间图2-16 AI芯片在智能安防摄像头中的应用图2-17 主要安防AI芯片解决方案图2-18 2016年安防芯片市场份额图2-19 2016年IPC视频编解码芯片市场份额图2-20 2014-2022年全球智能手机出货量图2-21 AI芯片在智能手机中的应用图2-22 主要手机AI芯片解决方案图2-23 2017年手机SoC芯片市场份额图2-24 2016-2030年全球汽车市场自动驾驶渗透率预测图2-25 汽车电子发展趋势图2-26 自动驾驶需要完整的硬件+软件整体解决方案图2-27 行业主流自动驾驶核心处理器芯片解决方案图2-28 边缘计算场景AI芯片设计思路及发展趋势图3-1 AI芯片行业产业链梳理图3-2 IP授权收费模式图3-3 流片模式芯片定价跟随8:20原则图3-4 芯片设计制造流程图图3-5 芯片流片单位成本分析图4-1 人工智能产业政策梳理&汇总图4-2 寒武纪与国内竞品公司估值对比分析图4-3 半导体产业政策梳理&汇总图4-4 AI芯片行业所处发展阶段图4-5 2015-2018年AI芯片行业股权投融资时间及金额图4-6 目前国内估值排名靠前的AI芯片公司（不考虑上市公司）图4-7 对AI芯片行业发展的判断及AI芯片公司评定标准图5-1 2015-2019Q1全球部分典型AI芯片企业投融资及AI芯片产品发布事件汇总图5-2 2015-2018年英伟达各业务板块业绩增速图5-3 2015-2018年英伟达二级市场股价变化情况图5-4 英伟达AI产品线及产品应用场景图5-5 寒武纪论文汇总图5-6 寒武纪智能软硬件产品生态图5-7 比特大陆公司发展历史沿革图5-8 比特大陆AI芯片业务图5-9 比特大陆公司商务合作伙伴图5-10 2015-2018H1公司营收情况本文转载自艾瑞网。

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