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人工智能芯片的研发和应用不仅提升了计算能力和处理速度，还为各行各业带来了巨大的变革和创新。从智能手机到自动驾驶，从医疗诊断到智能家居，人工智能芯片的应用已经渗透到我们生活的方方面面。未来，人工智能芯片的发展将进一步推动人工智能技术的普及和应用。

近日，AMD首席执行官苏姿丰(Lisa Su)接受采访称，用于人工智能(AI)的半导体市场将在今后3-4年里年均增长50%。AMD将推出用于AI处理的高性能半导体，追赶在该领域排在世界首位的英伟达。

苏姿丰预测，未来3-4年内，人工智能半导体市场将从目前的数百亿美元增长到1500亿美元。生成式人工智能在医疗、金融和制造业等领域得到广泛应用，需要高性能半导体来瞬间处理庞大的数据。

GPU、FPGA、ASIC成为人工智能芯片行业主流。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

中国AI芯片市场持续火热，GPU市场占比最大。中国人工智能芯片在未来几年将持续成为发展重点，GPU、FGPA、ASIC是中国人工智能芯片行业的发展主流，其中，GPU最初设计用于加速3D图形的渲染，随着数字经济的不断发展，GPU变得更加灵活、可编程性更高，使得开发人员科研利用GPU强大的功能来显著加速高性能计算、深度学习等领域的额外工作负载。根据IDC披露的数据，2021年上半年中国人工智能芯片行业中，GPU显著成为实现数据中心加速的首选，占有90%以上的市场份额，而ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片占有的市场份额相对较少，整体市场份额接近10%。

近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大，根据赛迪披露的数据，2021年，我国人工智能芯片市场规模达到310.6亿元;前瞻初步预测，2022年，我国人工智能芯片市场规模将达到465.9亿元。

人工智能芯片包含计算机科学领域和半导体芯片领域;计算机科学领域是指高效率的智能算法，即软件;半导体芯片领域是指将算法有效地在硅片上实现，最终变成能和配套配套软件结合的实体产品。当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。

人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

苏姿丰认为，人工智能将成为未来5-10年最重要的趋势。苏姿丰表示，GPU(图像处理器)在人工智能领域的需求激增，存在巨大机遇，公司将大量投入经营资源。苏姿丰还强调了AMD公司的优势，称AMD在显示人工智能推理方面拥有最强的解决方案，并计划在2023年推出将GPU和CPU结合起来的人工智能半导体产品。

对于代工厂商扩大至台积电以外的其他企业，苏姿丰表示公司对其他代工厂商也持开放态度。关于日本力争到 2027年实现电路线宽2纳米的最尖端半导体国产化的Rapidus公司，苏姿丰认为技术选项的增加对半导体行业来说是好事。

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