AI 晶片設計是人工智慧產業鏈的重要一環。 自 2017 年 5 月以來，各 AI 晶片廠商的新品競相釋出，各環節分工逐漸明顯。 AI 晶片的應用場景不再侷限於雲端，部署於智慧手機、 安防攝像頭、及自動駕駛汽車等終端的各項產品日趨豐富。 除了追求效能提升外， AI 晶片也逐漸專注於特殊場景的最佳化。
自 2017 年 5 月以來發布的 AI 晶片一覽
目前， 人工智慧產業鏈中，包括提供 AI 加速核的 IP 授權商，各種 AI 晶片設計公司，以及晶圓代工企業。
► 按部署的位置來分， AI 晶片可以部署在資料中心（雲端），和手機，安防攝像頭，汽車等終端上。
► 按承擔的任務來分，可以被分為用於構建神經網路模型的訓練晶片，與利用神經網路模型進行推斷的推斷晶片。 訓練晶片注重絕對的計算能力，而推斷晶片更注重綜合指標， 單位能耗算力、時延、成本等都要考慮。
► 訓練晶片受算力約束，一般只在雲端部署。推斷晶片按照不同應用場景，分為手機邊緣推斷晶片、安防邊緣推斷晶片、自動駕駛邊緣推斷晶片。為方便起見，我們也稱它們為手機 AI 晶片、安防 AI 晶片和汽車 AI 晶片。
► 由於 AI晶片對單位能耗算力要求較高，一般採用 14nm/12nm/10nm等先進工藝生產。臺積電目前和 Nvidia、 Xilinx 等多家晶片廠商展開合作，攻堅 7nm AI 晶片。
AI 晶片投資地圖
AI 晶片市場規模： 未來五年有接近 10 倍的增長， 2022 年將達到 352 億美元。根據我們對相關上市 AI 晶片公司的收入統計，及對 AI 在各場景中滲透率的估算， 2017年 AI 晶片市場規模已達到 39.1 億美元，具體情況如下：
► 2017 年全球資料中心 AI 晶片規模合計 23.6 億美元，其中雲端訓練晶片市場規模 20.2億美元，雲端推斷晶片 3.4 億美元。
► 2017 年全球手機 AI 晶片市場規模 3.7 億美元。
► 2017 年全球安防攝像頭 AI 晶片市場規模 3.3 億美元。
► 2017 年全球自動駕駛 AI 晶片的市場規模在 8.5 億美元。
AI 晶片市場規模及競爭格局
Nvidia 在 2017 年時指出，到 2020 年，全球雲端訓練晶片的市場規模將達到 110 億美元，而推斷晶片（雲端+邊緣） 的市場規模將達到 150 億美元。 Intel 在剛剛結束的 2018 DCI峰會上，也重申了資料業務驅動硬體市場增長的觀點。 Intel 將 2022 年與用於資料中心執行 AI 加速的 FPGA 的 TAM 預測，由 70 億美元調高至 80 億美元。