人工智能芯片发展现状及趋势。当前,在算力、算法和大数据三驾马车的支撑下,全球人工智能进入第三次爆发期。然而,作为引爆点的深度学习算法,对现有的算力尤其是芯片提出了更为苛刻的要求。在ai场景中,传统通用cpu由于计算效率低难以适应ai计算要求,gpu、fpga以及asic等ai芯片凭借着自身特点,要么在云端,要么在边缘端,有着优异表现,应用更广。从技术趋势看,短期内gpu仍将是ai芯片的主导,长期看gpu、fpga以及asic三大技术路线将呈现并行态势。从市场趋势看,全球ai芯片需求将保持较快增长势头,云端、边缘芯片均具备较大增长潜力,预计未来5年市场增速将接近50%;国内虽然芯片技术差距较大,但随着ai应用的快速落地,ai芯片需求增长可能更为迅速。

ai芯片主要应用场景。一般来讲,只要涉及到ai训练和推理的环节,都需要应用ai芯片,目前场景主要包括数据中心、自动驾驶、安防、智能家居以及机器人等。数据中心是ai训练芯片最主要的客户之一,其中gpu、asic在该领域均有着大量应用;自动驾驶对算力、时延和可靠性要求近乎苛刻,目前多使用gpu+fpga的解决方案,后续随着算法的稳定,asic有望获得市场空间;安防是视觉芯片最主要的落地场景,未来随着5g的部署,云边结合将进一步加快,国内企业在边缘端推理市场机会将增多;智能家居是语音交互芯片重点突破的市场,目前参与企业主要是算法厂商,这些企业将业务延伸到芯片设计,借此提升产品的附加值并降低成本;机器人市场增长较快,其控制系统对ai芯片的需求也会增多。

国内外芯片企业概览。近年来,各类势力均在发力ai芯片,参与者包括传统芯片设计、it厂商、技术公司、互联网以及初创企业等,产品覆盖了cpu、gpu、fpga、asic等。从总体竞争格局看,欧美韩日继续领先该市场,且基本垄断中高端云端芯片,国内企业有进步但主要集中在边缘端,云端差距较为明显。在aichipsetindextop24榜单中,前十依然是欧美韩日企业,国内芯片企业如华为海思、联发科、imagination(2017年被中国资本收购)、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单,其中华为海思排12位,寒武纪排23位,地平线机器人排24位。

投资建议:从当前ai芯片市场前景和竞争格局看,我们认为,国内ai芯片企业在边缘端的机会多于云端。一方面,在边缘场景下,语音、视觉等领域国内已经形成了一批芯片设计企业队伍,相关芯片产品已经在安防、数据中心推理、智能家居、服务机器人、智能汽车等领域找到落地场景,未来随着5g、物联网等应用的兴起,相关企业的市场空间将进一步扩大。另一方面,在云端,国内企业也正在加速追赶,未来个别企业有望取得突破。尤其是寒武纪,作为云端芯片重要的技术厂商,有望通过授权等方式,为下游芯片设计、服务器企业赋能。目前,ai芯片上市公司标的较为稀缺,覆盖标的中,重点推荐中科曙光、科大讯飞、中科创达以及四维图新。

风险提示:(1)场景落地不及预期。国内ai芯片主要集中在边缘端推理领域,竞争异常激烈,可能影响到企业芯片产品落地效果。(2)技术方向存在不确定性风险。ai芯片和算法、终端、应用场景等密切相关,但在当前信息技术加速迭代的背景下,ai技术路线调整的风险非常高,一旦调整,将对企业发展造成重大影响。(3)研发进度不及预期。ai芯片研发难度大,需要投入大量的资金和人力,国内创业企业资金实力相对薄弱,且在人才竞争中将处于劣势,两方面的因素可能直接导致企业研发进度落后于预期。

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