人工智慧晶片組將成為資料密集型商業模式的支柱

來源：NG影片 釋出時間：2023-04-24 10:01

人工智慧(AI)技術不再被以為是新穎的東西。過去幾十年見證了人工智慧用例的爆炸式增長，各行各業的企業都在使用人工智慧技術來加速他們的資料密集型流程。利用機器學習(ML)方法(尤其是深度學習)使流程更快、更智慧、更高效的業務應用程式正在快速增長。資料驅動型公司越來越多地利用人工智慧演算法和機器學習模型為下一代機器人、感測器和物聯網系統提供動力。

未來幾年，深度學習和神經網路模型將繼承吸引消費者和企業。從平板電腦和手機上的簡樸任務，到自動駕駛汽車上的影象識別和自然語言處理等複雜任務，各公司都在大力支援人工智慧技術的推廣。人工智慧驅動的系統已經成為自動駕駛汽車、無人機、智慧相機和移動裝置等眾多消費產品的變革性框架。

最佳化AI晶片組，支援大規模部署AI

人工智慧的大規模部署尚未實現。硬體是開發、練習和實現人工智慧演算法的樞紐支柱。以cpu為代表的通用晶片在機能和技術上遠遠不能滿意大容量人工智慧業務的要求。

跟著人工智慧演算法和資料科學技術在前瞻性業務決議計劃中變得根深蒂固，多年來對硬體的要求發生了巨大變化。隨後，人工智慧晶片組——處理器的一部分和硬體的最佳化，以治理計算繁重的任務——引起了半導體公司在設計、製造、組裝和封裝等各個階段測試其專業知識的極大關注。為了搶佔人工智慧晶片組市場的市場價值，一些企業在特定階段加入了這個生態系統。英特爾和三星成為整合裝置製造商，博通和高通成為專門設計人工智慧晶片並將製造外包給第三方的無晶圓廠企業，從而豐碩了生態系統。人工智慧領域對新奇設計的需求為無晶圓廠公司帶來了巨大的收入來源，並將鼓勵對人工智慧晶片組市場的投資。

可以練習神經網路模型的企業級人工智慧硬體

人工智慧最佳化晶片組的巨大技術發展塑造了人工智慧晶片組市場的輪廓。現場可程式設計門陣列(fpga)和專用積體電路(asic)是重要的人工晶片組，用於滿意練習、繪圖推理和終極改進人工智慧演算法的不同目標。

老牌企業和初創企業都在透過開發和商業化深度學習晶片來試水。fpga被廣泛用於在人工智慧應用程式中進行推理，處理現實世界的資料輸入，因此為廣泛的人工智慧應用程式展示了靈活性。另一方面，asic已經變得更適合於特定的應用。例如，IBM (AIU)的ASIC在深度學習人工智慧應用中會萃了巨大的動力。

另一個正在見證大量研發支出的種別是邊沿人工智慧晶片，其中人工智慧的處理是在邊沿而不是在雲端完成的。因為小型化裝置等需要低功耗和快速處理資料的晶片組受到青睞，邊沿人工智慧晶片組很有可能被採用。Edge ai最佳化晶片還帶來了一個獨特的上風——資料隱私，由於資料處理在本地進行，而不是遠端伺服器。

每個季度湧入的投資可能會推動人工智慧晶片組市場的增長。美國科技公司英偉達(Nvidia)在這一市場上擁有舉足輕重的影響力。它的A100引起了生物技術、金融和製造業客戶的強烈愛好，他們但願在採用人工智慧應用的競爭中領先。它可以用來練習或改進現在聞名的工具ChatGPT和必應人工智慧的機器學習模型。

也許，美國晶片製造商在通用人工智慧晶片、圖形處理器(GPU)、人工智慧晶片組型別方面的專長是凸起的原因。專家們以為，人工智慧晶片組在深度學習應用中的迅速應用，將為英偉達提供相對於英特爾的顯著上風。這並不是說這個龐然大物的統治地位是沒有爭議的。一批初創公司的泛起顛覆了這一格式。

以色列人工智慧晶片製造商Hailo是新進入者，計劃在人工智慧晶片組市場上挑戰根深蒂固的晶片製造商。自上次C輪融資以來，該公司已經獲得了2.24億美元的融資，並增加了在人工智慧晶片上的研發支出，以滿意深度學習應用的需求。這將加速人工智慧在一系列消費裝置中的部署，包括智慧家電和自動駕駛汽車。

小型公司現在好像闊別gpu來支援企業規模的人工智慧硬體。但很多人熱衷於開發和推出用於計算機視覺和聊天機器人人工智慧應用的人工智慧晶片。韓國創業公司Rebellions Inc.但願為資料中心提供人工智慧晶片組，以滿意海內需求。在韓國政府的支援下，未來5年預計將投入8億美元的研發資金。然而，初創公司推動人工智慧晶片組商業化的動力尚未獲得動力。深度學習硬體將繼承吸引數百萬美元的投資，塑造人工智慧晶片組市場行業的未來。2021年，該市場規模為455億美元。在2022年至2031年的猜測期內，市場規模預計將以31.8%的複合年增長率增長。

生成式人工智慧的興起:儲存晶片製造商捉住了有利可圖的商機

生成式人工智慧應用最近在消費者中掀起了一陣高潮。ChatGPT就是一個很好的例子。總部位於舊金山的初創公司OpenAI開發了這款病毒式聊天機器人，它顛覆了生成式人工智慧領域。在微軟的資助下，該公司正致力於定製人工智慧晶片，以滿意聊天機器人的需求。Snapchat就是一個例子。該社交媒體平臺將OpenAI的GPT技術用於其聊天機器人My AI。儲存晶片製造商見證了這裡不可思議的潛力。跟著神經網路模型的人工智慧最佳化晶片組在企業界的流行，全球人工智慧晶片組市場的遠景將更加廣闊。

智慧手機和智慧消費裝置製造商將目光投向了相稱大的一塊市場。蘋果(Apple)和索尼(Sony)等重量級公司都在人工智慧最佳化晶片組技術上押下了重注。蘋果公司聲稱，其A11和A12仿生晶片，64位arm晶片上的系統(SoC)，可能會加快下一代手機的CPU機能。soc在半導體企業中備受關注。晶片上系統(SoC)設計的新方法可能會為人工智慧晶片組市場的參與者開啟難以置信的途徑。

人工智慧(AI)技術不再被以為是新穎的東西。過去幾十年見證了人工智慧用例的爆炸式增長，各行各業的企業都在使用人工智慧技術來加速他們的資料密集型流程。利用機器學習(ML)方法(尤其是深度學習)使流程更快、更智慧、更高效的業務應用程式正在快速增長。資料驅動型公司越來越多地利用人工智慧演算法和機器學習模型為下一代機器人、感測器和物聯網系統提供動力。

未來幾年，深度學習和神經網路模型將繼承吸引消費者和企業。從平板電腦和手機上的簡樸任務，到自動駕駛汽車上的影象識別和自然語言處理等複雜任務，各公司都在大力支援人工智慧技術的推廣。人工智慧驅動的系統已經成為自動駕駛汽車、無人機、智慧相機和移動裝置等眾多消費產品的變革性框架。

最佳化AI晶片組，支援大規模部署AI

人工智慧的大規模部署尚未實現。硬體是開發、練習和實現人工智慧演算法的樞紐支柱。以cpu為代表的通用晶片在機能和技術上遠遠不能滿意大容量人工智慧業務的要求。

跟著人工智慧演算法和資料科學技術在前瞻性業務決議計劃中變得根深蒂固，多年來對硬體的要求發生了巨大變化。隨後，人工智慧晶片組——處理器的一部分和硬體的最佳化，以治理計算繁重的任務——引起了半導體公司在設計、製造、組裝和封裝等各個階段測試其專業知識的極大關注。為了搶佔人工智慧晶片組市場的市場價值，一些企業在特定階段加入了這個生態系統。英特爾和三星成為整合裝置製造商，博通和高通成為專門設計人工智慧晶片並將製造外包給第三方的無晶圓廠企業，從而豐碩了生態系統。人工智慧領域對新奇設計的需求為無晶圓廠公司帶來了巨大的收入來源，並將鼓勵對人工智慧晶片組市場的投資。

可以練習神經網路模型的企業級人工智慧硬體

人工智慧最佳化晶片組的巨大技術發展塑造了人工智慧晶片組市場的輪廓。現場可程式設計門陣列(fpga)和專用積體電路(asic)是重要的人工晶片組，用於滿意練習、繪圖推理和終極改進人工智慧演算法的不同目標。

老牌企業和初創企業都在透過開發和商業化深度學習晶片來試水。fpga被廣泛用於在人工智慧應用程式中進行推理，處理現實世界的資料輸入，因此為廣泛的人工智慧應用程式展示了靈活性。另一方面，asic已經變得更適合於特定的應用。例如，IBM (AIU)的ASIC在深度學習人工智慧應用中會萃了巨大的動力。

另一個正在見證大量研發支出的種別是邊沿人工智慧晶片，其中人工智慧的處理是在邊沿而不是在雲端完成的。因為小型化裝置等需要低功耗和快速處理資料的晶片組受到青睞，邊沿人工智慧晶片組很有可能被採用。Edge ai最佳化晶片還帶來了一個獨特的上風——資料隱私，由於資料處理在本地進行，而不是遠端伺服器。

人工智慧(AI)技術不再被以為是新穎的東西。過去幾十年見證了人工智慧用例的爆炸式增長，各行各業的企業都在使用人工智慧技術來加速他們的資料密集型流程。利用機器學習(ML)方法(尤其是深度學習)使流程更快、更智慧、更高效的業務應用程式正在快速增長。資料驅動型公司越來越多地利用人工智慧演算法和機器學習模型為下一代機器人、感測器和物聯網系統提供動力。

未來幾年，深度學習和神經網路模型將繼承吸引消費者和企業。從平板電腦和手機上的簡樸任務，到自動駕駛汽車上的影象識別和自然語言處理等複雜任務，各公司都在大力支援人工智慧技術的推廣。人工智慧驅動的系統已經成為自動駕駛汽車、無人機、智慧相機和移動裝置等眾多消費產品的變革性框架。

最佳化AI晶片組，支援大規模部署AI

人工智慧的大規模部署尚未實現。硬體是開發、練習和實現人工智慧演算法的樞紐支柱。以cpu為代表的通用晶片在機能和技術上遠遠不能滿意大容量人工智慧業務的要求。

跟著人工智慧演算法和資料科學技術在前瞻性業務決議計劃中變得根深蒂固，多年來對硬體的要求發生了巨大變化。隨後，人工智慧晶片組——處理器的一部分和硬體的最佳化，以治理計算繁重的任務——引起了半導體公司在設計、製造、組裝和封裝等各個階段測試其專業知識的極大關注。為了搶佔人工智慧晶片組市場的市場價值，一些企業在特定階段加入了這個生態系統。英特爾和三星成為整合裝置製造商，博通和高通成為專門設計人工智慧晶片並將製造外包給第三方的無晶圓廠企業，從而豐碩了生態系統。人工智慧領域對新奇設計的需求為無晶圓廠公司帶來了巨大的收入來源，並將鼓勵對人工智慧晶片組市場的投資。

可以練習神經網路模型的企業級人工智慧硬體

人工智慧最佳化晶片組的巨大技術發展塑造了人工智慧晶片組市場的輪廓。現場可程式設計門陣列(fpga)和專用積體電路(asic)是重要的人工晶片組，用於滿意練習、繪圖推理和終極改進人工智慧演算法的不同目標。

老牌企業和初創企業都在透過開發和商業化深度學習晶片來試水。fpga被廣泛用於在人工智慧應用程式中進行推理，處理現實世界的資料輸入，因此為廣泛的人工智慧應用程式展示了靈活性。另一方面，asic已經變得更適合於特定的應用。例如，IBM (AIU)的ASIC在深度學習人工智慧應用中會萃了巨大的動力。

另一個正在見證大量研發支出的種別是邊沿人工智慧晶片，其中人工智慧的處理是在邊沿而不是在雲端完成的。因為小型化裝置等需要低功耗和快速處理資料的晶片組受到青睞，邊沿人工智慧晶片組很有可能被採用。Edge ai最佳化晶片還帶來了一個獨特的上風——資料隱私，由於資料處理在本地進行，而不是遠端伺服器。