2020~2026 年全球人工智能芯片市场规模及预测情况

概述：Al芯片可以理解为针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。Al芯片根据其技术架构，可分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、神经拟态芯片（NPU）等，简称为XPU。AI服务器是采用异构形成的服务器，在异构方式上有CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他加速卡等。

GPU是目前主流的数据中心计算加速方案。随着CPU的性能提升遭遇瓶颈，CPU+XPU芯片的异构方案逐渐成为大算力场景标配，CPU可执行通用Al计算，而GPU、FPGA等芯片都是作为CPU的加速器而存在。GPU芯片多用于图形图像处理、复杂的数学计算等场景，可较好支持高度并行的工作负载，常用于数据中心的模型训练，也可以用于边缘侧和端侧的推理工作负载，根据IDC研究发现，2021年中国主要以GPU为主实现数据中心计算加速，市场占有率近90%，ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%。

规模：2026年全球AI芯片市场规模将增长至920亿美元。全球人工智能技术发展逐渐成熟，产业商业化应用加速落地，推动全球人工智能芯片市场高速增长。根据Frost&Sullivan数据，2021年全球人工智能芯片市场规模为255亿美元。预计2021-2026年，全球人工智能芯片市场规模将以29.3%的复合增长率增长，2023年其市场规模将达到490亿美元；到2026年其市场规模则增长至920亿美元。预计2023年，我国AI芯片市场规模将达到427亿元，同比增长将高达124%。在政策、市场、技术等合力作用下，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计到2026年我国AI芯片市场规模将达1206亿元。

格局：英伟达占据的龙头地位，国内本土厂商有望加速国产替代。服务器对功耗、性能要求高，主要使用独立GPU。在独立GPU领域，英伟达是绝对的龙头。从2022年Q1全球独立GPU市