在适度超前建设新型基础设施的政策引领下，人工智能算力基础设施投资规模加大。互联网企业、电信运营商，以及各级政府均积极投入到智算中心建设之中。据不完全统计，截至2023年8月，全国已有超过30个城市建设智算中心。

在AI大模型浪潮的带动下，人工智能芯片、服务器、数据中心市场规模将显著提升。IDC预计，2023年中国人工智能芯片出货量将达到133.5万片，同比增长22.5%。

人工智能服务器方面，IDC预计，全球人工智能硬件市场(服务器)规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，年均复合增长率为17.3%。

AI芯片市场发展分析

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。

近年来，国家陆续出台了多项政策，鼓励AI芯片行业发展与创新，包括《国家新一代人工智能发展规划》《关于深化“双创”促进大众创业万众创新若干政策的通知》等。

北京、上海、深圳等重点城市都陆续发布了支持人工智能产业快速发展的政策，其中包括攻关AI芯片创新突破、加强AI芯片、智能传感器研发攻关、加速智能算力建设等方面的内容。

当地时间12月6日消息，AMD在美国圣何塞举办的“Advancing AI”活动中宣布，将推出全新的AI芯片系列Instinct MI300，包括MI300A和MI300X等型号，以及相应的软件和服务。MI300A已经开始量产，而MI300X则已经开始发货。

据称，MI300X采用了全新的AMD CDNA 3架构，拥有1530亿个晶体管，并结合了5纳米和6纳米工艺的小芯片，利用了3D封装技术，并配备了192GB HBM3内存。

8月29日，谷歌在旧金山的年度云会议Google Cloud Next上也发布了新的人工智能芯片，即第五代定制张量处理器(TPU)芯片TPU v5e，用于大模型训练和推理。与上一代芯片相比，TPU v5e每一美元的训练性能提高2倍，每一美元的推理性能提高2.5倍。

11月15日，微软在西雅图举行的Ignite开发者大会上，推出加速AI计算任务的Maia芯片。Maia芯片旨在运行大型语言模型，该芯片的构建方式与英伟达使用的网络连接技术也有所不同，Maia芯片与标准以太网电缆连接在一起。

AI芯片市场机遇

众所周知，自研AI芯片是一个产业走向成熟绕不开的趋势，但凡哪个厂商AI运算的体量大幅度提升，就需要自家的芯片来支撑，这样才能达到最高的优化。

尤其在数字经济时代背景下，鉴于人工智能领域史无前例的市场前景，打造自有芯片产业链，已经成为国内外科技巨头的战略布局。像谷歌、微软、亚马逊这样的软件和云计算服务巨头加入芯片竞争，势所必然。

全球竞争加剧，我国AI芯片行业发展面临重要机遇期。数据显示，2021年我国AI芯片市场规模达到427亿元，同比增长124%;2022年这一市场规模达到850亿元，再现翻倍式增长。中邮证券预计，到2023年，我国AI芯片市场规模将进一步扩大至1206亿元。

在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。中研网撰写的AI芯片行业报告对中国AI芯片行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。同时揭示了市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。