AI算力芯片作为数字经济的关键支撑，正发挥着日益重要的作用。如同农业时代的水利、工业时代的电力，算力是数字经济时代的关键生产力，而 AI 算力芯片则是算力的核心底座。
不同场景需要何种算力芯片小至耳机、手机、PC，大到汽车、互联网、人工智能、数据中心、超级计算机、航天火箭等，“算力”都在其中发挥着核心作用，而不同的算力场景，对芯片的要求也各不同。
数据中心作为数字时代的核心基础设施，承载着大量的数据处理、存储和传输任务。因此，它们需要强大的算力来应对各种复杂的计算需求。当前，超算中心算力已经进入E级算力（百亿亿次运算每秒）时代，并正在向Z（千E）级算力发展。数据中心对于芯片的低功耗、低成本、可靠性以及通用性的要求都极高。
智能自动驾驶涉及人机交互、视觉处理、智能决策等众多方面，车载传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）的不断增加，数据处理的实时性、复杂性和准确性要求不断提高，都对车载算力提出了更高的要求。
为了应对当前视频处理、人脸识别以及异常检测等复杂任务的挑战，同时确保系统在未来技术升级和拓展时拥有充足的计算资源。智能安防系统需要大约4-20TOPS的算力，这一数值虽然相较数据中心要小得多，但是也足以保障智能安防系统的高效稳定运作。随着AI安防进入下半场，算力的重要性愈发凸显，这一数值也在不断上涨。智能安防对低成本和可靠性的需求比较高，功耗和通用性的要求则相对中等。
在智能移动终端中，可穿戴设备等小型产品对算力的需求相对不高，但智能手机、笔记本电脑等产品对算力的需求正在大幅提升。智能移动终端也是一个对低功耗和低成本有着高要求的应用场景，对可靠性的要求相对较高，对通用性则没有太多的限制。
智算时代，国产算力链迎发展新机遇根据相关数据，全球AI芯片市场规模持续增长。例如，预计从2020年到2030年，全球AI芯片市场的复合年增长率将达到21.56%。
各大科技公司纷纷加大对AI芯片的投资与研发力度。例如，英伟达作为全球AI芯片市场的领导者，持续推出高性能的GPU和DPU产品，以满足不断增长的市场需求。同时，国内企业如华为、寒武纪等也在AI芯片领域取得了显著进展。
其中GPU是AI芯片中的关键，是一种专门设计用于高效并行处理大量数据的处理器，特别适用于渲染图像和执行复杂的计算任务。
简而言之，GPU就像是计算机的“画家”和“数学家”，负责将复杂的数学和几何计算转化为我们在屏幕上看到的精美图像和动画。
在全球GPU市场上，英伟达、英特尔和AMD占据了绝大部分份额，2024年一季度全球独立显卡出货量中，英伟达占比接近88%，几乎垄断了市场。
当然，国内也并不缺少优秀的AI芯片公司，例如海光信息、寒武纪、景嘉微等。这些公司在AI芯片领域取得了显著的成就，为中国的AI产业发展做出了重要贡献，也为完全实现国产替代迈出了重要的一步。
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