中国AI技术变革—AI基础设施制约关键点

 来源:头豹研究院     编辑:管理员      时间:2023/10/10
 

AI基础设施关注将AI芯片与产业结合升级,包括芯片量产、降低成本、 构建软件生态,提供优化算法和编程工具,实现高效性能,将芯片与 垂直行业产品化结合,推动商业闭环,促进产业增长

中国国内的AI芯片产业目前仍处于早期发展阶段,尤其在商业化方面尚不成熟,市场 需求尚未迎来爆发。产业中的主要关注点在于将AI芯片与各自的产业结合,以升级和 优化现有产业。其产业与国际水平之间存在巨大差距,不仅体现在硬件方面,也包括 软件和生态等领域。

芯片量产是AI基础设施发展前提:芯片量产能够实现规模效应,降低芯片成本, 推动AI应用的普及和商业化落地。同时,芯片产业链的完善发展,还能够带动相关 产业的发展,如封测、材料、设备等,形成良性循环,促进整个产业生态的壮大。 中国在AI芯片领域的自主创新和核心技术掌握,不仅能够降低对外部技术的依赖, 还能够满足不同领域和应用的个性化需求。目前在EDA领域,Synopsys、Cadence 和Siemens EDA这三家巨头联合占据了中国市场约80%的份额,而中国自主研发的 EDA厂商份额仅为11.5%。其中,华大九天在中国EDA市场中占有约6%的份额,位 列本土EDA企业之首,芯片设计等底层EDA工具还依赖国外技术。

芯片实现商业化需构建软件生态:软件生态由软件技术栈、开发者社区和用户构 成。构建在芯片之上的软件生态决定芯片的可用性和市场接受度,是芯片商业模 式的护城河,并且软件生态可以提供与芯片紧密集成的优化算法、编程模型和工 具,帮助开发者充分发挥芯片的潜力,提升性能和效率。通过优化软件来充分利 用芯片的硬件特性,可以在保证稳定性的同时提高计算速度和能效。

实现价值传递必须将软件生态与具体垂直行业产品化结合:芯片需要与垂直行业 融合,而非孤立存在。产业当前面临问题是缺乏产品化,导致项目为主。产品化 与项目的区别在于通用性,产品可量产,成本递减,这是芯片商业模式成功的关 键。通过强大生态构建产品化,建立商业闭环,实现商业飞轮效应。


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