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概述
调研大纲

随着云计算技术的广泛应用和不断创新,以及5G、物联网、人工智能等技术的快速发展,全球云计算芯片市场规模正在不断扩大。据市场调研数据报告显示,2022年全球云计算芯片市场规模大约为8541亿元,相较于前几年表现为一定程度的上升,预计未来几年,全球云计算芯片市场仍将保持增长态势。

近年来,全球云计算芯片市场呈现出迅猛的发展态势。随着云计算技术的广泛应用以及数据量的爆发式增长,对云计算芯片的需求持续攀升。用于云计算和数据中心人工智能的 GPU 和其他加速芯片的市场规模已从 2022 年的不到 100 亿美元,激增至 2024 年的 780 亿美元 ,预计到 2029 年将最终达到 1510 亿美元。其中,2026 年可能成为一个关键转折点,届时增长动力将从技术采用逐渐转向人工智能应用需求的变化。国内市场方面,据中信证券测算,2024 - 2026 年国内 AI 算力芯片市场规模约为 208、300、386 亿美元,两年复合增速达 36%。

巨头引领:英伟达在云计算芯片领域占据重要地位,尤其在通用型 GPU 市场,其凭借强大的并行计算能力和成熟的 CUDA 软件生态,为深度学习训练和推理提供了高效的解决方案,市值高达约 3.3 万亿美元。博通也崭露头角,通过为云服务提供商构建专用 AI ASIC 芯片,成为万亿美元市值芯片公司。2024 财年,博通 AI 收入在 150 亿至 200 亿美元之间,其中超 120 亿美元来自定制人工智能芯片 XPU(ASIC)以及数据中心使用的网络设备收入,主要得益于谷歌等超大规模客户的需求增长。

竞争激烈:除了英伟达和博通,众多科技企业也纷纷布局云计算芯片领域。一方面,全球云计算巨头纷纷提出自研 AI 芯片计划,如亚马逊云科技(AWS)、微软等从头开始设计系统,并从定制系统级芯片(SoC)着手,以更好地优化自身业务负载;另一方面,国内主要的头部人工智能开发平台以及字节跳动等也在积极参与,字节跳动此前已发布数百个与半导体相关的职位空缺,包括 ASIC 芯片设计师岗位 ,并与博通合作开发人工智能定制芯片。

定制化芯片兴起:随着云计算工作负载的日益复杂,通用的现成芯片难以满足需求。数据中心提供商和头部云服务提供商为获得更佳的性能、效率和总体拥有成本(TCO),正转向定制芯片。例如,NVIDIA 推出的 Grace Hopper 从根本上重新设计了系统架构,实现了 CPU 与 GPU 一对一映射,提高了 GPU 利用率;AWS 和微软等也采取类似方法,对系统各方面进行调优。

软硬件协同优化:在算力需求持续增长的同时,成本和能源限制也日益凸显,这促使企业更加注重软硬件的协同优化。Arm 在构建 Neoverse N3 和 V3 平台时,与合作伙伴紧密合作,深入了解软件需求并针对性优化,其推出的 Neoverse 计算子系统(CSS)使定制芯片更迅速且易实现,客户还能加速产品上市时间、降低工程成本。

云计算芯片广泛应用于数据中心、人工智能等领域。在数据中心,芯片为海量数据的存储、处理和传输提供支持;在人工智能领域,无论是训练大语言模型(LLM)还是进行推理应用,云计算芯片都发挥着关键作用。目前行业重点更多放在训练 LLM 上,但随着生成式 AI 广泛应用于实际业务场景,工作重点正逐渐转向推理。有分析师估计,已部署的 AI 服务器中有高达 80% 专用于推理,且这一数字还将持续攀升 ,如 NVIDIA 在 2023 年第四财季,数据中心类业务中约有 40% 收入来自 AI 推理。

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