人工智能芯片市场巨大

云端：未来多芯片互补共存

从云端芯片来看，目前GPU占据云端人工智能主导市场，以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态，FPGA在数据中心业务中发展较快。

放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。

未来芯片的发展前景取决于生态，有望统一在主流的软件框架下，形成CPU+GPU/TPU+FPGA（可选）的多芯片协同场景。据测算，未来云端芯片的空间2020年有望达105亿美元，其中GPU、ASIC、FPGA分别贡献50亿美、35亿美、20亿美元。

终端：按需求逐步落地

云端受限于延时和安全性，催生AI的“推断”部分向终端下沉。终端AI推断需要芯片支持的需求场景需低延时、低功耗及高算力。按照需求落地先后，AI芯片落地的终端子行业分别是：智能安防、辅助驾驶以及手机、音箱、无人机、机器人等其他消费终端。三大领域对终端AI芯片的要求各有侧重。

智能安防对数据流计算速度要求较高，AI首先落地政府市场，长期看千亿市场空间。智能驾驶除计算能力外对芯片的稳定性和突发状况处理速度要求较高，目前英伟达、高通等巨头均以GPU大力布局，国内地平线通过ASIC切入汽车市场，随着ADAS定制化需求的增加，未来专用芯片将成为主流。智能手机、音箱、AR/VR终端受限于电池容量，对低功耗的要求更高，ASIC方案是未来。