【小哈划重点：驱动AI发展的动力正是AI芯片，不过目前对AI芯片并没有非常明确的定义，能够运行深度学习算法的芯片都可以称为AI芯片，因此CPU、GPU、FPGA、ASIC都属于AI芯片的范畴。Allied Market Research此前预计ASIC的收入未来将超越GPU。】
导语：2025年AI应用将从2019年的428亿美元激增至1289亿美元。
AI正在驱动全球科技行业的进步，AI处理器也正在推动全球半导体行业的增长，这也促使市场分析机构做出积极的预测，未来5年，AI芯片应用将增长三倍。
IHS Markit在本周发布的AI普及度调查中预测，到2025年AI应用将从2019年的428亿美元激增至1289亿美元。AI处理器市场也将以可观的速度增长，到2025年市场规模将达到685亿美元。
这比Allied Market Research在此前报告中预测的2025年全球AI芯片市场规模将达到约378亿美元，复合年增长率（CAGR）为40.8％更加乐观。
Allied Market Research认为，越来越多地领域使用人工智能和机器学习是推动市场发展的主要因素之一。垂直市场可以分为媒体和广告、银行金融服务和保险、IT和电信、零售、医疗保健、汽车和运输等。此外，电子零售商可能还需要人工智能来处理不断增加的数据，目前仅印度每天就会产生30到40太字节的数据。
IHS认为，汽车、计算机和医疗健康等领先应用程序正在推动一波新的AI应用浪潮。
驱动AI发展的动力正是AI芯片，不过目前对AI芯片并没有非常明确的定义，能够运行深度学习算法的芯片都可以称为AI芯片，因此CPU、GPU、FPGA、ASIC都属于AI芯片的范畴。Allied Market Research此前预计ASIC的收入未来将超越GPU。
IHS Markit的AI高级研究总监Luca De Ambroggi说：“ AI已经推动了对芯片需求的增长。这项技术也正在改变芯片市场的形态，重新定义了传统的处理器架构和存储器接口，以适应新的性能需求。”
其中，处理深度学习算法所需的高带宽易失性存储器数量不断增长。分析师警告说，增加内存带宽以处理AI模型会让处理器功耗处于 “不可持续的水平”。
Luca De Ambroggi说，如今，新的处理器体系结构正在出现，这些结构试图通过将内存移近处理内核来减少数据移动。
IHS指出，新的架构有的方法是为每个处理核心配备了专用存储单元，从而加快了并行处理的速度。另一种方法是将处理任务直接转移到内存中，以减少数据移动。这个想法是在数据驻留的地方进行处理，减少功耗和延迟。
雷锋网在此前的文章中已经指出，架构创新是2019年AI芯片的关键词关键词之一，其它关键词包括专用芯片、Chiplet、软硬融合、有效算力、来源。仅架构创新而言，2019年我们看到，包括清微智能、云天励飞、耐能、燧原科技、Wave Computing都发布了基于可重构思想的AI芯片。
除此之外，英国AI芯片独角兽Graphcore的IPU架构，探境科技的SFA架构，以及知存科技的存内计算创新架构芯片都纷纷推向市场。
AI芯片正在快速发展毋庸置疑，但目前仍然面临两大挑战。一方面是技术的创新解决存储以及计算效率的挑战，另一方面是如何与实际应用结合，让AI芯片快速体现出巨大的价值。
