数据中心收入激增软件提升毛利率
(资料图片仅供参考)
8月23日,英伟达公布了截至7月30日的季度财报,该季度净利润达到创纪录的67亿美元,同比暴增422%;收入也同比激增171%至135亿美元。当天盘后股价飙升近10%,市值逼近1.2万亿美元。
在该季度中,英伟达数据中心业务收入增长141%至103亿美元,占其总收入比超过76%。英伟达数据中心业务的增长主要由“计算”或人工智能芯片推动,人工智能和计算芯片销售在该季度增长了195%,超过了整体业务171%的增长。分析师预估,到2025财年,英伟达数据中心部门的收入将扩大至400亿美元。
英伟达数据中心产品的客户主要来自云服务商和大型互联网公司,它们贡献了英伟达大约一半的数据中心收入。英伟达的GPU用于ChatGPT等人工智能应用程序背后大模型的训练和推理,目前科技公司对英伟达最高端的人工智能芯片H100的需求极大。
英伟达预计,人工智能芯片的持续高位需求将至少持续到明年,并表示已确保增加供应,使未来几个月的芯片供应数量较目前有所增加。
根据中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》显示:
作为扎根中国的外资企业们,也应积极投身中国的人工智能发展大潮之中,在技术、市场和人才等方面和本土公司开展共赢合作,共同助力中国人工智能产业的发展和壮大。
目前国内人工智能芯片市场呈现出百花齐放的态势。AI芯片的应用领域广泛分布在金融证券、商品推荐、安防、消费机器人、智能驾驶、智能家居等众多领域,催生了大量的人工智能创业企业,如地平线、深鉴科技、寒武纪、云知声、云天励飞等。在政策大力支持下,国内人工智能芯片市场发展迅猛。
未来人工智能芯片技术将不断向前发展,不仅仅是用于计算、嵌入式系统、机器人等领域,还将涉及到更多的应用场景,如智能驾驶、智慧城市、医疗健康等领域。同时,人工智能芯片的性能和功耗也将得到进一步提升,为人工智能技术的发展提供更加强大的支撑。
人工智能芯片产业链主要分为上游的材料与设备,中游的产品制造,下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备,半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料,半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造,芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程,芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。
目前,我国制造14nm以下的芯片技术能力受限,主要原因在于我国缺乏能够自主生产可用于制作微小工艺的光刻机,因此我国在14nm芯片制程方面进入了关键的瓶颈期,这也是我国人工智能芯片产业发展亟需解决的难题。
或突破人工智能当前开发瓶颈
《自然》23日发表的研究报道了一种能效为传统数字计算机芯片14倍的人工智能(AI)模拟芯片。这一由IBM研究实验室开发的芯片在语音识别上的效率超过了通用处理器。该技术或能突破当前AI开发中因算力性能不足和效率不高而遇到的瓶颈。
随着AI技术的崛起,对能源和资源的需求也随之上升。在语音识别领域,软件升级极大提升了自动转写的准确率,但由于在存储器与处理器之间移动的运算量不断增加,硬件无法跟上训练和运行这些模型所需的数以百万计的参数。研究人员提出的一个解决办法是,使用“存内计算”(CiM,或称模拟AI)芯片。模拟AI系统通过直接在它自己的存储器内执行运算来防止低效,而数字处理器需要额外时间和能源在存储器和处理器之间移动数据。模拟AI芯片预计能极大提升AI计算的能效,但对此的实际演示一直缺乏。对于更大的Librispeech模型来说,该芯片能达到每秒每瓦12.4万亿次运算,系统性能估计最高能达到传统通用处理器的14倍。
人工智能芯片市场规模
人工智能芯片产业是信息产业的核心,是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来,随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展,市场需求逐年扩大。预计2023-2027年,中国人工智能芯片市场规模将持续上涨,到2024年,中国人工智能芯片市场规模将突破1000亿元;到2027年,中国人工智能芯片市场规模达到2881.9亿元。
《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》对中国人工智能芯片行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析,并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局,并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。
本报告同时揭示了人工智能芯片市场潜在需求与潜在机会,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对政府部门也具有极大的参考价值。想了解关于更多人工智能芯片行业专业分析,请点击《2023-2028年中国人工智能芯片行业发展分析及投资风险预测报告》。
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