爆火的ChatGPT，能帶飛哪些芯片廠（附國產廠商名錄）

前 言

最近，人工智能公司OpenAI推出的聊天機器人ChatGPT全面出圈，掀起一陣全球性的熱潮。去年11月30日，ChatGPT一經推出就迅速成為史上用戶增長速度最快的消費級應用，僅5天注冊用戶數就超過100萬。

短短兩個月后，其用戶數已突破1億，刷新了人工智能聊天程序用戶數增長的記錄。微軟、谷歌、阿里、騰訊、百度等國內外大廠也都在搶占布局ChatGPT，競相宣布將推出相關產品，使其熱度持續高漲。

ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務。

我們正在進入一個以ChatGPT代表的AI新時代，而高算力AI應用需要大規模數據學習和快速運算，AI芯片的需求將隨之暴增。

中商產業研究院指出，人工智能商業化應用將加速落地，推動AI芯片市場高速增長，預計全球AI芯片市場規模有望從2020年的約175億美元提升到2025年的726億美元(近5000億元)。據億歐智庫測算，2025年中國人工智能核心產業市場規模將達到4000億元，其中基礎層芯片及相關技術的市場規模約1740億元。

因此，在ChatGPT背后提供算力的GPU、CPU、FPGA、ASIC等芯片必將迎來新的增長點。本文將簡要梳理這四類芯片在ChatGPT應用中的重要性，及其各自的市場規模、國產化現狀、替代廠商名單等。

01

AI時代，GPU迎來黃金發展期

• GPU：AI時代的算力核心

從構建AI模型的過程來看，首選要用超大算力和數據構建預訓練模型，然后要在預訓練模型上進行針對性訓練。由于具備并行計算能力，可兼容訓練和推理，GPU被廣泛應用于加速芯片。

在AI時代的云端訓練芯片中GPU占據較大的份額達到64%，被視為AI時代的算力核心。ChatGPT訓練模型中就已導入至少1萬顆英偉達GPU，ChatGPT的火熱興起對GPU的需求可見一斑。

• GPU市場規模

根據Verified Market Research數據顯示，2020年全球GPU市場價值為254.1億美元，2027年有望達到1853.1億美元，年平均增速高達32.82%；2020年中國大陸的獨立GPU市場規模為47.39億美元，預計2027年中國大陸GPU市場規模將超過345.57億美元。

圖源：華經產業研究院

隨著云計算、人工智能等高性能異構計算的發展，GPU并行計算的優勢被進一步發掘，成為高性能計算領域的“寵兒”。從2020年開始，GPU便成為國內芯片領域“最吸金”賽道之一，融資總額已超過200億元。

• GPU國產化現狀

放眼全球，GPU呈現寡頭高度壟斷的格局。在GPU市場，排名前三的英偉達、AMD、英特爾的營收幾乎壟斷整個GPU行業，占據市場份額高達63%。在中國市場中，三大巨頭也是分走了大部分“蛋糕”。

受限于工藝制程、EDA等技術封鎖，國內廠商目前在自主研發領域的成果與國際一流水平存在較大差距。但隨著國內自研GPU的領軍企業景嘉微、壁仞科技、芯動科技等逐漸嶄露頭角，各廠家已發展出一系列產品線，并且均采用國內成熟制程工藝及自主架構，國產替代浪潮下，國內獨立GPU廠商的廣闊市場空間已被打開。

眼下，ChatGPT的爆火正呼喚更強性能GPU的面世，而這將促使資金加快流入行業，國產廠商將有機會在其中分得一杯羹。

02

FPGA芯片發展潛力巨大

• FPGA：人工智能時代的驅動引擎

FPGA（Field Programmable Gate Array）又稱現場可編程門陣列，是指一種通過軟件手段更改、配置器件內部連接結構和邏輯單元，完成既定設計功能的數字集成電路。

FPGA芯片在實時性（數據信號處理速度快）、靈活性等方面優勢明顯，還可以編程、并行計算，在深度學習領域占據不可替代地位。

相比于CPU/GPU/ASIC，FPGA具有更高的速度和極低的計算能耗，常被用作專用芯片的小批量替代品。在AI模型構建時，FPGA要實現深度學習功能，需要與CPU結合，共同應用于深度學習模型，同樣可以實現龐大的算力需求。

• FPGA市場規模

根據Future Market Insights的預測，FPGA芯片全球市場規模在2032年有望達到約139億美元，2022-2032年CAGR為7.6%。

隨著下游應用的拓展，中國FPGA的行業規模也持續提升，根據華經產業研究院與Frost&Sullivan數據顯示，2021年中國FPGA芯片市場規模為176.8億元，2016-2021年CAGR為 22%；2025年中國FPGA芯片市場有望達到332.2億元，2021-2025年CAGR為17%。

FPGA是集成電路中的卡脖子領域，技術門檻極高，現有國內市場規模每年超百億元。得益于5G通信技術和機器學習等新技術的興起和應用場景的拓展，中國FPGA市場將進一步擴容，預計將達到全球市場份額的1/3。

• FPGA國產化現狀

全球FPGA芯片市場中賽靈思和英特爾合計占有率高達87%左右，前四家美國公司即占據了全世界 92%以上的FPGA供應市場。國內FPGA市場中賽靈思和英特爾合計占據80%的市場份額，國產廠商只占4%，擁有廣闊的提升空間。

由于FPGA芯片擁有較高的技術和資金壁壘，國內FPGA廠商硬件性能指標相較賽 靈思、Intel等技術水平較低，在成本控制能力、軟件易用性等方面都與頭部 FPGA廠商存在一定的差距。

從供應角度看，目前國外公司占據了90%以上國內市場份額，進口替代需求強烈，尤其在28nm以上中高端領域國產化率更低，國產替代空間大。

近年來中國FPGA廠商積極布局人工智能、自動駕駛等市場，領先企業已經實現了部分技術突破。如去年8月，京微齊力發布首顆國產22nm的FPGA芯片并成功量產。在行業整體規模上升與進口替代加速的驅動下，未來國產FPGA企業將有望縮小與國際先進水平的差距，并實現業績和規模的進一步增長。

03

CPU：國內六大廠商崛起，實現自主可控

• CPU：計算機運算與控制的核心

從深度學習的角度來看，雖然GPU是最適合深度學習應用的芯片，但CPU作為計算機運算與控制的核心，自然也不可忽略。想要實現深度學習功能，其它芯片均需要與CPU結合，共同應用于深度學習模型，以實現龐大的算力需求。CPU作為智能化的核心部件，一直以來都受到國內重視，我們正在加速改變對國外CPU過度依賴的局面，加大相關政策和資金的扶持，實現技術自主可控。

近期，在ChatGPT帶動下，國內各科技大廠也紛紛表示早已布局相關產品，比如百度的“文心一言”、網易有道的AI口語老師等。這些產品背后所均需要的強大算力支持，未來將拉動CPU等相關硬件的投資，國產CPU市場規模也將進一步得到拓展。

• CPU全球市場規模

根據全球半導體貿易統計組織（WSTS） 的數據，2019年，受國際貿易影響，全球CPU行業總收入略有下降；2020年，因貿易摩擦緩解，加之數據中心、5G商用、 智能汽車等需求的增加，全球CPU行業市場規模上升至839億美元，CAGR（復合年均增長率）4.1%，市場重回穩步增長態勢。預計2030年全球CPU市場規模將達到1287.4億美元。

目前，Intel、AMD仍占據著全球CPU主要市場份額，兩家企業出貨量占市場份額近乎100%，寡頭壟斷特征明顯。

2021年全球服務器CPU市場格局（數據來源：IDC，國聯證券研究所）

• CPU國產化現狀

我國CPU起步并不晚，但發展歷程較為坎坷。近年來，在國產CPU企業奮力追趕之下，近年來已取得較大進展。

2016年3月，國內24家軟硬件關鍵技術和應用研究單位，共同發起成立了一個非營利性社會組織“信息技術應用創新工作委員會”，簡稱“信創”，旨在解決核心技術“卡脖子”的問題，它的成立，進一步推動了國產CPU的發展進程，各大廠商研發實力快速提升，逐步實現國產化替代。

近年來，在黨政、金融、電信、教育、交通、公用事業等信創重點領域中，國產CPU及其配套軟硬件逐漸擁有越來越高的市占率。根據國泰君安預測，2025年國產CPU潛在市場規模達到360億元。

目前，鯤鵬、飛騰、龍芯、兆芯、海光、申威等一批優質國產CPU廠商快速崛起，進入“春秋六國”時代。

在架構上，我國CPU主要分為x86、Arm、MIPS和Risc-V四大生態陣營。在這些指令集架構中，x86和Arm架構都受到西方國家掣肘，而MIPS等架構則不符合主流發展趨勢，所以目前來看，Risc-V或將成為國產CPU重要發展方向之一。

04

ASIC：解決人工智能時代的基礎算力瓶頸

• ASIC：算力顯著優于傳統芯片

隨著數據量的不斷增加和芯片工藝的極限到來，對算力的訴求越來越難以被滿足，ASIC由此誕生。ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，即專用集成電路，其計算能力和計算效率可根據用戶特定需求進行定制，廣泛應用于人工智能設備、虛擬貨幣挖礦設備、耗材打印設備、軍事國防設備等智慧終端。

ASIC芯片可根據終端功能不同分為TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。其中，TPU（Tensor Processing Unit）為張量處理器，專用于機器學習。DPU（Data Processing Unit），可為數據中心等計算場景提供引擎。NPU（Neural-network Processing Unit）是神經網絡處理器，在電路層模擬人類神經元和突觸，并用深度學習指令集直接處理大規模電子神經元和突觸數據。

ASIC 芯片有以下幾個優勢：

• 規格優勢：ASIC芯片在設計時充分利用單位運算單元功能，避免冗余計算單元存在，有利于縮小芯片體積。

• 能耗優勢：ASIC芯片單位算力能耗相對CPU、GPU、FPGA較低，如GPU每算力平均約消耗0.4瓦電力，ASIC單位算力平均消耗約0.2瓦電力，更能滿足新型智能家電對能耗的限制。

• 集成優勢：因采用定制化設計，ASIC芯片系統、電路、工藝高度一體化，有助于客戶獲得高性能集成電路。如TPU1是傳統GPU性能的14-16倍，NPU是 GPU的118倍。寒武紀已發布對外應用指令集，ASIC將是未來AI芯片的核心。

相比于GPU和FPGA，ASIC缺乏靈活性，特別是在AI、服務器這類領域，在各種算法不斷迭代的情況下，ASIC芯片的特性反而成為了它的累贅。但地平線CEO余凱曾公開表示，一旦軟件算法固定下來，專用集成電路ASIC一定是未來的方向，按每瓦功耗計算能力看，ASIC可比GPU提升30-50倍，這也將是未來行業的競爭焦點。

• ASIC全球市場規模

Research and Markets的報告顯示，2018年全球ASIC芯片市場規模為148.7億美元，到2025年，全球ASIC芯片市場規模預計將達到247億美元，在預測期內以8.2%的復合年增長率增長。從數據上可以看到，其實ASIC芯片的市場規模并不小。

2019年-2025年ASIC全球市場規模（數據來源：KBV Research）

• ASIC國產化現狀

上文已提到，隨著機器學習、邊緣計算的發展，大量數據處理任務，讓人們對計算效率、計算能耗等都提出了更高的要求，在此背景下，ASIC芯片開始受到重視，國外谷歌、英特爾、英偉達等科技巨頭相繼發布了TPU、DPU等ASIC芯片，國內大廠也開始瞄準這一市場迅速發力。

目前國內主流ASIC廠商信息整理如下：