365平台AMD发布备受瞩目的全新MI300系列AI芯片，包括MI300A和MI300X芯片，瞄准这一英伟达主导的市场。
据AMD介绍，新芯片为性能最高的芯片，拥有超过1500亿个晶体管。与英伟达H100芯片相比，AMD新芯片的内存为其2.4倍，内存带宽为其1.6倍，训练性能与H100芯片相当，在运行AI模型方面则比英伟达快得多。
基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。
近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。
2019年全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。
从应用领域分类来看，英伟达在全球云端训练芯片市场一家独大，目前英伟达的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案。此之外还有第三方异构计算平台OpenCL+AMD GPU以及云计算服务商自研加速芯片这两种方案，全球各芯片厂商基于不同方案，都推出了针对于云端训练的人工智能芯片。
全球云端推断芯片竞争格局方面，云端推断芯片百家争鸣，各有千秋。相比训练芯片，推断芯片考虑的因素更加综合：单位功耗算力、时延、成本等。初期推断也采用GPU进行加速，但由于应用场景的特殊性，依据具体神经网络算法优化会带来更高的效率，FPGA/ASIC 的表现可能更突出。除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等传统芯片大厂涉足云端推断芯片以外，Wave computing、Groq等初创公司也加入竞争。中国公司里，寒武纪、比特大陆同样积极布局云端芯片业务。
虽然整个AI芯片市场竞争相当激烈，AMD在周三对未来市场规模给出了大胆惊人的预测，认为AI芯片市场将迅猛扩张。具体来说，预计人工智能(AI)芯片市场的规模到2027年将达到超过4000亿美元，年化复合增长率高达70%，较其8月时预计的1500亿美元上调将近两倍，凸显人们对人工智能硬件的期望正在快速变化。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
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本报告前瞻性、适时性地对AI芯片行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来AI芯片行业发展轨迹及实践经验，对AI芯片行业未来的发展...
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