在科技的新浪潮中，边缘智能正变得越来越重要
它代表着一种全新的计算范式，将人工智能或大型模型应用于接近数据源的边缘设备和传感器中，而不是依赖传统的云计算
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目前，边缘人工智能（AI）芯片主要应用于消费类电子设备。其中，高性能手机在消费级边缘AI芯片市场中占据了主导地位。边缘AI被嵌入到手机的主处理器（AP）中，但只有少数几家巨头公司（例如苹果、三星、华为等手机制造商以及高通、联发科和紫光展锐等手机AP供应商）掌握了将AI功能集成到AP中的能力，这使得大部分边缘AI芯片初创公司无法望其项背
然而，越来越多的边缘AI芯片被应用在非消费类设备和场合，例如智能安防、ADAS/自动驾驶、智能家居、可穿戴智能设备，以及公共场景、商业和工业场景的AI应用，如智能交通、智慧城市、工厂机器视觉、机器人和AGV等。这些新兴的AIoT和工业物联网应用场景为许多边缘AI芯片设计公司带来更多机会，风投也意识到了其中蕴含的巨大商机。因此，无论是全球还是国内市场，都有越来越多的AI芯片初创公司成功获得融资
然而，近年来获得巨大增长并成功上市的人工智能芯片公司并不多见，更不用说在美国等成熟市场的芯片行业中获得认可。今年成功登陆美国纳斯达克市场的聪链集团（ICG），或许可以被视为一个罕见的典型特例。令人欣喜的是，ICG开始将目光投向人工智能芯片领域，这是一个潜藏着巨大机遇且尚处于发展早期阶段的领域。同时，ICG也意识到边缘人工智能领域中那些既具备可行性又具备长远商业应用场景的机会
根据STL Partners的数据显示，边缘计算潜在市场在未来十年内将以48%的复合年增长率从2020年的90亿美元增长到2030年的4450亿美元。在这其中，边缘基础设施的增长速度是最快的。众所周知，边缘AI芯片在这一领域处于核心位置，具有重要的战略意义
根据亿欧智库的数据显示，2021年中国的边缘计算市场规模已达到427.9亿元。其中，边缘硬件市场规模为281.7亿元，而边缘软件与服务市场规模为146.2亿元。预计从2021年到2025年，中国的边缘计算产业规模将以46.81%的年复合增速增长。到2025年，边缘计算市场的整体规模预计将达到1987.68亿元。此外，由于人工智能和大型模型在今年取得了重大突破，以往的预测几乎都需要进行重估。换句话说，在保守假设下，预计整个中国的边缘计算产业规模至少会增长近一倍，很快就会进入3000-4000亿元的预测范围。这主要取决于2024年人工智能应用的爆发式增长
根据著名的“安迪-比尔定理”，智能终端硬件和软件之间存在着螺旋式的发展演进关系。一般来说，软件的更新升级应该与硬件资源相匹配。然而，近年来生成式人工智能的快速发展，使得人工智能应用在软件和系统层面率先发生了巨大的改变和升级。这也带来了对基础设施和终端硬件设备综合性能“指数式”升级的迫切需求。因为互联网和物联网是相互联动的，一旦关键节点发生了大面积的变化，其他节点也会相应跟随改变。这个道理既简单又深刻
从产业链角度，边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力模组、边缘网关/服务器/控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。
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在AI领域的核心产业环节中，AI芯片是指用于处理大量计算任务的模块，这些任务是在人工智能应用中进行的，而非计算任务则通常由CPU处理。从技术架构来看，AI芯片主要分为GPU、FPGA和ASIC三大类。其中，GPU是一种较为成熟的通用型人工智能芯片，而FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特点而设计的半定制和全定制芯片。一般情况下，典型的AI计算需要CPU或ARM内核来进行调度处理，而大量的并行计算则由GPU、FPGA或ASIC来完成。对于复杂的运算场景，所需算力性能要高，功耗要低，并且在大规模应用时要考虑成本效益，这时候，选择ASIC芯片架构是最合适的选择。因此，在大模型时代的背景下，ASIC芯片可能是AI芯片领域受益最大的一种技术
全球范围内的云端大厂，如Google、AWS、Meta和微软，都致力于自主研发芯片，并采用ASIC芯片的设计路线。与此同时，高通、英伟达、ARM、AMD、英特尔、联发科和华为等公司也在不断优化边缘人工智能芯片的功能。此外，NXP Semiconductors（恩智浦半导体）、Silicon Labs和ST（意法半导体）等国外知名厂商也开始在MCU或SoC上增加边缘人工智能功能
在中国，包括华为海思、百度、寒式纪、景嘉微、地平线、沐曦科技、燧原科技、壁仞科技、阿里平头哥、瑞芯微、晶晨股份、北京君正、云天励飞、恒玄科技、九天睿芯、杭州国芯、乐鑫科技、ICG（聪链集团）等多家中国公司都在布局边缘AI芯片相关领域
在投资角度上，是选择传统知名大厂还是初创或成长型企业，我认为未来行业的一个基本特征是遍地开花、百花齐放。不论是从落地场景还是终端设备来看，都会呈现出多元化、碎片化的趋势，而且越来越垂直。因此，芯片定制化的趋势将会愈发明显
从这个角度来看，那些灵活多变、有弹性并专注于特定细分领域的中小企业，或者那些以某种专长优势不断跨行业、跨品类扩张的企业，它们的潜在变化可能会更大，因此在新的经济周期到来时，它们可能会有更高的估值预期
至于未来哪一个应用场景会率先跑出，是很难提前预判的。关键要识别出那些已经在起跑线上取得实力优势的产业玩家，它们的提前部署和布局一定具有特殊的重要意义，我们一定要仔细研究和细心挖掘
简而言之，这句话的意思是，未来的一切都是未知的，我们都有可能成为黑马。通过追踪和预测，我们可以找到黑马的线索，但不能完全确定
以上就是边缘侧的黑马：通向未来的AI集中营的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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