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中國算力芯片行業發展趨勢分析與投資前景預測報告(2022-2029年)

中國算力芯片行業發展趨勢分析與投資前景預測報告(2022-2029年)

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算力就是計算力,指數據的處理能力。從承載終端來看,算力的實現主要通過服務器、PC、手機等終端實現,即依靠終端里搭載的CPU算力芯片。從處理對象來看,算力處理對象主要為數據,數據主要包括文本、音頻、視頻等形態的數據。當下,物聯網、智能汽車、AI等新的算力場景火熱,尤其是在智能汽車。

一、行業現狀

1、數字時代催生算力需求,但大算力芯片國產化率低

隨著娛樂平臺、視頻監控影像、互聯網設備、智能汽車等行業的發展,全球已經進入了數字化時代,其中我國創造和復制的數據量將以每年近30%的復合增速超過全球平均水平增長。2018年,中國產生了約7.6個ZB的數據,2025年這一數字將增至48.6ZB。

隨著娛樂平臺、視頻監控影像、互聯網設備、智能汽車等行業的發展,全球已經進入了數字化時代,其中我國創造和復制的數據量將以每年近30%的復合增速超過全球平均水平增長。2018年,中國產生了約7.6個ZB的數據,2025年這一數字將增至48.6ZB。

資料來源:公開資料整理

數據作為數字時代重要的生產要素,隨其數量級的不斷增長,未來數據的收集、存儲、管理、使用的難度及價值均會呈現質的飛躍,而我國作為數據生產大國,算力基礎便是數字時代至關重要的底座。

當前數字時代催生著算力需求的增長,而我國國內算力芯片的自給率、國產率都很低。以汽車算力芯片為例:

自動駕駛芯片是實現自動駕駛的關鍵硬件支撐。因為智能化的核心是數據計算,數據計算的基礎是芯片,攝像頭、雷達、定位導航、汽車通信等部件會形成大量的數據,這些數據都是由汽車芯片計算的。如今,汽車芯片的集成化程度越來越高,算力越來越大,芯片的算力和集成度直接決定了電子電器架構的形態,從而決定了智能汽車的性能和表現。

隨著智能化、電動化、網聯化的發展,汽車產業正在發生巨大改變,相關統計數據顯示,目前約90%汽車行業的創新來自汽車軟件和電子領域。另外,2021年新能源汽車銷售352.1萬輛,其中搭載組合輔助駕駛系統的乘用車新車市場占比達到20%。

隨著智能化、電動化、網聯化的發展,汽車產業正在發生巨大改變,相關統計數據顯示,目前約90%汽車行業的創新來自汽車軟件和電子領域。另外,2021年新能源汽車銷售352.1萬輛,其中搭載組合輔助駕駛系統的乘用車新車市場占比達到20%。

資料來源:工信部

目前汽車中需要管理汽車芯片的料號超過1000種,一輛汽車用到的芯片達到300顆,未來隨著智能汽車的進一步發展,數量還會更大。然而,在汽車算力芯片領域,歐美日等國外芯片廠商把持關鍵技術,國內汽車大算力芯片自給率不足10%、國產化率不足5%。

目前汽車中需要管理汽車芯片的料號超過1000種,一輛汽車用到的芯片達到300顆,未來隨著智能汽車的進一步發展,數量還會更大。然而,在汽車算力芯片領域,歐美日等國外芯片廠商把持關鍵技術,國內汽車大算力芯片自給率不足10%、國產化率不足5%。

資料來源:公開資料整理

2、車規級算力芯片算力提升,大算力通用芯片研發取得突破

(1車規級算力芯片算力提升

在我國汽車智能化進程不斷推進,而車規級算力芯片自給率、國產率低的背景下,各大芯片廠商紛紛在的自動駕駛大算力芯片(單芯片算力大于100TOPS)布局,算力芯片行業內汽車領域的“算力之戰”正式打響,一時間,車規級算力芯片引發了芯片和汽車等行業的高度關注。

通常一款車規級算力芯片從產品定義開始,要經過流片、封測、車規認證、功能安全認證、客戶驗證等一系列復雜的開發和驗證過程,期間還要突破芯片系統架構、AI軟件棧、大尺寸芯片工程、工藝平臺的諸多挑戰,最終才能實現量產上車。

從當前車規級芯片市場來看,各大品牌紛紛在算力方面發力,其中國內已知的算力芯片能力來看,即將發布的理想旗艦車型L9平臺總算力為508TOPS。

部分品牌芯片計算能力情況

品牌名稱 總部所在國 算力芯片能力
英偉達 美國 推出的自動駕駛芯片Atlan,單顆芯片的算力達到1000TOPS(每秒1萬億次定點計算),相比此前推出的自動駕駛芯片Orin,算力提升接近4倍。
地平線 中國 2021年7月,地平線發布了面向全場景整車智能的中央計算芯片征程5,其算力可達96TOPS,單顆芯片AI算力高達128TOPS,支持16路攝像頭感知計算,毫秒級協同,支持自動駕駛所需要的多傳感器融合、預測和規劃控制等需求。
黑芝麻 中國 2021年在上海車展發布新一代A1000pro,算力達到106TOPS。
蔚來ET7 中國 其四顆NVIDIA Drive Orin芯片算力高達1070TOPS。

資料來源:觀研天下整理

從汽車所需要的算力來看,業界普遍認為,汽車所需算力可根據車內傳感器采集到的數據量綜合推算出來,其中L2級別的自動駕駛,計算能力大致需要10TOPS;L3需要100TOPS以上的算力;到L3+的算力級別已經上升到1000TOPS以上。

從汽車所需要的算力來看,業界普遍認為,汽車所需算力可根據車內傳感器采集到的數據量綜合推算出來,其中L2級別的自動駕駛,計算能力大致需要10TOPS;L3需要100TOPS以上的算力;到L3+的算力級別已經上升到1000TOPS以上。

資料來源:觀研天下整理

目前我國自動駕駛還處于發展早期,就國內現有的芯片算力能力來看,理論上,芯片算力足夠車廠使用。然而,軟件定義汽車,軟硬融合逐漸成為汽車的大方向。隨著汽車智能化的提升,汽車芯片數量和性能要求增長,日美等傳統芯片廠商供應的芯片將不足以滿足主機廠的性能要求,而且成本也將逐漸增高。因此,想要支撐龐大算力的應用,車載計算平臺的復雜度將呈數倍提升,國內算力芯片供應商將面臨功耗、散熱、電磁、質量等多重挑戰。

(2國產大算力通用芯片研發取得突破

據悉,日前,壁仞科技一次性點亮了自主研發的首款通用GPU(圖形處理器)芯片BR100系列。在核心性能設計標準上,它是國內算力最大的通用GPU芯片,對標國外大企業近日發布的最新旗艦產品。這個系列的GPU芯片基于公司原創的芯片架構開發,采用成熟的7納米工藝制程,并結合了包括Chiplet(芯粒技術)在內的多項業內前沿芯片設計、制造與封裝技術,具有高算力、高能效、高通用性等優勢。此前,壁仞科技與上海市類腦芯片與片上智能系統研發與轉化功能型平臺簽約,將大算力GPU芯片應用于科研探索,加速類腦智能技術發展。

此次BR100系列通用GPU芯片一次性點亮成功,標志著這家上海企業在國產大算力通用GPU芯片研發上取得了關鍵性突破。這就為我國數字化社會發展提供強大的國產算力支持。

二、發展趨勢

1、國產車規級大算力芯片或將進入量產時代

車規級大算力芯片領域,英偉達、高通等老牌獨占市場的局面逐漸被打破,以地平線、黑芝麻、寒武紀等為代表的中國打破品牌逐漸加入了戰局,2022年將會是我國國產大算力車規芯片的量產年,國產車規級大算力芯片或將進入量產時代。

我國黑芝麻、地平線品牌算力芯片量產計劃

品牌名稱

計劃

黑芝麻

計劃今年將華山二號A1000系列芯片開始量產上車,該芯片將成為國內可量產的算力最大、性能最強的自動駕駛芯片,同時它也將成為首個量產的符合車規、單芯片支持行泊一體域控制器的國產芯片平臺。

地平線

地平線的最新產品征程5芯片,計劃在2022年下半年量產上車,該芯片最大AI算力128TOPS,采用16nm制程。

征程6芯片的規劃算力為400TOPS,將采用車規級7nm制程工藝,預計2023年推出工程樣片;2024年實現量產。

資料來源:觀研天下整理

2、算力芯片迎來機遇,行業國產化進程將加快

當前,我國算力芯片行業迎來了發展機遇,行業國產化進程將逐步加快。

一方面,隨著數字經濟的發展,市場需求在急劇放大,而國內大算力通用芯片研發已經取得關鍵性突破;另一方面,汽車領域算力芯片的發展,使得大算力芯片市場格局正在悄然改變除此之外,另外,在疫情和缺芯的影響下,國外芯片企業很有可能優先支持我國本土車企,這對于國產算力芯片來講,這是發展大算力芯片的絕佳時機。因此,我國算力芯片行業國產化進程也將逐步加快。(LQM)

觀研報告網發布的《中國算力芯片行業發展趨勢分析與投資前景預測報告2022-2029年)》涵蓋行業最新數據,市場熱點,政策規劃,競爭情報,市場前景預測,投資策略等內容。更輔以大量直觀的圖表幫助本行業企業準確把握行業發展態勢、市場商機動向、正確制定企業競爭戰略和投資策略。本報告依據國家統計局、海關總署和國家信息中心等渠道發布的權威數據,結合了行業所處的環境,從理論到實踐、從宏觀到微觀等多個角度進行市場調研分析。

行業報告是業內企業、相關投資公司及政府部門準確把握行業發展趨勢,洞悉行業競爭格局,規避經營和投資風險,制定正確競爭和投資戰略決策的重要決策依據之一。本報告是全面了解行業以及對本行業進行投資不可或缺的重要工具。觀研天下是國內知名的行業信息咨詢機構,擁有資深的專家團隊,多年來已經為上萬家企業單位、咨詢機構、金融機構、行業協會、個人投資者等提供了專業的行業分析報告,客戶涵蓋了華為、中國石油、中國電信、中國建筑、惠普、迪士尼等國內外行業領先企業,并得到了客戶的廣泛認可。

本研究報告數據主要采用國家統計數據,海關總署,問卷調查數據,商務部采集數據等數據庫。其中宏觀經濟數據主要來自國家統計局,部分行業統計數據主要來自國家統計局及市場調研數據,企業數據主要來自于國家統計局規模企業統計數據庫及證券交易所等,價格數據主要來自于各類市場監測數據庫。本研究報告采用的行業分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法,對行業進行全面的內外部環境分析,同時通過資深分析師對目前國家經濟形勢的走勢以及市場發展趨勢和當前行業熱點分析,預測行業未來的發展方向、新興熱點、市場空間、技術趨勢以及未來發展戰略等。

【目錄大綱】

第一章 2018-2022年中國算力芯片行業發展概述

第一節 算力芯片行業發展情況概述

一、算力芯片行業相關定義

二、算力芯片特點分析

三、算力芯片行業基本情況介紹

四、算力芯片行業經營模式

1、生產模式

2、采購模式

3、銷售/服務模式

五、算力芯片行業需求主體分析 

第二節 中國算力芯片行業生命周期分析

一、算力芯片行業生命周期理論概述

二、算力芯片行業所屬的生命周期分析

第三節 算力芯片行業經濟指標分析

一、算力芯片行業的贏利性分析

二、算力芯片行業的經濟周期分析

三、算力芯片行業附加值的提升空間分析

第二章 2018-2022年全球算力芯片行業市場發展現狀分析

第一節 全球算力芯片行業發展歷程回顧

第二節 全球算力芯片行業市場規模與區域分布情況

第三節 亞洲算力芯片行業地區市場分析

一、亞洲算力芯片行業市場現狀分析

二、亞洲算力芯片行業市場規模與市場需求分析

三、亞洲算力芯片行業市場前景分析

第四節 北美算力芯片行業地區市場分析

一、北美算力芯片行業市場現狀分析

二、北美算力芯片行業市場規模與市場需求分析

三、北美算力芯片行業市場前景分析

第五節 歐洲算力芯片行業地區市場分析

一、歐洲算力芯片行業市場現狀分析

二、歐洲算力芯片行業市場規模與市場需求分析

三、歐洲算力芯片行業市場前景分析

第六節 2022-2029年世界算力芯片行業分布走勢預測

第七節 2022-2029年全球算力芯片行業市場規模預測

第三章 中國算力芯片行業產業發展環境分析

第一節 我國宏觀經濟環境分析

一、中國GDP增長情況分析

二、工業經濟發展形勢分析

三、社會固定資產投資分析

四、全社會消費品零售總額

五、城鄉居民收入增長分析

六、居民消費價格變化分析

七、對外貿易發展形勢分析

第二節 我國宏觀經濟環境對算力芯片行業的影響分析

第三節 中國算力芯片行業政策環境分析

一、行業監管體制現狀

二、行業主要政策法規

三、主要行業標準

第四節 政策環境對算力芯片行業的影響分析

第五節 中國算力芯片行業產業社會環境分析 

第四章 中國算力芯片行業運行情況

第一節 中國算力芯片行業發展狀況情況介紹

一、行業發展歷程回顧

二、行業創新情況分析

三、行業發展特點分析

第二節 中國算力芯片行業市場規模分析

一、影響中國算力芯片行業市場規模的因素

二、中國算力芯片行業市場規模

三、中國算力芯片行業市場規模解析

第三節 中國算力芯片行業供應情況分析

一、中國算力芯片行業供應規模

二、中國算力芯片行業供應特點

第四節 中國算力芯片行業需求情況分析

一、中國算力芯片行業需求規模

二、中國算力芯片行業需求特點

第五節 中國算力芯片行業供需平衡分析

第五章 中國算力芯片行業產業鏈和細分市場分析

第一節 中國算力芯片行業產業鏈綜述

一、產業鏈模型原理介紹

二、產業鏈運行機制

三、算力芯片行業產業鏈圖解

第二節 中國算力芯片行業產業鏈環節分析

一、上游產業發展現狀

二、上游產業對算力芯片行業的影響分析

三、下游產業發展現狀

四、下游產業對算力芯片行業的影響分析

第三節 我國算力芯片行業細分市場分析

一、細分市場一

二、細分市場二

第六章 2018-2022年中國算力芯片行業市場競爭分析

第一節 中國算力芯片行業競爭現狀分析

一、中國算力芯片行業競爭格局分析

二、中國算力芯片行業主要品牌分析

第二節 中國算力芯片行業集中度分析

一、中國算力芯片行業市場集中度影響因素分析

二、中國算力芯片行業市場集中度分析

第三節 中國算力芯片行業競爭特征分析

一、 企業區域分布特征

二、企業規模分布特征

三、企業所有制分布特征

第七章 2018-2022年中國算力芯片行業模型分析

第一節 中國算力芯片行業競爭結構分析(波特五力模型)

一、波特五力模型原理

二、供應商議價能力

三、購買者議價能力

四、新進入者威脅

五、替代品威脅

六、同業競爭程度

七、波特五力模型分析結論

第二節 中國算力芯片行業SWOT分析

一、SOWT模型概述

二、行業優勢分析

三、行業劣勢

四、行業機會

五、行業威脅

六、中國算力芯片行業SWOT分析結論

第三節 中國算力芯片行業競爭環境分析(PEST

一、PEST模型概述

二、政策因素

三、經濟因素

四、社會因素

五、技術因素

六、PEST模型分析結論

第八章 2018-2022年中國算力芯片行業需求特點與動態分析

第一節 中國算力芯片行業市場動態情況

第二節 中國算力芯片行業消費市場特點分析

一、需求偏好

二、價格偏好

三、品牌偏好

四、其他偏好

第三節 算力芯片行業成本結構分析

第四節 算力芯片行業價格影響因素分析

一、供需因素

二、成本因素

三、其他因素

第五節 中國算力芯片行業價格現狀分析

第六節 中國算力芯片行業平均價格走勢預測

一、中國算力芯片行業平均價格趨勢分析

二、中國算力芯片行業平均價格變動的影響因素

第九章 中國算力芯片行業所屬行業運行數據監測

第一節 中國算力芯片行業所屬行業總體規模分析

一、企業數量結構分析

二、行業資產規模分析

第二節 中國算力芯片行業所屬行業產銷與費用分析

一、流動資產

二、銷售收入分析

三、負債分析

四、利潤規模分析

五、產值分析

第三節 中國算力芯片行業所屬行業財務指標分析

一、行業盈利能力分析

二、行業償債能力分析

三、行業營運能力分析

四、行業發展能力分析

第十章 2018-2022年中國算力芯片行業區域市場現狀分析

第一節 中國算力芯片行業區域市場規模分析

一、影響算力芯片行業區域市場分布的因素

二、中國算力芯片行業區域市場分布

第二節 中國華東地區算力芯片行業市場分析

一、華東地區概述

二、華東地區經濟環境分析

三、華東地區算力芯片行業市場分析

1)華東地區算力芯片行業市場規模

2)華南地區算力芯片行業市場現狀

3)華東地區算力芯片行業市場規模預測

第三節 華中地區市場分析

一、華中地區概述

二、華中地區經濟環境分析

三、華中地區算力芯片行業市場分析

1)華中地區算力芯片行業市場規模

2)華中地區算力芯片行業市場現狀

3)華中地區算力芯片行業市場規模預測

第四節 華南地區市場分析

一、華南地區概述

二、華南地區經濟環境分析

三、華南地區算力芯片行業市場分析

1)華南地區算力芯片行業市場規模

2)華南地區算力芯片行業市場現狀

3)華南地區算力芯片行業市場規模預測

第五節 華北地區算力芯片行業市場分析

一、華北地區概述

二、華北地區經濟環境分析

三、華北地區算力芯片行業市場分析

1)華北地區算力芯片行業市場規模

2)華北地區算力芯片行業市場現狀

3)華北地區算力芯片行業市場規模預測

第六節 東北地區市場分析

一、東北地區概述

二、東北地區經濟環境分析

三、東北地區算力芯片行業市場分析

1)東北地區算力芯片行業市場規模

2)東北地區算力芯片行業市場現狀

3)東北地區算力芯片行業市場規模預測

第七節 西南地區市場分析

一、西南地區概述

二、西南地區經濟環境分析

三、西南地區算力芯片行業市場分析

1)西南地區算力芯片行業市場規模

2)西南地區算力芯片行業市場現狀

3)西南地區算力芯片行業市場規模預測

第八節 西北地區市場分析

一、西北地區概述

二、西北地區經濟環境分析

三、西北地區算力芯片行業市場分析

1)西北地區算力芯片行業市場規模

2)西北地區算力芯片行業市場現狀

3)西北地區算力芯片行業市場規模預測

第十一章 算力芯片行業企業分析(隨數據更新有調整)

第一節 企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

1、主要經濟指標情況

2、企業盈利能力分析

3、企業償債能力分析

4、企業運營能力分析

5、企業成長能力分析

四、公司優勢分析

第二節 企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

四、公司優劣勢分析

第三節  企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

四、公司優勢分析

第四節  企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

四、公司優勢分析

第五節  企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

四、公司優勢分析

第六節  企業

一、企業概況

二、主營產品

三、運營情況

四、公司優勢分析

······

第十二章 2022-2029年中國算力芯片行業發展前景分析與預測

第一節 中國算力芯片行業未來發展前景分析

一、算力芯片行業國內投資環境分析

二、中國算力芯片行業市場機會分析

三、中國算力芯片行業投資增速預測

第二節 中國算力芯片行業未來發展趨勢預測

第三節 中國算力芯片行業規模發展預測

一、中國算力芯片行業市場規模預測

二、中國算力芯片行業市場規模增速預測

三、中國算力芯片行業產值規模預測

四、中國算力芯片行業產值增速預測

五、中國算力芯片行業供需情況預測

第四節 中國算力芯片行業盈利走勢預測

第十三章 2022-2029年中國算力芯片行業進入壁壘與投資風險分析

第一節 中國算力芯片行業進入壁壘分析

一、算力芯片行業資金壁壘分析

二、算力芯片行業技術壁壘分析

三、算力芯片行業人才壁壘分析

四、算力芯片行業品牌壁壘分析

五、算力芯片行業其他壁壘分析

第二節 算力芯片行業風險分析

一、算力芯片行業宏觀環境風險

二、算力芯片行業技術風險

三、算力芯片行業競爭風險

四、算力芯片行業其他風險

第三節 中國算力芯片行業存在的問題

第四節 中國算力芯片行業解決問題的策略分析

 

第十四章 2022-2029年中國算力芯片行業研究結論及投資建議

第一節 觀研天下中國算力芯片行業研究綜述

一、行業投資價值

二、行業風險評估

第二節 中國算力芯片行業進入策略分析

一、目標客戶群體

二、細分市場選擇

三、區域市場的選擇

第三節 算力芯片行業營銷策略分析

一、算力芯片行業產品策略

二、算力芯片行業定價策略

三、算力芯片行業渠道策略

四、算力芯片行業促銷策略

第四節 觀研天下分析師投資建議

研究方法

報告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:
- 波特五力模型分析法
- SWOT分析法
- PEST分析法
- 圖表分析法
- 比較與歸納分析法
- 定量分析法
- 預測分析法
- 風險分析法
……
報告運用和涉及的行業研究理論包括但不限于:
- 產業鏈理論
- 生命周期理論
- 產業布局理論
- 進入壁壘理論
- 產業風險理論
- 投資價值理論
……

數據來源

報告統計數據主要來自國家統計局、地方統計局、海關總署、行業協會、工信部數據等有關部門和第三方數據庫;
部分數據來自業內企業、專家、資深從業人員交流訪談;
消費者偏好數據來自問卷調查統計與抽樣統計;
公開信息資料來自有相關部門網站、期刊文獻網站、科研院所與高校文獻;
其他數據來源包括但不限于:聯合國相關統計網站、海外國家統計局與相關部門網站、其他國內外同業機構公開發布資料、國外統計機構與民間組織等等。

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