据AlliedMarketrearch报道，2017年世界机械学习芯片市场规模约为24亿美元，预计2025年该市场规模约为378亿美元，年增长率(CAGR)为40.8%。就收益而言，目前主流的四种AI芯片类型有CPU、GPU、FPGA、ASIC类，ASIC的收益未来有望打破GPU。某种程度是对AI芯片市场的预测，今年初市场调查公司ReportLinker预计到2023年，世界人工智能芯片市场规模将超过108亿美元，年平均增长率将超过53.6%。

Allied?Market?Research的预测似乎更加悲观，但可见CAGR高。报告指出，更多领域用于人工智能和机器学习是推动市场发展的主要因素之一。

从横向市场来看，可分为媒体和广告、银行金融服务和保险、IT和电信、零售、医疗、汽车和运输等。例如，人工智能被指出是处媒体产生的大量数据的最重要的技术。此外，电子零售商可能还需要人工智能来处理大幅减少的数据，目前只有印度不会每天产生30到40个字节的数据。

根据域划分，AI芯片可将市场细分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东和非洲。AMR半导体和电子产品的最高分析师AkshayJadhav说:2017年，GPU的收益在所有AI芯片类别中占主导地位。

但是，在预测期间(2018年至2025年)，从芯片类型来看，其他AI芯片的收益不会保持最低的年填充增长率水平，从技术上看，SoC也成为市场的主导，从横向行业来看，银行金融服务和保险主导AI芯片市场整体。现在的应用场景已经证明了机器学习芯片市场的光明前景。因此，世界两大高性能GPU供应商英伟达和AMD首先享受AI市场快速增长的红利。

(公共编号:)9月10日，AMD在纳斯达克的股价上涨了2.51美元，回到了29.89美元，涨幅超过了9.17%，在接近30美元的同时，刷新了2006年以来的新记录。当然，AMD股价在2006年创下的新记录，除了AI市场，CPU市场也是最重要的因素。此外，Nvidia本周五股价上涨5.1%，累计星期四股价今年已下跌38%，标准普尔500指数下跌9%。分析师CJMuse说:最重要的是Nvidia处于AI标准平台转折点的前沿。

Muse预计Nvidia将在500亿美元的市场规模数据中心和600亿美元的自动驾驶市场获得很多市场份额。到2020年，该公司预计每股收益将从30%上升到35%。除了CPU、GPU、FPGA、ASIC的芯片公司外，由于数据中心也需要大量的存储芯片，存储芯片也会受益。因此，美光为了优化必要的高性能内存的各种应用，包括人工智能(AI)、网络、汽车和图形处理单元(GPU)。

参照CISION、notebookcheck的报道:力量机器人平台、NVIDIA再次展示下一代AI芯片JetsonXavier发货量第一的三星为什么在手机AI芯片竞争中领先华为和苹果？华为推荐微软公司在数据中心用于AI芯片，自我研究GPU再次发售吗？世界仅次于矿山公司的比特大陆，开辟了未来AI芯片领域的新基准吗？版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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