來源：網絡

據悉，創新基地是我國標準化工作體系的重要組成部分，是有效整合標準技術、檢測認證、知識產權、標準樣品以及科技和產業等資源，圍繞全類型標準和標準化全生命周期，創新標準化與科技創新互動發展方式、創新標準實施應用方式、創新國內國際標準化工作同步推進方式的重要平臺。

不得不提的是，近一個月以來，AIGC現象級產品ChatGPT聊天機器人點燃、成就了一場資本狂歡。

可以說，ChatGPT的火爆，開辟了AI產業化的新路徑——以大模型敲開通用人工智能的大門。為了滿足大模型應用的巨大算力需求，大廠們紛紛加大了相關基礎設施方面的投資。作為算力基礎設施中的核心硬件，AI芯片由此進入人們的視野。

中金公司認為，未來大模型趨勢下，AI芯片市場成長可期，在ChatGPT應用大規模商用初期，AI芯片行業有望創造20億美元左右市場空間。另據Omdia，2022年數據中心用AI芯片市場規模有望達133億美元。

不過，在名為“AI芯片”的大籃子里，細分品類眾多。目前英偉達主導的GPU憑借高算力成為主流選擇，其他AI芯片如ASIC、DPU、FPGA也蘊含潛力——

資料顯示，ASIC/DPU等專用芯片在特定使用場景下高算力/低功耗/小面積的優勢仍吸引國內外廠商積極布局，如TPU、類腦芯片等；FPGA由于可編程而更具靈活性，相比于CPU/GPU/ASIC具有更高的速度和極低的計算能耗，常年來被用作專用芯片的小批量替代品。

AI芯片根據技術架構分類

來源：信達證券

信達證券便表示，AIGC的出現真正賦予了人工智能大規模落地的場景，AI芯片也將從過去面向廠商的訓練場景為主轉變為面向消費者的推理場景為主，GPU的高并行計算能力和高通用性的協調統一在消費者時代的統治力或許難以為繼，ASIC芯片、國產GPU芯片有望切入MaaS產業生態。

該機構進一步認為，AIGC推動AI產業化由軟件向硬件切換，半導體+AI生態逐漸清晰，AI芯片產品將實現大規模落地。硬件端核心包括AI芯片/GPU/CPU/FPGA/AI SoC等，而在AI芯片中，算力及信息傳輸速率成為關鍵技術，芯片性能及成本的平衡也帶動周邊生態，包括Chiplet/先進封裝/IP等產業鏈受益。