C++排序库首次更改：人工智能改进计算机编程语言【附人工智能芯片行业主流产品分析】

最新消息指出，由英国深度思维公司打造的人工智能体“阿尔法开发”（AlphaDev）已经成功发现和改进了计算机排序算法，这些改进的算法已经被整合到了广泛应用的C++排序库中。这项具有开创意义的成果登上了最新一期的自然杂志，并且也成为了十多年来首次对C++库进行的重大更新。这一突破性进展得益于“阿尔法开发”的强大的人工智能处理能力和深度思维，展现了人工智能技术在计算机领域中的潜力和应用前景。

GPU、FPGA、ASIC成为人工智能芯片行业主流

当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。人工智能芯片凭借强大的算法承载力和超高的处理速度，广泛应用于多种场景，比如智能人脸识别或智能语音识别，处理超高数据库的服务器大数据分析，随时处理变化的交通信息及各类传感器信息的自动驾驶领域，以及机器人的智能化等。

(资料图片仅供参考)

中国AI芯片市场持续火热，GPU市场占比最大

中国人工智能芯片在未来几年将持续成为发展重点，GPU、FGPA、ASIC是中国人工智能芯片行业的发展主流，其中，GPU最初设计用于加速3D图形的渲染，随着数字经济的不断发展，GPU变得更加灵活、可编程性更高，使得开发人员科研利用GPU强大的功能来显著加速高性能计算、深度学习等领域的额外工作负载。根据IDC披露的数据，2021年上半年中国人工智能芯片行业中，GPU显著成为实现数据中心加速的首选，占有90%以上的市场份额，而ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片占有的市场份额相对较少，整体市场份额接近10%。

GPU市场规模持续上涨

国内人工智能芯片市场需求持续扩大，其中GPU以科学计算型为主，其凭借计算能力强、产品性能成熟的优点，在人工智能芯片市场中占据优势。根据测算，2021年中国GPU服务器市场规模为285.8亿元;预计未来2023-2025年中国GPU服务器市场规模将会持续上涨。

国产GPU在性能方面与国际领先水平的差距在加速缩小。在图形渲染GPU方面，景嘉微的JM9系列图形处理芯片性能与英伟达GeForceGTX 1050相近。虽然景嘉微的产品与国际尖端GPU存在着极大的差距，但作为一颗由中国企业完全独立研发、采用正向设计、具有自主知识产权的GPU，已经有长足的进步。

中邮证券认为，ASIC国产替代正当时，FPGA发展机遇大。ASIC市场未形成垄断，国产厂商仍存在可观的机会抢占市场。另一方面，与其他AI芯片相比，FPGA芯片开发门槛较高，前期需要投入大量资源，存在壁垒。中国FPGA厂商仍处于起步阶段，但是随着5G、AI产业化带来的巨大需求，国内FPGA企业技术有望不断实现突破，迎来快速成长。

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以上数据参考前瞻产业研究院《2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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