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国内AI芯片为什么会输在起跑线上?

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国内AI芯片为什么会输在起跑线上?

一方面与顶尖同行差距大,难以追平。芯片是一个技术高度集中的产业,国内起步迟,技术相对落后,对基础核心技术的掌控也远远不够。加上很多技术专利被国外巨头垄断,国内芯片行业发展很艰难。就连创业两年,估值10亿美元的国内AI芯片初创公司深鉴科技,也宣布将被全球芯片巨头赛灵思(Xilinx)收购。他的机器人学习解决方案也一直是基于赛灵思的技术平台来开发,同时还要面对行业巨头英特尔和英伟达的压制,一旦其脱离赛灵思的FPGA平台,深鉴科技将会垮掉。我国在FPGA、GPU领域缺乏竞争力,国外在这方面又处于垄断地位,再加上我国缺乏自主研发的核心技术,所以只能在FPGA和GPU的基础上做进一步开发。AI芯片产业的高壁垒,芯片技术的高门槛也凸显了中国与顶尖同行的差距,这一根本性的问题是关键。
另一方面产业支撑不够,缺乏市场和认可度,难逃摩尔定律。国产芯片受限于市场生态,没有升级迭代的机会。芯片采购都是产业界层面的合作,很多人会选择性的忽视国产。在半导体方面,中国仅占据全世界4%的份额,而美国却占据了全球50%的份额,国内芯片缺乏市场,不够成熟,市场认可度低。英特尔、英伟达、ARM这些国外大公司,几乎垄断CPU、GPU和FPGA市场,而且背后有产业支撑,有足够的资金和技术不断去升级自己的芯片,资金得到回笼将一直占据市场主导的地位。国内很多AI芯片创业公司,他们资金不充沛,也没有自己的场景,无法做到自产自销。而大的AI芯片公司也因为自主研发的芯片有用到对手的芯片,所以也无法做到大规模对外推出。
 

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