AI产业链调查报告
AI产业链及代表企业
上游：硬件层
包括：芯片、算力、半导体、CPO、光模块等关键技术领域
Semiconductor: 半导体
一种介于导体和绝缘体中间的物质, 基础材料是硅, 由四个组成部分组成
- 集成电路 (Integrated circuit): 占 80%+
- 光电器件
- 分立器件
- 传感器
其中集成电路：分为以下四类（也统称为芯片 Chip）
- 微处理器
- 存储器
- 逻辑器件
- 模拟器件
全球：根据TechInsights报告显示，2023年全球TOP25半导体公司分别为:
- 台积电（TSMC）
- 英特尔（Intel）
- 英伟达（NVIDIA）
- 三星（Samsung）
- 高通（Qualcomm）
- 博通（Broadcom）
- SK海力士（SK hynix）
- AMD
- 英飞凌（Infineon）
- 意法半导体（ST）
- 德州仪器（TI）
- 苹果（Apple）
- 美光（Micron）
- 联发科（MediaTek）
- 恩智浦（NXP ）
- ADI（Analog Devices）
- 索尼（Sony）
- 瑞萨（Renesas）
- 微芯（Microchip）
- 安森美（Onsemi）
- 格芯（GlobalFoundries）
- 联电（UMC）
- 铠侠（Kioxia）
- 中芯国际（SMIC）
- 西部数据（Kioxia）
大陆：
Optical Module: 光模块
光模块链路：
更多参考
Processors: 处理器, 核心是芯片
- 为AI提供算力, 每种处理器擅长处理的计算不一样，需要按照AI项目的需要选择
- 处理器的不同主要由芯片来决定
按硬件类型分类
- CPU: 中央处理器
- CPU是计算机系统中的主要处理器，用于执行大部分的通用计算任务，目前常用于家用电脑和手机
- 它负责处理指令、控制计算机的各个组件以及执行软件程序。CPU通常具有多个核心，每个核心都能执行指令序列，进行算术和逻辑运算，并处理内存中的数据
- GPU: 图形处理器（在AI界，最广泛使用）
- GPU是专门设计用于处理图形和并行计算的处理器。它具有大量的并行计算单元，适用于同时处理大规模数据集的并行任务。GPU最初用于图形渲染和游戏，但现在也广泛用于科学计算、机器学习和深度学习等领域
- 主要制造商：
- Nvidia
- AMD
- Intel
- 主要应用：
- Chat GPT-3
- TPU: 张量处理器
- TPU是由谷歌公司开发的专用硬件加速器，旨在加速人工智能任务中的张量计算
- 主要由 Google Cloud TPU 提供
- 主要应用：
- Google Search
- Google Photos
- Google Translate
- Waymo
- DPU: 数据处理器
- 专门设计用于数据处理任务，具有高度优化的硬件结构，适用于特定领域的计算需求
- 主要制造商：
- Nvidia: BlusField系列
- QPU: 量子处理器（发展前景大，但目前无成熟产品）
- QPU是用于执行量子计算的处理器。与传统的计算机架构不同，量子计算利用量子力学原理，以量子比特（qubit）作为计算的基本单位。QPU能够处理和操作量子态，执行特定的量子算法，以解决某些问题中的复杂计算和优化任务
更多参考：
Memory & Storage
- AI 模型进行训练和计算的时候，需要读取数据
- 能够迅速的读取数据，有助于模型快速的进行运算
- 一般来说，读取存放在 disk 内的数据时，需要以下几步：
- 先从存储层（Hard Disk）中进行查找
- 把查找到的内容保存到内存（memory）
- 操作系统再从内存中读取数据
- （以上步骤，每步花费的时间越短越好，因此需要可以快速查询的Hard Disk 和 Memory）
未来发展方向
- Quantum computing: 可以进行更复杂且迅速的运算
- Edge computing: 在 Local devices （包括手机，IoT Devices，汽车等）上处理数据
- 可持续 & energy-efficient designs: 切合全球可持续发展的目标
中游：平台层
基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台
数字/信息安全
用 AI 来评估多个来源的海量数据，识别可能需要调查的异常行为
- Google Gemini: 主要用于服务器
- Microsoft Copilot: 主要用于服务器
- 深信服安全GPT:
主要用于公司内网等区域网络
- 类似公司有：安恒信息、永信⾄诚、美亚柏科、绿盟科技、左江科技、科创信息、中孚信息、电科网安、中新赛克、奇安信
更多参考
大模型
更多参考
- Hugging Face: 分享AI模型的平台
- Awesome-LLM: 关于大模型的一切资料
下游：应用层
游戏
- 天风证券-游戏产业人士看AI应用前景
- 解决方案：
- AWS
- 其他，没看太多，各大云服务商应该都有 ### 医疗 应用方向：
- 处理门诊管理、人员管理等管理任务
- 改进诊断
- 助力药物开发
- 帮助疾病风险预测 案例：
- AWS-生成式 AI 助力医疗健康与生命科学创新
- Intel-医疗保健和生命科学领域中的人工智能
新媒体运营
- 实现流程：
- 现成产品:
推荐书籍
- 图解人工智能: 简单了解原理
References
AI产业链调查报告
https://ivyliu1205.github.io/2024/05/01/AI产业链调查报告/