在AI场景中，传统通用CPU由于计算效率低难以适应AI计算要求，GPU、FPGA以及ASIC等AI芯片凭借着自身特点应用更广。

应用场景丰富

一般来讲，只要涉及到AI训练和推理的环节，都需要应用AI芯片，目前场景主要包括数据中心、自动驾驶、安防、智能家居以及机器人等。

数据中心是AI训练芯片最主要的客户之一，其中GPU、ASIC在该领域均有着大量应用;自动驾驶对算力、时延和可靠性要求近乎苛刻，目前多使用GPU+FPGA的解决方案，后续随着算法的稳定，ASIC有望获得市场空间;安防是视觉芯片最主要的落地场景，未来随着5G的部署，云边结合将进一步加快，国内企业在边缘端推理市场机会将增多;智能家居是语音交互芯片重点突破的市场，目前参与企业主要是算法厂商，这些企业将业务延伸到芯片设计，借此提升产品的附加值并降低成本;机器人市场增长较快，其控制系统对AI芯片的需求也会增多。

边缘芯片面临更大机遇

近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。

从总体竞争格局看，欧美韩日继续领先该市场，且基本垄断中高端云端芯片，国内企业有进步但主要集中在边缘端，云端 差 距 较 为 明 显 。 在AIChipsetIndexTOP24榜单中，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。

国内AI芯片企业在边缘端的机会多于云端。一方面，在边缘场景下，语音、视觉等领域国内已经形成了一批芯片设计企业队伍，相关芯片产品已经在安防、数据中心推理、智能家居、服务机器人、智能汽车等领域找到落地场景，未来随着5G、物联网等应用的兴起，相关企业的市场空间将进一步扩大。另一方面，在云端，国内企业也正在加速追赶，未来个别企业有望取得突破。尤其是寒武纪，作为云端芯片重要的技术厂商，有望通过授权等方式，为下游芯片设计、服务器企业赋能。

投资建议

AI芯片上市公司标的较为稀缺，重点推荐中科曙光、科大讯飞、中科创达以及四维图新。 平安证券