根据Allied Market Research发布的一份报告，2017年全球机器学习芯片市场规模约24亿美元，预计到2025年这一市场规模将达到约378亿美元，复合年增长率（CAGR）为40.8％。就收入而言，目前主流的四种AI芯片类型有CPU、GPU，FPGA，ASIC种，报告预计ASIC的收入未来将超越GPU。

同样是对AI芯片市场的预测，今年初市场调研公司ReportLinker预计到2023年，全球人工智能芯片市场规模将达到108亿美元，复合年均增长率达到53.6%。显然Allied Market Research的预测更加乐观，但可以看到CAGR都很高。

报告认为，越来越多地领域使用人工智能和机器学习是推动市场发展的主要因素之一。从垂直市场看，可以分为媒体和广告、银行金融服务和保险、IT和电信、零售、医疗保健、汽车和运输等。例如，人工智能被认为是处理社交媒体产生的大量数据的重要技术。此外，电子零售商可能还需要人工智能来处理不断增加的数据，目前仅印度每天就会产生30到40太字节的数据。按照区域划分，AI芯片可将市场细分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东和非洲。

AMR半导体和电子产品首席分析师Akshay Jadhav表示：“2017年，GPU的收入在所有AI芯片类别中占主导地位。但是，在预测期内（2018-2025年），从芯片类型看，其他AI芯片的收入将会维持最高的年复合增长率水平；从技术上看，SoC也将成为市场的主导；从垂直行业看，银行金融服务和保险又将主导整个AI芯片市场。目前的应用场景已经证明了机器学习芯片市场的光明前景。”

因此，全球两大高性能GPU供应商英伟达和AMD首先享受到AI市场增长带来的红利。据雷锋网了解，9月10日，AMD在纳斯达克的股价大涨2.51美元而来到29.89美元，涨幅达到9.17％，逼近30美元的同时也创下了2006年以来的新高。当然，AMD股价创2006年来新高除了AI市场，CPU市场也是重要因素。

另外，Nvidia本周五股价收涨5.1%，截止周四其股价在今年已经上涨了38％，标准普尔500指数上涨9％。分析师CJ Muse在一份说明中说：“非常重要的是，我们认为Nvidia正处于成为AI标准平台转折点的尖端。”Muse预计，Nvidia将在超过500亿美元市场规模的数据中心和600亿美元的自动驾驶市场都获得不少市场份额。他预测，到2020年，该公司可将其每股收益提高30％至35％。

除了CPU、GPU、FPGA、ASIC的芯片公司，由于数据中心也需要大量的存储芯片，存储芯片也将受益。因此看到美光专为针对需要高性能内存的各种应用进行了优化，包括人工智能（AI），网络，汽车和图形处理单元（GPU）。

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