我们预计到2022年，人工智能相关的半导体市场收入将从目前的60亿美元增至300亿美元以上，复合年均增长率接近50.0%。虽然人工智能驱动的用例会随着时间的推移逐步渗透到每个行业领域，但人工智能的使用将取决于技术投资的规模、技术开发的速度以及实现其效益的速度。 为推理系统提供动力的半导体市场可能仍然是分散的，因为每一个广泛变化的潜在用例，例如面部识别、机器人、工厂自动化、自动驾驶和监控等均需要定制解决方案。相比之下，培训系统将主要基于传统CPU、GPU和现场可编程门阵列（FPGA）基础设施及ASIC。 美国雨鸟服务热线。
数家非传统芯片制造商已加入这场“军备竞赛”，争夺人工智能半导体的优势地位，并为其特定人工智能需求而设计的定制芯片试水（见图7）。我们在公有云供应商（特别是亚马逊、谷歌和微软）中看到一种显而易见的趋势——所有这些供应商都在探索定制人工智能芯片作为GPU和FPGA的替代产品，以便在云端产品的性能和成本方面获得竞争优势。美国雨鸟服务热线。
包括苹果、三星和特斯拉在内的几家公司正在开发自己的人工智能硅，并根据其产品要求量身定制。苹果为iPhone XR和iPhone XS智能手机引入A12仿生芯片。该产品包括用于面部识别和动画表情符号应用程序的神经引擎，美国雨鸟3504喷头，以及计算摄影和像素处理功能的影像处理器。 鉴于公有云供应商和产品公司纷纷开发自己的定制硅，用于优化自身应用程序和用例，争夺人工智能优势地位竞赛中出现的重大转变必然会威胁到传统芯片制造商（如英特尔、辉达和赛灵思）的市场地位，美国雨鸟1804喷头，并有可能颠覆其传统商业模型。美国雨鸟服务热线。
此外，美国雨鸟，物联网的日益普及也带来对电子产品的需求，从而催生对处理器的需求。本地处理能力通常由微控制器、混合微控制器或微处理器以及集成微控制器设备提供，这些设备可以提供实时嵌入式处理，这是大多数物联网应用的首要要求。 美国雨鸟服务热线。
模拟元件。我们预计模拟元件的强劲增长主要受到通信行业的需求推动，尤其是汽车行业。产生需求增长的用例包括电源管理（延长手机电池寿命）、信号转换（用于数据转换器、混合信号设备等）和汽车模拟应用（自动驾驶汽车、电动汽车及电子系统）。 光电元件、传感器和分离元件（OCD）。这三类元件与集成电路相邻。目前大量投产的新兴技术设备将推动这些芯片的需求增长。其中包括固态照明、机器视觉、图像识别、智能电网能源、物联网和智能便携式系统中的“融合”多传感器。美国雨鸟服务热线。
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