报告概述

到 2034 年，全球人工智能存储芯片设计市场规模预计将从 2024 年的1100 亿美元增长到12,488 亿美元左右，预测期内复合年增长率为27.50%从2025年到2034年。2024年，亚太地区占据市场领先地位，占据了超过45.4%的份额，并带来了高达499亿美元的收入。

AI存储芯片设计是指创建支持人工智能(AI)应用功能的半导体芯片的专门过程。这些芯片旨在处理大量数据并以最小的能耗执行高速处理。这些芯片的架构针对深度学习、数据分析和机器学习等任务进行了优化，这些任务需要快速访问大型数据集和随着汽车、医疗保健、消费电子和电信等各个领域对人工智能技术的需求不断增长，人工智能存储芯片的市场正在迅速扩大。该市场包括各种类型的存储芯片，例如 DRAM 和 SRAM，它们对于提高人工智能系统的效率和性能至关重要。自动驾驶汽车、智能设备和先进机器人等人工智能应用的发展进一步推动了该市场的增长。

人工智能存储芯片市场的增长是由各行业对人工智能的自动化、数据分析和决策需求不断增长所推动的。随着人工智能模型变得越来越复杂，对强大的存储芯片处理大型数据集和快速处理速度的需求不断增加。边缘计算和物联网的扩展也推动了对支持去中心化环境中实时人工智能处理的内存解决方案的需求。

人工智能芯片的市场需求正在增长受到各个部门对高性能计算的需求的强烈影响。人工智能驱动的创新在自动驾驶、移动计算和实时数据处理等领域变得越来越重要。随着数据量的持续增长和人工智能系统预期执行的任务的复杂性，这一需求进一步放大，从而推动了对更先进存储芯片设计的需求​。

由于技术进步和人工智能在各行业的日益集成，人工智能存储芯片市场存在巨大机遇。自动驾驶汽车、医疗诊断中的人工智能和物联网设备的不断增长趋势为先进存储芯片的部署开辟了新途径。此外，新兴市场对人工智能能力的推动为市场扩张和创新产品的推出提供了巨大的机会。

人工智能芯片设计的技术进步主要集中在优化架构上更好地支持人工智能工作负载。例如，新的芯片设计采用了内存计算等新颖方法，以提高速度并降低能耗。此外，人工智能在设计过程本身的集成（使用人工智能设计芯片）彻底改变了新芯片开发的速度和效率，从而实现了更快速的创新周期。

关键要点

• 全球人工智能存储芯片设计市场规模预计将达到12,488亿美元 2034 年，高于 2024 年1100 亿美元，反映出 2025 年至 2034 年预测期间复合年增长率为 27.50%。
• 2024 年，非易失性细分市场占据主导地位，在 AI 存储芯片中占据超过56.8%的市场份额
• 根据数据，生成式人工智能细分市场在 2024 年占据了重要的市场份额占整个市场的34.2%以上。
• 数据中心细分市场在 2024 年引领人工智能存储芯片市场，占据超过 42.4% 的整体市场份额。
• 2024 年，亚太地区成为主导市场参与者，占据超过 45.4% 的市场份额市场份额，收入达到 499 亿美元。
• 中国 AI 存储芯片设计市场到 2024 年价值184.8 亿美元，预计将大幅增长，预计复合年增长率为 28.1%。

中国市场规模和增长

到 2024 年，中国人工智能存储芯片设计市场价值184.8 亿美元，预计将显着扩张，预计复合年增长率 (CAGR) 为 28.1%。

这种快速增长凸显了对高级内存解决方案的需求不断增长，这些解决方案对于支持机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能应用所需的处理能力至关重要。随着人工智能技术的进步，对能够高效处理大数据量的高性能存储芯片的需求推动了全球市场的扩张。

未来几年，中国人工智能存储芯片设计市场预计将见证国内外厂商的投资大幅增长，加速存储芯片架构和设计的创新。汽车、医疗保健和电信等领域的人工智能用例的扩展推动了对专用存储芯片的需求。

2024年，亚太地区在人工智能存储芯片设计市场中占据主导地位，占据了超过45.4%的市场份额，收入为499亿美元。该地区的领导者人工智能技术的快速发展、强大的半导体制造基础设施以及研发方面的大量投资等因素推动了这一趋势。

中国作为亚太地区最大的市场，在政府对人工智能和半导体行业的支持下处于领先地位。汽车、医疗保健和电信等行业对人工智能解决方案的需求不断增长，推动了对高性能存储芯片的需求。日本、韩国和台湾地区凭借其强大的技术生态系统，也在该地区市场发挥着关键作用。

亚太地区各行业对人工智能的日益采用，推动了对能够大规模数据处理的存储芯片的需求。随着人工智能驱动的解决方案成为数字化转型的核心，各公司正在专注于开发先进的内存技术，以实现实时数据处理和高计算能力。

类型分析

到 2024 年，非易失性细分市场占据主导市场地位，占据了人工智能存储芯片设计市场56.8%的份额。非易失性存储器技术，包括 PROM、EEPROM、NAND 闪存等，由于即使断电也能保留数据，因此变得越来越受欢迎。

非易失性存储器对于需要连续、实时数据访问的人工智能应用至关重要，尤其是在边缘计算和物联网设备中。它提供增强的稳定性和耐用性，确保 AI 模型数据和训练结果安全存储并轻松检索，而不会出现损坏或丢失的风险。

作为非易失性领域的关键组件，对 NAND 闪存的需求一直在显着增长。 NAND 闪存提供高速读写操作，这对于需要快速数据访问以处理自动驾驶汽车、智能制造和基于云的人工智能服务等应用中的大型数据集的人工智能系统至关重要。

此外，非易失性存储芯片越来越多地用于需要长时间高耐用性和可靠性的应用中。与需要持续供电来保留数据的易失性存储器不同，非易失性存储器更适合无法接受停机和数据丢失的应用。

技术分析

2024 年，生成式 AI 细分市场占据了市场主导地位，占据了整个市场的34.2%以上分享。生成式人工智能的主导地位可归因于其快速发展和在娱乐、医疗保健和金融等行业的广泛应用。

深度学习、GAN 和 Transformer 模型等技术已经改变了人工智能内容的生成，推动了对能够有效处理这些复杂模型的人工智能存储芯片的需求，并推动了市场增长。

这是生成式人工智能持续领先的关键驱动力之一相对的人工智能领域对能够实时处理大量数据的高性能内存解决方案的需求不断增长。像 GAN 和自动编码器这样的模型需要大量的内存和并行处理能力来训练和操作。

随着人工智能系统变得越来越复杂，这些模型被用于从创作艺术和音乐到开发药物分子和预测市场趋势等各个领域。因此，针对这些高需求应用量身定制的 AI 存储芯片需求量很大，进一步巩固了生成式 AI 在市场上的主导地位。

最终用户分析

2024 年，数据中心细分市场占据主导市场地位，占 AI 总量的42.4%以上存储芯片市场份额。这种主导地位的主要原因在于对云服务、大数据处理、d人工智能应用。

数据中心承载着广泛的关键任务应用，从人工智能模型训练和数据分析到高速存储和实时处理，所有这些都需要能够有效处理大量数据的先进存储芯片。

向云计算的不断转变是推动数据中心领域增长的另一个关键因素。随着企业越来越依赖基于云的解决方案来存储和处理数据，对能够支持高吞吐量和低延迟的存储芯片的需求变得越来越重要。

数据中心配备了人工智能驱动的工作负载，需要快速且可扩展的存储解决方案，这使得人工智能存储芯片成为重要组成部分。在医疗保健、金融和零售等行业不断增长的数据处理需求的推动下，数据中心将继续成为人工智能存储芯片的最大消费者，并在未来几年占据市场主导地位。

Key M市场细分

按类型

• 易失性
  • DRAM
  • SRAM
• 非易失性
  • PROM
  • EEPROM
  • NAND Flash
  • 其他

按技术

• 生成式人工智能
  • 基于规则的模型
  • 统计模型
  • 深度学习
  • 生成式对抗网络（GAN）
  • 自动编码器
  • 卷积神经网络（CNN）
  • 变压器模型
• 机器学习
• 自然语言处理
• 计算机视觉

结束用户

• 消费者
• 数据中心
  • CSP
  • 企业
    • 医疗保健
    • BFSI
    • 汽车
    • 零售与电子商务
    • 媒体与娱乐
    • 其他
• 政府组织

Key R地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

人工智能和机器学习应用的需求不断增加

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的快速增长是对先进存储芯片需求的重要推动力。从语音助手到预测分析的人工智能应用程序需要高h 处理能力和快速数据存储解决方案可有效运行。

随着人工智能算法变得越来越复杂，并且需要更大的数据集进行训练和执行，对更快、更高效的内存解决方案的需求也越来越大。 DRAM、SRAM 和闪存等存储芯片对于确保人工智能系统拥有实时管理大量数据的必要能力至关重要。

此外，医疗保健、金融和汽车等各个行业越来越多地采用人工智能，加大了对能够处理人工智能工作负载计算强度的存储芯片的需求。

约束

高发展和制造成本

人工智能存储芯片市场的主要限制之一是与先进芯片的研究、开发和制造相关的大量成本。设计专为人工智能和机器学习应用定制的存储芯片需要大量的资金研发投资会增加总体生产成本。

对于试图进入市场的初创公司和小公司来说，成本障碍尤其具有挑战性。对于老牌厂商来说，创新成本高昂也会导致投资回报缓慢，这可能会阻碍这些新内存解决方案的开发和推向市场的速度。随着人工智能工作负载的发展，生产高性能存储芯片同时控制成本的压力可能会在短期内限制市场增长。

机遇

边缘计算的增长

人工智能存储芯片最有前途的机会之一在于边缘计算的扩展。边缘计算使数据处理更接近数据生成的位置，例如智能相机、自动驾驶汽车和物联网传感器等设备。随着越来越多的企业和行业转向去中心化计算，对优化存储芯片的需求边缘AI工作负载正在快速增长。

在边缘计算中，AI模型必须在处理能力和存储有限的设备上运行，这就产生了对具有高速数据存储、低能耗和提高处理效率的专用存储芯片的需求。在这一领域进行创新的公司准备占领重要的市场份额。

挑战

管理数据吞吐量和延迟

人工智能存储芯片市场最重大的挑战之一是管理高数据吞吐量和低延迟之间的平衡。人工智能工作负载需要快速的数据处理和快速的检索时间，但随着数据量的增长，确保存储芯片能够满足这些苛刻的性能要求变得越来越困难。

高吞吐量需求给存储芯片带来了压力，要求其在不牺牲性能或功耗效率的情况下快速处理大型数据集。最大限度地减少延迟对于人工智能应用至关重要阳离子，特别是在延迟影响性能的实时环境中。这需要平衡处理能力、内存大小、数据传输速度和能源效率。

新兴趋势

AI内存芯片设计最重要的趋势之一是集成专用架构以优化数据处理。现在，存储芯片的设计具有人工智能特有的功能，例如低延迟访问和实时处理大量数据的能力。

另一个主要趋势是使用 3D 堆栈技术。通过垂直堆叠存储芯片，制造商可以创建更高效​​、更紧凑的设计，在提高性能的同时节省空间。这对于边缘设备尤其重要，边缘设备通常空间有限，但需要高计算能力。

此外，人工智能存储芯片越来越多地被设计为自适应，这意味着它们可以学习和调整以适应不断变化的工作负载，就像人工智能算法一样他们支持的原则。这种适应性对于实时人工智能应用至关重要，因为实时人工智能应用中的数据和任务可能是高度动态的。

商业利益

• 更快的数据处理：人工智能存储芯片旨在高速处理大量数据。这意味着企业可以快速处理信息，从而更快地制定决策并提高生产力。数据中心中的人工智能存储芯片可以更快地处理查询和交易，从而减少停机时间。
• 提高效率：通过优化数据存储和访问方式，人工智能存储芯片降低了系统的整体功耗。这可以实现更节能的运营，从而帮助企业节省能源成本和碳足迹。
• 节省成本：人工智能存储芯片的设计更加可靠和耐用，这意味着更少的更换和维护。这导致长期成本为企业节省资金，尤其是在电信、金融和云计算等严重依赖 IT 基础设施的行业。
• 提高可扩展性：随着公司的发展并需要处理更多数据，AI 存储芯片提供了可扩展性。这些芯片可以轻松适应不断增长的需求，而不会影响性能，从而使企业能够以经济实惠的方式无缝扩展其运营。
• 产品开发创新：人工智能存储芯片支持新技术，推动从自动驾驶汽车到医疗保健等各个领域的创新。借助这些芯片，企业可以创造尖端的产品和服务，从而在市场中获得竞争优势。

主要参与者分析

人工智能存储芯片设计由主要参与者推动，他们开发的技术可帮助人工智能系统高效存储和处理大量数据。

• NVIDIA Corporation 作为 AI 存储芯片设计领域的先驱，利用其在图形处理单元 (GPU) 方面的专业知识来创建 GPU 和 TPU（张量处理单元）等专用芯片。这些芯片针对人工智能任务进行了优化，提供高计算能力和高效的内存管理。
• 英特尔公司作为半导体技术的长期领导者，在人工智能内存芯片设计方面也取得了重大进展。英特尔的产品包括具有集成 AI 加速器（如英特尔 Xe 显卡）和深度学习增强技术的 CPU。
• Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) 凭借其 Radeon GPU 和 Ryzen CPU 在 AI 存储芯片市场中占据了一席之地。 AMD 的战略围绕以更低的成本提供有竞争力的性能，吸引希望以低廉的价格集成 AI 功能的企业和开发人员。

市场上的主要参与者

• NVIDIA Corporation
• tel Corporation
• Advanced Micro Devices, Inc.
• 美光科技有限公司
• Google
• 三星
• SK HYNIX INC.
• Qualcomm Technologies, Inc.
• 华为技术有限公司
• Apple Inc.
• Imagination技术
• Graphcore
• Cerebras
• 其他

等待玩家的顶级机会

人工智能存储芯片设计市场有望实现显着增长，并为行业参与者提供大量机会2025 年。

• 高带宽内存 (HBM) 需求激增：随着人工智能和机器学习应用程序复杂性的增加，它们需要更快的数据处理，而 HBM 可以提供这一点。这一趋势将推动 HBM 需求大幅增长，因为 HBM 提供更高速度和更低延迟的能力使其成为处理大型数据集和加速计算工作负载的理想选择。
• 高端领域的扩展大容量SSD和QLC采用：随着人工智能工作负载的不断增长，对大容量固态硬盘(SSD)的需求不断增加。采用四级单元 (QLC) NAND 技术可提供成本效益和高密度存储，预计将推动这一趋势，并有可能显着扩大数据中心 NAND 市场。
• 资本支出的变化：由于人工智能应用需求不断升级，投资越来越关注 DRAM，特别是 HBM。这种转变可能会给 NAND 生产带来压力，暗示可能会出现供应挑战，从而重塑市场格局​。
• 边缘人工智能开发：随着边缘人工智能应用变得更加广泛，对专门针对与先进人工智能处理器（例如边缘优化 GPU、NPU（神经处理单元）和定制人工智能芯片）集成进行优化的内存解决方案的需求将会不断增加。这些处理器需要高带宽dth，低延迟内存，可有效处理人工智能工作负载。
• 人工智能驱动的数据中心动态：数据中心对人工智能的关注正在延迟传统服务器的刷新周期，这可能会导致未来对 DRAM 和 NAND 的需求激增。这一转变为存储芯片制造商满足这种延迟的需求提供了战略机遇。

近期动态

• 2024 年 7 月，软银集团同意以约 5 亿美元收购英国人工智能芯片制造商 Graphcore。该交易正在接受英国商务部投资安全部门的审查。
• 2024 年 8 月宣布计划在美国建设先进的人工智能产品封装设施，旨在增强供应链弹性并提供性能卓越的人工智能存储芯片。