如何判断一家AI芯片公司的竞争力
📚 共计 30 章节
01
AI芯片产业全景
从云端到边缘，AI芯片的分类与市场格局。
产业
全景
02
算力指标
TOPS、TFLOPS、算力利用率，如何看懂芯片的纸面性能。
性能
指标
03
架构设计
从CPU、GPU到NPU，不同架构的优劣势与适用场景。
架构
CPU/GPU/NPU
04
制程工艺
7nm、5nm、3nm，制程对芯片竞争力的真实影响。
制程
纳米
05
内存与带宽
HBM、GDDR、LPDDR，存储墙如何制约AI芯片性能。
存储
带宽
06
互联技术
PCIe、NVLink、CXL，多卡互联的效率与瓶颈。
互联
多卡
07
软件生态
CUDA、ROCm、OneAPI，生态壁垒才是真正的护城河。
生态
软件
08
编译器与工具链
从模型到芯片，编译器优化能力如何影响落地。
编译器
工具链
09
算子库
cuDNN、MIOpen、OneDNN，算子丰富度决定开发效率。
算子
加速库
10
框架适配
PyTorch、TensorFlow、MindSpore，适配广度与深度。
框架
适配
11
模型部署
量化、剪枝、蒸馏，芯片对模型压缩的支持程度。
部署
压缩
12
功耗与散热
TDP、能效比，数据中心与边缘设备的功耗考量。
功耗
散热
13
芯片面积与成本
Die Size、良率、封装，成本结构决定定价权。
成本
良率
14
产品矩阵
训练卡、推理卡、边缘芯片，产品线覆盖度。
产品线
矩阵
15
客户生态
云厂商、服务器厂商、终端厂商，客户绑定深度。
客户
生态
16
供应链安全
代工厂、IP授权、封装测试，供应链自主可控程度。
供应链
安全
17
研发团队
核心团队背景、专利数量、研发投入占比。
团队
研发
18
融资与资金
融资轮次、估值、现金流，资金储备决定研发耐力。
融资
资金
19
量产能力
流片次数、量产规模、良率爬坡速度。
量产
良率
20
性能实测
MLPerf、SPEC、实际业务场景跑分。
跑分
MLPerf
21
兼容性
硬件兼容性、软件兼容性、生态兼容性。
兼容
生态
22
安全特性
TEE、安全启动、数据加密，AI芯片的安全能力。
安全
加密
23
可编程性
编程模型、开发门槛、灵活性。
编程
易用性
24
时延与吞吐
端到端推理时延、吞吐量，实时性要求。
时延
吞吐
25
精度支持
FP32、FP16、INT8、BF16，精度与性能的权衡。
精度
FP16
26
虚拟化与多租户
GPU虚拟化、资源隔离，云场景的关键能力。
虚拟化
多租户
27
RAS特性
可靠性、可用性、可服务性，数据中心级芯片的硬指标。
RAS
可靠性
28
路线图
产品迭代节奏、技术演进方向，未来竞争力预判。
路线图
演进
29
对标分析
NVIDIA、AMD、Intel、华为、寒武纪，主流厂商竞争力对比。
对标
竞品
30
投资决策
从技术、市场、团队、财务四个维度构建评估模型。
投资
决策模型