AI芯片专题报告:2023金融机构AI芯片应用情况专题报告(附下载)
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今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI芯片专题报告：2023金融机构AI芯片应用情况专题报告》。
（报告出品方：北京金融科技产业联盟）
报告共计：74页
研究意义
近年来，人工智能技术在金融领域广泛应用，主要在信贷审核、智能客服、量化交易、金融反欺诈等业务场景应用落地。近期，人工智能现象级应用 ChatGPT 在社会中备受关注，再次引起人工智能、大模型、算法、加速卡等概念的热议。人工智能技术的发展对金融行业具有深远意义。
一是交易模式发生变革。在 2010 年之前客户交易的主要介质为存折、银行卡，以柜台人工服务模式为主: 2010 年之后以自助设备替代高柜和低柜，并通过远程视频与自助设备结合实现交易达成;2016 年手机成为了新一代的交易媒介，移动金融成为主流，指纹、人脸等生物识别技术实现了通过人体生物特征信息与金融账户体系的关联，身份核验服务实现密码替代。
二是数据价值充分挖掘。在 2014 年之前，凭证和文件信息都是以图像的方式存储在影像平台，在出现问题的时候通过人工检索的模式来收集交易过程信息和证据信息，且收集到的数据和信息分散，没有充分发挥数据价值。
三是客户服务智能化升级。传统的金融客服平台需要大量人力支撑，存在人员压力大、业务培训难、高峰期人员瓶颈、通话数据价值浪费等问题。人工智能等技术的应用使得金融机构客服坐席通过语音识别 (Automatic Speech Recognition,ASR)、语义理解、语音合成 (Text-To-Speech,TTS)、语音克隆、智能导航等人工智能的应用，实现了电话营销、电话邀约、智能催收、电话回访、语音通知等各场景的智能化升级。
人工智能应用的成功离不开强大的算力能力支撑，如果说算力是人工智能的“发动机”，那么AI 片就是人工智能的“火花塞”。当前金融行业 AI 芯片应用存在难题
一是 AI 芯片供需不平衡。一方面，随着生成式人工智能、大模型、隐私计算、大数据等技术的应用逐渐向成熟化和商业化发展，带动了算法公司、应用方等产业各方对 AI 芯片及服务器投入，尤其是高端芯片的需求不断增长，超出了原有 AI 芯片的供给能力。另一方面，国内在高端芯片制造方面还存在不足，而一些非市场性因素又限制了国内机构采购国外高端芯片的渠道导致国内机构面临 AI 芯片采购难的问题
二是 AI 芯片应用成本高。一方面，AI 芯片的应用不同于消费级显卡以及零售客户对芯片的需求，金融机构单次采购量少则几十、多则几百，而目前供不应求的市场关系导致 AI 芯片单价居高不下，大量采购提高了应用成本。另一方面，AI 芯片自身也在持续创新和技术进步，随着金融产品和服务的迭代创新，对性能和效率更高的 AI 芯片更新需求也在不断增加，导致机构持续投入成本上升。
三是异构芯片池化管理不完善。随着人工智能产业的莲勃发展，不同厂商、不同型号的芯片陆续发布;同时金融机构也开始测试不同芯片性能，开展芯片领域信创工作。目前存在异构芯片的资源池化管理和资源的远程调用能力不完善、AI 算力资源利用率不高等问题。
四是信息安全面临挑战。金融业是数据密集型行业，信息安全不仅关乎金融用户的资产安全和隐私保护，还关系到国家金融系统的安全稳定运行。国产芯片符合我国加密算法相关标准，产品经过安全性测试和认证，与金融机构技术架构开展适配性验证从硬件、算法等方面保障金融机构信息安全。
综上所述，人工智能的发展对金融行业产生了变革式的影响极大提升了金融服务实体经济的智能化和数字化水平。研究并解决当前金融机构 AI 应用“卡脖子”、应用成本高、算力资源管理效率低下、信息安全等现实问题，有助于满足金融机构对于 AI芯片硬件安全可控、供应链可持续、产品高性能等需求，对金融业高质量发展具有重要价值。
技术路线
为什么 AI 芯片被视为人工智能应用的重要基础，CPU 是否可以承担相应的工作任务? CPU 作为中央处理器，最擅长的是让各计算指令在串行模式下一条接一条的有序执行，但是在诸如深度学习等人工智能场景下，并不需要太多的程序指令，而是需要海量数据运算，此时 CPU 就无法满足需求。而诸如图形处理器 (Graphics Processing Unit,GPU) 等 AI芯片具有高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比 CPU 更高的效率。
AI 芯片主要包括 GPU、专用集成电路 (Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array,FPGA)、专用领域架构 (Domain Specific Architecture.DSA) 处理器等类型。
产业概览
人工智能芯片产业链涵盖从芯片设计、芯片制造到人工智能芯片应用等多个环节。其中芯片设计是芯片的“灵魂”，决定了 芯片将能够实现什么样的功能，也是进行芯片制造的前提和基础； 芯片制造是晶圆加工厂商根据设计要求生产芯片的核心环节，也 是整个芯片产业链上对综合技术能力要求最高的一步。
芯片设计：人工智能芯片行业的核心环节之一，包括利用 EDA 工具进行系统设计、IP 模块授权应用、仿真模拟验证等过 程。只有经过了严谨的芯片设计过程，才有机会生产出包含预期 功能、满足预期性能的人工智能芯片。国际知名的人工智能芯片 设计公司有英伟达、英特尔、AMD、三星、谷歌等。国内芯片设 计公司在近年也实现了快速发展，在各细分领域取得了不错的成绩，并在国际上也开始崭露头角，如海光、华为海思等。
芯片制造: 人工智能芯片行业的核心环节，为人工智能芯片行业提供产业支撑，主要包括晶圆代工和封装测试两部分。从晶圆到芯片需要经历晶圆加工、氧化、光刻等一系列复杂流程，有着极高的资本和技术壁垒，先进制程占比逐年提高。国际上晶圆代工的代表企业包括台积电、三星、格芯等，国内对于晶圆代工的重视程度也在不断提高，处于追赶阶段，代表企业有中芯国际华虹半导体等
人工智能芯片: 算力需求大大促进了人工智能芯片市场的发展，是人工智能能够持续演进和提升的基石。从数据中心云端训练和推理任务负载，再到边缘端和终端的推理应用都离不开人工智能芯片的使用。目前国内人工智能芯片的使用仍然以国际厂商的产品为主。近年来，国内人工智能芯片公司生态体系初步完善，涌现了一大批创业公司,产品成熟度不断提高,如海光、寒武纪、隧原、壁仞科技、登临科技等。
人工智能应用: 随着人工智能算法和芯片的不断发展，人工智能应用的广度和深度也不断丰富，如金融、云计算、消费电子各类智慧场景业务等，算法准确性和效率提升明显。市场对自动驾驶热点的持续关注，也使其正在成为人工智能应用的重要发展方向。此外，国家政策也在持续推动人工智能芯片在保障民生等公共领域的应用落地。
人工智能算法:人工智能通过机器模拟人类意识，学习人类思维方法处理问题，算法是人工智能的灵魂，也是实现批量化解决人工智能问题的核心手段。当前对于人工智能算法的研究及应用的主流方向主要为计算机视觉和自然语言处理。计算机视觉算法常见的有 ResNet50、YoloV3、SegNet 等，涉及图像分类、目标检测、图像分割等多种应用场景。自然语言处理算法的目标是将自然语言转换为计算机可识别的指令，搭建机器与人沟通的桥梁，常见的算法有著名的 Transformer、Bert、LSTM 等。人工智能算法研究机构主要为各大高校和研究机构，以及世界知名互联网企业和 AI 算法公司，如谷歌、亚马逊等，国内的主要有百度、字节跳动、科大讯飞、商汤科技、旷视科技等。
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