2月9日消息，国家标准化管理委员会日前印发《国家技术标准创新基地申报指南(2023—2025年)》，其中提到，“十四五”期间，拟新批准建设领域类国家技术标准创新基地(以下简称“创新基地”)不超过20个，重点聚焦人工智能、量子信息、区块链、数字孪生、操作系统、高端芯片、高端装备、元宇宙、数字乡村、新一代信息技术、数字经济等新兴领域，以及生物技术、新型电力系统、碳达峰碳中和、生命健康、共同富裕、农业高新技术产业等经济社会发展重点领域。
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据悉，创新基地是我国标准化工作体系的重要组成部分，是有效整合标准技术、检测认证、知识产权、标准样品以及科技和产业等资源，围绕全类型标准和标准化全生命周期，创新标准化与科技创新互动发展方式、创新标准实施应用方式、创新国内国际标准化工作同步推进方式的重要平台。
不得不提的是，近一个月以来，AIGC现象级产品ChatGPT聊天机器人点燃、成就了一场资本狂欢。
可以说，ChatGPT的火爆，开辟了AI产业化的新路径——以大模型敲开通用人工智能的大门。为了满足大模型应用的巨大算力需求，大厂们纷纷加大了相关基础设施方面的投资。作为算力基础设施中的核心硬件，AI芯片由此进入人们的视野。
中金公司认为，未来大模型趋势下，AI芯片市场成长可期，在ChatGPT应用大规模商用初期，AI芯片行业有望创造20亿美元左右市场空间。另据Omdia，2022年数据中心用AI芯片市场规模有望达133亿美元。
不过，在名为“AI芯片”的大篮子里，细分品类众多。目前英伟达主导的GPU凭借高算力成为主流选择，其他AI芯片如ASIC、DPU、FPGA也蕴含潜力——
资料显示，ASIC/DPU等专用芯片在特定使用场景下高算力/低功耗/小面积的优势仍吸引国内外厂商积极布局，如TPU、类脑芯片等；FPGA由于可编程而更具灵活性，相比于CPU/GPU/ASIC具有更高的速度和极低的计算能耗，常年来被用作专用芯片的小批量替代品。
AI芯片根据技术架构分类
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信达证券便表示，AIGC的出现真正赋予了人工智能大规模落地的场景，AI芯片也将从过去面向厂商的训练场景为主转变为面向消费者的推理场景为主，GPU的高并行计算能力和高通用性的协调统一在消费者时代的统治力或许难以为继，ASIC芯片、国产GPU芯片有望切入MaaS产业生态。
该机构进一步认为，AIGC推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态逐渐清晰，AI芯片产品将实现大规模落地。硬件端核心包括AI芯片/GPU/CPU/FPGA/AI SoC等，而在AI芯片中，算力及信息传输速率成为关键技术，芯片性能及成本的平衡也带动周边生态，包括Chiplet/先进封装/IP等产业链受益。
