AI算力芯片作為人工智能產業的核心硬件支撐，是實現算法落地、數據處理的“算力底座”，其本質是通過架構優化、晶體管集成及專用電路設計，針對AI任務進行高效算力輸出的專用處理器。與通用計算芯片不同，AI算力芯片通過強化并行計算能力、優化內存訪問效率，大幅提升深度學習模型訓練與推理過程中的數據處理速度，解決傳統芯片在海量矩陣運算中的效率瓶頸。
依據技術特性、功能定位及應用場景的差異，AI算力芯片可劃分為多個細分品類。按技術架構分類，GPU憑借強大的并行計算能力占據市場主導地位，成為大模型訓練的首選硬件；ASIC芯片通過定制化設計實現高算力功耗比，谷歌TPU、華為昇騰NPU均屬于此類；FPGA則以可編程性優勢適用于推理階段，在工業控制等場景具備獨特價值。
按功能AI算力芯片可分為訓練芯片與推理芯片，前者側重高精度、大規模并行計算，后者聚焦高效能、低延遲的數據處理；按應用場景其又可分為云端芯片與邊緣端芯片，云端芯片支撐智算中心大規模算力需求，邊緣端芯片則滿足智能終端本地化計算需求，形成“云邊協同”的產品布局。
根據新思界產業研究中心發布的
《2025-2029年全球及中國AI算力芯片行業研究及十五五規劃分析報告》顯示，當前中國AI算力芯片行業呈現高速增長態勢，市場規模與算力需求同步擴張。2020-2024年，國內算力規模增至623.00EFLOPs，年均復合增長率達46.1%，算力需求的爆發直接驅動芯片市場擴容。2024年，中國AI算力芯片行業市場規模約為1438.18億元。行業發展呈現兩大特征：一方面，互聯網企業、AI創業公司及金融、政府等垂直領域的算力采購需求持續旺盛；另一方面，技術層面正從傳統架構向Chiplet、HBM等先進方案升級，算力密度與能效比成為核心競爭指標。
全球AI算力芯片市場呈現“一超多強”的競爭格局，同時國產廠商加速突圍。國際巨頭英偉達憑借技術優勢與生態壁壘，占據國內大多數市場份額，其GB200芯片組以5000TFLOPS的FP16算力成為高端市場標桿。國產陣營中，華為昇騰系列表現突出，昇騰910C芯片采用7nm制程，算力性能可對標國際主流產品。此外，寒武紀思元590、海光信息K100_AI等產品在細分領域實現突破，沐曦、壁仞科技等企業的GPU產品也逐步進入主流算力梯隊。
新思界
行業分析人士表示，未來，AI算力芯片行業將圍繞技術攻堅與生態完善雙向發力，呈現多維度發展趨勢。技術層面，存算一體技術將突破傳統架構的“存儲墻”瓶頸，HBM4、光互聯等新技術研發加速，計劃將內存帶寬提升至2048GB/s，進一步釋放算力潛力；RISC-V開源架構成為國產芯片“換道超車”的關鍵，中科院“香山”處理器、阿里平頭哥芯片已展現性能優勢。生態建設方面，國產芯片廠商將通過適配DeepSeek等開源大模型，完善軟件工具鏈，破解“硬件強、軟件弱”的困境。
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