AI算力芯片作为人工智能产业的核心硬件支撑，是实现算法落地、数据处理的“算力底座”，其本质是通过架构优化、晶体管集成及专用电路设计，针对AI任务进行高效算力输出的专用处理器。与通用计算芯片不同，AI算力芯片通过强化并行计算能力、优化内存访问效率，大幅提升深度学习模型训练与推理过程中的数据处理速度，解决传统芯片在海量矩阵运算中的效率瓶颈。
依据技术特性、功能定位及应用场景的差异，AI算力芯片可划分为多个细分品类。按技术架构分类，GPU凭借强大的并行计算能力占据市场主导地位，成为大模型训练的首选硬件；ASIC芯片通过定制化设计实现高算力功耗比，谷歌TPU、华为昇腾NPU均属于此类；FPGA则以可编程性优势适用于推理阶段，在工业控制等场景具备独特价值。
按功能AI算力芯片可分为训练芯片与推理芯片，前者侧重高精度、大规模并行计算，后者聚焦高效能、低延迟的数据处理；按应用场景其又可分为云端芯片与边缘端芯片，云端芯片支撑智算中心大规模算力需求，边缘端芯片则满足智能终端本地化计算需求，形成“云边协同”的产品布局。
根据新思界产业研究中心发布的
《2025-2029年全球及中国AI算力芯片行业研究及十五五规划分析报告》显示，当前中国AI算力芯片行业呈现高速增长态势，市场规模与算力需求同步扩张。2020-2024年，国内算力规模增至623.00EFLOPs，年均复合增长率达46.1%，算力需求的爆发直接驱动芯片市场扩容。2024年，中国AI算力芯片行业市场规模约为1438.18亿元。行业发展呈现两大特征：一方面，互联网企业、AI创业公司及金融、政府等垂直领域的算力采购需求持续旺盛；另一方面，技术层面正从传统架构向Chiplet、HBM等先进方案升级，算力密度与能效比成为核心竞争指标。
全球AI算力芯片市场呈现“一超多强”的竞争格局，同时国产厂商加速突围。国际巨头英伟达凭借技术优势与生态壁垒，占据国内大多数市场份额，其GB200芯片组以5000TFLOPS的FP16算力成为高端市场标杆。国产阵营中，华为昇腾系列表现突出，昇腾910C芯片采用7nm制程，算力性能可对标国际主流产品。此外，寒武纪思元590、海光信息K100_AI等产品在细分领域实现突破，沐曦、壁仞科技等企业的GPU产品也逐步进入主流算力梯队。
新思界
行业分析人士表示，未来，AI算力芯片行业将围绕技术攻坚与生态完善双向发力，呈现多维度发展趋势。技术层面，存算一体技术将突破传统架构的“存储墙”瓶颈，HBM4、光互联等新技术研发加速，计划将内存带宽提升至2048GB/s，进一步释放算力潜力；RISC-V开源架构成为国产芯片“换道超车”的关键，中科院“香山”处理器、阿里平头哥芯片已展现性能优势。生态建设方面，国产芯片厂商将通过适配DeepSeek等开源大模型，完善软件工具链，破解“硬件强、软件弱”的困境。
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