AI 芯片是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。算力是人工智能发展的关键因素之一，随着深度 学习算法的普及和应用，人工智能对算力提出了更高的要求，传统的 CPU 架构难以满足人工智能算法 对算力的要求，因此具有海量数据并行计算能力、能加速计算处理的 AI 芯片应运而生。在全球数字化、 智能化的浪潮下，智能手机、自动驾驶、数据中心、图像识别等应用推动 AI 芯片市场迅速成长。 我们将分析当前 AI 芯片行业的现状，并梳理 AI 芯片的产业链，分析其中的关键环节，并指出可能 从中受益的公司。希望通过这些内容，能够增进大家对 AI 芯片的认识。

自 2018 年 GPT-1.0 模型首次发布以来，OpenAI 不断迭代模型，GPT-4.0 模型拥有更大的参数量、更 长的迭代时间和更高的准确性。随着数据不断增长和算法复杂度提高，人工智能对计算力提出了更高的 要求。因此 AI 芯片人工智能的基石，算力是实现人工智能产业化的核心力量，其发展对人工智能技术 的进步和行业应用起着决定性作用。释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用。计算力指数每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分 别增长 3.5‰和 1.8‰。可见，国家计算力指数越高，对经济的拉动作用越强。2021-2026 年期间，预 计中国智能算力规模年复合增长率达 52.3%，同期通用算力规模年复合增长率为 18.5%。

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根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年人工智能芯片产业现状及未来发展趋势分析报告》显示：

在 AI 芯片领域，国外芯片巨头占据了大部分市场份额。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有 Intel、NVIDIA、Qualcomm、Google 等。美国的巨头企业，凭借着多年在芯片领域的领先地位，迅速 切入 AI 领域并积极布局，目前已经成为该产业的引领者。

随着中国在全球科技竞争中的地位日益提升，芯片领域也成为国内企业争相布局的重点。以下是关于中国芯片现状的详细解析。

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近年来中国在芯片领域取得了显著进展。一方面，国内企业如华为、、腾讯等纷纷加大研发投入，推出了一系列具有自主知识产权的芯片产品。这些芯片在性能、功耗、成本等方面具有较强竞争力，满足了不同场景下的应用需求。另一方面，政策对芯片产业给予了大力支持，为产业发展创造了良好的环境。

我国 AI 芯片产业起步较晚，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距。国内 AI 芯片市场也较为 分散，集中度低。随着数字经济的兴起，人工智能已经深入渗透到各个行业，特别是在互联网等科技公 司中更为普及。这些公司对于计算机软件技术和存储设备的要求极高，因此对于底层技术的布局和提升 更为重视，尤其是在人工智能芯片领域。

从竞争格局来看，在不同的应用场景之下，已经形成了不同的 AI 芯片竞争格局。在云和数据中心 AI 芯片市场，“训练”和“推理”两个环节都是英伟达 GPU 一家独大。在设备端和边缘计算“推理”市场，各类 型芯片各自为阵，尚无绝对优势地位的芯片厂商出现：手机市场以高通、华为、苹果原主控芯片厂商为 主，自动驾驶、安防 IPC 领域英伟达暂时领先。近年来，国内也出现了寒武纪、百度、地平线等优质本 土厂商发力布局相关产品。

在全球生成式人工智能浪潮带动下，国产大模型也不断取得技术进展，部分企业在能力上已经可以与海 外主流模型实现对标。国产大模型技术的迭代和访问调用量的增加，对应了训练端更大规模算力硬件集 群的采购需求，以及推理端的逐步扩容。受到贸易摩擦影响，海外核心云端 AI 芯片进入大陆市场受限， 国产替代迫切性高。尽管当下国产云端 AI 芯片在硬件性能、系统生态方面与全球领先水平均存在一定 差距，但国产化窗口期已至，行业有望于年内迎来重要商业化落地转折点。

当前，芯片市场主要由英伟达、英特尔、AMD等国际巨头主导。这些公司凭借在技术、资金、市场等方面的优势，推出了多款高性能的芯片产品。与此同时中国、洲、等和地区的芯片企业也在迅速崛起，市场份额逐渐扩大。芯片的应用领域涵了数据中心、边缘计算、自动驾驶等多个领域，市场需求持续增长。

根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年人工智能芯片产业现状及未来发展趋势分析报告》显示：

AI 芯片产业链上游为硅片、光刻胶、溅射靶材、电子特气等半导体材料和单晶炉、PVD、光刻设备、检 测设备等设备;中游为 AI 芯片产品制造，包括设计、制造、封装、测试等环节;下游为云计算、智慧 医疗、智能穿戴、智能手机、智能机器人、无人驾驶等应用领域。

AI 算力依赖硬件驱动，带动芯片需求增长从而带动半导体材料增长。半导体材料作为芯片的基石，受 益于人工智能的需求拉动，半导体材料市场规模呈现整体向上的态势。 半导体材料包括：硅片、溅射靶材、CMP 抛光液和抛光垫、光刻胶、高纯化学试剂、电子气体、化合 物半导体、封装基板、引线框架、陶瓷封装体、键合金属线等。AI 芯片作为专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，其制造和构建离不开半导体材料作为 基础。

从发展现状来看，芯片技术呈现出以下几个特点：一是制程技术不断进步，芯片性能得到显著提升;二是架构创新层出不穷为不同应用场景提供更多可能性;三是产业链日益完善，从设计、制造到封装、测试等环节逐渐成熟。

从前景分析来看，芯片市场前景广阔。随着人工智能技术的不断普及，芯片需求将持续增长。同时5G、物联网等新技术的快速发展将为芯片带来更多应用场景。政策的持和产业资本的涌入，也将推动芯片产业的快速发展。

芯片的前景主要体现在以下几个方面：一是数据中心市场的持续增长，将为芯片带来巨大需求;二是自动驾驶、智能机器人等新兴领域的发展，将为芯片提供更多应用场景;三是芯片技术的不断进步将推动人工智能应用的普及，带动相关产业的发展。

人工智能芯片产业正处于快速发展阶段，市场规模持续扩大，技术创新不断推动产业发展。未来，随着人工智能技术的不断普及和应用场景的不断拓展，人工智能芯片市场将保持高速增长态势，并迎来更加广阔的发展前景。

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