2026-2030年中國算力芯片行業全景調研及發展戰略咨詢報告

第一章 算力芯片行業概述

第一節 算力芯片基本概念與定義

一、算力芯片的定義與核心功能

二、算力芯片與其他類型芯片的差異比較

三、算力芯片在人工智能與高性能計算中的戰略地位

第二節 算力芯片的技術演進路徑

一、從通用cpu到專用ai芯片的發展歷程

二、2010-2025年全球算力芯片技術代際演進分析

三、先進制程（7nm、5nm、3nm）對算力芯片性能的影響

第三節 報告研究范圍與方法論

一、研究時間跨度

二、數據來源說明

三、研究框架與邏輯結構

第二章 全球算力芯片行業發展現狀（2023-2025年）

第一節 全球算力芯片市場規模與增長趨勢

一、2023-2025年全球算力芯片出貨量與銷售額統計

二、區域市場分布（北美、歐洲、亞太、其他地區）

三、主要驅動因素：ai大模型、自動駕駛、數據中心擴張

第二節 全球技術格局與專利布局

一、2023-2025年全球算力芯片核心專利申請數量及國別分布

二、關鍵技術突破方向（chiplet、存算一體、光子計算等）

三、國際標準制定進展（ieee、iso、risc-v聯盟等）

第三節 全球產業鏈結構分析

一、上游：eda工具、ip核、晶圓制造設備

二、中游：芯片設計、制造、封裝測試

三、下游：云計算服務商、智能終端廠商、科研機構

第三章 中國算力芯片行業發展現狀（2023-2025年）

第一節 中國算力芯片市場規模與結構

一、2023-2025年中國算力芯片市場規模（按銷售額、出貨量）

二、國產化率變化趨勢（2023年 vs 2025年）

三、政策支持力度評估（“十四五”規劃、大基金三期等）

第二節 中國算力芯片技術發展水平

一、國內主流架構（arm、risc-v、自研架構）應用情況

二、先進制程突破進展（中芯國際、華虹半導體產能釋放）

三、關鍵瓶頸：eda工具依賴、高端光刻機受限

第三節 中國算力芯片產業生態建設

一、國家級算力基礎設施布局（“東數西算”工程）

二、產學研協同創新平臺（如鵬城實驗室、之江實驗室）

三、地方產業集群發展（北京、上海、深圳、合肥等）

第四章 算力芯片產品分類與技術路線

第一節 按應用場景分類

一、訓練芯片（用于大模型訓練）

二、推理芯片（用于邊緣端/云端推理）

三、通用高性能計算芯片（hpc）

第二節 按架構類型分類

一、gpu架構（nvidia兼容型）

二、asic架構（定制化ai加速器）

三、fpga架構（可編程邏輯芯片）

四、類腦芯片與存算一體芯片（新興方向）

第三節 按制程工藝分類

一、成熟制程（28nm及以上）產品應用領域

二、先進制程（14nm及以下）產品技術門檻與市場集中度

三、chiplet異構集成技術對制程依賴的緩解作用

第五章 算力芯片下游應用市場分析（2023-2025年）

第一節 云計算與數據中心

一、2023-2025年中國超大規模數據中心算力芯片采購規模

二、頭部云廠商（阿里云、騰訊云、華為云）自研芯片進展

三、能效比（tops/w）成為采購核心指標

第二節 人工智能大模型訓練

一、千億參數模型對算力芯片的需求激增

二、國產算力芯片在中文大模型訓練中的適配情況

三、算力集群部署成本與芯片性價比分析

第三節 自動駕駛與智能座艙

一、l3+級自動駕駛對車載算力芯片算力要求（tops）

二、地平線、黑芝麻等企業芯片裝車量統計（2023-2025）

三、車規級認證（aec-q100）對芯片可靠性的挑戰

第四節 智慧城市與邊緣計算

一、邊緣ai盒子、智能攝像頭對低功耗推理芯片需求

二、2023-2025年邊緣算力芯片出貨量年復合增長率

三、端邊云協同架構下的芯片部署策略

第六章 中國算力芯片市場競爭格局（2023-2025年）

第一節 市場集中度分析（cr5、hhi指數）

一、2023年與2025年市場集中度對比

二、國產廠商份額提升趨勢

三、外資品牌（nvidia、amd、intel）在中國市場的策略調整

第二節 競爭主體類型劃分

一、idm模式企業（如華為海思）

二、fabless設計公司（如寒武紀、壁仞科技）

三、系統廠商自研芯片（如阿里平頭哥、百度昆侖芯）

第三節 價格競爭與毛利率變化

一、2023-2025年主流算力芯片asp（平均售價）走勢

二、不同技術路線產品的毛利率對比

三、國產替代帶來的價格下行壓力

第七章 2026-2030年中國算力芯片市場預測

第一節 市場規模預測

一、2026-2030年中國算力芯片市場規模（cagr測算）

二、細分產品市場預測（訓練芯片、推理芯片、hpc芯片）

三、區域市場增長潛力（西部算力樞紐、粵港澳大灣區）

第二節 技術發展趨勢預測

一、3nm及以下制程量產時間表預測

二、risc-v架構在算力芯片中的滲透率預測

三、光子芯片、量子計算對傳統算力芯片的潛在沖擊

第三節 下游需求預測

一、2026-2030年ai大模型訓練算力需求年均增速

二、自動駕駛l4級落地對車載算力芯片的需求爆發點

三、國家算力網絡建設對芯片采購的拉動效應

第八章 中國算力芯片行業企業分析

第一節 華為技術有限公司

一、昇騰系列芯片技術路線與產品矩陣

二、2023-2025年昇騰芯片出貨量與客戶覆蓋

三、生態建設（cann、mindspore）與開發者社區

第二節 阿里巴巴集團控股有限公司

一、平頭哥半導體玄鐵與含光系列芯片進展

二、含光800在阿里云內部部署規模

三、開源策略與risc-v生態貢獻

第三節 百度集團股份有限公司

一、昆侖芯1代至3代技術迭代路徑

二、2023-2025年昆侖芯在百度搜索、文心一言中的應用

三、商業化進展與外部客戶拓展

第四節 寒武紀科技股份有限公司

一、思元系列芯片架構特點與性能指標

二、2023-2025年營收結構與研發投入占比

三、在政務、金融等行業的落地案例

第五節 海光信息技術股份有限公司

一、dcu（深算）系列產品對標amd mi系列

二、2023-2025年在信創市場的市占率

三、與中科曙光的協同效應

第六節 景嘉微電子股份有限公司

一、jm9系列gpu在圖形與通用計算中的雙用途

二、軍用與民用市場拓展策略

三、2023-2025年產能擴張與良率提升

第七節 芯原微電子（上海）股份有限公司

一、ip授權模式在算力芯片設計中的價值

二、npu ip在客戶芯片中的集成案例

三、2023-2025年ip授權收入增長分析

第八節 地平線機器人科技有限公司

一、征程系列芯片在智能汽車前裝市場的裝機量

二、與比亞迪、理想、大眾等車企合作深度

三、2023-2025年融資與估值變化

第九節 黑芝麻智能科技有限公司

一、華山系列芯片算力指標與能效比

二、aec-q100認證進展與量產時間表

三、在商用車與robotaxi領域的布局

第十節 天數智芯（上海）半導體有限公司

一、天垓100/200系列通用gpu產品性能

二、在高校、科研機構的算力集群部署

三、2023-2025年流片與量產里程碑

第九章 算力芯片上游供應鏈分析

第一節 eda工具與ip核供應

一、synopsys、cadence、siemens eda在中國市場份額

二、華大九天、概倫電子等國產eda進展

三、risc-v ip核授權商業模式分析

第二節 晶圓制造與先進封裝

一、中芯國際、華虹半導體14nm/7nm產能規劃

二、長電科技、通富微電在chiplet封裝中的技術能力

三、美國出口管制對制造環節的實際影響評估

第三節 材料與設備依賴度

一、光刻膠、硅片、靶材國產化率

二、asml、應用材料、東京電子設備進口占比

三、國產設備（北方華創、中微公司）在成熟制程的應用

第十章 政策環境與監管體系

第一節 國家層面政策梳理

一、“十四五”數字經濟發展規劃對算力芯片的要求

二、大基金三期投資方向與金額分配

三、《算力基礎設施高質量發展行動計劃》解讀

第二節 地方支持政策對比

一、北京中關村、上海張江、深圳南山專項補貼政策

二、合肥、成都、西安等地算力芯片產業園建設進展

三、人才引進與稅收優惠措施

第三節 出口管制與技術封鎖應對

一、美國bis實體清單對中國企業的實際影響

二、歐盟《芯片法案》對中國市場的間接影響

三、中國反制措施與自主可控路徑選擇

第十一章 投融資與資本市場分析

第一節 2023-2025年行業融資事件統計

一、一級市場融資輪次、金額、投資方類型

二、pre-ipo項目估值變化趨勢

三、地方政府產業基金參與度

第二節 上市公司資本運作分析

一、寒武紀、海光信息、景嘉微再融資情況

二、并購重組案例（如芯原收購ip資產）

三、研發投入資本化處理對財報影響

第三節 2026-2030年投資熱點預測

一、chiplet、存算一體、光子芯片賽道熱度

二、車規級算力芯片成為新風口

三、國家隊與市場化資本協同機制

第十二章 風險與挑戰分析

第一節 技術風險

一、先進制程“卡脖子”問題短期難解

二、軟件生態（編譯器、框架）適配滯后

三、良率與可靠性問題導致客戶信任不足

第二節 市場風險

一、ai投資降溫導致算力需求不及預期

二、價格戰壓縮利潤空間

三、國際巨頭降價打壓國產替代

第三節 政策與合規風險

一、數據安全法對芯片數據處理能力的新要求

二、出口管制升級可能切斷供應鏈

三、esg披露對芯片制造能耗的約束

第十三章 發展戰略與建議

第一節 企業層面戰略建議

一、聚焦垂直場景打造差異化產品

二、構建“硬件+軟件+服務”一體化生態

三、加強ip自主化與專利布局

第二節 產業鏈協同建議

一、推動eda-設計-制造-封測全鏈條協同

二、建立國產算力芯片驗證平臺

三、促進高校與企業聯合培養芯片人才

第三節 政府層面政策建議

一、設立算力芯片專項攻關計劃

二、擴大首臺套采購與示范應用

三、優化跨境技術合作審批流程

第十四章 國際經驗借鑒

第一節 美國算力芯片產業發展模式

一、darpa項目對ai芯片的早期孵化

二、nvidia生態構建路徑分析

三、產學研融合機制（斯坦福、mit等）

第二節 韓國與日本經驗

一、三星、sk海力士在hbm與chiplet中的角色

二、日本在材料與設備領域的不可替代性

三、政府主導的“半導體復興計劃”成效

第三節 歐洲risc-v生態建設

一、歐盟處理器計劃（epi）成果

二、sifive、codasip等企業在歐洲的布局

三、開源硬件對中小企業創新的賦能

第十五章 結論與展望

第一節 主要研究結論

一、2023-2025年行業已進入規模化應用階段

二、2026-2030年將實現從“可用”到“好用”的跨越

三、國產算力芯片有望在特定場景實現全球領先

第二節 未來展望

一、算力芯片將成為國家數字主權的核心載體

二、中美技術脫鉤加速全球算力芯片雙軌制形成

三、中國有望在risc-v與新興架構中掌握話語權

圖表目錄

圖表：2023-2025年全球算力芯片市場規模（億美元）

圖表：2023-2025年全球算力芯片出貨量（百萬顆）

圖表：2023-2025年全球算力芯片區域市場份額（%）

圖表：2023-2025年全球算力芯片專利申請數量（件）

圖表：2023-2025年全球算力芯片專利國別分布（%）

圖表：2023-2025年中國算力芯片市場規模（億元人民幣）

圖表：2023-2025年中國算力芯片國產化率（%）

圖表：2023-2025年中國算力芯片按產品類型銷售額占比

圖表：2023-2025年中國算力芯片按制程工藝分布（%）

圖表：2023-2025年中國算力芯片下游應用結構（%）

圖表：2023-2025年云計算數據中心算力芯片采購額（億元）

圖表：2023-2025年ai大模型訓練芯片需求量（pflops）

圖表：2023-2025年自動駕駛算力芯片裝車量（萬臺）

圖表：2023-2025年邊緣計算算力芯片出貨量（百萬顆）

圖表：2023-2025年中國算力芯片市場cr5集中度（%）

圖表：2023-2025年國產算力芯片廠商市場份額變化

圖表：2023-2025年主流算力芯片asp走勢（美元/顆）

圖表：2023-2025年不同架構芯片毛利率對比（%）

圖表：2026-2030年中國算力芯片市場規模預測（億元）

圖表：2026-2030年訓練芯片市場規模預測（億元）

圖表：2026-2030年推理芯片市場規模預測（億元）

圖表：2026-2030年hpc芯片市場規模預測（億元）

圖表：2026-2030年risc-v架構芯片滲透率預測（%）

圖表：2026-2030年ai大模型訓練算力需求預測（eflops）

圖表：2026-2030年l4級自動駕駛算力芯片需求預測（tops）

圖表：全球eda工具市場份額（2025年，%）

圖表：中國eda工具國產化率（2023-2025年，%）

圖表：中芯國際14nm月產能規劃（2023-2025年，千片）

圖表：2023-2025年算力芯片一級市場融資總額（億元）

圖表：2023-2025年算力芯片上市公司平均pe（倍）

圖表：2026-2030年chiplet技術芯片市場規模預測（億元）

圖表：2026-2030年車規級算力芯片市場規模預測（億元）

圖表：2023-2025年美國對華算力芯片出口管制清單變化

圖表：2023-2025年中國算力芯片進口依存度（%）

圖表：2023-2025年算力芯片行業人才缺口（萬人）

圖表：2026-2030年國家算力網絡投資規模預測（億元）

圖表：全球主要算力芯片企業研發投入對比（2025年，億美元）

圖表：中國算力芯片企業海外專利布局數量（2025年，件）

圖表：2023-2025年算力芯片能效比（tops/w）提升趨勢

圖表：2026-2030年中國算力芯片出口潛力預測（億美元）