引言：AI芯片——智能時代的“數字引擎”
人工智能芯片(AI芯片)作為支撐AI技術落地的核心硬件，正從實驗室走向千行百業。從云端大模型訓練到邊緣端智能設備，從自動駕駛汽車到醫療影像分析，AI芯片的性能與效率直接決定了AI應用的廣度與深度。中研普華產業研究院在《2025—2030年全球與中國AI芯片行業市場全景調研及發展前景預測研究報告》中指出，全球AI芯片市場正經歷“架構革命”“生態重構”與“場景深化”三重變革，而中國憑借政策紅利、市場需求與技術突破，已成為全球AI芯片競爭的核心戰場。
(一)全球市場：云端與邊緣端雙輪驅動
全球AI芯片市場呈現“云端訓練主導，邊緣推理崛起”的特征。數據中心作為AI大模型訓練的核心場景，占據全球市場份額的大部分。英偉達憑借其Blackwell架構GPU(如B200)占據數據中心市場主導地位，其算力達一定水平，支持萬億參數模型訓練。然而，ASIC(專用集成電路)芯片的崛起正在改變這一格局——谷歌TPU v5、特斯拉Dojo 2.0等定制芯片在推理場景的滲透率顯著提升，能效比是傳統GPU的數倍。
邊緣計算場景的爆發進一步推動市場多元化。AIoT設備(如機器人、無人機)對低功耗、實時性的需求催生了專用AI芯片市場。例如，地平線征程6芯片以高算力與BEV+Transformer算法融合，成為L4級自動駕駛領域的主流方案，已獲多家頭部車企定點。中研普華預測，到2030年，邊緣AI芯片市場規模將突破一定比例，成為全球AI芯片市場的重要增長極。
(二)中國市場：政策驅動與場景創新下的突圍
中國AI芯片市場在全球格局中扮演“追趕者”與“創新者”的雙重角色。政策層面，國家通過“十四五”規劃、集成電路大基金等舉措，推動AI芯片產業鏈自主可控。例如，工信部發布的《人工智能芯片發展行動計劃》明確提出，到2027年實現高端AI芯片國產化率大幅提升，并培育多家具有國際競爭力的龍頭企業。
市場層面，中國企業在特定場景中實現技術突破。華為昇騰系列芯片通過異構計算設計(整合CPU與AI加速核)，算力密度較上一代提升數倍，支持千億參數大模型訓練;寒武紀思元590芯片通過稀疏化計算技術，將推理功耗降低，在政務云、金融等領域形成規模替代。中研普華數據顯示，2025年中國云端訓練芯片市場中，華為昇騰與寒武紀合計市占率大幅提升，國產化率從較低水平躍升至較高比例。
(一)架構創新：存算一體與光子計算顛覆傳統
傳統馮·諾依曼架構的“內存墻”問題成為AI芯片性能提升的瓶頸。存算一體技術通過將計算單元與存儲單元融合，直接在內存中完成計算，能效比較傳統架構大幅提升。中研普華預測，到2030年，存算一體芯片將占據全球AI芯片市場的一定比例，其低功耗特性將推動AI芯片向邊緣端、移動端加速滲透。
光子計算芯片則通過光信號替代電信號進行計算，實驗室驗證突破高主頻，延遲較傳統方案大幅降低。例如，人形機器人需多模態芯片同時處理視覺、語音與運動控制信號，光子芯片的高帶寬、低延遲特性可滿足其實時交互需求。中研普華在報告中指出，光子計算芯片可能在數據中心互連場景中率先實現商業化，推動AI算力向更高帶寬、更低功耗演進。
(二)工藝突破：Chiplet與先進封裝打破制程依賴
7nm及以下先進制程的研發成本與設備門檻持續攀升，Chiplet(芯粒)技術成為破解“制程焦慮”的關鍵。通過將多個小芯片(如CPU、GPU、NPU)通過先進封裝(如CoWoS、3D堆疊)集成為一個系統級芯片，Chiplet技術可顯著提升計算密度、降低制程工藝依賴。例如，AMD MI300X芯片通過Chiplet集成多個小芯片，算力密度大幅提升;寒武紀推出的異構集成芯片，性能接近更先進制程產品，且成本降低。
中研普華分析，Chiplet技術的成熟將推動AI芯片設計從“單芯片競爭”轉向“系統級競爭”。企業需通過模塊化設計、開放架構與生態合作，縮短開發周期、降低研發成本。例如，芯原股份推出的Chiplet互聯IP，使企業可通過標準化接口實現多芯片互連，推動技術規模化應用。
(三)生態協同：從“硬件競爭”到“全鏈整合”
AI芯片的競爭力不再局限于硬件性能，而是延伸至軟件生態。阿里云推出“魔搭”芯片適配平臺，提供從模型量化、編譯到部署的全流程工具，將算法遷移成本大幅降低;騰訊“紫霄”AI芯片聚焦視頻處理場景，支持超高清視頻實時編碼，已應用于騰訊會議、視頻號等億級用戶產品。
中研普華在報告中強調，AI芯片企業需具備“芯片+框架+應用”的全棧能力，才能構建可持續的競爭優勢。例如，華為昇騰通過“芯片+MindSpore框架”構建全棧生態，實現從硬件到應用的垂直整合;百度飛槳平臺適配多款國產芯片，開發者社區規模龐大，有效緩解CUDA生態依賴。
(一)國際巨頭：技術領先與生態壁壘的雙重優勢
英偉達、英特爾、AMD等國際巨頭憑借技術積累與生態優勢，在AI芯片市場占據主導地位。英偉達通過CUDA生態壟斷訓練市場，其Blackwell架構GPU訂單排期持續;英特爾通過收購Altera等公司加強FPGA領域布局，Gaudi3芯片以低價策略搶占推理市場;AMD則通過MI300系列芯片的算力性價比優勢，在超算中心市場份額大幅提升。
然而，地緣政治與供應鏈風險正在削弱國際巨頭的優勢。美國政府對先進制程設備(如EUV光刻機)的出口限制，導致中國廠商面臨技術封鎖;全球半導體供應鏈的不穩定性(如芯片短缺)也迫使企業建立多元化供應鏈體系。中研普華建議，國際巨頭需通過開放架構、生態合作與本地化生產，應對中國市場的競爭挑戰。
(二)中國廠商：場景深耕與生態共建的差異化路徑
中國AI芯片企業通過場景深耕與生態共建，在特定領域實現突破。華為昇騰系列芯片在智慧城市、工業質檢等領域形成規模替代;寒武紀思元系列芯片在政務云、金融等領域滲透率持續提升;地平線征程系列芯片在自動駕駛領域占據主流地位。
中研普華分析，中國廠商的差異化競爭策略包括：
1. 場景化專精：聚焦智能駕駛、工業質檢、醫療影像等高增長賽道，提供從芯片到算法的全棧解決方案。例如，推想科技的AI診斷芯片覆蓋大量三甲醫院，肺部CT閱片效率大幅提升。
2. 技術顛覆：探索存算一體、光子計算等顛覆性技術，降低對傳統架構的依賴。例如，某企業推出的存算一體芯片，能效比較傳統芯片大幅提升，已在數據中心和邊緣計算場景中實現商用。
3. 生態開放：通過開源架構(如RISC-V)、開放IP核與標準接口，降低設計門檻，推動技術規模化應用。例如，芯原股份推出的Chiplet互聯IP，使企業可通過模塊化設計縮短開發周期。
(一)技術融合：AI與前沿科技的深度耦合
量子計算、神經形態計算等前沿技術將與AI芯片深度融合，推動算力范式革命。量子-經典混合計算芯片結合量子計算的高并行性與經典計算的穩定性，在密碼破解、材料模擬場景中展現指數級加速潛力;神經形態計算芯片模擬人腦神經元的工作原理，在特定場景中可替代傳統架構。
中研普華預測，到2030年，量子計算芯片將占據高端市場一定份額，神經形態計算芯片將在邊緣端、移動端實現規模化應用。企業需通過產學研合作、技術儲備與場景驗證，搶占前沿技術制高點。
(二)場景深化：從“通用算力”到“垂直優化”
AI芯片的應用邊界將持續拓展，覆蓋智能制造、智慧醫療、金融科技等新興領域。在生物醫藥領域，AI芯片加速藥物分子設計與模擬濕試驗，將研發周期大幅壓縮;在能源領域，AI芯片優化電網智能調度，使產品迭代速度大幅提升。
中研普華在報告中指出，場景深化將推動AI芯片從“通用算力”向“垂直優化”轉型。企業需通過場景需求洞察、算法硬件協同優化與生態合作，構建場景化競爭優勢。例如，華為昇騰聯合多家國產芯片企業構建的生態，通過優化算法與硬件協同，將推理成本大幅降低。
(三)全球化布局：從“技術封鎖”到“開放合作”
全球AI芯片競爭呈現“技術封鎖與開放合作”并存態勢。美國通過《芯片與科學法案》限制先進制程設備出口，同時組建“AI芯片聯盟”推動技術標準統一;中國則通過“一帶一路”倡議與東南亞、中東國家開展芯片產能合作，并積極參與國際半導體產業協會(SEMI)標準制定，提升在全球芯片治理中的話語權。
中研普華建議，企業需建立“多元化供應鏈體系”，加強與本土材料設備供應商的合作，提升國產化率。例如，中微半導體刻蝕設備進入先進制程產線，推動國產GPU晶圓產能大幅提升;滬硅產業、立昂微等企業加速硅片國產化，降低對進口材料的依賴。
作為中國產業咨詢領域的領軍機構，中研普華產業研究院通過長期跟蹤研究發現，AI芯片行業的競爭本質是“技術生態×場景需求×政策環境”的三重博弈。我們建議：
· 對政府：完善“政策工具箱”，通過動態監管、財政補貼等手段，推動行業從“規模擴張”向“價值提升”轉型。例如，設立專項資金扶持存算一體、光子計算等前沿技術研發，優化營商環境降低企業運營成本。
· 對企業：把握“國產化、行業化、生態化”三大趨勢，構建“技術+場景+生態”的核心競爭力。例如，針對自動駕駛領域開發異構計算芯片，針對醫療領域開發AI影像分析芯片，同時提供從設計、制造到封測的全流程服務。
· 對投資者：關注具備自主EDA工具、成熟制程供應鏈與場景化專精能力的企業。例如，投資采用Chiplet技術的企業，或布局在量子計算、AIaaS(AI-as-a-Service)領域有技術儲備的初創企業。
中研普華產業咨詢團隊已為多家政府機構、頭部企業提供戰略規劃服務。例如，我們為某省級政府編制的《AI芯片“十五五”發展規劃》，明確提出“建立省級AI芯片創新中心”“培育百家專精特新AI芯片企業”等目標，獲得高度認可。
結語：AI芯片——驅動未來的“數字基石”
2025—2030年，是中國AI芯片行業從“技術追趕”到“全球引領”的關鍵窗口期。市場規模突破萬億元，技術迭代加速，國產替代進入深水區。對于投資者而言，聚焦高算力賽道、場景化專精、技術顛覆者三大方向，選擇具備全棧能力、生態布局完善的企業，將是制勝關鍵。
正如中研普華產業研究院在報告中所言：“AI芯片的競爭，本質是算力生態的競爭。從單點技術突破到全鏈協同創新，中國企業正在書寫從‘追趕者’到‘領跑者’的轉型故事。”在這場技術革命中，唯有那些能精準把握技術趨勢、深度綁定場景需求、并構建開放生態的企業，方能在這場萬億賽道中脫穎而出。
中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。
若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025—2030年全球與中國AI芯片行業市場全景調研及發展前景預測研究報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。
研究院服務號
中研網訂閱號