报告发布方：中金企信国际咨询

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A.需求场景：对于大模型的计算需求，人工智能芯片在云端、边缘端和终端设备中均有广泛应用，该三种应用领域与不同的大模型需求场景密切相关，对于人工智能芯片的计算能力和功耗等特性有着不同要求。从需求场景来看，人工智能芯片主要应用于大模型“训练”和“推理”两个阶段，其中训练阶段也可以细分为“预训练”和“后训练”阶段：

预训练阶段基于大量数据训练模型，不断调整和优化模型参数并进行大规模、反复的迭代计算，以实现最小化预测误差。预训练阶段模型将学习大量无标注或弱标注数据，使其模仿人类语言构成训练数据集，进而具备各场景通用的生成能力、形成通用大模型。预训练阶段涉及大量模型参数，同时需要构建大规模智算集群对庞大数据集进行密集矩阵运算，因此训练芯片更注重计算能力和互连通信能力，并应具备较好的通用性以便完成不同深度学习任务。后训练阶段也称微调、优化阶段，在预训练阶段形成的通用大模型的基础上学习小规模行业或特定领域专业知识，通常需要借助有标注的专业数据集针对模型输出层参数进行微调或优化（如量化、剪枝），通过强化学习等方式强化模型对特定领域的生成能力。后训练阶段的计算量不如预训练阶段大，但随着模型应用对特定领域知识的需求提升及强化学习等技术发展，后训练阶段在整个模型训练过程中的比重将逐步提升。

整个训练阶段结束以后，人工智能模型已经建立完毕，已可用于推理阶段。推理阶段是使用训练好的模型对新输入数据进行预测、推理或分析的过程。推理阶段的算力需求量与人工智能应用的调用量相关，当部署在云端时，推理芯片需要处理大规模数据和复杂任务的场景，对计算能力要求较高；当部署在边缘端或终端时，推理芯片更加注重综合性能水平，其中单位功耗、时延等都是衡量推理芯片性能的重要考量因素。

凭借高算力门槛，国际领先厂商英伟达的产品一直以来都是人工智能训练端的首选。而推理端（尤其是边缘端、终端推理）对芯片性能要求较训练端低，因此推理芯片市场百花齐放，各类芯片均占有一席之地。从需求结构来看，在人工智能技术探索阶段，算力需求主要来源于模型训练，因而目前训练需求在人工智能领域占据主要地位，但从中长期来看，随着训练模型的完善与成熟，人工智能推理应用有望大规模落地，推动推理阶段占比不断提升。

由于中国人工智能芯片市场起步较晚，国产厂商通常从门槛相对较低的推理端切入市场，目前已取得阶段性成果；而训练端的国产替代率仍相对较低。在海外高性能芯片出口管制不断升级的背景下，拥有高性能计算能力、产品可有效应用于训练端的国产GPU厂商将充分受益于国产替代。

B.市场规模：中金企信数据显示，2024年全球人工智能服务器市场规模预计为1,251亿美元，2025年将增至1,587亿美元，2028年有望达到2,227亿美元。根据中金企信数据，2024年全球人工智能芯片市场规模约为732.7亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加快落地，推动人工智能芯片市场高速增长，预计2030年全球人工智能芯片市场规模将达到3,360.7亿美元。

在国际地缘政治加剧的背景下，中国加快了智能算力领域的战略布局，国内智算中心的快速建设推动了人工智能芯片的需求不断抬升。中金企信数据显示，2024年中国加速计算服务器市场规模达到221亿美元，同比2023年增长134%；到2029年，中国加速计算服务器市场规模将超过千亿美元。中金企信数据预测，2025年中国人工智能芯片市场规模将增长至1,530亿元，2020年至2025年复合增长率达53%。中国作为全球人工智能芯片市场的重要参与者，预计将与全球人工智能芯片市场同频共振，成长空间巨大。作为人工智能芯片中占比最高的GPU芯片，可以预见其在人工智能计算领域具有广阔的发展前景。

3）人工智能芯片技术路径：由于人工智能行业处于快速发展期，人工智能算法尚在不断开展前沿技术探索，因此也涌现了处理不同人工智能任务的芯片。人工智能芯片存在不同的技术路径和分类标准，目前尚无统一的划分标准。

通用型芯片（GPU）具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，可覆盖人工智能领域多元化应用场景，是目前主流的人工智能芯片计算架构。根据中金企信数据，2024年中国加速服务器市场中GPU服务器依然是主导地位，占据70%的市场份额。从海外大模型厂商的算力布局来看，专用型芯片厂商如谷歌的整体算力储备中大部分算力芯片依然为GPU架构。

通用型芯片（GPU）在人工智能场景具有比较优势，主要系：1）专用型芯片的设计目的是针对特定场景进行优化，其在更多维的计算类型和场景中适应性较低，通用性能不足。考虑到人工智能算法正处于不断发展演进的过程，模型结构并未固化，大模型的迭代速度持续加快、迭代创新日趋频繁，算子也随之快速变化，通用型芯片相较专用型芯片能更高效适应算法快速更迭的环境。2）在云端，服务器需要服务下游不同的应用场景，客户快速迁移、大规模复制的能力更为关键，因此对人工智能芯片的通用性和灵活性要求较高。随着云端智算集群的需求快速扩张以及后训练、推理等阶段新模型结构的快速演变，具有更强通用性、灵活性和可扩展性优势的GPU架构仍将是未来主流的人工智能芯片技术路径之一。

（2）图形GPU在桌面端及游戏端的应用：计算机的图形处理任务主要由显卡承担。近年来大型3A游戏和专业图形渲染等应用领域不断提高对图形处理能力的要求，图形GPU作为显卡的核心部件，下游市场对其需求亦稳步提升。根据中金企信数据，2024年全球独立显卡出货量为3,470万张，相较去年同期同比增长12%。

游戏市场是传统意义上图形GPU的主要应用场景，GPU设计之初即专门用于加速特定3D渲染任务。当前全球游戏玩家数量较为稳定，相应维持了图形GPU的市场规模。随着大规模开放世界、3A级大作等新一代游戏不断推出，游戏玩家对高质量游戏画质、超高图像帧率、全景光线追踪等需求不断提升，需要更高性能的图形GPU在特殊渲染算法等性能方面提供支持。GPU配置也成为游戏用户在选择笔记本电脑/主机过程中优先考虑的性能指标，进一步引发玩家换机需求，预计将为图形GPU行业带来新动能。

专业图像及视频渲染是图形GPU的重要应用场景，国内虚拟现实、美术设计、建筑设计、工程设计、影视动画等应用专业图形渲染技术的细分领域正在平稳发展。中金企信数据显示，2024年国内图形渲染软件市场规模达到84.3亿美元，预计2024-2029年复合增长率为9.6%。图形渲染软件借助高性能GPU提升图形处理能力，以支撑渲染技术的应用，因而为图形GPU市场贡献了稳定的市场需求。

第1章 人工智能芯片简介

1.1 人工智能芯片定义

1.2 人工智能芯片市场发展概述

1.3 人工智能芯片行业发展成熟度

第2章 全球和中国人工智能芯片行业发展分析

2.1 人工智能芯片行业所处阶段

2.1.1 人工智能芯片行业发展周期分析

2.1.2 人工智能芯片行业市场成熟度分析

2.2 2020-2032年人工智能芯片行业市场规模统计及预测

2.2.1 2020-2032年全球人工智能芯片行业市场规模统计及预测

2.2.2 2020-2032年中国人工智能芯片行业市场规模统计及预测

2.3 市场环境对人工智能芯片行业影响分析

第3章 人工智能芯片行业发展问题分析

3.1 人工智能芯片行业现有问题

3.1.1 国内外差异比较

3.1.2 主要问题

3.1.3 制约因素

3.2 人工智能芯片行业发展策略分析

3.3 人工智能芯片行业发展可预见问题及对策

第4章 全球主要地区人工智能芯片行业市场分析

4.1 全球主要地区人工智能芯片行业销量、销售额分析

4.2 全球主要地区人工智能芯片行业销售额份额分析

4.3 北美地区人工智能芯片行业市场分析

4.3.1 北美地区人工智能芯片行业市场销量、销售额分析

4.3.2 北美地区人工智能芯片行业市场地位

4.3.3 北美地区人工智能芯片行业市场SWOT分析

4.3.4 北美地区人工智能芯片行业市场潜力分析

4.3.5 北美地区主要国家竞争分析

4.3.6 北美地区主要国家市场分析

4.3.6.1 美国人工智能芯片市场销量、销售额和增长率

4.4 欧洲地区人工智能芯片行业市场分析

4.4.1 欧洲地区人工智能芯片行业市场销量、销售额分析

4.4.2 欧洲地区人工智能芯片行业市场地位

4.4.3 欧洲地区人工智能芯片行业市场SWOT分析

4.4.4 欧洲地区人工智能芯片行业市场潜力分析

4.4.5 欧洲地区主要国家竞争分析

4.4.6 欧洲地区主要国家市场分析

4.4.6.1 德国人工智能芯片市场销量、销售额和增长率

4.5 亚太地区人工智能芯片行业市场分析

4.5.1 亚太地区人工智能芯片行业市场销量、销售额分析

4.5.2 亚太地区人工智能芯片行业市场地位

4.5.3 亚太地区人工智能芯片行业市场SWOT分析

4.5.4 亚太地区人工智能芯片行业市场潜力分析

4.5.5 亚太地区主要国家竞争分析

4.5.6 亚太地区主要国家市场分析

4.5.6.1 中国人工智能芯片市场销量、销售额和增长率

4.5.6.2 日本人工智能芯片市场销量、销售额和增长率

第5章 全球和中国人工智能芯片行业的进出口数据分析

5.1 全球人工智能芯片行业进口国分析

5.2 全球人工智能芯片行业出口国分析

5.3 中国人工智能芯片行业进出口分析

5.3.1 中国人工智能芯片行业进口分析

5.3.1.1 中国人工智能芯片行业整体进口情况

5.3.1.2 中国人工智能芯片行业进口产品结构

5.3.2 中国人工智能芯片行业出口分析

5.3.2.1 中国人工智能芯片行业整体出口情况

5.3.2.2 中国人工智能芯片行业出口产品结构

5.3.3 中国人工智能芯片行业进出口对比

第6章 全球和中国人工智能芯片行业主要类型市场规模分析

6.1 全球人工智能芯片行业主要类型市场规模分析

6.1.1 全球人工智能芯片行业各产品销量、市场份额分析

6.1.2 全球人工智能芯片行业各产品销售额、市场份额分析

6.1.2.1 2020-2025年全球人工智能芯片行业细分类型销售额统计

6.1.2.2 2020-2025年全球人工智能芯片行业各产品销售额份额占比分析

6.1.3 2020-2025年全球人工智能芯片行业各产品价格走势

6.2 中国人工智能芯片行业主要类型市场规模分析

6.2.1 中国人工智能芯片行业各产品销量、市场份额分析

6.2.1.1 2020-2025年中国人工智能芯片行业细分类型销量统计

6.2.1.2 2020-2025年中国人工智能芯片行业各产品销量份额占比分析

6.2.2 中国人工智能芯片行业各产品销售额、市场份额分析

6.2.2.1 2020-2025年中国人工智能芯片行业细分类型销售额统计

6.2.2.2 2020-2025年中国人工智能芯片行业各产品销售额份额占比分析

6.2.2.3 中国人工智能芯片产品价格走势分析

6.2.3 2020-2025年中国人工智能芯片行业各产品价格走势

第7章 全球和中国人工智能芯片行业主要应用领域市场分析

7.1 全球人工智能芯片行业应用领域分析

7.1.1 全球人工智能芯片在各应用领域销量、市场份额分析

7.1.2 全球人工智能芯片在各应用领域销售额、市场份额分析

7.1.2.1 2020-2025年全球人工智能芯片行业主要应用领域销售额统计

7.1.2.2 2020-2025年全球人工智能芯片在各应用领域销售额份额占比分析

7.2 中国人工智能芯片行业应用领域分析

7.2.1 中国人工智能芯片在各应用领域销量、市场份额分析

7.2.1.1 2020-2025年中国人工智能芯片行业主要应用领域销量统计

7.2.1.2 2020-2025年中国人工智能芯片在各应用领域销量份额占比分析

7.2.2 中国人工智能芯片在各应用领域销售额、市场份额分析

7.2.2.1 2020-2025年中国人工智能芯片行业主要应用领域销售额统计

7.2.2.2 2020-2025年中国人工智能芯片在各应用领域销售额份额占比分析

第8章 全球人工智能芯片行业运营形势分析

8.1 全球人工智能芯片价格走势分析

8.2 全球人工智能芯片行业经济水平分析

8.2.1 行业盈利能力分析

8.2.2 行业发展潜力分析

8.3 全球人工智能芯片行业市场痛点及发展重点

第9章 全球人工智能芯片行业企业竞争分析

9.1 全球各地区人工智能芯片企业分布情况

9.2 全球人工智能芯片行业市场集中度分析

9.3 全球人工智能芯片行业企业竞争格局分析

9.3.1 近三年全球人工智能芯片行业前十企业销量统计

9.3.2 全球人工智能芯片行业重点企业销量份额分析

9.3.3 近三年全球人工智能芯片行业前十企业销售额统计

9.3.4 全球人工智能芯片行业重点企业销售额份额分析

第10章 人工智能芯片行业“十五五”规划研究

10.1 “十五五”人工智能芯片行业发展回顾

10.1.1“十五五”人工智能芯片行业运行情况

10.1.2“十五五”人工智能芯片行业发展特点

10.1.3“十五五”人工智能芯片行业发展成就

10.2 人工智能芯片行业“十五五”总体规划

10.2.1人工智能芯片行业“十五五”规划纲要

10.2.2人工智能芯片行业“十五五”规划指导思想

10.2.3人工智能芯片行业“十五五”规划主要目标

10.3“十五五”规划解读

10.3.1“十五五”规划的总体战略布局

10.3.2“十五五”规划对经济发展的影响

10.3.3“十五五”规划的主要精神解读

10.4 “十五五”区域产业发展分析

10.4.1“十五五”区域发展态势与存在问题

10.4.2“十五五”我国区域政策的基本走向

10.4.3“十五五”区域产业布局与产业转移

10.5“十五五”时期人工智能芯片行业热点问题研究

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