內容概要：AI加速芯片是面向人工智能算法優化的專用集成電路，通過專用計算單元與并行架構設計，高效處理AI核心計算任務，適配云、邊、端全場景算力需求，是驅動智能時代發展的核心算力引擎。我國出臺多項相關政策，從頂層規劃、技術攻關、生態建設等多維度提供支持，加速行業國產替代與高質量發展。全球范圍內，大模型迭代推動AI產業高速發展，帶動AI加速卡市場快速擴容，云端市場占據主導地位，推理端需求爆發式增長成為新增長引擎。中國作為全球重要市場，AI加速卡需求呈爆發式增長，依托豐富產業生態與模型優勢，訓練用與推理用加速卡需求雙升，推理端增速尤為顯著。未來，中國AI加速芯片行業將聚焦高端技術突破與架構創新，深化自主生態建設，向場景定制化轉型，通過差異化競爭與產業鏈協同，推動國產替代深化，逐步構建全球算力“第二極”。

上市企業：寒武紀（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、摩爾線程（688795.SH）、沐曦股份（688802.SH）、壁仞科技（06082.HK）、天數智芯（09903.HK）

相關企業：深圳市海思半導體有限公司、昆侖芯（北京）科技股份有限公司、平頭哥（上海）半導體技術有限公司、上海燧原科技股份有限公司、深圳市華杰智通科技有限公司、深圳市創信科科技有限公司、北京輝羲智能科技有限公司、福州數據技術研究院有限公司、深圳市衡泰信科技有限公司、北京清微智能科技股份有限公司等等

關鍵詞：AI加速芯片?、人工智能、AI加速卡、訓練芯片、推理芯片、AI加速芯片行業政策、AI加速芯片?發展現狀、AI加速芯片?細分市場、AI加速芯片?發展趨勢

一、AI加速芯片?行業相關概述

AI加速芯片是面向人工智能算法（深度學習、機器學習等）優化的專用集成電路，通過并行計算架構、專用計算單元（如張量核、NPU）設計，高效處理矩陣運算、向量運算等AI核心計算任務，在算力、功耗、延遲上實現對通用CPU的數倍至數十倍提升，適配云端訓練、邊緣推理、終端部署等全場景AI算力需求。

AI加速芯片按技術架構主要分為GPU、ASIC、FPGA三類：GPU通用性強、生態成熟，適合大規模AI訓練；ASIC為專用定制芯片，算力與能效最優，多用于云端與終端推理；FPGA可靈活編程，適配邊緣與算法迭代場景。按功能場景可分為訓練芯片和推理芯片，按部署位置可分為云端、邊緣、終端芯片。

中國AI加速芯片行業發展大致可分為四個階段：2015年以前基本處于技術空白、完全依賴進口的狀態；2016—2018年進入自主起步期，寒武紀、華為、百度等先后推出首款云端與終端AI芯片，實現從0到1突破；2019—2022年在外部環境與政策推動下進入國產替代加速期，華為昇騰、寒武紀思元等產品規模化落地，生態逐步完善；2023年至今，受大模型算力需求與高端芯片管制影響，行業邁入高端算力攻堅階段，國產訓練芯片、集群方案與全棧生態快速迭代，向自主可控、高性能、規模化商用方向加速推進。

二、中國AI加速芯片?行業政策

AI加速芯片是驅動智能時代的核心算力引擎，其發展正從通用走向“架構-場景”深度協同的多元化路徑。近年來，我國相繼出臺《關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》《關于推動未來產業創新發展的實施意見》《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》《“人工智能+制造”專項行動實施意見》等政策，從頂層戰略規劃、算力基礎設施建設、核心技術攻關、產業融合應用、產業鏈安全可控等維度構建全周期支持體系，明確高端訓練與推理芯片、先進架構、軟硬協同與規?；涞氐陌l展方向，為AI加速芯片行業提供穩定政策預期、引導資源集聚、加速國產替代與生態完善，有力支撐行業向自主可控、高性能、高能效、場景化方向高質量發展。

相關報告：智研咨詢發布的《中國AI加速芯片行業市場運行態勢及發展潛力研判報告》

三、全球及中國AI加速芯片?行業發展現狀分析

從GPT到各類國產大模型的快速迭代，人工智能技術已在自然語言處理、深度學習、神經網絡等核心領域實現突破性進展。當前人工智能產業整體發展速度顯著提升，大模型的泛化能力與跨場景遷移能力持續增強，使其在多行業規?；瘧贸蔀榭赡?，并由此形成更強的規模效應與經濟性。底層算力芯片、基礎設施與上層通用大模型能力的同步升級，不斷拓寬人工智能的應用邊界與滲透深度，推動產業基礎能力與場景應用形成正向循環，共同驅動全球AI產業進入高速發展階段。

全球人工智能市場保持強勁增長，成為各行業智能化轉型的核心動力。在技術創新深化與應用場景持續拓展的雙重驅動下，全球企業對人工智能領域的投入持續加大。IDC預測，2025年全球2000強企業將把超過40%的IT預算投向人工智能相關項目，以推動產品與流程創新并實現營收增長；花旗研究數據顯示，全球人工智能資本支出規模將從2024年的0.2萬億美元增長至2028年的1.4萬億美元，年均復合增長率超過50%，彰顯出全球智能化升級的堅定趨勢。

云端AI芯片通常以AI加速卡形式銷售，或進一步集成于智算中心、算力集群面向客戶交付。全球互聯網巨頭、AI大模型廠商持續提升人工智能相關資本開支，直接帶動AI加速卡市場規模快速擴張。數據顯示，2024年全球AI加速卡市場規模已達到1190.28億美元；在人工智能技術持續演進與數字基礎設施加快完善的背景下，AI商業化落地節奏將進一步加快，預計2028年全球AI加速卡市場規模將攀升至5257.70億美元，保持高速增長態勢。

作為全球最重要的人工智能市場之一，中國AI加速卡需求呈現爆發式增長。市場規模從2020年的122.54億元增長至2024年的2164.77億元，年均復合增長率高達105.01%；預計2028年將達到11076.46億元，2024—2028年復合增長率為50.40%，屆時中國市場需求將占全球近30%。這一高增長主要來自AI大模型訓練與推理帶來的旺盛算力需求，使AI加速卡成為數據中心算力升級的核心硬件；同時，國家持續出臺產業支持政策與“東數西算”工程的深入推進，進一步加速算力基礎設施建設，為國內AI加速卡市場提供持續增長動力。

四、全球及中國AI加速芯片細分市場分析

按部署位置劃分，AI加速卡主要分為云端與邊緣端兩大細分領域，其中云端市場占據絕對主導地位。云端AI加速卡核心應用于數據中心、云端服務器等場景，承擔大模型訓練、大規模推理等核心算力任務，隨著全球互聯網廠商、AI企業對數據中心的投入持續加大，其市場規模實現快速擴容。數據顯示，全球AI加速卡云端應用市場規模將從2024年的1078.66億美元增長至2028年的4523.96億美元，復合增長率達43.11%，長期占據全球AI加速卡整體市場規模的80%以上，成為驅動行業增長的核心支柱。

在AI技術持續迭代的推動下，推理端算力需求迎來爆發式增長，成為AI加速卡市場的新增長引擎。DeepSeek系列等大模型的推出與優化，不僅大幅提升了開源模型的性能，更有效降低了AI軟硬件的使用成本，加速了人工智能技術在各行業的商業化落地，進而帶動推理端算力需求持續攀升。預計到2028年，全球推理用AI加速卡市場規模將從2024年的476.11億美元增長至3256.18億美元，復合增長率高達61.71%，顯著高于整體AI加速卡市場的平均增速，充分體現出推理環節在實際應用部署中的巨大市場潛力。

中國市場方面，依托DeepSeek等模型性價比的持續提升，疊加國內豐富的產業生態與成熟的流量優勢，AI應用實現多領域規?；l展，進一步拉動推理用與訓練用AI加速卡需求雙增長。其中，互聯網廠商憑借龐大的存量客戶群體，其推出的各類AI應用上線后即形成大規模推理算力需求，且隨著用戶粘性提升，需求規模將持續擴大；同時，DeepSeek、千問等主流AI模型的開源化發展，降低了非頭部廠商的模型預訓練投入，推動推理算力需求在整體算力中的占比持續提升。從市場規模來看，2020-2024年中國訓練用AI加速卡市場復合增速達97.95%，預計2028年將達到2990.64億元；推理用AI加速卡增速更為迅猛，同期年均增速達111.06%，未來四年將以59.41%的高增速擴張至8085.82億元，屆時占中國AI加速卡整體市場比重將超過70%。

五、中國AI加速芯片?行業發展趨勢分析

中國AI加速芯片行業未來將以高端技術突破與架構創新為核心，在外部環境倒逼下聚焦先進制程、集群互聯等關鍵領域攻堅，依托存算一體、Chiplet等新興技術突破發展瓶頸，推動產品從“能用”向“好用”升級；同時持續深化自主生態建設，加大軟件工具鏈研發力度，推動“芯片-模型”雙向適配，聯動產業鏈上下游構建自主可控的產業閉環；此外，行業將向場景定制化轉型，頭部企業布局全場景，中小企業深耕細分賽道，依托差異化競爭拓展應用邊界，在政策引導與市場需求驅動下，實現國產替代深化與行業高質量發展，逐步構建全球算力“第二極”。具體發展趨勢如下：

1、高端突破與架構創新并行，破解核心技術壁壘

未來中國AI加速芯片行業將以高端算力突破為核心，同時依托架構創新實現彎道超車。外部技術封鎖倒逼國產芯片擺脫對傳統路徑的依賴，在先進制程替代、高端算力集群互聯等領域持續攻堅，推動產品從“能用”向“好用”升級。存算一體、Chiplet異構封裝等新興技術將逐步落地，有效突破內存墻、互聯墻等瓶頸，提升芯片能效比與算力密度。頭部企業將持續推進全棧自研，優化核心計算單元與指令集設計，同時聯合科研機構布局類腦計算等前沿方向，構建差異化技術優勢，逐步縮小與國際頂尖水平的差距。

2、生態建設常態化，構建自主可控的產業閉環

生態競爭將成為行業發展的核心賽道，國產AI加速芯片將逐步打破海外生態壟斷，構建自主可控的產業閉環。芯片企業將加大軟件工具鏈研發投入，完善自研編譯器、深度學習框架適配能力，降低開發者遷移門檻，推動工具鏈從“可用”向“易用”迭代。同時，國產芯片將與國產大模型深度協同，實現“芯片-模型”雙向適配與優化，形成協同發展的良性循環。此外，產業鏈上下游將加強聯動，推動IP核、EDA工具、晶圓代工等上游環節自主突破，培育規模化開發者社區，夯實生態發展根基，提升產業整體抗風險能力。

3、場景深度適配，差異化競爭格局持續深化

行業發展將從通用型芯片向場景定制化轉型，差異化競爭格局逐步凸顯。隨著AI技術在各行業的深度滲透，不同場景對芯片的算力、功耗、成本需求呈現多元化特征，自動駕駛、工業互聯、邊緣智能等垂直場景將成為定制化芯片的核心發力點。頭部企業將聚焦全場景布局，鞏固核心領域優勢，中小企業則將聚焦細分賽道，打造場景專用芯片，形成互補發展的產業格局。同時，政策引導與市場需求將推動國產芯片在政務、金融、醫療等關鍵領域實現規?；娲劳行詢r比優勢拓寬應用邊界，推動AI算力向普惠化方向發展。

以上數據及信息可參考智研咨詢（jwnclean.com）發布的《中國AI加速芯片行業市場運行態勢及發展潛力研判報告》。智研咨詢是中國領先產業咨詢機構，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業動態。