前言：AI浪潮下互聯(lián)網(wǎng)和智算中心算力需求持續(xù)旺盛，帶動國內(nèi)AI 芯片市場快速增長。AI芯片中GPU的高效并行處理能力使其成為AI芯片首選，但隨著計(jì)算繁重化及特定化，F(xiàn)PGA及ASIC將成市場關(guān)注重點(diǎn)。美國芯片出口管制政策加碼推動AI芯片國產(chǎn)化進(jìn)程，行業(yè)呈現(xiàn)梯隊(duì)化競爭格局。
一、AI算力規(guī)模擴(kuò)大，帶動國內(nèi)AI芯片市場快速增長
根據(jù)觀研報(bào)告網(wǎng)發(fā)布的《中國AI芯片行業(yè)發(fā)展深度分析與投資前景研究報(bào)告（2025-2032年）》顯示，AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊。AI浪潮下互聯(lián)網(wǎng)和智算中心算力需求持續(xù)旺盛，帶動國內(nèi)AI 芯片市場快速增長。
根據(jù)數(shù)據(jù)，2020-2024年我國AI算力規(guī)模由134.2 EFLOPS增長至725.3 EFLOPS，CAGR為52.5%；我國AI芯片市場規(guī)模由190.6億元增長至1405.9億元，CAGR為64.8%。
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
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二、GPU為主流AI芯片，FPGA及ASIC將成市場關(guān)注重點(diǎn)
根據(jù)設(shè)計(jì)和應(yīng)用特性，AI芯片分為GPU、FPGA以及ASIC（包括NPU、ASSP）三大類。
GPU擁有強(qiáng)大的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，此前主要用來處理圖像。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，GPU一舉成為AI領(lǐng)域的利器。GPU主要被應(yīng)用于2D和3D圖形的計(jì)算和處理，因?yàn)檫@些任務(wù)通常涉及到大量的矩陣運(yùn)算，雖然計(jì)算量大，但非常適合并行處理。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，GPU的應(yīng)用范圍已經(jīng)擴(kuò)展到了更廣泛的領(lǐng)域，特別是在需要進(jìn)行大量重復(fù)計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等，GPU的高效并行處理能力使其成為首選的計(jì)算平臺。2023年我國GPU芯片占AI芯片的比重高達(dá)85%。
FPGA是現(xiàn)場可編程門陣列，是一種半定制集成電路，可以滿足不同的設(shè)計(jì)，具有較高的靈活性，非常適用于AI推理階段。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算和自動駕駛等領(lǐng)域的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)處理任務(wù)日益繁重，對芯片的計(jì)算效率、計(jì)算能力和功耗比提出了更高要求，F(xiàn)PGA迎來機(jī)遇。
ASIC則是專用集成電路，是為了滿足特定需求而開發(fā)的芯片。與GPU人工智能芯片相比，ASIC具有功耗較低、體積更小、成本更低等優(yōu)勢。尤其是在執(zhí)行特定的任務(wù)時(shí)，ASIC就可以兼顧效率和成本，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的解決方案。近期AI技術(shù)熱點(diǎn)逐漸由預(yù)訓(xùn)練向推理傾斜，這就需要由多種定制芯片來完成，未來ASIC將扮演著更加重要的角色。
數(shù)據(jù)來源：觀研天下數(shù)據(jù)中心整理
三、美國芯片出口管制政策加碼推動AI芯片國產(chǎn)化進(jìn)程，梯隊(duì)化競爭格局明顯
隨著美國芯片出口管制政策持續(xù)加碼，英偉達(dá)主力 AI 芯片出口中國大陸受限，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠等下游客戶為防止出現(xiàn)芯片斷供風(fēng)險(xiǎn)，逐步轉(zhuǎn)向采購國產(chǎn)芯片或自研 AI 芯片，推動 AI 芯片國產(chǎn)化率快速提升。
美國芯片出口管制政策
| 頒布時(shí)間 | 生效時(shí)間 | 政策 | 頒布機(jī)構(gòu) | 指標(biāo) | 管制范圍 | 涉及AI 芯片 |
| 2022.10.7 | 2022.10.21 | 出口管理?xiàng)l例（更新） | 美國商務(wù)部 | 總處理性能（TPP）、I/O 帶寬 | TPP ≥ 4800 且I/O 帶寬≥600GB/s | A100、H100、MI250等 |
| 2023.10.17 | 2023.11.17 | 出口管理?xiàng)l例（更新） | 美國商務(wù)部 | 總處理性能（TPP）、性能密度（PD） | 禁止：1）TPP≥4800 或2）TPP≥1600 且 PD≥5.92受限：1）2400≤TPP＜4800且 1.6≤PD＜5.92 或2）TPP≥1600 且 3.2≤PD＜5.92 | A800、H800、RTX4090、MI250X、MI300X等 |
| 2024 | 2024.4.4 | 出口管理?xiàng)l例（更新） | 美國商務(wù)部 | - | AI 芯片出口限制同樣適用于內(nèi)載此類芯片的所有電子設(shè)備 | - |
資料來源：觀研天下整理
我國AI 芯片行業(yè)呈現(xiàn)梯隊(duì)化競爭格局。第一梯隊(duì)廠商成立時(shí)間較早，產(chǎn)品迭代速度較快，在產(chǎn)品性能和量產(chǎn)規(guī)模方面保持領(lǐng)先，代表包括華為昇騰、海光信息、寒武紀(jì)、百度昆侖芯等。其中，華為昇騰 910B 已經(jīng)基本對標(biāo)英偉達(dá)A100，成為互聯(lián)網(wǎng)廠商國產(chǎn)訓(xùn)練芯片的首選，而海光信息、寒武紀(jì)、昆侖芯等的新一代主力產(chǎn)品深算三號、思元590、昆侖芯三代等未來也將成為昇騰 910B 的有力競爭者。
第二梯隊(duì)廠商大多成立于 2019-2021 年前后，代表包括壁仞科技、天數(shù)智芯、沐曦等，這類廠商以 AI 芯片起家，目前已擁有上市的產(chǎn)品，但主力產(chǎn)品仍以推理卡為主，訓(xùn)練卡在產(chǎn)品成熟度和規(guī)?；涞胤矫媾c第一梯隊(duì)廠商存在差距。
第三梯隊(duì)包括起步不久的 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè)以及特定行業(yè)的AI 芯片廠商，目前這類廠商仍處于芯片設(shè)計(jì)、流片等早期階段，或者產(chǎn)品僅用于特定行業(yè)，產(chǎn)品量產(chǎn)規(guī)模較小。
資料來源：觀研天下整理（zlj）
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