AI算力規模擴大帶動我國AI芯片行業高增 FPGA及ASIC將成市場關注重點

2025-03-28 10:16

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前言：AI浪潮下互聯網和智算中心算力需求持續旺盛，帶動國內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，但隨著計算繁重化及特定化，FPGA及ASIC將成市場關注重點。美國芯片出口管制政策加碼推動AI芯片國產化進程，行業呈現梯隊化競爭格局。

一、AI算力規模擴大，帶動國內AI芯片市場快速增長

根據觀研報告網發布的《中國AI芯片行業發展深度分析與投資前景研究報告（2025-2032年）》顯示，AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊。AI浪潮下互聯網和智算中心算力需求持續旺盛，帶動國內AI 芯片市場快速增長。

根據數據，2020-2024年我國AI算力規模由134.2 EFLOPS增長至725.3 EFLOPS，CAGR為52.5%；我國AI芯片市場規模由190.6億元增長至1405.9億元，CAGR為64.8%。

數據來源：觀研天下數據中心整理

二、GPU為主流AI芯片，FPGA及ASIC將成市場關注重點

根據設計和應用特性，AI芯片分為GPU、FPGA以及ASIC（包括NPU、ASSP）三大類。

GPU擁有強大的浮點運算能力，此前主要用來處理圖像。隨著深度學習的發展，GPU一舉成為AI領域的利器。GPU主要被應用于2D和3D圖形的計算和處理，因為這些任務通常涉及到大量的矩陣運算，雖然計算量大，但非常適合并行處理。隨著大數據和人工智能技術的快速發展，GPU的應用范圍已經擴展到了更廣泛的領域，特別是在需要進行大量重復計算的數據挖掘領域，如機器學習和深度學習等，GPU的高效并行處理能力使其成為首選的計算平臺。2023年我國GPU芯片占AI芯片的比重高達85%。

FPGA是現場可編程門陣列，是一種半定制集成電路，可以滿足不同的設計，具有較高的靈活性，非常適用于AI推理階段。隨著機器學習、邊緣計算和自動駕駛等領域的快速發展，數據處理任務日益繁重，對芯片的計算效率、計算能力和功耗比提出了更高要求，FPGA迎來機遇。

ASIC則是專用集成電路，是為了滿足特定需求而開發的芯片。與GPU人工智能芯片相比，ASIC具有功耗較低、體積更小、成本更低等優勢。尤其是在執行特定的任務時，ASIC就可以兼顧效率和成本，實現更優的解決方案。近期AI技術熱點逐漸由預訓練向推理傾斜，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。

數據來源：觀研天下數據中心整理

三、美國芯片出口管制政策加碼推動AI芯片國產化進程，梯隊化競爭格局明顯

隨著美國芯片出口管制政策持續加碼，英偉達主力 AI 芯片出口中國大陸受限，國內互聯網大廠等下游客戶為防止出現芯片斷供風險，逐步轉向采購國產芯片或自研 AI 芯片，推動 AI 芯片國產化率快速提升。

美國芯片出口管制政策

頒布時間	生效時間	政策	頒布機構	指標	管制范圍	涉及AI 芯片
2022.10.7	2022.10.21	出口管理條例（更新）	美國商務部	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	出口管理條例（更新）	美國商務部	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	出口管理條例（更新）	美國商務部	-	AI 芯片出口限制同樣適用于內載此類芯片的所有電子設備	-

資料來源：觀研天下整理

我國AI 芯片行業呈現梯隊化競爭格局。第一梯隊廠商成立時間較早，產品迭代速度較快，在產品性能和量產規模方面保持領先，代表包括華為昇騰、海光信息、寒武紀、百度昆侖芯等。其中，華為昇騰 910B 已經基本對標英偉達A100，成為互聯網廠商國產訓練芯片的首選，而海光信息、寒武紀、昆侖芯等的新一代主力產品深算三號、思元590、昆侖芯三代等未來也將成為昇騰 910B 的有力競爭者。

第二梯隊廠商大多成立于 2019-2021 年前后，代表包括壁仞科技、天數智芯、沐曦等，這類廠商以 AI 芯片起家，目前已擁有上市的產品，但主力產品仍以推理卡為主，訓練卡在產品成熟度和規?；涞胤矫媾c第一梯隊廠商存在差距。

第三梯隊包括起步不久的 AI 芯片初創企業以及特定行業的AI 芯片廠商，目前這類廠商仍處于芯片設計、流片等早期階段，或者產品僅用于特定行業，產品量產規模較小。