市场规模预测

根据德勤报告，2025年全球AI芯片市场规模预计超过1500亿美元，2027年将增至4000亿美元。而其他机构（如搜狐相关分析）则预测2025年市场规模约为919.6亿美元，年均增长率25.6%-33%。差异可能源于统计口径（如是否包含边缘设备芯片等）。

1. 技术路线与市场定位

• GPU
• 代表厂商：英伟达、AMD、壁仞科技
• 特点：通用性强，生态成熟。
• ASIC
• 代表厂商：谷歌TPU、寒武纪
• 特点：专用场景效率高。
• 类脑芯片
• 代表厂商：IBM TrueNorth
• 特点：低功耗，但生态待完善。
• 边缘AI
• 代表厂商：地平线、Hailo
• 特点：低功耗、高能效比。

2. 美国企业

• NVIDIA（英伟达）
• A100/H100 GPU：基于Ampere/Hopper架构，支持大规模AI训练与推理，适用于数据中心和超算。
• Jetson系列（如Jetson AGX Orin）：面向边缘计算和机器人场景的低功耗AI芯片。

• 技术特点：CUDA生态优势，兼容性强，广泛用于深度学习。

• AMD

• 代表产品：Instinct MI300系列：首款CPU+GPU异构芯片，专为生成式AI和高性能计算优化。
• 定位：挑战英伟达在数据中心市场的主导地位。

• Intel（英特尔）
• Habana Gaudi/Gaudi2：针对AI训练的ASIC芯片，对标英伟达A100。
• Movidius VPU：面向边缘端的视觉处理芯片（如无人机、安防摄像头）。
• Google

• 代表产品：TPU v4：专用ASIC芯片，支撑Google Cloud AI服务，擅长大规模矩阵运算。

• Cerebras Systems

• 代表产品：Wafer Scale Engine（WSE-3）：基于整片晶圆的超大芯片，专攻大模型训练，算力达百亿亿次级别。

• Groq

• 代表产品：LPU（Language Processing Unit）：低延迟推理芯片，专为生成式AI（如LLM）优化。

3. 中国企业

• 华为（海思）
• 代表产品：昇腾（Ascend）910/310：基于达芬奇架构，支持全场景AI（云边端），算力达256 TFLOPS。
• 寒武纪（Cambricon）
• 代表产品：思元（MLU）590：7nm制程，支持千卡集群训练，对标英伟达A100。
• 地平线（Horizon Robotics）
• 代表产品：征程（Journey）系列（如J5）：面向自动驾驶的BPU架构，算力达128 TOPS。
• 壁仞科技（Biren）
• 代表产品：BR100系列：7nm通用GPU，算力超越英伟达A100，主攻数据中心市场。
• 天数智芯（Iluvatar）
• 代表产品：智铠（Big Island）系列：通用GPU，兼容CUDA生态，支持AI训练与图形渲染。
• 摩尔线程（Moore Threads）
• 代表产品：MTT S系列：国产全功能GPU，支持AI加速和图形渲染。
• 沐曦

• 曦思® N系列：AI推理
• 曦云® C系列：大模型训练
• 曦彩® G系列：图形渲染

• 燧原科技

• 云燧 T1x/T2x：训练
• 云燧 i1x/i2x：推理
• 架构：自研GCU-CARA架构

• 其他动态：DeepSeek：据透露正加速自研AI芯片布局，招募芯片设计人才。

4. 其他新兴玩家

• 特斯拉（Tesla）
• 代表产品：Dojo D1芯片：支持自动驾驶视频数据训练。
• Meta（Facebook）
• 研发方向：MTIA（Meta Training & Inference Accelerator）：优化推荐系统。
• Amazon
• 代表产品：Inferentia/Trainium：通过AWS部署自研芯片，降低云服务成本。