2024年中国人工智能芯片行业发展现状及趋势分析，人工智能大势已起，算力芯片受益AI浪潮「图」

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PART ONE

人工智能芯片概述

1、定义及分类

人工智能是一种通过模拟人的智能而达到能以人类智能相似的方式做出反应效果的新技术，属于计算机科学的分支领域。当前，以“深度学习”为代表的人工智能神经网络算法因其具有高效处理大量非结构化数据的能力而快速崛起，可对于文本、视频、图像、语音等进行深度分析。为满足智能运算的需求，人工智能芯片应运而生。根据部署场景，人工智能芯片可用于端、边、云三种场景。

2、工作原理

人工智能芯片已在边缘侧和终端广泛应用，主要承载了本地实时响应的推理任务，需要独立完成任务涵盖、数据收集、环境感知、人机交互以及部分推理决策控制等功能。在终端设备中，由于面积、功耗成本等条件限制，人工智能芯片需要以IP形式被整合进SoC系统级芯片，主要实现终端对计算力要求不高的AI推断任务。边缘侧人工智能芯片业已应用到多个领域，可以通过算法在SoC上运行或者在局部元器件上运用协处理器运行。

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PART TWO

人工智能芯片发展背景

1、政策环境

我国近年来高度重视高科技行业发展状况，经济发展重心由传统制造业逐渐转向高科技行业。人工智能芯片作为高科技行业的核心之一，行业的战略地位不断上升。政府和相关部门持续出台的行业政策进一步明确了集成电路行业在国民经济中的战略地位，各项政策的落实给予了行业财政、税收、资金、技术人才等多方面的优惠与支持，鼓励行业的发展，为人工智能芯片行业的发展提供了持续利好的政策环境。

2、技术环境

随着中国经济的快速发展，中国已成为全球最大的集成电路消费市场，以及全球最具活力和发展前景的市场之一。近年来，随着消费电子、移动互联网、汽车电子、工业控制、医疗电子等市场需求的不断提升，以及国家支持政策的不断推出，中国集成电路行业发展快速。据统计，2023年我集成电路行业市场规模达到了14425亿元，同比增长15.91%。集成电路行业的快速发进步步为人工智能芯片产业的发展提供了坚实的基础，随着集成电路设计、制造和封测技术的不断提升，人工智能芯片的性能、功耗和成本等方面都得到了显著的优化。

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PART THREE

AIGC产业链

1、产业链结构示意图

AIGC产业链主要分为上游算力硬件层、中游数据/算法软件层和下游行业应用层。硬件层依靠高性能人工智能芯片、服务器和数据中心为AIGC模型的训练提供算力支持，是承载行业发展的基础设施；数据/算法层软件层主要负责AI数据的采集、清洗、标注及模型的开发与训练，多方厂商入局自然语言处理、计算机视觉、多模态模型等领域；行业应用层目前主要涉及搜索、对话、推荐等场景，未来有望在多个行业呈现井喷式革新。位于算力硬件层的人工智能芯片是人工智能的底层基石。

2、产业链上游

随着一系列支持性政策的陆续出台、的增加、算法模型的复杂化以及应用场景的深入发展，我国AI算力规模正在持续扩大。据统计2023年我国智能算力规模达到411EFLOPS。算力规模的迅速增长，将直接带动人工智能芯片需求的扩张。

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PART FOUR

人工智能芯片行业发展现状

1、全球人工智能芯片市场规模

人工智能一直是行业内大力发展的核心技术之一，越来越多的公司将人工智能应用于其终端产品中以提升产品性能或拓展应用领域，这一趋势带动了人工智能芯片行业的快速增长。同时，深度学习、大数据、摩尔定律迭代算力等驱动人工智能发展的主要因素都在近年来快速崛起，人工智能芯片将迎来长时间的高需求期。据统计2023年全球人工智能芯片市场规模约为490亿元，同比增长35.73%。

2、我国人工智能芯片市场规模

我国在经历了移动互联网的追赶之后，正在成为一个重要的数据大国，有利于推动人工智能技术的发展。此外，我国政府正通过《中国制造2025》、“数字中国”等政策推动中国产业的信息化和智能化升级转型，这将为人工智能芯片的发展提供更多实际应用场景。据统计2023年我国人工智能芯片市场规模为553亿元，2019-2023年CAGR约为43.89%，增长速度迅猛。

相关报告：华经产业研究院发布的《2025-2031年中国人工智能芯片行业发展全景监测及投资方向研究报告》

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PART FIVE

人工智能芯片行业竞争格局

在云和数据中心人工智能芯片市场，“训练”和“推理”两个环节都是英伟达GPU一家独大，几乎占据90%以上份额，包括AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、华为云、腾讯云在内的大部分公有云厂商上线的AI加速计算公有云服务绝大部分都是基于英伟达Tesla系列GPU。在设备端和边缘计算“推理”市场，各类型芯片各自为阵，尚无绝对优势地位的芯片厂商出现——手机市场以高通、华为、苹果原主控芯片厂商为主，自动驾驶、安防IPC领域英伟达暂时领先。

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PART SIX

人工智能芯片行业发展趋势

AI芯片先行者是英伟达，其在2017年即发布TeslaV100芯片，此后2020以来英特尔、AMD纷纷跟进发布AI芯片，并在2022、2023年接连发布新款AI芯片，发布节奏明显加快。

芯片成本变化有以下规律：封装形式越复杂，封装成本、封装缺陷成本占芯片成本比重越大：具体来说，SoC＜MCM＜InFO小于2.5D。芯片面积越大，芯片缺陷成本、封装缺陷成本占比越大；制程越先进，芯片缺陷成本占比越高，而Chiplet封装能有效降低芯片缺陷率，最终达到总成本低于SoC成本的效果。

制程越先进、芯片组面积越大、小芯片（Chips）数量越多，Chiplet封装较SoC单芯片封装，成本上越有优势。鉴于当前AI芯片朝高算力、高集成方向演进，制程越来越先进，Chiplet在更先进制程、更复杂集成中降本优势愈发明显，未来有望成为AI芯片封装的主要形式。

华经产业研究院通过对中国人工智能芯片行业海量数据的搜集、整理、加工，全面剖析行业总体市场容量、竞争格局、市场供需现状及行业典型企业的产销运营分析，并根据行业发展轨迹及影响因素，对行业未来的发展趋势进行预测。帮助企业了解行业当前发展动向，把握市场机会，做出正确投资决策。更多详细内容，请关注华经产业研究院出版的《2025-2031年中国人工智能芯片行业发展全景监测及投资方向研究报告》。

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