计算加速芯片行业发展概况及产业链分析
思瀚产业研究院 摩尔线程    2025-07-05

2、计算加速芯片行业概况

（1）主流芯片类型及比较

在数字经济飞速发展、新质生产力不断提升的背景下，以 GPU 为代表的具备超强计算能力和卓越性能的逻辑芯片得到了迅速发展。特别是当前领先的GPU产品已经展现出传统 CPU 难以比拟的指数级计算能力。

主流 AI 计算加速芯片包括以下几类：

1）GPU

GPU 最初用于图形渲染，逐渐发展为通用计算加速引擎，其大规模并行计算架构可同时执行海量计算任务。随着深度学习的发展，GPU 在 AI 训练与推理领域逐渐成为主流选择。GPU的高带宽内存和并行计算结构适合加速矩阵运算、卷积操作等神经网络关键环节，并扩展至科学计算、数据分析等多领域，形成了成熟的开发生态与软件支持，成为现代计算基础设施的核心组件。

2）ASIC

ASIC 是为特定应用或算法场景而设计的定制化芯片，其硬件结构和电路都紧密围绕特定功能需求设计。AI ASIC 通常针对特定神经网络或算法进行优化，能够在功耗与性能之间达到较好的平衡。其优势在于较高的计算效率和低功耗，适合大规模量产及对计算性能和能效要求极高的应用场景，例如数据中心 AI 加速器或边缘设备等。

3）FPGA

FPGA 是一种可编程逻辑器件，通过编程硬件电路实现定制化功能。与 ASIC相比，FPGA 具备更高的灵活性，可根据算法需求进行硬件配置或更新，并行度与低时延表现也较为突出。其适用于算法迭代频繁、对硬件配置要求灵活多变的AI 场景，尤其是在边缘计算或原型验证阶段，能够迅速完成硬件加速方案的验证与部署。

在 AI 主流计算加速芯片对比中，GPU 较 ASIC、FPGA 具备显著的综合优势。从应用覆盖看，GPU 同时适配 AI 训练与推理场景；在功能特性上，其凭借灵活可编程的通用属性，无需永久性物理更改即可定义功能，相较 FPGA 的半定制局限与 ASIC 的完全定制且不可更改性，适配性更优；在计算能力维度，以英伟达 B200 为代表的 GPU 产品性能远高于当前 FPGA 和 ASIC 相关产品；开发生态层面，GPU 依托成熟开发环境与庞大开发者生态系统，远胜 FPGA 以及 ASIC在开发工具兼容性上的事实表现。

尽管 GPU 在能源效率上存在耗电量较高的特点，但其在应用灵活性、计算性能、开发友好性上的突出优势，使其成为 AI 计算场景中兼具效率与普适性的优选方案。

数据来源：弗若斯特沙利文

（2）计算加速芯片产业链分析

AI 计算加速芯片产业链可分为上游、中游和下游三个部分。其中，芯片设计公司位于中游，是产业链的核心，决定了整个行业的技术走向和市场竞争力。这些公司可采用 IDM 模式（集设计、制造、封装、测试与销售等环节由同一家企业完成的商业模式），也可采取 Fabless 模式。此外，部分芯片设计公司具备自主开发 EDA 软件和 IP 模块的能力，这进一步增强了其在产业链中的核心地位。上游环节提供芯片设计所需的 EDA 软件、IP 模块等，以及制造所需的设备和材料。

EDA 软件和 IP 供应商为芯片设计提供工具支持，而设备和材料供应商则为芯片制造、封装和测试提供关键资源。中游环节，除 AI 计算加速芯片设计公司，还包括晶圆制造、封装和测试环节。晶圆制造部分通常由外部晶圆代工厂提供，而封装和测试环节则由封测厂商完成，包括 IC 封装、组装及测试工作，以确保芯片具备出色的性能和可靠性。

下游环节涵盖 AI 芯片的分销和系统制造。分销商主要负责销售图案化晶圆或 AI 计算加速芯片，而系统制造商（ODM）则负责将 AI 计算加速芯片集成到终端产品中，并最终交付给品牌商。最终应用下游包括 AI 计算加速、机器人、自动驾驶、元宇宙、数字孪生、科学计算、工业自动化、消费电子等众多行业。

（3）中国市场算力规模

根据弗若斯特沙利文预测，随着 AI 和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从 2020 年的 136.20 EFLOPs 增长至 2024 年的617.00 EFLOPs，期间年均复合增长率为 45.9%；预计到 2029 年中国算力总规模将达到 3,442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达 40.0%。其中，智能算力是引领算力规模指数级增长的核心，其规模从 2020 年 59.20 EFLOPs 增长至 2024年的 438.07 EFLOPs，期间年均复合增长率高达 64.9%，预计在 2025 年至 2029年期间，智能算力将以 45.3%的年均复合增长率增长至 3,035.91 EFLOPs，这一增长趋势的主要推动力在于 AI 技术的深入应用，促进了对高性能计算能力的强烈需求，推动智能算力持续扩容。

与此同时，通用算力规模预计从2025年的215.55EFLOPs 增长至 2029 年的 406.98 EFLOPs，市场增长主要得益于传统行业的数字化转型，如企业日常办公、数据存储管理、业务系统运行等常规计算场景释放稳定需求。

（4）AI 计算加速芯片规模及 GPU 份额分析

随着中国 AI 下游应用市场的迅速扩张，AI 计算加速芯片的市场需求呈现爆炸式增长，吸引各类芯片制造商的加入。目前，GPU 依然是 AI 市场的主导芯片。不过，以 ASIC 和 FPGA 为代表的其他类型芯片也已实现商业化，并在市场中占据一定比例。

未来，随着中国 GPU 企业在技术上的不断突破，AI 计算加速芯片的市场规模预计将实现快速增长。根据弗若斯特沙利文预测，到 2029 年，中国的 AI 芯片市场规模将从 2024 年的 1,425.37 亿元激增至 13,367.92 亿元，2025 年至 2029 年期间年均复合增长率为 53.7%。从细分市场上看，GPU 的市场增长速度最快，其市场份额预计将从 2024 年的 69.9%上升至 2029 年的 77.3%。

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