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。