SU

PPLY

FRAM

E

M

EDIA

與非網(wǎng)資深行業(yè)分析師張慧娟1

引言:國產(chǎn)AI芯片發(fā)展的意義和挑戰(zhàn)2

i

國產(chǎn)AI芯片的創(chuàng)新方向與突破路徑3

國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)全景4國產(chǎn)AI芯片核心應(yīng)用:智算、

智駕、機器人、端側(cè)AI22025年度國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)白皮書弓

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frame四萬·3傳統(tǒng)架構(gòu)陣營通過制程優(yōu)化與集成創(chuàng)新持續(xù)追趕。中國AI芯片發(fā)展的意義2025AI4生態(tài)體系短板:架構(gòu)主導能力:國產(chǎn)芯片主要面臨三大挑戰(zhàn)規(guī)?；涞靥魬?zhàn):2025

AI

弓

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frame四方

5

2025

AI

supply

frame四方

處理器類型CPUGPUFPGANP

U/T

PU所屬范疇廣義AI芯片廣義AI芯片廣義AI芯片狹義AI芯片特點通用并行處理器(大量核心)可編程硬件(硬件可重構(gòu))專用集成電路

(ASIC)優(yōu)點靈活、

生態(tài)成熟高并行度、

生態(tài)成熟(CUDA)靈活、

能效高、

延遲低極致性能、

極致能效缺點Al算力弱、

能效較低高算力伴隨高功耗、

架構(gòu)固定開發(fā)難度大、

絕對性能非最優(yōu)靈活性差、只為AI設(shè)計AI場景中的角色處理輕量級AI任務(wù)、

系統(tǒng)控制與調(diào)度Al訓練和推理的主力加速器(目前)專用場景加速、原型驗證、嵌入式Al專注于AI推理和訓練,追求最高效率廣義AI芯片(功能范疇)

:所有能夠加速AI工作負載的處理器,都可納入其中

(包括CPU、GPU、

FPGA等)

。狹義AI芯片(設(shè)計范疇):特指專為AI場景設(shè)計的ASIC芯片

(如NP

U、TPU),

追求在Al這個單一目標上的極致表現(xiàn)。

AI

來源:與非研究院據(jù)公開資料整理supply

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CPUFPGA

GPU低通用性,超高效率。NP

U/TPU:AI推理/訓練加速核心。例如: 2025

AI

8架構(gòu)特性定位與角色核心AI創(chuàng)新生態(tài)策略系統(tǒng)級優(yōu)化廣泛生態(tài)地位Arm生態(tài)擴張云端協(xié)同RISC-V開源開放、社區(qū)驅(qū)動硬件指令集兼容性探索GPU全棧垂直整合構(gòu)建強大的軟硬件護城河DS

A專用加速器(如NP

U/T

PU)軟硬件緊耦合與云服務(wù)/生態(tài)綁定密切專域極致能效推理與訓練脈動陣列等定制架構(gòu)量化與低精度計算片上模型緩存單位能效高、

為特定負載優(yōu)化、

常集成于SOC開放可定制靈活創(chuàng)新自定義指令擴展矢量/張量處理單元開源,可定制NP

U能效比極致、

可模塊化設(shè)計、

低成本loT與邊緣AI、定制化AI芯片、新興市場大規(guī)模并行計算主力訓練與HPC張量核心(Tensor

cores)NV

Link高速互聯(lián)H

BM高帶寬內(nèi)存性能強、

功耗高、

先進冷卻技術(shù)Al模型訓練、

大規(guī)模推理、科學計算2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑主流計算架構(gòu)的AI革新高能效生態(tài)端邊云協(xié)同S

VE2/S

ME2矢量擴展為AI優(yōu)化的CPU核與GPU/NP

U緊密集成通用計算基石控制與調(diào)度AMX、

AV

X-512指令集高帶寬內(nèi)存

(H

BM)多芯片封裝

(EMI

B)軟硬件融合集成與能效典型應(yīng)用場景

灣芯展

2025

AI

9來源:與非研究院據(jù)公開資料整理ee

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架構(gòu)特性核心創(chuàng)新軟硬件融合生態(tài)策略稀疏計算的應(yīng)用與創(chuàng)新價值與影響從硬件優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為軟件生態(tài)優(yōu)勢,吸引開發(fā)者構(gòu)建更高效的稀疏模型。2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑前沿創(chuàng)新方向:跨架構(gòu)的顛覆性創(chuàng)新方向一稀疏計算集成與能效典型應(yīng)用

2

2

AI

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架構(gòu)ArmDSA在稀疏計算方面的創(chuàng)新與特點

案例Intel

sapphireRapids

cpu對AM

X等模塊的優(yōu)化間接受益于稀疏性。Arm最新IP路線圖強調(diào)對可變稀疏模式的支持。NVIDIA

Ampere/Hopper架構(gòu)中的sparse

Tensor

cores.2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑融合稀疏計算的五大架構(gòu)創(chuàng)新RISC-VGPU

灣芯展

2025

AI

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稀疏計算創(chuàng)新亮點代表性產(chǎn)品/技術(shù)應(yīng)用場景與效果提升Al訓練和推理效率,應(yīng)用于華為云、自動駕駛等領(lǐng)域旨在提升其AI芯片(如思元系列)在推理任務(wù)中的能效比云天勵飛持有"稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算方法及相關(guān)產(chǎn)品"專利稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)專利墨芯人工智能華為寒武紀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏方法專利,聚焦于計算量減少和功耗降低2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑國產(chǎn)AI芯片廠商稀疏計算的創(chuàng)新點

灣芯展

2025

AI12來源:與非研究院據(jù)公開資料整理ee

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國產(chǎn)芯片廠商的FP8技術(shù)進展:2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑前沿創(chuàng)新方向:

下一代FP8的破局作用與生態(tài)協(xié)同國產(chǎn)模型與硬件聯(lián)動創(chuàng)新:FP8有望降低國產(chǎn)Al訓練與推理的算力成本和能耗門檻,是推動產(chǎn)業(yè)自主可控進程中的重要一環(huán)。核心價值:13方向維度軟硬件協(xié)同核心技術(shù)chip

let、2.5D/3D封裝存算一體解決的核心問題提升硬件利用率,減少冗余計算與通信對算力密度的貢獻最大化硬件算力釋放,提升有效算力密度制造與集成問題(如何堆得更多)散熱問題(TD

P墻),保障高功率芯片持續(xù)運行提升器件性能、

降低功耗、增強集成度提升物理集成密度和互連帶寬是突破"內(nèi)存墻"的解決方案之一,有望實現(xiàn)能效的數(shù)量級提升。保障高功率芯片持續(xù)穩(wěn)定輸出算力為下一代高密度芯片提供底層技術(shù)基礎(chǔ)2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑系統(tǒng)級優(yōu)化:提升算力密度光電共封、

硅光互連、光計算液冷散熱(冷板、

浸沒式)碳納米管、

二維材料

(如MOS2)先進集成計算范式互連技術(shù)系統(tǒng)支持材料與器件

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2025

AI

14來源:與非研究院據(jù)公開資料整理ee

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frame四萬·創(chuàng)新維度核心思想

實現(xiàn)方式/技術(shù)路徑優(yōu)勢相對易于落地,是改良式路徑能效極高,

是更徹底的范式革命提升系統(tǒng)靈活性,降低大規(guī)模量產(chǎn)和研發(fā)成本。發(fā)揮硬件性能,降低開發(fā)門檻,

吸引生態(tài)。證明技術(shù)可擴展性和商業(yè)價值,開啟規(guī)?；涞?。挑戰(zhàn)/局限先進封裝技術(shù)、互聯(lián)標準和測試的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)CUDA等成熟生態(tài)的兼容性問題。對可靠性、安全性、

一致性要求極高。代表性案例各類存算一體芯片特斯拉Dojo,

AMD

zen系列SRAM:與先進制程兼容性好,速度快、

精度高Flash

:非易失性,容量密度大、成本低數(shù)字存算:以數(shù)字信號形式進行計算模擬存算:直接利用模擬信號(如電流、電壓)進行計算應(yīng)用場景拓展:從可穿戴設(shè)備邁向智能駕駛、

邊緣服務(wù)器等更復雜領(lǐng)域。需要對傳統(tǒng)計算架構(gòu)進行根本性重新設(shè)計未徹底打破存算分離壁壘,能效提升有上限對器件和電路設(shè)計挑戰(zhàn)極大容量密度低,靜態(tài)功耗大工藝制程存在瓶頸目前大多處于從研發(fā)向產(chǎn)業(yè)化過渡階段能效提升相對受限對噪聲敏感,精度控制是挑戰(zhàn),

設(shè)計難度大2.

國產(chǎn)AI芯片創(chuàng)新方向與突破路徑系統(tǒng)級優(yōu)化:存算一體適合大算力場景適合低功耗端側(cè)推理潛力巨大,是未來重要方向能效極高,非常契合AI的乘加運算將計算操作直接嵌入存儲器內(nèi)部或極度靠近存儲單元后摩智能(鴻途H30),蘋芯科技蘋芯科技、

后摩智能后摩智能(鴻途H30),億鑄科技知存科技、

恒爍半導體架構(gòu)范式創(chuàng)新技術(shù)路徑創(chuàng)新計算模式創(chuàng)新

2025

AI

注:存算一體技術(shù)和企業(yè)概況1來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理supply

frame四萬·"2025年度國產(chǎn)AI芯片調(diào)研"提供決策參考助力企業(yè)技術(shù)選型與產(chǎn)品規(guī)劃厘清需求痛點指引云邊端瓶頸突破與效能優(yōu)化理解產(chǎn)業(yè)全景精準定位芯片各領(lǐng)域頭部企業(yè)

2025

AI

supply

frame四萬·

2025

AI

supply

frame四萬·國產(chǎn)AI算力平臺核心架構(gòu)基礎(chǔ)應(yīng)該優(yōu)先發(fā)展什么架構(gòu)?

灣芯展

2025AI18來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

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frame四萬·國產(chǎn)AI芯片最需突破的瓶頸是?

灣芯展

2025AI

19來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

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frame四萬·哪類技術(shù)有助于突破現(xiàn)有算力瓶頸?

灣芯展

2025

AI

20來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

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frame四萬·云端國產(chǎn)AI芯片的核心競爭力關(guān)鍵在于?

灣芯展

2025

AI

21來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

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frame四萬·端側(cè)AI芯片最需突破的硬件級技術(shù)能力是?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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frame四萬·22最具技術(shù)顛覆性的國產(chǎn)AI芯片企業(yè)類型?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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frame四萬·23國產(chǎn)AI芯片量產(chǎn)的最大障礙是?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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frame四萬·24云邊協(xié)同中的主要瓶頸是什么?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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frame四萬·25國產(chǎn)AI芯片技術(shù)路線和硬件能力調(diào)研結(jié)論:核心:需系統(tǒng)推進架構(gòu)創(chuàng)新、軟件生態(tài)及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同突破

2025

AI26核心架構(gòu)偏好:通用并行架構(gòu)

(GPU集群)

,支持大規(guī)模訓練技術(shù)突破方向:

異構(gòu)集成(chip

let等)被視作最關(guān)鍵路徑云端AI突破:

集群擴展性(萬卡以上互聯(lián))是核心競爭力云邊協(xié)同瓶頸:

跨平臺開發(fā)、

多芯片適配是難點端側(cè)AI突破:

推理能效比、

多模態(tài)融合受到重視EDA工具鏈缺失和先進封裝產(chǎn)能是量產(chǎn)主要障礙算力密度、軟件生態(tài)是核心來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理關(guān)鍵突破瓶頸產(chǎn)業(yè)化挑戰(zhàn)

2025

AI

supply

frame四萬·廠商技術(shù)路線代表產(chǎn)品主要應(yīng)用領(lǐng)域總部成立時間背景/簡介成都申威SW-64自主指令集成都2016年華為海思鯤鵬9207260/5250/3210深圳2004年海光兼容x86指令集海光3000/5000/7000天津2014年天津海泰科技投資管理有限公司出資設(shè)立。2005年8月以換股方式吸收合并中科曙光。飛騰天津2014年龍芯中科Loong

Arch指令系統(tǒng)桌面、服務(wù)器、

工控北京2008年兆芯開先系列、

開勝系列PC、嵌入式、

服務(wù)器上海2013年上海聯(lián)合投資有限公司出資成立,是兆芯的控股股東。平頭哥Arm架構(gòu)和RISC-V架構(gòu)倚天710、玄鐵910系列杭州2018年瀾起x86架構(gòu)津逮系列數(shù)據(jù)中心、

企業(yè)級應(yīng)用、HPC上海2004年

AI

1.

國產(chǎn)CPU企業(yè)概覽注:國產(chǎn)CPU代表企業(yè)和產(chǎn)品概況I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理supply

frame四萬·

2025

AI29廠商代表產(chǎn)品關(guān)鍵特性主要應(yīng)用領(lǐng)域總部成立時間背景/簡介上市與否恒玄科技上海2015年已上市北京君正基于MIPS基礎(chǔ)指令集,良好PPA、

豐富配置、高安全性多媒體、

智能家電等北京2005年已上市瑞芯微邊緣計算、

智能安防、

AloT福州2001年已上市晶晨S905X5系列智能電視、

智能家居、游戲、無人機等上海2003年已上市全志科技T527、

R329系列單核、

雙核或多核配置,以滿足不同性能和功耗要求珠海2007年已上市國芯科技邊緣計算、

智能路側(cè)設(shè)備等蘇州2001年已上市國科微長沙2008年已上市富瀚微上海2004年已上市集成Arm內(nèi)核+自研NP

U+AI

ISP,本地大模型支持等能力廈門2017年已上市2.

國產(chǎn)AIS

OC企業(yè)概覽

AI

注:國產(chǎn)AIS

OC代表企業(yè)和產(chǎn)品概況I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理supply

frame四萬·六大AlISO

C企業(yè)2019-2024年營收(億元)423528211470北京君正瑞芯微晶晨股份全志科技國科微富瀚微

2019年

2020年

2021年

2022年2023年

2024年六大AIS

OC企業(yè)2019-2024年歸母凈利潤(億元)

2019年

2020年

2021年

2022年2023年

2024年59.2654.1252.7455.4553.7145.3142.1347.7742.3136.0531.3627.1921.3523.5822.8820.6523.2221.1118.6314.0816.7314.6315.0515.1418.2217.917.175.346.15.222.

國產(chǎn)AIS

OC企業(yè)概覽

灣芯展

2025

AI31注:六大AIS

OC企業(yè)營收概況

I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)年報和公開資料整理ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·27.3820.32.

國產(chǎn)AIS

OC企業(yè)概覽2025

AI弓

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frame四萬·32廠商代表產(chǎn)品關(guān)鍵特性主要應(yīng)用領(lǐng)域總部成立時間背景/簡介上市與否中吳芯英剎那T

PU芯片產(chǎn)品基于GP

T

PU架構(gòu),擁有自主IP核、

指令集和計算平臺杭州2020年否華為海思深圳2004年否昆侖芯7nm,

自研XP

U架構(gòu),適用云、

端、

邊等多場景北京2011年否云天勵飛深圳2014年寒武紀思元590、

思元370北京2016年源自中科院計算所,2025年8月股價一度登頂A股市值榜首。隧原科技上海2018年平頭哥含光800自研云端A推理芯片,針對視覺推理深度優(yōu)化杭州2018年否地平線北京2015年愛芯元智寧波2019年否2016年智能座艙、

高階輔助駕駛芯馳科技注:云端、邊緣和車端AI芯片企業(yè)和產(chǎn)品概況

I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理2025年度國產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)白皮書

333.

云端、

邊緣和車端AI芯片企業(yè)概覽龍鷹一號,星辰一號弓

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focus與非網(wǎng)芯擎科技supply

frame四萬·2018年2018年武漢上海北京否否公司名稱核心產(chǎn)品/技術(shù)公司概況成立時間融資/上市情況總部

GPU技術(shù)路徑航錦科技第三代GPUS

G6931GPU技術(shù)由長沙韶光并購而來,產(chǎn)品應(yīng)用于航天、航空、

船舶、

電子等重點工程1997年深主板IPO武漢專用景嘉微2006年長沙專用+通用芯動科技風華1號4K服務(wù)器級GPU、風華2號4K級多屏桌面GPU一站式IP和GPU企業(yè),

用于智能座艙、

服務(wù)器、桌面辦公、

云桌面、云渲染、

工控嵌入式等2007年未上市北京專用+通用中微電南風一號、

南風二號2009年深圳專用+通用海光深算系列DC

U

(深算二號)基于主流通用并行計算架構(gòu),可用于科學計算、

Al模型訓練和推理,開放式生態(tài)建設(shè)2014年22年科創(chuàng)板IPO天津通用天數(shù)智芯擁有云邊協(xié)同、訓推組合的完整通用算力系統(tǒng)全方案提供商2015年E+輪上海通用登臨科技GPU+系列通用AI加速器Goldwasser(高凜)2017年D輪上海通用瀚博半導體擁有自主研發(fā)的核心P以及兩代GPU芯片,提供通用計算和圖形渲染GPU產(chǎn)品2018年上海專用+通用智繪微電子ID

M919、ID

M929、

ID

M939BR100系列通用GPU2018年2019年pre-A輪D輪南京上海專用+通用通用芯瞳Gen

BU01、

CQ2040以計算和圖形渲染平臺為依托,聚焦云端、終端。正在重點研發(fā)與推廣GPU開源技術(shù)2019年A+輪西安專用+通用4.

國產(chǎn)GPU企業(yè)概覽-part1注:國產(chǎn)GPU代表企業(yè)和產(chǎn)品概況I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理202

AI

弓

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focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·34公司名稱核心產(chǎn)品/技術(shù)公司概況成立時間融資/上市情況總部GPU技術(shù)路徑中天恒星第一代產(chǎn)品A1系列致力于自研核心架構(gòu)GPU芯片,提供GPU和顯卡及相關(guān)解決方案2019年未上市上海專用沐曦2020年上海專用+通用象帝先天鈞一號通用GPU、天鉤二號高清圖形顯示GPU高性能通用/專用處理器芯片設(shè)計,適用于桌面、工作站、

邊緣計算等領(lǐng)域。2020年B+輪重慶專用+通用摩爾線程2020年科創(chuàng)板IPO已過會北京專用+通用海飛科compassc102020年B輪珠海通用格蘭菲Arise-GT10CO成立于2020年,軟硬件集成的圖形圖像和AM

OLED

顯示驅(qū)動方案。2020年上海專用礪算科技Li

suanextreme

L

X系列GPU2021年A輪上海專用凌久微電子GP101、GP102、

凌久GP2012021年B輪武漢專用深流微X

ST-G01、

X

ST-E01、

X

ST-C01擁有超級流處理X

ST架構(gòu),產(chǎn)品應(yīng)用于視覺計算(圖形渲染等)、

人工智能、高性能計算。2021年A輪深圳專用+通用銳信圖芯BF200X、

BF20012021年廈門專用4.

國產(chǎn)GPU企業(yè)概覽-part2注:國產(chǎn)GPU代表企業(yè)和產(chǎn)品概況I來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理2025A弓

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focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·35浙江廣東重慶企業(yè)數(shù)量15家3家3家3家2家2家2家47家5.

部分國產(chǎn)AI芯片企業(yè)地域分布概覽

灣芯展

202

AI

36北京湖南上海福建注:部分AI企業(yè)地域分布情況I

來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理省份直轄市合計上海廣東福建湖北天津重慶四川陜西北京江蘇湖南浙江ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·江蘇湖北天津陜西四川

2025

AI

supply

frame四萬·采購國產(chǎn)AI芯片的首要考慮因素?

灣芯展

2025

AI

38來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·國產(chǎn)AI芯片成功落地的關(guān)鍵生態(tài)支撐?

灣芯展

2025

AI

39來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·Deep

seek與芯片企業(yè)的合作模式,最可能推動?

灣芯展

2025

AI40來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·Deep

seek"云訓練-邊推理"架構(gòu)中,國產(chǎn)芯片的主要應(yīng)用瓶頸是?

灣芯展

2025AI41來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理ee

focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·未來三年內(nèi),國產(chǎn)AI芯片的核心競爭焦點?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·42國產(chǎn)AI芯片商業(yè)化的最大市場障礙?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·43國產(chǎn)AI芯片應(yīng)用進程中突破最大的領(lǐng)域?來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理2025

AI弓

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focus與非網(wǎng)supply

frame四萬·44對國產(chǎn)性能存疑與生態(tài)工具鏈不完善指令集自主化/開放生態(tài)和軟件棧兼容性實測性能、政策適配與服務(wù)支持聯(lián)合軟硬件優(yōu)化、

開源共建與定制指令集協(xié)同推進政府與金融數(shù)據(jù)中心領(lǐng)跑、智駕、

綠色算力并跑國產(chǎn)AI芯片量產(chǎn)和落地瓶頸調(diào)研結(jié)論:核心:需聚焦性能驗證與工具鏈完善,強化軟硬件協(xié)同與生態(tài)開放最大市場障礙:生態(tài)構(gòu)建關(guān)鍵市場采購關(guān)注有效合作模式:應(yīng)用突破領(lǐng)域2025AI來源:與非研究院據(jù)調(diào)研問卷整理45國產(chǎn)AI芯片核心應(yīng)用場景:

2025

AI

supply

frame四萬·中國智能算力規(guī)模:中國人工智能市場規(guī)模:

灣芯展

2025

AI

471.

智算產(chǎn)業(yè)我國智能算力規(guī)模和增長趨勢:未來兩年,中國智能算力仍將保持高速增長:ee

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frame四萬·基礎(chǔ)地位算力基礎(chǔ)設(shè)施是智算產(chǎn)業(yè)底座,我國在用/在建算力規(guī)模反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?。架?gòu)選擇A訓練主要依賴GPU集群,推理向邊緣算力延伸,需異構(gòu)資源管理與高速網(wǎng)絡(luò)支國產(chǎn)替代國產(chǎn)算力卡逐步替代進口,但關(guān)鍵芯片仍依賴國際供應(yīng)鏈。能耗挑戰(zhàn)單機柜性能提升導致能耗壓力,

需液冷技術(shù)等綠色節(jié)能方案優(yōu)化。1.

智算產(chǎn)業(yè)我國算力基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)和國產(chǎn)化情況: 2025

AI48功耗平頭哥英偉達華為昇騰910B64GHBM23924.0*1635032GH

BM2e2565.0*16H

BM2eH20HBM3550型號顯存容量顯存類型片間帶寬

(GB/S)pclePPU96GH

BM2e7005.0*161.

智算產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)AI加速卡與英偉達加速卡對比(單卡)9005.0*164004.0*16

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2025

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49注:國產(chǎn)AI加速卡與英偉達加速卡重要參數(shù)對比

I來源:央視新聞ee

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frame四萬·公司名稱代表產(chǎn)品/集群集群規(guī)模

FP16算力論

GPU/加速卡數(shù)目卡間互連GB/S

核心特點與現(xiàn)狀華為異騰AI云服務(wù)未披露未披露未批露摩爾線程KUAE

(夸娥)集群萬卡級未披露10240張昆侖芯慶陽萬卡推理集群萬卡級萬卡級萬卡級未披露未披露未披露未披露未披露10000張未披露未披露沐曦曦源一號SADA萬卡級未披露未披露10000張未詳細披露1.

智算產(chǎn)業(yè)國產(chǎn)AI芯片(部分)智算集群規(guī)格比較

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2025

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50來源:與非研究院據(jù)公開資料整理ee

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frame四萬·芯片景嘉微性能特點自研高性能GPU,推理能力較強部署特點部署便捷,支持私有化部署單卡算力強,支持8bit推理,提升推理效率單卡算力高,集群擴展性好,功耗低,推理效率高自主設(shè)計DC

U芯片,算力強,支持大規(guī)模模型訓練和推理高能效比,訓推一體優(yōu)化,性能水平較高高性能國產(chǎn)芯片,支持大規(guī)模模型訓練和推理強大的硬件配置,高效的推理與訓練能力自研高性能AI加速卡,高效的推理能力高性能GPU芯片,高效推理與訓練能力結(jié)合高性能芯片與深度學習算法,提供強大算力支持一鍵部署,私有化設(shè)計,確保數(shù)據(jù)安全一鍵部署,

支持模塊化擴展,私有化部署保障數(shù)據(jù)安全部署便捷,支持私有化部署開箱即用,部署便捷,支持私有化部署開箱即用,部署靈活,支持不同配置開箱即用,部署便捷,支持私有化部署部署便捷,支持私有化部署開箱即用,部署靈活,支持不同配置部署便捷,支持私有化部署1.

智算產(chǎn)業(yè)智算算力"下沉"典型應(yīng)用一Deep

seek一體機:核心應(yīng)用價值:交付的是"能力"而非"硬件",開箱即用、簡化部署、

集約高效、安全可控。昆侖芯華為昇騰海光沐曦天數(shù)智芯摩爾線程燧原云天勵飛

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frame四萬·預測1:預測2:

端云協(xié)同將繼續(xù)反哺云端AI算力芯片需求提升

AI

1.

智算產(chǎn)業(yè)supply

frame四方

協(xié)同模式芯片-模型協(xié)同框架-硬件閉環(huán)跨廠商聯(lián)盟代表案例核心突破產(chǎn)業(yè)價值1.

智算產(chǎn)業(yè)預測3:

生態(tài)全棧貫通:定義中國算力新規(guī)則注:國產(chǎn)算力生態(tài)協(xié)同案例I來源:與非研究院據(jù)公開資料整理2025

AI

弓

ee

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frame四方

53芯片型號(廠商)A2000(黑芝麻)A1000pro

(黑芝麻)星辰一號(芯擎科技)制程工藝7nm7nmAl算力

(峰值)700TOPS560TOPS覆蓋80TOPS、128TOPS352TOPS512TOPS典型精度支持未披露INT8/FP16INT8/FP16/FP8INT8/INT4INT8/INT4/FP16/BF16核心應(yīng)用領(lǐng)域L3及以上高階智能駕駛L2+至L3級輔助駕駛L2-L4全場景特色技術(shù)/備注通過多核異構(gòu)架構(gòu)與多芯片協(xié)同技術(shù)實現(xiàn)高性能與靈活部署雙NP

U架構(gòu),能效比4.5TOPS/W,2025年Q2量產(chǎn)上車。已獲得超20家車企的定點,將搭載超100款輔助駕駛車型。憑借較高算力、端云協(xié)同能力及多芯片擴展性,是當前高階智駕的優(yōu)選通過達芬奇架構(gòu)與多核異構(gòu)設(shè)計實現(xiàn)高性能與低功耗平衡,已推動L2+城區(qū)智駕方案規(guī)?；涞?。通過自研NP

U和低功耗設(shè)計,算力、

能效比表現(xiàn)較好。支持多芯片級聯(lián),可靈活適配不同算力需求2.

智駕產(chǎn)業(yè)艙駕一體趨勢顯著,單芯方案量產(chǎn)上車:L2+L4智能駕駛L2+L4全場景智能駕駛L2輔助駕駛L4級自動駕駛L2+至L3級智能駕駛200TOPS2倍于行業(yè)旗艦芯片(官方數(shù)據(jù)口徑)106TOPS小鵬圖靈(小鵬汽車)征程6P(地平線)征程6E/M(地平線)910B

(昇騰)異騰610

(華為)INT8/FP16FP16/FP32/INT8/INT4FP16/INT87nm7nm16nm7nm未披露未披露2025

AI

來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理弓

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frame四方

54預測2:

艙駕融合趨勢推動SOC芯片邁向高性能集成化這種融合趨勢對SOC芯片提出了更高的要求,推動其向高算力與多任務(wù)處理能力方向發(fā)展預測1:艙駕多模態(tài)交互變革推動SOC芯片向高算力與多任務(wù)處理能力方向發(fā)展

灣芯展

2025

AI

552.

智駕產(chǎn)業(yè)ee

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frame四方

預測4:出于成本和市場需求,中算力芯片需求逐步增加中算力芯片能夠在滿足一定智駕功能需求的同時,提供更高的性價比,適合中端價位車型。例如:比亞迪在"天神之眼"系統(tǒng)中采用了地平線的J6M芯片,實現(xiàn)了智駕功能的普及。這類趨勢表明,未來智駕芯片市場將更加注重算力與成本的平衡,中算力芯片有望在市場中占據(jù)更大的份額。預測3:

大模型端側(cè)部署需求增加推動座艙SOC芯片進化

2025

AI

2.

智駕產(chǎn)業(yè)supply

frame四方

宇樹科技優(yōu)必選智元機器人最新進展計劃2025年10-12月遞交IPO申請簽訂2.5億元大額人形機器人單筆合同中標3100萬元湖北創(chuàng)新中心項目核心數(shù)據(jù)與意義年營收超10億元(四足機器人占65%,人形機器人占30%),聚焦教育、工業(yè)巡檢場景。walkers2支持自主換電與群體協(xié)同,

500臺將交付汽車制造產(chǎn)線,實現(xiàn)7×24小時作業(yè)。聯(lián)合建設(shè)全國首個全場景人形機器人數(shù)據(jù)采集工廠,推動算法訓練與工業(yè)落地。3.

機器人國產(chǎn)機器人商業(yè)進程加速

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2025

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57來源:與非研究院據(jù)公開資料整理ee

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frame四方

對比維度核心能力傳統(tǒng)機器人重復性精密操作物理AI驅(qū)動的機器人解決復雜、

多變、

不可預測的物理任務(wù)3.

機器人聚焦物理AI趨勢一標志著"通用機器人時代"的開端(英偉達觀點)

,

是AI技術(shù)浪潮的第四階段。核心點:物理AI是讓Al擁有"身體"并與之交互的革命,是機器人從"自動化工具"邁向"自主化伙伴"的關(guān)鍵躍遷。非線性、

基于AI推理與決策靈活,能對變化做出實時、自適應(yīng)反應(yīng)持續(xù)自我學習與優(yōu)化線性、

基于預設(shè)規(guī)則僵化,難以應(yīng)對未知場景需人工重新編程處理邏輯適應(yīng)性進化方式

AI

來源:與非研究院據(jù)企業(yè)官網(wǎng)和公開資料整理supply

frame四方

3.

執(zhí)行硬件

(手腳)需求

高精度、高響應(yīng)、

高可靠性任務(wù)將Al的決策指令轉(zhuǎn)化為物理世界的動作例如:

機械臂、

伺服電機、

輪式底盤1.

算力平臺

(大腦)需求

高性能、

低延遲、

高能效任務(wù)實時處理多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù),進行復雜模型推理例如:毫秒級內(nèi)完成感知-決策-規(guī)劃閉環(huán)4.

系統(tǒng)集成與應(yīng)用

(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與靈魂)需求:

軟硬一體、

全棧優(yōu)化任務(wù):將算力、感知、執(zhí)行有機整合,

針對場景開發(fā)算法與應(yīng)用例如:

2.

感知技術(shù)(眼睛和耳朵)需求多模態(tài)、高精度、

高可靠性任務(wù)將物理世界

(視覺、聲音、力、觸覺)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號

例如:機器人通過視覺和力傳感器實現(xiàn)"柔順抓取"

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