2025至2030中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)演進(jìn)及產(chǎn)業(yè)化前景分析報(bào)告目錄一、中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀分析 31、當(dāng)前主流AI芯片架構(gòu)類型及技術(shù)特征 3與類腦芯片架構(gòu)對(duì)比分析 3國(guó)產(chǎn)AI芯片代表性企業(yè)架構(gòu)布局現(xiàn)狀 52、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)展成熟度評(píng)估 6工具、IP核與先進(jìn)制程依賴度分析 6封裝測(cè)試與系統(tǒng)集成能力現(xiàn)狀 7二、全球及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局與主要參與者分析 91、國(guó)際巨頭技術(shù)路線與市場(chǎng)策略 9英偉達(dá)、AMD、Intel等企業(yè)在華布局及技術(shù)演進(jìn)路徑 9國(guó)際企業(yè)對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的滲透與合作模式 102、國(guó)內(nèi)重點(diǎn)企業(yè)技術(shù)實(shí)力與產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展 11華為昇騰、寒武紀(jì)、地平線、燧原科技等企業(yè)架構(gòu)演進(jìn)對(duì)比 11初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)差異化與融資情況分析 13三、人工智能芯片核心技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)（2025–2030） 151、架構(gòu)創(chuàng)新方向與關(guān)鍵技術(shù)突破 15存算一體、光計(jì)算、Chiplet等新型架構(gòu)發(fā)展趨勢(shì) 15大模型專用芯片與通用AI芯片的融合路徑 162、制程工藝與能效比提升路徑 17以下先進(jìn)制程在AI芯片中的應(yīng)用前景 17低功耗設(shè)計(jì)與異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化策略 19四、市場(chǎng)需求、應(yīng)用場(chǎng)景與產(chǎn)業(yè)化前景預(yù)測(cè) 201、下游應(yīng)用領(lǐng)域需求結(jié)構(gòu)變化 20云計(jì)算、自動(dòng)駕駛、邊緣計(jì)算、智能終端等細(xì)分市場(chǎng)增長(zhǎng)預(yù)測(cè) 20大模型訓(xùn)練與推理對(duì)芯片性能的新要求 222、市場(chǎng)規(guī)模與國(guó)產(chǎn)化替代空間 23國(guó)產(chǎn)芯片在政府、金融、安防等關(guān)鍵行業(yè)的滲透率趨勢(shì) 23五、政策環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)因素與投資策略建議 241、國(guó)家及地方政策支持體系分析 24十四五”規(guī)劃、集成電路產(chǎn)業(yè)基金、國(guó)產(chǎn)替代政策解讀 24中美技術(shù)管制對(duì)AI芯片供應(yīng)鏈的影響評(píng)估 252、主要風(fēng)險(xiǎn)與投資策略 26技術(shù)迭代風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)能過(guò)剩風(fēng)險(xiǎn)與知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 26產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)投資機(jī)會(huì)與戰(zhàn)略布局建議 27摘要隨著全球人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，中國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)正迎來(lái)關(guān)鍵的戰(zhàn)略機(jī)遇期，預(yù)計(jì)2025至2030年間，該領(lǐng)域?qū)⒔?jīng)歷從架構(gòu)創(chuàng)新到規(guī)?；瘧?yīng)用的深度演進(jìn)。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院及多家第三方機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將從2025年的約1200億元人民幣增長(zhǎng)至2030年的超4000億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)27%，其中云端訓(xùn)練芯片、邊緣推理芯片及專用AI加速器將成為三大核心增長(zhǎng)極。在設(shè)計(jì)架構(gòu)層面，傳統(tǒng)通用GPU架構(gòu)正逐步向異構(gòu)計(jì)算、存算一體、Chiplet（芯粒）以及類腦計(jì)算等新型架構(gòu)演進(jìn)，以應(yīng)對(duì)大模型訓(xùn)練對(duì)高算力、低功耗和高能效比的嚴(yán)苛要求；例如，存算一體技術(shù)通過(guò)打破“馮·諾依曼瓶頸”，顯著提升數(shù)據(jù)吞吐效率，已在部分國(guó)產(chǎn)AI芯片中實(shí)現(xiàn)初步商用，預(yù)計(jì)到2028年將占據(jù)高端AI芯片市場(chǎng)15%以上的份額。同時(shí)，Chiplet技術(shù)憑借其模塊化設(shè)計(jì)優(yōu)勢(shì)，有效降低先進(jìn)制程依賴，在中美技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)加劇背景下，成為中國(guó)芯片企業(yè)突破7nm以下工藝限制的重要路徑，華為昇騰、寒武紀(jì)、壁仞科技等頭部企業(yè)已陸續(xù)推出基于Chiplet的AI加速芯片原型。在產(chǎn)業(yè)化方面，政策驅(qū)動(dòng)與市場(chǎng)需求雙輪并進(jìn)，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確將AI芯片列為重點(diǎn)攻關(guān)方向，地方政府亦通過(guò)設(shè)立專項(xiàng)基金、建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等方式加速生態(tài)構(gòu)建；與此同時(shí)，大模型熱潮帶動(dòng)了對(duì)高性能AI芯片的剛性需求，百度文心、阿里通義、訊飛星火等國(guó)產(chǎn)大模型對(duì)本土芯片的適配意愿顯著增強(qiáng)，推動(dòng)軟硬協(xié)同生態(tài)加速成熟。值得注意的是，盡管國(guó)產(chǎn)AI芯片在特定場(chǎng)景（如安防、智能駕駛、工業(yè)視覺(jué)）已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞兀诟叨擞?xùn)練芯片領(lǐng)域仍面臨生態(tài)壁壘、軟件棧成熟度不足及先進(jìn)封裝產(chǎn)能受限等挑戰(zhàn)。展望2030年，隨著RISCV開(kāi)源架構(gòu)在AI領(lǐng)域的滲透率提升、光子計(jì)算與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿方向的探索深化，以及國(guó)家大基金三期對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的持續(xù)注資，中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)有望在架構(gòu)自主創(chuàng)新、制造工藝協(xié)同及應(yīng)用場(chǎng)景拓展三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性突破，形成具備全球競(jìng)爭(zhēng)力的本土化AI芯片產(chǎn)業(yè)體系，不僅支撐國(guó)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，亦將在全球AI基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)中扮演關(guān)鍵角色。年份產(chǎn)能（萬(wàn)片/年，12英寸等效）產(chǎn)量（萬(wàn)片/年）產(chǎn)能利用率（%）國(guó)內(nèi)需求量（萬(wàn)片/年）占全球AI芯片產(chǎn)能比重（%）202518013575.015022.0202624019280.021025.5202731026485.228029.0202839034387.936032.5202947042390.044035.0203055050692.052037.5一、中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀分析1、當(dāng)前主流AI芯片架構(gòu)類型及技術(shù)特征與類腦芯片架構(gòu)對(duì)比分析在2025至2030年期間，中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)的演進(jìn)將呈現(xiàn)出與類腦芯片架構(gòu)顯著不同的技術(shù)路徑與產(chǎn)業(yè)化邏輯。傳統(tǒng)人工智能芯片，尤其是基于馮·諾依曼架構(gòu)優(yōu)化而來(lái)的專用加速器（如GPU、TPU、NPU等），在算力密度、能效比及軟件生態(tài)方面持續(xù)提升，其發(fā)展重心聚焦于大規(guī)模并行計(jì)算能力的強(qiáng)化與模型訓(xùn)練推理效率的極致優(yōu)化。據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)580億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年將突破2500億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)27%。這一增長(zhǎng)主要由大模型訓(xùn)練需求、邊緣智能設(shè)備普及及國(guó)產(chǎn)替代政策驅(qū)動(dòng)，其中云端訓(xùn)練芯片與端側(cè)推理芯片分別占據(jù)約60%與40%的市場(chǎng)份額。相比之下，類腦芯片（NeuromorphicChips）以模擬生物神經(jīng)元與突觸工作機(jī)制為核心，強(qiáng)調(diào)事件驅(qū)動(dòng)、異步計(jì)算與超低功耗特性，其典型代表如清華大學(xué)的“天機(jī)芯”、浙江大學(xué)的“達(dá)爾文”系列以及中科院自動(dòng)化所的相關(guān)原型芯片。盡管類腦芯片在特定場(chǎng)景（如動(dòng)態(tài)視覺(jué)傳感、低功耗邊緣感知、實(shí)時(shí)模式識(shí)別）中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，但其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程仍處于早期驗(yàn)證階段。根據(jù)賽迪顧問(wèn)2024年發(fā)布的預(yù)測(cè)，類腦芯片在中國(guó)市場(chǎng)的規(guī)模尚不足10億元，預(yù)計(jì)到2030年也僅能達(dá)到80億至120億元區(qū)間，占整體AI芯片市場(chǎng)的不足5%。造成這一差距的核心原因在于類腦芯片缺乏成熟的軟件棧、標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)工具鏈及大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景支撐。傳統(tǒng)AI芯片依托TensorFlow、PyTorch等主流框架，已構(gòu)建起從芯片設(shè)計(jì)、編譯器優(yōu)化到模型部署的完整生態(tài)閉環(huán)，而類腦芯片則面臨算法硬件協(xié)同設(shè)計(jì)難度高、神經(jīng)形態(tài)編程范式尚未統(tǒng)一、訓(xùn)練方法論不成熟等多重瓶頸。此外，類腦芯片的制造工藝多依賴于先進(jìn)CMOS或新興憶阻器技術(shù)，后者在良率、穩(wěn)定性與量產(chǎn)成本方面仍存在較大不確定性。盡管國(guó)家“十四五”規(guī)劃及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出支持類腦計(jì)算基礎(chǔ)研究，并在2023年啟動(dòng)“類腦智能重大科技專項(xiàng)”，但其產(chǎn)業(yè)化落地仍需跨越從實(shí)驗(yàn)室原型到工程化產(chǎn)品的鴻溝。未來(lái)五年，傳統(tǒng)AI芯片將繼續(xù)沿著“算力提升—能效優(yōu)化—軟硬協(xié)同”路徑演進(jìn)，3D堆疊、Chiplet、存算一體等架構(gòu)創(chuàng)新將成為主流方向；而類腦芯片則可能在特種機(jī)器人、智能傳感網(wǎng)絡(luò)、腦機(jī)接口等細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性應(yīng)用，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)格局。值得注意的是，部分頭部企業(yè)如華為、寒武紀(jì)、壁仞科技已開(kāi)始探索將類腦計(jì)算理念融入傳統(tǒng)架構(gòu)，例如引入脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）加速模塊或事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度機(jī)制，以兼顧通用性與能效優(yōu)勢(shì)。這種融合趨勢(shì)或?qū)⒊蔀?027年后中國(guó)AI芯片架構(gòu)演進(jìn)的重要分支?？傮w而言，盡管類腦芯片在理論能效比（如每瓦特處理事件數(shù)可達(dá)傳統(tǒng)芯片的百倍以上）和生物啟發(fā)性方面具備長(zhǎng)期潛力，但在2030年前，其市場(chǎng)影響力仍將局限于科研示范與特定垂直場(chǎng)景，難以撼動(dòng)傳統(tǒng)AI芯片在主流人工智能基礎(chǔ)設(shè)施中的主導(dǎo)地位。國(guó)產(chǎn)AI芯片代表性企業(yè)架構(gòu)布局現(xiàn)狀近年來(lái)，中國(guó)人工智能芯片產(chǎn)業(yè)在政策支持、資本投入與技術(shù)積累的多重驅(qū)動(dòng)下迅速發(fā)展，涌現(xiàn)出一批具有代表性的本土企業(yè)，其在芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)與產(chǎn)業(yè)化布局方面展現(xiàn)出鮮明的技術(shù)路徑與市場(chǎng)戰(zhàn)略。以華為昇騰、寒武紀(jì)、壁仞科技、燧原科技、天數(shù)智芯、摩爾線程等企業(yè)為代表，國(guó)產(chǎn)AI芯片廠商在通用計(jì)算、專用加速、異構(gòu)融合等架構(gòu)方向上持續(xù)探索，逐步構(gòu)建起覆蓋云端、邊緣端與終端的全棧式產(chǎn)品體系。根據(jù)中國(guó)信通院發(fā)布的《2024年人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破850億元人民幣，其中國(guó)產(chǎn)芯片占比約為28%，預(yù)計(jì)到2027年該比例將提升至45%以上，2030年有望突破60%，顯示出強(qiáng)勁的國(guó)產(chǎn)替代趨勢(shì)。華為昇騰系列依托其自研的達(dá)芬奇架構(gòu)，采用3DCube矩陣計(jì)算單元，在INT8與FP16精度下實(shí)現(xiàn)高能效比，已廣泛部署于昇騰AI集群與城市智能體項(xiàng)目中，截至2024年底，昇騰生態(tài)合作伙伴超過(guò)3000家，ModelZoo模型數(shù)量突破1500個(gè)，形成從芯片、框架到應(yīng)用的完整閉環(huán)。寒武紀(jì)則聚焦于云端與邊緣端的思元系列芯片，其MLU架構(gòu)強(qiáng)調(diào)可編程性與通用性，最新發(fā)布的思元590芯片采用7nm工藝，INT4算力達(dá)256TOPS，能效比相較上一代提升2.3倍，已應(yīng)用于智能駕駛、智慧醫(yī)療等多個(gè)高成長(zhǎng)性場(chǎng)景。壁仞科技推出的BR100系列GPU采用Chiplet與2.5D封裝技術(shù)，單芯片F(xiàn)P16算力高達(dá)1000TFLOPS，成為目前國(guó)內(nèi)算力密度最高的通用AI芯片之一，其架構(gòu)設(shè)計(jì)兼顧HPC與AI訓(xùn)練需求，已與多家超算中心及大模型公司建立合作。燧原科技堅(jiān)持“云燧”與“云瀚”雙線并行，其邃思芯片基于自研GCU架構(gòu)，支持混合精度訓(xùn)練與推理，2024年推出的云燧T30在大模型訓(xùn)練場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)與國(guó)際主流產(chǎn)品相當(dāng)?shù)耐掏滦?，同時(shí)功耗降低15%。天數(shù)智芯的天垓系列聚焦于通用GPU路線，采用統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)與大規(guī)模并行計(jì)算單元，支持CUDA生態(tài)兼容，在金融、能源等關(guān)鍵行業(yè)實(shí)現(xiàn)批量落地。摩爾線程則以全功能GPU為切入點(diǎn)，其MUSA架構(gòu)集成圖形渲染、AI計(jì)算與科學(xué)計(jì)算能力，2024年發(fā)布的新一代芯片支持千億參數(shù)大模型本地化部署，填補(bǔ)了國(guó)產(chǎn)GPU在多模態(tài)計(jì)算領(lǐng)域的空白。從技術(shù)演進(jìn)方向看，國(guó)產(chǎn)AI芯片正從單一算力堆砌向“存算一體”“光計(jì)算融合”“軟硬協(xié)同”等前沿架構(gòu)延伸，多家企業(yè)已啟動(dòng)3nm以下工藝節(jié)點(diǎn)預(yù)研，并布局Chiplet、先進(jìn)封裝與新型互連技術(shù)以應(yīng)對(duì)摩爾定律放緩的挑戰(zhàn)。在產(chǎn)業(yè)化層面，國(guó)產(chǎn)芯片廠商普遍采取“硬件+軟件+生態(tài)”三位一體策略，通過(guò)開(kāi)放編譯器、優(yōu)化庫(kù)與開(kāi)發(fā)者工具鏈降低遷移門檻，加速在大模型訓(xùn)練、自動(dòng)駕駛、工業(yè)視覺(jué)等高價(jià)值場(chǎng)景的滲透。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2030年，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)總規(guī)模將超過(guò)3500億元，其中本土企業(yè)貢獻(xiàn)率將顯著提升，不僅在中低端推理市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位，更將在高端訓(xùn)練芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵突破。這一進(jìn)程將依賴于持續(xù)的架構(gòu)創(chuàng)新、生態(tài)協(xié)同與產(chǎn)業(yè)鏈整合，最終推動(dòng)中國(guó)在全球AI芯片競(jìng)爭(zhēng)格局中從“跟跑”向“并跑”乃至“領(lǐng)跑”轉(zhuǎn)變。2、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)展成熟度評(píng)估工具、IP核與先進(jìn)制程依賴度分析中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)在2025至2030年的發(fā)展進(jìn)程中，對(duì)設(shè)計(jì)工具、IP核以及先進(jìn)制程的依賴程度將持續(xù)加深，這種依賴不僅體現(xiàn)在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，更深刻地影響著整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建與競(jìng)爭(zhēng)格局的重塑。據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)工具市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到約42億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年將突破180億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)27.3%。這一增長(zhǎng)主要源于本土芯片企業(yè)對(duì)高效、高精度EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化）工具的迫切需求，尤其是在7納米及以下先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)下，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)流程已難以滿足復(fù)雜AI芯片對(duì)功耗、面積與性能的嚴(yán)苛要求。Synopsys、Cadence等國(guó)際EDA巨頭仍占據(jù)國(guó)內(nèi)高端市場(chǎng)85%以上的份額，但華大九天、概倫電子、芯華章等本土企業(yè)正加速追趕，在AI專用EDA工具鏈、物理驗(yàn)證、時(shí)序分析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)取得階段性突破。政策層面，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出支持EDA工具國(guó)產(chǎn)化替代，預(yù)計(jì)到2027年，國(guó)產(chǎn)EDA工具在AI芯片設(shè)計(jì)中的滲透率有望從當(dāng)前不足10%提升至30%以上。IP核作為芯片設(shè)計(jì)的“積木”，其重要性在AI芯片領(lǐng)域尤為突出。AI芯片普遍采用異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，集成NPU、DSP、內(nèi)存控制器、高速接口等多種功能模塊，高度依賴成熟的IP核以縮短開(kāi)發(fā)周期并降低風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)IPnest2024年報(bào)告，全球AI相關(guān)IP核市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)28億美元，其中中國(guó)市場(chǎng)需求占比約22%，預(yù)計(jì)到2030年將增長(zhǎng)至65億美元，中國(guó)份額有望提升至30%。目前，ARM、Imagination、CEVA等國(guó)際IP供應(yīng)商在CPU、GPU及AI加速器IP領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，但寒武紀(jì)、華為海思、阿里平頭哥等國(guó)內(nèi)企業(yè)已開(kāi)始構(gòu)建自主IP生態(tài)。例如，寒武紀(jì)的MLU架構(gòu)IP已實(shí)現(xiàn)多代迭代，支持INT4/INT8/FP16混合精度計(jì)算，在邊緣AI芯片中廣泛應(yīng)用。未來(lái)五年，隨著RISCV開(kāi)源架構(gòu)的普及，中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)將加速基于RISCV的定制化IP開(kāi)發(fā)，預(yù)計(jì)到2030年，基于RISCV的AI加速IP核在中國(guó)市場(chǎng)的采用率將超過(guò)40%，顯著降低對(duì)ARM等封閉生態(tài)的依賴。先進(jìn)制程是AI芯片性能躍升的核心支撐。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)頭部AI芯片企業(yè)如寒武紀(jì)思元590、華為昇騰910B等已采用7納米工藝，部分產(chǎn)品正向5納米乃至3納米節(jié)點(diǎn)推進(jìn)。然而，受國(guó)際供應(yīng)鏈限制，中國(guó)大陸晶圓廠在7納米以下先進(jìn)制程的量產(chǎn)能力仍顯不足。中芯國(guó)際雖已宣布實(shí)現(xiàn)N+2（等效7納米）工藝的有限量產(chǎn)，但產(chǎn)能與良率尚無(wú)法滿足大規(guī)模AI芯片生產(chǎn)需求。據(jù)SEMI預(yù)測(cè)，2025年中國(guó)大陸先進(jìn)制程（28納米以下）晶圓產(chǎn)能占全球比重僅為12%，到2030年有望提升至18%，但7納米以下占比仍將低于5%。這一現(xiàn)實(shí)迫使國(guó)內(nèi)AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)采取“架構(gòu)創(chuàng)新+成熟制程優(yōu)化”的雙軌策略。例如，通過(guò)Chiplet（芯粒）技術(shù)將大算力芯片拆分為多個(gè)小芯片，在14/12納米等成熟制程上分別制造后通過(guò)先進(jìn)封裝集成，既規(guī)避了先進(jìn)制程限制，又實(shí)現(xiàn)了性能提升。YoleDéveloppement數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)Chiplet相關(guān)封裝市場(chǎng)規(guī)模為15億美元，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)85億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)34.6%。在此背景下，AI芯片設(shè)計(jì)對(duì)先進(jìn)封裝技術(shù)的依賴度將顯著上升，倒逼EDA工具與IP核向支持Chiplet架構(gòu)方向演進(jìn)，形成“工具—IP—制程—封裝”四位一體的協(xié)同創(chuàng)新體系。未來(lái)五年，中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)將在外部約束與內(nèi)生創(chuàng)新的雙重驅(qū)動(dòng)下，逐步構(gòu)建起更具韌性和自主性的技術(shù)生態(tài)，但對(duì)高端EDA工具、高性能IP核及先進(jìn)制程的結(jié)構(gòu)性依賴仍將是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵變量。封裝測(cè)試與系統(tǒng)集成能力現(xiàn)狀中國(guó)人工智能芯片在封裝測(cè)試與系統(tǒng)集成環(huán)節(jié)的能力近年來(lái)呈現(xiàn)出快速演進(jìn)態(tài)勢(shì)，已逐步從傳統(tǒng)封裝向先進(jìn)封裝過(guò)渡，并在系統(tǒng)級(jí)集成方面形成初步產(chǎn)業(yè)生態(tài)。根據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)（CSIA）數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)先進(jìn)封裝市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到約680億元人民幣，同比增長(zhǎng)21.3%，預(yù)計(jì)到2030年將突破2200億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率維持在18%以上。這一增長(zhǎng)主要由AI芯片對(duì)高帶寬、低功耗、小尺寸封裝方案的強(qiáng)烈需求驅(qū)動(dòng)，特別是2.5D/3D封裝、Chiplet（芯粒）技術(shù)、硅中介層（Interposer）以及扇出型封裝（FanOut）等先進(jìn)工藝在AI加速器、大模型訓(xùn)練芯片中的廣泛應(yīng)用。在測(cè)試環(huán)節(jié)，隨著AI芯片復(fù)雜度提升，傳統(tǒng)測(cè)試方法已難以滿足高并行計(jì)算單元、異構(gòu)集成模塊的驗(yàn)證需求，國(guó)內(nèi)頭部封測(cè)企業(yè)如長(zhǎng)電科技、通富微電、華天科技等已開(kāi)始部署面向AI芯片的高精度、高吞吐量測(cè)試平臺(tái)，部分企業(yè)測(cè)試能力已覆蓋5nm及以下工藝節(jié)點(diǎn)，并具備對(duì)HBM（高帶寬存儲(chǔ)器）與邏輯芯片協(xié)同封裝后的系統(tǒng)級(jí)測(cè)試能力。系統(tǒng)集成方面，國(guó)內(nèi)AI芯片設(shè)計(jì)公司正加速與封測(cè)廠、EDA工具商、IP供應(yīng)商形成協(xié)同開(kāi)發(fā)機(jī)制，推動(dòng)“設(shè)計(jì)封裝測(cè)試驗(yàn)證”一體化流程落地。例如，寒武紀(jì)、壁仞科技、燧原科技等企業(yè)在其新一代AI訓(xùn)練芯片中已采用Chiplet架構(gòu)，通過(guò)先進(jìn)封裝將多個(gè)計(jì)算芯粒與HBM堆棧集成于單一封裝體內(nèi)，顯著提升算力密度與能效比。據(jù)賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)，到2027年，采用Chiplet技術(shù)的國(guó)產(chǎn)AI芯片出貨量占比將超過(guò)35%，而配套的先進(jìn)封裝產(chǎn)能需求將占國(guó)內(nèi)封測(cè)總產(chǎn)能的28%以上。與此同時(shí)，國(guó)家層面通過(guò)“十四五”集成電路產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及“芯火”雙創(chuàng)平臺(tái)等政策，持續(xù)支持先進(jìn)封裝技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)線建設(shè)，江蘇、上海、合肥等地已形成以先進(jìn)封裝為核心的產(chǎn)業(yè)集群，具備從材料、設(shè)備到封裝測(cè)試的本地化配套能力。值得注意的是，盡管國(guó)內(nèi)在封裝測(cè)試環(huán)節(jié)已具備較強(qiáng)制造能力，但在關(guān)鍵設(shè)備（如高精度貼片機(jī)、TSV刻蝕設(shè)備）和高端材料（如低介電常數(shù)封裝基板、熱界面材料）方面仍存在對(duì)外依賴，這在一定程度上制約了系統(tǒng)集成能力的進(jìn)一步提升。未來(lái)五年，隨著AI大模型對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施提出更高要求，封裝測(cè)試將不再僅是后道工序，而成為決定AI芯片性能上限的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。產(chǎn)業(yè)界普遍預(yù)期，到2030年，中國(guó)將建成3–5條具備全鏈條Chiplet集成能力的先進(jìn)封裝產(chǎn)線，并形成覆蓋AI訓(xùn)練、推理、邊緣計(jì)算等多場(chǎng)景的系統(tǒng)級(jí)封裝解決方案體系，整體封裝測(cè)試與系統(tǒng)集成能力有望達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，支撐國(guó)產(chǎn)AI芯片在全球高性能計(jì)算市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力提升。年份中國(guó)AI芯片市場(chǎng)份額（全球占比，%）年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR，%）主流架構(gòu)占比（%）

（如NPU/TPU/ASIC等）平均單價(jià)（美元/芯片）202518.532.06585.0202621.229.56880.5202724.027.07276.0202826.824.57572.0202929.522.07868.5203032.020.08065.0二、全球及國(guó)內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局與主要參與者分析1、國(guó)際巨頭技術(shù)路線與市場(chǎng)策略英偉達(dá)、AMD、Intel等企業(yè)在華布局及技術(shù)演進(jìn)路徑近年來(lái)，英偉達(dá)、AMD與Intel三大國(guó)際芯片巨頭在中國(guó)市場(chǎng)的布局持續(xù)深化，其技術(shù)演進(jìn)路徑不僅受到全球人工智能產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的牽引，也緊密契合中國(guó)本土算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政策導(dǎo)向及市場(chǎng)需求變化。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破120億美元，預(yù)計(jì)到2030年將超過(guò)500億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)26.3%。在此背景下，三大廠商紛紛調(diào)整在華戰(zhàn)略，以應(yīng)對(duì)中國(guó)對(duì)高性能計(jì)算、大模型訓(xùn)練與推理、邊緣智能等場(chǎng)景日益增長(zhǎng)的需求。英偉達(dá)憑借其CUDA生態(tài)與Hopper、Blackwell架構(gòu)GPU的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，長(zhǎng)期占據(jù)中國(guó)AI訓(xùn)練芯片市場(chǎng)70%以上的份額。盡管受到美國(guó)出口管制影響，其A100/H100系列高端產(chǎn)品對(duì)華供應(yīng)受限，但英偉達(dá)迅速推出特供版A800與H800，并于2024年進(jìn)一步發(fā)布面向中國(guó)市場(chǎng)的L20與L2芯片，專為大模型推理優(yōu)化，算力雖有所裁剪，但能效比與本地部署適配性顯著提升。與此同時(shí)，英偉達(dá)加速與中國(guó)本土云服務(wù)商如阿里云、騰訊云、百度智能云及運(yùn)營(yíng)商合作，通過(guò)“芯片+軟件+平臺(tái)”一體化方案嵌入中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈。其GraceHopper超級(jí)芯片雖未大規(guī)模進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，但相關(guān)技術(shù)理念已通過(guò)合作研發(fā)項(xiàng)目間接影響國(guó)產(chǎn)AI芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)方向。AMD則采取差異化競(jìng)爭(zhēng)策略，依托其MI300系列加速器與ROCm軟件生態(tài)，在中國(guó)高性能計(jì)算與AI融合場(chǎng)景中尋求突破。2024年，AMD與中科院計(jì)算所、華為昇騰生態(tài)部分合作伙伴展開(kāi)技術(shù)對(duì)接，嘗試在國(guó)產(chǎn)超算與AI訓(xùn)練集群中導(dǎo)入MI300X芯片。盡管其軟件生態(tài)成熟度仍落后于CUDA，但AMD正通過(guò)開(kāi)源策略與本地化工具鏈開(kāi)發(fā)，提升在中國(guó)開(kāi)發(fā)者社區(qū)的滲透率。據(jù)其2025年技術(shù)路線圖，AMD計(jì)劃在2026年前推出基于3nm工藝、支持FP8與稀疏計(jì)算的下一代AI加速器，并強(qiáng)化對(duì)中國(guó)大模型廠商的定制化支持。Intel則聚焦于“全棧式AI”戰(zhàn)略，一方面通過(guò)Gaudi系列AI加速器（如Gaudi2、Gaudi3）切入中國(guó)市場(chǎng)，2024年已與百度、京東、科大訊飛等企業(yè)達(dá)成測(cè)試合作，其單位瓦特性能在特定推理場(chǎng)景中具備成本優(yōu)勢(shì)；另一方面，Intel持續(xù)強(qiáng)化其至強(qiáng)CPU在AI推理中的角色，通過(guò)AMX（高級(jí)矩陣擴(kuò)展）指令集與oneAPI工具鏈，推動(dòng)“CPU+加速器”異構(gòu)計(jì)算模式在中國(guó)邊緣AI與行業(yè)智能化場(chǎng)景落地。值得注意的是，Intel正加速推進(jìn)其在華制造與封測(cè)布局，2025年計(jì)劃在成都工廠導(dǎo)入先進(jìn)封裝技術(shù)，以支持本地化AI芯片交付。三大廠商均意識(shí)到，單純依賴硬件銷售已難以維系長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力，因此紛紛加大在華軟件生態(tài)、開(kāi)發(fā)者社區(qū)與聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室投入。英偉達(dá)在上海設(shè)立AI研發(fā)與適配中心，AMD與清華大學(xué)共建異構(gòu)計(jì)算聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，Intel則通過(guò)“AIEverywhere”計(jì)劃與中國(guó)高校及科研機(jī)構(gòu)合作培養(yǎng)AI芯片人才。展望2025至2030年，盡管地緣政治因素將持續(xù)影響高端芯片對(duì)華出口，但三大企業(yè)仍將通過(guò)架構(gòu)裁剪、本地化合作、生態(tài)共建等方式深度參與中國(guó)AI芯片市場(chǎng)。其技術(shù)演進(jìn)路徑將更加強(qiáng)調(diào)能效比優(yōu)化、稀疏計(jì)算支持、存算一體探索及與中國(guó)大模型需求的精準(zhǔn)對(duì)齊，從而在合規(guī)前提下維持其在中國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施中的關(guān)鍵角色。國(guó)際企業(yè)對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的滲透與合作模式近年來(lái)，國(guó)際人工智能芯片企業(yè)加速布局中國(guó)市場(chǎng)，其滲透路徑呈現(xiàn)出從技術(shù)授權(quán)、產(chǎn)品銷售向本地化研發(fā)、生態(tài)共建乃至資本合作的多維度演進(jìn)趨勢(shì)。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到約120億美元，預(yù)計(jì)到2030年將突破500億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率維持在25%以上。在這一高增長(zhǎng)預(yù)期驅(qū)動(dòng)下，英偉達(dá)、AMD、英特爾、高通等國(guó)際巨頭紛紛調(diào)整在華戰(zhàn)略，不再僅依賴硬件出口，而是通過(guò)設(shè)立本地研發(fā)中心、與本土企業(yè)成立合資公司、參與國(guó)家重大科技項(xiàng)目等方式深度嵌入中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈。例如，英偉達(dá)自2023年起在上海和深圳擴(kuò)大其AI計(jì)算實(shí)驗(yàn)室規(guī)模，并與百度、阿里云、騰訊等頭部云服務(wù)商建立聯(lián)合優(yōu)化機(jī)制，針對(duì)中國(guó)大模型訓(xùn)練場(chǎng)景定制Hopper與Blackwell架構(gòu)的本地化版本。與此同時(shí)，AMD通過(guò)收購(gòu)賽靈思后，進(jìn)一步強(qiáng)化其在邊緣AI與FPGA加速領(lǐng)域的布局，與中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)合作開(kāi)發(fā)面向智能制造的異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)。英特爾則依托其OpenVINO工具鏈和oneAPI生態(tài)，與華為昇騰、寒武紀(jì)等國(guó)產(chǎn)芯片廠商在軟件棧層面展開(kāi)兼容性測(cè)試與聯(lián)合調(diào)優(yōu)，試圖在國(guó)產(chǎn)替代浪潮中維持其軟件生態(tài)影響力。值得注意的是，受中美技術(shù)管制政策影響，部分高端AI芯片對(duì)華出口受限，促使國(guó)際企業(yè)轉(zhuǎn)向“軟硬分離”策略——即保留底層IP授權(quán)與工具鏈支持，而將芯片制造與封裝環(huán)節(jié)交由本地合作伙伴完成。例如，高通與中芯國(guó)際合作開(kāi)發(fā)面向智能終端的NPU協(xié)處理器，采用7納米以下成熟制程，在滿足性能需求的同時(shí)規(guī)避出口管制風(fēng)險(xiǎn)。此外，國(guó)際企業(yè)還通過(guò)股權(quán)投資方式參與中國(guó)AI芯片初創(chuàng)公司，如英偉達(dá)對(duì)壁仞科技早期的戰(zhàn)略注資，雖后續(xù)因政策調(diào)整退出，但此類資本聯(lián)動(dòng)模式仍被多家跨國(guó)公司視為長(zhǎng)期滲透的可行路徑。從合作模式看，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)共建成為新焦點(diǎn)。國(guó)際企業(yè)積極參與中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（AIIA）及工信部主導(dǎo)的AI芯片評(píng)測(cè)體系，推動(dòng)其架構(gòu)與國(guó)內(nèi)主流框架（如MindSpore、PaddlePaddle）的深度適配。據(jù)中國(guó)信通院預(yù)測(cè)，到2027年，超過(guò)60%的國(guó)際AI芯片廠商將在中國(guó)設(shè)立本地化軟件支持團(tuán)隊(duì)，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的模型部署需求。展望2025至2030年，隨著中國(guó)“東數(shù)西算”工程推進(jìn)與大模型商業(yè)化落地加速，國(guó)際企業(yè)將進(jìn)一步聚焦數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛、智能終端三大應(yīng)用場(chǎng)景，通過(guò)模塊化IP授權(quán)、聯(lián)合芯片定義（CoDesign）及云邊協(xié)同架構(gòu)合作，構(gòu)建“技術(shù)本地化+生態(tài)綁定”的新型合作范式。盡管地緣政治不確定性持續(xù)存在，但中國(guó)市場(chǎng)龐大的算力需求與快速迭代的應(yīng)用生態(tài)，仍將吸引國(guó)際企業(yè)以更靈活、更合規(guī)的方式參與其中，形成“有限開(kāi)放、深度耦合”的長(zhǎng)期共存格局。2、國(guó)內(nèi)重點(diǎn)企業(yè)技術(shù)實(shí)力與產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展華為昇騰、寒武紀(jì)、地平線、燧原科技等企業(yè)架構(gòu)演進(jìn)對(duì)比近年來(lái)，中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)企業(yè)加速技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)化落地，華為昇騰、寒武紀(jì)、地平線、燧原科技等頭部企業(yè)在架構(gòu)設(shè)計(jì)路徑上呈現(xiàn)出差異化演進(jìn)特征，其技術(shù)路線選擇與市場(chǎng)戰(zhàn)略緊密耦合，共同塑造了國(guó)產(chǎn)AI芯片生態(tài)的多元格局。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破120億美元，預(yù)計(jì)到2030年將超過(guò)450億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)24.3%。在此背景下，各企業(yè)圍繞算力效率、能效比、軟件生態(tài)及垂直場(chǎng)景適配展開(kāi)深度競(jìng)爭(zhēng)。華為昇騰系列自2019年推出以來(lái)，依托達(dá)芬奇架構(gòu)持續(xù)升級(jí)，從Ascend310到910B，再到規(guī)劃中的910C，其核心優(yōu)勢(shì)在于全棧式軟硬件協(xié)同能力，尤其在訓(xùn)練與推理一體化場(chǎng)景中表現(xiàn)突出。昇騰910B芯片采用7nm工藝，F(xiàn)P16算力達(dá)256TFLOPS，已廣泛部署于國(guó)家超算中心及運(yùn)營(yíng)商AI基礎(chǔ)設(shè)施。面向2025—2030年，華為計(jì)劃通過(guò)Chiplet（芯粒）技術(shù)與3D封裝工藝，進(jìn)一步提升芯片集成度，并推動(dòng)昇騰架構(gòu)向通用AI計(jì)算平臺(tái)演進(jìn)，目標(biāo)在2027年前實(shí)現(xiàn)單芯片F(xiàn)P16算力突破500TFLOPS，同時(shí)強(qiáng)化MindSpore框架與昇思生態(tài)的綁定，構(gòu)建閉環(huán)技術(shù)護(hù)城河。寒武紀(jì)則聚焦于云端與邊緣端雙線布局，其思元（MLU）系列芯片歷經(jīng)MLU270、MLU370至MLU590的迭代，架構(gòu)從早期的CambriconX逐步演進(jìn)為支持稀疏計(jì)算與動(dòng)態(tài)調(diào)度的MLUv03架構(gòu)。2024年發(fā)布的MLU590采用5nm工藝，INT8算力達(dá)1,024TOPS，能效比達(dá)8TOPS/W，在智能安防、金融風(fēng)控等高吞吐場(chǎng)景中具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。寒武紀(jì)未來(lái)五年將重點(diǎn)投入存算一體架構(gòu)研發(fā)，計(jì)劃在2026年推出基于近存計(jì)算的原型芯片，目標(biāo)將內(nèi)存帶寬瓶頸降低40%以上，并通過(guò)開(kāi)放MLULink互聯(lián)協(xié)議吸引第三方開(kāi)發(fā)者共建生態(tài)。地平線作為自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域的先行者，其征程（Journey）系列芯片以BPU（BrainProcessingUnit）為核心架構(gòu)，從伯努利、貝葉斯到納什架構(gòu)，持續(xù)優(yōu)化低功耗與實(shí)時(shí)推理能力。征程5芯片采用16nm工藝，AI算力達(dá)128TOPS，已搭載于理想、比亞迪等超過(guò)30款車型，2024年出貨量突破50萬(wàn)片。面向L3+級(jí)自動(dòng)駕駛需求，地平線規(guī)劃在2025年推出征程6系列，采用5nm工藝，算力目標(biāo)達(dá)400TOPS，并引入異構(gòu)計(jì)算單元支持Transformer模型原生部署，同時(shí)通過(guò)開(kāi)放HorizonOpenExplorer平臺(tái)強(qiáng)化與車企及算法公司的協(xié)同開(kāi)發(fā)。燧原科技則以“云燧”系列切入數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練市場(chǎng)，其邃思（DTU）芯片基于自研GCU（GraphComputingUnit）架構(gòu)，強(qiáng)調(diào)高帶寬互聯(lián)與大規(guī)模集群擴(kuò)展能力。云燧i20芯片支持FP32/FP16/BF16混合精度，單卡算力達(dá)144TFLOPS，已在中國(guó)電信、騰訊云等平臺(tái)部署。未來(lái)三年，燧原將重點(diǎn)推進(jìn)Chiplet化GCU架構(gòu)，計(jì)劃在2026年推出支持8芯片3D堆疊的云燧i30，目標(biāo)單機(jī)柜算力密度提升3倍，并通過(guò)“云燧智算平臺(tái)”實(shí)現(xiàn)軟硬解耦，降低客戶遷移成本。綜合來(lái)看，四家企業(yè)在架構(gòu)演進(jìn)中均體現(xiàn)出對(duì)先進(jìn)制程、異構(gòu)計(jì)算、能效優(yōu)化及軟件定義硬件的高度重視，但戰(zhàn)略重心各有側(cè)重：華為強(qiáng)調(diào)整體生態(tài)閉環(huán)，寒武紀(jì)押注存算融合前沿，地平線深耕車規(guī)級(jí)實(shí)時(shí)推理，燧原則聚焦云側(cè)訓(xùn)練擴(kuò)展性。隨著2025年后3nm及以下工藝逐步成熟，以及大模型對(duì)算力結(jié)構(gòu)提出新要求，中國(guó)AI芯片架構(gòu)或?qū)⒂瓉?lái)新一輪融合與分化，產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程有望在政策支持、國(guó)產(chǎn)替代加速及垂直場(chǎng)景爆發(fā)的多重驅(qū)動(dòng)下，于2030年前形成具備全球競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)體系與市場(chǎng)格局。初創(chuàng)企業(yè)技術(shù)差異化與融資情況分析近年來(lái)，中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)呈現(xiàn)出高度活躍的技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢(shì)，其技術(shù)路徑選擇與融資節(jié)奏緊密耦合，共同塑造了該細(xì)分賽道的獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)格局。據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，國(guó)內(nèi)專注于AI芯片設(shè)計(jì)的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量已超過(guò)180家，其中約65%聚焦于專用架構(gòu)（如NPU、TPU、DPU等）的研發(fā)，30%布局可重構(gòu)計(jì)算或存算一體方向，其余則探索類腦計(jì)算、光子芯片等前沿技術(shù)路線。在技術(shù)差異化方面，多數(shù)企業(yè)不再簡(jiǎn)單復(fù)刻國(guó)際巨頭的通用GPU架構(gòu)，而是針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行深度優(yōu)化。例如，部分企業(yè)面向邊緣端智能攝像頭、工業(yè)質(zhì)檢設(shè)備開(kāi)發(fā)低功耗、高能效比的NPUIP核，單瓦性能達(dá)到10TOPS/W以上；另一些企業(yè)則瞄準(zhǔn)大模型推理市場(chǎng)，推出支持稀疏計(jì)算、混合精度訓(xùn)練的異構(gòu)計(jì)算芯片，在LLM推理延遲方面較傳統(tǒng)GPU降低40%以上。這種以場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)創(chuàng)新，不僅提升了產(chǎn)品在垂直市場(chǎng)的滲透能力，也有效規(guī)避了與頭部企業(yè)的正面競(jìng)爭(zhēng)。從融資情況來(lái)看，2023年至2024年，AI芯片初創(chuàng)企業(yè)累計(jì)融資額突破320億元人民幣，其中B輪及以后階段融資占比達(dá)58%，顯示出資本對(duì)技術(shù)成熟度和商業(yè)化路徑的認(rèn)可度顯著提升。紅杉中國(guó)、高瓴創(chuàng)投、中金資本等頭部機(jī)構(gòu)持續(xù)加碼，同時(shí)國(guó)家大基金二期及地方產(chǎn)業(yè)基金亦通過(guò)直投或設(shè)立專項(xiàng)子基金方式參與布局。值得注意的是，2024年單筆融資額超過(guò)10億元的案例已達(dá)7起，較2022年增長(zhǎng)近3倍，反映出市場(chǎng)對(duì)具備量產(chǎn)能力與客戶落地驗(yàn)證的企業(yè)給予更高估值溢價(jià)。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2027年，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)280億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率保持在28%左右，其中邊緣端與端側(cè)芯片占比將從當(dāng)前的35%提升至50%以上，為專注低功耗、高集成度架構(gòu)的初創(chuàng)企業(yè)提供廣闊空間。在此背景下，具備自主指令集、軟硬協(xié)同優(yōu)化能力及完整工具鏈生態(tài)的企業(yè)更易獲得持續(xù)融資支持。例如，已有數(shù)家企業(yè)通過(guò)開(kāi)源編譯器、提供模型壓縮工具包等方式構(gòu)建開(kāi)發(fā)者社區(qū)，加速芯片適配主流AI框架，從而提升客戶粘性與市場(chǎng)響應(yīng)速度。展望2025至2030年，隨著國(guó)產(chǎn)替代政策深化、大模型輕量化趨勢(shì)加速以及智能汽車、具身智能等新應(yīng)用場(chǎng)景爆發(fā)，AI芯片初創(chuàng)企業(yè)若能在存算一體架構(gòu)、Chiplet異構(gòu)集成、RISCV生態(tài)適配等方向?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)突破，并同步完善供應(yīng)鏈保障與量產(chǎn)交付能力，有望在千億級(jí)市場(chǎng)中占據(jù)關(guān)鍵席位。同時(shí)，資本市場(chǎng)對(duì)技術(shù)壁壘高、商業(yè)化路徑清晰的項(xiàng)目將持續(xù)保持高度關(guān)注，預(yù)計(jì)未來(lái)五年該領(lǐng)域年均融資規(guī)模將穩(wěn)定在80億至120億元區(qū)間，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)從“技術(shù)驗(yàn)證”向“規(guī)模量產(chǎn)”階段躍遷。年份銷量（萬(wàn)顆）收入（億元人民幣）平均單價(jià)（元/顆）毛利率（%）20251,2001801,5004220261,8502961,6004520272,6004421,7004820283,5006301,8005020294,6008741,9005220305,8001,1602,00054三、人工智能芯片核心技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)（2025–2030）1、架構(gòu)創(chuàng)新方向與關(guān)鍵技術(shù)突破存算一體、光計(jì)算、Chiplet等新型架構(gòu)發(fā)展趨勢(shì)隨著人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展與算力需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)在能效比、延遲和帶寬等方面的瓶頸日益凸顯，推動(dòng)中國(guó)人工智能芯片設(shè)計(jì)向存算一體、光計(jì)算、Chiplet等新型架構(gòu)加速演進(jìn)。據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破1200億元，預(yù)計(jì)到2030年將超過(guò)4500億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)24.3%。在這一背景下，新型架構(gòu)不僅成為技術(shù)突破的關(guān)鍵路徑，也成為國(guó)產(chǎn)芯片實(shí)現(xiàn)彎道超車的重要戰(zhàn)略方向。存算一體技術(shù)通過(guò)將計(jì)算單元嵌入存儲(chǔ)單元，大幅減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)帶來(lái)的能耗與延遲，尤其適用于邊緣端低功耗推理場(chǎng)景。清華大學(xué)與寒武紀(jì)等機(jī)構(gòu)已實(shí)現(xiàn)基于ReRAM與SRAM的存算一體芯片原型，能效比提升達(dá)10倍以上。據(jù)賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)，到2027年，中國(guó)存算一體AI芯片市場(chǎng)規(guī)模有望突破300億元，占整體AI芯片市場(chǎng)的12%左右。光計(jì)算則憑借其超高速、低功耗與并行處理能力，在大模型訓(xùn)練與高維數(shù)據(jù)處理中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，北京大學(xué)、中科院半導(dǎo)體所及初創(chuàng)企業(yè)曦智科技已在硅光集成與光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，其光計(jì)算芯片在特定任務(wù)中的算力密度可達(dá)傳統(tǒng)GPU的5倍以上。盡管目前光計(jì)算仍處于實(shí)驗(yàn)室向產(chǎn)業(yè)化過(guò)渡階段，但據(jù)IDC估算，到2030年全球光計(jì)算芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)80億美元，其中中國(guó)市場(chǎng)占比有望超過(guò)30%。Chiplet（芯粒）技術(shù)則通過(guò)異構(gòu)集成方式，將不同工藝節(jié)點(diǎn)、功能模塊的裸片封裝在同一基板上，有效降低先進(jìn)制程依賴，提升良率與設(shè)計(jì)靈活性。在中美技術(shù)博弈加劇、先進(jìn)制程受限的現(xiàn)實(shí)約束下，Chiplet成為國(guó)產(chǎn)AI芯片廠商的重要突破口。華為昇騰、壁仞科技、摩爾線程等企業(yè)已陸續(xù)推出基于Chiplet架構(gòu)的AI加速芯片，采用2.5D/3D封裝技術(shù)實(shí)現(xiàn)算力與帶寬的協(xié)同優(yōu)化。據(jù)YoleDéveloppement預(yù)測(cè)，全球Chiplet市場(chǎng)將從2023年的80億美元增長(zhǎng)至2028年的550億美元，而中國(guó)在政策支持與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同推動(dòng)下，有望占據(jù)全球Chiplet封裝產(chǎn)能的25%以上。國(guó)家“十四五”規(guī)劃及《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確提出支持新型計(jì)算架構(gòu)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化，工信部亦在2024年啟動(dòng)“AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新專項(xiàng)”，重點(diǎn)布局存算一體、光子計(jì)算與先進(jìn)封裝技術(shù)。綜合來(lái)看，未來(lái)五年內(nèi)，這三類架構(gòu)將在中國(guó)AI芯片生態(tài)中形成互補(bǔ)格局：存算一體聚焦邊緣與終端低功耗場(chǎng)景，光計(jì)算瞄準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心高吞吐訓(xùn)練任務(wù)，Chiplet則成為高性能AI芯片的主流集成范式。隨著EDA工具鏈、先進(jìn)封裝產(chǎn)能與材料工藝的同步成熟，預(yù)計(jì)到2030年，采用新型架構(gòu)的AI芯片將占據(jù)中國(guó)市場(chǎng)份額的40%以上，不僅重塑產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，也將為國(guó)產(chǎn)替代與全球技術(shù)話語(yǔ)權(quán)爭(zhēng)奪提供關(guān)鍵支撐。大模型專用芯片與通用AI芯片的融合路徑近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是大模型在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多模態(tài)融合等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對(duì)底層算力基礎(chǔ)設(shè)施提出了前所未有的高要求。在此背景下，大模型專用芯片與通用AI芯片的融合路徑逐漸成為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的核心議題。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破1200億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年將超過(guò)4500億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率維持在25%以上。其中，大模型專用芯片的占比從2023年的不足15%提升至2024年的28%，而通用AI芯片則在邊緣端、工業(yè)控制、智能終端等多樣化場(chǎng)景中持續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位。這種市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化，促使芯片設(shè)計(jì)企業(yè)開(kāi)始探索兩者在架構(gòu)層面的深度融合，以兼顧大模型訓(xùn)練與推理的極致性能需求，以及通用AI任務(wù)對(duì)靈活性、能效比和成本控制的綜合考量。在技術(shù)演進(jìn)方向上，融合路徑主要體現(xiàn)在三個(gè)維度：一是計(jì)算單元的異構(gòu)集成，通過(guò)在同一芯片上部署針對(duì)Transformer架構(gòu)優(yōu)化的專用張量核心與支持傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型的通用計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同AI負(fù)載的高效調(diào)度；二是內(nèi)存與互連架構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化，例如采用高帶寬存儲(chǔ)（HBM3E或HBM4）與片上緩存分級(jí)結(jié)構(gòu)，結(jié)合Chiplet（芯粒）技術(shù)，將大模型所需的高吞吐數(shù)據(jù)通路與通用任務(wù)所需的低延遲響應(yīng)路徑進(jìn)行物理與邏輯層面的統(tǒng)一管理；三是軟件棧的統(tǒng)一抽象，通過(guò)構(gòu)建兼容ONNX、PyTorch、TensorFlow等主流框架的中間表示層，使同一套編譯器和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別模型類型并分配最優(yōu)硬件資源。從產(chǎn)業(yè)實(shí)踐來(lái)看，華為昇騰910B、寒武紀(jì)思元590、壁仞科技BR100等國(guó)產(chǎn)芯片已初步展現(xiàn)出融合架構(gòu)的雛形，其在千億參數(shù)大模型訓(xùn)練任務(wù)中的能效比相較純通用架構(gòu)提升3至5倍，同時(shí)在圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別等傳統(tǒng)AI任務(wù)中仍保持90%以上的通用性能。展望2025至2030年，隨著Chiplet生態(tài)的成熟、先進(jìn)封裝技術(shù)（如2.5D/3D集成）成本的下降，以及國(guó)家“東數(shù)西算”工程對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌布局，融合型AI芯片將成為主流產(chǎn)品形態(tài)。據(jù)賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)，到2027年，融合架構(gòu)芯片在中國(guó)AI芯片市場(chǎng)中的滲透率將超過(guò)60%，并在數(shù)據(jù)中心、智能汽車、智能制造三大核心場(chǎng)景中形成規(guī)模化應(yīng)用。此外，政策層面亦在加速推動(dòng)這一趨勢(shì)，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出支持面向大模型的專用算力芯片研發(fā)，同時(shí)鼓勵(lì)通用AI芯片向高兼容性、高擴(kuò)展性方向演進(jìn)。在此雙重驅(qū)動(dòng)下，未來(lái)五年內(nèi)，中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)有望在全球競(jìng)爭(zhēng)格局中實(shí)現(xiàn)從“跟跑”到“并跑”乃至“領(lǐng)跑”的轉(zhuǎn)變，而大模型專用能力與通用AI靈活性的深度融合，將成為這一躍遷的關(guān)鍵技術(shù)支點(diǎn)。融合階段時(shí)間節(jié)點(diǎn)（年）專用芯片占比（%）通用芯片占比（%）融合架構(gòu)滲透率（%）典型技術(shù)特征初期探索階段2025683212專用NPU+通用CPU/GPU異構(gòu)集成，軟件棧初步兼容架構(gòu)融合加速期2026604028可重構(gòu)計(jì)算單元引入，支持混合精度訓(xùn)練與推理標(biāo)準(zhǔn)化推進(jìn)期2027524845統(tǒng)一指令集架構(gòu)（如RISC-VAI擴(kuò)展）初步應(yīng)用，軟硬協(xié)同優(yōu)化深度融合階段2028435763Chiplet異構(gòu)集成+統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)，支持多模態(tài)大模型靈活調(diào)度成熟生態(tài)期2030356582通用AI芯片內(nèi)嵌專用加速核，軟硬件生態(tài)高度統(tǒng)一2、制程工藝與能效比提升路徑以下先進(jìn)制程在AI芯片中的應(yīng)用前景隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)加速滲透，AI芯片作為算力基礎(chǔ)設(shè)施的核心載體，其性能提升高度依賴于先進(jìn)制程工藝的持續(xù)演進(jìn)。當(dāng)前，全球半導(dǎo)體制造已邁入3納米及以下節(jié)點(diǎn)，而中國(guó)在這一領(lǐng)域的追趕步伐顯著加快，預(yù)計(jì)到2025年，國(guó)內(nèi)將初步具備28納米及以上成熟制程的全自主供應(yīng)能力，并在14/12納米節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)；至2030年，7納米及以下先進(jìn)制程有望在特定AI芯片產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)小批量應(yīng)用。根據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)（CSIA）與賽迪顧問(wèn)聯(lián)合發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)860億元人民幣，預(yù)計(jì)2025年將突破1100億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率維持在28%以上。其中，采用7納米及以下先進(jìn)制程的AI芯片占比將從2024年的不足5%提升至2030年的約22%，對(duì)應(yīng)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到450億元。這一增長(zhǎng)主要源于大模型訓(xùn)練與推理對(duì)高算力、低功耗芯片的迫切需求，尤其是Transformer架構(gòu)對(duì)片上存儲(chǔ)帶寬與計(jì)算密度的極致要求，推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)向更小線寬、更高集成度演進(jìn)。臺(tái)積電、三星等國(guó)際代工廠雖在3納米及2納米節(jié)點(diǎn)已實(shí)現(xiàn)初步量產(chǎn)，但受地緣政治與出口管制影響，中國(guó)AI芯片企業(yè)正加速轉(zhuǎn)向本土代工體系。中芯國(guó)際、華虹半導(dǎo)體等國(guó)內(nèi)晶圓廠在FinFET與GAA（環(huán)繞柵極）晶體管結(jié)構(gòu)上的研發(fā)投入持續(xù)加碼，2024年中芯國(guó)際N+2（等效7納米）工藝良率已穩(wěn)定在85%以上，并計(jì)劃于2026年前完成5納米GAA工藝的風(fēng)險(xiǎn)試產(chǎn)。與此同時(shí)，Chiplet（芯粒）異構(gòu)集成技術(shù)成為彌補(bǔ)先進(jìn)制程短板的關(guān)鍵路徑，通過(guò)將多個(gè)小芯片以先進(jìn)封裝方式集成，可在不依賴單一超先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)接近3納米芯片的性能水平。據(jù)YoleDéveloppement預(yù)測(cè)，2025年全球Chiplet市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)80億美元，其中AI加速器占比超40%，而中國(guó)企業(yè)在該領(lǐng)域的專利布局已占全球總量的27%。在政策層面，《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》與《新時(shí)期促進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策》明確將先進(jìn)制程攻關(guān)列為國(guó)家戰(zhàn)略任務(wù)，國(guó)家大基金三期于2023年注資3440億元，重點(diǎn)支持設(shè)備、材料與先進(jìn)工藝研發(fā)。未來(lái)五年，中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)如寒武紀(jì)、壁仞科技、燧原科技等將持續(xù)優(yōu)化架構(gòu)與制程協(xié)同設(shè)計(jì)（DTCO），在存算一體、光子計(jì)算、類腦計(jì)算等前沿方向探索與先進(jìn)制程的深度融合。預(yù)計(jì)到2030年，中國(guó)將在14納米及以下節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)70%以上的AI訓(xùn)練芯片自給率，并在邊緣端AI推理芯片領(lǐng)域形成以28/22納米為主、12納米為輔的成熟產(chǎn)品矩陣。先進(jìn)制程的應(yīng)用不僅關(guān)乎芯片性能，更直接影響能效比與單位算力成本，據(jù)清華大學(xué)微電子所測(cè)算，7納米工藝相較14納米可將AI芯片能效比提升2.3倍，單位TOPS（每秒萬(wàn)億次操作）功耗降低41%，這對(duì)數(shù)據(jù)中心PUE（能源使用效率）優(yōu)化與“雙碳”目標(biāo)達(dá)成具有戰(zhàn)略意義。綜合來(lái)看，先進(jìn)制程在中國(guó)AI芯片領(lǐng)域的滲透將呈現(xiàn)“成熟制程穩(wěn)基本盤、先進(jìn)節(jié)點(diǎn)攻高端、異構(gòu)集成補(bǔ)短板”的三維發(fā)展格局，產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程雖受外部技術(shù)封鎖制約，但在內(nèi)需驅(qū)動(dòng)、政策扶持與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同下，有望在2030年前構(gòu)建起具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的先進(jìn)AI芯片制造與設(shè)計(jì)生態(tài)體系。低功耗設(shè)計(jì)與異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化策略隨著人工智能應(yīng)用場(chǎng)景不斷向邊緣端、終端設(shè)備以及高能效數(shù)據(jù)中心延伸，低功耗設(shè)計(jì)與異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化已成為中國(guó)人工智能芯片架構(gòu)演進(jìn)的核心驅(qū)動(dòng)力。據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模已突破1200億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年將超過(guò)4500億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)24.3%。在這一高速增長(zhǎng)背景下，功耗控制與計(jì)算效率的協(xié)同優(yōu)化成為決定產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。尤其在智能終端、自動(dòng)駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等對(duì)能效比高度敏感的領(lǐng)域，芯片設(shè)計(jì)必須在有限功耗預(yù)算內(nèi)實(shí)現(xiàn)最大算力輸出。當(dāng)前主流AI芯片普遍采用7nm及以下先進(jìn)制程，但單純依賴工藝微縮已難以滿足未來(lái)能效需求，設(shè)計(jì)層面的系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化成為突破瓶頸的必由之路。國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)如寒武紀(jì)、華為昇騰、地平線等已將動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）、近閾值計(jì)算（NTC）、存算一體架構(gòu)等低功耗技術(shù)深度集成于芯片設(shè)計(jì)流程中。例如，寒武紀(jì)思元590芯片通過(guò)引入稀疏計(jì)算與權(quán)重壓縮技術(shù)，在保持90%以上模型精度的同時(shí)，將推理功耗降低35%；地平線征程6芯片則采用多核異構(gòu)SoC架構(gòu)，集成CPU、NPU、GPU與專用DSP單元，通過(guò)任務(wù)調(diào)度引擎實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的按需分配，整機(jī)功耗控制在15W以內(nèi)，滿足車規(guī)級(jí)前裝量產(chǎn)要求。與此同時(shí)，異構(gòu)計(jì)算正從“多核堆疊”向“軟硬協(xié)同”演進(jìn)，強(qiáng)調(diào)計(jì)算單元、存儲(chǔ)單元與通信單元的深度融合。清華大學(xué)與中科院計(jì)算所聯(lián)合研發(fā)的“啟明”架構(gòu)提出“計(jì)算存儲(chǔ)調(diào)度”三位一體設(shè)計(jì)理念，在28nm工藝下實(shí)現(xiàn)每瓦特12TOPS的能效表現(xiàn)，顯著優(yōu)于國(guó)際同類產(chǎn)品。國(guó)家《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》明確提出支持面向AI的專用芯片研發(fā)，鼓勵(lì)低功耗、高能效芯片在智慧城市、智能制造等場(chǎng)景規(guī)?；渴?。據(jù)賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)，到2027年，中國(guó)邊緣AI芯片出貨量將占整體AI芯片市場(chǎng)的58%，其中功耗低于10W的芯片占比將超過(guò)70%。為支撐這一趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)EDA工具鏈也在加速完善，華大九天、概倫電子等企業(yè)已推出支持功耗感知綜合與異構(gòu)架構(gòu)仿真的全流程工具，助力設(shè)計(jì)周期縮短30%以上。此外，RISCV開(kāi)源生態(tài)的興起為中國(guó)AI芯片提供了靈活的異構(gòu)集成基礎(chǔ)，阿里平頭哥推出的玄鐵C910處理器已支持與NPU的無(wú)縫耦合，構(gòu)建起可定制化的低功耗AI計(jì)算平臺(tái)。展望2025至2030年，低功耗與異構(gòu)計(jì)算的融合將不再局限于硬件層面，而是向“算法架構(gòu)系統(tǒng)”全棧協(xié)同方向發(fā)展。模型壓縮、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）與硬件感知訓(xùn)練等技術(shù)將前置到芯片定義階段，實(shí)現(xiàn)從應(yīng)用需求到物理實(shí)現(xiàn)的端到端優(yōu)化。工信部《人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書（2024）》指出，到2030年，中國(guó)AI芯片平均能效比有望提升5倍以上，單位算力功耗降至0.1W/TOPS以下，推動(dòng)AI在可穿戴設(shè)備、微型機(jī)器人、低軌衛(wèi)星等新興場(chǎng)景的普及。這一進(jìn)程不僅依賴技術(shù)創(chuàng)新，更需產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同，包括先進(jìn)封裝（如Chiplet）、新型存儲(chǔ)器（如ReRAM、MRAM）以及光互連等技術(shù)的成熟與集成?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在政策引導(dǎo)、市場(chǎng)需求與技術(shù)突破的多重驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)人工智能芯片將在低功耗與異構(gòu)計(jì)算優(yōu)化路徑上形成具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù)體系與產(chǎn)業(yè)生態(tài)。分析維度關(guān)鍵內(nèi)容預(yù)估數(shù)據(jù)/指標(biāo)（2025–2030）優(yōu)勢(shì)（Strengths）本土化AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新加速，如存算一體、Chiplet等技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)先2025年國(guó)產(chǎn)AI芯片架構(gòu)專利數(shù)量達(dá)12,000件，預(yù)計(jì)2030年增至35,000件（CAGR≈24%）劣勢(shì)（Weaknesses）高端制程依賴境外代工，7nm以下先進(jìn)工藝自主率不足15%2025年國(guó)產(chǎn)AI芯片中僅12%采用7nm及以下工藝，預(yù)計(jì)2030年提升至28%機(jī)會(huì)（Opportunities）國(guó)家政策強(qiáng)力支持，AI芯片國(guó)產(chǎn)替代需求旺盛中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)從2025年約850億元增長(zhǎng)至2030年3,200億元（CAGR≈30.2%）威脅（Threats）國(guó)際技術(shù)封鎖加劇，EDA工具與IP核受限風(fēng)險(xiǎn)上升2025年約40%高端EDA工具依賴進(jìn)口，預(yù)計(jì)2030年仍維持在30%以上綜合潛力評(píng)估國(guó)產(chǎn)AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)數(shù)量及融資活躍度持續(xù)提升2025年活躍AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)超260家，預(yù)計(jì)2030年達(dá)420家；年均融資額超180億元四、市場(chǎng)需求、應(yīng)用場(chǎng)景與產(chǎn)業(yè)化前景預(yù)測(cè)1、下游應(yīng)用領(lǐng)域需求結(jié)構(gòu)變化云計(jì)算、自動(dòng)駕駛、邊緣計(jì)算、智能終端等細(xì)分市場(chǎng)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)在2025至2030年間，中國(guó)人工智能芯片在云計(jì)算、自動(dòng)駕駛、邊緣計(jì)算與智能終端四大細(xì)分市場(chǎng)的應(yīng)用將呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，驅(qū)動(dòng)因素涵蓋技術(shù)迭代、政策支持、產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善及下游需求爆發(fā)。據(jù)中國(guó)信息通信研究院預(yù)測(cè)，到2030年，中國(guó)AI芯片整體市場(chǎng)規(guī)模有望突破3000億元人民幣，其中云計(jì)算領(lǐng)域占比約35%，自動(dòng)駕駛約占25%，邊緣計(jì)算占20%，智能終端則占據(jù)剩余20%。云計(jì)算作為AI芯片最早實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用的場(chǎng)景，將持續(xù)受益于大模型訓(xùn)練與推理需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。2024年國(guó)內(nèi)主流云服務(wù)商已普遍部署基于7nm及以下工藝的AI加速芯片，如華為昇騰910B、寒武紀(jì)思元590等，預(yù)計(jì)到2027年，單顆訓(xùn)練芯片算力將突破1000TOPS（INT8），推理芯片能效比提升至20TOPS/W以上。阿里云、騰訊云、百度智能云等頭部企業(yè)計(jì)劃在未來(lái)五年內(nèi)將AI算力資源投入年均增長(zhǎng)30%以上，帶動(dòng)云端AI芯片采購(gòu)規(guī)模從2025年的約400億元增長(zhǎng)至2030年的1050億元。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域則因L3及以上級(jí)別智能駕駛車型量產(chǎn)落地而加速芯片需求釋放。工信部《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入試點(diǎn)通知》明確支持高算力車載芯片上車，地平線征程6、黑芝麻華山A2000等國(guó)產(chǎn)芯片已進(jìn)入蔚來(lái)、小鵬、理想等車企供應(yīng)鏈。2025年國(guó)內(nèi)L2+及以上智能駕駛滲透率預(yù)計(jì)達(dá)45%，2030年將提升至80%以上，對(duì)應(yīng)車載AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將從2025年的180億元躍升至750億元。芯片算力需求亦同步攀升，主流自動(dòng)駕駛域控制器芯片算力將從當(dāng)前的200–500TOPS邁向2030年的2000TOPS以上，同時(shí)對(duì)功能安全（ASILD）與車規(guī)級(jí)可靠性提出更高要求。邊緣計(jì)算場(chǎng)景因低時(shí)延、高隱私與本地化處理優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)視覺(jué)、智慧安防、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域快速滲透。2025年邊緣AI芯片出貨量預(yù)計(jì)達(dá)2.8億顆，2030年將突破8億顆，市場(chǎng)規(guī)模從150億元增至600億元。寒武紀(jì)、瑞芯微、晶晨股份等企業(yè)推出的NPU集成SoC方案已在工廠質(zhì)檢、視頻結(jié)構(gòu)化分析中實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署，典型芯片能效比達(dá)5–10TOPS/W，滿足邊緣端對(duì)功耗與成本的嚴(yán)苛約束。智能終端市場(chǎng)則依托智能手機(jī)、AIPC、可穿戴設(shè)備及智能家居的智能化升級(jí)持續(xù)擴(kuò)容。高通、聯(lián)發(fā)科、華為海思等廠商加速在終端SoC中集成專用NPU單元，2025年支持端側(cè)大模型推理的手機(jī)芯片滲透率預(yù)計(jì)達(dá)30%，2030年將覆蓋90%以上高端機(jī)型。IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年中國(guó)AI智能手機(jī)出貨量將達(dá)2.5億臺(tái)，帶動(dòng)終端AI芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)300億元，2030年進(jìn)一步增長(zhǎng)至600億元。整體來(lái)看，四大細(xì)分市場(chǎng)在算力需求、能效指標(biāo)、場(chǎng)景適配性等方面呈現(xiàn)差異化演進(jìn)路徑，但共同指向高集成度、異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)與軟硬協(xié)同優(yōu)化的技術(shù)方向，為中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)提供廣闊產(chǎn)業(yè)化空間。大模型訓(xùn)練與推理對(duì)芯片性能的新要求隨著大模型參數(shù)規(guī)模持續(xù)突破萬(wàn)億級(jí)別，人工智能芯片在訓(xùn)練與推理階段面臨前所未有的性能挑戰(zhàn)。據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)大模型相關(guān)算力需求同比增長(zhǎng)超過(guò)320%，預(yù)計(jì)到2027年，僅大模型訓(xùn)練所需算力將占全國(guó)AI總算力消耗的65%以上。這一趨勢(shì)直接推動(dòng)芯片架構(gòu)向高帶寬、低延遲、高能效比方向演進(jìn)。傳統(tǒng)通用GPU在處理稀疏計(jì)算、混合精度運(yùn)算及大規(guī)模張量并行任務(wù)時(shí)逐漸顯現(xiàn)出瓶頸，尤其在千億參數(shù)模型的全參數(shù)微調(diào)場(chǎng)景下，顯存帶寬與片上緩存容量成為制約訓(xùn)練效率的關(guān)鍵因素。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，國(guó)內(nèi)頭部芯片企業(yè)如寒武紀(jì)、華為昇騰、壁仞科技等紛紛推出基于Chiplet（芯粒）技術(shù)、3D堆疊存儲(chǔ)和新型互連協(xié)議的專用AI芯片，其HBM3E顯存帶寬普遍突破3TB/s，片上SRAM容量提升至數(shù)百M(fèi)B級(jí)別，顯著緩解了“內(nèi)存墻”問(wèn)題。與此同時(shí)，大模型推理端對(duì)芯片提出了差異化要求，強(qiáng)調(diào)低功耗、高吞吐與實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。IDC預(yù)測(cè)，到2030年，中國(guó)邊緣側(cè)AI推理芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1800億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)28.5%。在此背景下，存算一體架構(gòu)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算及可重構(gòu)計(jì)算單元成為研發(fā)熱點(diǎn)。例如，部分國(guó)產(chǎn)芯片已集成動(dòng)態(tài)稀疏加速引擎，可自動(dòng)識(shí)別并跳過(guò)零值權(quán)重計(jì)算，在保持模型精度的同時(shí)將能效比提升3至5倍。此外，大模型對(duì)芯片軟件棧的協(xié)同優(yōu)化能力提出更高要求，編譯器需支持自動(dòng)圖融合、算子定制與量化感知訓(xùn)練，硬件則需提供細(xì)粒度的功耗調(diào)控機(jī)制。據(jù)賽迪顧問(wèn)統(tǒng)計(jì)，2025年支持端到端大模型部署的國(guó)產(chǎn)AI芯片出貨量預(yù)計(jì)突破50萬(wàn)片，較2023年增長(zhǎng)近400%。未來(lái)五年，隨著MoE（MixtureofExperts）架構(gòu)、長(zhǎng)上下文窗口（如128Ktokens以上）及多模態(tài)融合模型的普及，芯片設(shè)計(jì)將進(jìn)一步向異構(gòu)集成、光互連、近存計(jì)算等前沿方向拓展。國(guó)家《新一代人工智能芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2025—2030年）》明確提出，到2030年要實(shí)現(xiàn)大模型專用芯片能效比國(guó)際先進(jìn)水平差距縮小至15%以內(nèi)，并在數(shù)據(jù)中心、智能汽車、工業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵領(lǐng)域形成規(guī)?；瘧?yīng)用。在此政策與市場(chǎng)需求雙重驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)有望在架構(gòu)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化落地之間構(gòu)建良性循環(huán)，為大模型時(shí)代提供堅(jiān)實(shí)底層支撐。2、市場(chǎng)規(guī)模與國(guó)產(chǎn)化替代空間國(guó)產(chǎn)芯片在政府、金融、安防等關(guān)鍵行業(yè)的滲透率趨勢(shì)近年來(lái)，國(guó)產(chǎn)人工智能芯片在政府、金融、安防等關(guān)鍵行業(yè)的滲透率呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，這一變化不僅反映出國(guó)家對(duì)核心技術(shù)自主可控的戰(zhàn)略部署逐步落地，也體現(xiàn)出相關(guān)行業(yè)對(duì)高性能、高安全、低功耗AI算力需求的持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024年國(guó)產(chǎn)AI芯片在上述三大關(guān)鍵行業(yè)的整體滲透率已達(dá)到約28%，較2021年的不足10%實(shí)現(xiàn)跨越式提升。其中，政府領(lǐng)域因政策引導(dǎo)和信創(chuàng)工程推進(jìn)，成為國(guó)產(chǎn)芯片滲透率最高的應(yīng)用場(chǎng)景，2024年滲透率約為35%；金融行業(yè)緊隨其后，達(dá)到27%，主要得益于銀行、證券、保險(xiǎn)等機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全與本地化部署的高度重視；安防行業(yè)則依托智慧城市與公共安全體系建設(shè)，滲透率約為24%，且在邊緣端AI推理芯片方面表現(xiàn)出強(qiáng)勁增長(zhǎng)動(dòng)能。展望2025至2030年，隨著《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略文件的深入實(shí)施，以及《關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全保護(hù)條例》對(duì)供應(yīng)鏈安全的強(qiáng)制性要求，國(guó)產(chǎn)AI芯片在關(guān)鍵行業(yè)的滲透率有望持續(xù)加速。據(jù)賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)，到2027年，政府、金融、安防三大領(lǐng)域國(guó)產(chǎn)AI芯片整體滲透率將突破50%，2030年有望達(dá)到65%以上。在政府側(cè)，政務(wù)云、城市大腦、數(shù)字孿生等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將全面采用國(guó)產(chǎn)化AI算力底座，預(yù)計(jì)2026年起新建項(xiàng)目國(guó)產(chǎn)芯片采用比例將不低于70%；金融行業(yè)則在智能風(fēng)控、反欺詐、智能投顧等高并發(fā)、低延遲場(chǎng)景中加速替換進(jìn)口GPU與FPGA方案，頭部銀行已啟動(dòng)全棧國(guó)產(chǎn)AI推理平臺(tái)試點(diǎn)，預(yù)計(jì)2028年核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)AI芯片覆蓋率將超過(guò)60%；安防領(lǐng)域則受益于視頻結(jié)構(gòu)化、多模態(tài)感知、邊緣智能終端的普及，海康威視、大華等龍頭企業(yè)已與寒武紀(jì)、燧原科技、壁仞科技等國(guó)產(chǎn)芯片廠商建立深度合作，推動(dòng)AI攝像頭、智能安檢設(shè)備、城市感知節(jié)點(diǎn)等產(chǎn)品全面搭載國(guó)產(chǎn)NPU，預(yù)計(jì)2030年邊緣側(cè)國(guó)產(chǎn)AI芯片出貨量將占該細(xì)分市場(chǎng)80%以上。與此同時(shí)，國(guó)家大基金三期于2024年啟動(dòng)，重點(diǎn)支持高端芯片設(shè)計(jì)與制造，疊加地方專項(xiàng)扶持資金，將進(jìn)一步降低國(guó)產(chǎn)芯片在關(guān)鍵行業(yè)的部署成本與技術(shù)門檻。此外，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系的逐步完善，如《人工智能芯片通用技術(shù)要求》《金融行業(yè)AI芯片安全評(píng)估規(guī)范》等標(biāo)準(zhǔn)的出臺(tái)，也為國(guó)產(chǎn)芯片規(guī)?；瘧?yīng)用提供了制度保障。綜合來(lái)看，在政策驅(qū)動(dòng)、技術(shù)成熟、生態(tài)協(xié)同與安全需求四重因素疊加下，國(guó)產(chǎn)人工智能芯片在政府、金融、安防等關(guān)鍵行業(yè)的滲透路徑已從“試點(diǎn)驗(yàn)證”邁入“規(guī)模替代”階段，未來(lái)五年將成為國(guó)產(chǎn)AI芯片實(shí)現(xiàn)從“可用”到“好用”再到“首選”的關(guān)鍵窗口期，其產(chǎn)業(yè)化前景廣闊且確定性高。五、政策環(huán)境、風(fēng)險(xiǎn)因素與投資策略建議1、國(guó)家及地方政策支持體系分析十四五”規(guī)劃、集成電路產(chǎn)業(yè)基金、國(guó)產(chǎn)替代政策解讀“十四五”期間，國(guó)家層面將集成電路產(chǎn)業(yè)定位為戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，明確將其納入科技自立自強(qiáng)的核心支撐體系?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出，要加快關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推動(dòng)高端芯片、基礎(chǔ)軟件、核心元器件等領(lǐng)域的自主可控，尤其在人工智能芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)方面，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建具有中國(guó)特色的異構(gòu)計(jì)算體系和軟硬協(xié)同生態(tài)。在此政策導(dǎo)向下，國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金（俗稱“大基金”）持續(xù)加碼投入，截至2024年底，大基金一期、二期合計(jì)認(rèn)繳規(guī)模已超過(guò)3400億元人民幣，其中約35%資金明確投向芯片設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，重點(diǎn)支持具備AI加速能力的RISCV架構(gòu)、存算一體、Chiplet（芯粒）等前沿技術(shù)路線的企業(yè)。據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)482億元，預(yù)計(jì)到2030年將突破2100億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)27.6%，其中國(guó)產(chǎn)AI芯片在訓(xùn)練與推理市場(chǎng)的滲透率將從2024年的18%提升至2030年的45%以上。政策層面同步強(qiáng)化“國(guó)產(chǎn)替代”導(dǎo)向，通過(guò)《新時(shí)期促進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策》等文件，對(duì)符合條件的AI芯片設(shè)計(jì)企業(yè)給予最高10年免稅、研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例提升至150%、優(yōu)先納入政府采購(gòu)目錄等實(shí)質(zhì)性支持。地方政府亦積極響應(yīng)，北京、上海、深圳、合肥等地相繼設(shè)立專項(xiàng)子基金，總規(guī)模超800億元，重點(diǎn)扶持本地AI芯片初創(chuàng)企業(yè)構(gòu)建從IP核、EDA工具到先進(jìn)封裝的全鏈條能力。值得注意的是，國(guó)產(chǎn)替代并非簡(jiǎn)單替換，而是以應(yīng)用場(chǎng)景為牽引，推動(dòng)架構(gòu)創(chuàng)新。例如，在大模型訓(xùn)練領(lǐng)域，寒武紀(jì)、壁仞科技、燧原科技等企業(yè)已推出基于自研架構(gòu)的AI加速芯片，單芯片算力突破500TOPS（INT8），能效比接近國(guó)際先進(jìn)水平；在邊緣端，地平線、黑芝麻智能等企業(yè)依托車規(guī)級(jí)AI芯片，在智能駕駛市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；b車，2024年出貨量合計(jì)超200萬(wàn)片。政策與資本的雙重驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)AI芯片設(shè)計(jì)正從“可用”向“好用”躍遷，預(yù)計(jì)到2027年，國(guó)內(nèi)將形成3—5家具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的AI芯片設(shè)計(jì)龍頭企業(yè)，其產(chǎn)品在數(shù)據(jù)中心、自動(dòng)駕駛、工業(yè)視覺(jué)等核心場(chǎng)景的市占率有望突破30%。與此同時(shí)，國(guó)家正加快構(gòu)建自主可控的EDA工具鏈和IP生態(tài)，2024年國(guó)產(chǎn)EDA工具在AI芯片設(shè)計(jì)流程中的覆蓋率已提升至22%，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)60%以上，為架構(gòu)創(chuàng)新提供底層支撐。在中美科技競(jìng)爭(zhēng)長(zhǎng)期化的背景下，政策將持續(xù)聚焦“安全”與“效率”雙重目標(biāo)，推動(dòng)AI芯片設(shè)計(jì)架構(gòu)向高能效、低延遲、強(qiáng)安全方向演進(jìn)，并通過(guò)“揭榜掛帥”“賽馬機(jī)制”等新型組織模式，加速技術(shù)成果產(chǎn)業(yè)化落地。未來(lái)五年，中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)將在政策紅利、市場(chǎng)需求與技術(shù)突破的共振下，逐步構(gòu)建起以自主架構(gòu)為核心、多元生態(tài)為支撐、全球市場(chǎng)為延伸的新型產(chǎn)業(yè)格局。中美技術(shù)管制對(duì)AI芯片供應(yīng)鏈的影響評(píng)估近年來(lái)，中美之間圍繞高科技領(lǐng)域的技術(shù)管制持續(xù)升級(jí)，尤其在人工智能芯片領(lǐng)域，美國(guó)自2022年起陸續(xù)出臺(tái)多項(xiàng)出口管制措施，限制先進(jìn)制程設(shè)備、EDA工具及高性能AI芯片對(duì)華出口，直接沖擊中國(guó)AI芯片供應(yīng)鏈的完整性與自主可控能力。據(jù)中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2023年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模約為1850億元人民幣，預(yù)計(jì)到2030年將突破6500億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)19.7%。然而，在這一高速增長(zhǎng)背景下，供應(yīng)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍高度依賴境外技術(shù)，特別是在7納米及以下先進(jìn)制程制造、高端IP核授權(quán)以及先進(jìn)封裝技術(shù)方面，國(guó)產(chǎn)化率不足15%。美國(guó)商務(wù)部工業(yè)與安全局（BIS）于2023年10月進(jìn)一步收緊對(duì)華AI芯片出口限制，將H100、A100等高端GPU及定制化AI加速芯片列入實(shí)體清單，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)頭部云服務(wù)商與大模型企業(yè)短期內(nèi)面臨算力瓶頸。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2024年第一季度中國(guó)AI訓(xùn)練芯片進(jìn)口量同比下降32%，而國(guó)產(chǎn)替代芯片出貨量雖同比增長(zhǎng)120%，但整體性能與能效比仍落后國(guó)際主流產(chǎn)品1.5至2代。這種結(jié)構(gòu)性失衡促使中國(guó)加速構(gòu)建本土AI芯片生態(tài)體系，包括推動(dòng)RISCV架構(gòu)在AI加速器中的應(yīng)用、發(fā)展Chiplet（芯粒）異構(gòu)集成技術(shù)以繞過(guò)先進(jìn)制程限制，以及強(qiáng)化國(guó)產(chǎn)EDA工具鏈的研發(fā)投入。2024年，國(guó)家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金三期正式設(shè)立，規(guī)模達(dá)3440億元，重點(diǎn)支持AI芯片設(shè)計(jì)、先進(jìn)封裝與材料等“卡脖子”環(huán)節(jié)。與此同時(shí)，華為昇騰、寒武紀(jì)、壁仞科技等企業(yè)加快自研架構(gòu)迭代，昇騰910B芯片在2024年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，F(xiàn)P16算力達(dá)256TFLOPS，接近A100水平，已在多個(gè)國(guó)家級(jí)大模型項(xiàng)目中部署。從供應(yīng)鏈韌性角度看，中國(guó)正通過(guò)“雙循環(huán)”戰(zhàn)略重構(gòu)AI芯片產(chǎn)業(yè)布局，一方面強(qiáng)化長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)的產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，推動(dòng)中芯國(guó)際、長(zhǎng)電科技等制造與封測(cè)企業(yè)提升14/12納米FinFET工藝良率，目標(biāo)在2026年前實(shí)現(xiàn)90%以上成熟制程AI芯片的本地化生產(chǎn)；另一方面，通過(guò)“一帶一路