(转自:普华有策)
AI计算加速芯片行业主流细分芯片剖析及未来趋势预测
1、计算加速芯片行业细分产品类型及比较
主流AI计算加速芯片包括GPU、ASIC和FPGA:
GPU:最初用于图形渲染,现已发展为通用计算加速引擎。其大规模并行计算架构适合深度学习训练与推理,广泛应用于科学计算和数据分析。GPU提供高带宽内存和并行结构,拥有成熟的开发生态系统,成为现代计算基础设施的核心。
ASIC:为特定应用定制的芯片,优化特定神经网络或算法,提供较高的计算效率和低功耗,适用于大规模量产和对性能要求高的场景,如数据中心AI加速器。
FPGA:可编程逻辑器件,具备灵活性,可根据算法需求进行硬件配置或更新,适合算法迭代频繁和灵活硬件需求的场景,如边缘计算和原型验证。
主流计算加速芯片对比
资料来源:普华有策
GPU相较于ASIC和FPGA,具备更优的适配性、计算性能和开发友好性,成为AI计算场景中的优选方案,尽管能源效率较低。
2、计算加速芯片行业产业链结构剖析
AI计算加速芯片产业链分为上游、中游和下游三个部分:
上游:提供芯片设计所需的EDA软件、IP模块,以及制造所需的设备和材料。
中游:包括芯片设计公司(可采用IDM或Fabless模式)、晶圆制造、封装和测试环节。晶圆代工厂提供晶圆制造,封测厂商负责封装、组装和测试,确保芯片性能和可靠性。
下游:涉及芯片分销商和系统制造商(ODM)。分销商销售图案化晶圆或AI芯片,系统制造商将芯片集成到终端产品中,最终应用于AI计算加速、机器人、自动驾驶、元宇宙、数字孪生等行业。
计算加速芯片行业产业链结构图
资料来源:普华有策3、AI 计算加速芯片市场规模及细分市场结构
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。预计到 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%。
2020-2024年AI 计算加速芯片市场规模
资料来源:普华有策从细分市场上看,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%。
2024年AI 计算加速芯片细分市场结构
资料来源:普华有策GPU(图形处理芯片)又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种主要用于计算加速领域的微处理器。与全球产业相比,中国 GPU 产业仍处于起步阶段,但随着国内企业在技术上的不断突破,市场正在快速增长。
随着 AI 应用(如 ChatGPT 大模型技术)的突破,全球市场对 AI 算力的需求显著增加。以英伟达为代表的 GPU 产品,因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能,使得 GPU 市场规模在过去五年迎来了爆发式增长,2024 年达到 5,315.03 亿元。
中国GPU市场正迎来技术升级、国产替代和应用拓展的多重机遇。随着AI时代的到来,GPU的更新周期加快,计算能力持续增强,未来将采用更先进的工艺和更多计算单元以提升性能。同时,在外部政策和数据安全需求的推动下,本土GPU企业加速突破技术壁垒,国产化进程不断推进,市场国产化率有望显著提升。此外,GPU的应用领域不断扩展,特别是在AI图像处理、视频制作和具身智能等领域,未来将凭借其计算优势和多功能性进一步扩大在AI领域的市场份额,推动更多新兴应用场景的发展。
中国GPU市场的主要发展趋势
资料来源:普华有策总体来看,中国GPU市场面临技术升级、国产替代和应用拓展的机会,未来有望实现快速增长。
《2025-2031年AI计算加速芯片行业细分市场调研及投资可行性分析报告》涵盖行业全球及中国发展概况、供需数据、市场规模,产业政策/规划、相关技术、竞争格局、上游原料情况、下游主要应用市场需求规模及前景、区域结构、市场集中度、重点企业/玩家,企业占有率、行业特征、驱动因素、市场前景预测,投资策略、主要壁垒构成、相关风险等内容。同时北京普华有策信息咨询有限公司还提供市场专项调研项目、产业研究报告、产业链咨询、项目可行性研究报告、专精特新小巨人认证、市场占有率报告、十五五规划、项目后评价报告、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、国家级制造业单项冠军企业认证、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。