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。