AI加速器，万亿赛道谁主沉浮？

1、AI加速器行业发展现状

AI加速器行业已经从早期的技术验证和试点采购，进入规模化部署与结构分化并存的阶段。训练侧需求仍然旺盛，但更大的增量正在向推理侧转移，推理场景对成本、功耗和延迟的敏感度更高，推动加速器从“拼峰值算力”转向“拼实际利用率和单位token成本”。全球市场由少数头部厂商主导，但云厂商自研芯片和定制ASIC的渗透正在改变供给结构。中国市场则呈现“外资仍强、国产加速追赶”的格局：国产厂商在政企、智算中心和推理场景中率先放量，份额明显提升，但在高端训练、先进制程、HBM供给和软件生态上仍存在短板。整体看，该行业已高度产业化，但竞争焦点正从单卡性能转向系统级交付能力。

2、AI加速器行业产业链分析

AI加速器产业链上游覆盖芯片设计、EDA/IP、晶圆制造、先进封装、HBM存储、设备和材料；中游是加速卡模组、服务器和系统集成；下游则是云服务商、互联网企业、金融、医疗、制造、自动驾驶和边缘终端。当前产业链价值分布正在从芯片设计向先进封装、HBM、高速互联和系统集成扩散。最突出的瓶颈集中在先进封装产能、HBM供给和电力约束上。玻璃基板作为先进封装材料的演进方向，具备更好的尺寸稳定性和精细布线潜力，但仍处于量产前夜，TGV成孔、金属化、良率和成本控制是规模化落地的关键。国内在设备、材料和基板环节均有布局，但客户验证和稳定量产仍需时间。整体看，产业链国产化在推理和边缘环节推进更快，训练环节仍受制于生态、制程和高端存储。

3、AI加速器行业竞争格局玩家

全球AI加速器芯片市场仍是“一超多强”，英伟达主导，AMD跟进，博通与Marvell在定制ASIC领域形成双寡头，云厂商自研芯片从内部自用向外渗透。新兴阵营中，Cerebras以晶圆级引擎保持差异化，Groq已转为推理云服务，Hailo并入Microchip，Qualcomm从边缘向数据中心延伸。中国市场形成华为昇腾领跑，寒武纪、海光信息等独立厂商跟进，互联网自研与第二梯队并存的格局。上游玻璃基板与先进封装环节，Intel、三星电机、LG Innotek、京东方、蓝思科技、沃格光电处于卡位和验证阶段，尚未大规模量产，不直接生产AI加速器芯片，但属于产业链关键配套。

AI加速器竞争格局总表

资料来源：普华有策

4、AI加速器行业发展前景

中长期看，AI加速器需求具备较强确定性。推理规模扩大、Agent应用普及、多模态模型迭代以及企业私有化部署，都会持续拉动算力消耗。市场增长动力正从一次性训练集群采购，转向持续扩大的推理支出，这意味着加速器需求将更稳定、更分散，也更看重性价比和能效。产品结构上，GPU仍将占据主导，但ASIC增速更快，非GPU加速器在云厂商和定制场景中的占比会逐步提升。中国市场在政策支持、智算中心建设和国产替代推动下仍有较大增长空间，但需要警惕重复建设和利用率不足的问题。前沿方向如存算一体、光计算、HBM4和新型封装架构，将从探索逐步走向工程化，成为下一阶段竞争的重要变量。

5、AI加速器行业发展趋势分析

AI加速器行业的发展趋势，可以概括为“需求从训练转向推理、竞争从单卡转向系统、技术从制程转向封装与内存、生态从能用转向好用、运营从粗放转向精细、国产从政策转向市场、产业从互联网转向千行百业”。这些趋势相互叠加，决定了未来竞争不再是单一维度的芯片竞赛，而是系统能力、生态能力和产业化能力的综合较量。具体如下：

（1）竞争重心从单卡峰值算力转向系统级交付能力。

过去客户主要看单卡算力、显存和制程，现在更看重整机、集群、互联、软件和散热协同后的实际效率。加速器不再是孤立芯片，而是计算、内存、网络、冷却、供电和调度软件组成的系统方案。超节点、万卡集群和跨域互联能力，正在成为头部厂商拉开差距的关键。

（2） 推理需求接棒训练，成为更持续、更分散的增长引擎。

训练需求集中、项目制特征强，推理需求则随应用数量、用户规模和上下文长度持续增长。Agent、多模态、搜索增强和企业私有化部署，会带来大量长尾推理负载。推理优化型加速器、边缘推理芯片和低功耗方案的重要性将持续上升，产品设计会更强调单位token成本和实际利用率。

（3）GPU与ASIC双轨并行，定制化加速渗透加快。

GPU仍将长期占据通用训练和推理市场，但云厂商和大模型公司越来越倾向自研或联合定制ASIC，以优化成本、功耗和架构差异。定制芯片在稳定、大规模、可预期的推理场景中优势明显，增速会快于通用GPU。未来市场不是简单的替代关系，而是GPU、ASIC、FPGA和专用推理芯片按场景分层共存。

（4）内存墙倒逼先进封装与新型存储加速落地。

算力增长快于内存带宽增长，数据搬移成为能效和性能的主要瓶颈。HBM继续迭代，但单靠HBM难以完全解决问题，存算一体、近存计算、3D DRAM和新型封装架构会加速探索。玻璃基板、共封装光学、面板级封装等方向，目的都是缩短数据路径、提升互联密度、降低功耗。产业化节奏会分化，部分方案先在小批量高端场景验证，再逐步向更大市场渗透。

（5）软件生态成为客户迁移和厂商分层的胜负手。

硬件差距可以靠制程和封装缩小，但软件生态迁移成本极高。CUDA的开发者习惯、库和工具链仍是最大壁垒，ROCm、CANN、oneAPI等生态需要长期投入。未来竞争不只是“芯片能不能跑模型”，而是“迁移是否顺畅、调优是否方便、社区是否活跃”。开源兼容、自动迁移工具和标准化接口，会决定第二梯队厂商能否真正放量。

（6）算力运营从粗放扩张转向精细化，成本与电力约束重塑采购逻辑。

行业早期拼的是抢卡、抢集群、抢高端算力，现在更关注利用率、token成本、能效比和投资回报。电力供给、PUE约束、液冷渗透和算电协同，正在成为数据中心扩张的硬约束。客户会越来越倾向按实际负载选择加速器，而不是一味追求最高峰值算力。运营能力本身，也会成为云厂商和智算中心的核心竞争力。

（7）国产替代从“可用”走向“好用”，推理先行、训练追赶。

国产加速器在政企、智算中心和推理场景中已形成实质性放量，客户结构从政策驱动逐步转向市场驱动。下一阶段关键不是“有没有”，而是生态是否完善、交付是否稳定、集群是否好用。训练高端环节仍受制于先进制程、HBM、互联和软件生态，需要更长时间追赶。国产替代会呈现分层推进：推理和边缘先突破，训练和高端通用场景逐步渗透。

（8）新旧产业融合加深，AI加速器成为新质生产力的底层支撑。

AI加速器不只是互联网和云计算的工具，正在向制造业智改数转、工业质检、机器人、具身智能、空天算力、智能终端和数字孪生等场景延伸。传统产业智能化改造会带来大量边缘推理和专用加速需求。新质生产力、未来产业布局和“人工智能+”行动，都会推动加速器从通用算力向行业专用、场景专用方向分化。

（9）并购整合提速，行业集中度与生态壁垒同步提升。

头部企业通过收购补齐光互连、边缘AI、互连IP和封装能力，以加快系统级布局。中小厂商若缺乏生态、客户或规模交付能力，独立生存空间会被压缩。未来竞争会从单一产品竞争，升级为“芯片+互联+软件+系统+客户绑定”的综合竞争。行业集中度可能进一步提高，但细分场景仍会留下差异化机会。

（10）前沿计算路线从实验室走向工程化验证。

光计算、光电融合、光子存内计算、神经形态计算等方向，正在从概念验证走向特定场景的小批量测试。这些路线短期难以替代主流GPU和ASIC，但在低功耗、低延迟、特定推理任务上具备潜在优势。未来五到十年，前沿技术会与现有架构并存，先在高壁垒、高价值场景中落地，再逐步扩展。

北京普华有策信息咨询有限公司《2026-2032年AI加速器行业深度研究及投资前景预判报告》

目录

报告摘要

核心观点与投资逻辑

关键结论：GPU、ASIC、国产替代、先进封装、玻璃基板

产业化阶段判断：AI加速器已高度产业化，玻璃基板处于量产前夜

关键时间窗口：2027—2028导入期，2028—2030成长期

研究方法与数据来源说明

第一章 AI加速器行业总览

1.1 AI加速器行业定义与范畴

1.1.1 加速器与通用处理器的边界

1.1.2 加速器的核心功能定位

1.1.3 报告研究范围界定

1.2 AI加速器行业产品分类体系

1.2.1 按架构类型分类：GPU、ASIC、FPGA、神经形态芯片、光子计算芯片

1.2.2 按部署场景分类：云端训练卡、云端推理卡、边缘加速卡、终端NPU

1.2.3 按形态分类：独立加速卡、板载加速模块、SoC集成方案

1.3 AI加速器行业发展历程

1.3.1 技术萌芽期（2016—2020年）

1.3.2 商业化起步期（2021—2023年）

1.3.3 规模化扩张期（2024—2025年）

1.3.4 结构分化期（2026年及以后）

1.4 AI加速器行业发展现状与特征

1.4.1 技术密集型特征

1.4.2 生态锁定效应

1.4.3 资本密集与长周期特征

1.4.4 地缘政治驱动型特征

第二章 AI加速器行业发展环境分析（PEST）

2.1 政策环境分析

2.1.1 全球主要经济体AI算力政策对比

2.1.2 中国AI加速器行业政策体系

2.1.2.1 “十五五”规划纲要关于算力与人工智能的部署

2.1.2.2 2026年政府工作报告“打造智能经济新形态”政策解读

2.1.2.3 2025年中央经济工作会议“深化拓展人工智能+”相关表述

2.1.2.4 人工智能算力基础设施高质量发展行动计划

2.1.2.5 “东数西算”与全国一体化算力网建设

2.1.3 出口管制与贸易政策影响

2.1.4 政策对行业发展的驱动效应评估

2.2 经济环境分析

2.2.1 全球宏观经济与AI投资周期

2.2.2 中国数字经济核心产业增加值占比目标

2.2.3 云厂商资本开支趋势

2.2.4 算力运营经济性分析

2.3 社会环境分析

2.3.1 AI应用普及与社会接受度

2.3.2 人才供给与开发者生态

2.3.3 数据要素市场建设

2.3.4 能耗与碳排放社会关注

2.4 技术环境分析

2.4.1 半导体先进制程演进

2.4.2 先进封装技术成熟度

2.4.3 互联技术迭代

2.4.4 软件生态发展

第三章 AI加速器行业需求驱动与阻碍因素

3.1 需求驱动因素

3.1.1 大模型训练需求

3.1.1.1 模型参数规模增长与算力需求

3.1.1.2 多模态模型训练算力特征

3.1.1.3 训练加速卡市场规模

3.1.1.4 训练市场前景预测（2026—2032年）

3.1.2 推理需求接棒

3.1.2.1 推理算力需求驱动因素

3.1.2.2 token成本下降与规模化应用

3.1.2.3 AI Agent与智能体推理需求

3.1.2.4 推理加速卡出货量及增速

3.1.2.5 推理市场前景预测（2026—2032年）

3.1.3 云厂商资本开支与自研芯片趋势

3.1.3.1 全球主要云厂商AI基础设施投资规模

3.1.3.2 云服务商自研芯片渗透率

3.1.3.3 自研ASIC与商用GPU的竞合关系

3.1.4 企业私有化部署与边缘AI

3.1.4.1 企业级AI集群部署需求

3.1.4.2 边缘AI应用场景扩展

3.1.4.3 边缘加速卡出货量

3.2 阻碍因素分析

3.2.1 算力供给瓶颈

3.2.1.1 先进制程与封装产能约束

3.2.1.2 HBM供给不足

3.2.2 能源与电力约束

3.2.2.1 数据中心电力供给瓶颈

3.2.2.2 算电协同政策与实施进展

3.2.3 生态与人才约束

3.2.4 地缘政治与出口管制约束

3.3 算力运营：利用率、能耗与液冷

3.3.1 算力利用率优化路径

3.3.2 液冷技术渗透率

3.3.3 电力供给对算力扩张的约束评估

第四章 AI加速器行业技术架构与关键瓶颈

4.1 并行计算、脉动阵列与稀疏化

4.1.1 并行计算架构原理

4.1.2 脉动阵列设计

4.1.3 稀疏计算技术

4.1.4 低精度训练技术

4.2 核心指标：算力、带宽、能效、延迟

4.2.1 算力指标与评价体系

4.2.2 内存带宽指标

4.2.3 能效比指标

4.2.4 互联延迟指标

4.3 内存墙与HBM演进

4.3.1 内存墙的成因与量化分析

4.3.2 HBM技术路线

4.3.3 HBM单卡显存容量演进

4.3.4 HBM产能与供应链格局

4.3.5 存算一体/近存计算技术突破

4.4 Chiplet、先进封装与高速互联

4.4.1 Chiplet异构集成方案

4.4.2 2.5D/3D先进封装技术

4.4.3 CoWoS产能与瓶颈

4.4.4 互联标准演进

4.4.5 共封装光学技术

4.5 封装基板材料：从有机基板到玻璃基板

4.5.1 玻璃基板的核心优势

4.5.1.1 尺寸稳定性与翘曲控制

4.5.1.2 精细布线能力

4.5.1.3 大尺寸封装适配性

4.5.1.4 与ABF载板的性能对比

4.5.2 技术难点

4.5.2.1 TGV成孔工艺

4.5.2.2 金属化与填铜工艺

4.5.2.3 增层与复合成型

4.5.2.4 翘曲、脱层与切割破片控制

4.5.2.5 量产良率与成本控制

4.5.3 产业进展与量产节奏

4.5.3.1 英特尔Glass Core与EMIB集成样品

4.5.3.2 三星电机玻璃芯量产时间表

4.5.3.3 LG Innotek玻璃芯目标

4.5.3.4 DNP试产线建设

4.5.3.5 国内京东方、蓝思科技、沃格光电进展

4.5.3.6 设备端与材料端进展

4.5.4 玻璃基板在AI加速器中的价值与替代节奏

4.5.4.1 玻璃基板市场规模（2024—2025年）

4.5.4.2 玻璃基板市场前景预测（2026—2032年）

4.5.4.3 替代节奏：2027—2028导入期，2028—2030成长期

4.6 软件生态

4.6.1 CUDA生态壁垒

4.6.2 ROCm、oneAPI、CANN等竞争生态

4.6.3 开发者基数对比

4.6.4 生态碎片化与标准化趋势

4.7 光电融合与光互联

4.7.1 光计算芯片技术路线

4.7.2 光电混合计算架构

4.7.3 光互连在加速器集群中的应用

4.7.4 光子存内计算芯片进展

第五章 AI加速器行业产业链全景

5.1 上游：材料、设备、EDA/IP

5.1.1 半导体材料

5.1.2 半导体设备

5.1.3 EDA工具与IP核

5.1.4 HBM存储芯片

5.1.5 先进封装材料与设备

5.2 中游：芯片设计、制造、封测

5.2.1 芯片设计环节

5.2.2 晶圆制造环节

5.2.3 封装测试环节

5.2.4 加速卡模组与整机

5.3 下游：云、服务器、边缘、终端

5.3.1 超大规模云服务商

5.3.2 AI服务器厂商

5.3.3 边缘计算设备

5.3.4 智能终端NPU

5.4 产业链价值分布与瓶颈环节

5.4.1 各环节毛利率对比

5.4.2 关键瓶颈：先进封装产能、HBM供给、电力约束

5.4.3 产业链国产化率评估

5.5 上游原料情况专题

5.5.1 硅片与衬底材料

5.5.2 HBM关键原料

5.5.3 玻璃基板原材料

5.5.4 封装基板材料

5.5.5 上游原料价格走势与预测（2026—2032年）

第六章 AI加速器行业市场空间与预测

6.1 全球AI加速器行业市场规模

6.1.1 全球市场规模

6.1.2 全球市场规模预测（2026—2032年）

6.1.2.1 基准情景预测

6.1.2.2 乐观情景预测

6.1.2.3 保守情景预测

6.1.3 全球出货量统计与预测（2021—2032年）

6.2 AI加速器行业细分产品市场分析

6.2.1 GPU市场分析：规模与份额

6.2.2 ASIC市场分析：规模与份额

6.2.3 FPGA市场分析：规模与份额

6.2.4 其他类型市场分析：神经形态、光子计算

6.2.5 细分产品市场前景预测（2026—2032年）

6.3 AI加速器行业细分应用市场分析

6.3.1 训练市场

6.3.1.1 训练市场规模

6.3.1.2 训练市场预测（2026—2032年）

6.3.2 推理市场

6.3.2.1 推理市场规模

6.3.2.2 推理市场预测（2026—2032年）

6.3.2.3 推理增速与训练增速对比

6.3.3 边缘AI市场

6.3.3.1 边缘AI市场规模

6.3.3.2 边缘AI市场预测（2026—2032年）

6.4 部署模式细分

6.4.1 云端部署市场规模与预测

6.4.2 混合部署市场规模与预测

6.4.3 本地部署市场规模与预测

6.5 中国AI加速器行业市场规模与预测

6.5.1 中国AI加速卡出货量

6.5.2 中国AI加速器市场规模

6.5.3 中国AI加速器市场预测（2026—2032年）

6.5.4 国产化率变化趋势

6.6 全球与中国市场供需数据分析

6.6.1 全球供给能力评估

6.6.2 中国供给能力评估

6.6.3 供需缺口分析

6.6.4 产能扩张周期与投产节奏

6.7 新旧产业融合情况分析

6.7.1 新旧产业融合对AI加速器需求的影响

6.7.2 传统产业智能化改造中的加速器应用

6.7.3 新旧产业融合前景展望

第七章 AI加速器行业区域结构分析

7.1 北美市场

7.1.1 市场规模与份额

7.1.2 主要厂商与竞争格局

7.1.3 政策环境与算力基础设施建设

7.1.4 市场前景预测（2026—2032年）

7.2 亚太市场（不含中国）

7.2.1 日本市场分析

7.2.2 韩国市场分析

7.2.3 东南亚市场分析

7.3 中国市场

7.3.1 中国市场在全球中的地位

7.3.2 区域分布特征

7.3.2.1 京津冀地区

7.3.2.2 长三角地区

7.3.2.3 粤港澳大湾区

7.3.2.4 成渝地区

7.3.2.5 其他重点区域

7.3.3 各省市“十五五”AI与算力规划对比

7.3.4 区域算力枢纽建设进展

7.4 欧洲市场

7.4.1 市场规模与政策环境

7.4.2 主要厂商与算力布局

7.5 中东及其他新兴市场

7.5.1 主权算力计划

7.5.2 市场机遇与挑战

第八章 AI加速器行业市场集中度与竞争格局

8.1 全球市场集中度

8.1.1 全球前五大厂商市场份额

8.1.2 市场集中度变化趋势

8.1.3 新进入者对集中度的影响

8.2 全球竞争格局分析

8.2.1 “一超多强”格局特征

8.2.2 NVIDIA的主导地位与挑战

8.2.3 AMD的差异化定位

8.2.4 云厂商自研芯片的崛起

8.2.5 ASIC阵营的快速扩张

8.3 中国市场竞争格局

8.3.1 中国AI加速卡市场份额

8.3.2 NVIDIA在中国市场的份额变化

8.3.3 国产厂商阵营分析

8.3.3.1 华为昇腾

8.3.3.2 寒武纪

8.3.3.3 海光信息

8.3.3.4 其他厂商

8.3.4 国产厂商市占率变化趋势

8.4 波特五力模型分析

8.4.1 现有竞争者之间的竞争程度

8.4.2 潜在进入者威胁

8.4.3 替代品威胁

8.4.4 供应商议价能力

8.4.5 购买者议价能力

8.4.6 行业吸引力综合评估

8.5 SWOT分析

8.5.1 优势

8.5.2 劣势

8.5.3 机遇

8.5.4 威胁

第九章 AI加速器行业重点企业分析（可按需定制）

9.1 NVIDIA

9.1.1 企业概述

9.1.2 核心竞争力分析

9.1.2.1 GPU架构与产品矩阵

9.1.2.2 CUDA生态壁垒

9.1.2.3 全栈系统能力

9.1.3 企业经营情况分析

9.1.4 市场占有率

9.1.5 战略布局与展望

9.2 AMD

9.2.1 企业概述

9.2.2 核心竞争力分析

9.2.3 企业经营情况分析

9.2.4 市场占有率

9.2.5 战略布局与展望

9.3 Broadcom

9.3.1 企业概述

9.3.2 核心竞争力分析

9.3.3 企业经营情况分析

9.3.4 市场占有率

9.3.5 战略布局与展望

9.4 Marvell

9.4.1 企业概述

9.4.2 核心竞争力分析

9.4.3 企业经营情况分析

9.4.4 市场占有率

9.4.5 战略布局与展望

9.5 Google（TPU）

9.5.1 企业概述

9.5.2 核心竞争力分析

9.5.3 企业经营情况分析

9.5.4 市场占有率

9.5.5 战略布局与展望

9.6 Amazon（Trainium/Inferentia）

9.6.1 企业概述

9.6.2 核心竞争力分析

9.6.3 企业经营情况分析

9.6.4 市场占有率

9.6.5 战略布局与展望

9.7 华为昇腾

9.7.1 企业概述

9.7.2 核心竞争力分析

9.7.2.1 昇腾芯片架构

9.7.2.2 全栈技术能力

9.7.2.3 CANN软件生态

9.7.3 企业经营情况分析

9.7.3.1 昇腾出货量

9.7.3.2 营收规模

9.7.3.3 超节点部署情况

9.7.4 市场占有率

9.7.5 战略布局与展望

9.8 寒武纪

9.8.1 企业概述

9.8.2 核心竞争力分析

9.8.3 企业经营情况分析

9.8.4 市场占有率

9.8.5 战略布局与展望

9.9 海光信息

9.9.1 企业概述

9.9.2 核心竞争力分析

9.9.3 企业经营情况分析

9.9.4 市场占有率

9.9.5 战略布局与展望

9.10 Intel

9.10.1 企业概述

9.10.2 核心竞争力分析

9.10.3 企业经营情况分析

9.10.4 市场占有率

9.10.5 战略布局与展望

9.11 Qualcomm

9.11.1 企业概述

9.11.2 核心竞争力分析

9.11.3 企业经营情况分析

9.11.4 市场占有率

9.11.5 战略布局与展望

9.12 Cerebras Systems

9.12.1 企业概述

9.12.2 核心竞争力分析

9.12.3 企业经营情况分析

9.12.4 市场占有率

9.12.5 战略布局与展望

9.13 其他重点厂商

9.13.1 Groq（NVIDIA授权合作）

9.13.2 Microchip Technology / Hailo

9.13.3 阿里巴巴平头哥

9.13.4 百度昆仑芯

9.13.5 沐曦

9.13.6 天数智芯

9.13.7 壁仞科技

9.13.8 燧原科技

9.13.9 三星电机（玻璃基板）

9.13.10 LG Innotek（玻璃基板）

9.13.11 京东方（玻璃基板）

9.14 重点企业并购整合动态

9.14.1 NVIDIA收购Groq

9.14.2 Marvell收购Celestial
AI

9.14.3 Qualcomm收购Alphawave
Semi

9.14.4 Microchip收购Hailo

9.14.5 Arm收购DreamBig

9.14.6 其他并购动态

第十章 AI加速器行业国产替代与自主可控

10.1 国产AI加速器进展

10.1.1 国产厂商合计份额变化

10.1.2 国产厂商出货量结构

10.1.3 客户结构从政策驱动到市场驱动

10.2 制程、HBM与供应链限制

10.2.1 先进制程获取限制

10.2.2 HBM供应约束

10.2.3 先进封装产能约束

10.3 软件生态差距与突破路径

10.3.1 CUDA与国产软件生态开发者基数对比

10.3.2 生态兼容性达标时间表

10.3.3 开源生态建设进展

10.4 国产先进封装/玻璃基板机会

10.4.1 国内玻璃基板产业链布局

10.4.2 设备与材料国产化进展

10.4.3 玻璃基板在“十五五”规划中的战略定位

10.5 政策、资金与产业协同

10.5.1 国家大基金与产业投资基金

10.5.2 地方政府算力采购政策

10.5.3 产学研协同机制

第十一章 AI加速器行业前沿技术与前瞻布局

11.1 存算一体/近存计算

11.1.1 技术原理与架构

11.1.2 商业化进展

11.1.3 市场前景

11.2 光子计算与光电融合

11.2.1 光计算芯片技术路线

11.2.2 光电混合计算架构

11.2.3 光子存内计算芯片进展

11.2.4 市场前景

11.3 神经形态计算

11.3.1 脉冲神经网络架构

11.3.2 应用场景

11.4 HBM4、3D DRAM与新型存储

11.4.1 HBM4技术规格与量产节奏

11.4.2 3D DRAM技术路线

11.4.3 新型存储技术

11.5 液冷、供电与数据中心基础设施

11.5.1 液冷技术路线

11.5.2 高压直流供电

11.5.3 算电协同

11.6 先进封装前沿布局

11.6.1 玻璃中介层

11.6.2 共封装光学平台

11.6.3 面板级封装

11.7 新质生产力与AI加速器产业融合

11.7.1 新质生产力的内涵与AI算力基础设施定位

11.7.2 因地制宜发展新质生产力对AI加速器产业的区域影响

11.7.3 新旧产业融合：制造业“智改数转网联”中的加速器需求

11.7.4 未来产业布局中的加速器角色

11.7.5 新旧产业融合前景展望

11.8 前瞻性产品分析

11.8.1 前瞻性加速器产品布局

11.8.2 前瞻性封装产品布局

11.8.3 前瞻性光计算产品布局

11.8.4 前瞻性存算一体产品布局

11.9 前瞻性市场分析

11.9.1 前瞻性应用市场分析

11.9.2 前瞻性区域市场分析

11.9.3 前瞻性市场前景预测（2026—2032年）

第十二章 AI加速器行业应用场景与案例

12.1 大模型训练与推理

12.1.1 基础大模型训练集群案例

12.1.2 推理服务规模化部署案例

12.2 生成式AI与Agent

12.2.1 生成式AI加速器需求

12.2.2 AI Agent工作负载特征

12.2.3 智能原生新业态

12.3 自动驾驶

12.3.1 车载加速芯片需求

12.3.2 自动驾驶训练平台

12.4 工业、机器人与物联网

12.4.1 工业质检

12.4.2 机器人加速器

12.4.3 工业物联网边缘推理

12.5 医疗、金融、安防

12.5.1 医疗影像AI加速

12.5.2 金融风控与量化推理

12.5.3 安防视频分析

12.6 边缘AI与可穿戴

12.6.1 可穿戴健康监测

12.6.2 智能家居

12.6.3 移动终端NPU

12.7 新场景拓展

12.7.1 具身智能与群体智能

12.7.2 卫星互联网与空天算力

12.7.3 智能终端与智能体

12.7.4 数字孪生与仿真加速

第十三章 AI加速器行业风险因素

13.1 技术路线不确定性

13.1.1 GPU与ASIC路线分化风险

13.1.2 光子计算等颠覆性技术替代风险

13.2 供应链与地缘政治风险

13.2.1 出口管制升级风险

13.2.2 关键材料与设备断供风险

13.3 需求不及预期

13.3.1 AI应用落地节奏低于预期

13.3.2 算力投资回报周期拉长

13.4 竞争加剧与价格战

13.4.1 新进入者冲击

13.4.2 定制ASIC对GPU的替代

13.5 能耗与电力约束

13.5.1 数据中心电力供给瓶颈

13.5.2 碳排政策约束

13.6 玻璃基板良率与量产风险

13.6.1 TGV工艺良率不达标

13.6.2 量产成本高于预期

13.6.3 客户验证周期延长

13.7 主要壁垒构成

13.7.1 技术壁垒

13.7.2 资金壁垒

13.7.3 生态壁垒

13.7.4 人才壁垒

13.7.5 其他

第十四章 AI加速器行业投资建议与受益标的

14.1 投资主线

14.1.1 算力芯片主线

14.1.2 先进封装主线

14.1.3 材料设备主线

14.2 芯片与整机环节

14.2.1 重点标的

14.2.2 估值与投资节奏

14.3 先进封装与基板材料环节

14.3.1 设备端受益标的

14.3.2 材料端受益标的

14.3.3 基板端受益标的

14.4 设备与材料环节

14.4.1 半导体设备

14.4.2 封装材料

14.5 投资机遇与投资策略

14.6 时间节奏与催化剂

14.6.1 关键时间节点

14.6.2 催化剂事件梳理

第十五章 AI加速器行业研究结论与建议

15.1 行业核心判断

15.1.1 AI加速器已高度产业化

15.1.2 推理需求成为主要增长驱动

15.1.3 非GPU加速器占比持续提升

15.2 产业化阶段总结

15.2.1 加速器芯片：成熟产业化阶段

15.2.2 玻璃基板：量产前夜

15.2.3 前沿技术：早期探索阶段

15.3 建议