AI芯片简介：产业链全景图及GPU、ASIC、FPGA等类型解析

01 产业链全景图

02  AI 芯片简介

AI 芯片又叫 AI 加速器或计算卡，专门处理人工智能应用里大量计算任务。当下，AI 芯片主要有 GPU、ASIC、FPGA 等。ASIC 芯片还能细分出 TPU、NPU 等。

GPU 擅长大量并行数据处理与运算，通用性强，像数学运算、图形渲染这类任务都拿手，英伟达、AMD 等是代表厂商。ASIC 芯片针对特定领域设计，专用性强，不过开发成本高、周期长，谷歌 TPU，寒武纪、华为昇腾的 NPU 等厂商产品是典型。FPGA 是能现场多次编程的门电路阵列硬件，灵活性高，但设计难度和复杂性也大，Xlinx 是代表厂商。AI 芯片在云计算、数据中心、智能驾驶、智慧家电等领域都有广泛应用。

03  上游产业链

芯片产业链的核心环节在中游，包括芯片设计、芯片制造以及封装测试。而上游的基础 EDA 软件、材料和设备，是中游制造的关键支撑。在国内，芯片产业在上游这部分比较依赖国外，其中最薄弱的环节就是最上游的 EDA 软件。

03-1   EDA软件/IP

EDA 软件是什么？EDA（电子设计自动化）是辅助芯片设计、制造、测试全流程的软件工具集群。没有它时，工程师靠人工绘图，效率低；有了它，能从概念、算法开始设计，是芯片设计的 “基石”。

EDA主要分四类，覆盖不同设计需求：

全球市场：2024 年全球 EDA 市场规模约 157 亿美元，同比增长 8.1%。过去五年年均复合增长率约 6.5%，主要受 AI、5G、汽车电子等领域驱动。预计到 2030 年，市场规模将突破 200 亿美元。

中国市场：2024 年规模约 135.9 亿元人民币（占全球约 10%），同比增长 13.3%，预计 2025 年达 149.5 亿元。增速显著高于全球，核心动力来自本土半导体产业扩张（如中芯国际、华为海思）和国产替代政策支持。

竞争格局：EDA 市场由国际三巨头主导，（32%）、（29%）、西门子 EDA（13%）合计占全球 74% 份额，分别在全流程工具与 IP 授权、模拟 / 混合信号设计、系统级设计（聚焦汽车 / 工业）领域有优势；中国本土企业中，华大九天、概伦电子、芯华章分别在模拟电路、器件建模、验证工具上有所突破，但整体国产化率不足 15%，5nm 以下先进制程工具几乎空白，14nm 以上工艺实现部分替代。

03-2   半导体材料

在半导体材料里，硅片占比*，差不多 30% ，接着是电子特种气体、光掩膜和光刻胶。沪硅产业和中环股份是咱国内生产半导体硅片的头部企业。

03-3   半导体设备

说到半导体设备，光刻机壁垒最高，被荷兰 ASML 垄断。光刻决定芯片关键尺寸，在芯片制造总成本里占 35% 。到现在，全球能造* 5nm 光刻机的，只有荷兰 ASML 公司。

要制造芯片就得有芯片设备，北方华创、盛美半导体、中微公司、晶盛电机等都是这方面的龙头企业。

04  中游产业链

04-1、AI 服务器

生成式 AI 应用的核心支撑是 AI 服务器，就像汽车运行离不开发动机。人工智能产业链分基础层、技术层、应用层三层，其中基础层是产业根基，类似盖房的地基，为 AI 提供关键的数据和算力。

服务器常见类型有通用、云计算、边缘和 AI 服务器等，其中 AI 服务器专为 AI 训练和推理应用打造。大模型和生成式 AI 应用爆发，对高性能计算资源需求猛增，AI 服务器正是支撑这类复杂 AI 应用的关键。有如下零部件：CPU芯片、GPU芯片、FPGA芯片 ，还有 PCB、高速连接器等。

大模型很可能让 AI 服务器出货量飞速增长。大模型产生了海量算力需求，这有望进一步带动 AI 服务器市场扩张。

IDC 数据显示，2024-2028 年全球 AI 服务器市场规模预计从 1251 亿美元增至 2227 亿美元，复合增速 15.5%（2025 年预计 1587 亿美元），其中生成式 AI 服务器占比将从 2025 年 29.6% 升至 2028 年 37.7%；同期中国市场规模预计从 190 亿美元增至 552 亿美元，复合增速 30.6%（2025 年预计 259 亿美元，同比增 36.2%）。

04-2、AI 算力芯片

AI 算力芯片就像盖房子的地基，是支撑整个算力体系的根本。当下，CPU+GPU 的组合，就像电脑里 “主脑 + 加速器” 的搭档，是 AI 服务器主流的异构计算系统方案。

看 IDC 2018 年的服务器成本构成数据更能直观体现其重要性：在推理型和机器学习型服务器中，CPU+GPU 的成本占比达到 50%-82.6%；尤其是机器学习型服务器，GPU 的成本占比更是高达 72.8%，相当于这类服务器的 “核心造价” 基本都集中在它身上。

AI 算力芯片的核心优势在于强大的并行计算能力，这让它能像高速分拣中心处理包裹一样，迅速搞定大规模数据和复杂神经网络模型，高效完成人工智能训练与推理任务。同时，它不仅在 AI 服务器成本中占比最高，还为服务器提供底层算力支持，双重作用下，就像为 AI 运转筑牢了坚实的基石。

正因如此，AI 算力芯片堪称 “AI 时代的引擎”—— 在 AI 算力需求爆发的浪潮里，它既能借势获得发展红利，又能反过来推动 AI 技术更快落地、更广泛地渗透到各个领域。

04-3、AI 算力芯片——GPU

GPU 就是图形处理单元，是电脑图形处理和并行计算的关键。一开始，它主要用在图形渲染上，像 3D 画面、图片处理、视频解码，是显卡核心。后来技术发展，GPU 在通用计算领域也派上用场，像人工智能、深度学习、科学计算、大数据处理这些，这时它就叫 GPGPU，也就是通用 GPU。

GPU 和 CPU 内部构造很不一样，擅长的事也不同。GPU 有好多简单核心，内存带宽高，并行计算能力强，适合大规模数据和高吞吐量任务。CPU 核心少但性能高，控制单元复杂，单线程性能好，适合复杂任务和低延迟场景。两者内部架构对比如下：

市场规模

AI 算力的增长速度，就像往陡峭山坡上滚的雪球，体积越滚越大、速度还越来越快。而算力要落地，核心支撑就是 GPU 芯片，需求自然会跟着水涨船高 —— 毕竟雪球要滚得远，得有足够结实的 “轨道” 托着。

看一组具体数据更直观，2023 年全球 GPU规模达到 436 亿美元；按照当前趋势推演，到 2029 年这个数字会飙升至 2742 亿美元。换算下来，2024 到 2029 这六年里，它的年均复合增长率能稳定在 33.2%，这种增长幅度，相当于一辆汽车从起步阶段直接切入高速巡航模式。

当前 AI 算力芯片领域，GPU 是*主流，就像智能手机的核心处理器般不可或缺；全球市场里，英伟达的话语权堪比操作系统领域的 ，基本说了算。

看数据更直观：2024 H1中国 AI 加速芯片市场超 90 万张；2022 年英伟达在全球 AI 芯片市场份额超 80%，AI加速芯片份额高达95%，统治力显著。

竞争格局：

全球 GPU 市场中，英伟达的主导地位堪比零售业头部巨头，基本掌握话语权。

全球数据中心在2023年 GPU 出货 385 万颗，同比增 44.2%；其中英伟达出货约 376 万颗，占比 98%，收入份额也达 98%、共 362 亿美元，是 2022 年的三倍多。

而 PC GPU 赛道格局不同，2024 年Q4全世界PC GPU 出货 7800 万颗，；英特尔以 65% 份额领跑，AMD、英伟达分别占 18%、16%。

04-4、AI 算力芯片——AI ASIC

AI ASIC 是给 AI 应用特制的芯片。优点多，性能强、耗电少、能定制，量大成本低。

对比普通处理器，它针对 AI 特定任务和算法优化，像深度学习的复杂运算，处理起来又快又稳，能满足 AI 实时需求。而且它很省电，适合大规模数据中心。虽说前期研发花钱多，但量大了单个成本比普通处理器低。

AI ASIC 、GPU在实际使用场景对比如下

算力方面，先进 GPU 比 ASIC 强不少。但 ASIC 专为特定任务优化，像矩阵乘法、卷积运算这些特定 AI 任务，它的计算效率更高，性能可能超过 GPU 。

通用性上，GPU 能运行各种算法和模型，很灵活；ASIC 功能固定，难修改扩展，灵活性差。

功耗上，ASIC 针对特定任务优化，比 GPU 省电。成本方面，GPU 研发制造花钱多，大规模部署时，硬件成本是个大限制；ASIC 大规模生产后，单个成本相对较低。

2023 年数据中心 AI 算力芯片市场规模约 420 亿美元，定制 ASIC 芯片达 66 亿美元（份额达16%），如同生态中的 “特色模块”。

预计 2028 年，定制 ASIC 芯片市场规模将达 429 亿美元（占比 25%），2023-2028 年CAGR为近50%，堪比从普通车道驶入快车道；届时整体市场规模约 1720 亿美元，复合增速 32%，ASIC 增速显著跑赢整体。

05  下游产业链

GPU 的应用范围就像一张不断铺开的网络，覆盖领域相当广泛，其中数据中心 GPU 市场的增长势头，更是堪比按下了加速键。

回溯根源，GPU 最初的定位是为图形渲染服务，相当于专门为 “图像处理” 打造的工具。但随着它的并行计算能力持续升级，就像多功能工具从单一用途进化成多面手，应用场景也随之不断拓展 —— 如今已经延伸到数据中心、自动驾驶、机器人、区块链与加密货币、科学计算、金融科技、医疗健康等多个领域，成为不同行业里的关键支撑。

这几年，全球的数据中心 GPU 市场在人工智能、高性能计算和云计算这些领域，增长速度那叫一个快。

核心赛道：人工智能

这几年，咱国内人工智能产业越来越庞大，在各行各业的渗透也越来越深。像智能机器人、智能创作、智慧教育、智慧医疗这些领域，人工智能迅速落地应用，加快了产业优化升级的脚步。

随着 AI 应用的领域不断拓展，还渗透到终端消费电子产品里。市场规模快速扩大，终端电子产品又需要算力来支持 AI 应用，这样一来，对高性能芯片的需求肯定会越来越高。