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三个皮匠报告：2025中国AI芯片市场洞察报告-乘国产期待之风破技术生态之局

30张自研图表 |

2026 |

24页 |

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"在过去几年中，人工智能的飞速发展已将其从一项技术概念转变为中国乃至全球经济的核心驱动力。随着智能算力的需求激增，中国的AI芯片市场亦随之迅猛增长，预计到2026年，市场规模将突破一万亿元，并在AI技术的广泛应用中扮演关键角色。
当前，中国AI芯片市场呈现出多样化和技术竞争加剧的特点。市场的两大主流芯片类型——通用型和专用型AI芯片，分别在灵活性和效率之间展开激烈竞争。根据市场趋势，GPU仍在整个AI芯片市场中占据主导地位，其市场份额预计在2029年前将达到77%。然而，随着云厂商对于定制化芯片的需求上升，ASIC芯片也成为市场热潮，其针对特定应用的高性能特性使其逐渐成为企业胜出的关键选择。
政策支持是推动AI芯片产业快速发展的重要因素。中国政府已经将AI和集成电路产业提升至战略重点，通过多项政策和财政措施，加速国产芯片的技术突破与市场应用。与此同时，国际市场的动态也促使国产芯片的替代进程加速，面对外部技术壁垒，国产芯片自给率预计在未来数年内将显著提升。
在竞争格局方面，国际知名芯片公司如英伟达，在技术和市场上占据了一定的优势，但国产厂商的市场份额也在逐年上升。以华为海思、寒武纪和摩尔线程等为代表的国内企业，凭借各自的技术和市场策略，正在逐步缩小与国际领先者之间的差距。
展望未来，AI芯片行业面临着技术迭代和市场需求双重挑战。芯片产业需要在高能效比、可持续发展及生态构建方面进行革新，未来的竞争将不仅仅依赖于硬件性能的提升，更加注重于软件生态和用户体验的综合优化。在这一背景下，加强基础研究与技术自主创新，将为国内AI芯片产业的持续发展奠定坚实基础。通过构建开放的计算生态和积极融入国际标准制定，行业将在全球范围内获得更大的发展机遇和话语权。
综上所述，AI芯片行业的发展潜力巨大，但挑战与机遇并存。企业需把握当前历史机遇，通过技术创新和生态协同，推动自身在全球市场中的进步与竞争力。"

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三个皮匠报告：2025中国AI芯片市场洞察报告-乘国产期待之风破技术生态之局

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报告摘要SUMMARY

报告目录CONTENTS

01 中国 AI 芯片市场现状

1.1 研究背景：人工智能深入应用，智能算力需求激增

1.2 市场分类：五类主流芯片，通用性与效率之争

1.3 市场规模：万亿市场潜力，GPU 市场份额仍占据主导

1.4 政策驱动因素：前瞻性战略布局，推动芯片产业发展

1.5 市场驱动因素：高端芯片供应限制趋严，国产替代进程加速

02 中国 AI 芯片市场竞争格局

2.1 产业链全景：高度复杂，全球分工

2.2 竞争格局：英伟达领跑，国产厂商份额提升

2.3 代表企业—华为海思：全场景算力解决方案

2.4 代表企业—寒武纪：云边端一体化开发

2.5 代表企业—摩尔线程：国产全功能 GPU 领导者

03 中国 AI 芯片市场需求洞察

3.1 需求洞察—云厂商加码定制芯片布局，ASIC 需求高增

3.2 需求洞察—芯片功耗跃升，液冷方案驱动氟化液需求增长

3.3 需求洞察—软件生态壁垒亟待突围，协同创新是核心路径

04 中国 AI 芯片市场前景展望

4.1 SWOT 分析：直面短板，在历史机遇中加速国产替代

4.2 市场趋势预测：从算力竞争迈向生态与能效的综合较量

4.3 市场建议：夯实根基，聚焦场景，提升 AI 产业竞争力

图表目录TABLES & FIGURES

图目录

图1：2025年中国人工智能行业渗透率

图2：中国人工智能市场规模（亿元）

图3：中国智能算力规模（EFLOPs）

图4：AI芯片的通用性与效率

图5：五类AI芯片对比

图6：中国AI芯片市场规模（亿元）

图7：不同类型AI芯片市场占比

图8：推理芯片与训练芯片占比

图9：中国AI芯片相关领域关键政策

图10：近年美国科技领域部分限制

图11：中国芯片自给率

图12：AI芯片产业链

图13：中国AI芯片市场竞争格局

图14：主要AI芯片算力对比

图15：昇腾计算产业全景

图16：昇腾AI芯片未来三年迭代路线

图17：寒武纪发展历程

图18：寒武纪产品线

图19：寒武纪云端产品线营收（亿元）

图20：摩尔线程四代芯片发展历程

图21：MUSA架构示意图

图22：芯片定制服务模式

图23：云厂商ASIC芯片布局

图24：全球ASIC市场规模

图25：英伟达AI芯片单机柜功耗（KW）

图26：中国液冷服务器市场规模（亿美元）

图27：浸没式液冷方案介质对比

图28：GPU生态系统（以CUDA为例）

图29：CUDA注册开发者数量（万人）

图30：国产算力生态协同模式案例

核心图表

图3：中国智能算力规模 (EFLOPS)

图2：中国人工智能市场规模 (亿元)

图6：中国AI芯片市场规模（亿元）

图9：中国AI芯片相关领域关键政策

图11：中国芯片自给率 GPJBG.

图10：近年美国科技领域部分限制

图12：AI芯片产业链

图13：中国AI芯片市场竞争格局

图19寒武纪云端产品线营收 (亿元)

图24：全球ASIC市场规模

图22：芯片定制服务模式

图25：英伟达AI芯片单机柜功耗 (KW)

图26：中国液冷服务器市场规模 (亿美元)

图30：国产算力生态协同模式案例

图28： GPU生态系统（L以CUDA为例)

图29：CUDA注册开发者数量(万人)

报告目录

图表目录

01 中国 AI 芯片市场现状

1.1 研究背景：人工智能深入应用，智能算力需求激增

1.2 市场分类：五类主流芯片，通用性与效率之争

1.3 市场规模：万亿市场潜力，GPU 市场份额仍占据主导

1.4 政策驱动因素：前瞻性战略布局，推动芯片产业发展

1.5 市场驱动因素：高端芯片供应限制趋严，国产替代进程加速

02 中国 AI 芯片市场竞争格局

2.1 产业链全景：高度复杂，全球分工

2.2 竞争格局：英伟达领跑，国产厂商份额提升

2.3 代表企业—华为海思：全场景算力解决方案

2.4 代表企业—寒武纪：云边端一体化开发

2.5 代表企业—摩尔线程：国产全功能 GPU 领导者

03 中国 AI 芯片市场需求洞察

3.1 需求洞察—云厂商加码定制芯片布局，ASIC 需求高增

3.2 需求洞察—芯片功耗跃升，液冷方案驱动氟化液需求增长

3.3 需求洞察—软件生态壁垒亟待突围，协同创新是核心路径

04 中国 AI 芯片市场前景展望

4.1 SWOT 分析：直面短板，在历史机遇中加速国产替代

4.2 市场趋势预测：从算力竞争迈向生态与能效的综合较量

4.3 市场建议：夯实根基，聚焦场景，提升 AI 产业竞争力

图目录

图1：2025年中国人工智能行业渗透率

图2：中国人工智能市场规模（亿元）

图3：中国智能算力规模（EFLOPs）

图4：AI芯片的通用性与效率

图5：五类AI芯片对比

图6：中国AI芯片市场规模（亿元）

图7：不同类型AI芯片市场占比

图8：推理芯片与训练芯片占比

图9：中国AI芯片相关领域关键政策

图10：近年美国科技领域部分限制

图11：中国芯片自给率

图12：AI芯片产业链

图13：中国AI芯片市场竞争格局

图14：主要AI芯片算力对比

图15：昇腾计算产业全景

图16：昇腾AI芯片未来三年迭代路线

图17：寒武纪发展历程

图18：寒武纪产品线

图19：寒武纪云端产品线营收（亿元）

图20：摩尔线程四代芯片发展历程

图21：MUSA架构示意图

图22：芯片定制服务模式

图23：云厂商ASIC芯片布局

图24：全球ASIC市场规模

图25：英伟达AI芯片单机柜功耗（KW）

图26：中国液冷服务器市场规模（亿美元）

图27：浸没式液冷方案介质对比

图28：GPU生态系统（以CUDA为例）

图29：CUDA注册开发者数量（万人）

图30：国产算力生态协同模式案例