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1、 CopyrightSICA 深芯盟版权所有 20252025年国产年国产AIAI芯片和高性能处理器厂商排名和行业趋芯片和高性能处理器厂商排名和行业趋势分析势分析 报告概要报告概要 作为深芯盟 500 家国产芯片行业分析报告的一部分，2025 年结合高性能 AI 芯片和处理器于一个报告，汇总了 70 余家国产芯片厂商，对于每一家筛选的公司，我们从核心技术、公司发展和应用场景等方面对公司进行全方位画像分析。我们首先对 Chiplet、HBM 技术和存算一体技术以及其对 AI 芯片未来发展所带来的影响进行了简要阐述，然后结合应用和潜在需求进行分析，并且针对上市公司的财务数据进行归纳比较。Copyr

2、ightSICA 深芯盟版权所有 报告内容目录报告内容目录 一、Chiplet 与高性能计算（HPC）芯片 二、CoWoS 与先进封装 三、HBM 技术 四、存算一体技术 五、基于 RISC-V 架构的高性能处理器 六、AI 芯片性能分析 七、全球 AI 芯片出货量排行榜 八、国产 AI 芯片和处理器上市公司综合实力排名 九、74 家国产 AI 芯片和处理器厂商信息汇总 CopyrightSICA 深芯盟版权所有 一、Chiplet 与高性能计算（HPC）芯片 Chiplet 是最近 AI 芯片和高性能计算领域最火的话题，在芯片设计界有一句话是说，设计一款 3nm 制程的芯片并不困难，但是制造

3、一块 7nm 芯片却让市值千亿的公司花费 4 年时间。而随着摩尔定律进入到 2nm 甚至1nm 到了近乎原子级别，工艺、设备和材料难度呈几何级上升，而且成本高的吓人，也只有头部的巨头才能玩的起。所以随着芯片技术要求的不断提升，系统级芯片 SoC 开始显得力不从心，Chiplet 技术悄然兴起。像是大算力 AI 芯片、GPU 和 CPU 芯片，计算单元+存储单元+I/O 接口+电源管理等主要功能模块每个部分都至关重要在一个芯片上设计这么多模块，还要保证制造阶段的良率可以说难度不亚于“登天之道”，而chiplet 可以说完美契合这一难题，使用模块化的设计方法，通过划分芯片为小块独立的单元来提升芯片

4、的灵活性和可拓展性，使得不同功能晶粒更容易的集成到一个芯片上。Chiplet 结构示意图（图源：Skyline）拆分后的芯片甚至可以交给不同的制程去做，各个模块并行开发测试，像是 Intel 和 Nvidia 均采用了 chiplet 开发其产品，既减小了设计难度，又加快了芯片研发进程，实现了更快的产品迭代。并且采用 chiplet 模块化的芯片良率得到的巨大提升，成本也比一整块的芯片低的多。但是新技术就会带来新的挑战，Chiplet 需要在有限的空间内实现芯片的高密度堆叠和信号的高密度互联，不同模块的电信号需要可靠稳定的通信，于是 TSV（硅通孔）、CoWoS 和 InFO 技术等应孕而生；

5、模块多带来的复杂场影响效应也翻倍增长，不同模块的电信号、磁信号、散热、热应力等多物理场互相作用非常复杂，设计工程师和工艺工程师需要紧密配合，不断仿真模拟和改进工艺参数才能保证整个芯片的稳定和可靠。模块化技术想要推广和发展离不开标准化和兼容性，软件和硬件都绕不开行业的统一标准，UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express)就是 Intel、ARM、AMD、TSMC 和三星等十几家 芯片设计和制造巨头联合推出的 Chiplet 标 CopyrightSICA 深芯盟版权所有 准，旨在通过统一的接口规范促进 Chiplet 技术的普及和应用。2023 年 9

6、 月 Intel 推出首个遵循 UCIe 连接规范的Chiplet 测试芯片Pike Creek，AMD 的 Genoa CPU 和 Instinct MI300 GPU，Nvidia 的 Grace 服务器 CPU 等均是Chiplet 技术的产物。Intel、AMD、Nvidia 公司 Chiplet 芯片代表（图源：网络，制表深芯盟）Chiplet 在高性能计算芯片的设计上显得至关重要，最先进的技术不一定一家公司全都掌握，一块高精尖芯片的诞生就像全球顶级供应链的整合，例如 NVidia 和 AMD 负责设计 GPU 核心，SK 海力士和三星负责 DRAM 和缓存，各大IP 公司拿出其加速