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1、2025年度国产AI芯片产业白皮书S u p p lyframe me d i a与非网资深行业分析师 张慧娟Agenda1引言：国产AI芯片发展的意义和挑战2国产AI芯片的创新方向与突破路径3国产AI芯片产业全景4国产AI芯片核心应用：智算、智驾、机器人、端侧AI2025年度国产AI芯片产业白皮书2中国AI芯片发展的意义和挑战12025年度国产AI芯片产业白皮书3中国AI芯片发展的意义人工智能已成为全球科技竞争的核心战场，而AI芯片作为算力基石，直接决定了AI产业的速度和上限。当大模型参数以指数级攀升、智能应用渗入千行百业，底层芯片的自主可控，不仅是为了应对“卡脖子”的供应链风险，更是一场争

2、夺下一代计算主导权的战略布局。AI芯片产业正在经历从“技术突围”到“生态崛起”的深刻变革，传统替代逻辑和重构逻辑双线主导下：传统架构阵营通过制程优化与集成创新持续追赶。新兴架构阵营则凭借RISC-V开源生态、存算一体、光电融合等颠覆性路线定义下一代算力范式。2025年度国产AI芯片产业白皮书4国产芯片主要面临三大挑战架构主导能力：能否突破技术跟随，成为关键架构的定义者或主流架构的深度演进者，决定了产业发展的上限。生态体系短板：软件栈、开发工具和模型兼容性等方面仍存在显著差距，其制约效应甚至超过硬件性能本身。规模化落地挑战：从实验室性能到工业级可靠性、从单点验证到大规模应用，商业化进程仍存在诸多

3、瓶颈。2025年度国产AI芯片产业白皮书5国产AI芯片创新方向与突破路径22025年度国产AI芯片产业白皮书61.什么是AI芯片？本质：相较于传统CPU，AI芯片的核心特征是基于软硬件协同设计理念，针对矩阵运算、并行计算、低精度计算及稀疏化等AI负载进行硬件级优化。其创新不仅体现在计算单元，更关键在于颠覆性的内存架构（如HBM）和数据流调度等方式，旨在同时突破“计算墙”、“内存墙”和“功耗墙”，以实现极高的计算效率（TOPS）和能效比（TOPS/W）。广义AI芯片（功能范畴）：所有能够加速AI工作负载的处理器，都可纳入其中（包括CPU、GPU、FPGA等）。狭义AI芯片（设计范畴）：特指专为A

4、I场景设计的ASIC芯片（如NPU、TPU），追求在AI这个单一目标上的极致表现。处理器类型CPUGPUFPGANPU/TPU所属范畴广义AI芯片广义AI芯片广义AI芯片狭义AI芯片特点通用计算；指令串行/轻度并行；现代CPU常集成AI加速单元或增强的矩阵指令集通用并行处理器（大量核心）可编程硬件（硬件可重构）专用集成电路（ASIC）优点灵活、生态成熟高并行度、生态成熟（CUDA）灵活、能效高、延迟低极致性能、极致能效缺点AI算力弱、能效较低高算力伴随高功耗、架构固定开发难度大、绝对性能非最优灵活性差、只为AI设计AI场景中的角色处理轻量级AI任务、系统控制与调度AI训练和推理的主力加速器（目

5、前）专用场景加速、原型验证、嵌入式AI专注于AI推理和训练，追求最高效率来源：与非研究院据公开资料整理2025年度国产AI芯片产业白皮书7CPU高通用性，低AI能效。负责控制流和复杂逻辑。GPU中等通用性，高并行计算效率。AI训练领域的主流选择。FPGA灵活性高，可通过编程适配多种算法，但绝对性能和开发门槛有一定挑战。ASIC低通用性，超高效率。例如:NPU/TPU：AI推理/训练加速核心。DPU：专注于数据中心内部的数据处理、网络与存储卸载。1.什么是AI芯片？AI芯片技术路线 通用性与效率的权衡，没有绝对最优解，只有最适合场景的权衡。CPUFPGAGPUASIC2025年度国产AI芯片产业

6、白皮书82.国产AI芯片创新方向与突破路径主流计算架构的AI革新架构特性定位与角色核心AI创新软硬件融合集成与能效典型应用场景生态策略x86通用计算基石控制与调度AMX、AVX-512指令集高带宽内存（HBM）多芯片封装（EMIB）oneAPI、AI框架优化、OpenVINO工具套件性能优先，能效持续优化 CPU+GPU+FPGA异构AI服务器、高性能AI PC、数据中心系统级优化广泛生态地位Arm高能效生态端边云协同SVE2/SME2矢量扩展为AI优化的CPU核与GPU/NPU紧密集成KleidiAI软件库、CMSIS-NN兼容性、Arm NN SDK能效比优势、大小核配置、Chiplet技