算力芯片行业深度：驱动因素、发展概况、国产替代、产业链及相关公司深度梳理-251229（28页）.pdf

1、算力芯片行业深度：驱动因素、发展概况、国产替代、产业链及相关公司深度梳理算力芯片是专门为AI应用设计的处理器，具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构，用于快速处理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为AI服务器提供算力底层支撑，是“AI时代的引擎”。当前共有四种AI计算加速芯片技术架构，GPU为目前大模型训练及推理主力。当前国产算力行业的发展环境正由“外部封锁”与“内需爆发”双引擎合力驱动，处于历史性机遇期。2026年，国产算力芯片将迎来性能提升的关键年份，多家厂商的新一代产品将实现与国际先进水平的并跑甚至局部领跑，国产芯片的发布节奏已从早期的追赶进入自我迭代的良性周期。围绕算力芯片行业，我们

2、对其发展驱动因素及国产算力近年发展情况、芯片制造及市场供需关系进行分析，了解国产替代相关进程，并对产业链及相关公司进行梳理，希望帮助大家更多了解算力芯片行业发展情况。一、算力芯片发展驱动因素1.人工智能取得突破性进展，多模态大模型涌现(divcenter)多项基准测试中AI的技术表现与人类表现对比(/divcenter)2.大语言模型进化遵循Scalinglaw法则，能力提升依赖于海量算力供给大语言模型的性能遵循ScalingLaw法则。即在固定的模型架构下，模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量相关。当保持其中两个因素不变时，提升第三个因素，模型的测试损失会以可预测的幂律形式下降

3、。据OpenAI等机构研究，训练阶段的ScalingLaw已得到充分验证；同时，模型在各类下游推理任务上表现出的能力，也展现出类似的缩放规律。未来，随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，并加速AI应用的广泛落地。3.GPU为当前主流算力芯片算力芯片是专门为AI应用设计的处理器，具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构，用于快速处理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为AI服务器提供算力底层支撑，是“AI时代的引擎”。当前共有四种AI计算加速芯片技术架构，GPU为目前大模型训练及推理主力。在技术构架角度，AI计算加速芯片可分为GPU、F

4、PGA（FieldProgrammableGateArray，可编程逻辑门阵列）、ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）和NPU（NeuralProcessingUnit，神经网络处理器）。在当前阶段，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能、开发友好性上更具优势，也比处于探索阶段的NPU更为成熟。因此，GPU成为大模型训练和推理领域的主力。未来随着经济社会进步和AI技术的深入发展，更多专业化的AI计算加速芯片也会进入市场。二、我国算力芯片发展概述1.发展环境处于历史性机遇期当前国产算力行业的发展环境正由“外部封锁”与“内需爆发

5、”双引擎合力驱动，处于历史性机遇期。一方面，外部技术出口管制，特别是美国针对高端AI芯片的限制，在市场上制造了紧迫的供给真空，促使国内产业加速寻求替代方案。另一方面，国内大型语言模型（LLM）技术的飞速进步和AI应用的爆发式增长，点燃了对高性能计算前所未有的需求。这种供需两侧的强烈共振，正加速国产算力产业链的迭代升级，筑牢行业长期增长的坚实根基。2.我国将“自主可控”提升至战略高度作为回应，国家政策将“自主可控”提升至战略高度，通过国企采购倾斜、研发补贴等方式注入强劲动力。近年来，我国高度重视算力基础设施建设，将“东数西算”工程、全国一体化算力网等纳入国家战略顶层设计，形成系统性政策支持体系。

6、2025年10月20日，中共第二十届中央委员会第四次全体会议审议通过中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议，明确将算力作为数字经济时代的新型生产力，将其发展提升至支撑中国式现代化的战略高度。3.我国算力市场呈现结构化增长特征根据国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布的2025年中国人工智能计算力发展评估报告，2024年我国算力市场呈现结构化增长特征。通用算力规模达71.5EFLOPS（每秒百亿次浮点运算次数），同比增长20.6%；智能算力规模飙升至725.3EFLOPS，同比大增74.1%，增速为通用算力的三倍以上。2025年增长趋势延续，通用算力预计达85.8EFLOPS