2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)前景研究與投資前景報告
- 【報告名稱】2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)前景研究與投資前景報告
- 【關 鍵 字】人工智能芯片 人工智能芯片市場分析
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人工智能芯片是指被專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務且需具備高性能并行計算能力和支持各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。當前，AI芯片主要分為GPU、FPGA、ASIC。人工智能將推動新一輪計算革命，而人工智能芯片作為其產(chǎn)業(yè)的最上游，是人工智能時代的開路先鋒，也是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期率先啟動且彈性最大的行業(yè)。
全球范圍內(nèi)主要布局人工智能芯片的廠商有英特爾（Intel）、（英偉達）NVIDIA、高通（Qualcomm），互聯(lián)網(wǎng)巨頭有谷歌（Google）、臉書（Facebook），國內(nèi)的地平線機器人、中科院寒武紀等企業(yè)也已進入人工智能芯片領域，另一方面，芯片領域迎來眾多新玩家，百度、阿里巴巴、亞馬遜等互聯(lián)網(wǎng)公司相繼進入人工智能芯片領域，推出或計劃推出相應產(chǎn)品。2024年11月，互聯(lián)網(wǎng)周刊發(fā)布了“2024中國人工智能芯片企業(yè)TOP50榜單”。榜單顯示，2024年中國人工智能芯片前十企業(yè)分別為海思半導體、聯(lián)發(fā)科、地平線機器人、寒武紀、中星微電子、平頭哥、四維圖新、昆侖芯、北京君正。
在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下，中國AI芯片市場規(guī)模持續(xù)擴大。我國AI芯片市場規(guī)模由2024年的53億元增至2024年的436.8億元，年均復合增長率為69.4%。融資方面，IT桔子數(shù)據(jù)顯示，2024年我國AI芯片投資數(shù)量共109起，投資金額達396.36億元，同比增長57.6%。截至2024年6月22日，2024年我國AI芯片投資數(shù)量共37起，投資金額達92.47億元。AI芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心硬件，全球AI芯片發(fā)展水平還在起步階段，中國憑借諸多利好因素有望領先全球，具有巨大發(fā)展?jié)摿Α?
2024年10月，中共中央、國務院印發(fā)《國家標準化發(fā)展綱要》，強調(diào)標準是經(jīng)濟活動和社會發(fā)展的技術支撐，指出應加強在人工智能等關鍵技術領域的標準化研究。2024年7月，國家標準委會同中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)改委、科技部、工信部印發(fā)的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中也提出，到2024年，初步建立人工智能標準體系。這些均顯示出標準化工作對于AI芯片產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。
目前，人工智能芯片產(chǎn)業(yè)總體處于成長期前期。GPU依靠通用及靈活的強大并行運算能力，廣泛契合當前人工智能監(jiān)督深度學習、密集數(shù)據(jù)和多維并算處理需求，在3-5年內(nèi)GPU仍然是深度學習市場的第一選擇，已經(jīng)入成長期的高速發(fā)展通道。FPGA和ASIC也邁入產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的初期階段，其中ASIC的類腦芯片方向還處于導入期，未來有極大的發(fā)展?jié)摿Α?
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)前景研究與投資前景報告》共十一章。報告首先介紹了人工智能芯片的基本概念以及AI芯片與人工智能的關系。接著分析人工智能芯片行業(yè)的發(fā)展機遇和芯片產(chǎn)業(yè)的運行狀況，然后對人工智能芯片行業(yè)發(fā)展狀況進行了系統(tǒng)的分析，對人工智能芯片的細分領域做了詳實的解析，并對國內(nèi)外人工智能重點企業(yè)進行了透徹的研究，最后對其投資狀況和發(fā)展前景做了科學的分析和預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、商務部、工信部、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)市場調(diào)查中心、中國高科技產(chǎn)業(yè)協(xié)會、中國人工智能學會以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能芯片行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能芯片項目，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相關介紹
1.1.1 芯片的定義及分類
1.1.2 人工智能芯片的內(nèi)涵
1.1.3 人工智能芯片的分類
1.1.4 人工智能芯片的要素
1.1.5 人工智能芯片生態(tài)體系
1.2 人工智能芯片與人工智能的關系
1.2.1 人工智能的基本內(nèi)涵介紹
1.2.2 人工智能對芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點
第二章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇分析
2.1 政策機遇
2.1.1 集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展綱要發(fā)布
2.1.2 集成電路設計企業(yè)所得稅政策
2.1.3 集成電路高質(zhì)量發(fā)展政策解讀
2.1.4 人工智能行業(yè)政策環(huán)境良好
2.1.5 人工智能發(fā)展規(guī)劃強調(diào)AI芯片
2.1.6 人工智能芯片標準化建設加快
2.2 產(chǎn)業(yè)機遇
2.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展特點
2.2.2 人工智能融資規(guī)模分析
2.2.3 國內(nèi)人工智能市場規(guī)模
2.2.4 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
2.2.5 人工智能應用前景廣闊
2.3 應用機遇
2.3.1 知識專利研發(fā)水平
2.3.2 互聯(lián)網(wǎng)普及率上市
2.3.3 智能產(chǎn)品逐步應用
2.4 技術機遇
2.4.1 芯片技術研發(fā)取得進展
2.4.2 芯片計算能力大幅上升
2.4.3 云計算逐步降低計算成本
2.4.4 深度學習對算法要求提高
2.4.5 移動終端應用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景產(chǎn)業(yè)——芯片行業(yè)
3.1 芯片上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析
3.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構
3.1.2 上下游企業(yè)
3.2 中國芯片市場運行狀況
3.2.1 產(chǎn)業(yè)基本特征
3.2.2 產(chǎn)品產(chǎn)量規(guī)模
3.2.3 產(chǎn)業(yè)銷售規(guī)模
3.2.4 市場結(jié)構分析
3.2.5 企業(yè)規(guī)模狀況
3.2.6 區(qū)域發(fā)展格局
3.2.7 市場應用需求
3.3 中國芯片國產(chǎn)化進程分析
3.3.1 各類芯片國產(chǎn)化率
3.3.2 產(chǎn)品研發(fā)制造短板
3.3.3 芯片國產(chǎn)化率分析
3.3.4 芯片國產(chǎn)化的進展
3.3.5 芯片國產(chǎn)化存在問題
3.3.6 芯片國產(chǎn)化未來展望
3.4 芯片材料行業(yè)發(fā)展分析
3.4.1 半導體材料基本概述
3.4.2 半導體材料發(fā)展進程
3.4.3 全球半導體材料市場規(guī)模
3.4.4 中國半導體材料市場規(guī)模
3.4.5 半導體材料市場競爭格局
3.4.6 第三代半導體材料應用加快
3.5 中國芯片細分市場發(fā)展情況
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 車載芯片
3.5.4 電源管理芯片
3.6 2020-2024年中國集成電路進出口數(shù)據(jù)分析
3.6.1 進出口總量數(shù)據(jù)分析
3.6.2 主要貿(mào)易國進出口情況分析
3.6.3 主要省市進出口情況分析
3.7 中國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展困境分析
3.7.1 國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)差距
3.7.2 芯片供應短缺
3.7.3 過度依賴進口
3.7.4 技術短板問題
3.7.5 人才短缺問題
3.7.6 市場發(fā)展不足
3.8 中國芯片產(chǎn)業(yè)應對策略分析
3.8.1 突破壟斷策略
3.8.2 化解供給不足
3.8.3 加強自主創(chuàng)新
3.8.4 加大資源投入
3.8.5 人才培養(yǎng)策略
3.8.6 總體發(fā)展建議
第四章 2020-2024年人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展綜況
4.1.1 全球人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.2 全球人工智能芯片市場格局
4.1.3 中國人工智能芯片發(fā)展階段
4.1.4 中國人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.5 中國人工智能芯片發(fā)展水平
4.1.6 人工智能芯片產(chǎn)業(yè)化狀況
4.2 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展特點
4.2.1 主要發(fā)展態(tài)勢
4.2.2 市場逐步成熟
4.2.3 區(qū)域分布特點
4.2.4 布局細分領域
4.2.5 重點應用領域
4.2.6 研發(fā)水平提升
4.3 企業(yè)加快人工智能芯片行業(yè)布局
4.3.1 人工智能芯片主要競爭陣營
4.3.2 國內(nèi)人工智能芯片企業(yè)排名
4.3.3 中國人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè)
4.3.4 人工智能芯片企業(yè)布局模式
4.4 科技巨頭加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 騰訊
4.4.3 百度
4.5 人工智能市場競爭維度分析
4.5.1 路線層面的競爭
4.5.2 架構層面的競爭
4.5.3 應用層面的競爭
4.5.4 生態(tài)層面的競爭
4.6 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展問題及對策
4.6.1 行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
4.6.2 行業(yè)發(fā)展痛點
4.6.3 企業(yè)發(fā)展問題
4.6.4 產(chǎn)品開發(fā)對策
4.6.5 行業(yè)發(fā)展建議
4.6.6 標準化建設對策
第五章 2020-2024年人工智能芯片細分領域分析
5.1 人工智能芯片的主要類型及對比
5.1.1 人工智能芯片主要類型
5.1.2 人工智能芯片對比分析
5.2 顯示芯片（GPU）分析
5.2.1 GPU芯片簡介
5.2.2 GPU芯片特點
5.2.3 國外GPU企業(yè)分析
5.2.4 國內(nèi)GPU企業(yè)分析
5.3 可編程芯片（FPGA）分析
5.3.1 FPGA芯片簡介
5.3.2 FPGA芯片特點
5.3.3 全球FPGA市場狀況
5.3.4 國內(nèi)FPGA行業(yè)分析
5.4 專用定制芯片（ASIC）分析
5.4.1 ASIC芯片簡介
5.4.2 ASIC芯片特點
5.4.3 ASI應用領域
5.4.4 國際企業(yè)布局ASIC
5.4.5 國內(nèi)ASIC行業(yè)分析
5.5 類腦芯片（人腦芯片）
5.5.1 類腦芯片基本特點
5.5.2 類腦芯片發(fā)展基礎
5.5.3 國外類腦芯片研發(fā)
5.5.4 國內(nèi)類腦芯片設備
5.5.5 類腦芯片典型代表
5.5.6 類腦芯片前景可期
第六章 2020-2024年人工智能芯片重點應用領域分析
6.1 人工智能芯片應用狀況分析
6.1.1 AI芯片的應用場景
6.1.2 AI芯片的應用潛力
6.1.3 AI芯片的應用空間
6.2 智能手機行業(yè)
6.2.1 全球智能手機出貨量規(guī)模
6.2.2 中國智能手機出貨量規(guī)模
6.2.3 AI芯片的手機應用狀況
6.2.4 AI芯片的手機應用潛力
6.2.5 手機AI芯片競爭力排名
6.3 智能音箱行業(yè)
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 國內(nèi)智能音箱市場
6.3.3 智能音箱競爭格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片方案商
6.3.6 芯片研發(fā)動態(tài)分析
6.3.7 典型AI芯片應用案例
6.4 機器人行業(yè)
6.4.1 市場需求及機會領域分析
6.4.2 全球機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
6.4.3 中國機器人市場結(jié)構分析
6.4.4 AI芯片在機器人上的應用
6.4.5 企業(yè)布局機器人驅(qū)動芯片
6.5 智能汽車行業(yè)
6.5.1 國內(nèi)智能汽車獲得政策支持
6.5.2 汽車芯片市場發(fā)展狀況分析
6.5.3 人工智能芯片應用于智能汽車
6.5.4 汽車AI芯片重點布局企業(yè)
6.5.5 智能汽車芯片或成為主流
6.6 智能安防行業(yè)
6.6.1 人工智能在安防領域的應用
6.6.2 人工智能安防芯片市場現(xiàn)狀
6.6.3 安防AI芯片重點布局企業(yè)
6.6.4 安防智能化發(fā)展趨勢分析
6.7 其他領域
6.7.1 醫(yī)療健康領域
6.7.2 無人機領域
6.7.3 游戲領域
6.7.4 人臉識別芯片
第七章 2020-2024年國際人工智能芯片典型企業(yè)分析
7.1 Nvidia（英偉達）
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)的財務狀況
7.1.3 AI芯片發(fā)展地位
7.1.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.1.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.1.6 AI芯片合作動態(tài)
7.2 Intel（英特爾）
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財務狀況
7.2.3 芯片業(yè)務布局
7.2.4 典型AI芯片方案
7.2.5 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
7.2.6 資本收購動態(tài)
7.2.7 AI計算戰(zhàn)略
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)財務狀況
7.3.3 芯片業(yè)務運營
7.3.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.3.5 AI芯片產(chǎn)品研發(fā)
7.3.6 企業(yè)合作動態(tài)
7.4 IBM
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)財務狀況
7.4.3 技術研發(fā)實力
7.4.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.4.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)財務狀況
7.5.3 AI芯片發(fā)展優(yōu)勢
7.5.4 AI芯片發(fā)展布局
7.5.5 AI芯片研發(fā)進展
7.6 Microsoft（微軟）
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 企業(yè)財務狀況
7.6.3 芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.6.4 AI芯片研發(fā)合作
7.7 其他企業(yè)分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2020-2024年國內(nèi)人工智能芯片重點企業(yè)分析
8.1 中科寒武紀科技股份有限公司
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
8.1.3 企業(yè)相關合作
8.1.4 經(jīng)營效益分析
8.1.5 業(yè)務經(jīng)營分析
8.1.6 財務狀況分析
8.1.7 核心競爭力分析
8.1.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.1.9 未來前景展望
8.2 科大訊飛股份有限公司
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 企業(yè)布局動態(tài)
8.2.3 經(jīng)營效益分析
8.2.4 業(yè)務經(jīng)營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.2.8 未來前景展望
8.3 中星微電子有限公司
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 智能芯片產(chǎn)品
8.3.3 核心優(yōu)勢分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 華為技術有限公司
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 科技研發(fā)動態(tài)
8.4.4 主要AI芯片產(chǎn)品
8.5 地平線機器人公司
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 AI芯片產(chǎn)品方案
8.5.3 芯片業(yè)務規(guī)模
8.5.4 合作伙伴分布
8.5.5 融資動態(tài)分析
8.6 其他企業(yè)發(fā)展動態(tài)
8.6.1 西井科技
8.6.2 依圖科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 啟英泰倫
8.6.5 平頭哥
8.6.6 瑞芯微
第九章 人工智能芯片行業(yè)投資前景及建議分析
9.1 人工智能芯片行業(yè)投資規(guī)模綜況
9.1.1 AI芯片投資規(guī)模
9.1.2 AI芯片投資輪次
9.1.3 AI芯片投資事件
9.2 中國人工智能芯片行業(yè)投資價值評估
9.2.1 投資價值評估
9.2.2 市場機會評估
9.2.3 發(fā)展動力評估
9.3 中國人工智能芯片行業(yè)進入壁壘評估
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 技術壁壘
9.3.3 資金壁壘
9.4 中國人工智能芯片行業(yè)投資風險分析
9.4.1 宏觀經(jīng)濟風險
9.4.2 投資運營風險
9.4.3 市場競爭風險
9.4.4 需求應用風險
9.4.5 人才流失風險
9.4.6 產(chǎn)品質(zhì)量風險
9.5 人工智能芯片行業(yè)投資建議綜述
9.5.1 進入時機分析
9.5.2 產(chǎn)業(yè)投資建議
第十章 中國人工智能芯片行業(yè)典型項目投資建設案例深度解析
10.1 AI云端訓練芯片及系統(tǒng)項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設內(nèi)容
10.1.3 項目投資概算
10.1.4 項目環(huán)保情況
10.1.5 項目進度安排
10.2 AI可穿戴設備芯片研發(fā)項目
10.2.1 項目基本概況
10.2.2 項目投資概算
10.2.3 項目研發(fā)方向
10.2.4 項目實施必要性
10.2.5 項目實施可行性
10.2.6 實施主體及地點
10.2.7 項目經(jīng)濟效益
10.3 AI視頻監(jiān)控芯片研發(fā)項目
10.3.1 項目基本情況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施的可行性
10.3.4 項目經(jīng)濟效益
10.3.5 項目審批事宜
10.4 高性能AI邊緣計算芯片項目
10.4.1 項目基本情況
10.4.2 項目必要性分析
10.4.3 項目可行性分析
10.4.4 項目投資概算
10.4.5 項目效益分析
10.4.6 立項環(huán)保報批
10.5 可編程片上系統(tǒng)芯片項目
10.5.1 項目基本情況
10.5.2 項目建設內(nèi)容
10.5.3 項目投資概算
10.5.4 經(jīng)濟效益分析
10.5.5 項目進度安排
10.6 視覺計算AI芯片投資項目
10.6.1 項目基本概況
10.6.2 項目建設內(nèi)容
10.6.3 項目投資概算
10.6.4 項目環(huán)保情況
10.6.5 項目進度安排
10.7 新一代現(xiàn)場FPGA芯片研發(fā)項目
10.7.1 項目基本情況
10.7.2 項目投資必要性
10.7.3 項目投資可行性
10.7.4 項目投資金額
10.7.5 項目進度安排
10.7.6 項目其他情況
第十一章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
11.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇及前景
11.1.1 半導體產(chǎn)業(yè)向中國轉(zhuǎn)移
11.1.2 AI芯片技術發(fā)展及應用機遇
11.1.3 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景
11.1.4 AI芯片細分市場發(fā)展展望
11.2 人工智能芯片的發(fā)展路線及方向
11.2.1 人工智能芯片發(fā)展路徑分析
11.2.2 人工智能芯片產(chǎn)品發(fā)展趨勢
11.2.3 人工智能芯片的微型化趨勢
11.2.4 人工智能芯片應用戰(zhàn)略分析
11.3 人工智能芯片定制化趨勢分析
11.3.1 AI芯片定制化發(fā)展背景
11.3.2 半定制AI芯片布局加快
11.3.3 全定制AI芯片典型代表
11.4 2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)預測分析
11.4.1 2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)影響因素分析
11.4.2 2025-2031年中國人工智能芯片市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 不同部署位置的AI芯片算力要求
圖表 不同部署位置的AI芯片比較
圖表 三種技術架構AI芯片類型比較
圖表 深度學習訓練和推斷環(huán)節(jié)相關芯片
圖表 人工智能芯片的生態(tài)體系
圖表 人工智能定義
圖表 人工智能三個階段
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構具體說明
圖表 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表 2020-2024年已獲批的國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)及政策
圖表 2020-2024年中國人工智能投資市場規(guī)模分析
圖表 2024年國內(nèi)成長型AI企業(yè)TOP10融資事件
圖表 2020-2024年中國投融資輪次數(shù)量變化
圖表 2024年人工智能細分領域投資數(shù)量
圖表 2025-2031年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預測分析
圖表 2020-2024全國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表 2020-2024全國重點省市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表 2024年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)一級指標前十名
圖表 城市人工智能發(fā)展總體指數(shù)排名
圖表 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況
圖表 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況（續(xù)）
圖表 城市人工智能環(huán)境支撐力
圖表 城市人工智能資源支持力城市排名
圖表 城市人工智能知識創(chuàng)造力
圖表 城市人工智能發(fā)展成效
圖表 2020-2024年集成電路布圖設計專利申請及發(fā)證數(shù)量
圖表 2020-2024年中國網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率
圖表 2020-2024年手機網(wǎng)民規(guī)模及其占網(wǎng)民比例
圖表 Intel芯片性能相比1971年第一款微處理器大幅提升
圖表 云計算形成了人工智能有力的廉價計算基礎
全球范圍內(nèi)主要布局人工智能芯片的廠商有英特爾（Intel）、（英偉達）NVIDIA、高通（Qualcomm），互聯(lián)網(wǎng)巨頭有谷歌（Google）、臉書（Facebook），國內(nèi)的地平線機器人、中科院寒武紀等企業(yè)也已進入人工智能芯片領域，另一方面，芯片領域迎來眾多新玩家，百度、阿里巴巴、亞馬遜等互聯(lián)網(wǎng)公司相繼進入人工智能芯片領域，推出或計劃推出相應產(chǎn)品。2024年11月，互聯(lián)網(wǎng)周刊發(fā)布了“2024中國人工智能芯片企業(yè)TOP50榜單”。榜單顯示，2024年中國人工智能芯片前十企業(yè)分別為海思半導體、聯(lián)發(fā)科、地平線機器人、寒武紀、中星微電子、平頭哥、四維圖新、昆侖芯、北京君正。
在5G商用的普及和政策、技術等各因素的推動下，中國AI芯片市場規(guī)模持續(xù)擴大。我國AI芯片市場規(guī)模由2024年的53億元增至2024年的436.8億元，年均復合增長率為69.4%。融資方面，IT桔子數(shù)據(jù)顯示，2024年我國AI芯片投資數(shù)量共109起，投資金額達396.36億元，同比增長57.6%。截至2024年6月22日，2024年我國AI芯片投資數(shù)量共37起，投資金額達92.47億元。AI芯片是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心硬件，全球AI芯片發(fā)展水平還在起步階段，中國憑借諸多利好因素有望領先全球，具有巨大發(fā)展?jié)摿Α?
2024年10月，中共中央、國務院印發(fā)《國家標準化發(fā)展綱要》，強調(diào)標準是經(jīng)濟活動和社會發(fā)展的技術支撐，指出應加強在人工智能等關鍵技術領域的標準化研究。2024年7月，國家標準委會同中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)改委、科技部、工信部印發(fā)的《國家新一代人工智能標準體系建設指南》中也提出，到2024年，初步建立人工智能標準體系。這些均顯示出標準化工作對于AI芯片產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。
目前，人工智能芯片產(chǎn)業(yè)總體處于成長期前期。GPU依靠通用及靈活的強大并行運算能力，廣泛契合當前人工智能監(jiān)督深度學習、密集數(shù)據(jù)和多維并算處理需求，在3-5年內(nèi)GPU仍然是深度學習市場的第一選擇，已經(jīng)入成長期的高速發(fā)展通道。FPGA和ASIC也邁入產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的初期階段，其中ASIC的類腦芯片方向還處于導入期，未來有極大的發(fā)展?jié)摿Α?
產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)發(fā)布的《2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)前景研究與投資前景報告》共十一章。報告首先介紹了人工智能芯片的基本概念以及AI芯片與人工智能的關系。接著分析人工智能芯片行業(yè)的發(fā)展機遇和芯片產(chǎn)業(yè)的運行狀況，然后對人工智能芯片行業(yè)發(fā)展狀況進行了系統(tǒng)的分析，對人工智能芯片的細分領域做了詳實的解析，并對國內(nèi)外人工智能重點企業(yè)進行了透徹的研究，最后對其投資狀況和發(fā)展前景做了科學的分析和預測。
本研究報告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局、商務部、工信部、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)研究報告網(wǎng)市場調(diào)查中心、中國高科技產(chǎn)業(yè)協(xié)會、中國人工智能學會以及國內(nèi)外重點刊物等渠道，數(shù)據(jù)權威、詳實、豐富，同時通過專業(yè)的分析預測模型，對行業(yè)核心發(fā)展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對人工智能芯片行業(yè)有個系統(tǒng)深入的了解、或者想投資人工智能芯片項目，本報告將是您不可或缺的重要參考工具。
報告目錄：
第一章 人工智能芯片基本概述
1.1 人工智能芯片的相關介紹
1.1.1 芯片的定義及分類
1.1.2 人工智能芯片的內(nèi)涵
1.1.3 人工智能芯片的分類
1.1.4 人工智能芯片的要素
1.1.5 人工智能芯片生態(tài)體系
1.2 人工智能芯片與人工智能的關系
1.2.1 人工智能的基本內(nèi)涵介紹
1.2.2 人工智能對芯片的要求提高
1.2.3 人工智能芯片成為戰(zhàn)略高點
第二章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇分析
2.1 政策機遇
2.1.1 集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展綱要發(fā)布
2.1.2 集成電路設計企業(yè)所得稅政策
2.1.3 集成電路高質(zhì)量發(fā)展政策解讀
2.1.4 人工智能行業(yè)政策環(huán)境良好
2.1.5 人工智能發(fā)展規(guī)劃強調(diào)AI芯片
2.1.6 人工智能芯片標準化建設加快
2.2 產(chǎn)業(yè)機遇
2.2.1 人工智能行業(yè)發(fā)展特點
2.2.2 人工智能融資規(guī)模分析
2.2.3 國內(nèi)人工智能市場規(guī)模
2.2.4 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
2.2.5 人工智能應用前景廣闊
2.3 應用機遇
2.3.1 知識專利研發(fā)水平
2.3.2 互聯(lián)網(wǎng)普及率上市
2.3.3 智能產(chǎn)品逐步應用
2.4 技術機遇
2.4.1 芯片技術研發(fā)取得進展
2.4.2 芯片計算能力大幅上升
2.4.3 云計算逐步降低計算成本
2.4.4 深度學習對算法要求提高
2.4.5 移動終端應用提出新要求
第三章 人工智能芯片背景產(chǎn)業(yè)——芯片行業(yè)
3.1 芯片上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析
3.1.1 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構
3.1.2 上下游企業(yè)
3.2 中國芯片市場運行狀況
3.2.1 產(chǎn)業(yè)基本特征
3.2.2 產(chǎn)品產(chǎn)量規(guī)模
3.2.3 產(chǎn)業(yè)銷售規(guī)模
3.2.4 市場結(jié)構分析
3.2.5 企業(yè)規(guī)模狀況
3.2.6 區(qū)域發(fā)展格局
3.2.7 市場應用需求
3.3 中國芯片國產(chǎn)化進程分析
3.3.1 各類芯片國產(chǎn)化率
3.3.2 產(chǎn)品研發(fā)制造短板
3.3.3 芯片國產(chǎn)化率分析
3.3.4 芯片國產(chǎn)化的進展
3.3.5 芯片國產(chǎn)化存在問題
3.3.6 芯片國產(chǎn)化未來展望
3.4 芯片材料行業(yè)發(fā)展分析
3.4.1 半導體材料基本概述
3.4.2 半導體材料發(fā)展進程
3.4.3 全球半導體材料市場規(guī)模
3.4.4 中國半導體材料市場規(guī)模
3.4.5 半導體材料市場競爭格局
3.4.6 第三代半導體材料應用加快
3.5 中國芯片細分市場發(fā)展情況
3.5.1 5G芯片
3.5.2 生物芯片
3.5.3 車載芯片
3.5.4 電源管理芯片
3.6 2020-2024年中國集成電路進出口數(shù)據(jù)分析
3.6.1 進出口總量數(shù)據(jù)分析
3.6.2 主要貿(mào)易國進出口情況分析
3.6.3 主要省市進出口情況分析
3.7 中國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展困境分析
3.7.1 國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)差距
3.7.2 芯片供應短缺
3.7.3 過度依賴進口
3.7.4 技術短板問題
3.7.5 人才短缺問題
3.7.6 市場發(fā)展不足
3.8 中國芯片產(chǎn)業(yè)應對策略分析
3.8.1 突破壟斷策略
3.8.2 化解供給不足
3.8.3 加強自主創(chuàng)新
3.8.4 加大資源投入
3.8.5 人才培養(yǎng)策略
3.8.6 總體發(fā)展建議
第四章 2020-2024年人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析
4.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展綜況
4.1.1 全球人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.2 全球人工智能芯片市場格局
4.1.3 中國人工智能芯片發(fā)展階段
4.1.4 中國人工智能芯片市場規(guī)模
4.1.5 中國人工智能芯片發(fā)展水平
4.1.6 人工智能芯片產(chǎn)業(yè)化狀況
4.2 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展特點
4.2.1 主要發(fā)展態(tài)勢
4.2.2 市場逐步成熟
4.2.3 區(qū)域分布特點
4.2.4 布局細分領域
4.2.5 重點應用領域
4.2.6 研發(fā)水平提升
4.3 企業(yè)加快人工智能芯片行業(yè)布局
4.3.1 人工智能芯片主要競爭陣營
4.3.2 國內(nèi)人工智能芯片企業(yè)排名
4.3.3 中國人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè)
4.3.4 人工智能芯片企業(yè)布局模式
4.4 科技巨頭加快人工智能芯片布局
4.4.1 阿里巴巴
4.4.2 騰訊
4.4.3 百度
4.5 人工智能市場競爭維度分析
4.5.1 路線層面的競爭
4.5.2 架構層面的競爭
4.5.3 應用層面的競爭
4.5.4 生態(tài)層面的競爭
4.6 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展問題及對策
4.6.1 行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
4.6.2 行業(yè)發(fā)展痛點
4.6.3 企業(yè)發(fā)展問題
4.6.4 產(chǎn)品開發(fā)對策
4.6.5 行業(yè)發(fā)展建議
4.6.6 標準化建設對策
第五章 2020-2024年人工智能芯片細分領域分析
5.1 人工智能芯片的主要類型及對比
5.1.1 人工智能芯片主要類型
5.1.2 人工智能芯片對比分析
5.2 顯示芯片（GPU）分析
5.2.1 GPU芯片簡介
5.2.2 GPU芯片特點
5.2.3 國外GPU企業(yè)分析
5.2.4 國內(nèi)GPU企業(yè)分析
5.3 可編程芯片（FPGA）分析
5.3.1 FPGA芯片簡介
5.3.2 FPGA芯片特點
5.3.3 全球FPGA市場狀況
5.3.4 國內(nèi)FPGA行業(yè)分析
5.4 專用定制芯片（ASIC）分析
5.4.1 ASIC芯片簡介
5.4.2 ASIC芯片特點
5.4.3 ASI應用領域
5.4.4 國際企業(yè)布局ASIC
5.4.5 國內(nèi)ASIC行業(yè)分析
5.5 類腦芯片（人腦芯片）
5.5.1 類腦芯片基本特點
5.5.2 類腦芯片發(fā)展基礎
5.5.3 國外類腦芯片研發(fā)
5.5.4 國內(nèi)類腦芯片設備
5.5.5 類腦芯片典型代表
5.5.6 類腦芯片前景可期
第六章 2020-2024年人工智能芯片重點應用領域分析
6.1 人工智能芯片應用狀況分析
6.1.1 AI芯片的應用場景
6.1.2 AI芯片的應用潛力
6.1.3 AI芯片的應用空間
6.2 智能手機行業(yè)
6.2.1 全球智能手機出貨量規(guī)模
6.2.2 中國智能手機出貨量規(guī)模
6.2.3 AI芯片的手機應用狀況
6.2.4 AI芯片的手機應用潛力
6.2.5 手機AI芯片競爭力排名
6.3 智能音箱行業(yè)
6.3.1 智能音箱基本概述
6.3.2 國內(nèi)智能音箱市場
6.3.3 智能音箱競爭格局
6.3.4 智能音箱主控芯片
6.3.5 智能音箱芯片方案商
6.3.6 芯片研發(fā)動態(tài)分析
6.3.7 典型AI芯片應用案例
6.4 機器人行業(yè)
6.4.1 市場需求及機會領域分析
6.4.2 全球機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況
6.4.3 中國機器人市場結(jié)構分析
6.4.4 AI芯片在機器人上的應用
6.4.5 企業(yè)布局機器人驅(qū)動芯片
6.5 智能汽車行業(yè)
6.5.1 國內(nèi)智能汽車獲得政策支持
6.5.2 汽車芯片市場發(fā)展狀況分析
6.5.3 人工智能芯片應用于智能汽車
6.5.4 汽車AI芯片重點布局企業(yè)
6.5.5 智能汽車芯片或成為主流
6.6 智能安防行業(yè)
6.6.1 人工智能在安防領域的應用
6.6.2 人工智能安防芯片市場現(xiàn)狀
6.6.3 安防AI芯片重點布局企業(yè)
6.6.4 安防智能化發(fā)展趨勢分析
6.7 其他領域
6.7.1 醫(yī)療健康領域
6.7.2 無人機領域
6.7.3 游戲領域
6.7.4 人臉識別芯片
第七章 2020-2024年國際人工智能芯片典型企業(yè)分析
7.1 Nvidia（英偉達）
7.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2 企業(yè)的財務狀況
7.1.3 AI芯片發(fā)展地位
7.1.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.1.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.1.6 AI芯片合作動態(tài)
7.2 Intel（英特爾）
7.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2 企業(yè)財務狀況
7.2.3 芯片業(yè)務布局
7.2.4 典型AI芯片方案
7.2.5 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
7.2.6 資本收購動態(tài)
7.2.7 AI計算戰(zhàn)略
7.3 Qualcomm（高通）
7.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2 企業(yè)財務狀況
7.3.3 芯片業(yè)務運營
7.3.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.3.5 AI芯片產(chǎn)品研發(fā)
7.3.6 企業(yè)合作動態(tài)
7.4 IBM
7.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2 企業(yè)財務狀況
7.4.3 技術研發(fā)實力
7.4.4 AI芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.4.5 AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.5 Google（谷歌）
7.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2 企業(yè)財務狀況
7.5.3 AI芯片發(fā)展優(yōu)勢
7.5.4 AI芯片發(fā)展布局
7.5.5 AI芯片研發(fā)進展
7.6 Microsoft（微軟）
7.6.1 企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2 企業(yè)財務狀況
7.6.3 芯片產(chǎn)業(yè)布局
7.6.4 AI芯片研發(fā)合作
7.7 其他企業(yè)分析
7.7.1 蘋果公司
7.7.2 Facebook
7.7.3 ARM
7.7.4 AMD
第八章 2020-2024年國內(nèi)人工智能芯片重點企業(yè)分析
8.1 中科寒武紀科技股份有限公司
8.1.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2 產(chǎn)品研發(fā)動態(tài)
8.1.3 企業(yè)相關合作
8.1.4 經(jīng)營效益分析
8.1.5 業(yè)務經(jīng)營分析
8.1.6 財務狀況分析
8.1.7 核心競爭力分析
8.1.8 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.1.9 未來前景展望
8.2 科大訊飛股份有限公司
8.2.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2 企業(yè)布局動態(tài)
8.2.3 經(jīng)營效益分析
8.2.4 業(yè)務經(jīng)營分析
8.2.5 財務狀況分析
8.2.6 核心競爭力分析
8.2.7 公司發(fā)展戰(zhàn)略
8.2.8 未來前景展望
8.3 中星微電子有限公司
8.3.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2 智能芯片產(chǎn)品
8.3.3 核心優(yōu)勢分析
8.3.4 AI芯片布局
8.4 華為技術有限公司
8.4.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2 財務運營狀況
8.4.3 科技研發(fā)動態(tài)
8.4.4 主要AI芯片產(chǎn)品
8.5 地平線機器人公司
8.5.1 企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2 AI芯片產(chǎn)品方案
8.5.3 芯片業(yè)務規(guī)模
8.5.4 合作伙伴分布
8.5.5 融資動態(tài)分析
8.6 其他企業(yè)發(fā)展動態(tài)
8.6.1 西井科技
8.6.2 依圖科技
8.6.3 全志科技
8.6.4 啟英泰倫
8.6.5 平頭哥
8.6.6 瑞芯微
第九章 人工智能芯片行業(yè)投資前景及建議分析
9.1 人工智能芯片行業(yè)投資規(guī)模綜況
9.1.1 AI芯片投資規(guī)模
9.1.2 AI芯片投資輪次
9.1.3 AI芯片投資事件
9.2 中國人工智能芯片行業(yè)投資價值評估
9.2.1 投資價值評估
9.2.2 市場機會評估
9.2.3 發(fā)展動力評估
9.3 中國人工智能芯片行業(yè)進入壁壘評估
9.3.1 競爭壁壘
9.3.2 技術壁壘
9.3.3 資金壁壘
9.4 中國人工智能芯片行業(yè)投資風險分析
9.4.1 宏觀經(jīng)濟風險
9.4.2 投資運營風險
9.4.3 市場競爭風險
9.4.4 需求應用風險
9.4.5 人才流失風險
9.4.6 產(chǎn)品質(zhì)量風險
9.5 人工智能芯片行業(yè)投資建議綜述
9.5.1 進入時機分析
9.5.2 產(chǎn)業(yè)投資建議
第十章 中國人工智能芯片行業(yè)典型項目投資建設案例深度解析
10.1 AI云端訓練芯片及系統(tǒng)項目
10.1.1 項目基本情況
10.1.2 項目建設內(nèi)容
10.1.3 項目投資概算
10.1.4 項目環(huán)保情況
10.1.5 項目進度安排
10.2 AI可穿戴設備芯片研發(fā)項目
10.2.1 項目基本概況
10.2.2 項目投資概算
10.2.3 項目研發(fā)方向
10.2.4 項目實施必要性
10.2.5 項目實施可行性
10.2.6 實施主體及地點
10.2.7 項目經(jīng)濟效益
10.3 AI視頻監(jiān)控芯片研發(fā)項目
10.3.1 項目基本情況
10.3.2 項目實施必要性
10.3.3 項目實施的可行性
10.3.4 項目經(jīng)濟效益
10.3.5 項目審批事宜
10.4 高性能AI邊緣計算芯片項目
10.4.1 項目基本情況
10.4.2 項目必要性分析
10.4.3 項目可行性分析
10.4.4 項目投資概算
10.4.5 項目效益分析
10.4.6 立項環(huán)保報批
10.5 可編程片上系統(tǒng)芯片項目
10.5.1 項目基本情況
10.5.2 項目建設內(nèi)容
10.5.3 項目投資概算
10.5.4 經(jīng)濟效益分析
10.5.5 項目進度安排
10.6 視覺計算AI芯片投資項目
10.6.1 項目基本概況
10.6.2 項目建設內(nèi)容
10.6.3 項目投資概算
10.6.4 項目環(huán)保情況
10.6.5 項目進度安排
10.7 新一代現(xiàn)場FPGA芯片研發(fā)項目
10.7.1 項目基本情況
10.7.2 項目投資必要性
10.7.3 項目投資可行性
10.7.4 項目投資金額
10.7.5 項目進度安排
10.7.6 項目其他情況
第十一章 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測
11.1 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展機遇及前景
11.1.1 半導體產(chǎn)業(yè)向中國轉(zhuǎn)移
11.1.2 AI芯片技術發(fā)展及應用機遇
11.1.3 人工智能芯片行業(yè)發(fā)展前景
11.1.4 AI芯片細分市場發(fā)展展望
11.2 人工智能芯片的發(fā)展路線及方向
11.2.1 人工智能芯片發(fā)展路徑分析
11.2.2 人工智能芯片產(chǎn)品發(fā)展趨勢
11.2.3 人工智能芯片的微型化趨勢
11.2.4 人工智能芯片應用戰(zhàn)略分析
11.3 人工智能芯片定制化趨勢分析
11.3.1 AI芯片定制化發(fā)展背景
11.3.2 半定制AI芯片布局加快
11.3.3 全定制AI芯片典型代表
11.4 2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)預測分析
11.4.1 2025-2031年中國人工智能芯片行業(yè)影響因素分析
11.4.2 2025-2031年中國人工智能芯片市場規(guī)模預測
圖表目錄
圖表 不同部署位置的AI芯片算力要求
圖表 不同部署位置的AI芯片比較
圖表 三種技術架構AI芯片類型比較
圖表 深度學習訓練和推斷環(huán)節(jié)相關芯片
圖表 人工智能芯片的生態(tài)體系
圖表 人工智能定義
圖表 人工智能三個階段
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構
圖表 人工智能產(chǎn)業(yè)結(jié)構具體說明
圖表 16位計算帶來兩倍的效率提升
圖表 2020-2024年已獲批的國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)及政策
圖表 2020-2024年中國人工智能投資市場規(guī)模分析
圖表 2024年國內(nèi)成長型AI企業(yè)TOP10融資事件
圖表 2020-2024年中國投融資輪次數(shù)量變化
圖表 2024年人工智能細分領域投資數(shù)量
圖表 2025-2031年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模及預測分析
圖表 2020-2024全國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表 2020-2024全國重點省市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)
圖表 2024年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)一級指標前十名
圖表 城市人工智能發(fā)展總體指數(shù)排名
圖表 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況
圖表 樣本城市人工智能發(fā)展指數(shù)排名情況（續(xù)）
圖表 城市人工智能環(huán)境支撐力
圖表 城市人工智能資源支持力城市排名
圖表 城市人工智能知識創(chuàng)造力
圖表 城市人工智能發(fā)展成效
圖表 2020-2024年集成電路布圖設計專利申請及發(fā)證數(shù)量
圖表 2020-2024年中國網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率
圖表 2020-2024年手機網(wǎng)民規(guī)模及其占網(wǎng)民比例
圖表 Intel芯片性能相比1971年第一款微處理器大幅提升
圖表 云計算形成了人工智能有力的廉價計算基礎
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