2025中國AI芯片行業(yè)：大模型訓(xùn)練“加速跑”，國產(chǎn)芯片如何突圍英偉達封鎖?

前言

人工智能(AI)技術(shù)的突破性進展正重塑全球科技產(chǎn)業(yè)格局，而AI芯片作為支撐智能計算的核心硬件底座，其技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)落地進程直接決定著AI應(yīng)用的廣度與深度。中國作為全球最大的AI應(yīng)用市場，在政策驅(qū)動、技術(shù)突破與需求爆發(fā)的三重推動下，AI芯片行業(yè)已進入高速發(fā)展期。從云端訓(xùn)練芯片到邊緣推理芯片，從通用架構(gòu)到場景專用化，中國AI芯片企業(yè)正通過全棧創(chuàng)新構(gòu)建自主生態(tài)體系。

一、行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

(一)政策驅(qū)動：從“技術(shù)追趕”到“生態(tài)主導(dǎo)”

中國將AI芯片視為人工智能產(chǎn)業(yè)的核心底座，通過多維度政策工具推動產(chǎn)業(yè)鏈自主可控。國家層面明確提出“芯片強國”戰(zhàn)略，工信部發(fā)布的《人工智能芯片發(fā)展行動計劃》要求到2027年實現(xiàn)高端AI芯片國產(chǎn)化率突破50%，并培育3—5家國際龍頭企業(yè)。地方政策則聚焦細分領(lǐng)域，例如北京市對AI芯片設(shè)計企業(yè)給予流片費用30%的補貼，上海市建設(shè)國家級AI芯片創(chuàng)新中心吸引全球人才，深圳市依托華為、騰訊等巨頭形成從設(shè)計到應(yīng)用的完整鏈條。政策組合拳不僅加速了技術(shù)突破，更推動產(chǎn)業(yè)鏈從“單點突破”轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)賦能”，例如通過“首臺套”政策推動國產(chǎn)芯片在政務(wù)、金融等關(guān)鍵領(lǐng)域的規(guī)模化應(yīng)用。

(二)技術(shù)路線：從通用架構(gòu)到場景定制化

根據(jù)中研普華研究院《2025-2030年中國AI芯片行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》顯示，AI芯片技術(shù)呈現(xiàn)多元化發(fā)展趨勢，核心方向包括：

異構(gòu)計算融合：通過CPU+GPU+NPU的融合設(shè)計，解決單一架構(gòu)的算力孤島問題。例如，華為昇騰910C芯片采用自研“達芬奇架構(gòu)”，在自然語言處理場景中性能較傳統(tǒng)GPU提升3倍，能效比優(yōu)化50%。

存算一體突破：突破“內(nèi)存墻”限制，能效比較傳統(tǒng)架構(gòu)提升10倍。三星HBM3E內(nèi)存帶寬達1.5TB/s，華為與英特爾合作的硅光技術(shù)使傳輸速度較電子芯片快10倍，為萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練提供底層支撐。

場景專用化：針對自動駕駛、醫(yī)療影像等細分場景開發(fā)專用芯片。地平線征程6芯片專為L4級自動駕駛設(shè)計，算力達200TOPS，功耗控制優(yōu)于同類競品30%;推想科技AI診斷芯片覆蓋90%三甲醫(yī)院，肺部CT閱片效率提升30倍。

(三)市場需求：從云端到邊緣的全場景滲透

AI芯片需求呈現(xiàn)“雙輪驅(qū)動”特征：

云端市場：大模型訓(xùn)練推動算力集群規(guī)模擴張，微軟Azure、AWS等云服務(wù)商AI芯片采購占比超50%。華為昇騰系列芯片已服務(wù)超過500家企業(yè)，在智慧城市、自動駕駛等領(lǐng)域形成典型案例。

邊緣市場：AIoT設(shè)備搭載專用芯片實現(xiàn)本地化決策，響應(yīng)延遲低于10ms。特斯拉Optimus人形機器人搭載專屬AI芯片，實現(xiàn)工廠搬運、設(shè)備檢測等任務(wù);寒武紀(jì)MLU370芯片在智能安防領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)百路視頻同步分析，功耗較同類產(chǎn)品低40%。

二、競爭格局分析

(一)國際巨頭壟斷與本土突圍

全球AI芯片市場呈現(xiàn)“一超多強”格局：

英偉達：憑借CUDA生態(tài)和Blackwell架構(gòu)GPU占據(jù)數(shù)據(jù)中心80%份額，但在中國市場面臨國產(chǎn)替代壓力。其推出的A800芯片通過降低帶寬規(guī)避出口限制，而華為昇騰910C在政務(wù)云、金融等領(lǐng)域滲透率持續(xù)提升，性能接近A100的82%。

AMD與英特爾：AMD通過MI300系列芯片在超算中心市場份額提升至25%，英特爾則以Gaudi3芯片低價策略搶占推理市場，與AWS、Azure達成深度合作。

本土企業(yè)：華為、寒武紀(jì)、地平線形成“頭部引領(lǐng)+長尾創(chuàng)新”格局。華為昇騰與寒武紀(jì)在云端訓(xùn)練芯片市場合計市占率達62%，地平線征程系列芯片估值突破500億元，已獲得6家頭部車企定點。

(二)生態(tài)博弈：從硬件競爭到全棧協(xié)同

競爭焦點從單一芯片性能轉(zhuǎn)向“硬件+框架+模型”的生態(tài)閉環(huán)：

華為昇騰：通過“芯片+MindSpore框架”構(gòu)建全棧生態(tài)，適配50+主流大模型，開發(fā)者超200萬。

阿里平頭哥：推出“魔搭”芯片適配平臺，提供從模型量化到部署的全流程工具，將算法遷移成本降低60%。

初創(chuàng)企業(yè)：Graphcore IPU在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域形成差異化優(yōu)勢，Cerebras WS-3晶圓級芯片支持萬億參數(shù)模型訓(xùn)練。

(三)區(qū)域集群：長三角、珠三角、京津冀協(xié)同發(fā)展

中國形成三大AI芯片產(chǎn)業(yè)集群：

長三角：上海市浦東新區(qū)集聚寒武紀(jì)、燧原科技等企業(yè)，建設(shè)AI芯片設(shè)計公共服務(wù)平臺;江蘇省蘇州市依托中芯國際N+2工藝，實現(xiàn)14nm芯片性能逼近7nm。

珠三角：深圳市依托華為、騰訊等巨頭，形成從芯片設(shè)計到終端應(yīng)用的完整鏈條;廣州市建設(shè)“無穹AI云”，聚焦全國級算力調(diào)度。

京津冀：北京市海淀區(qū)通過清華、中科院等科研機構(gòu)，推動類腦計算、光子芯片等前沿技術(shù)突破;天津市試點摻氫比例的燃機項目，驗證氫能作為零碳燃料的可行性。

三、重點案例分析

(一)華為昇騰：全棧生態(tài)構(gòu)建者

華為昇騰系列芯片通過“架構(gòu)創(chuàng)新+生態(tài)協(xié)同”實現(xiàn)突圍：

技術(shù)層面：采用自研達芬奇架構(gòu)，通過3D Cube計算引擎提升矩陣運算效率，在自然語言處理場景中性能較傳統(tǒng)GPU提升3倍。

生態(tài)層面：結(jié)合華為云、鯤鵬服務(wù)器等資源，構(gòu)建“芯片+框架+應(yīng)用”全棧解決方案。例如，與多家車企合作推動昇騰芯片在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，支持高速公路場景的實時決策。

市場層面：昇騰910C芯片在政務(wù)云市場市占率超60%，并通過“無問芯穹”等算力運營商實現(xiàn)國產(chǎn)算力即插即用，緩解“卡脖子”風(fēng)險。

(二)寒武紀(jì)：云端訓(xùn)練芯片領(lǐng)跑者

寒武紀(jì)以“端云一體”戰(zhàn)略覆蓋全場景需求：

云端市場：MLU370芯片在智能安防領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)百路視頻同步分析，功耗較同類產(chǎn)品低40%，已應(yīng)用于90%三甲醫(yī)院的AI診斷系統(tǒng)。

邊緣市場：思元590芯片算力達512TOPS，功耗150W，支持BEV+Transformer算法，獲得多家車企定點。

生態(tài)層面：開源類腦計算框架，吸引全球開發(fā)者參與生態(tài)共建，降低模型遷移成本。

四、行業(yè)發(fā)展趨勢分析

(一)技術(shù)融合：AI芯片與前沿技術(shù)深度耦合

AI+量子計算：量子芯片與經(jīng)典芯片混合架構(gòu)成為趨勢，例如本源量子開發(fā)的“量子-經(jīng)典融合計算平臺”，在密碼破解場景中展現(xiàn)指數(shù)級加速潛力。

AI+光子計算：光子芯片通過光信號替代電子信號，在數(shù)據(jù)中心互連場景中延遲降低至傳統(tǒng)方案的1/10。

AI+生物計算：類腦芯片模擬人腦神經(jīng)元，在模式識別場景中能效比提升100倍。

(二)應(yīng)用拓展：從“核心場景”到“全行業(yè)覆蓋”

智能駕駛：L4級自動駕駛芯片算力需求突破1000TOPS，地平線征程6、黑芝麻A1000 Pro實現(xiàn)前裝量產(chǎn)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：低時延工業(yè)控制芯片、時間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)芯片需求增長，例如某企業(yè)通過定制化開發(fā)工業(yè)控制芯片，滿足智能制造場景對高可靠性的需求。

醫(yī)療健康：AI影像分析芯片推動三甲醫(yī)院智能化升級，推想科技肺部AI診斷芯片覆蓋90%三甲醫(yī)院。

(三)生態(tài)協(xié)同：從“單點突破”到“全鏈整合”

Chiplet技術(shù)：通過小芯片集成和垂直堆疊，降低制程依賴。例如，壁仞科技BR100芯片采用2.5D封裝，算力密度提升至傳統(tǒng)方案的3倍。

標(biāo)準(zhǔn)化進程：UCIe聯(lián)盟、MLCommons等組織推動Chiplet互聯(lián)、算力基準(zhǔn)測試標(biāo)準(zhǔn)化，降低開發(fā)門檻。

全球化布局：企業(yè)通過在東南亞、中東、歐洲建設(shè)研發(fā)中心與生產(chǎn)基地，平衡“技術(shù)自主”與“開放合作”。

五、投資策略分析

(一)聚焦高算力賽道：云端訓(xùn)練與邊緣推理

云端市場：關(guān)注具備異構(gòu)計算能力的企業(yè)，例如華為昇騰、阿里平頭哥等，其芯片在智慧城市、自動駕駛等領(lǐng)域形成規(guī)模應(yīng)用。

邊緣市場：投資低功耗、高能效的邊緣推理芯片企業(yè)，例如寒武紀(jì)、地平線等，其產(chǎn)品在智能安防、工業(yè)質(zhì)檢等場景需求爆發(fā)。

(二)布局場景化專精：垂直行業(yè)定制化芯片

智能駕駛：關(guān)注L4級自動駕駛芯片企業(yè)，例如地平線、黑芝麻智能等，其產(chǎn)品已進入頭部車企供應(yīng)鏈。

醫(yī)療健康：投資AI影像分析芯片企業(yè)，例如推想科技、聯(lián)影智能等，其產(chǎn)品在三甲醫(yī)院滲透率持續(xù)提升。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：布局低時延工業(yè)控制芯片企業(yè)，例如某企業(yè)通過定制化開發(fā)滿足智能制造需求。

(三)關(guān)注技術(shù)顛覆者：存算一體與光子計算

存算一體：投資突破“內(nèi)存墻”限制的企業(yè)，例如中科院微電子所、昕原半導(dǎo)體等，其技術(shù)能效比較傳統(tǒng)架構(gòu)提升10倍。

光子計算：關(guān)注實驗室驗證突破100GHz主頻的企業(yè)，例如華為、英特爾等，其技術(shù)可能引發(fā)算力范式革命。

如需了解更多AI芯片行業(yè)報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2025-2030年中國AI芯片行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》。