全球智能计算芯片行业报告

1. 行业概览
2. 1行业定义

智能计算芯片是一类专为实现高速并行计算而研发的高性能集成电路，是人工智能（AI）、大语言模型（LLMs）及最终实现通用人工智能（AGI）的核心基础设施。与专为串行逻辑与串行执行优化的传统中央处理器（CPU）不同，智能计算芯片从架构层面设计用于处理AI训练、推理等计算密集型任务，可实现多项运算同步执行。

智能计算芯片市场主要分为三大核心架构：GPGPU、ASIC及FPGA。

GPGPU：通用图形处理器可适配各类持续演进的计算任务，是通用性最强的架构。其核心优势在于支持高度并行任务，并为大规模集群提供高可扩展性。尽管功耗较高，通用图形处理器仍是人工智能训练与推理的主流选择；在快速迭代的行业环境中，其软件驱动的灵活性可有效降低硬件过时的风险。

ASIC：专用集成电路针对特定算法量身打造，可在严格限定的功能范围内实现更优的能效与性能，但缺乏适配快速演进的模型架构所需的灵活性。

FPGA：现场可编程门阵列具备硬件级可重构能力，在灵活性与能效之间实现平衡，但受制于较高的编程复杂度，且在大规模并行工作负载下的吞吐量相对较低。

1. 2行业规模与增长

受人工智能大规模集成的根本性转型驱动，全球智能计算芯片市场正迎来前所未有的资本密集化发展。根据CIC灼识，市场收入由2020年的66亿美元激增至2024年的1,190亿美元，复合年增长率达106.0%；预计到2029年将达到5,857亿美元，2024年至2029年复合年增长率为37.5%。