研判2026！全球及中国AI加速芯片‌行业发展历程、发展现状、细分市场及未来发展趋势研判：云端主导推理突围，细分赛道释放巨大市场空间[图]

内容概要：AI加速芯片是面向人工智能算法优化的专用集成电路，通过专用计算单元与并行架构设计，高效处理AI核心计算任务，适配云、边、端全场景算力需求，是驱动智能时代发展的核心算力引擎。我国出台多项相关政策，从顶层规划、技术攻关、生态建设等多维度提供支持，加速行业国产替代与高质量发展。全球范围内，大模型迭代推动AI产业高速发展，带动AI加速卡市场快速扩容，云端市场占据主导地位，推理端需求爆发式增长成为新增长引擎。中国作为全球重要市场，AI加速卡需求呈爆发式增长，依托丰富产业生态与模型优势，训练用与推理用加速卡需求双升，推理端增速尤为显著。未来，中国AI加速芯片行业将聚焦高端技术突破与架构创新，深化自主生态建设，向场景定制化转型，通过差异化竞争与产业链协同，推动国产替代深化，逐步构建全球算力“第二极”。

上市企业：寒武纪（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、摩尔线程（688795.SH）、沐曦股份（688802.SH）、壁仞科技（06082.HK）、天数智芯（09903.HK）

相关企业：深圳市海思半导体有限公司、昆仑芯（北京）科技股份有限公司、平头哥（上海）半导体技术有限公司、上海燧原科技股份有限公司、深圳市华杰智通科技有限公司、深圳市创信科科技有限公司、北京辉羲智能科技有限公司、福州数据技术研究院有限公司、深圳市衡泰信科技有限公司、北京清微智能科技股份有限公司等等

关键词：AI加速芯片‌、人工智能、AI加速卡、训练芯片、推理芯片、AI加速芯片行业政策、AI加速芯片‌发展现状、AI加速芯片‌细分市场、AI加速芯片‌发展趋势

一、AI加速芯片‌行业相关概述

AI加速芯片是面向人工智能算法（深度学习、机器学习等）优化的专用集成电路，通过并行计算架构、专用计算单元（如张量核、NPU）设计，高效处理矩阵运算、向量运算等AI核心计算任务，在算力、功耗、延迟上实现对通用CPU的数倍至数十倍提升，适配云端训练、边缘推理、终端部署等全场景AI算力需求。

AI加速芯片按技术架构主要分为GPU、ASIC、FPGA三类：GPU通用性强、生态成熟，适合大规模AI训练；ASIC为专用定制芯片，算力与能效最优，多用于云端与终端推理；FPGA可灵活编程，适配边缘与算法迭代场景。按功能场景可分为训练芯片和推理芯片，按部署位置可分为云端、边缘、终端芯片。

中国AI加速芯片行业发展大致可分为四个阶段：2015年以前基本处于技术空白、完全依赖进口的状态；2016—2018年进入自主起步期，寒武纪、华为、百度等先后推出首款云端与终端AI芯片，实现从0到1突破；2019—2022年在外部环境与政策推动下进入国产替代加速期，华为昇腾、寒武纪思元等产品规模化落地，生态逐步完善；2023年至今，受大模型算力需求与高端芯片管制影响，行业迈入高端算力攻坚阶段，国产训练芯片、集群方案与全栈生态快速迭代，向自主可控、高性能、规模化商用方向加速推进。

二、中国AI加速芯片‌行业政策

AI加速芯片是驱动智能时代的核心算力引擎，其发展正从通用走向“架构-场景”深度协同的多元化路径。近年来，我国相继出台《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》《关于推动未来产业创新发展的实施意见》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《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》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等政策，从顶层战略规划、算力基础设施建设、核心技术攻关、产业融合应用、产业链安全可控等维度构建全周期支持体系，明确高端训练与推理芯片、先进架构、软硬协同与规模化落地的发展方向，为AI加速芯片行业提供稳定政策预期、引导资源集聚、加速国产替代与生态完善，有力支撑行业向自主可控、高性能、高能效、场景化方向高质量发展。

相关报告：智研咨询发布的《中国AI加速芯片行业市场运行态势及发展潜力研判报告》

三、全球及中国AI加速芯片‌行业发展现状分析

从GPT到各类国产大模型的快速迭代，人工智能技术已在自然语言处理、深度学习、神经网络等核心领域实现突破性进展。当前人工智能产业整体发展速度显著提升，大模型的泛化能力与跨场景迁移能力持续增强，使其在多行业规模化应用成为可能，并由此形成更强的规模效应与经济性。底层算力芯片、基础设施与上层通用大模型能力的同步升级，不断拓宽人工智能的应用边界与渗透深度，推动产业基础能力与场景应用形成正向循环，共同驱动全球AI产业进入高速发展阶段。

全球人工智能市场保持强劲增长，成为各行业智能化转型的核心动力。在技术创新深化与应用场景持续拓展的双重驱动下，全球企业对人工智能领域的投入持续加大。IDC预测，2025年全球2000强企业将把超过40%的IT预算投向人工智能相关项目，以推动产品与流程创新并实现营收增长；花旗研究数据显示，全球人工智能资本支出规模将从2024年的0.2万亿美元增长至2028年的1.4万亿美元，年均复合增长率超过50%，彰显出全球智能化升级的坚定趋势。

云端AI芯片通常以AI加速卡形式销售，或进一步集成于智算中心、算力集群面向客户交付。全球互联网巨头、AI大模型厂商持续提升人工智能相关资本开支，直接带动AI加速卡市场规模快速扩张。数据显示，2024年全球AI加速卡市场规模已达到1190.28亿美元；在人工智能技术持续演进与数字基础设施加快完善的背景下，AI商业化落地节奏将进一步加快，预计2028年全球AI加速卡市场规模将攀升至5257.70亿美元，保持高速增长态势。

作为全球最重要的人工智能市场之一，中国AI加速卡需求呈现爆发式增长。市场规模从2020年的122.54亿元增长至2024年的2164.77亿元，年均复合增长率高达105.01%；预计2028年将达到11076.46亿元，2024—2028年复合增长率为50.40%，届时中国市场需求将占全球近30%。这一高增长主要来自AI大模型训练与推理带来的旺盛算力需求，使AI加速卡成为数据中心算力升级的核心硬件；同时，国家持续出台产业支持政策与“东数西算”工程的深入推进，进一步加速算力基础设施建设，为国内AI加速卡市场提供持续增长动力。

四、全球及中国AI加速芯片细分市场分析

按部署位置划分，AI加速卡主要分为云端与边缘端两大细分领域，其中云端市场占据绝对主导地位。云端AI加速卡核心应用于数据中心、云端服务器等场景，承担大模型训练、大规模推理等核心算力任务，随着全球互联网厂商、AI企业对数据中心的投入持续加大，其市场规模实现快速扩容。数据显示，全球AI加速卡云端应用市场规模将从2024年的1078.66亿美元增长至2028年的4523.96亿美元，复合增长率达43.11%，长期占据全球AI加速卡整体市场规模的80%以上，成为驱动行业增长的核心支柱。

在AI技术持续迭代的推动下，推理端算力需求迎来爆发式增长，成为AI加速卡市场的新增长引擎。DeepSeek系列等大模型的推出与优化，不仅大幅提升了开源模型的性能，更有效降低了AI软硬件的使用成本，加速了人工智能技术在各行业的商业化落地，进而带动推理端算力需求持续攀升。预计到2028年，全球推理用AI加速卡市场规模将从2024年的476.11亿美元增长至3256.18亿美元，复合增长率高达61.71%，显著高于整体AI加速卡市场的平均增速，充分体现出推理环节在实际应用部署中的巨大市场潜力。

中国市场方面，依托DeepSeek等模型性价比的持续提升，叠加国内丰富的产业生态与成熟的流量优势，AI应用实现多领域规模化发展，进一步拉动推理用与训练用AI加速卡需求双增长。其中，互联网厂商凭借庞大的存量客户群体，其推出的各类AI应用上线后即形成大规模推理算力需求，且随着用户粘性提升，需求规模将持续扩大；同时，DeepSeek、千问等主流AI模型的开源化发展，降低了非头部厂商的模型预训练投入，推动推理算力需求在整体算力中的占比持续提升。从市场规模来看，2020-2024年中国训练用AI加速卡市场复合增速达97.95%，预计2028年将达到2990.64亿元；推理用AI加速卡增速更为迅猛，同期年均增速达111.06%，未来四年将以59.41%的高增速扩张至8085.82亿元，届时占中国AI加速卡整体市场比重将超过70%。

五、中国AI加速芯片‌行业发展趋势分析

中国AI加速芯片行业未来将以高端技术突破与架构创新为核心，在外部环境倒逼下聚焦先进制程、集群互联等关键领域攻坚，依托存算一体、Chiplet等新兴技术突破发展瓶颈，推动产品从“能用”向“好用”升级；同时持续深化自主生态建设，加大软件工具链研发力度，推动“芯片-模型”双向适配，联动产业链上下游构建自主可控的产业闭环；此外，行业将向场景定制化转型，头部企业布局全场景，中小企业深耕细分赛道，依托差异化竞争拓展应用边界，在政策引导与市场需求驱动下，实现国产替代深化与行业高质量发展，逐步构建全球算力“第二极”。具体发展趋势如下：

1、高端突破与架构创新并行，破解核心技术壁垒

未来中国AI加速芯片行业将以高端算力突破为核心，同时依托架构创新实现弯道超车。外部技术封锁倒逼国产芯片摆脱对传统路径的依赖，在先进制程替代、高端算力集群互联等领域持续攻坚，推动产品从“能用”向“好用”升级。存算一体、Chiplet异构封装等新兴技术将逐步落地，有效突破内存墙、互联墙等瓶颈，提升芯片能效比与算力密度。头部企业将持续推进全栈自研，优化核心计算单元与指令集设计，同时联合科研机构布局类脑计算等前沿方向，构建差异化技术优势，逐步缩小与国际顶尖水平的差距。

2、生态建设常态化，构建自主可控的产业闭环

生态竞争将成为行业发展的核心赛道，国产AI加速芯片将逐步打破海外生态垄断，构建自主可控的产业闭环。芯片企业将加大软件工具链研发投入，完善自研编译器、深度学习框架适配能力，降低开发者迁移门槛，推动工具链从“可用”向“易用”迭代。同时，国产芯片将与国产大模型深度协同，实现“芯片-模型”双向适配与优化，形成协同发展的良性循环。此外，产业链上下游将加强联动，推动IP核、EDA工具、晶圆代工等上游环节自主突破，培育规模化开发者社区，夯实生态发展根基，提升产业整体抗风险能力。

3、场景深度适配，差异化竞争格局持续深化

行业发展将从通用型芯片向场景定制化转型，差异化竞争格局逐步凸显。随着AI技术在各行业的深度渗透，不同场景对芯片的算力、功耗、成本需求呈现多元化特征，自动驾驶、工业互联、边缘智能等垂直场景将成为定制化芯片的核心发力点。头部企业将聚焦全场景布局，巩固核心领域优势，中小企业则将聚焦细分赛道，打造场景专用芯片，形成互补发展的产业格局。同时，政策引导与市场需求将推动国产芯片在政务、金融、医疗等关键领域实现规模化替代，依托性价比优势拓宽应用边界，推动AI算力向普惠化方向发展。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国AI加速芯片行业市场运行态势及发展潜力研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。