AI芯片组市场规模及份额

AI芯片组市场分析

预计2025年AI芯片组市场规模为530.6亿美元，预计到2030年将达到2262.7亿美元，期间复合年增长率为33.66%。对计算密集型大型语言模型前所未有的需求、软件定义车辆的加速采用以及超低功耗边缘芯片的突破是推动这一增长的三大结构性力量。性能提升仍然与先进封装和高带宽内存密切相关，但低于 3 nm 节点的供应限制限制了近期输出。与此同时，出口管制上限、能效要求和可持续发展目标正在重塑采购决策，并青睐能够提供更高每瓦性能的架构。能够平衡原始吞吐量与热效率和供应链弹性的市场参与者正在确保数据中心的长期设计胜利每个主要地区的数据、汽车和边缘部署。总的来说，这些动态将人工智能芯片组市场定位为到 2030 年生成人工智能、主权云战略和设备上智能的基础推动者。 ^{[1]NVIDIA 公司，“NVIDIA 报告记录 2026 财年第一季度业绩”，nvidia.com}

全球 AI 芯片组市场趋势和见解

Explodi前沿模型开发人员的训练计算需求

大规模语言模型的年度计算需求每 18 个月增加十倍，推动多芯片 GPU 和高级封装解决方案的持续订单。在 Blackwell 超级计算机出货量的推动下，NVIDIA 的数据中心收入在 2025 年第四季度增至 356 亿美元，突显超大规模客户如何积累大量 AI 专用库存。多模式模型构建者现在需要数千个互连加速器，从而推动了对 CoWoS 基板和下一代 HBM 堆栈的需求。因此，到 2027 年，领先的人工智能公司预计将控制全球 15-20% 的人工智能计算能力，确保持续采购 3 纳米级芯片。这种数量集中加剧了近期的短缺，但为可以在先进节点执行的供应商建立了多年的收入渠道。因此，人工智能芯片组市场将受益于结构性更高的培训基线

汽车“软件定义汽车”芯片设计获胜

汽车制造商正在将大量电子控制单元整合到集中式人工智能计算域中。行业分析师预计，到 2035 年，80% 的新车将嵌入人工智能功能，从而为推理级加速器创造庞大的安装基础。恩智浦基于 5 nm 技术构建的 S32N 处理器可提供 34 TOPS，同时满足严格的 ASIL D 要求，这表明汽车级安全性和 AI 马力可以在单个设备中共存。每个设计周期跨越七到十年，为当今的模型选择的芯片为其供应商带来了类似于年金的销量。因此，现在因 3 级自主、传感器融合和无线可升级性而获奖的设计将在预测期内复合需求，进一步放大人工智能芯片组市场的增长。

超低功耗边缘 AI ASIC 突破

边缘原生处理器为不依赖云连接的移动、物联网和工业端点带来实时推理。 Syntiant 的 NDP250 在毫瓦级包络内提供 30 GOPS，实现始终在线的语音助手和本地 LLM 交互。 BrainChip 的神经形态协处理器同样利用事件驱动处理来最大限度地减少功耗，从而解锁电池供电传感器和可穿戴设备中的人工智能。这些突破使 OEM 能够在不影响外形尺寸或电池寿命的情况下嵌入智能，从而加速医疗诊断、预测性维护和人机界面的设计胜利。批量消费产品集成此类 ASIC 的速度扩大了单位出货量轨迹，为人工智能芯片组市场增添了又一​​推动力。

国家人工智能基础设施刺激计划

主权人工智能议程正在改写半导体需求曲线。 CHIPS 和科学法案拨出超过 500 亿美元用于美国的代工能力和研发能力，而中国则承诺投入 1430 亿美元用于人工智能自力更生。阿联酋耗资 2000 亿美元的人工智能基础设施总体规划（以 NVIDIA 芯片为核心）推动了中东地区的新需求。此类财政计划补贴晶圆厂、数据中心和封装设施，稳定对全球宏观周期不太敏感的当地需求。由此产生的人工智能加速器、特种内存和互连芯片的采购增加了生态系统参与者的可寻址量，并维持人工智能芯片组市场在中期实现两位数的扩张。 ^{[2]美国国会，“2022 年 CHIPS 和科学法案”，congress.gov}

3 纳米以下的供应链光刻瓶颈

2 纳米生产所需的高数值孔径 EUV 机器每条成本超过 3 亿美元，且数量仍然有限，台积电的第一条 2 纳米试验线将于 2025 年底进入量产，但面临旗舰客户的大量预分配，导致晶圆价格上涨，并延长了在这些节点上制造的人工智能加速器的交货时间，这进一步导致了全球供应链的碎片化。双技术标准的前景。其净效应降低了近期单位可用性，并抑制了人工智能芯片组市场增长率，直到 2027 年之后有更多晶圆厂上线。

人工智能模型压缩减少芯片需求

修剪、量化和知识蒸馏技术可以将推理计算需求削减高达 70%，使较小的模型能够匹配原始精度。如果广泛采用，这些方法将减少某些工作负载对高端芯片的需求，并减缓总体硅产量的增长。因此，压缩创新代表了人工智能芯片组市场的结构性反作用力，即使它实现了更广泛的人工智能部署。

细分分析

按组件：内存集成推动芯片演进

GPU 通过提供无与伦比的训练并行性，在 2024 年保留了 52% 的人工智能芯片组市场份额，尽管 NPU 和 ASIC 预计将在 2024 年保持 52% 的人工智能芯片组市场份额。生长于到 2030 年，复合年增长率将达到 46%。随着前沿模型计算预算的增加，分配给 GPU 出货量的人工智能芯片组市场规模将继续增长，但份额转向特定领域芯片的趋势是明确的。内存和存储供应商享有非凡的顺风车：三星的 HBM3E 堆栈现在每个芯片达到 36 GB，满足更大的上下文窗口需求，同时提高平均售价。自 2024 年以来，HBM 定价上涨了 500%，证实了市场对带宽而非原始频率的需求。基于小芯片的异构设计将 CPU、NPU 和 HBM 集成在通用中介层上，以优化边缘推理的功率包络。掌握先进 2.5D 封装、芯片间互连和内存共置技术的供应商将在不断发展的人工智能芯片组市场中获得更高的利润。

CPU 细分市场通过片上人工智能加速器和新指令集进行调整，保持与混合控制逻辑和影响的传统工作负载的相关性。伦斯。当确定性延迟或现场可升级性超过绝对吞吐量时，FPGA 重新获得动力，尤其是在工业机器人和电信网关内部。架构多样性最终会提高整个潜在市场，因为每个工作负载都映射到最高效的硅块。因此，由于系统集成商需要交钥匙子系统而不是分立部件，因此能够协调多芯片解决方案的供应商将获得巨大的份额收益。 ^{[3]三星半导体，“三星推出 HBM3E 12 高内存”，semiconductor.samsung.com}

按处理类型：推理加速重塑芯片优先事项

到 2024 年，训练将占据人工智能芯片组市场 61% 的份额，其基础是每个机架运行数百千万亿次浮点运算的超大规模数据中心集群。 AI芯片组市场规模与培训相关g 将继续增长，因为多模态模型中的参数数量呈几何级数扩展；预计到 2030 年，需要 1 亿个 H100 级 GPU。不过，随着企业跨垂直行业推出生成式 AI 服务并在网络边缘嵌入更小的模型，推理出货量将以 38% 的复合年增长率扩大。 Cerebras Systems 和 Qualcomm 联合展示了与现有解决方案相比 10 倍的性价比提升，证实新架构可以打破历史成本曲线。

边缘推理加速器将能源效率置于 FLOPS 之上，促使芯片供应商采用低电压 SRAM、近内存计算以及注意力或卷积等内核的模拟处理。这种二分法创建了两个并行的产品路线图：用于训练的超密集液冷模具，以及用于推理的超薄毫瓦级 ASIC。横跨这两个类别的供应商可以交叉销售软件工具链，而专家可以抓住延迟、安全或价格敏感的利基市场主动端点。由此产生的竞争压力维持了整个人工智能芯片组市场的创新。 ^{[4]Qualcomm，“Cerebras Systems 和 Qualcomm 人工智能推理合作伙伴”，qualcomm.com}

按部署位置：边缘计算推动架构创新

随着超大规模企业投入 5000 亿美元建设新的数据中心，云设施将在 2024 年占据人工智能芯片组市场规模的 64%。尽管占据主导地位，但边缘部署预计将以 41% 的复合年增长率增长，反映了对实时分析、降低回程成本和数据主权合规性的需求。企业还将选定的人工智能工作负载转移到配备英特尔 Gaudi 3 加速器的本地集群，该加速器以更低的成本提供比 NVIDIA H100 高 50% 的推理吞吐量。这些趋势创造了多种部署模式——公有云、私有云、hybrid 和远边缘——共同为芯片供应商实现收入来源多元化。

车辆、无人机和工业控制器中的设备内推理有利于将特定领域的核心与通用逻辑一起封装的小芯片。热封套和加固需求需要碳化硅基板、相变材料和直入式液体冷却器等创新。因此，人工智能芯片组市场将细分为不同外形的子细分市场，每个子细分市场都针对类似的环境和功耗限制进行了优化，但又通过通用软件运行时进行统一。

按应用划分：汽车转型加速了芯片需求

到 2024 年，消费电子产品将占人工智能芯片组市场规模的 27%，这一数字因集成设备端生成人工智能的智能手机和 PC 更新周期而夸大。然而，到 2030 年，汽车和交通运输预计将以 44% 的复合年增长率增长，到本十年结束时将超过消费电子产品。高通据估计，到 2030 年，软件定义汽车每年可释放 6500 亿美元的半导体机遇。瑞萨电子的 R-Car V4H SoC 以 16 TOPS/W 的速度提供 34 TOPS，证明高级功能安全性和 AI 性能融合在单个芯片中，从而满足 OEM 成本范围，同时满足面向未来的计算空间。

医疗保健和生命科学在成像和基因组学中应用高通量 AI 芯片组，而工业和机器人领域则采用高通量 AI 芯片组。需要确定性的延迟和扩展的操作范围。企业 IT 和 BFSI 领域将加速器集成到服务器中，用于欺诈分析和会话代理。每个垂直领域的独特延迟、功耗和标准配置文件促使供应商定制硅块、交互式编译器和安全模块。这种异质性确保了多管齐下的需求流支撑着人工智能芯片组市场。

地理分析

亚太地区 m到 2024 年，中国以 41.5% 的人工智能芯片组市场份额继续保持领先地位。中国 1,430 亿美元的人工智能自力更生计划、台湾在先进人工智能制造领域的份额超过 90%，以及韩国在 HBM 领域的霸主地位，增强了该地区的优势。日本富岳超级计算机的升级进一步巩固了当地对训练级加速器的需求。因此，尽管近期存在出口管制摩擦，但与亚太地区相关的人工智能芯片组市场规模仍将稳步扩大。  

北美受益于深厚的研发生态系统、超大规模资本支出以及《芯片和科学法案》下的政府补贴。 NVIDIA 的平台主导地位和英特尔的代工回流战略加强了区域供应链控制，同时保留了尖端产能。这些因素使北美成为第二大消费基地，尤其是云提供商的培训集群和定制加速器。  

中东和非洲地区，虽然绝对面积较小ms，预计复合年增长率为 35%，使其成为 AI 芯片组市场增长最快的领域。以 NVIDIA GPU 为基础的阿联酋 Stargate 园区和沙特阿拉伯 400 亿美元的 Vision 2030 人工智能基金吸引了西方科技公司的直接投资。沙漠气候热气流和阿拉伯语法学硕士的定制拓宽了应用范围，强调了当地条件如何触发定制的硅解决方案。欧洲仍然关注数据主权和能源效率，支持影响低功耗人工智能芯片组规格选择的 GAIA-X 云标准。南美洲是一个新兴的采用者，利用边缘人工智能进行农业和自然资源监测，但在先进节点接入方面仍然落后。

竞争格局

人工智能芯片组市场的特点是高度集中。仅 NVIDIA 就控制了大约 80% 的训练加速器转速全面的 CUDA 软件堆栈和 Blackwell 一代硬件的推动下，季度销售额达 110 亿美元。 AMD的MI300系列缩小了差距，季度营收超过10亿美元，并改善了供应多样性。超大规模企业现在设计定制芯片，例如 Google 的 TPU v5e 和亚马逊的 Graviton4，以降低总拥有成本并减少供应商依赖性，这意味着逐步的垂直整合转变。

英特尔将其卷土重来寄托在 Gaudi 3 加速器上，该加速器声称推理吞吐量比同行 GPU 高 50%，同时将其代工厂定位为开放制造替代方案。 Cerebras Systems、Groq 和 SiMa.ai 等初创企业正在通过晶圆级引擎、代币优化管道和多模式边缘 ASIC 颠覆利基市场。与此同时，内存供应商三星和SK海力士认识到内存带宽已成为新的性能瓶颈，通过数十亿美元的晶圆厂扩大HBM产能。随着市场逼近美元到 2030 年，全球市场规模将达到 2260 亿美元，围绕软件生态系统、异构集成和整体系统优化的竞争将加剧，而不仅仅是原始芯片尺寸。