摘要
智能计算芯片是支撑全球迈向通用人工智能（AGI）的关键基础设施。在大语言模型（LLMs）持续扩容迭代、生成式人工智能在各垂直行业加速普及的驱动下，全球市场正迎来爆发式、资本密集型的高速增长阶段。
1. 行业概览
1.1 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。主要分为三大核心架构：GPGPU、ASIC及FPGA。GPGPU通用性强，支持高度并行任务，是主流选择；ASIC能效与性能优，但灵活性不足；FPGA具备硬件级可重构能力，但吞吐量相对较低。
1.2 行业规模与增长
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%。中国智能计算芯片需求正迎来大幅增长，市场收入由2020年的17亿美元增长至2024年的301亿美元，复合年增长率为105.0%；预计到2029年将达到2,012亿美元，2024年至2029年复合年增长率为46.3%，显著高于全球平均水平。
2. 核心增长驱动因素与发展趋势
2.1 中国智能计算芯片行业的核心驱动因素
- 人工智能的各领域商业化推动企业增加投资以提升运营质量与效率。
- 人工智能市场蓬勃发展带来的庞大增量算力需求，显著拉动训练与推理的双重算力需求。
- 科技进步，包括架构、制程节点、先进封装及软件生态的协同进步。
- 政策利好，中国政府将人工智能产业列为国家战略性支柱产业，并通过直接资本投资、政策激励与战略指引等方式给予大力支持。
2.2 中国智能计算芯片行业的核心发展趋势
- 智能计算芯片本土化，受美国出口管制推动行业向国产自主可控转型。
- 端到端解决方案需求持续增长，一体化方案成为缺乏内部人工智能开发能力客户的首选。
- 自主研发软件生态，通过专属优化配置充分释放硬件性能，并构建活跃的合作伙伴生态。
- 异构计算，将多元硬件集成至统一架构，优化性能与能效，实现从依赖海外技术向自主技术的平稳过渡。
2.3 未来展望
全球智能计算芯片行业正迎来强劲且长期的增长，行业正朝着训练与推理能力一体化的核心架构方向转型。软硬件协同优化及自主软件生态的构建已成为核心竞争力的决定性因素。尽管专用架构持续崛起，通用图形处理器（GPGPU）凭借其通用性及成熟的开发者生态，仍维持市场主导地位。行业存在较高的进入壁垒，中国本土厂商凭借供应链本土化及本土生态体系建设的优势，其市场份额预计将稳步提升。
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