迅慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年12月29日算力芯片行业深度:驱动因素、发展概况国产替代、产业链乃相关公司深度梳理行业研究报告算力芯片是专门为AI应用设计的处理器，具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构,用于快速处理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为AI服务器提供算力底层支撑,是"AI时代的引擎”。当前共有四种AI计算加速芯片技术架构,GPU为目前大模型训练及推理主力。当前国产算力行业的发展环境正由“外部封锁”与“内需爆发”双引擎合力驱动,处于历史性机遇期。2026年,国产算力芯片将迎来性能提升的关键年份，多家厂商的新一代产品将实现与国际先进水平的并跑甚至局部领跑,国产芯片的发布节泰已从早期的追赶讲入白我性代的自国地围绕算力芯片行业，我们对其发展驱动因素及国产算力近年发展情况、芯片制造及市场供需关系进行分析，了解国产替代相关进程，并对产业链及相关公司进行梳理,希望帮助大家更多了解算力芯片行业发展情况。目录二、算力芯片发展驱动因素…一、我国算力芯片发展概述…四、算力芯片制造及市场分析…。、算力芯片竞争格局及国产替代….算力芯片国产替代进展…算力芯片国内相关公司..24...28算力芯片发展驱动因素慧博智能投研1.人工智能取得突破性进展,多模态大模型酒现十年前，世界上最好的人工智能系统也无法以人类的水平对图像中的物体进行分类。如今,人工智能已在多项基准测试中实现了超越人类能力的性能水平。据斯坦福大学在相关资料中统计，人工智能分别在2015，2017，2020，2021年在图像分类、基本阅读理解、视觉推理和自然语言推理任务中超越人类表现。2023年，人工智能聊天机器人ChatGPT、AI编程工具GitHubCoPiot和图像生成系统StableDifusion等生成式人工智能应用和工具产品涌现，为文本创建、图像生成、代码生成以及研发流程等工作带来全新的智能体验。2025年8月，ChatGPT-5在数学、实际程序设计、多模态理解和健康领域的基准测试中全面刷新最高记录，并在GPQA中取得88.4%的高分,创下SOTA新纪录。1/28
拾慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年12月29日资料来源:StanfondUniversityCAricialInelie2.大语吉机型讲化净循Scaling law决刷能力提升依赖干海量值力供站大语言模型的性能遵循ScalingLaw法则。即在固定的模型架构下,模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量相关。当保持其中两个因素不变时，提升第三个因素，模型的测试损失会以可预测的幂律形式下降。据OpenA等机构研究，训练阶段的ScalingLaw已得到充分验证:同时，模型在各类下游推理任务上表现出的能力，也展现出类似的缩放规律。未来，随着AI大模型向多模态、强指理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，并加速AI应用的)泛落地。Scalinglaw法则依然有效KOEnoOej@sse60train-timecompute(logscale)test-timecompute(logscale)资料来源:OpenAl官网2/28
慧博智能投研行业|深度|研究报告2025年12月29日训练和推理算力需求持续提升Inference compute scalesexponentialyency, andnowiong-thinki3.GPU为当前流算力芯片算力芯片是专门为AI应用设计的处理器,具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构,用于快速处理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为A1服务器提供算力底层支撑，是“AI时代的引擎”。当首共有四种·A1计算加速芯片技术架例，GPU为目前大概型训练及准理主力。在技术的案角度，A口计算加速芯片可分为GPU.FPGA(Field Programmable GateArav,可编程逻辑门阵列）、ASIC(Application Specifie Integrated Circuit,专用集成电路）和NPU（Neural Processing Unit,神经网络处理器）。在当前阶段，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能、开发友好性上更具优势，也比处于探索阶段的NPU更为成熟。因此，GPU成为大模型训练和推理领域的主力。未来随着经济社会进步和AI技术的深入发展,更多专业化的AI计算加速芯片也会进入市场。主要:AI计算加速芯片种类对比表FPGAASIC定制化程通用型半定制化定制化编程语言Verilog/VHDL等硬件描CUDA、OpenCL等固定电路无需编程架构述语言、OpenCL、HLS延迟1ms1us峰值计算能...
