《2025年度国产AI芯片产业白皮书》.pdf
这份文档是关于2025年国产AI芯片产业的白皮书，旨在分析行业发展趋势，挑战与机遇，并为产业提供决策参考。
**核心目标与挑战**：国产AI芯片产业以实现自主可控为核心目标，着力突破架构、生态和落地三大挑战，包括算力密度、软件生态、以及规模化落地。
**创新方向**：
* **架构创新**：主要围绕主流计算架构的AI革新，如x86、Arm、RISC-V、GPU、DSA专用加速器。
* **稀疏计算**：通过软硬件协同，提高计算效率，解决“内存墙”问题。
* **FP8**：通过降低精度，提升计算吞吐量，降低功耗。
* **系统级优化**：包括Chiplet、存算一体、光电融合、和软件协同等，以提升算力密度。
**产业全景**：国产AI芯片厂商涵盖CPU、AI SoC、云端、边缘和车端AI芯片以及GPU。这些企业呈现出多路径并举的布局，在不同领域展现出各自的优势。地域分布集中在上海、北京、广东等地。
**量产与落地瓶颈**：
* **采购因素**：实测性能是首要考虑因素，其次是政策适配和服务支持。
* **落地生态**：指令集自主化、软件栈兼容性是关键。
* **合作模式**：联合软硬件优化是DeepSeek与芯片企业合作的最佳模式。
**应用前景与生态联动**：
* **智算产业**：通用并行架构(GPU集群)是优先发展方向，全栈国产化方案受到重视。
* **智驾产业**：舱驾一体趋势显著，高算力、多任务处理能力是重要发展方向。自研专用计算架构和车云协同是国产芯片优先突破方向。
* **机器人**：工业协作机器人是最可能率先规模化落地的场景，实现微秒级感知、决策、控制协同是关键。
* **端侧AI**：智能汽车、具身智能等是看好的应用场景。
**未来发展趋势**：
* 三年内，国产AI芯片将聚焦于千亿级以上大模型训练效能。
* 市场障碍在于客户对国产性能的存疑和生态工具链的不完善。
* 应用落地中，政府与金融数据中心、智驾、绿色算力将是重要的突破领域。
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