《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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