2026年中國AI芯片行業(yè)市場前景預測研究報告（簡版）

中商情報網(wǎng)訊：AI芯片正通過架構創(chuàng)新驅(qū)動算力持續(xù)突破，TPU在特定場景下的計算性能較傳統(tǒng)架構實現(xiàn)數(shù)量級提升，NPU能效比顯著優(yōu)化。當前全球市場呈現(xiàn)高度集中態(tài)勢，中國國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈自主化程度正穩(wěn)步提升，本土替代進程明顯加速。

一、AI芯片定義

AI芯片是專為人工智能計算任務設計的芯片，通過軟硬件優(yōu)化加速深度學習、機器學習等算法，廣泛應用于視覺處理、語音識別、自然語言處理等領域。AI芯片主要包括GPU（圖形處理單元）?、FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）?、ASIC（專用集成電路）?、類腦計算芯片等。

資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

二、AI芯片行業(yè)發(fā)展政策

近年來，中國AI芯片行業(yè)受到各級政府的高度重視和國家產(chǎn)業(yè)政策的重點支持。國家陸續(xù)出臺了多項政策，鼓勵AI芯片行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新，《關于促進大功率充電設施科學規(guī)劃建設的通知》《關于推動腦機接口產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》《計量支撐產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展行動方案（2025-2030年）》等產(chǎn)業(yè)政策為AI芯片行業(yè)的發(fā)展提供了明確、廣闊的市場前景，為企業(yè)提供了良好的生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境。具體情況列示如下：

資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

三、AI芯片行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.市場結構

從細分市場來看，中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2030年中國人工智能芯片行業(yè)市場發(fā)展監(jiān)測及投資潛力預測報告》顯示，GPU?仍然是AI芯片的主力軍，特別是在深度學習算法的訓練中表現(xiàn)出色，市場占比達到89.0%。NPU、ASIC、FPGA等市場份額正在快速增長，市場占比分別為9.6%、1.0%和0.4%。

數(shù)據(jù)來源：IDC、中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

2.GPU

作為通用型人工智能芯片，GPU在并行計算能力方面表現(xiàn)出色，特別適用于需要大量并行計算任務的場景，如機器學習和深度學習等。近年來，國內(nèi)GPU市場正處于快速增長階段。中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2030年中國GPU行業(yè)市場現(xiàn)狀調(diào)研及發(fā)展趨勢預測研究報告》顯示，2023年中國GPU市場規(guī)模為807億元，較上年增長32.78%，2024年約為1073億元。中商產(chǎn)業(yè)研究院分析師預測，2025年中國GPU市場規(guī)模將增至1200億元，2026年有望接近1300億元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

3.FPGA

FPGA是一種可編程的集成電路，隨著數(shù)據(jù)中心建設，人工智能和自動駕駛等新興市場的加速發(fā)展，F(xiàn)PGA規(guī)模持續(xù)增長。中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2030年中國現(xiàn)場可編程門陣列芯片(FPGA芯片)產(chǎn)業(yè)調(diào)研及發(fā)展趨勢預測報告》顯示，2023年中國FPGA市場規(guī)模約為249.9億元，較上年增長19.68%，2024年約為279億元。中商產(chǎn)業(yè)研究院分析師預測，2025年中國FPGA市場規(guī)模將超過300億元，2026年將達345億元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

4.ASIC

中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2030年中國ASIC芯片（專用集成電路）市場深度分析及發(fā)展前景研究預測報告》顯示，2024年，中國ASIC芯片行業(yè)市場規(guī)模為478.9億元，同比增長27.71%，標志著中國ASIC行業(yè)已形成從設計到落地的完整閉環(huán)，未來需持續(xù)突破。中商產(chǎn)業(yè)研究院分析師預測，2025年中國ASIC芯片市場規(guī)模將達583億元，2026年有望超過600億元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

5.企業(yè)排行榜

隨著人工智能、自動駕駛、云計算等領域的快速發(fā)展，AI芯片企業(yè)在訓練、推理、邊緣計算等關鍵領域取得顯著進展，推動中國AI芯片產(chǎn)業(yè)的自主可控和高質(zhì)量發(fā)展。2025年中國AI芯片前五企業(yè)分別為華為昇騰、海光信息、寒武紀、地平線、昆侖芯。

資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

6.企業(yè)潛力分析

當前行業(yè)在國產(chǎn)替代與技術迭代的雙重驅(qū)動下加速分化，頭部企業(yè)通過全棧生態(tài)構建（如“芯片+框架+應用”）、先進工藝突破（如Chiplet、RISC-V）及垂直場景深耕（如智駕、安防）確立競爭壁壘。云端訓練芯片國產(chǎn)化率突破30%，邊緣側能效優(yōu)化推動成本下降40%-50%，而政策驅(qū)動的信創(chuàng)采購與生態(tài)協(xié)同成為規(guī)模化落地關鍵。未來，自主指令集生態(tài)完善、Chiplet技術標準化及全球化合規(guī)能力將重塑市場格局，具備全鏈路技術整合與場景定義能力的企業(yè)有望主導千億級市場重構。

資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

四、AI芯片行業(yè)重點企業(yè)

1.華為昇騰

華為昇騰是華為自主研發(fā)的人工智能處理器系列，專為加速AI計算而設計。華為昇騰（Ascend）AI芯片的布局展現(xiàn)了清晰的長期戰(zhàn)略，其核心是通過自研芯片迭代、超節(jié)點架構創(chuàng)新和開源軟件生態(tài)的三重驅(qū)動，構建自主可控的全場景AI算力基礎設施。

2.海光信息

海光信息技術股份有限公司的主營業(yè)務是研發(fā)、設計和銷售應用于服務器、工作站等計算、存儲設備中的高端處理器。海光信息的主要產(chǎn)品是通用處理器-海光CPU、協(xié)處理器-海光DCU、技術服務。

2025年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入94.9億元，同比增長54.64%；實現(xiàn)歸母凈利潤19.61億元，同比增長28.51%。2025年上半年主營產(chǎn)品包括集成電路產(chǎn)品、集成電路技術服務，營收分別占整體的99.70%、0.30%。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

3.寒武紀

中科寒武紀科技股份有限公司的主營業(yè)務是應用于各類云服務器、邊緣計算設備、終端設備中人工智能核心芯片的研發(fā)、設計和銷售。寒武紀的主要產(chǎn)品是云端產(chǎn)品線、邊緣產(chǎn)品線、IP授權及軟件。

2025年前三季度實現(xiàn)營業(yè)收入46.07億元，同比增長2390.27%；實現(xiàn)歸母凈利潤16.05億元，同比321.69%。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

4.地平線

地平線的AI芯片布局展現(xiàn)了一條清晰且堅定的發(fā)展路徑：以自研BPU架構為核心，通過“征程”系列賦能智能駕駛，以“旭日”系列開拓AIoT邊緣計算，構建從云到端的全場景AI計算能力。

2025年上半年實現(xiàn)營業(yè)收入15.67億元，同比增長67.6%。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

5.昆侖芯

昆侖芯（北京）科技有限公司前身為百度智能芯片及架構部，于2021年4月完成獨立融資。昆侖芯在國內(nèi)最早布局AI加速領域，是一家在體系結構、芯片實現(xiàn)、軟件系統(tǒng)和場景應用均有深厚積累的AI芯片企業(yè)。

昆侖芯AI芯片可分為R系列及K系列，具體如圖所示：

資料來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

五、AI芯片行業(yè)發(fā)展前景

1.技術路線多元化推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新突破

中國AI芯片行業(yè)通過多種技術路徑的并行探索，展現(xiàn)出強大的創(chuàng)新活力。除了主流的GPU架構，國內(nèi)企業(yè)還在可重構計算芯片（RPU）、存算一體架構等新興方向取得顯著進展。這些異構計算方案通過動態(tài)調(diào)整芯片內(nèi)部計算單元的連接方式，實現(xiàn)更高的能效比和計算靈活性，滿足不同人工智能工作負載的特定需求。這種技術路線的多元化發(fā)展，幫助行業(yè)擺脫對單一技術路徑的依賴，為應對多樣化的應用場景提供更加豐富的解決方案，從而增強產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新能力和抗風險能力。

2.軟硬件協(xié)同優(yōu)化提升產(chǎn)品競爭力

行業(yè)正致力于構建從底層芯片到上層應用的完整軟件棧和開發(fā)生態(tài)。企業(yè)通過開發(fā)兼容主流框架的編程工具、算子庫和優(yōu)化編譯器，顯著降低開發(fā)者的遷移和學習成本。硬件設計與算法特性的深度協(xié)同優(yōu)化，使得芯片能夠更高效地支持變換器（Transformer）等主流模型架構。這種軟硬件協(xié)同發(fā)展的策略，有效解決了國產(chǎn)AI芯片從“有芯片”到“好用”的關鍵挑戰(zhàn)，通過降低用戶的使用門檻和提升開發(fā)效率來增強產(chǎn)品整體競爭力。

3.應用場景拓展驅(qū)動產(chǎn)品差異化發(fā)展

AI芯片的應用正從云計算數(shù)據(jù)中心向邊緣計算、智能終端、智能制造等更廣泛的領域滲透。不同的應用場景對芯片的算力、功耗、成本、可靠性提出了差異化的要求，例如邊緣側需要低功耗高能效的推理芯片，而訓練側則追求極致算力。這種場景分化推動企業(yè)針對垂直領域的特殊需求進行定制化研發(fā)，避免同質(zhì)化競爭。深入場景的定制化發(fā)展幫助行業(yè)挖掘細分市場的增長潛力，推動技術創(chuàng)新的針對性和實用性，為企業(yè)創(chuàng)造新的價值增長點。