全球AI晶片廠商彙總

市場規模預測

根據德勤報告，2025年全球AI晶片市場規模預計超過1500億美元，2027年將增至4000億美元。而其他機構（如搜狐相關分析）則預測2025年市場規模約為919.6億美元，年均增長率25.6%-33%。差異可能源於統計口徑（如是否包含邊緣裝置晶片等）。

1. 技術路線與市場定位

• GPU
• 代表廠商：輝達、AMD、壁仞科技
• 特點：通用性強，生態成熟。
• ASIC
• 代表廠商：GoogleTPU、寒武紀
• 特點：專用場景效率高。
• 類腦晶片
• 代表廠商：IBM TrueNorth
• 特點：低功耗，但生態待完善。
• 邊緣AI
• 代表廠商：地平線、Hailo
• 特點：低功耗、高能效比。

2. 美國企業

• NVIDIA（輝達）
• A100/H100 GPU：基於Ampere/Hopper架構，支援大規模AI訓練與推理，適用於資料中心和超算。
• Jetson系列（如Jetson AGX Orin）：面向邊緣計算和機器人場景的低功耗AI晶片。
• 技術特點：CUDA生態優勢，相容性強，廣泛用於深度學習。
• AMD
• 代表產品：Instinct MI300系列：首款CPU+GPU異構晶片，專為生成式AI和高性能計算最佳化。
• 定位：挑戰輝達在資料中心市場的主導地位。
• Intel（英特爾）
• Habana Gaudi/Gaudi2：針對AI訓練的ASIC晶片，對標輝達A100。
• Movidius VPU：面向邊緣端的視覺處理晶片（如無人機、安防攝影機）。
• Google
• 代表產品：TPU v4：專用ASIC晶片，支撐Google Cloud AI服務，擅長大規模矩陣運算。
• Cerebras Systems
• 代表產品：Wafer Scale Engine（WSE-3）：基於整片晶圓的超大晶片，專攻大模型訓練，算力達百億億次等級。
• Groq
• 代表產品：LPU（Language Processing Unit）：低延遲推理晶片，專為生成式AI（如LLM）最佳化。

3. 中國企業

• 華為（海思）
• 代表產品：昇騰（Ascend）910/310：基於達文西架構，支援全場景AI（雲邊端），算力達256 TFLOPS。
• 寒武紀（Cambricon）
• 代表產品：思元（MLU）590：7nm製程，支援千卡叢集訓練，對標輝達A100。
• 地平線（Horizon Robotics）
• 代表產品：征程（Journey）系列（如J5）：面向自動駕駛的BPU架構，算力達128 TOPS。
• 壁仞科技（Biren）
• 代表產品：BR100系列：7nm通用GPU，算力超越輝達A100，主攻資料中心市場。
• 天數智芯（Iluvatar）
• 代表產品：智鎧（Big Island）系列：通用GPU，相容CUDA生態，支援AI訓練與圖形渲染。
• 摩爾執行緒（Moore Threads）
• 代表產品：MTT S系列：國產全功能GPU，支援AI加速和圖形渲染。
• 沐曦
• 曦思® N系列：AI推理
• 曦雲® C系列：大模型訓練
• 曦彩® G系列：圖形渲染
• 燧原科技
• 雲燧 T1x/T2x：訓練
• 雲燧 i1x/i2x：推理
• 架構：自研GCU-CARA架構
• 其他動態：DeepSeek：據透露正加速自研AI晶片佈局，招募晶片設計人才。

4. 其他新興玩家

• 特斯拉（Tesla）
• 代表產品：Dojo D1晶片：支援自動駕駛視訊資料訓練。
• Meta（Facebook）
• 研發方向：MTIA（Meta Training & Inference Accelerator）：最佳化推薦系統。
• Amazon
• 代表產品：Inferentia/Trainium：通過AWS部署自研晶片，降低雲服務成本。 (漫談大千世界)