2025年度国产AI芯片产业白皮书-四方维-与非网-深芯盟

S u p p ly f r a m e m e d i a 与非网资深行业分析师 张慧娟AI芯片产业白皮书2025年度国Agenda1引言：国产AI芯片发展的意义和挑战2国产AI芯片的创新方向与突破路径3国产AI芯片产业全景4国产AI芯片核心应用：智算、智驾、机器人、端侧AI2025年度国产AI芯片产业白皮书2中国AI芯发展的意义和挑战2025年度国产AI芯片产业白皮书3中国AI芯片发展的意义人工智能已成为全球科技竞争的核心战场，而AI芯片作为算力基石，直接决定了AI产业的速度和上限。当大模型参数以指数级攀升、智能应用渗入千行百业，底层芯片的自主可控，不仅是为了应对“卡脖子”的供应链风险，更是一场争夺下一代计算主导权的战略布局。AI芯片产业正在经历从“技术突围”到“生态崛起”的深刻变革，传统替代逻辑和重构逻辑双线主导下：传统架构阵营通过制程优化与集成创新持续追赶。新兴架构阵营则凭借RISC-V开源生态、存算一体、光电融合等颠覆性路线定义下一代算力范式。2025年度国产AI芯片产业白皮书4国产芯片主要面临三大挑战架构主导能力：能否突破技术跟随，成为关键架构的定义者或主流架构的深度演进者，决定了产业发展的上限。生态体系短板：软件栈、开发工具和模型兼容性等方面仍存在显著差距，其制约效应甚至超过硬件性能本身。规模化落地挑战：从实验室性能到工业级可靠性、从单点验证到大规模应用，商业化进程仍存在诸多瓶颈。2025年度国产AI芯片产业白皮书5国产AI芯创新方向与突破路径2025年度国产AI芯片产业白皮书61. 什么是AI芯片？本质：相较于传统CPU，AI芯片的核心特征是基于软硬件协同设计理念，针对矩阵运算、并行计算、低精度计算及稀疏化等AI负载进行硬件级优化。其创新不仅体现在计算单元，更关键在于颠覆性的内存架构（如HBM）和数据流调度等方式，旨在同时突破“计算墙”、“内存墙”和“功耗墙”，以实现极高的计算效率（TOPS）和能效比（TOPS/W）。广义AI芯片（功能范畴）：所有能够加速AI工作负载的处理器，都可纳入其中（包括CPU、GPU、FPGA等）。狭义AI芯片（设计范畴）：特指专为AI场景设计的ASIC芯片（如NPU、TPU），追求在AI这个单一目标上的极致表现。处理器类型CPUGPUFPGANPU/TPU所属范畴广义AI芯片广义AI芯片广义AI芯片狭义AI芯片特点通用计算；指令串行/轻度并行1现代CPU常集成AI加速单元或增强的矩阵指令集通用并行处理器（大量核心）可编程硬件（硬件可重构）专用集成电路（ASIC）优点灵活、生态成熟高并行度、生态成熟（CUDA）灵活、能效高、延迟低极致性能、极致能效缺点AI算力弱、能效较低高算力伴随高功耗、架构固定开发难度大、绝对性能非最优灵活性差、只为AI设计AI场景中的角色处理轻量级AI任务、系统控制与调度AI训练和推理的主力加速器（目前）专用场景加速、原型验证、嵌入式AI专注于AI推理和训练，追求最高效率来源：与非研究院据公开资料整理2025年度国产AI芯片产业白皮书7CPU高通用性，低AI能效。负责控制流和复杂逻辑。GPU中等通用性，高并行计算效率。AI训练领域的主流选择。FPGA灵活性高，可通过编程适配多种算法，但绝对性能和开发门槛有一定挑战。ASIC低通用性，超高效率。例如:NPU/TPU：AI推理/训练加速核心。DPU ：专注于数据中心内部的数据处理、网络与存储卸载。1. 什么是AI芯片？AI芯片技术路线 — 通用性与效率的权衡，没有绝对最优解，只有最适合场景的权衡。CPUFPGAGPUASIC2025年度国产AI芯片产业白皮书82. 国产AI芯片创新方向与突破路径主流计算架构的AI革新架构特性定位与角色核心AI创新软硬件融合集成与能效典型应用场景生态策略x86通用计算基石控制与调度AMX、AVX-512指令集高带宽内存（HBM）多芯片封装（EMIB）oneAPI、AI框架优化、OpenVINO工具套件性能优先，能效持续优化 CPU+GPU+FPGA异构AI服务器、高性能AI PC、数据中心系统级优化广泛生态地位Arm高能效生态端边云协同SVE2/SME2矢量扩展为AI优化的CPU核与GPU/NPU紧密集成KleidiAI软件库、CMSIS-NN兼容性、Arm NN SDK能效比优势、大小核配置、Chiplet技术移动端AI、边缘服务器、云原生部署生态扩张云端协同RISC-V开放可定制灵活创新自定义指令扩展矢量/张量处理单元开源，可定制NPU专用工具链、ONNX Runtime集成、硬件指令集快速响应生态能效比极致、可模块化设计、低成本IoT与边缘AI、定制化AI芯片、新兴市场开源开放、社区驱动硬件指令集兼容性探索GPU大规模并行计算主力训练与HPC张量核心（Tensor Cores）NVLink高速互联HBM高带宽内存CUDA生态霸主，cuDNN、TensorRT等库，全栈式软件支持性能强、功耗高、先进冷却技术AI模型训练、大规模推理、科学计算全栈垂直整合构建强大的软硬件护城河DSA专用加速器（如NPU/TPU）专域极致能效推理与训练脉动阵列等定制架构量化与低精度计算片上模型缓存编译器与驱动深度优化，与特定框架紧密绑定（如TPU-TensorFlow）单位能效高、为特定负载优化、常集成于SoC云端大规模推理（TPU）、端侧AI推理（NPU）软硬件紧耦合与云服务/生态绑定密切来源：与非研究院据公开资料整理2025年度国产AI芯片产业白皮书92. 国产AI芯片创新方向与突破路径前沿创新方向： 跨架构的颠覆性创新方向 — 稀疏计算架构特性核心创新软硬件融合集成与能效典型应用生态策略稀疏计算的应用与创新硬件原生稀疏支持：在硬件层面加入对稀疏数据的识别和处理能力。例如，跳过零值计算的乘法器、支持稀疏编码的存储体系（如EIE、Sparse Tensor Core）、稀疏感知的片上网络（NoC）。编译器和运行时协同：软件工具链（如MLIR）需能识别和表达模型的稀疏模式，并将其高效映射到硬件稀疏特性上。硬件需向软件暴露其稀疏处理能力，形成闭环。系统性能效提升：通过减少数据搬运（DRAM访问是主要功耗来源）和无效计算，从系统层面提升能效比（TOPS/W），这对于边缘设备和高密度数据中心至关重要。大规模稀疏模型：如推荐系统（Embedding层）、自然语言处理（经过剪枝的BERT/GPT）、计算机视觉（稀疏卷积网络）。构建稀疏生态壁垒：谁能率先提供高效、易用的全栈稀疏计算解决方案（从稀疏模型训练工具到稀疏推理硬件），谁就能在下一轮AI竞争中占据主导地位。价值与影响大幅提升计算效率和降低功耗，解决“内存墙”问题，实现真正的“无效操作零开销”。将稀疏性从算法特性转化为硬件优势，需要算法、编译器、硬件微架构的深度协同设计。能效的阶跃式提升，使得在有限功耗预算下部署更大、更复杂的模型成为可能。解锁新一代AI应用，特别是在资源受限的端侧设备上实现复杂模型的高效推理。从硬件优势转化为软件生态优势，吸引开发者构建更高效的稀疏模型。来源：与非研究院据公开资料整理2025年度国产AI芯片产业白皮书102. 国产AI芯片创新方向与突破路径融合稀疏计算的五大架构创新架构x86ArmR