2025年中国异构算力芯片行业市场发展态势及产业需求研判报告

开云电竞官方网站下载安装 专家团队倾力打造的《2025年中国异构算力芯片行业市场发展态势及产业需求研判报告》（以下简称《报告》）正式揭晓，是企业了解和开拓市场，制定战略方向的得力参考资料。报告从国家经济与产业发展的宏观战略视角出发，深入剖析了异构算力芯片行业未来的市场动向，精准挖掘了行业的发展潜力，并对异构算力芯片行业的未来前景进行研判。

本报告分为异构算力芯片行业相关概述、中国异构算力芯片行业运行环境（PEST）分析、全球异构算力芯片行业运营态势分析、中国异构算力芯片行业运行现状分析、中国异构算力芯片行业竞争形势及策略分析、中国异构算力芯片行业产业链分析、全球及中国异构算力芯片行业重点企业分析、中国异构算力芯片行业投资机会分析、中国异构算力芯片行业投资前景分析、异构算力芯片行业研究结论及投资建议等主要篇章，共计10章。

报告中所有数据，均来自官方机构、行业协会等公开资料以及深入调研获取所得，并且数据经过详细核实和多方求证，以期为行业提供精准、可靠和有效价值信息！

异构算力芯片，是结合两种或多种不同类型处理器或控制器架构的一类芯片。目前常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构芯片可以采用CPU（中央处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、GPU（图形处理器）、动态可重构阵列等架构中的两种或多种，架构之间互相弥补不足，以提升异构芯片的整体性能，并且不会增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。

异构算力芯片利用不同类型处理器的独特优势，如GPU的并行计算能力和FPGA的定制化硬件设计能力，从而提高计算性能和功率效率。如当CPU和GPU协同工作时，因为CPU包含几个专为串行处理而优化的核心，而GPU则由数以千计更小、更节能的核心组成，这些核心专为提供强劲的并行运算性能而设计。程序的串行部分在CPU上运行，而并行部分则在GPU上运行。GPU已经发展到成熟阶段，可轻松执行现实生活中的各种应用程序，而且程序运行速度已远远超过使用多核系统时的情形。因此，CPU和GPU的结合刚好可以解决深度学习模型训练在CPU上耗时长的问题，提升深度学习模型的训练效率。

计算芯片是芯片最大的细分品类之一，近年来，在半导体产业周期性调整、宏观经济发展持续承压、下游需求低迷等内外因素影响下，芯片行业整体景气度不佳，2023年全球芯片产业规模同比下滑9.7%，为4284.42亿美元。但计算芯片受益于AI火热发展，需求持续旺盛，产业规模保持增长态势。数据显示，2023年全球计算芯片市场规模达1785.89亿美元，同比增长1.1%，占全球总芯片规模的42%。预计2024-2025年全球计算芯片产业规模将以10%以上增幅增长，至2025年产业规模将突破2000亿美元。

在上世纪80年代中期之前，基于复杂指令集（CISC）的CPU单核性能增长由技术驱动，平均每3.5年翻一番；从1986年开始，以精简指令集（RISC）为代表的更先进架构的处理器性能平均每2年翻一番；随着登纳德缩放定律的逐渐失效、阿姆达尔定律的充分挖掘，CPU性能的提升已经越来越难；自2015年之后，CPU性能提升平均每年仅有3%，实现性能翻倍可能需要20年。同时，CPU架构主要面向广泛的通用计算场景，控制单元、缓存、寄存器等占据大量的硅面积，算力密度低，运算单元少，不适合人工智能领域的高并发密集的向量、张量计算，整体计算效率低。在最前沿的AI深度神经网络模型训练领域，所需算力在2012-2018年共6年时间里增长了超过30万倍；在智能汽车领域，随着AI大模型的广泛使用，以及娱乐需求快速增长，自动驾驶（L4/L5阶段）多域融合的综合算力需求预计超过20000TOPS。

面对指数级提升的算力需求和密集多样计算需求，单纯依赖CPU一种计算架构已经无法满足，结合不同架构的异构计算已成为主流计算模式。异构算力芯片成为芯片厂商研发新热点，各企业持续发力，异构算力芯片发展取得了显著成就，市场规模不断扩大。

当前，人工智能领域主要采用CPU+xPU（GPU/FPGA/DSA/ASIC等）的计算架构，高性能计算领域主要采用CPU+GPU的异构计算架构，手机SoC芯片通常采用CPU+GPU+DSP+ISP计算架构，智能便携设备主要采用CPU+DSP+语音识别技术计算架构。异构计算技术已经成为超级计算机、嵌入式系统、人工智能等领域的主流计算模式，未来 还有望在更多领域得到应用和发展。

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