人工智能（AI）芯片是专门为处理人工智能应用中的大量计算任务而设计的集成电路。它们在性能、功耗和成本方面与传统通用芯片有所不同，因为它们针对特定的计算任务进行了优化。AI芯片可以根据技术架构分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU也可执行通用AI计算。AI芯片还可以根据其在网络中的位置分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片，以及根据其实践目标分为训练芯片和推理芯片。
全球AI芯片市场正在快速增长，预计在未来几年将持续扩大。2022年全球AI芯片市场规模约为441.7亿美元，预计到2024年将达到671亿美元，年均复合增长率为15.0%。在区域分布上，欧美地区是全球AI芯片的重要市场，长期维持行业领先地位，而亚太地区也表现出色。
图表：2022-2025年全球AI芯片市场规模预测
数据来源：中投产业研究院整理
中国AI芯片行业市场规模也在持续扩大，逐渐成为全球AI芯片市场的重要力量。从2018年的约64亿元增长至2021年的850亿元，年均复合增长率高达67.7%。中国AI芯片行业2023年投资数量共79起，投资金额达151.25亿元。
图表：2016-2024年中国AI芯片行业投资数量
数据来源：IT桔子、中投产业研究院整理（截至2024年8月22日）
图表：2016-2024年中国AI芯片行业投资金额
数据来源：IT桔子、中投产业研究院整理（截至2024年8月22日）
在技术进展方面，AI芯片行业正在不断涌现出新的技术和产品，包括更高效的算法、更先进的芯片制造技术、更强大的计算能力等。同时，AI芯片的应用场景也在不断扩大，涵盖从自动驾驶、智能家居到医疗健康等多个领域。
各国政府也在积极布局AI芯片产业，出台了一系列政策以支持其发展。例如，中国政府提出了到2025年芯片自给率达到70%的目标，并在税收、投融资、研发、进出口等方面提供政策支持。欧盟、美国、日本、韩国等也在加大对其芯片产业的扶持力度，以应对全球缺芯现状并推动技术创新。未来，AI芯片行业有望继续保持快速发展的趋势，并在多个领域发挥重要作用。
中投产业研究院发布的《2024-2028年全球人工智能芯片行业发展现状及趋势预测报告》共八章。报告首先介绍了人工智能芯片行业的相关概述，接着分析了全球人工智能芯片发展状况，然后对全球人工智能芯片重点区域市场发展做了详细分析，并介绍了人工智能芯片细分产品类型发展状况；接下来，报告对全球人工智能芯片原材料及核心设备市场行了详细分析，并对全球人工智能芯片应用领域需求潜力做了细致分析；最后，报告对全球人工智能芯片主要厂商作了详细解析，并对全球人工智能芯片未来发展前景进行了科学合理的预测。
报告目录
第一章 AI芯片基本概述
1.1 AI芯片的相关介绍
1.1.1 AI芯片的内涵
1.1.2 AI芯片的分类
1.1.3 AI芯片的要素
1.1.4 AI芯片生态体系
1.2 AI芯片产业链分析
1.2.1 AI芯片产业链结构
1.2.2 关键原材料与设备
1.2.3 下游应用市场需求
第二章 2022-2024年全球AI芯片市场发展现状及技术研发状况
2.1 全球AI芯片市场发展综述
2.1.1 全球AI芯片市场规模
2.1.2 全球AI芯片研发投入
2.1.3 全球AI芯片市场格局
2.1.4 全球科技公司加速布局
2.2 全球AI芯片核心技术进展分析
2.2.1 深度学习算法
2.2.2 神经网络技术
2.2.3 计算集成技术
2.2.4 模型压缩技术
2.3 全球AI芯片专利技术研发状况
2.3.1 专利申请状况
2.3.2 专利技术构成
2.3.3 专利申请人分析
2.3.4 专利发明人分析
2.3.5 技术创新热点
第三章 2022-2024年全球AI芯片重点区域发展分析
3.1 美国AI芯片行业发展状况
3.1.1 美国AI芯片市场规模
3.1.2 美国AI芯片巨头业绩
3.1.3 美国对中国AI芯片技术的限制
3.2 中国AI芯片行业发展状况
3.2.1 中国AI芯片发展阶段
3.2.2 中国AI芯片市场规模
3.2.3 中国AI芯片发展水平
3.2.4 中国AI芯片产业化状况
3.2.5 中国AI芯片区域分布
3.2.6 中国AI芯片研发水平
3.3 韩国AI芯片行业发展状况
3.3.1 AI对韩国经济的影响
3.3.2 韩国芯片出口量创新高
3.3.3 韩国AI芯片巨头诞生
3.3.4 韩国AI芯片投资规划
3.4 日本AI芯片行业发展状况
3.4.1 日企投巨资振芯片业
3.4.2 日本AI财税政策解析
3.4.3 日本加速布局AI产业
3.4.4 日本AI芯片创业公司布局
3.4.5 软银收购英国AI芯片制造商
第四章 2022-2024年全球AI芯片市场细分产品类型分析
4.1 通用芯片GPU
4.1.1 GPU基本概述
4.1.2 GPU与CPU对比分析
4.1.3 全球GPU市场规模分析
4.1.4 全球GPU市场增长因素
4.1.5 全球GPU市场细分分析
4.1.6 全球GPU市场发展预测
4.2 半定制化芯片FPGA
4.2.1 FPGA基本概述
4.2.2 全球FPGA研究状况
4.2.3 全球FPGA市场规模分析
4.2.4 全球FPGA市场竞争格局
4.2.5 全球FPGA市场发展方向
4.3 全定制化芯片ASIC
4.3.1 ASIC基本概述
4.3.2 ASIC芯片的独特优势
4.3.3 全球ASIC芯片发展现状
4.3.4 细分产品TPU分析
第五章 2022-2024年全球AI芯片市场原材料及核心设备市场分析
5.1 全球AI芯片市场原材料--半导体硅片
5.1.1 全球半导体硅片发展态势
5.1.2 全球半导体硅片营收规模
5.1.3 全球半导体硅片出货规模
5.1.4 全球半导体硅片企业布局
5.2 全球AI芯片市场原材料--光刻胶
5.2.1 全球光刻胶市场规模分析
5.2.2 全球光刻胶市场区域分布
5.2.3 全球光刻胶市场竞争格局
5.2.4 全球光刻胶企业产品布局
5.2.5 全球光刻胶投资并购情况
5.3 全球AI芯片市场核心设备--光刻机
5.3.1 全球光刻机产业发展历程
5.3.2 全球光刻机研发难度水平
5.3.3 全球光刻机市场发展规模
5.3.4 全球光刻机市场竞争格局
5.3.5 全球光刻机价格水平状况
5.3.6 全球光刻机细分市场分析
5.3.7 全球光刻机重点企业运营
5.4 全球AI芯片市场核心设备--刻蚀设备
5.4.1 全球刻蚀设备市场规模
5.4.2 全球刻蚀设备产品结构
5.4.3 全球刻蚀设备竞争格局
5.4.4 全球刻蚀设备发展趋势
第六章 2022-2024年全球AI芯片应用领域需求分析
6.1 自动驾驶汽车领域AI芯片需求分析
6.1.1 全球自动驾驶汽车市场规模分析
6.1.2 全球自动驾驶汽车市场前景展望
6.1.3 自动驾驶SoC全球市场总体规模
6.1.4 AI芯片在全球自动驾驶汽车领域的应用潜力
6.2 智能家居领域AI芯片需求分析
6.2.1 全球智能家居设备市场规模
6.2.2 全球智能家居市场发展前景
6.2.3 AI芯片在全球智能家居领域的应用潜力
6.3 数据中心领域AI芯片需求分析
6.3.1 全球数据中心市场规模分析
6.3.2 全球数据中心市场发展前景
6.3.3 AI芯片在全球数据中心领域的应用潜力
6.4 机器人领域AI芯片需求分析
6.4.1 全球机器人市场规模分析
6.4.2 全球机器人市场发展前景
6.4.3 AI芯片在全球人形机器人领域的应用潜力
第七章 2022-2024年全球AI芯片主要厂商分析
7.1 英特尔Intel
7.1.1 企业发展概况
7.1.2 企业财务状况
7.1.3 AI芯片发展地位
7.1.4 AI芯片产业布局
7.1.5 AI芯片研发动态
7.2 英伟达NVIDIA
7.2.1 企业发展概况
7.2.2 企业财务状况
7.2.3 AI芯片发展地位
7.2.4 AI芯片产业布局
7.2.5 AI芯片研发动态
7.3 超微半导体公司AMD
7.3.1 企业发展概况
7.3.2 企业财务状况
7.3.3 AI芯片发展地位
7.3.4 AI芯片产业布局
7.3.5 AI芯片研发动态
7.4 高通公司Qualcomm
7.4.1 企业发展概况
7.4.2 企业财务状况
7.4.3 AI芯片发展地位
7.4.4 AI芯片产业布局
7.4.5 AI芯片研发动态
7.5 寒武纪
7.5.1 企业发展概况
7.5.2 企业财务状况
7.5.3 AI芯片发展地位
7.5.4 AI芯片产业布局
7.5.5 AI芯片研发动态
7.6 华为海思
7.6.1 企业发展概况
7.6.2 企业财务状况
7.6.3 AI芯片发展地位
7.6.4 AI芯片产业布局
7.6.5 AI芯片研发动态
第八章 全球AI芯片行业投融资分析及前景展望
8.1 全球AI芯片行业融资情况
8.1.1 行业融资数量
8.1.2 行业融资金额
8.1.3 行业融资事件
8.2 全球AI芯片行业SWOT分析
8.2.1 优势（Strengths）
8.2.2 劣势（Weaknesses）
8.2.3 机会（Opportunities）
8.2.4 威胁（Threats）
8.3 全球AI芯片行业发展前景
8.4 全球AI芯片行业发展趋势
8.4.1 技术趋势
8.4.2 产品趋势
8.5 全球AI芯片行业发展建议