人工智能技术正以前所未有的速度从实验室走向产业化，催生了从云端到终端的全方位算力需求。这一变革的核心驱动力，是以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型技术的突破与普及，它们不仅重塑了人机交互的方式，更引爆了对底层算力基础设施——AI芯片的庞大需求。

AI产业化浪潮奔涌，算力芯片与存储需求激增

中国市场作为全球AI发展的重要一极，增长态势尤为迅猛。 数据显示，2024年中国智能算力规模已达到惊人的640.7 EFLOPS（百亿亿次浮点运算/秒）。IDC预测，同年中国AI服务器市场规模将突破190亿美元，同比激增87%。展望未来，这一增长势头依然强劲，预计到2026年，中国智能算力规模将攀升至1271.4 EFLOPS，在2019至2026年间保持高达58%的年复合增长率。这一系列数字背后，是AI算力芯片需求的持续放量与市场的无限潜力。

与此同时，AI的浪潮并未止步于云端。DeepSeek等开源模型的兴起，极大地降低了技术门槛，推动了人工智能在终端侧的落地生根。从智能手机的实时语音助手、智能家居的自动化控制，到自动驾驶汽车的实时决策，端侧AI应用的百花齐放，带动了对系统级芯片（SoC）的需求爆发。云端与端侧的双轮驱动，共同将中国AI芯片市场规模在2024年推向了1405.9亿元的新高度，过去五年复合增长率高达36%。

一、AI芯片技术全景图：从通用到专用，从云端到终端

AI芯片是专门为处理人工智能应用中的海量计算任务而设计的硬件。它通过优化底层硬件架构，高效执行大规模并行计算和复杂的神经网络算法，是实现AI技术发展的物理基石。

从技术路径看，AI芯片主要分为四大流派：

1.  GPU（图形处理器）： 本是图形渲染的专家，但其强大的并行计算能力使其成为AI训练和推理的“主力军”，尤其擅长处理深度学习中的大规模矩阵运算。

2.  FPGA（现场可编程门阵列）： 具备硬件可编程的灵活性，可根据特定算法进行定制，在能效和延迟上表现优异，常部署于需要快速响应的边缘计算和推理场景。

3.  ASIC（专用集成电路）： 为特定应用（如AI推理）量身定制的芯片，一旦设计完成，性能和能效比极高。但其开发周期长、成本高，功能扩展性差。

4.  NPU（神经网络处理器）： 专门为神经网络算法设计的处理器，模拟人脑神经元结构，在移动设备、物联网终端等对功耗敏感的场景中表现出色。

从应用场景看，AI芯片可分为云端与终端两大阵营：

• 云端AI芯片：部署在数据中心，是算力的“发电厂”。它们通常具备超强算力（100 TOPS以上），又可细分为：

• 训练芯片：负责“教授”AI模型，需要处理海量数据，进行反复迭代运算，对计算精度和性能要求极致，成本高昂。

• 推理芯片：负责“执行”训练好的模型，服务于实际应用，更注重响应速度、能效比和成本。

• 终端AI芯片：嵌入到各种终端设备中，是智能的“末梢神经”。它们强调高计算能效，能够在本地完成数据处理，降低对云端的依赖，提升响应速度与隐私安全性。

二、算力芯片的“粮仓”：先进存储技术至关重要

AI算力芯片的强大性能，离不开高性能存储系统的支撑。处理数以亿计的文本、图像数据，不仅需要巨大的存储容量，更需要极高的数据传输带宽，以避免“数据饥饿”，确保计算单元始终满负荷工作。

AI服务器对存储性能的要求远非传统服务器可比：

l内存（DRAM）：DDR5正快速取代DDR4，其数据传输速率是后者的两倍以上，单模块容量也提升至128GB。据美光科技数据，一台AI服务器的DRAM用量是普通服务器的8倍，NAND闪存容量是3倍。

l显存：在AI加速卡领域，高带宽内存（HBM）已全面超越GDDR成为主流。HBM通过3D堆叠技术，实现了带宽、容量、功耗和物理尺寸的全面优化，完美契合了AI训练对高吞吐量的苛刻要求。

l存储硬盘：高速固态硬盘（SSD）已全面替代机械硬盘（HDD），以满足快速数据加载和缓存的需求。

训练与推理对存储的需求也存在差异： 训练卡因需处理海量数据，普遍采用高性能的HBM；而推理卡在保证实时性的前提下，更注重成本效益，因此多采用性价比更高的DDR内存方案。

三、端侧AI的“大脑”：SoC芯片迎来黄金发展期

端侧AI的普及，其核心载体是系统级芯片（SoC）。SoC将CPU（通用计算）、GPU（图形与并行计算）、NPU（神经网络计算）、内存控制器及各种输入输出接口等，高度集成在一颗芯片上，实现了在终端设备上完成复杂AI任务的能力。这种“本地化智能”模式，减少了数据上传至云端的延迟和隐私风险，也缓解了云端数据中心的压力。

与功能相对简单、主要用于控制任务的微控制器（MCU）相比，SoC集成度更高、处理能力更强，是复杂智能设备的“大脑”。

SoC设计的核心在于IP核（知识产权核）的复用。 IP核是预先设计、验证好的功能模块（如CPU设计、接口协议等）。通过购买和集成这些成熟的IP核，芯片设计公司可以大幅缩短开发周期，降低研发成本和风险，快速推出具有竞争力的产品。随着端侧AI应用的爆炸式增长，全球SoC芯片市场正稳健扩张，据Mordor Intelligence预测，到2030年，其市场规模有望达到2741亿美元。

四、全球竞争格局：海外巨头主导，国产力量崛起

当前，全球AI芯片市场仍由海外科技巨头主导。英伟达凭借其在GPU领域的绝对领先地位和成熟的CUDA软件生态，占据了近90%的市场份额，形成了强大的护城河。英特尔、AMD、谷歌和高通等公司也凭借其技术积累和全面布局，在市场中占据重要席位。

然而，在“自主可控”的国家战略指引和巨大的市场需求拉动下，中国芯片企业正奋力追赶，加速打破技术垄断：

l华为海思： 推出昇腾系列AI处理器，其中昇腾910B的性能已对标英伟达A100，算力达到640 TOPS（INT8），是国内技术实力的代表。

l海光信息： 基于x86架构授权，开发了DCU（深度计算单元）系列产品，“深算2号”已在数据中心等领域实现规模化应用，具备高性价比优势。

l寒武纪： 专注于AI芯片设计，其思元370推理卡集成了390亿晶体管，INT8算力达256 TOPS，在推理市场持续迭代。

五、产业链的连锁反应：测试与封装设备需求水涨船高

AI芯片的复杂性与高性能，对产业链的上下游提出了更高要求，特别是测试和先进封装环节。

1. 测试机市场扩张

无论是集成了众多功能单元、设计极为复杂的SoC芯片，还是容量与带宽不断挑战极限的HBM等先进存储芯片，其制造过程中的测试环节都变得至关重要且成本高昂。芯片复杂度的提升直接推动了高性能测试机需求的增长。受高性能计算（HPC）和AI芯片需求的驱动，2025年全球存储与SoC测试机市场规模有望突破70亿美元。

2. 先进封装成为必争之地

为了进一步提升芯片性能，特别是实现GPU与HBM之间的高速互联，传统的封装技术已难以为继。HBM显存+CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate） 为代表的2.5D/3D先进封装技术已成为AI芯片的主流方案。CoWoS如同为芯片搭建的“高架桥”和“立体交通网”，让不同功能的芯片单元能够以最短距离、最宽通路进行数据交换。

先进封装，特别是2.5D和3D封装，其工艺流程已接近晶圆制造的前道工序，需要引入：

l前道图形化设备： 如薄膜沉积（PVD/CVD）、涂胶显影、光刻、刻蚀、电镀等设备，用于制作硅通孔（TSV）、微凸块等精密结构。

l传统封装设备升级： 对减薄机、划片机、固晶机、键合机等也提出了更高的精度和工艺要求。

这场由AI引发的硬件革命，正沿着产业链逐级传导，驱动着从芯片设计、制造到封装测试的全产业链升级与创新，开启了半导体产业一个新的黄金时代。