产业发展战略意义与现状 - 国产AI芯片是AI产业的算力基石，对保障供应链自主可控和争夺下一代计算主导权至关重要 [1] - 产业正经历从“技术突围”到“生态崛起”的变革，形成传统架构优化与新兴架构创新双线并行的格局 [1] - 产业面临三大核心挑战：架构主导能力不足、生态体系存在短板、规模化落地受阻 [1] 技术创新方向与路径 - 多架构领域持续发力，涵盖x86、Arm、RISC-V、GPU及DSA专用加速器 [1] - 聚焦稀疏计算、FP8精度优化、存算一体、Chiplet异构集成等前沿技术突破 [1] - 墨芯人工智能、华为、寒武纪等企业在稀疏计算领域形成技术积累，摩尔线程等实现FP8算力量产 [1] - 存算一体技术通过近存计算与存内计算两条路径推进，旨在突破“内存墙”难题 [1][42] - 系统级优化技术包括Chiplet先进集成、存算一体计算范式、光电共封互连技术、液冷散热及新材料应用 [40] 产业格局与市场应用 - 产业全景呈现多领域协同发展，CPU、AI SoC、云端/边缘/车端AI芯片及GPU企业各具特色，地域上集中于上海、北京、广东 [2] - 通用并行架构成为算力平台优先发展方向，Chiplet技术被视为突破算力瓶颈的关键路径 [2] - 2024年智能算力规模达725.3 EFLOPS，华为、摩尔线程等企业的万卡级集群已实现部署 [2] - 智驾领域舱驾一体趋势显著，地平线、黑芝麻等企业的芯片已批量上车 [2] - 国产芯片在机器人领域及智能汽车、具身智能等端侧市场场景展现巨大潜力 [2] 核心挑战与瓶颈 - 架构主导能力不足，难以突破技术跟随困境 [1][14] - 生态体系存在短板，软件栈、开发工具与模型兼容性滞后 [1] - 算力密度与软件生态是最需突破的瓶颈 [2] - 量产方面，EDA工具链缺失和先进封装产能不足是主要障碍 [2]