行业与公司 * 行业为AI芯片产业，特别是中国AI芯片市场[1] * 涉及的公司包括主要供应商英伟达、华为、昆仑芯（百度）、平头哥（阿里巴巴）、寒武纪，以及传统半导体巨头AMD、英特尔[1][3][4] * 其他国内GPU架构公司包括比热、互吸、天数、摩尔线程、海光、沐曦等[3][8] 市场规模与增长 * 中国AI芯片市场快速增长，预计2025年出货量将超过320万片，同比增长70%以上，2026年将达到450万片以上[1][2] * 2024年AR芯片市场营收为1,400多亿元，出货量约为230万片，其中纯计算类芯片出货量占主导[2] * 主要厂商2024年出货量：华为约60万片，昆仑芯约7万片，平头哥约6万多片[2] * 2025年预期出货量：英伟达H20系列约110万片，华为约90万片，昆仑芯和平头哥各约12-13万片，寒武纪约15万片[2] 行业竞争格局 * AI芯片行业呈现多龙头竞争格局，不会出现一家独大[3] * 主要分为三大阵营：互联网公司背景（如昆仑芯、平头哥）、NPU创业公司（如华为升腾、寒武纪）、传统半导体巨头（如英伟达、AMD、英特尔）[1][3][4] * 未来五年，国内芯片行业将形成三大阵营，各自涌现1-2个龙头企业[9] * 互联网公司凭借软件优化和模型适配能力具有优势[3][5] * 华为凭借深厚技术积累和广泛应用场景，有望巩固NPU领域龙头地位[1][5] * 海光在高性能计算和金融领域资源丰富，但AI芯片不具备显著优势，增长依赖生态系统[3][8] * 其他GPU公司如天数技术积累较弱，摩尔线程市场侧优势明显，比热面临市场占有率挑战，沐曦在软件性能方面存在劣势[8] 应用领域分布与趋势 * 当前AI芯片主要应用于互联网（占比45%-50%）、三大运营商（25%）、计算中心（15%）及其他行业（15%）[6] * 未来两至三年格局基本稳定，但C端Agent算力需求和大模型商业化落地将产生影响[1][6] * 自动驾驶和能源领域的需求占比预计增加5%左右[1][6] 技术发展趋势 * AR/AI芯片技术发展呈现软硬件融合趋势，拥有完整生态系统支持的软件优化团队成为关键竞争力[1][7] * 技术融合是关键趋势，NPU和通用GPU将越来越多地融合彼此特性，例如英伟达GPU中的Tensor Core[10] * 从2026年开始，包括华为950系列在内的产品将逐步融入NPU与GPU特性，实现跨兼容[10] * 工艺极限后，多代封装叠堆技术（如双带、多带拼接）成为提升性能的手段[10] * 通过增加计算节点数量（如8个、16个、64个GPU）来提升整体性能，总线互联、光通讯等技术将发挥关键作用[10] * 对数据处理能力的提升至关重要，掌握私有数据、规模化数据及垂直行业数据将对芯片及模型发展产生重要影响[10][11] 公司特定前景与风险 * 寒武纪需提升产品迭代能力和客户分散度以保持竞争力[1][5] * 各公司需不断提升软硬结合能力以应对市场竞争[1][7] * 公司的生态发展、现金流状况以及对软件和新架构AI适配的投入将决定其最终地位[3][9] * 如果无法将硬件设计能力和软件投入转化为长期优势，海光等公司可能会失去当前竞争力[8]