智研咨詢專家團隊傾力打造的《2025年中國異構算力芯片行業市場發展態勢及產業需求研判報告》（以下簡稱《報告》）正式揭曉，是企業了解和開拓市場，制定戰略方向的得力參考資料。報告從國家經濟與產業發展的宏觀戰略視角出發，深入剖析了異構算力芯片行業未來的市場動向，精準挖掘了行業的發展潛力，并對異構算力芯片行業的未來前景進行研判。

本報告分為異構算力芯片行業相關概述、中國異構算力芯片行業運行環境（PEST）分析、全球異構算力芯片行業運營態勢分析、中國異構算力芯片行業運行現狀分析、中國異構算力芯片行業競爭形勢及策略分析、中國異構算力芯片行業產業鏈分析、全球及中國異構算力芯片行業重點企業分析、中國異構算力芯片行業投資機會分析、中國異構算力芯片行業投資前景分析、異構算力芯片行業研究結論及投資建議等主要篇章，共計10章。

報告中所有數據，均來自官方機構、行業協會等公開資料以及深入調研獲取所得，并且數據經過詳細核實和多方求證，以期為行業提供精準、可靠和有效價值信息！

異構算力芯片，是結合兩種或多種不同類型處理器或控制器架構的一類芯片。目前常見的計算單元類別包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。異構芯片可以采用CPU（中央處理器）、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）、GPU（圖形處理器）、動態可重構陣列等架構中的兩種或多種，架構之間互相彌補不足，以提升異構芯片的整體性能，并且不會增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受業界關注的異構計算平臺。

異構算力芯片利用不同類型處理器的獨特優勢，如GPU的并行計算能力和FPGA的定制化硬件設計能力，從而提高計算性能和功率效率。如當CPU和GPU協同工作時，因為CPU包含幾個專為串行處理而優化的核心，而GPU則由數以千計更小、更節能的核心組成，這些核心專為提供強勁的并行運算性能而設計。程序的串行部分在CPU上運行，而并行部分則在GPU上運行。GPU已經發展到成熟階段，可輕松執行現實生活中的各種應用程序，而且程序運行速度已遠遠超過使用多核系統時的情形。因此，CPU和GPU的結合剛好可以解決深度學習模型訓練在CPU上耗時長的問題，提升深度學習模型的訓練效率。

計算芯片是芯片最大的細分品類之一，近年來，在半導體產業周期性調整、宏觀經濟發展持續承壓、下游需求低迷等內外因素影響下，芯片行業整體景氣度不佳，2023年全球芯片產業規模同比下滑9.7%，為4284.42億美元。但計算芯片受益于AI火熱發展，需求持續旺盛，產業規模保持增長態勢。數據顯示，2023年全球計算芯片市場規模達1785.89億美元，同比增長1.1%，占全球總芯片規模的42%。預計2024-2025年全球計算芯片產業規模將以10%以上增幅增長，至2025年產業規模將突破2000億美元。

在上世紀80年代中期之前，基于復雜指令集（CISC）的CPU單核性能增長由技術驅動，平均每3.5年翻一番；從1986年開始，以精簡指令集（RISC）為代表的更先進架構的處理器性能平均每2年翻一番；隨著登納德縮放定律的逐漸失效、阿姆達爾定律的充分挖掘，CPU性能的提升已經越來越難；自2015年之后，CPU性能提升平均每年僅有3%，實現性能翻倍可能需要20年。同時，CPU架構主要面向廣泛的通用計算場景，控制單元、緩存、寄存器等占據大量的硅面積，算力密度低，運算單元少，不適合人工智能領域的高并發密集的向量、張量計算，整體計算效率低。在最前沿的AI深度神經網絡模型訓練領域，所需算力在2012-2018年共6年時間里增長了超過30萬倍；在智能汽車領域，隨著AI大模型的廣泛使用，以及娛樂需求快速增長，自動駕駛（L4/L5階段）多域融合的綜合算力需求預計超過20000TOPS。

面對指數級提升的算力需求和密集多樣計算需求，單純依賴CPU一種計算架構已經無法滿足，結合不同架構的異構計算已成為主流計算模式。異構算力芯片成為芯片廠商研發新熱點，各企業持續發力，異構算力芯片發展取得了顯著成就，市場規模不斷擴大。

當前，人工智能領域主要采用CPU+xPU（GPU/FPGA/DSA/ASIC等）的計算架構，高性能計算領域主要采用CPU+GPU的異構計算架構，手機SoC芯片通常采用CPU+GPU+DSP+ISP計算架構，智能便攜設備主要采用CPU+DSP+語音識別技術計算架構。異構計算技術已經成為超級計算機、嵌入式系統、人工智能等領域的主流計算模式，未來 還有望在更多領域得到應用和發展。

作為一個見證了中國異構算力芯片多年發展的專業機構，智研咨詢希望能夠與所有致力于與異構算力芯片行業企業攜手共進，提供更多有效信息、專業咨詢與個性化定制的行業解決方案，為行業的發展盡綿薄之力。

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