文章核心观点 - 人工智能算力芯片是国家人工智能战略的核心基础设施，国内AI芯片产业在国产化替代政策引导下蓬勃发展，形成多元化竞争格局，主要厂商分为三类：专攻训练与推理的ASIC厂商、主打CPU路线的厂商以及布局全栈解决方案的厂商 [1] - GPU占据AI芯片市场主导地位，2025年GPU将占AI芯片80%市场份额，通用型算力GPU因架构优化（缩减图形渲染功能）具有更优计算能效比，广泛应用于人工智能模型训练和推理领域 [1] - 国产AI芯片在性能、生态和供应链自主化方面持续突破，通过多精度计算支持、先进封装技术（如Chiplet）、软件生态兼容（如类CUDA平台）和集群级解决方案与国际厂商竞争，并深入行业应用场景 [37] AI芯片分类与技术特性 - AI芯片按部署位置分为云端芯片（承担训练和高带宽推理任务）和边缘/终端芯片（承担独立推理任务）；按功能分为训练芯片和推理芯片 [3] - 主流AI芯片包括GPU、FPGA和ASIC（如VPU/TPU）：GPU通用性强且适合大规模并行运算，但图形渲染功能在推理端无法发挥算力；FPGA可编程配置架构适应算法迭代，开发时间短（6个月），但量产单价高且峰值算力低；ASIC通过算法固化实现极致性能和能效，量产后成本最低，但研发时间长（1年）且技术风险大 [2] - 评价AI芯片性能的核心指标为算力（单位TOPS/TFLOPS）、功耗（性能功耗比）和面积（影响成本及良率），其中算力类型包括INT8、FP32等精度 [4][5] 国际厂商技术对比（英伟达） - 英伟达GPGPU采用微架构（Volta/Ampere/Hopper）、CUDA核、Tensor核、显存容量和带宽等硬件参数决定性能，代表产品V100/A100/A800/H100在算力、显存和互联技术上持续迭代 [6] - 具体性能对比：H100（Hopper架构）FP32算力51 TFLOPS、INT8算力1513 TOPS、显存带宽2TB/s，较A100（Ampere架构）FP32算力19.5 TFLOPS、INT8算力624 TOPS、显存带宽1935 GB/s显著提升；互联技术从NVLink 300 GB/s（V100）升级至NVLink 600 GB/s（H100） [6] 国产AI芯片厂商全景 - 国内厂商分为三类：ASIC路线（寒武纪、天数智芯、昆仑芯）、GPGPU路线（海光信息、壁仞科技、沐曦集成电路）和全栈解决方案路线（昇腾、平头哥、摩尔线程、燧原科技） [1][34] - 代表性上市公司：寒武纪（市值493亿元）、海光信息（市值1336亿元）、景嘉微（市值367亿元）；非上市公司如沐曦（Pre-B轮融资10亿元）、天数智芯（C++轮融资超10亿元）通过多轮融资支持产品研发 [8] - 国产芯片制程以7nm为主（如寒武纪MLU370、海光DCU、天数智芯Big Island），部分采用12nm（平头哥含光800、燧原云燧i20），5nm技术处于研发中 [9][11][23][28] 厂商产品与技术特点 - 寒武纪：云边端产品矩阵（MLU370系列、Cambricon终端处理器），采用自主指令集架构（Cambricon ISA）支持动态可重构和低精度量化，算力达256 TOPS（INT8），制程7nm [10][11][12] - 海光信息：产品线包括CPU和DCU协处理器（深算系列），采用GPGPU架构兼容类CUDA环境，支持多精度计算和高带宽内存，深算一号显存带宽1024 GB/s（对比英伟达A100 2039 GB/s） [14][15][17] - 沐曦集成电路：聚焦高性能GPGPU，支持全线精度计算（FP32/FP16/BF16/INT8），注重软件生态兼容和能效优化 [18][19][20] - 壁仞科技：首款GPGPU芯片BR100采用Chiplet技术，FP16算力超1000T、INT8算力超2000T，擅长大模型训练 [22] - 燧原科技：训练推理全栈方案（云炬系列），云燧i20采用12nm工艺实现256 TOPS算力，单位面积效率媲美7nm GPU [23] - 平头哥：端云一体解决方案（含光800采用12nm工艺，算力820 TOPS），与阿里云生态协同 [28] - 昇腾：全栈生态系统（芯片+硬件+软件+应用），昇腾910B支持FP32/FP16精度，单卡性能对标英伟达A800/A100 [29] - 摩尔线程：基于MUSA架构覆盖AI计算与图形渲染，MTT S4000提供INT8算力200 TOPS、显存带宽768 GB/s，兼容X86/ARM和CUDA生态 [30][31][32] 性能与生态建设 - 国产芯片算力在INT8精度下普遍达100-200 TOPS（如燧原i20 256 TOPS、昆仑芯R200迭代升级），部分厂商支持FP64多精度计算和HBM高带宽内存 [9][23][25][37] - 软件生态通过兼容主流框架（PyTorch/TensorFlow）、构建类CUDA平台（海光DTK、沐曦MXMACA）及深度集成（昆仑芯与百度飞桨）降低开发门槛 [15][25][37] - 集群级解决方案成为竞争焦点，如华为昇腾超节点、壁仞科技光互连GPU超节点支持万卡级集群 [37] 应用场景与行业渗透 - 芯片应用覆盖互联网、安防、金融、政务、能源、科研等领域，具体场景包括智能数据分析、模型训练、边缘计算和自动驾驶（如地平线征程5用于自动驾驶） [2][12][16][25] - 厂商通过适配主流大模型（DeepSeek/LLaMA/ChatGLM）和行业定制化解决方案（如寒武纪用于推荐系统、海光用于商业计算）实现深度软硬协同 [12][16][37]