股票融资保证金比例:炒股杠杆多少合适-群雄逐鹿！万亿AI芯片市场 谁主沉浮？

　　蓬勃发展的中国人工智能（AI）芯片市场 ，正引来包括英伟达在内的国内外诸多芯片公司竞相淘金。

　　不过
，2025年全球AI芯片市场正呈现出“GPU领跑、ASIC崛起”的发展态势，AI芯片的ASIC架构时代正在到来；中国的AI芯片市场也从此前英伟达的“一家独大 ” ，向“百花齐放
”的“春秋战国时代”演变 。

　　业内资深人士认为，在国内AI芯片市场上
，GPU和ASIC这两种架构都会高速发展；但在国内的AI芯片厂商中，目前ASIC架构占据主导地位 ，ASIC架构的产品会发展得比国外更好
。

　　竞逐万亿市场

　　7月15日
，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在中国访问时宣布，对华特供版H20芯片将恢复供应。同时 ，另一家AI芯片巨头AMD也表示
，有望恢复对华销售 。

　　这是今年以来黄仁勋第三次访问中国，显示了英伟达对中国市场的高度重视。在此背后 ，是英伟达近年来在中国市场的相对萎缩
。

　　2025年5月
，黄仁勋曾表示，四年前 ，英伟达在中国的市场份额高达95%
，如今只有50%。据沐曦集成招股书披露，2021年至2024年 ，英伟达在中国的营收占比从26.42%下降至13.11% 。

　　另一方面，国内AI芯片厂商的市场占有率正在快速提升
。IDC数据显示
，2024年，中国本土AI芯片品牌渗透率约30% ，出货量达到82万张
，相较上年同期15%的国产品牌渗透率，呈明显提升趋势。

　　此前的6月30日 ，上海证券交易所受理了国产GPU公司摩尔线程和沐曦集成的科创板IPO申请 。

　　在获得受理的第二天即7月1日
，A股AI芯片龙头寒武纪开盘后股价快速下跌，当天以大跌6.4%收盘 ，海光信息也下跌3.39%
。

　　对此
，业内人士普遍表示，如果摩尔线程和沐曦集成成功上市 ，作为A股唯一的AI芯片公司
，寒武纪的稀缺性显然将受到一定程度的冲击。

　　百度旗下的昆仑芯近期完成了新一轮融资，百度的持股比例从早期的76.17% ，稀释至当前的67.5% 。业内人士认为，昆仑芯本轮的融资目标直指IPO
。

　　目前
，主流AI芯片包括GPU通用型架构，以及ASIC 、FPGA等专用型架构。其中 ，GPU是AI市场的主导芯片
，但以ASIC和FPGA为代表的专用型芯片也已实现商业化，并在市场占据一定比例 。

　　在国内AI芯片市场的参与者中 ，既有英伟达
、AMD、海光信息 、摩尔线程、沐曦集成等国内外GPU芯片公司
，也有华为海思
、寒武纪、昆仑芯等ASIC芯片公司
。

　　据弗若斯特沙利文预测，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元 ，激增至2029年的1.34万亿元
，2025年至2029年的年均复合增长率为53.7%。

　　从全球来看，目前在AI芯片中居主要地位的GPU产业的发展历程可划分为起步阶段 、进化阶段和爆炸式增长阶段 。AI技术的兴起 ，推动了GPU在AI计算领域占据主导地位。目前
，该产业已进入爆炸式增长阶段
。

　　不过，中国的GPU产业仍处于起步阶段。

　　ASIC强势崛起

　　从全球来看 ，目前AI芯片市场已基本形成由英伟达和AMD组成的“一超一强 ”的寡头垄断格局 。其中，英伟达作为行业领导者
，占据超过80%的全球市场份额
。不过，英伟达及其代表的GPU架构正受到ASIC架构的挑战。

　　方正证券电子行业首席分析师王海维对中国基金报记者表示 ，2025年全球AI芯片市场正呈现出“GPU领跑
、ASIC崛起”的发展态势 。

　　野村证券近期发布的报告显示
，目前英伟达GPU占AI服务器市场80%以上市场份额，ASIC仅占8%~11%
。2025年 ，预计谷歌和亚马逊AWS两家的ASIC芯片出货量合计约为英伟达GPU出货量的40%~60%。到2026年
，随着Meta和微软的大规模部署，ASIC出货量有望超越英伟达GPU 。届时 ，属于ASIC的时代将正式到来
。

　　据海光信息相关专业人士介绍
，GPU采用大规模并行计算单元设计，其硬件设计高度依赖可编程性 ，通过CUDA类生态实现灵活的任务调度；ASIC则是一种全定制芯片
，一般会针对某类算法优化，提供在该领域的计算效率和能效比。

　　该人士对中国基金报记者表示：“由于AI算法目前在快速发展 ，一旦算法演进，ASIC的计算效率就会大幅下降
，只适合某些特定场景 。因此，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退
。目前 ，海外云服务商仍在积极推动ASIC设计
，主要驱动力是优化内部工作负载和更好的性价比。而国内AI芯片厂商，从刚开始的ASIC架构 ，现在更多地向GPGPU类架构迁移 。
”

　　在该人士看来
，通用型GPU与ASIC定位不同、应用场景不同，两种技术将长期共存 ，为不同需求场景提供解决方案。

　　前Arm中国董事长 、Corelab Tech董事长吴雄昂认为
，定制化是必然趋势，ASIC架构的时代正在到来
。今后10年 ，AI芯片市场中的GPU架构和ASIC架构都会增长
，因为在单体计算量增长10倍到100倍的情况下，不管是ASIC定制架构还是GPU通用架构 ，都会快速成长。

　　“不过，因为定制化芯片是相对新兴的
，它的优点是成本相对更低，算力能效相对更高 ，必然会随着应用的增长
，成长速度会比GPU架构更快 。因此，在未来的AI芯片市场结构中 ，ASIC的市场占比会逐步提升
。这种ASIC类型的AI芯片最终可能会和英伟达的GPU类型芯片各占半壁江山
，这应该是大概率事件。”吴雄昂表示 。

　　未来将诞生新的融合性架构

　　7月16日，黄仁勋在第三届中国供应链博览会开幕式上发表演讲时表示 ，AI的下一波浪潮是理解物理世界
，并在十年内出现能够执行任务的机器人系统，工厂将由软件和AI协调机器人团队工作
。

　　吴雄昂创办的Corelab Tech正是专注于开发基于开源的机器人计算架构及芯片设计。

　　在吴雄昂看来 ，就像黄仁勋讲的那样
，机器人跑起来之后，总的计算当量要比现在提升十万倍到百万倍 ，芯片也就需要更多的演进 。在这种背景下，单一的GPU架构肯定不可能完全解决这些新增长的应用和新的计算负载
。

　　“10年以后
，机器人会产生很多数据，这些数据才是真实的物理世界的数据 ，它需要的计算架构跟现在的大模型又会不太一样。最终
，机器人的芯片架构不会是目前纯粹的GPU，肯定是一种融合架构 ，只有新的融合架构才能够解决新的问题 。 ”吴雄昂说
，“计算架构一直在持续迭代演进中
。未来5~10年，GPU将继续扮演最重要的角色 ，ASIC也在快速崛起
，最终大概率形成一种混合或融合性架构。
”

　　中国信息通信研究院发布的《云端人工智能芯片产业发展研究报告（2023年）》指出，在AI计算架构层面 ，通用性和专用性并非完全对立 。随着AI计算架构不断发展
，通用性和专用性在架构层面不断融合，以实现通用性和高性能的平衡。英伟达GPU架构的演变历史 ，就体现了通用性和专用性相互融合的发展的特征
。

　　AI芯片市场将进入“春秋战国时代”

　　IDC中国分析师杜昀龙对中国基金报记者表示，目前
，国内AI芯片厂商的前三位分别是华为海思
、百度旗下的昆仑芯、寒武纪。

　　据半导体研究机构芯谋研究企业服务部总监王笑龙介绍，在目前的GPU四大厂商中 ，摩尔线程以图形GPU起家
，上海市对燧原科技的支持力度比较大，沐曦集成今年发展最猛 。而在图形GPU领域 ，国内厂商中海光信息最强
。

　　“现在有些类似20世纪80年代
，那时PC（个人电脑）刚出来，CPU（中央处理器）处于‘春秋战国时代’ ，AI芯片也会进入‘春秋战国时代’。 ”吴雄昂表示 。

　　对于国内AI芯片市场
，摩尔线程在其招股说明书中称，从AI芯片的细分市场看 ，在中国
，GPU的市场增长速度最快，市场份额预计将从2024年的69.9%上升至2029年的77.3%
。这意味着 ，2029年中国AI智算GPU市场规模将达到1.03万亿元。

　　吴雄昂则认为，在国内的AI芯片厂商中
，ASIC架构占据主导地位，ASIC架构的产品会比国外发展得更好 。

　　“实际上 ，在英伟达产品受限的情况下
，GPU架构AI芯片的市场占比会下降，而ASIC架构的市场占比会提升
。尽管英伟达刚刚宣布其H20芯片重新获得对中国的出口 ，短期内
，这将对满足中国算力芯片的需求有重大帮助，但对长期的竞争格局影响不大。
”他说 。

　　“现在是大水养大鱼 ，两种架构都有需求
，都会高速发展，特别是在英伟达相对缺席的情况下
。但在推理端 ，GPU架构的优势没有去年那么明显。因此
，在推理端，至少在国内 ，5年后ASIC架构的市场占比可能会远高于GPU架构，但在训练端就不好说 。”吴雄昂强调。

　　此前
，中国工程院院士 、中国科学院计算技术研究所前任所长李国杰在接受中国基金报记者采访时表示，在目前人工智能的发展中 ，由于用于推理的设备比训练设备多得多
，推理所需要的算力将来会成为主要需求
。