2025年AI推理芯片相关产品及服务价值链及发展趋势
思瀚产业研究院 雲天勵飛    2025-08-25

AI推理芯片相关产品及服务的定义

AI推理芯片相关产品及服务融合专门的软硬件部件，提供实时AI处理能力。此外，该类产品通常配备算力服务，进一步满足多元化的推理工作负载需求，构成更全面的端对端解决方案。硬件的核心特色是採用高能效的芯片架构，搭配经优化的部署框架。

软件栈构成智能骨干，当中包含算法模型、编译器工具链、指令集及处理器架构等关键元素，所有元素协同运作，透过就特定场景最佳化将硬件潜力发挥到极致。这种整体性的方针可让开发人员充分利用芯片功能，同时大幅降低部署複杂性，缩短AI理论模型与实际高效能运作之间的差距。

AI推理芯片相关产品及服务价值链分析

AI推理芯片相关产品及服务的行业价值链包括三个核心部分。上游部分包括IP供应商、EDA工具供应商、芯片封装及测试公司以及晶圆代工厂，均提供必要的技术基础能力及制造能力。中游部分围绕AI推理芯片相关产品及服务供应商，利用彼等的创新能力及累积的技术知识进行电路设计及验证，同时审慎地平衡效能、耗电量及成本。下游部分涉及于广泛的应用场景中部署AI推理解决方案。下游需求的多样性推动芯片设计公司建立丰富的产品组合，令其可透过灵活的产品组合满足不同的客户需求。

中国AI推理芯片相关产品及服务行业的市场规模

中国AI推理芯片相关产品及服务行业正高速增长。市场规模由2020年的人民币113亿元增至2024年的人民币1,626亿元，複合年增长率为94.9%，并预期将于2029年增至人民币13,830亿元，2024年至2029年的複合年增长率为53.4%。NPU驱动的市场规模由2020年的人民币5亿元增长至2024年的人民币260亿元，複合年增长率为175.6%，预计2029年将攀升至人民币3,954亿元，反映2024年至2029年的複合年增长率为72.3%。

中国AI推理芯片相关产品及服务行业的主要驱动因素

 AI推理需求急速增长。AI大模型的爆发性增长已成为推理需求的主要驱动因素。AI生成内容、虚拟助手及虚拟人等应用所产生的推理请求正在以几何级数增长。

‧企业数字化转型。企业通过广泛採用AI驱动的自动化和分析推动需求增长。企业对公共云和私有AI部署均表现出强烈需求。结合提升运营效率的压力，成本效益高的AI推理芯片相关产品及服务成为企业IT基础设施的重要选择。

消费电子革命。消费者市场为推理芯片的部署带来独特的挑战。耳机与手錶等智能可穿戴设备需要结合高效能与超低能耗的芯片，以克服严格的尺寸、电池及散热限制。消费者对实时、个性化AI体验及强隐私保护的期望日益提升，进一步加速了高效设备端推理解决方案的採用。

政府带动基础设施需求。在行业层面，国家政策正在加快智慧城市发展与数字政府芯片相关的产品及服务。该等大型项目需要大量运算基础设施，使运营成本控制成为严重关切的问题。因此，AI推理芯片相关产品及服务必须具备卓越的能效比，方能满足城市规模部署及智能产业园区的需求。

持续技术进步。供应端正以芯片架构与制程上的快速创新做出回应，配套工具链和模型压缩技术的同步提升也显著降低了部署门槛。该等技术迭代正在提升推理芯片从能源效率到计算密度的各个层面。

显著的性价比优势。与训练解决方案相比，推理芯片在成本效益和部署灵活性方面具有明显的优势。随著生产规模扩大、供应链提升以及实现弹性共享资源分配，单位计算能力的成本持续下降。此优越的性价比使得AI推理芯片相关产品及服务在所有市场领域的商业部署中日益具有吸引力。

中国AI推理芯片相关产品及服务行业的未来趋势

应用场景的扩展。AI推理芯片相关产品及服务正扩展至新的垂直应用，拓展至传统用途之外，为自动驾驶、机器人和AI智能体等进阶领域提供动力。这些前沿应用对性能要求显著提升，包括亚毫秒延迟、故障安全可靠性和自主决策能力。随著推理解决方案深入整合至专门的行业工作流程中，其正从基本功能工具演进为最佳化、高效率的系统，以实现广泛的商业部署。

算力架构的多样化。行业正在朝向针对特定应用需求量身打造的多元化运算架构迈进。不同于单一通用方案，目前存在三种各具特色的架构方案，包括面向云端的大规模并行处理平台，优先实时本地计算的边缘系统，以及兼顾能效与响应性能的终端设备。这种分层架构不仅更好地服务于各种部署环境，也通过灵活适配的场景设计延长了推理硬件的使用寿命。

生态系统协作。生态系统协同已成为推动AI推理芯片相关产品及服务快速发展的重要加速器。开源框架和标准化接口的成熟，形成了一个互联互通的环境，使芯片设计者、算法开发者和应用构建者能够无缝协作。这种协作生态促进了更快的开发週期、更便捷的部署以及更强的解决方案扩展性，最终加速了产业的创新和普及。标准化的工具链和中间件尤其重要，可让开发者快速响应市场需求，同时维持跨代硬件的兼容性。

NPU渗透率上升 。将更适合AI推理的NPU整合到各种终端中已成为明显的行业趋势。这一趋势体现在NPU在AI推理芯片中的渗透率稳步上升，由2020年的4.0%升至2024年的16.0%，预计于2029年达到28.6%。NPU驱动的硬件正迅速普及，重塑了部署路径，加速扩展AI推理芯片生态系统。

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