算力芯片行业深度：驱动因素、发展概况、国产替代、产业链及相关公司深度梳理

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2025 年12 月29 日

行业|深度|研究报告

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算力芯片行业深度：驱动因素、发展概况、

国产替代、产业链及相关公司深度梳理

算力芯片是专门为 AI 应用设计的处理器，具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构，用于快速处

理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为 AI 服务器提供算力底层支撑，是“AI 时代的引擎”。当前

共有四种 AI 计算加速芯片技术架构，GPU 为目前大模型训练及推理主力。当前国产算力行业的发展环

境正由“外部封锁”与“内需爆发”双引擎合力驱动，处于历史性机遇期。2026 年，国产算力芯片将迎来性

能提升的关键年份，多家厂商的新一代产品将实现与国际先进水平的并跑甚至局部领跑，国产芯片的发

布节奏已从早期的追赶进入自我迭代的良性周期。

围绕算力芯片行业，我们对其发展驱动因素及国产算力近年发展情况、芯片制造及市场供需关系进行分

析，了解国产替代相关进程，并对产业链及相关公司进行梳理，希望帮助大家更多了解算力芯片行业发

展情况。

一、算力芯片发展驱动因素 .................................................................1

二、我国算力芯片发展概述 .................................................................4

三、算力芯片产业链 .......................................................................8

四、算力芯片制造及市场分析 .............................................................. 13

五、算力芯片竞争格局及国产替代 .......................................................... 16

六、算力芯片国产替代进展 ................................................................ 18

七、算力芯片国内相关公司 ................................................................ 24

八、参考研报 ........................................................................... 28

一、算力芯片发展驱动因素

1.人工智能取得突破性进展，多模态大模型涌现

十年前，世界上最好的人工智能系统也无法以人类的水平对图像中的物体进行分类。如今，人工智能已

在多项基准测试中实现了超越人类能力的性能水平。据斯坦福大学在相关资料中统计，人工智能分别在

2015、2017、2020、2021 年在图像分类、基本阅读理解、视觉推理和自然语言推理任务中超越人类表

现。2023 年，人工智能聊天机器人 ChatGPT、AI 编程工具 GitHub CoPilot 和图像生成系统 Stable

Diffusion 等生成式人工智能应用和工具产品涌现，为文本创建、图像生成、代码生成以及研发流程等工

作带来全新的智能体验。2025 年8月，ChatGPT-5 在数学、实际程序设计、多模态理解和健康领域的

基准测试中全面刷新最高记录，并在 GPQA 中取得 88.4%的高分，创下 SOTA 新纪录。

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2.大语言模型进化遵循 Scaling law 法则，能力提升依赖于海量算力供给

大语言模型的性能遵循 Scaling Law 法则。即在固定的模型架构下，模型的最终性能主要与计算量、模

型参数量和训练数据量相关。当保持其中两个因素不变时，提升第三个因素，模型的测试损失会以可预

测的幂律形式下降。据 OpenAI 等机构研究，训练阶段的 Scaling Law 已得到充分验证；同时，模型在

各类下游推理任务上表现出的能力，也展现出类似的缩放规律。未来，随着 AI 大模型向多模态、强推

理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，并加速 AI 应用的广

泛落地。

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3.GPU 为当前主流算力芯片

算力芯片是专门为 AI 应用设计的处理器，具备并行计算能力和针对神经网络的优化架构，用于快速处

理大规模数据和复杂模型。其核心作用是为 AI 服务器提供算力底层支撑，是“AI 时代的引擎”。

当前共有四种 AI 计算加速芯片技术架构，GPU 为目前大模型训练及推理主力。在技术构架角度，AI 计

算加速芯片可分为 GPU、FPGA（Field Programmable Gate Array，可编程逻辑门阵列）、ASIC

（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）和 NPU（Neural Processing Unit，神经网

络处理器）。在当前阶段，相较于 ASIC 和FPGA，GPU 在通用计算性能、开发友好性上更具优势，也

比处于探索阶段的 NPU 更为成熟。因此，GPU 成为大模型训练和推理领域的主力。未来随着经济社会

进步和 AI 技术的深入发展，更多专业化的 AI 计算加速芯片也会进入市场。

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标签： #算力 #芯片 #产业链

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