AI 芯片是算力核心，2025 年全球 AI 芯片市场规模约 860 亿美元，同比增长 58%；2026 年预计达 1350 亿美元，增速超 55%（IDC，2026）。市场分为训练芯片、推理芯片、端侧 AI 芯片三类：训练芯片以大算力、高带宽为核心，长期由英伟达主导；推理芯片追求能效比与成本优势，国内厂商突破较快；端侧 AI 芯片（手机、PC、IoT）随 AI 应用下沉快速放量。​

国内 AI 芯片产业进展显著：海光信息凭借 DCU 产品深度绑定国内智算中心，2025 年市占率超 15%，性能接近英伟达中低端产品；寒武纪聚焦云端训练与推理，思元 590 支持大模型训练，已进入头部云厂商供应链；摩尔线程、沐曦股份等 GPU 公司主打游戏与通用计算，生态逐步完善。技术路线上，**Chiplet（芯粒）** 成为主流，通过先进封装整合多颗芯片，突破制程限制、降低成本，适配 AI 芯片算力持续提升需求。​

需求端驱动强劲：全球大模型训练竞赛持续，2025 年全球新增 AI 服务器超 200 万台，单机搭载 8–16 颗高端 GPU；推理需求随 AI 应用落地爆发，智能客服、内容生成、工业视觉等场景带动中低端 AI 芯片需求；端侧 AI 渗透率提升，2025 年全球 AI 手机出货量超 8 亿部，AI PC 超 6000 万台，每台设备搭载 1–2 颗专用 AI 芯片（Gartner，2026）。​

挑战与短板同样突出：生态壁垒高，英伟达 CUDA 生态垄断，国内厂商软件适配与优化不足，迁移成本高；高端制程依赖，5nm 及以下先进制程仍受海外管制，国内主要以 7nm 及以上成熟制程为主，性能差距明显；人才缺口大，AI 芯片设计、架构、工具链人才紧缺，制约产业发展速度。​

总体来看，AI 芯片行业处于高景气成长周期，国内厂商在政策、资本、市场三重驱动下加速追赶，短期以中低端推理、端侧芯片为主，长期向高端训练芯片突破。具备技术迭代能力、生态建设投入、客户资源积累的企业有望在激烈竞争中脱颖而出。