一、AI产业链梳理：AI芯片为数据服务提供硬件支持

人工智能（AI）产业链可分为上游（基础层）、中游（技术层）、下游（应用层）三个核心环节，各环节相互依存，形成完整的生态系统。

下游应用层是人工智能技术在各不同场景下的商业化应用，包括医疗、金融、零售、工业等行业类应用，以及智能驾驶、智能穿戴、智能机器人等终端应用。

图表1：AI产业链上游、中游、下游各环节梳理

上游基础层主要包括数据平台和算力支持，数据平台提供数据搜集、加工直到应用的全流程数据服务，算力支持包括AI芯片、数据中心、AI服务器等核心设备，为数据服务提供硬件支持。

中游技术层负责数据的挖掘、学习与智能处理，以软件为主，包括算法模型、AI软件框架以及通用技术三大部分，是连接基础层与应用层的桥梁。

这一层级依托于海量数据的挖掘处理与机器学习建模，来进行各种应用技术的开发，从而解决实践中的具体类别问题。

二、AI芯片目前以GPU为主，其他品类或逐步占据市场

AI芯片目前以GPU为主，多品类各有特点，其他品类或逐步占据市场。AI芯片是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。

AI芯片主要包括GPU、FPGA，以及以TPU、DPU、NPU为代表的ASIC芯片。目前以GPU数量占据主导，未来随着推理需求的提升，以TPU、DPU、NPU为代表的ASIC芯片有望逐步占据主流市场。

图表2：AI芯片的主要分类及特征

三、随着AI市场规模提升带动，AI芯片市场规模持续增长

随着AI市场规模提升带动，主要的基础硬件设施AI芯片规模有望迎来高速增长。2019-2024年，中国AI芯片市场规模从116亿元增长至1412亿元，CAGR达64.84%，AI芯片市场规模持续增长。

图表3：2019-2024年中国AI芯片市场规模及增长情况（亿元，%）

不同场景下AI芯片需求产生差异。根据承担任务不同，AI芯片可分为训练芯片、推理芯片。

训练芯片用于构建神经网络模型，需要高计算性能、低功耗、注重计算能力。推理芯片利用训练好的神经网络模型进行推理预测，比较关注低延时、低功耗，对计算能力要求较低。

图表4：算力芯片应用场景分类

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