今天分享的是：与非网：2025年度国产AI芯片产业白皮书
报告共计：74页
2025年度国产AI芯片产业白皮书核心总结
人工智能已成为全球科技竞争核心，AI芯片作为算力基石，其自主可控对产业发展意义重大，既关乎供应链安全，更是争夺下一代计算主导权的关键。当前国产AI芯片产业正处于从“技术突围”到“生态崛起”的转型阶段，传统架构阵营通过制程优化与集成创新追赶，新兴架构阵营则凭借RISC-V开源生态、存算一体等颠覆性路线探索新方向。
国产AI芯片面临三大核心挑战：架构主导能力不足，尚未成为关键架构定义者或主流架构深度演进者；生态体系存在短板，软件栈、开发工具及模型兼容性差距明显；规模化落地受阻，从实验室性能到工业级可靠性的转化仍有诸多瓶颈。
创新方面，国产AI芯片呈现多元突破路径。在计算架构革新上，x86、Arm、RISC-V、GPU、DSA专用加速器等多路线并行发展，各有侧重。稀疏计算通过硬件原生支持、软硬件协同等实现效率提升与功耗降低，华为、寒武纪等企业均有相关技术布局；FP8技术在保持模型性能的同时优化算力成本，摩尔线程等厂商已实现量产；系统级优化中，Chiplet封装、存算一体、光电融合等技术成为突破“内存墙”“功耗墙”的关键。
产业布局上，国产AI芯片已形成CPU、AI SoC、云端/边缘/车端芯片、GPU等多领域企业矩阵，地域分布集中于上海、北京、广东等地。调研显示，通用并行架构是算力平台优先发展方向，算力密度与软件生态是最需突破的瓶颈，Chiplet技术被视作突破算力瓶颈的关键路径。量产方面，EDA工具链缺失和先进封装产能不足是主要障碍，市场端客户对性能存疑、生态工具链不完善制约商业化进程。
应用场景持续拓展，智算、智驾、机器人、端侧AI成为核心领域。智算产业算力规模高速增长，国产加速卡与集群在性能和扩展性上不断提升；智驾领域舱驾一体趋势显著，高算力与多任务处理能力成为芯片核心需求；机器人领域国产芯片在消费级和中高端市场实现突破，工业协作机器人被视为规模化落地重点场景；端侧AI聚焦能效比与成本平衡，智能汽车、具身智能等场景潜力突出。
未来，国产AI芯片需持续推进架构创新、软件生态建设及产业链协同，通过全栈闭环与开放生态并行发展，在千亿级大模型训练、端侧推理普及等核心竞争焦点上实现突破，推动多场景规模化落地。
以下为报告节选内容
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