2025年度国产AI芯片产业白皮书-与非网
与非网发布的《2025年度国产AI芯片产业白皮书》系统梳理了国产AI芯片的发展现状、创新路径、产业格局及核心应用，明确其作为AI产业算力基石的战略意义，同时指出当前面临的多重挑战与突破方向。
国产AI芯片的发展对保障供应链自主可控、争夺下一代计算主导权至关重要，正经历从“技术突围”到“生态崛起”的变革，形成传统架构优化与新兴架构创新双线并行的格局。但产业仍面临三大核心挑战：架构主导能力不足，难以突破技术跟随困境；生态体系存在短板，软件栈、开发工具与模型兼容性滞后；规模化落地受阻，从实验室性能到工业级可靠性的转化存在诸多瓶颈。
创新方向上，国产AI芯片在多架构领域持续发力，x86、Arm、RISC-V、GPU及DSA专用加速器各有侧重，同时聚焦稀疏计算、FP8精度优化、存算一体、Chiplet异构集成等前沿技术突破。墨芯人工智能、华为、寒武纪等企业在稀疏计算领域形成技术积累，摩尔线程等实现FP8算力量产，存算一体技术则通过近存计算与存内计算两条路径推进，有效突破“内存墙”难题。
产业全景呈现多领域协同发展态势，CPU、AI SoC、云端/边缘/车端AI芯片及GPU企业各具特色，地域上集中分布于上海、北京、广东等核心区域。调研显示，通用并行架构成为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技术被视为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。
核心应用场景加速落地，智算领域规模高速增长，2024年智能算力达725.3EFLOPS，华为、摩尔线程等企业的万卡级集群已实现部署；智驾领域舱驾一体趋势显著，地平线、黑芝麻等企业的芯片已批量上车；机器人领域聚焦物理AI革命，国产芯片在消费级和工业级场景实现突破；端侧市场则在智能汽车、具身智能等场景展现巨大潜力。
未来，国产AI芯片需聚焦全栈闭环与开放协同，在智算领域强化自主可控方案，在汽车电子领域突破专用计算架构，在机器人领域优先攻克实时性协同架构，通过技术创新、生态完善与场景深耕，实现从“能用”到“好用”的跨越，推动产业高质量发展。
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