2025年全球及中國異構算力芯片行業市場現狀及趨勢研判：異構算力芯片為突破算力“瓶頸”的重要抓手[圖]

內容概要：異構算力芯片，是結合兩種或多種不同類型處理器或控制器架構的一類芯片。目前常見的計算單元類別包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。異構芯片可以采用CPU（中央處理器）、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）、GPU（圖形處理器）、動態可重構陣列等架構中的兩種或多種，架構之間互相彌補不足，以提升異構芯片的整體性能，并且不會增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受業界關注的異構計算平臺。在上世紀80年代中期之前，基于復雜指令集（CISC）的CPU單核性能增長由技術驅動，平均每3.5年翻一番；從1986年開始，以精簡指令集（RISC）為代表的更先進架構的處理器性能平均每2年翻一番；隨著登納德縮放定律的逐漸失效、阿姆達爾定律的充分挖掘，CPU性能的提升已經越來越難；自2015年之后，CPU性能提升平均每年僅有3%，實現性能翻倍可能需要20年。同時，CPU架構主要面向廣泛的通用計算場景，控制單元、緩存、寄存器等占據大量的硅面積，算力密度低，運算單元少，不適合人工智能領域的高并發密集的向量、張量計算，整體計算效率低。在最前沿的AI深度神經網絡模型訓練領域，所需算力在2012-2018年共6年時間里增長了超過30萬倍；在智能汽車領域，隨著AI大模型的廣泛使用，以及娛樂需求快速增長，自動駕駛（L4/L5階段）多域融合的綜合算力需求預計超過20000TOPS。面對指數級提升的算力需求和密集多樣計算需求，單純依賴CPU一種計算架構已經無法滿足，結合不同架構的異構計算已成為主流計算模式。異構算力芯片成為芯片廠商研發新熱點，各企業持續發力，異構算力芯片發展取得了顯著成就，市場規模不斷擴大。

關鍵詞：異構算力芯片類型、算力芯片市場現狀、異構算力芯片市場現狀、異構算力芯片發展趨勢

一、異構算力芯片行業相關概述

異構算力芯片，是結合兩種或多種不同類型處理器或控制器架構的一類芯片。目前常見的計算單元類別包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。異構芯片可以采用CPU（中央處理器）、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）、GPU（圖形處理器）、動態可重構陣列等架構中的兩種或多種，架構之間互相彌補不足，以提升異構芯片的整體性能，并且不會增加芯片尺寸。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受業界關注的異構計算平臺。

異構算力芯片利用不同類型處理器的獨特優勢，如GPU的并行計算能力和FPGA的定制化硬件設計能力，從而提高計算性能和功率效率。如當CPU和GPU協同工作時，因為 CPU 包含幾個專為串行處理而優化的核心，而 GPU 則由數以千計更小、更節能的核心組成，這些核心專為提供強勁的并行運算性能而設計。程序的串行部分在 CPU 上運行，而并行部分則在 GPU上運行。GPU 已經發展到成熟階段，可輕松執行現實生活中的各種應用程序，而且程序運行速度已遠遠超過使用多核系統時的情形。因此，CPU和GPU的結合剛好可以解決深度學習模型訓練在CPU上耗時長的問題，提升深度學習模型的訓練效率。

相關報告：智研咨詢發布的《2025年中國異構算力芯片行業市場發展態勢及產業需求研判報告》

二、異構算力芯片行業發展背景

隨著我國數字經濟規?？偭康牟粩嗯噬?， 實體經濟、 數字經濟和信息服務的深度融合正加速產業數字化和數字產業化變革。算力作為承載信息數據的重要基礎設施，已成為全社會數字化轉型的重要基石。數據顯示，截至2023年底，我國算力總規模超230EFLOPS，其中智能算力規模達到70EFLOPS，新增算力基礎設施中智能算力占比過半，成為算力增長的新引擎。從數據生產來看，2023年，全國數據生產總量達32.85ZB（澤字節），同比增長22.44%。其中非結構數據爆發式增長，隨著5G、AI技術的快速發展及智能設備的規模應用，內容創作、影像視聽等非結構數據對我國數據總規模增長貢獻較大。隨著人工智能、元宇宙、高性能計算等領域的發展，激發了更多智能數據處理的需求和場景，對新型智能算力的需求激增。

三、異構算力芯片行業發展現狀

計算芯片是芯片最大的細分品類之一，近年來，在半導體產業周期性調整、宏觀經濟發展持續承壓、下游需求低迷等內外因素影響下，芯片行業整體景氣度不佳，2023年全球芯片產業規模同比下滑9.7%，為4284.42億美元。但計算芯片受益于AI火熱發展，需求持續旺盛，產業規模保持增長態勢。數據顯示，2023年全球計算芯片市場規模達1785.89億美元，同比增長1.1%，占全球總芯片規模的42%。預計2024-2025年全球計算芯片產業規模將以10%以上增幅增長，至2025年產業規模將突破2000億美元。

在上世紀80年代中期之前，基于復雜指令集（CISC）的CPU單核性能增長由技術驅動，平均每3.5年翻一番；從1986年開始，以精簡指令集（RISC）為代表的更先進架構的處理器性能平均每2年翻一番；隨著登納德縮放定律的逐漸失效、阿姆達爾定律的充分挖掘，CPU性能的提升已經越來越難；自2015年之后，CPU性能提升平均每年僅有3%，實現性能翻倍可能需要20年。同時，CPU架構主要面向廣泛的通用計算場景，控制單元、緩存、寄存器等占據大量的硅面積，算力密度低，運算單元少，不適合人工智能領域的高并發密集的向量、張量計算，整體計算效率低。在最前沿的AI深度神經網絡模型訓練領域，所需算力在2012-2018年共6年時間里增長了超過30萬倍；在智能汽車領域，隨著AI大模型的廣泛使用，以及娛樂需求快速增長，自動駕駛（L4/L5階段）多域融合的綜合算力需求預計超過20000TOPS。

面對指數級提升的算力需求和密集多樣計算需求，單純依賴CPU一種計算架構已經無法滿足，結合不同架構的異構計算已成為主流計算模式。異構算力芯片成為芯片廠商研發新熱點，各企業持續發力，異構算力芯片發展取得了顯著成就，市場規模不斷擴大。

當前，人工智能領域主要采用CPU+xPU（GPU/FPGA/DSA/ASIC等）的計算架構，高性能計算領域主要采用CPU+GPU的異構計算架構，手機SoC芯片通常采用CPU+GPU+DSP+ISP計算架構，智能便攜設備主要采用CPU+DSP+語音識別技術計算架構。異構計算技術已經成為超級計算機、嵌入式系統、人工智能等領域的主流計算模式，未來 還有望在更多領域得到應用和發展。

四、異構算力芯片行業發展趨勢

未來，異構算力芯片將走向第四階段，超異構并行階段。把眾多的CPU+xPU“有機”集成起來，形成超異構。同時，超異構面臨更高的技術挑戰，不僅僅體現在編程上，也體現在處理引擎的設計和實現上，還體現在整個系統的軟硬件能力整合上，企業需加大研發投入，持續加強技術研發。

以上數據及信息可參考智研咨詢（www.njjkdl.com）發布的《2025年中國異構算力芯片行業市場發展態勢及產業需求研判報告》。智研咨詢是中國領先產業咨詢機構，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業動態。