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全球AI推理芯片市场爆发 中国增速领跑 边缘端侧成核心增长点

观研天下分析师认为:当下全球AI产业重心正从模型训练转向推理落地,而这也推动推理芯片市场进入爆发增长期。国内凭借AI应用扩容、国产替代加速、产业链成熟三重利好,增速领跑全球。其中云边端推理芯片按场景需求差异化布局,端侧赛道目前已占据市场最大份额。

一、AI芯片行业已从训练为主转向推理为主,带动推理芯片需求大幅增长

根据观研报告网发布的《中国AI推理芯片行业发展深度分析与投资前景研究报告(2026-2033年)》显示,AI计算大致分为两个层面,首先是对模型进行训练(training),整个过程可能耗时数天甚至数周;之后是训练出的模型响应实际请求,做出推理(inference)。训练是一次性、批量化的投入,对单卡峰值算力和集群规模敏感;推理则是持续性、碎片化的运营支出,对时延、并发和单位Token(词元)成本更为敏感。

AI推理芯片则是一种专门用于加速人工智能模型推理(即使用预训练模型进行数据处理和预测)的高性能计算芯片。与用于模型训练的芯片不同,AI推理芯片更注重能效比、低延迟和高吞吐量,以满足实时应用需求。它们广泛应用于数据中心、边缘计算设备和智能终端等领域,为图像识别、语音处理、自然语言处理等AI应用提供强大的计算支持。

当前AI芯片行业正从“以训练为核心”转向“以推理为核心”,推动推理芯片需求爆发式增长。吉卜力风格图像生成等病毒式应用场景的爆发,令OpenAI的GPU资源陷入全面饱和。GPT-4.5因此不得不分阶段发布,初期仅向付费用户开放。同时,Meta等AI头部企业同样面临类似的算力瓶颈。此外,为摆脱对英伟达的依赖,OpenAI自研AI芯片计划2026年量产,还联合微软推进投资规模达5000亿美元的“星际之门”超级数据中心项目。这一系列行业动向表明,AI 推理算力正成为和数据中心、云基础设施、半导体产业同等重要的核心战略支柱。

数据显示,2026 年全球 AI 推理计算需求将达到训练需求的 4-5 倍,年内推理算力租赁价格半年涨幅接近 40%。同年全球AI芯片市场规模预计突破2800亿美元,推理芯片占比超52%,跃居第一大细分市场。根据CIC灼识数据预测,到2030年全球AI推理芯片市场规模将达到30696亿元,2024-2030年期间年复合增长率为31%。

数据显示,2026 年全球 AI 推理计算需求将达到训练需求的 4-5 倍,年内推理算力租赁价格半年涨幅接近 40%。同年全球AI芯片市场规模预计突破2800亿美元,推理芯片占比超52%,跃居第一大细分市场。根据CIC灼识数据预测,到2030年全球AI推理芯片市场规模将达到30696亿元,2024-2030年期间年复合增长率为31%。

数据来源:公开数据,观研天下整理

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数据来源:CIC灼识,观研天下整理

二、多重利好加持,我国成为全球AI推理芯片市场主要增长引擎

从区域来看,中国为全球AI推理芯片市场主要增长引擎。数据显示,2024 年,我国AI推理芯片市场规模达到1608亿元,占全球总市场26.5%。预计到2030年,我国AI推理芯片市场规模将达到11664亿元,2024-2030 年期间年复合增长率为39.1%,高于全球同期增速水平。

从区域来看,中国为全球AI推理芯片市场主要增长引擎。数据显示,2024 年,我国AI推理芯片市场规模达到1608亿元,占全球总市场26.5%。预计到2030年,我国AI推理芯片市场规模将达到11664亿元,2024-2030 年期间年复合增长率为39.1%,高于全球同期增速水平。

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

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观研天下分析,国内AI推理芯片市场的高增长,核心由三大趋势驱动:一是需求端AI原生应用爆发,推理算力需求指数级扩容。数据显示,我国AI服务器出货量由2020年的15.19万台大幅增长至2024年的53.27万台,年均复合增长率达36.85%,并预计到2030年其出货量将达到193.69万台,而2025年数据量突破50泽字节(ZB)大关,达到52.26 ZB,同比增长27.28%。二是供给端海外芯片供应受限,国产替代进程全面提速。如2026年5月底至6月初,美国商务部工业和安全局(BIS)发布最新指导规则,旨在封堵此前允许中国企业通过海外子公司获取先进AI芯片的监管漏洞。三是国内芯片设计、制造、封装及配套软硬件产业链逐步完成技术迭代与产能爬坡,保障国产推理芯片大规模量产与商业化推广。

<strong>观研天下分析,国内</strong><strong>AI</strong><strong>推理芯片市场的高增长,核心由三大趋势驱动:一是需求端</strong><strong>AI</strong><strong>原生应用爆发,推理算力需求指数级扩容。</strong>数据显示,我国AI服务器出货量由2020年的15.19万台大幅增长至2024年的53.27万台,年均复合增长率达36.85%,并预计到2030年其出货量将达到193.69万台,而2025年数据量突破50泽字节(ZB)大关,达到52.26 ZB,同比增长27.28%。<strong>二是供给端海外芯片供应受限,国产替代进程全面提速。</strong>如2026年5月底至6月初,美国商务部工业和安全局(BIS)发布最新指导规则,旨在封堵此前允许中国企业通过海外子公司获取先进AI芯片的监管漏洞。<strong>三是国内芯片设计、制造、封装及配套软硬件产业链逐步完成技术迭代与产能爬坡,保障国产推理芯片大规模量产与商业化推广。</strong>

数据来源:公开数据,观研天下整理

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三、智能化转型浪潮下,边缘端侧AI推理芯片成关键支撑

AI推理芯片可部署于云端、边缘及端侧场景,不同场景需根据差异化需求进行定制化芯片设计:

云端AI推理芯片通常用于数据中心,负责处理大规模、高密度、高并发的集中式推理任务。因此,这类芯片优先考量高算力、广泛适用性、灵活性及可扩展性。

边缘AI推理芯片部署于靠近数据源的边缘服务器、网关或基站,执行实时本地推理,需要在高性能与能效之间做好平衡,以保障低时延、数据安全及运行稳定性。

端侧AI推理芯片直接应用于智能手机、智能汽车及智能家居等终端用户设备,受限于终端的体积与功耗约束,设计上优先满足低功耗、小体积的要求,同时兼顾算力精度与离线运行能力,保障终端AI体验的流畅性与数据隐私安全。

当下,AI技术深度赋能消费电子、工业物联网、智能汽车等下游领域,AI智能终端落地速度大幅超越前期行业预判。数据显示,全球 AI 智能设备渗透率从 2020年不足1%攀升至2024年的9.4%,机构预测2030年这一数据将突破44%。

当下,AI技术深度赋能消费电子、工业物联网、智能汽车等下游领域,AI智能终端落地速度大幅超越前期行业预判。数据显示,全球 AI 智能设备渗透率从 2020年不足1%攀升至2024年的9.4%,机构预测2030年这一数据将突破44%。

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

智能终端的规模化放量,直接带动了边缘端、设备侧的本地AI推理需求大幅增长——各类终端设备对低时延、低功耗本地推理的需求集中释放,仅依托云端的推理方案已无法适配全部应用场景,边缘、端侧AI推理芯片的战略价值因此持续凸显,最终成为这一轮全球智能化转型浪潮中,不可或缺的关键支撑。

智能终端的规模化放量,直接带动了边缘端、设备侧的本地AI推理需求大幅增长——各类终端设备对低时延、低功耗本地推理的需求集中释放,仅依托云端的推理方案已无法适配全部应用场景,边缘、端侧AI推理芯片的战略价值因此持续凸显,最终成为这一轮全球智能化转型浪潮中,不可或缺的关键支撑。

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

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四、端侧AI推理芯片是目前全球AI推理芯片市场中占比最高的主流产品

目前在AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片已占据主流份额。数据显示,2024年在全球AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片市场规模为2916亿元,占比48.1%;在中国AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片市场规模为804亿元,占比50%。

目前在AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片已占据主流份额。数据显示,2024年在全球AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片市场规模为2916亿元,占比48.1%;在中国AI推理芯片市场中,端侧AI推理芯片市场规模为804亿元,占比50%。

数据来源:CIC灼识,观研天下整理

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