摘要
训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前，处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此，在AI SoC行业发展初期，训练是行业的核心。然而，随着AI模型（尤其是大语言模型）在性能与实用性上不断提升，市场需求持续拓展，行业如今更聚焦实际落地应用，AI推理芯片的重要性也与日俱增。
目录
1. 行业概览
1.1 行业定义
1.2 行业结构
1.3 行业规模与增长
2. 核心增长驱动因素与发展趋势
2.1 核心驱动因素
2.2 未来展望
1. 行业概览
1.1 行业定义
AI芯片行业正从以训练为核心向以推理为核心的范式发生根本性转变，AI推理芯片的需求正急剧增长。
AI推理芯片专为高能效、低时延设计，可实现近乎即时的处理结果。
1.2 行业结构
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终端用户设备，例如智能手机、智能汽车及智能家居等消费电子设备。
1.3 行业规模与增长
2024年，全球AI推理芯片市场规模达到6,067亿元人民币，细分市场规模如下：
端侧推理：2,916亿元人民币
云端推理：2,275亿元人民币
边缘推理：877亿元人民币
资料来源：CIC灼识、市场参与者访谈、行业出版物、政府统计资料、上市公司公开文件、新闻
2024年，中国AI推理芯片行业规模达到1,608亿元人民币，细分行业规模如下：
端侧推理：804亿元人民币
云端推理：482亿元人民币
边缘推理：322亿元人民币
资料来源：CIC灼识、市场参与者访谈、行业出版物、政府统计资料、上市公司公开文件、新闻
2. 核心增长驱动因素与发展趋势
2.1 核心驱动因素
AI智能设备渗透率提升：全球AI智能设备渗透率从2020年的不足1%增长至2024年的9.4%，预计2030年将超过44%，这将推动边缘及端侧AI推理计算需求大幅增长，让边缘和端侧AI推理芯片成为此次智能化转型的关键支撑。
数据量激增与低时延需求：智能驾驶、机器人、工业控制等实时应用要求毫秒级处理，而传统云端架构受时延与带宽限制，往往难以满足。通过将AI推理芯片直接部署在边缘侧，系统可本地处理数据，实现即时、可靠、协同的响应。因此，边缘推理已成为核心基础设施，推动愈发智能化的设备快速发展。
数据合规推动本地化处理：全球愈发严格的数据监管法规已使数据成为高价值战略资产。为在运营效率与严格合规之间取得平衡，企业越来越多地采用本地化处理，而非云端传输。因此，边缘及端侧AI推理芯片成为关键基础设施，为满足现代监管要求提供所需的安全性与数据闭环处理能力。
2.2 未来展望
预计到2030年，全球AI推理芯片行业规模将达到30,696亿元人民币，2024至2030年预测期内年复合增长率为31.0% (2024-2030E)。
预计到2030年，中国AI推理芯片行业规模将达到11,664亿元人民币，2024至2030年预测期内年复合增长率为39.1% (2024-2030E)。
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