当前全球AI算力资源的优化显得尤为重要，从芯片层级到服务器层级，再到整体的云架构层级，服务提供商必须不断加速迭代其算力资源配置体系。

随着AI技术在各行各业的广泛应用，数字金融、自动驾驶等众多应用场景蓬勃发展，对AI芯片的需求量持续攀升，AI芯片市场迎来高速机遇。机构预测2024年中国AI芯片市场的规模预计将攀升至1412亿元。

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算力芯片是AI服务器执行训练与推理任务的核心组件，专为深度学习、机器学习等AI应用设计，具备卓越的计算效率与加速性能。

算力芯片通常内置并行处理能力，并采用针对特定神经网络优化的架构，广泛应用于语音识别、图像分析、自然语言处理等多种AI应用领域。

算力芯片相比传统CPU拥有更多独立处理核心，深度学习与神经网络模型得以通过高度并行计算的方式高效地提升计算任务的执行效率。

算力芯片技术架构大致可划分为GPU、FPGA及ASIC三大类别。

GPU是发展较为完善的通用型AI芯片，FPGA与ASIC则分别针对AI应用的特定需求，提供半定制及全定制的芯片解决方案。

根据IDC的数据报告，2023年我国加速芯片市场迎来了显著增长，市场规模接近140万张。其中GPU卡以强劲的姿态占据了85%的主导地位，而NPU、ASIC及FPGA等非GPU卡类型则共同分享了剩余的15%市场份额。

算力产业链角度来看，上游包括芯片及其关键元器件，中游是服务器与各类网络设备，下游涉及数据中心及云服务提供商。

算力产业链图示：

下游应用市场来看，在汽车算力芯片领域，自动驾驶技术正不断迭代升级。

预计到2025年，将实现L3级别的自动驾驶，目前相关技术已具备实现能力，正处于测试阶段，奥迪A8、广汽新能源-埃安Lx等车型为代表。

从算力层面来看，华为的MDC平台提供了48-400 Tops的算力解决方案。在高端算力方面，目前能实现规模化量产的产品中，英伟达Orin芯片占据一席之地，而华为的产品则为车企及华为自身提供了更多选择。

从供应链角度来看，当前自主可控是关键因素。我国高端芯片产业起步较晚，当前面临着芯片供应紧张的局面，进一步凸显了国产替代的紧迫性。

GPU产业链及主要布局厂商：

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