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全球AI推理芯片行业报告

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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

1. 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

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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：

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CIC灼识丨全球AI推理芯片行业报告

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

全球云端、边缘及端AI推理芯片市场规模，2020年至2030年（预测） （人民币十亿元）


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

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边缘推理：322亿元人民币

中国云端、边缘及端侧AI推理芯片行业规模，2020年至2030年（预测）（人民币十亿元）


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

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CIC灼识|全球AI推理芯片行业报告

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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