与非网最新发布的《2025年度国产AI芯片产业白皮书》全面剖析了国产AI芯片在技术突破、产业布局和应用落地方面的进展。作为人工智能产业的核心算力支撑，国产AI芯片正通过架构创新与生态建设，逐步打破国际技术垄断，推动供应链自主可控。
当前，国产AI芯片产业呈现“双轨并行”特征：一方面，传统架构持续优化，x86、Arm等成熟技术路线加速迭代；另一方面，RISC-V、GPU及DSA专用加速器等新兴架构快速崛起。技术突破聚焦稀疏计算、FP8精度优化、存算一体等前沿领域。例如，墨芯人工智能、华为等企业在稀疏计算领域形成技术壁垒，摩尔线程实现FP8算力量产，存算一体技术通过近存计算与存内计算路径，有效缓解“内存墙”问题。
产业生态方面，国产AI芯片企业形成多领域协同格局。CPU、AI SoC、云端/边缘/车端芯片及GPU企业各具特色，地域上集中于上海、北京、广东等创新高地。调研显示，通用并行架构成为算力平台主流方向，但算力密度与软件生态仍是主要瓶颈。Chiplet异构集成技术被视为突破算力限制的关键路径，然而EDA工具链缺失和先进封装产能不足，成为量产环节的核心障碍。
应用场景加速落地，推动产业规模扩张。2024年，智能算力规模达725.3EFLOPS，华为、摩尔线程等企业的万卡级集群已投入商用。智能驾驶领域，舱驾一体趋势显著，地平线、黑芝麻等企业的芯片实现批量装车；机器人领域，国产芯片在消费级和工业级场景取得突破，聚焦物理AI革命；端侧市场方面，智能汽车、具身智能等场景成为新的增长点。
尽管取得进展，产业仍面临三大挑战：架构主导能力不足，技术跟随现象突出；生态体系短板明显，软件栈、开发工具与模型兼容性滞后；规模化落地受阻，实验室性能向工业级可靠性转化存在瓶颈。未来，国产AI芯片需通过全栈闭环与开放协同策略，在智算、汽车电子、机器人等领域强化自主可控方案，推动产业向“好用”阶段跨越。
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