與非網最新發布的《2025年度國產AI芯片產業白皮書》全面剖析了國產AI芯片在技術突破、產業布局和應用落地方面的進展。作為人工智能產業的核心算力支撐，國產AI芯片正通過架構創新與生態建設，逐步打破國際技術壟斷，推動供應鏈自主可控。

當前，國產AI芯片產業呈現“雙軌并行”特征：一方面，傳統架構持續優化，x86、Arm等成熟技術路線加速迭代；另一方面，RISC-V、GPU及DSA專用加速器等新興架構快速崛起。技術突破聚焦稀疏計算、FP8精度優化、存算一體等前沿領域。例如，墨芯人工智能、華為等企業在稀疏計算領域形成技術壁壘，摩爾線程實現FP8算力量產，存算一體技術通過近存計算與存內計算路徑，有效緩解“內存墻”問題。

產業生態方面，國產AI芯片企業形成多領域協同格局。CPU、AI SoC、云端/邊緣/車端芯片及GPU企業各具特色，地域上集中于上海、北京、廣東等創新高地。調研顯示，通用并行架構成為算力平臺主流方向，但算力密度與軟件生態仍是主要瓶頸。Chiplet異構集成技術被視為突破算力限制的關鍵路徑，然而EDA工具鏈缺失和先進封裝產能不足，成為量產環節的核心障礙。

應用場景加速落地，推動產業規模擴張。2024年，智能算力規模達725.3EFLOPS，華為、摩爾線程等企業的萬卡級集群已投入商用。智能駕駛領域，艙駕一體趨勢顯著，地平線、黑芝麻等企業的芯片實現批量裝車；機器人領域，國產芯片在消費級和工業級場景取得突破，聚焦物理AI革命；端側市場方面，智能汽車、具身智能等場景成為新的增長點。

盡管取得進展，產業仍面臨三大挑戰：架構主導能力不足，技術跟隨現象突出；生態體系短板明顯，軟件棧、開發工具與模型兼容性滯后；規模化落地受阻，實驗室性能向工業級可靠性轉化存在瓶頸。未來，國產AI芯片需通過全棧閉環與開放協同策略，在智算、汽車電子、機器人等領域強化自主可控方案，推動產業向“好用”階段跨越。

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