人工智能硬件市场规模 - 按处理器、按内存和存储、按应用、按部署、增长预测（2025 - 2034 年）

AI 硬件市场大小

2024年全球AI硬件市场规模估计为593亿美元. 市场预计将从2025年的668亿美元增长到2034年的2963亿美元,CAGR为18%.

• ChatGPT和DALL_E等应用程序的增长,以先前意料不到的速度增加了对专门的AI硬件的需求. 这些应用和其他类似的应用需要高水平的计算吞吐量,这驱动着对GPU,TPU,Brained AI乃至ASICs的投资. 这进一步刺激了AI芯片,数据中心的销售,以及为满足下一代AI应用的需求而设计的硬件的创建.
• AI正被企业和OEMs在工业级IOT设备,智能手机的边缘使用,甚至在端点隔离落后地区,实现实时决策. 例如,Qualcomm于2023年10月推出了Snapdragon 8 Gen 3平台,该平台具有AI引擎的特点,能够对大型语言模型Llama 2和Whisper进行设备处理,没有云负担.
• 2019年,由于数据中心设施和学术工作需要GPU,AI硬件部门正在兴起. NVIDIA的数据中心部分包括特斯拉V100等AI GPU,2019年创收29.8亿美元,而2018年为19.3亿美元。
• COVID-19大流行病表明,由于AI集成加速和云层迁移,企业基础设施战略发生了一体化转变。 这导致对数据中心和边缘环境的需求迅速变化,从而增加了对内存和优化AI的芯片的需求。 由于超规模参与者的投资和生态系统合作的扩大,到2024年几乎所有的硬件部署都已准备好AI.
• 人工智能的使用正与制药部门一道改变诊断、成像和基因组学等领域。 这些地区需要高水平的处理和存储的精密硬件. 例如,在2025年3月,Subtle Medical将使用NVIDIA最新的GPU和DGX系统进行GenAI技术,大大改进了医疗成像。 目前,他们的超低剂量核磁共振,CT和PET扫描使辐射照射率减少了75%,扫描速度提高了5倍,并增强了损伤可见度.
• 北美领先AI硬件市场,开放AI和微软都宣布了美国校园的多阶段AI超级计算项目,计划分三个阶段完成. 第三阶段正在运行,计划到2028年“星门”将建造1 000亿美元。 包括微软资助的数据中心, NVIDIA GB200“Blackwell”AI芯片安装起来, 用于LLM训练,
• 亚太是增长最快的区域,受AI国家政策方案,自给自足半导体方案,以及不断增长的边缘计算要求的驱动,中国,印度,韩国正在投资设计和生产AI芯片. 例如,印度于2024年批准了印度AI任务,在五年内将印度用于半导体基础设施和增强国家数字经济雄心的开支增加了约12.4亿美元。

AI 硬件市场趋势

• 从通用GPU向NPU和Asics的转变是为特定功能设计的,如NLP,图像识别,以及培训,正在重新定义AI硬件战术. 这一趋势始于2021年的Google的TPU,亚马逊的Trainium/Inferentia和苹果的神经引擎,都以需要高性能,节能和供应商弹性替代品为动力. 它可以更好地整合软件和硬件,增强系统安全. 大部分工业技术领导者预计到2026年将转向专有硅生态系统,使其成为行业标准.
• 实现硅独立的努力,公司开始面临开发障碍和可扩展性问题,这些问题现在使定制AI加速器设计的复杂性更加明显。 2025年6月,微软将定制的“Maia”AI芯片的生产推迟了6个月,就证明了这一点。 这一趋势始于2023年末,因为超标的目的是减少对NVIDIA的依赖。 尽管在设计方面面临挫折,但这一举措预计到2027年将可实现芯片供应链多样化和整个云层和边缘的特定任务处理。
• 现有的和日益增长的对更小的电路的需求,如节能芯片,可以处理所收集的数据,具有实时决策能力. 这种需要得到了Qualcomm、NVIDIA和英特尔的支持。 此外,自主车辆、无人驾驶飞机和工业IOT应用在2022年初为其提供了燃料。 诸如边际数据处理等任务可以改善隐私,降低耐久性,对保健和制造业等部门至关重要。 因此,随着边缘基础设施在低带宽环境下的扩展,这一趋势在2026年将逐步加快新兴市场的步伐。
• AI硬件中高带宽存储器(HBM)的集成正在逐渐成为处理大规模AI模型培训和推论的关键. 这一趋势始于2022年中,作为SK Hynix,三星,Micron等芯片制造者加速了HBM3和下一代内存架构的开发,以支持GPU和AI加速器. 受基因AI和LLMs的内存密集要求的驱动,这一趋势可以提升处理速度,减少瓶颈,支持平行主义. 预计到2025年,它将成为主流,为高级人工智能工作量提供动力,跨越云层、高浓度和边缘数据中心。

AI 硬件市场分析

基于处理器,AI硬件市场被分割成图形处理单元,中央处理单元,拉伸处理单元,应用程序专用集成电路,场可编程门阵列,神经处理单元. 那个 图形处理单元 2024年部分市场份额约为39%,预计2025年至2034年CAGR将增长18%以上。

• AI技术的进步,特别是AI驱动的自动化系统的进步,是广泛的,并且越来越受欢迎. 由于其在平行处理,计算,内存带宽,以及大规模模型的培训和推论方面无与伦比的优势,GPU比行业领先;它们在企业和研究部门都主导人工智能云硬件市场.
• 神经处理装置在超过19%的CAGR中正在增长,因为需要大量安装人工智能和节能推导过程是推动这一变化的主要因素。 目前,由于一体化的复杂性和供应商特有的结构,采纳工作受到限制。 如果当代AI硬件平台越来越多地将NPU与CPU和GPU集成,用于边缘设备的实时AI执行,移动,汽车,以及IOT生态系统都受益于低纬度,节能的应用,不需要云资源.
• AI驱动的应用在企业中的兴起,更注重实时优化GPU效率. 这导致创建了用于在边缘服务器、自主系统和智能设备内部署的推论优化GPU,其特点是尺寸和功耗减少。
• 例如,在2024年3月,NVIDIA发布了L4 GPU,Google Cloud现已将其整合到它的Vertex AI中. NVIDIA于2024年3月发布了L4,声称它能够执行视频和AI推断工作量120×优于边缘CPU和边缘AI推断的模拟. 向专门为实时AI推断而编程的GPU的日益转变达到了一个新的高度.
• AI硬件的总市场价值约为68%,包括了应用特定集成电路(ASICs),神经处理单元(NPU),以及显示中度集中的图形处理单元(GPU). 这些部分加强了大型语言模型培训的执行以及对边缘设备的实时推断,在以性能为中心的情况下,在淘汰过时的架构的同时,超过了通用CPU。

基于内存和存储,AI硬件市场被分割成高带宽内存,AI-优化dram,非挥发性内存,新兴内存技术. 高带宽内存区段在2024年占有47%的市场份额,预计该区段在2025年至2034年CAGR增长超过19%.

• 在高级AI工作量中,对并行数据处理的需求量巨大,且耐久性最小,这继续增加了对硬件带宽内存(HBM)的需求. 考虑到大型语言模型和基因AI的使用案例日益增多,HBM在培训和推论方面都以必要的速度和能力要求提供帮助。
• 有一些带有HBM的AI模型具有对存储数据进行近瞬间检索的能力,可以提高实时系统无滞后状态的响应能力. 这极大地影响了企业基础设施的采用。
• 例如,在2025年7月,Micron将推出高12层的HBM4 36 GB芯片,瞄准AI数据中心. 高级AI加速器中HBM执行的新层次. 新的HBM变体旨在解决高级AI工作量的带宽限制内存瓶颈.
• AI-Optimized DRAM在CAGR扩展了18%以上,由于它有能力在培训过程中快速交换数据,因此它的采用预计将大大增加。 三星和SK Hynix等产业领袖向AI加速器和GPU提供先进的低超时速和高速DRAM,进一步支撑这个市场.
• 非挥发 记忆在15%的CAGR增长,因为他们有能力保留数据而无电. 例如,Micron和Intel正寻求在这一领域取得突破,认为NVM对于AI推论和数据驱动AI系统中的实时决定以及受权力限制环境中的实时决策所需的持续存储至关重要。

基于应用,AI硬件市场分为数据中心和云计算,汽车和运输,保健和生命科学,消费电子,工业和制造,金融服务和电信. 由于对大规模AI模型培训、高性能计算以及支持基因AI工作量的可扩展基础设施的需求不断上升,数据中心和云计算部分预计将增长。

• 数据中心和云计算部分主导人工智能硬件市场,组织根据具体工作量建设新的数据中心。 这些专用的AI设施包括GPU,TPU,以及专有的AI加速器. 微软、亚马逊、Google等产业领袖正划拨大量资金,指导新的基础设施建设,以适应AI驱动的大规模、报复性的工作量。
• 例如,在2025年6月,亚马逊项目用第二代Trainium 2 芯片,将1000亿美元投资投入专门建造的AI数据中心集群。 它寻求支持对Anthropic等客户的大型语言模型培训,并具有数十万个标语AI处理器的特色,这些处理器将后续步骤推向垂直集成的基础设施超标,并进一步优化AI.
• 将人权纳入 先进驾驶员援助系统, (中文). 自动车辆而实时感应聚变正在将汽车和运输行业AI在推进AI技术上转化为汽车制造商,占AI硬件市场份额的约16%.
• 智能手机、智能扬声器以及增强/虚拟现实耳机的激增, 都强调在线智能的重要性。 NPU和AI中心处理器的能力正在使实时成像,翻译,个性化成为可行. 随着边缘AI越来越普遍,消费电子产品部门仍然是微型和节能AI处理器积极商业化的温床.
• 这些组织从事制造和工业活动,应用AI技术进行预测维护、机器人自动化以及质量控制。 基于AI的视觉系统加上边缘推论装置,正在优化生产率,将商店地板的停机时间降到最低。 增长的动力是采用智能工厂,工业4.0,以及对为恶劣的工业环境而建造的实时崎岖的AI硬件的需求日益增加.

基于部署,AI硬件市场被分割成基于云的AI硬件和基于premises ai的基础设施. 基于云的AI硬件部分由于能够提供灵活,安全和具有成本效益的AI基础设施,预计将会增加.

• 基于云的AI硬件部分支配人工智能(AI)硬件市场. 集成Googles TPU,AWS Trainium逻辑和Microsoft Athena等AI芯片,使得AI增强大规模培训的能力. 由于多年来建立了简化的程序,AI计算法的提供越来越具有成本效益和速度。
• 例如,在2024年5月,Google Cloud的TPU v5e被确定为可扩展GenAI工作量的唯一提供者,并且正在协助企业客户节省50%的培训费用。
• 据预测,到2024年,云层中的基础设施将足以应付Chat GPT、Bard和Claude等超高级人工智能生成工具所需的巨大工作量。 企业可以减少基础设施方面的开支,利用精密、可扩展的软件和使用精密的基因AI。
• 例如,2025年3月,AWS最近发布了带有NVIDIA L40S GPU的G6e EC2实例. 这些课程旨在在当地部署LLM和云制作LLM生成的图像、音频和视频内容。 此类有限责任公司是为基因人工智能应用量身定制的,显示了云部门打算向更定制的基础设施过渡的方向,以支持人工智能技术的持续进步。
• On-promess AI基础设施贡献了AI硬件市场份额的32%左右,CAGR约为15%. 这种趋势对管理关键数据的企业特别有用,因为关键数据需要低纬度处理。 它能够对医疗保健、国防和金融等行业的人工智能工作量进行更多的控制以及数据隐私和定制。 它还加强了混合人工智能系统,并有可能在利用边缘和私人云基础设施的同时扩大。

美国主导了北美的AI硬件市场,市场份额约为91%,2024年创收198亿美元.

• 由于创新、供应链和基础设施方面无与伦比的优势,美国保持了AI硬件市场的相当大一部分,进一步使美国在AI基础技术上发挥领导作用。
• NVIDIA,AMD,英特尔和Qualcomm等美国主要公司是AI硬件的主要制造商. 他们拥有该行业GPU,AI加速器和定制芯片的市场份额。 美国公司继续在2024年推出高级处理器,用于培训大型语言模型和实时推论.
• 加拿大正在AI硬件市场上增长,由于国家AI政策、政府赞助的研发方案以及大学和产业的积极合作,CAGR为22%。 卫生保健和能源部门与大赦国际有关,需要以数据隐私为重点的硬件,这种硬件耗电量低。 由于泛加拿大AI战略等举措,加拿大也日益成为AI的基础设施增长中心.
• 2024年美国医保,金融,零售,汽车,制造业的AI收养激增. 这给数据分析、自动化和计算带来了新的挑战。
• 例如,2025年1月,NVIDIA与GE保健公司合作,于2025年1月部署由Blackwell GPU驱动的AI成像系统,加强诊断,同时降低成本,表明关键的计算如何驱动关键部门的先进需求。

欧洲的AI硬件市场预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• 欧洲拥有AI硬件市场的第三大部分,年增长率为17.2%,这得益于主权AI基础设施、数据本地化和部门AI执行的需要。 欧盟赞助的关于半导体的IPCEI以及Horizon Europe等政策正在带头利用跨多功能生态圈的AI芯片,包括汽车和保健等公共和工业领域。
• 德国的AI半导体硬件工业在欧洲处于领先地位,其驱动力来自德国的工业革命战略4.0,以及政府对AI动力半导体的投资。 除了德国未来基金为AI和半导体技术承付16亿欧元外,其他微处理器分配的开支包括先进的汽车多层微处理器、机器人、工业自动化和其他部门。
• 英国正在成为半导体设计方面新的创新的焦点,其10亿英镑的国家AI战略以及对其他AI研究中心的投资,如布里斯托尔和浴场半导体中心。 英国关注主权计算基础设施以及量子-AI,
• 意大利正在扩大其AI硬件能力,其动力来自欧盟的复苏基金和国家数字过渡计划等举措。 随着对智能制造、汽车和公共管理方面的AI应用的兴趣日益增长,意大利正在越来越多地采用边缘AI装置,并投资于区域半导体研发,以推动国内创新。

中国的AI硬件市场预计将在2025年至2034年取得显著和有希望的增长.

• 2024年亚太地区占AI硬件市场的24%以上,是增长最快的区域,CAGR约为20%. 积极的国家人工智能战略、边缘计算需求的增加以及对半导体自力更生的重大投资推动了增长。
• 由于印度AI任务(2024年)和新的半导体补贴政策,印度将自身战略定位为亚洲的AI硬件中心. 印度现在已经拨出超过12.4亿美元用于其AI基础设施,并假装建造国内芯片设计,促进公私研发联盟,补贴AI在保健、农业和fintech的边缘。
• 越南正在AI硬件领域获得势头,得到了国家数字转换目标和与全球半导体公司的伙伴关系的支持。 对AI研发区和智能城市举措的投资正在加速采用边缘AI芯片,用于公共安全、交通管理和工业IOT,使越南成为AI带动的基础设施快速增长的基地。
• 中国和日本的AI硬件市场有不同的目的. 中国正在推动基础设施和制造AI芯片的投资,日本则强调机器人和边缘AI,用于老年人护理和工业自动化. 两国都重视自主系统和实时分析,需要安全和高性能的AI硬件.
• 印度尼西亚、越南和菲律宾等新兴市场正在推动AI硬件市场的区域增长,其驱动力是智能手机的渗透率不断提高、政府支持的数字化、以及AI在保健、农业和物流方面的优势部署不断增加。 具有能源效率、成本效益和适应低连通性环境的硬件解决方案非常适合解决这些高潜力、服务不足经济体的基础设施缺口。

巴西的AI硬件市场预计将在2025年至2034年出现显著和有希望的增长.

• 拉丁美洲在AI硬件市场以15.6%的CAGR增长,其动力是扩大城市数字化,智能城市项目,以及公共服务和制造业采用AI.
• 巴西正在分配资源,以平衡基础设施与扩大云服务和建造新的数据中心。 由于企业对人工智能计算能力的需求增加,全球和地方战略云体参与者正在圣保罗建立设施。 这些设施需要先进的GPU、TPU和加速器来提供机器学习、分析以及AI-as-service服务。
• 墨西哥和哥伦比亚是拉丁美洲最积极采用AI硬件的国家之一,其驱动力是智能城市项目、工业自动化和公共部门数字化。 哥伦比亚在医疗和后勤方面有所进步,大赦国际得到公私伙伴关系和政府举措的支持,而墨西哥则关注由于靠近美国芯片泡沫而在监视和流动方面新出现的趋势。
• 阿根廷、智利和秘鲁是新站点,将大学在尖端区域农业和基础设施发展倡议下采用人工智能硬件结合起来。 阿根廷的学术能力有助于AI设备的小型化. 智利矿业和可再生能源部门正在整合边缘AI芯片。 秘鲁集中力量为偏远和服务不足地区提供低功率移动第一硬件。

沙特阿拉伯的AI硬件市场预计将在2025年至2034年期间实现显著和有希望的增长。

• MEA地区在2024年占世界AI硬件市场的7%. 这表明海湾国家的国家AI政策、智能城市倡议和 " 智能基础设施 " 项目不断取得进展。 随着AI芯片和来自阿联酋和沙特阿拉伯的超规模数据中心推进MEA AI基础设施市场,非洲一些地区仍然与过时的基础设施作斗争,这些基础设施在更大程度上减缓了AI硬件的采用.
• 阿拉伯联合 阿联酋因其2031年人工智能战略,主权计算机基础设施支出,以及迪拜的智能城市举措,处于MEA区域内AI硬件产业的前列. 阿联酋寻求在保健、能源和公共服务领域采用AI-优化芯片技术,使该国成为本区域先进的AI基础设施和创新的协调中心。
• 尼日利亚、肯尼亚和埃及正出现这一机会,因为它们在企业环境的支持下,根据其国家数字议程开发AI硬件。 此外,这些国家的利益还包括低功率边缘装置和本地化的农业、教育和保健计算基础设施。
• 尼日利亚、肯尼亚和埃及在国家数字议程的推动和企业环境的推动下,在建立AI硬件开发时,战略开放正在出现。 此外,这些国家的重点还包括农业、教育和卫生保健领域的低功率边缘装置和地方计算基础设施。
• 例如,在肯尼亚,阿波罗农业利用卫星图像和边缘低功率人工智能技术为小农提供精确的耕作指导,从而通过种植作物和有计划地照顾作物的实时咨询提高作物产量。

AI 硬件市场份额

AI硬件产业的前7家公司是NVIDIA,微软,Qualcomm Technologies,Amazon Web Services(AWS),Intel,Advanced Micro Devices,苹果公司在2024年约占市场的83%.

• NVIDIA是第一个提供GPU的,这在数据中心和边际计算AI培训中至关重要。 它的CUDA平台与DGX系统一起,在机器学习,深层学习,和基因化AI方面起着重要作用. NVIDIA现在也成为AI基础设施和网络软件. NVIDIA拥有近50%的全球AI芯片市场,是全球LLM和AI基础设施的组成部分.
• 微软在AI优化方面投入大量资金,特别是自其云平台Azure推出以来,与NVIDIA GPUs集成,以及像Azure Maia这样的定制AI芯片. 有了Open AI,微软正在为Microsoft 365和通用助理Copproper设计下一代AI功能.
• Qualcomm是用于边缘和移动设备的AI硬件最主要的供应商之一. 它的Snapdragon平台通过神经处理单元将AI纳入智能手机,可穿戴设备,以及汽车技术. Qualcomm AI Engine可以使用AI技术对视觉,语音和预测性任务进行基于设备的推论. 该公司正在进一步开发IOT和机器人的AI解决方案.
• 作为云上的AI基础设施的主要提供者之一,AWS提供自己设计的AI芯片——Trainium和Inferentia,分别用于模型培训和推论. 它们在AWS数据中心被用于支持Sage Maker,Bedrock,以及其他基因化AI任务. AWS还支持NVIDIA和AMD GPU. 为了保持一个基础云AI提供商,AWS正在加强其地位,增加其全球基础设施和硬件提供,以跟上云中AI的需求以及企业和创业企业的创新.
• Intel一直是该行业在计算硬件方面的顶尖角色之一. 它们不仅提供Xeon处理器、Habana Labs Gaudi AI加速器和FPGA等优化的AI产品,而且侧重于医疗、工业自动化和数据中心中的云和边缘AI解决方案。 公司十分重视AI的软件堆栈,以及OpenVINO等开放平台. 随着在神经形态计算和可伸缩的AI芯片方面更加持续的研发,英特尔希望通过为不同部门的推论和培训提供综合解决方案来避免其他竞争.
• AMD为数据中心和AI工作量提供Instinct系列高性能GPU之一. 他们确实有竞争对手,但用他们的MI300和即将发行的MI350芯片,他们将能够压制NVIDIA掌握训练大型模型的能力。 AMD也正在进入全架AI系统,并购买Pensando和Eno semi等公司,以进一步发展AI以及硅光子.
• Apple用内部设计的硅执行AI能力,如嵌入A系列和M系列芯片的神经引擎. 这些设备有利于Face ID,Siri,照片增强以及设备上运行的机器学习算法的功能. 苹果公司通过使用本地AI处理实现高隐私标准和性能.

AI 硬件市场公司

在AI硬件行业运营的主要玩家有:

• 高级微设备( AMD)
• 亚马逊网络服务( AWS)
• 苹果公司
• 谷歌
• IBM (英语).
• 情报
• 微软
• 纳米比亚
• 定性技术
• 三星电子
• AMD推出了一套新的加速器和全架系统,命名为Instinct MI350,专注于数据中心内部的高性能AI计算. NVIDIA还引入了强大的Blackwell GPU架构,揭幕项目GROOT,最新AI个人计算技术. AWS引进了新的芯片,配有Trainium和Inferentia,使得在云集AI模型中可以进行先进的,成本效益高的分级培训和推论.
• 英特尔还发布了新的Gaudi 3 AI芯片和处理器,提高了企业内部AI供电系统的效率. 而Google则发布了自己的Axion CPU,并开发了TPU v5p(Ironwood)以改善内部AI的工作量. 微软发布了AI动力装置,带有azure Maia 100芯片,副驾驶PC嵌入了高功率的NPU,用于流体AI体验.
• Baltra,苹果内部AI的自定义服务器芯片正在开发中,而Qualcomm则发布了Snapdragon X Elite和Cloud AI 100 Ultra处理器,维持每瓦的AI效率的行业基准. IBM在准备北极芯片以超高效的边缘和主机AI计算为目的的同时,还加强了它的Telum II AI处理器.
• 在NVIDIA和AMD的帮助下,三星开始在3nm和4nm的工艺上生产新一代AI GPU,从而可以提高功率级芯片制造效率. 另外,三星正通过设计AI加速器和高带宽内存以进行高效的AI培训来研究一个全高架解决方案,并开发了自己的架构来优化芯片数据流量. 三星现在填补了法布斯合作伙伴和技术贡献者的双重角色,协助AI硬件创新.

AI 硬件工业新闻

• 2025年7月,HNSE亚洲AI硬件战2025已经扩展到日本,与主要零售商合作展示亚洲最大技术市场之一的AI硬件创新. 该方案促进创业企业的国际接触,推动高端消费电子硬件的增长。
• 2025年6月,与iPhone 16系列同时发行,苹果的A18和A18 Pro芯片以35台TOPS的先进神经引擎为特色,与A16 Bionic相比,机器学习性能提升至2×. On-device AI任务如文本汇总,Siri改进,以及图像分析,现在可以在不损害用户隐私的情况下实时进行. 通过将高级的NPU直接嵌入到消费设备中,苹果公司正在响应AI硬件市场在用户互动中对速度和智能的需求,从而使专门AI硬件的整合成为电子行业增长的关键驱动力.
• 2025年6月,Nvidia透露的Blackwell GPU,预计在RTX 50系列中使用,并在GTC 2025中展示,夸耀称其比CPU效率更高50倍. FLOPS的改进、内存带宽和电力消耗都有助于提高能源效率。 这一举动加强了以可持续方式优化大规模AI计算GPU设计的趋势.
• 2025年3月,为了实现与Arm和Graph核心的协同,SoftBank收购了Ampere,这是基于Arm的AI数据中心处理器的最主要的制造商之一. 这次收购进一步加强了SoftBank的AI计算联合体.

AI硬件市场调查报告包含了对该行业的深入报道. 根据2021年至2034年收入(Bn)和数量(单位)的估计数和预测, 用于下列部分。