AI硬件市场 尺寸和份额 2025-2034

AI硬件市场规模

2024年，全球AI硬件市场规模估计为593亿美元。预计市场规模将从2025年的668亿美元增至2034年的2,963亿美元，复合年增长率（CAGR）为18%。
 

• ChatGPT和DALL·E等应用的增长，使市场对专用AI硬件的需求以此前难以预料的速度攀升。这些应用及类似应用需要强大的计算吞吐能力，推动了对GPU、TPU、Brainded AI乃至ASIC的投资，进一步带动AI芯片和数据中心的销售，并推动开发满足下一代AI应用需求的硬件。
   
• 企业和OEM厂商正将AI应用于边缘侧的工业级物联网设备、智能手机乃至终端设备，以识别延迟环节并支持实时决策。例如，Qualcomm于2023年10月推出Snapdragon 8 Gen 3平台，该平台搭载的AI引擎能够在设备端处理Llama 2和Whisper等大型语言模型，无需依赖云端。
   
• 2019年，随着数据中心设施和学术研究对GPU的需求不断增长，AI硬件行业开始兴起。NVIDIA的数据中心业务（包括Tesla V100等AI GPU）2019年创造了29.8亿美元收入，高于2018年的19.3亿美元。
   
• COVID-19疫情期间，随着AI集成和云迁移加速，企业基础设施战略发生了整体转变。这使数据中心和边缘环境的需求迅速演变，进而增加了对针对AI优化的内存和芯片组的需求。得益于超大规模企业的投资和生态系统合作的拓展，到2024年，几乎所有硬件部署都已具备支持AI的能力。
   
• 人工智能正在改变诊断、成像和基因组学等领域，并对制药行业产生影响。这些领域需要具备强大处理和存储能力的先进硬件。例如，Subtle Medical将于2025年3月利用NVIDIA最新的GPU和DGX系统服务于生成式AI技术，大幅改善医学影像。目前，其超低剂量MRI、CT和PET扫描已将辐射暴露降低75%，扫描速度提高至原来的五倍，并提升了病灶的可见度。
   
• 北美在AI硬件市场处于领先地位。Open AI和Microsoft均宣布在美国园区建设一个分阶段实施的AI超级计算项目，计划分三期完成。第三期正在推进，计划到2028年投入1,000亿美元建设“Stargate”。该合作项目包括由Microsoft资助的数据中心，内置NVIDIA GB200“Blackwell”AI芯片，将用于大型语言模型训练，进一步巩固北美在计算基础设施方面的主导地位和AI区域优势。
   
• 在国家级AI政策计划、自主半导体计划以及不断增长的边缘计算需求推动下，亚太地区是增长最快的地区。中国、印度和韩国正在投资AI芯片的设计与生产。例如，印度于2024年批准了印度AI使命，未来五年将为半导体基础设施建设投入约12.4亿美元，并推动实现该国发展数字经济的目标。

AI硬件市场趋势

• 从通用 GPU 转向为自然语言处理（NLP）、图像识别和训练等特定功能设计的 NPU 和 ASIC，正在重塑 AI 硬件策略。这一趋势始于 2021 年，当时 Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium/Inferentia 和 Apple 的 Neural Engines 相继推出，旨在满足市场对高性能、高能效且供应商选择灵活的替代方案的需求。这种转变有助于实现软硬件更紧密的集成，从而增强系统安全性。预计到 2026 年，大多数行业科技领军企业将转向专有芯片生态系统，使其成为行业标准。
   
• 在追求芯片自主的过程中，企业开始面临开发延误和规模化难题，定制 AI 加速器设计的复杂性也因此日益凸显。2025 年 6 月，Microsoft 将其定制“Maia”AI 芯片的量产时间推迟了六个月，这正是一个例证。这一趋势始于 2023 年底，当时超大规模云服务商希望降低对 NVIDIA 的依赖。尽管面临设计挫折，这项举措预计到 2027 年将取得实际进展，从而推动芯片供应链多元化，并在云端和边缘端实现面向特定任务的处理。
   
• 市场对更小型电路的需求持续存在并不断增长，例如能够在数据采集地点处理数据、具备实时决策能力的节能芯片。Qualcomm、NVIDIA 和 Intel 均支持这一需求。此外，自动驾驶汽车、无人机和工业物联网应用也在 2022 年初推动了这一需求。边缘数据处理等任务有助于保护隐私、降低延迟，对医疗保健和制造业等领域至关重要。因此，随着边缘基础设施在低带宽环境中不断普及，这一趋势有望于 2026 年在新兴市场加速发展。
   
• 在 AI 硬件中集成高带宽内存（HBM），正成为处理大规模 AI 模型训练和推理的关键。这一趋势始于 mid-2022，当时 SK Hynix、Samsung 和 Micron 等芯片制造商加快开发 HBM3 和下一代内存架构，以支持 GPU 和 AI 加速器。在生成式 AI和大语言模型（LLM）对内存的高需求推动下，这一趋势提升了处理速度、减少了瓶颈，并支持并行处理。预计到 2025 年，这种技术将成为主流，为云端、高性能计算（HPC）和边缘数据中心的高级 AI 工作负载提供支持。
   

AI硬件市场分析

了解关键趋势

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按处理器划分，AI 硬件市场可分为图形处理器、中央处理器、张量处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列和神经处理器。图形处理器细分市场在 2024 年的市场份额约为 39%，预计 2025 年至 2034 年的复合年增长率将超过 18%。
 

• 人工智能技术，尤其是人工智能驱动的自动化系统，发展迅速且日益普及。凭借在并行处理、计算能力、内存带宽以及大规模模型训练和推理方面无可比拟的优势，GPU 不仅是行业领先者，更在企业和研究领域的人工智能云硬件市场占据主导地位。
   
• 神经处理单元正以超过 19% 的复合年增长率（CAGR）增长。设备端人工智能需求激增以及对能效更高的推理流程的需求，是推动这一变化的主要因素。目前，集成复杂性和供应商专有架构限制了其应用。随着当代人工智能硬件平台日益将 NPU 与 CPU 和 GPU 集成，以便在边缘设备上实时执行人工智能任务，移动、汽车和物联网生态系统得以受益于无需云端资源、低延迟且能效高的应用。
   
• 随着企业中的人工智能驱动型应用不断兴起，业界愈发重视实时优化 GPU 效率。这推动了专为部署于边缘服务器、自动驾驶系统和智能设备而设计的推理优化型 GPU 的开发，其尺寸更小、功耗更低。
   
• 例如，2024 年 3 月，NVIDIA 发布了 L4 GPU，Google Cloud 现已将其集成到 Vertex AI 中。NVIDIA 于 2024 年 3 月发布 L4，并宣称其处理视频和人工智能推理工作负载的性能比边缘 CPU 及边缘人工智能推理同类方案高出 120 倍。专为实时人工智能推理而设计的 GPU 正日益普及，这一趋势已达到新的高度。
   
• 纳入专用集成电路（ASIC）、神经处理单元（NPU）和图形处理器（GPU）后，人工智能硬件市场总价值约为 68%，显示出中度集中。这些细分领域有助于提升大语言模型训练以及边缘设备实时推理的执行能力，在以性能为核心的场景中优于通用型 CPU，同时也逐步淘汰过时架构。
   

按内存和存储划分，人工智能硬件市场分为高带宽内存、人工智能优化型 DRAM、非易失性存储器和新兴存储技术。高带宽内存细分领域在 2024 年占据 47% 的市场份额，预计 2025 年至 2034 年期间将以超过 19% 的复合年增长率增长。
 

• 先进 AI 工作负载对低延迟并行数据处理的巨大需求持续增长，进一步推动了对高带宽内存（HBM）的需求。随着大型语言模型和生成式 AI 的用例不断增加，HBM 有助于满足训练和推理所需的速度与容量要求。
   
• 采用 HBM 的 AI 模型能够近乎即时地检索存储的数据，从而提升实时系统的响应能力，避免延迟。这对企业基础设施的采用产生了重大影响。 
   
• 例如，Micron 将于 2025 年 7 月推出面向 AI 数据中心的 HBM4 36 GB 芯片，高度为 12 层。先进 AI 加速器中 HBM 应用的新集成水平。新型 HBM 旨在解决先进 AI 工作负载中受带宽限制的内存瓶颈。
   
• AI 优化 DRAM 的复合年增长率超过 18%；由于能够在训练过程中实现快速数据交换，其采用率预计将显著提升。Samsung 和 SK Hynix 等行业领先企业为 AI 加速器和 GPU 供应先进的低延迟、高速 DRAM，进一步支撑了这一市场。
   
• 非易失性存储器的复合年增长率为 15%，这得益于其断电后仍能保留数据的能力。例如，Micron 和 Intel 正在这一领域寻求突破，并将 NVM 视为 AI 推理所需持久化存储的关键，同时也认为它对数据驱动型 AI 系统在受功耗限制的环境中进行实时决策至关重要。
   

按应用划分，AI 硬件市场分为数据中心和云计算、汽车和交通运输、医疗保健和生命科学、消费电子、工业和制造业、金融服务以及电信。数据中心和云计算细分市场预计将实现增长，驱动因素包括对大规模 AI 模型训练、高性能计算以及可支持生成式 AI 工作负载的可扩展基础设施日益增长的需求。
 

• 数据中心和云计算细分市场在人工智能硬件市场中占据主导地位，各组织正在建设针对特定工作负载的新数据中心。这些专用人工智能设施配备了 GPU、TPU 和专有人工智能加速器。微软、亚马逊、谷歌及其他行业领先企业投入大量资金，推动新的基础设施建设，以满足大规模、高需求的人工智能工作负载。
   
• 例如，2025年6月，亚马逊凭借第二代 Trainium 2 芯片推出的 project rainier 项目，标志着其将投资 1,000 亿美元建设专用人工智能数据中心集群。该项目旨在支持 Anthropic 等客户训练大型语言模型，并配备数十万颗定制人工智能处理器，推动其进一步迈向超大规模垂直整合基础设施，并进一步优化人工智能性能。
   
• 高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶汽车的集成以及实时传感器融合，正在推动汽车和交通运输行业转型，促使汽车制造商采用人工智能技术，并占人工智能硬件市场份额的约 16%。
   
• 消费电子领域的人工智能硬件应用正迅速增长，复合年增长率约为 18%。智能手机、智能音箱以及增强现实/虚拟现实头显的普及，凸显了设备端智能的重要性。神经网络处理器（NPU）和以人工智能为核心的处理器，让实时成像、翻译和个性化服务成为可能。随着边缘人工智能日益普及，消费电子领域仍是小型化、节能型人工智能处理器加速商业化的重要阵地。
   
• 从事制造和工业活动的组织正在应用人工智能技术，以开展预测性维护、机器人自动化和质量控制。基于人工智能的视觉系统与边缘推理设备相结合，可提升生产车间的生产效率并减少停机时间。智能工厂和工业 4.0 的普及，以及对能够适应严苛工业环境的实时、坚固型人工智能硬件需求的不断增长，推动了这一领域的发展。
   

按部署方式划分，人工智能硬件市场分为云端人工智能硬件和本地部署人工智能基础设施。云端人工智能硬件细分市场预计将实现增长，这得益于其能够提供灵活、安全且经济高效的人工智能基础设施。
 

• 基于云的 AI 硬件细分市场在人工智能（AI）硬件市场中占据主导地位。Google 的 TPU、AWS Trainium 逻辑芯片和 Microsoft Athena 等 AI 芯片的集成，使 AI 能够支持大规模训练。得益于多年来逐步完善的流程，AI 算力的提供正变得越来越经济高效、快捷。
   
• 例如，2024 年 5 月，Google Cloud 的 TPU v5e 被认定为唯一能够为生成式 AI（GenAI）工作负载提供可扩展支持的方案，帮助企业客户节省 50% 的训练成本。
   
• 预计到 2024 年，云基础设施将发展到足以处理 Chat GPT、Bard 和 Claude 等高效 AI 生成工具所需的海量工作负载。借助复杂且可扩展的软件以及利用云端资源的先进生成式 AI，企业将能够减少基础设施支出。
   
• 例如，2025 年 3 月，AWS 最近发布了搭载 NVIDIA L40S GPU 的 G6e EC2 实例，旨在支持 LLM 的本地部署，以及在云端生成由 LLM 创建的图像、音频和视频内容。这类 LLM 针对生成式 AI 应用进行了定制，展现了云计算行业的发展方向：转向更具定制性的基础设施，以支持人工智能技术的持续进步。
   
• 本地部署的 AI 基础设施约占 AI 硬件市场份额的 32%，复合年增长率约为 15%。对于管理需要低延迟处理的关键数据的企业而言，这一趋势尤其有用。它使医疗、国防和金融等行业能够更好地控制 AI 工作负载，并提升数据隐私保护水平和定制能力。这也进一步推动了混合 AI 系统的发展，且随着边缘基础设施和私有云基础设施的应用增加，本地部署的 AI 基础设施也可能同步扩展。
   

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2024 年，美国在北美 AI 硬件市场中占据主导地位，市场份额约为 91%，营收达到 198 亿美元。

• 美国凭借在创新、供应链和基础设施方面的卓越实力，在 AI 硬件市场中保持了相当大的份额，进一步巩固了其在 AI 基础技术领域的领先地位。
   
• NVIDIA、AMD、Intel 和 Qualcomm 等美国领先企业是 AI 硬件的主要制造商，在行业 GPU、AI 加速器和定制芯片市场占据显著份额。2024 年，美国企业继续推出先进处理器，专为训练大型语言模型和实时推理而设计。
   
• 受国家 AI 政策、政府资助的研发计划以及高校与产业界的积极合作推动，加拿大 AI 硬件市场以 22% 的复合年增长率增长。医疗保健和能源行业关注边缘 AI，并需要注重数据隐私、功耗较低的硬件。受泛加拿大人工智能战略等举措推动，加拿大也日益成为 AI 基础设施发展的重要枢纽。
   
• 2024 年，美国医疗保健、金融、零售、汽车和制造业的 AI 应用迅速增长，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 healthcare 合作部署由 Blackwell GPU 驱动的 AI 医学影像系统，在提升诊断能力的同时降低成本，表明强大的计算能力如何推动关键行业的先进需求。
   

预计2025年至2034年，欧洲人工智能硬件市场将实现显著且前景可观的增长。
 

• 欧洲在人工智能硬件市场中规模位居第三，年增长率为17.2%。这一增长主要得益于对自主人工智能基础设施、数据本地化以及各行业人工智能应用的需求。欧盟支持的政策，如半导体领域的 IPCEI 和“地平线欧洲”计划，正推动人工智能芯片在多元生态系统中的应用，涵盖公共领域以及汽车和医疗保健等行业。
   
• 在欧洲，德国的人工智能半导体硬件行业处于领先地位，这得益于该国的工业4.0战略，以及政府对人工智能驱动型半导体的投资。除德国未来基金承诺向人工智能和半导体技术投入超过16亿欧元外，其他微处理器相关投资还涵盖先进汽车用多层微处理器、机器人、工业自动化及其他领域。
   
• 英国凭借10亿英镑的国家人工智能战略，以及对布里斯托尔与巴斯半导体中心等其他人工智能研究中心的投资，正成为半导体设计创新的焦点。英国重点发展自主计算基础设施和量子人工智能，推动金融、国防和生命科学领域对高性能处理器和存储芯片的需求。
   
• 在欧盟复苏基金以及“国家数字化转型计划”等举措的推动下，意大利正在增强其人工智能硬件能力。随着智能制造、汽车和公共管理领域对人工智能应用的兴趣日益增长，意大利正加大边缘人工智能设备的应用，并投资区域半导体研发，以促进本土创新。
   

预计2025年至2034年，中国人工智能硬件市场将实现显著且前景可观的增长。
 

• 2024年，亚太地区占人工智能硬件市场的24%以上，是增长最快的地区，复合年增长率约为20%。各国积极推进人工智能战略、边缘计算需求不断增长，以及在半导体自主化方面的大规模投资，推动了这一增长。
   
• 凭借“印度人工智能使命”（2024年）和新的半导体补贴政策，印度正积极将自身打造为亚洲的人工智能硬件中心。印度目前已拨出超过12.4亿美元用于人工智能基础设施，并计划发展本土芯片设计、推动公私合作研发联盟，以及为医疗保健、农业和金融科技领域的边缘人工智能提供补贴。
   
• 在国家数字化转型目标以及与全球半导体企业建立的合作关系支持下，越南在人工智能硬件领域势头渐起。人工智能研发园区和智慧城市项目的投资，正加快边缘人工智能芯片在公共安全、交通管理和工业物联网领域的应用，使越南成为人工智能赋能基础设施快速发展的基地。
   
• 中国和日本的人工智能硬件市场目标各不相同。中国正加大对基础设施和人工智能芯片制造的投资，而日本则侧重于用于老年护理和工业自动化的机器人技术与边缘人工智能。两国都高度重视自主系统和实时分析，因此需要安全、高性能的人工智能硬件。
   
• 印度尼西亚、越南和菲律宾等新兴市场正推动区域人工智能硬件市场增长，这得益于智能手机普及率提高、政府支持的数字化进程，以及医疗保健、农业和物流领域边缘人工智能部署不断增加。在这些潜力巨大但服务不足的经济体中，节能、经济高效且适应低连接环境的硬件解决方案有望弥补基础设施缺口。
   

预计2025年至2034年，巴西人工智能硬件市场将实现显著且可观的增长。
 

• 受城市数字化进程扩展、智慧城市项目以及人工智能在公共服务和制造业中的应用推动，拉丁美洲人工智能硬件市场正以15.6%的复合年增长率增长。
   
• 巴西正投入资源，在基础设施发展与云服务扩张及新建数据中心之间寻求平衡。随着企业对人工智能计算能力的需求日益增长，具有全球影响力的云服务企业和本土云服务企业正在 São Paulo 建设设施。这些设施需要先进的 GPU、TPU 和加速器，以支持机器学习、分析及人工智能即服务。
   
• 在拉丁美洲，墨西哥和哥伦比亚是人工智能硬件应用最活跃的国家之一，智慧城市项目、工业自动化和公共部门数字化是主要推动因素。哥伦比亚医疗保健和物流领域的人工智能发展得益于公私合作伙伴关系和政府举措；墨西哥则因毗邻美国芯片晶圆厂，重点关注监控和移动出行人工智能的新兴趋势。
   
• 阿根廷、智利和秘鲁正成为新的发展据点，在复杂的区域农业和基础设施建设中，大学举措推动了人工智能硬件的应用。阿根廷的学术实力有助于人工智能设备的小型化。智利的采矿和可再生能源行业正集成边缘人工智能芯片。秘鲁则专注于面向偏远及服务不足地区的低功耗、移动优先型硬件。
   

预计2025年至2034年，沙特阿拉伯人工智能硬件市场将实现显著且可观的增长。
 

• 2024年，MEA地区占全球AI硬件市场的7%。这体现了各国AI政策、智慧城市计划以及海湾国家“智能基础设施”项目带来的持续进展。阿联酋和沙特阿拉伯的AI芯片与超大规模数据中心推动着MEA地区AI基础设施市场发展，但非洲部分地区仍受陈旧基础设施制约，AI硬件难以大规模普及。
   
• 凭借《2031年人工智能战略》、主权计算基础设施支出以及迪拜的智慧城市计划，阿联酋在MEA地区AI硬件行业处于领先地位。阿联酋计划在医疗、能源和公共服务领域部署针对AI优化的芯片技术，这将使该国成为该地区尖端AI基础设施与创新的焦点。
   
• 随着尼日利亚、肯尼亚和埃及推进国家数字化议程，并依托创业环境发展AI硬件，这些国家正迎来新的机遇。此外，这些国家还关注低功耗边缘设备，以及面向农业、教育和医疗领域的本地化计算基础设施。
   
• 尼日利亚、肯尼亚和埃及正致力于发展AI硬件，在国家数字化议程的推动和创业环境的助力下，战略机遇不断涌现。此外，这些国家也将重点放在低功耗边缘设备，以及农业、教育和医疗领域的本地化计算基础设施上。
   
• 例如，肯尼亚的 Apollo Agriculture 运用卫星图像和低功耗边缘人工智能技术，为小农户提供精准农业指导，通过实时提供种植建议和作物定期养护计划，提高作物产量。
   

AI硬件市场份额

2024年，AI硬件行业排名前7的公司——NVIDIA、Microsoft、Qualcomm Technologies、Amazon Web Services (AWS)、Intel、Advanced Micro Devices 和 Apple——合计占据约83%的市场份额。
 

• NVIDIA 是首家推出 GPU 的企业，如今 GPU 已成为数据中心和边缘计算领域 AI 训练的关键硬件。其 CUDA 平台与 DGX 系统在机器学习、深度学习和生成式 AI 中发挥着重要作用。NVIDIA 目前也涉足 AI 基础设施和网络软件。凭借全球 AI 芯片市场近 50% 的份额，NVIDIA 已成为全球大型语言模型（LLM）和 AI 基础设施不可或缺的一部分。
   
• Microsoft 大力投资 AI 优化，尤其是自其云平台 Azure 推出以来，不仅整合了 NVIDIA GPU，还开发了 Azure Maia 等定制 AI 芯片。Microsoft 正与 Open AI 合作，为 Microsoft 365 和通用助手 Copilot 规划下一代 AI 功能。
   
• Qualcomm 是边缘设备和移动设备 AI 硬件的主要供应商之一。其 snapdragon 平台通过神经处理单元，将 AI 融入智能手机、可穿戴设备和汽车技术。Qualcomm AI Engine 利用 AI 技术支持设备端推理，应用于视觉、语音和预测任务。该公司还在进一步开发面向物联网和机器人领域的 AI 解决方案。
   
• 作为领先的云端 AI 基础设施提供商之一，AWS 提供自主设计的 Trainium 和 Inferentia AI 芯片，分别用于模型训练和推理。这些芯片应用于 AWS 数据中心，为 Sage Maker、Bedrock 及其他生成式 AI 任务提供支持。AWS 也支持 NVIDIA 和 AMD GPU。为保持其作为基础性云 AI 服务提供商的地位，AWS 正通过扩大其全球基础设施和硬件产品组合来巩固自身优势，以满足云端 AI 需求，并跟上企业和初创公司的创新步伐。
   
• Intel 一直是计算硬件行业的主要参与者之一。该公司不仅提供 Xeon 处理器、Habana Labs Gaudi AI 加速器和 FPGA 等针对 AI 优化的产品，也专注于医疗保健、工业自动化和数据中心领域的云端及边缘 AI 解决方案。该公司高度重视 AI 软件栈以及 Open VINO 等开放平台。通过持续加大对类脑计算和可扩展 AI 芯片的研发投入，Intel 希望在不同领域提供涵盖推理和训练的集成解决方案，以抵御其他竞争对手的挑战。
   
• AMD 提供 Instinct 系列中的一款高性能 GPU，用于数据中心和 AI 工作负载。尽管面临竞争，但凭借 MI300 以及即将发布的 MI350 芯片，AMD 有望削弱 NVIDIA 在大型模型训练领域的主导地位。AMD 还在进军全机架 AI 系统，并收购 Pensando 和 Eno semi 等公司，以进一步开发 AI 和硅光子技术。
   
• Apple 通过自主研发的芯片实现 AI 功能，例如嵌入 A 系列和 M 系列芯片中的 Neural Engine。这些设备支持 Face ID、Siri、照片增强功能，以及在设备上运行的机器学习算法。Apple 通过本地 AI 处理实现较高的隐私保护水平和性能。
   

AI 硬件市场企业

AI 硬件行业的主要企业包括：

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD 推出了名为 Instinct MI350 的新系列加速器和全机架系统，专注于数据中心内的高性能 AI 计算。NVIDIA 也推出了强大的 Blackwell GPU 架构，并公布了名为 Project GROOT 的项目及最新 AI 个人计算技术。AWS 推出了搭载 Trainium 和 Inferentia 的新芯片，可在云端 AI 模型训练和推理中实现先进且具成本效益的扩展。 
   
• Intel 也发布了新款 Gaudi 3 AI 芯片和处理器，提升企业 AI 驱动系统的效率。另一方面，Google 发布了自有的 Axion CPU，并开发了 TPU v5p（Ironwood），以改善内部 AI 工作负载。Microsoft 发布了搭载 Azure Maia 100 芯片的 AI 驱动设备，以及内置高性能 NPU、可带来流畅 AI 体验的 Copilot PC。 
   
• Apple 正在开发定制服务器芯片 Baltra，用于其内部 AI；Qualcomm 则发布了 Snapdragon X Elite 和 Cloud AI 100 Ultra 处理器，继续保持其在每瓦 AI 效率方面的行业标杆地位。IBM 升级了 Telum II AI 处理器，同时筹备推出 North Pole 芯片，旨在实现超高能效的边缘和大型机 AI 计算。
   
• 在 NVIDIA 和 AMD 的助力下，Samsung 开始采用 3nm 和 4nm 工艺生产新一代 AI GPU，从而实现更高能效、可扩展的芯片制造。此外，Samsung 正通过设计 AI 加速器和高带宽内存，打造全栈解决方案，以提升 AI 训练效率，并开发了自有架构来优化芯片上的数据流量。如今，Samsung 兼具晶圆代工合作伙伴和技术贡献者的双重角色，助力 AI 硬件创新。
   

AI 硬件行业新闻

• 2025年7月，HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 已拓展至日本，并与主要零售商合作，展示来自亚洲最大科技市场之一的 AI 硬件创新成果。该项目促进创业企业获得国际曝光，并推动高端消费电子硬件的发展。
   
• 2025年6月，Apple A18 和 A18 Pro 芯片与 iPhone 16 系列一同发布，搭载先进的神经网络引擎，算力达 35 TOPS，机器学习性能较 A16 Bionic 提升至多 2 倍。如今，文本摘要、Siri 功能改进和图像分析等设备端 AI 任务均可实时完成，同时不影响用户隐私。通过将先进 NPU 直接嵌入消费设备，Apple 正回应 AI 硬件市场对用户交互速度和智能化的需求，从而使专用 AI 硬件的应用成为推动电子行业增长的关键因素。
   
• 2025年6月，Nvidia 公布的 Blackwell GPU 预计将用于 RTX 50 系列，并在 GTC 2025 上亮相。据称，其效率最高可达到 CPU 的 50 倍。FLOPS、内存带宽和功耗方面的改进均有助于提升能效。这一举措进一步强化了以可持续方式优化 GPU 设计、满足大规模 AI 计算需求的趋势。
   
• 2025年3月，为与 Arm 和 Graph core 实现协同效应，SoftBank 收购了 Ampere。Ampere 是领先的基于 Arm 的 AI 数据中心处理器制造商之一。此次收购进一步增强了 SoftBank 的 AI 计算业务集团。
   

AI硬件市场研究报告深入涵盖了该行业，提供2021年至2034年收入（十亿美元）和销量（件）的估算与预测，涉及以下细分市场。

市场按处理器划分

• 图形处理器（GPU）
  • 训练
  • 推理
  • 边缘
  • 数据中心
• 中央处理器（CPU）
  • 针对AI优化
  • 支持AI加速的服务器CPU
  • 边缘计算
• 张量处理器（TPU）
  • 云端
  • 边缘
  • 定制设计
• 专用集成电路（ASIC）
  • AI训练
  • AI推理
  • 定制AI

• 现场可编程门阵列（FPGA）
  • 针对AI优化
  • 边缘AI
  • 可重构计算平台
• 神经处理器（NPU）
  • 智能手机
  • 边缘AI
  • 物联网（IoT）

市场按内存与存储划分

• 高带宽内存（HBM）
• 针对AI优化的DRAM
• 非易失性存储器
• 新兴存储技术

市场按应用划分

• 数据中心与云计算 
• 汽车与交通运输
• 医疗保健与生命科学
• 消费电子
• 工业与制造业
• 金融服务
• 电信

市场按部署方式划分

• 基于云端
• 本地部署

以上信息涵盖以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧国家
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 菲律宾
  • 越南
  • 澳大利亚和新西兰（ANZ）
  • 新加坡
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
• 中东和非洲（MEA）
  • 阿联酋
  • 沙特阿拉伯
  • 南非