人工智能硬件市场 尺寸和份额 2025 – 2034

人工智能硬件市场规模

2024年，全球人工智能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 亿美元增长至 2034 年的 2,963 亿美元，年均复合增长率（CAGR）为 18%。
 

• ChatGPT 和 DALL·E 等应用的发展，使专业人工智能硬件的需求以此前未曾预料的速度增长。这些应用以及其他类似应用需要极高的计算吞吐能力，从而推动了对 GPU、TPU、Brainded AI 以及 ASIC 的投资。这进一步刺激了人工智能芯片和数据中心的销售，并推动了专为满足下一代人工智能应用需求而设计的硬件的开发。
   
• 企业和原始设备制造商（OEM）正在工业级物联网设备、智能手机以及终端设备中部署边缘人工智能，以识别延迟环节并实现实时决策。例如，Qualcomm 于 2023 年 10 月推出 Snapdragon 8 Gen 3 平台。该平台搭载的人工智能引擎能够在设备端处理 Llama 2 和 Whisper 等大语言模型，无需云端承担计算负载。
   
• 2019年，由于数据中心设施和学术研究对 GPU 的需求，人工智能硬件行业开始发展。NVIDIA 的数据中心业务部门（包括 Tesla V100 等人工智能 GPU）在 2019 年实现了 29.8 亿美元的收入，而 2018 年为 19.3 亿美元。
   
• 新冠疫情期间，随着人工智能集成和云迁移进程加快，企业基础设施战略发生了整体转变。这导致数据中心和边缘环境的需求快速演变，进而增加了对针对人工智能进行优化的内存和芯片组的需求。到 2024 年，在超大规模企业参与者的投资和生态系统合作扩大的推动下，几乎所有硬件部署均已具备人工智能就绪能力。
   
• 人工智能的应用正在改变诊断、成像和基因组学等领域以及制药行业。这些领域需要具备高水平处理和存储能力的先进硬件。例如，2025 年 3 月，Subtle Medical 将利用 NVIDIA’的最新 GPU 和 DGX 系统支持生成式人工智能（GenAI）技术，从而大幅改善医学成像。目前，该公司的超低剂量 MRI、CT 和 PET 扫描已将辐射暴露量降低 75%，扫描速度提高至原来的五倍，并增强了病灶可见性。
   
• 北美引领人工智能硬件市场。Open AI 和 Microsoft 均宣布在美国园区开展分阶段人工智能超级计算项目，计划分三个阶段完成。第三阶段正在推进，且计划到 2028 年投资 1,000 亿美元建设“Stargate”项目。该合作项目包括由 Microsoft 资助的数据中心，这些数据中心将安装 NVIDIA GB200 “Blackwell”人工智能芯片，用于大语言模型（LLM）训练，进一步巩固北美在计算基础设施和人工智能区域优势方面的主导地位。
   
• 亚太地区是增长最快的区域，主要受人工智能国家政策计划、半导体自主化计划以及不断增长的边缘计算需求推动。中国、印度和韩国正在投资人工智能芯片的设计与生产。例如，印度于 2024 年批准了 India AI Mission，未来五年将增加约 12.4 亿美元支出，用于半导体基础设施建设，并推动该国数字经济发展目标。

人工智能硬件市场趋势

• 从通用 GPU 转向针对自然语言处理（NLP）、图像识别和训练等特定功能设计的 NPU 和 ASIC，正在重新定义人工智能硬件战略。该趋势于 2021 年起步，代表性产品包括 Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium/Inferentia 以及 Apple 的 Neural Engines，其共同动因是需要高性能、高能效且不受供应商限制的替代方案。这种转变有助于实现软件与硬件之间更紧密的集成，从而提升系统安全性。预计到 2026 年，大多数行业科技领导者将转向专有芯片生态系统，使其成为行业标准。
   
• 随着企业尝试实现芯片供应自主化，开发延误和可扩展性问题开始显现，使定制 AI 加速器设计的复杂性更加突出。2025 年 6 月，Microsoft 将其定制“Maia”AI 芯片的量产时间推迟了 6 个月，便是这一问题的典型例证。该趋势始于 2023 年末，当时超大规模云服务商希望降低对 NVIDIA 的依赖。尽管设计工作面临延误，这项举措预计将在 2027 年形成运营规模，从而推动建立更加多元化的芯片供应链，并在云端和边缘侧实现面向特定任务的处理。
   
• 市场对更小型电路的现有需求和持续增长的需求，例如能够在数据采集地处理数据并具备实时决策能力的节能芯片，正在不断扩大。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在 2022 年初进一步推动了该趋势。边缘数据处理等任务能够提升隐私保护水平、降低延迟，并且对医疗保健和制造业等行业至关重要。因此，随着边缘基础设施在低带宽环境中不断普及，预计到 2026 年，该趋势将在新兴市场中加快发展。
   
• 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因素。该趋势始于 2022 年年中，当时 SK Hynix、Samsung 和 Micron 等芯片制造商加快了 HBM3 及下一代内存架构的开发，以支持 GPU 和 AI 加速器。在生成式人工智能和大语言模型（LLM）对内存的高需求推动下，该趋势能够提升处理速度、减少瓶颈并支持并行处理。预计到 2025 年，该技术将成为主流，为云端、高性能计算（HPC）和边缘数据中心的先进 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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按处理器类型划分，AI 硬件市场可细分为图形处理器、中央处理器、张量处理单元、专用集成电路、现场可编程门阵列和神经处理单元。图形处理器细分市场在 2024 年的市场份额约为 39%，预计 2025～2034 年将以超过 18% 的年均复合增长率（CAGR）增长。
 

• AI 技术，尤其是 AI 驱动的自动化系统，正在取得广泛进展并日益普及。凭借在并行处理、计算、内存带宽以及大规模模型训练和推理方面无可比拟的能力，GPU 不仅是行业领导者，还主导着企业和研究领域的人工智能云硬件市场。
   
• 神经处理单元的年均复合增长率（CAGR）超过 19%，主要驱动因素是对设备端人工智能和高能效推理流程的需求激增。当前，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神经处理单元（NPU）与中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）集成，以便在边缘设备上执行实时人工智能任务，移动、汽车和物联网生态系统得以受益于无需云资源的低延迟、高能效应用。
   
• 随着企业中人工智能驱动型应用不断增加，市场越来越重视实时优化图形处理器效率。这推动了面向边缘服务器、自动驾驶系统和智能设备部署的推理优化型图形处理器的开发，此类产品具有尺寸更小、功耗更低等特点。
   
• 例如，2024年3月，NVIDIA 发布了 L4 GPU，Google Cloud 目前已将其集成到 Vertex AI 中。NVIDIA 于 2024年3月发布 L4，并宣称其视频和人工智能推理工作负载性能比边缘 CPU 高 120×，而边缘人工智能推理的同类方案则表现不佳。专门针对实时人工智能推理进行编程的 GPU 日益成为发展趋势，相关转型已达到新的高度。
   
• 在纳入专用集成电路（ASIC）、神经处理单元（NPU）和图形处理单元（GPU）后，AI 硬件市场总价值约占 68%，这些细分领域呈现中等集中度。这些细分领域能够提升大语言模型训练以及边缘设备实时推理的执行效率，在以性能为核心的应用场景中超越通用型中央处理器（CPU），并逐步淘汰过时架构。
   

按内存与存储划分，AI 硬件市场细分为高带宽内存、AI 优化型动态随机存取存储器（DRAM）、非易失性存储器以及新兴存储技术。2024年，高带宽内存细分市场占据 47% 的市场份额，预计 2025年至2034年将以超过 19% 的年均复合增长率增长。
 

• 先进人工智能工作负载对以极低延迟进行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。鉴于大语言模型和生成式人工智能的应用场景不断增加，HBM 有助于满足训练和推理所需的速度与容量要求。
   
• 采用 HBM 的人工智能模型能够近乎即时地检索存储数据，从而提升实时系统的响应能力并避免延迟。这对企业基础设施的采用产生了显著影响。 
   
• 例如，2025年7月，Micron 将推出面向人工智能数据中心的 HBM4 36 GB 芯片，其高度为 12 层。HBM 集成水平的提升推动了其在先进人工智能加速器中的应用。新型 HBM 产品旨在解决先进人工智能工作负载面临的带宽受限型内存瓶颈。
   
• AI 优化型动态随机存取存储器（DRAM）的年均复合增长率超过 18%，预计其采用率将显著提升，因为该产品能够在训练过程中实现快速数据交换。Samsung 和 SK Hynix 等行业领导者为人工智能加速器和 GPU 提供先进的低延迟、高速 DRAM，进一步巩固了这一市场。
   
• 非易失性存储器的年均复合增长率为 15%，原因在于其能够在断电后保留数据。例如，Micron 和 Intel 正在推动该领域的技术突破，将非易失性存储器（NVM）视为数据驱动型人工智能系统进行人工智能推理和实时决策所需持久化存储的关键技术，并用于功率受限环境下的实时决策。
   

按应用领域划分，人工智能硬件市场细分为数据中心与云计算、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、金融服务以及电信。数据中心与云计算细分市场预计将实现增长，这主要得益于对大规模人工智能模型训练、高性能计算以及可扩展基础设施的需求不断增加，以支持生成式人工智能工作负载。
 

• 数据中心与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包括 GPU、TPU 以及专有人工智能加速器。Microsoft、Amazon、Google 及其他行业领先企业投入大量资金，正推动新的基础设施建设，以满足大规模、高要求的人工智能驱动型工作负载。
   
• 例如，2025年6月，凭借第二代 Trainium 2 芯片，Amazon 的 Project Rainier 计划投资 1,000 亿美元建设专用人工智能数据中心集群。该项目旨在为 Anthropic 等客户提供大语言模型训练支持，并配备数十万枚定制人工智能处理器，推动超大规模垂直集成基础设施建设及人工智能进一步优化。
   
• 高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶汽车与实时传感器融合技术的集成，正在重塑汽车与交通运输行业，推动人工智能技术在汽车制造商中的应用，并占据人工智能硬件市场约 16% 的份额。
   
• 随着智能手机、智能音箱以及增强现实／虚拟现实头戴设备的普及，消费电子领域对人工智能硬件的采用正迅速增长，年均复合增长率（CAGR）约为 18%，这凸显了设备端智能的重要性。NPU 和以人工智能为核心的处理器使实时成像、翻译和个性化成为可能。随着边缘人工智能的应用日益普及，消费电子行业仍是小型化、节能型人工智能处理器大规模商业化的重要领域。
   
• 从事制造和工业活动的组织正将人工智能技术应用于预测性维护、机器人自动化和质量控制。人工智能视觉系统与边缘推理设备相结合，能够优化生产效率并减少车间停机时间。智能工厂、工业 4.0 的采用以及对适用于严苛工业环境的实时耐用型人工智能硬件不断增长的需求，正推动该领域发展。
   

按部署方式划分，人工智能硬件市场细分为基于云的人工智能硬件和本地人工智能基础设施。基于云的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。
 

• 基于云的人工智能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 逻辑芯片以及 Microsoft Athena 等人工智能芯片的集成，使大规模人工智能训练成为可能。由于多年来不断完善的流程实现了简化，人工智能算力的供应正变得越来越经济高效且迅速。
   
• 例如，2024年5月，Google Cloud 的 TPU v5e 被确定为唯一能够提供可扩展生成式人工智能工作负载支持的方案，并帮助企业客户节省 50% 的训练成本。
   
• 预计到 2024 年，云基础设施将取得足够发展，以处理 Chat GPT、Bard 和 Claude 等超高效 AI 生成工具所需的海量工作负载。企业将能够借助复杂且可扩展的软件，以及利用云端的先进生成式 AI，降低基础设施支出。
   
• 例如，2025 年 3 月，AWS 最近发布了搭载 NVIDIA L40S GPU 的 G6e EC2 实例。这些实例旨在支持大语言模型（LLM）的本地部署，以及在云端生成由大语言模型生成的图像、音频和视频内容。此类大语言模型专门用于生成式 AI 应用，展现了云计算行业计划调整的发展方向——转向更加定制化的基础设施，以支持人工智能技术的持续进步。
   
• 本地部署式 AI 基础设施约占 AI 硬件市场 32% 的市场份额，年均复合增长率（CAGR）约为 15%。对于管理关键数据且需要低延迟处理的企业而言，这一趋势尤为重要。该基础设施能够提升企业对 AI 工作负载的控制力，同时加强数据隐私保护和定制能力，适用于医疗保健、国防和金融等行业。该趋势还将进一步强化混合式 AI 系统，并可能随着边缘基础设施和私有云基础设施的应用而同步扩大。
   

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2024 年，美国以约 91% 的市场份额主导北美 AI 硬件市场，并实现 198 亿美元收入。

• 美国凭借在创新、供应链和基础设施方面无与伦比的实力，在 AI 硬件市场中保持了较大份额，进一步巩固了该国在 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。这些企业在该行业的 GPU、AI 加速器和定制芯片领域占据了主导市场份额。2024 年，美国企业继续推出面向大语言模型训练和实时推理的先进处理器。
   
• 受国家 AI 政策、政府资助的研究与开发（R&D）项目，以及大学与产业界的积极合作推动，加拿大 AI 硬件市场的年均复合增长率达到 22%。医疗保健和能源行业正关注边缘 AI，同时需要注重数据隐私且功耗较低的硬件。由于泛加拿大人工智能战略等举措，加拿大也日益成为 AI 基础设施增长中心。
   
• 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，由此对数据分析、自动化和计算提出了新的挑战。 
   
• 例如，2025 年 1 月，NVIDIA 与 GE healthcare 合作部署由 Blackwell GPU 驱动的 AI 成像系统，在降低成本的同时提升诊断能力，展示了强大计算能力如何推动关键行业对先进技术的需求。
   

预计 2025 年至 2034 年，欧洲 AI 硬件市场将实现显著且前景良好的增长。
 

• 欧洲占据 AI 硬件市场第三大份额，年增长率为 17.2%，增长动力来自对主权 AI 基础设施、数据本地化和行业 AI 应用的需求。欧盟支持的《半导体领域欧洲共同利益重要项目》（IPCEI）以及“地平线欧洲”等政策，正引领 AI 芯片在多功能生态系统中的应用，覆盖公共领域以及汽车和医疗保健等工业领域。
   
• 德国的人工智能半导体硬件产业在欧洲处于领先地位，这得益于该国围绕第四次工业革命制定的战略，以及政府对人工智能半导体的投资支持。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，其他微处理器支出还涵盖先进汽车多层微处理器、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，以及对布里斯托尔和巴斯半导体枢纽等其他人工智能研究中心的投资，正逐渐成为半导体设计创新的焦点。英国正重点发展自主可控的计算基础设施以及量子人工智能，由此推动金融、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《数字化转型国家计划》等倡议的推动下，意大利正在增强人工智能硬件能力。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不断提升，意大利正加快边缘人工智能设备的应用，并投资于区域半导体研发，以促进国内创新。
   

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良好的增长。
 

• 2024年，亚太地区占人工智能硬件市场的份额超过 24%，并且是增长最快的地区，年均复合增长率（CAGR）约为 20%。各国积极推进国家人工智能战略、边缘计算需求不断增长，以及对半导体自主可控的大规模投资，共同推动了该地区的增长。
   
• 受印度人工智能使命（2024年）和新的半导体补贴政策推动，印度正从战略层面将自身定位为亚洲人工智能硬件中心。印度目前已拨出超过 12.4 亿美元用于人工智能基础设施，并计划建设国内芯片设计能力，推动公私合作研发联盟，以及在医疗保健、农业和金融科技领域补贴边缘人工智能应用。
   
• 在国家数字化转型目标以及与全球半导体企业合作的支持下，越南在人工智能硬件市场中的发展势头不断增强。人工智能研发园区和智慧城市倡议带动公共安全、交通管理和工业物联网领域加快采用边缘人工智能芯片，使越南成为人工智能赋能基础设施增长迅速的基地。
   
• 中国和日本的人工智能硬件市场具有不同的侧重点。中国正在加大基础设施建设和人工智能芯片制造投资，而日本则侧重于机器人以及面向老年护理和工业自动化的边缘人工智能。两国都高度重视自主系统和实时分析，因此需要安全且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人工智能硬件市场的区域增长，这主要得益于智能手机普及率不断提高、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日益增加。在这些潜力较大但服务不足的经济体中，节能、经济高效且能够适应低连接环境的硬件解决方案有望有效弥合基础设施缺口。
   

预计 2025年至2034年，巴西人工智能硬件市场将实现显著且前景良好的增长。
 

• 受城市数字化进程不断扩大、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的年均复合增长率为 15.6%。
   
• 巴西正在投入资源，在基础设施扩张、云服务发展与新数据中心建设之间实现平衡。由于企业对人工智能计算能力的需求不断增加，全球和本地云服务领域的战略性企业正在圣保罗建设设施。这些设施需要采用尖端 GPU、TPU 和加速器，以支持机器学习、分析以及人工智能即服务解决方案。
   
• 在智慧城市项目、工业自动化和公共部门数字化的推动下，墨西哥和哥伦比亚是拉丁美洲人工智能硬件最活跃的采用者之一。哥伦比亚的医疗保健和物流领域人工智能发展得到了公私合作伙伴关系及政府举措的支持，而墨西哥由于毗邻美国芯片制造厂，重点关注监控和移动出行人工智能领域的新兴趋势。
   
• 阿根廷、智利和秘鲁正成为新的落点，在大学推动的先进区域农业和基础设施开发项目带动下，这些国家正在加快人工智能硬件的采用。阿根廷的学术实力有助于推动人工智能设备小型化。智利的采矿和可再生能源行业正在集成边缘人工智能芯片。秘鲁则专注于面向移动设备且低功耗的硬件，以服务偏远及服务不足地区。
   

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前景良好的增长。
 

• 2024 年，中东和非洲（MEA）地区占全球人工智能硬件市场的 7%。这表明，海湾国家的国家级人工智能政策、智慧城市举措和“智能基础设施”项目正持续推动市场发展。来自阿联酋和沙特阿拉伯的人工智能芯片及超大规模数据中心正在推动 MEA 人工智能基础设施市场发展，但非洲部分地区仍受到过时基础设施的制约，导致人工智能硬件难以大规模采用。
   
• 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举措，阿联酋在 MEA 地区人工智能硬件行业中处于领先地位。阿联酋寻求在医疗保健、能源和公共服务领域部署人工智能优化芯片技术，这将使该国成为该地区尖端人工智能基础设施与创新的焦点。
   
• 尼日利亚、肯尼亚和埃及正依托本国数字议程及创业环境，推动人工智能硬件发展，相关市场机遇正在逐步显现。此外，这些国家还关注低功耗边缘设备以及面向农业、教育和医疗保健领域的本地化计算基础设施。
   
• 随着尼日利亚、肯尼亚和埃及建立人工智能硬件开发能力，在国家数字议程的推动及创业氛围的支持下，战略性市场机遇正在逐步显现。此外，这些国家的重点还包括农业、教育和医疗保健领域的低功耗边缘设备与本地化计算基础设施。
   
• 例如，在肯尼亚，Apollo Agriculture 利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，通过提供有关种植及按计划进行作物养护的实时建议，提高作物产量。
   

人工智能硬件市场份额

2024 年，人工智能硬件行业排名前七的企业——NVIDIA、Microsoft、Qualcomm Technologies、Amazon Web Services（AWS）、Intel、Advanced Micro Devices 和 Apple——合计约占市场的 83%。
 

• NVIDIA 是最早提供 GPU 的企业之一，而如今 GPU 已成为数据中心和边缘计算进行人工智能训练的关键。其 CUDA 平台与 DGX 系统一同为机器学习、深度学习和生成式人工智能提供了重要支持。NVIDIA 目前还涉足人工智能基础设施和网络软件。凭借接近 50% 的全球人工智能芯片市场份额，NVIDIA 已成为全球大型语言模型（LLM）和人工智能基础设施不可或缺的一部分。
   
• Microsoft 大力投资于人工智能优化，尤其是在推出集成 NVIDIA GPU 的云平台 Azure 以及 Azure Maia 等定制人工智能芯片之后。通过 Open AI，Microsoft 正在为 Microsoft 365 和 Copilot 这一通用助手规划下一代人工智能功能。
   
• Qualcomm 是边缘设备和移动设备人工智能硬件的主要供应商之一。其 Snapdragon 平台通过神经处理单元，将人工智能应用于智能手机、可穿戴设备和汽车技术。Qualcomm AI Engine 利用人工智能技术，为视觉、语音和预测任务提供设备端推理能力。该公司还在进一步开发面向物联网和机器人技术的人工智能解决方案。
   
• 作为领先的云端人工智能基础设施提供商之一，AWS 提供自主设计的人工智能芯片 Trainium 和 Inferentia，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 及其他生成式人工智能任务提供支持。AWS 还支持 NVIDIA 和 AMD 的 GPU。为继续巩固其基础性云端人工智能提供商的地位，AWS 正通过扩大全球基础设施和硬件产品供应来强化自身地位，以满足云端人工智能需求以及企业和初创企业创新发展的需要。
   
• Intel 一直是计算硬件行业的主要企业之一。该公司不仅提供 Xeon 处理器、Habana Labs Gaudi 人工智能加速器和 FPGA 等经过人工智能优化的产品，还专注于医疗保健、工业自动化和数据中心领域的云端与边缘人工智能解决方案。该公司高度重视人工智能软件栈以及 Open VINO 等开放平台。随着持续加大对类脑计算和可扩展人工智能芯片的研究与开发投入，Intel 希望通过提供面向不同行业、涵盖推理和训练的集成式解决方案，避免在竞争中落后。
   
• AMD 提供 Instinct 系列中的一款面向数据中心和人工智能工作负载的高性能 GPU。尽管 AMD 面临竞争对手，但凭借 MI300 以及即将发布的 MI350 芯片，该公司将能够削弱 NVIDIA 在大型模型训练领域的主导地位。AMD 还在向全机架人工智能系统拓展，并收购 Pensando 和 Eno semi 等企业，以进一步开发人工智能和硅光子技术。
   
• Apple 通过自主研发的芯片实现人工智能功能，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、照片增强以及在设备上运行的机器学习算法。Apple 通过采用本地人工智能处理，实现了较高的隐私保护水平和性能。
   

人工智能硬件市场企业

人工智能硬件行业的主要参与企业包括：

• Advanced Micro Devices (AMD)
• Amazon Web Services (AWS)
• Apple
• Google
• IBM
• Intel
• Microsoft
• NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Samsung Electronics
   
• AMD 已推出名为 Instinct MI350 的新一代加速器和全机架系统，专注于数据中心内的高性能人工智能计算。NVIDIA 还推出了功能强大的 Blackwell GPU 架构，并公布了 Project GROOT，这是其最新的人工智能个人计算技术。AWS 推出了搭载 Trainium 和 Inferentia 的新型芯片，支持云端人工智能模型训练和推理的先进且经济高效的扩展。 
   
• Intel 还发布了新款 Gaudi 3 AI 芯片和处理器，提高了企业内 AI 驱动系统的效率。另一方面，Google 推出了自有 Axion CPU，并开发了 TPU v5p（Ironwood），以提升内部 AI 工作负载的处理能力。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 的 Copilot PC，为流畅的 AI 体验提供支持。 
   
• Baltra 是一款正在开发中的定制服务器芯片，用于 Apple 的内部 AI。Qualcomm 发布了 Snapdragon X Elite 和 Cloud AI 100 Ultra 处理器，保持了业界每瓦 AI 效率基准。IBM 升级了 Telum II AI 处理器，同时准备推出 North Pole 芯片，面向超高能效的边缘和大型机 AI 计算。
   
• 在 NVIDIA 和 AMD 的协助下，Samsung 开始采用 3nm 和 4nm 工艺生产新一代 AI GPU，从而实现更高能效的功耗可扩展芯片制造。此外，Samsung 正通过设计 AI 加速器和高带宽内存，构建全栈式解决方案，以实现高效的 AI 训练，并开发了自有架构，用于优化芯片上的数据流量。Samsung 目前同时扮演晶圆厂合作伙伴和技术贡献者的双重角色，助力 AI 硬件创新。
   

AI 硬件行业动态

• 2025 年 7 月，HNSE Asia AI Hardware Battle 2025 已扩展至日本，并与主要零售商开展合作，在亚洲最大的技术市场之一展示 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 的 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，性能达到 35 TOPS；与 A16 Bionic 相比，机器学习性能最高提升 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，同时不会损害用户隐私。通过将先进 NPU 直接嵌入消费设备，Apple 正在响应 AI 硬件市场对用户交互速度和智能化水平的需求，从而使专用 AI 硬件的集成成为电子行业增长的关键驱动因素。
   
• 2025 年 6 月，Nvidia 发布了 Blackwell GPU，预计将应用于 RTX 50 系列，并在 GTC 2025 上进行展示。该产品宣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共同提升了能源效率。这一举措进一步强化了以可持续方式优化 GPU 设计、用于大规模 AI 计算的发展趋势。
   
• 2025 年 3 月，为实现与 Arm 和 Graph core 的协同效应，SoftBank 收购了 Ampere。Ampere 是 Arm 架构 AI 数据中心处理器的领先制造商之一。此次收购进一步巩固了 SoftBank 的 AI 计算业务版图。
   

AI 硬件市场研究报告深入涵盖该行业，提供 2021 年至 2034 年按收入（十亿美元）和销量（台）统计的估算与预测，涉及以下细分市场。

按处理器划分的市场

• 图形处理器（GPU）
  • 训练
  • 推理
  • 边缘
  • 数据中心
• 中央处理器（CPU）
  • AI 优化
  • 配备 AI 加速功能的服务器 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）
  • AI 优化
  • 边缘 AI
  • 可重构计算平台
• 神经处理单元（NPU）
  • 智能手机
  • 边缘人工智能
  • 物联网

市场，按内存与存储分类

• 高带宽内存（HBM）
• 经人工智能优化的 DRAM
• 非易失性内存
• 新兴内存技术

市场，按应用领域分类

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

市场，按部署方式分类

• 基于云的部署
• 本地部署

上述信息涵盖以下地区和国家：

• 北美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧地区
• 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