> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 全球 AI 推理芯片行业总结 ## 核心内容概述 本报告由 CIC 灼识发布，聚焦全球 AI 推理芯片行业的发展现状、核心增长驱动因素及未来趋势。报告指出，AI 芯片行业正从以训练为核心向以推理为核心转变，推理芯片因其高能效、低时延的特性，成为当前和未来 AI 发展的关键支撑。 ## 行业结构与市场规模 ### 1.1 行业定义 AI 推理芯片专为高能效、低时延设计，用于执行 AI 模型的推理任务，支持实时数据处理与快速响应，是实现 AI 应用落地的重要硬件基础。 ### 1.2 行业结构 AI 推理芯片可部署于三种主要场景： - **云端推理芯片**：用于数据中心，处理大规模、高密度、高并发的集中式推理任务，强调高算力、灵活性和可扩展性。 - **边缘推理芯片**：部署于靠近数据源的边缘设备，如服务器、网关或基站，需在高性能与能效之间取得平衡，以满足低时延、数据安全和运行稳定性需求。 - **端侧推理芯片**：直接应用于终端用户设备，如智能手机、智能汽车和智能家居，强调小型化、低功耗和高效处理能力。 ### 1.3 全球市场规模（2024） 2024 年，全球 AI 推理芯片市场规模达到 **6,067 亿元人民币**，其中： - **云端推理**：2,275 亿元人民币 - **边缘推理**：877 亿元人民币 - **端侧推理**：2,916 亿元人民币 ### 1.4 中国市场规模（2024） 2024 年，中国 AI 推理芯片市场规模达到 **1,608 亿元人民币**，其中： - **云端推理**：482 亿元人民币 - **边缘推理**：322 亿元人民币 - **端侧推理**：804 亿元人民币 ## 主要增长驱动因素 ### 2.1 AI 智能设备渗透率提升 全球 AI 智能设备渗透率从 2020 年的不足 1% 增长至 2024 年的 9.4%，预计到 2030 年将超过 44%。这一趋势显著推动了边缘及端侧 AI 推理芯片的需求增长。 ### 2.2 数据量激增与低时延需求 随着智能驾驶、机器人、工业控制等实时应用场景的增加，对毫秒级数据处理的需求日益迫切。传统云端架构受时延与带宽限制，难以满足这些需求，因此边缘推理成为关键。 ### 2.3 数据合规推动本地化处理 全球数据监管法规日益严格，企业为在运营效率与合规性之间取得平衡，倾向于采用本地化数据处理方式，而非依赖云端传输。这进一步推动了边缘及端侧推理芯片的发展。 ## 行业未来展望 ### 2.2 全球预测（2024-2030） 预计到 2030 年，全球 AI 推理芯片市场规模将达到 **30,696 亿元人民币**，年复合增长率（CAGR）为 **31.0%**（2024-2030E）。 ### 2.2 中国预测（2024-2030） 预计到 2030 年，中国 AI 推理芯片市场规模将达到 **11,664 亿元人民币**，年复合增长率为 **39.1%**（2024-2030E）。 ## 关键信息 - AI 推理芯片已成为 AI 行业的核心，尤其在边缘与端侧场景中需求增长迅速。 - 2024 年全球市场规模为 6,067 亿元人民币，其中端侧推理占比最大。 - 中国 AI 推理芯片市场发展迅速，预计 2030 年将增长至 11,664 亿元人民币。 - 驱动行业增长的关键因素包括 AI 设备渗透率提升、低时延需求增加以及数据合规要求。 - 未来 AI 推理芯片将在智能制造、自动驾驶、智慧城市等场景中发挥更大作用。 ## CIC 灼识简介 CIC 灼识是一家专业咨询机构，围绕投融资全生命周期，提供定制化一站式全流程服务。其研究框架整合一手调研与二手资料，确保数据来源可靠、分析严谨。CIC 灼识致力于为企业提供具有说服力的资本市场价值叙事，并协助其对接全球资本。 ## 免责声明 本报告基于截至报告出具日可获取的信息编制，仅作为信息参考，不构成投资建议或推荐。报告内容不承担任何确定性结论或责任。 ## 联系我们 如需了解更多报告内容或咨询 CIC 灼识的专业服务，请访问官方网站或发送邮件至：**marketing@cninsights.com**。