全球AI推理芯片行业报告_9页_1mb

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

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