20260608-灼识投资咨询_上海_-全球AI推理芯片行业报告_9页_1mb

全球 AI 推理芯片行业报告总结

核心内容概述

本报告由 CIC 灼识发布，全面分析了全球 AI 推理芯片行业的现状、发展趋势及市场前景。随着 AI 模型的性能提升和实际应用的拓展，AI 推理芯片逐渐成为行业发展的核心，尤其在边缘和端侧场景中需求快速增长。

行业概览

1.1 行业定义

AI 推理芯片是专为高能效、低时延设计的硬件，用于在 AI 模型部署后进行高效推理计算。随着 AI 技术从训练转向推理，该行业正经历根本性转变。

1.2 行业结构

AI 推理芯片根据部署场景分为三类：

• 云端推理芯片：部署于数据中心，用于处理大规模、高并发的集中式推理任务，注重高算力、广泛适用性、灵活性及可扩展性。
• 边缘推理芯片：部署于边缘服务器、网关或基站，用于实时本地推理，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的需求。
• 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、智能家居等消费电子设备。

1.3 行业规模与增长

• 2024 年全球市场规模：6,067 亿元人民币，其中：

  • 端侧推理：2,916 亿元人民币
  • 云端推理：2,275 亿元人民币
  • 边缘推理：877 亿元人民币

• 2020-2030 年预测增长：

  • 云端推理年复合增长率：31.0%
  • 边缘推理年复合增长率：36.3%
  • 端侧推理年复合增长率：42.2%

• 2024 年中国市场规模：1,608 亿元人民币，其中：

  • 端侧推理：804 亿元人民币
  • 云端推理：482 亿元人民币
  • 边缘推理：322 亿元人民币

核心增长驱动因素

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 2030 年将超过 44%，显著推动边缘和端侧推理芯片需求。

2. 数据量激增与低时延需求
   实时应用场景（如智能驾驶、机器人、工业控制）对毫秒级响应有高要求，传统云端架构难以满足，因此边缘推理成为关键基础设施。

3. 数据合规推动本地化处理
   严格的全球数据监管法规促使企业更倾向于本地化处理数据，而非传输至云端。这使边缘及端侧推理芯片成为满足现代监管要求的必要选择。

未来展望

• 全球 AI 推理芯片市场规模：预计到 2030 年将达 30,696 亿元人民币，年复合增长率 31.0%。
• 中国市场规模：预计到 2030 年将达 11,664 亿元人民币，年复合增长率 39.1%。

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