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本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合
GPU和AI加速器出货金额2025年预计增至2070亿美元 ， 2030年将达2860亿美元 。
Omdia最新发布的《云与数据中心AI处理器预测报告》显示 ， AI数据中心芯片市场持续快速增长 ， 但已有迹象表明增速开始放缓 。
AI基础设施的蓬勃发展推动预测值大幅上调：2024年GPU和AI加速器出货金额达1230亿美元 ， 2025年预计增至2070亿美元 ， 2030年将达2860亿美元 。 虽然2022至2024年间市场年增长率超过250% ， 但2024至2025年的增速预计将回落至67%左右 。 AI基础设施支出占数据中心总支出的比例预计在2026年达到峰值（届时几乎所有增量支出都将由AI驱动） ， 之后将逐步回落至2030年 。
Omdia高级计算首席分析师Alexander Harrowell表示：“增长的关键驱动力在于AI应用的普及、AI微调技术的日益民主化 ， 以及推理模型的使用——这些模型会产生大量未用于最终输出的令牌 。 另一方面 ， 向小型化专业模型的转变正在降低对AI算力的需求 ， AI模型效率的代际提升也在产生同样效果 ， 包括训练数据集优化、基础模型设计进步以及推理环节的运营优化 。 ”
尽管英伟达仍是主导供应商 ， 但Omdia观察到2025年GPU替代方案正获得市场关注 ， 包括谷歌TPU等定制ASIC芯片 ， 以及华为昇腾系列、Groq和Cerebras等商用ASSP 。 AMD通过2024年对软件的重大投入 ， 其Instinct系列GPU也取得显著进展 。
Yole预测：数据中心处理器市场预计到2030年将达到3720亿美元根据Yole预测 ， 数据中心处理器市场正处于快速扩张阶段 ， 核心驱动力是生成式人工智能应用需求的持续增长 ， 这类应用需要高性能计算支持 。 2024年 ， 全球数据中心处理器市场规模已达1470亿美元 ， 预计到2030年将突破3720亿美元 。
其中 ， GPU与 AI ASIC是生成式人工智能的核心组件 ， 也是市场增长的主要引擎 ， 保持着两位数的增长速度 。 CPU与网络处理器同样是该市场的关键组成部分 ， 目前呈现稳步增长态势 。 FPGA在GPU和AI ASIC主导的人工智能场景下 ， 其市场份额已大幅下滑 ， 预计中期内将维持平稳状态 。 此外 ， 比特币等加密货币市场的快速扩张 ， 推动了加密货币矿场中加密ASIC的强劲增长 ， 这类芯片对验证加密货币交易至关重要 。
英伟达在人工智能领域的竞争中处于领先地位 ， 但谷歌和亚马逊云科技（AWS）正大力押注自研AI ASIC 。 自2022年起 ， 在OpenAI的推动下 ， 生成式人工智能不仅改变了数据中心处理器市场格局 ， 也让英伟达的图形处理器（GPU）大幅受益 。 面对英伟达的主导地位以及人工智能背后的战略价值 ， 谷歌、亚马逊云科技等超大规模科技公司 ， 正与博通、迈威尔、通富微电等企业合作 ， 联合设计自研AI ASIC ， 以实现更高的技术自主性 。
目前市场格局正在发生着三大关键变化 ， 其一是初创企业入局 ， 在行业向 AI ASIC 转型的过程中 ， Groq、Cerebras、Graphcore 等众多初创公司凭借创新技术争夺市场份额 ， 带动了一波并购与融资热潮 。 其二是CPU架构竞争 ， 对性能效率的追求正推动行业向 ARM 架构 CPU 转型 ， 这一趋势冲击了英特尔和AMD长期以来在 x86 架构领域的领导地位 。 其三是跨界玩家进入 ， 拥有散热解决方案和高供电能力优势的加密货币矿场 ， 如今也通过托管高性能GPU ， 正式进军人工智能市场 。
多芯片组架构与先进制程节点正共同塑造生成式人工智能的未来 。 芯片组在GPU、CPU和AI ASIC中发挥着关键作用：一方面能优化生产良率 ， 另一方面可支持采用更先进制程节点、尺寸更大的芯片裸片（dies） 。 2024年 ， 最新CPU已采用3纳米制程 ， 而GPU与AI ASIC仍停留在 4 纳米；不过预计最早2025年 ， 随着AWS Trainium 3 的推出 ， 3 纳米制程的GPU与AI ASIC也将落地 。
生成式 AI的两大核心技术需求 ， 第一是算力持续飙升 ， 为满足AI需求 ， 计算性能自2020年以来已增长8倍 ， 且增速仍在加快 。 英伟达已宣布计划在2027年推出Rubin Ultra ， 其FP4精度推理算力将达到100 PetaFLOPs 。
第二是内存成为关键瓶颈 ， 随着AI模型规模扩大 ， 对低延迟、高带宽内存的需求急剧上升 ， 内存性能已成为影响 AI 应用的核心因素 。 当前 ， HBM是主流选择 ， 英伟达、AMD、谷歌和亚马逊云科技的解决方案均依赖其支撑性能 。 但众多AI ASIC初创公司 ， 如Groq和Graphcore ， 正尝试基于静态随机存取存储器（SRAM）开发处理器 ， 以期进一步提升性能 。
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