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2024年6月2日发(作者：)
45家国产AI芯片厂商调研分析报告
作者：顾正书，AspenCore资深产业分析师
AspenCore声明：感谢安谋科技、合见工软与瀚博半导体在本报告的调研和撰写
过程中提供专业的技术指导、应用案例分析和行业洞察。我们将邀请来自这三家
公司的技术专家参与EE直播间在线讲座：Fabless技术和应用系列-AI芯片的设
计挑战与应用市场分析。
国内外调研机构、行业专业人士和媒体对AI及AI芯片的技术发展趋势和应用场景都已经
做了全面和深入的分析，本报告就不再赘述了。AspenCore分析师团队主要从以下几个方
面对AI芯片产品及国产AI芯片厂商进行深入分析（每个部分单独成篇，请点击浏览相应
内容）。
1.
AI芯片的设计流程和挑战
2.
全球AI芯片Top 10
3.
国产AI芯片Top 10
4.
15家国产边缘/端侧AI芯片厂商及其代表产品
5.
AI芯片价值链
6.
45家国产AI芯片厂商信息汇总
AI芯片的设计流程和挑战
芯片是一个产品，同时也是一个服务于商业客户的行业，AI芯片自然也不例外。一个芯片
从无到有通常需要经过定义、设计、制造和流通几个重要环节，除了制造环节会外包给
Foundry和封测厂之外，一个芯片设计公司需要做好芯片定义、设计（包含芯片、系统和
软件）、寻找客户（渠道建设）几个环节。简单地说，就是要明确：做什么芯片？怎么做
出来？怎么卖出去？无论拥有成熟品牌的大型公司，还是初创公司，同时做好上述三点都
是一个很大的挑战。
那么，在AI芯片的不同阶段（规划、设计、验证、流片、板卡/系统集成、应用方案）分
别面临什么挑战呢？
1. 规划阶段。最大的挑战是如何明确市场定位，规划出最有竞争力的方向。对于AI芯片
设计初创公司来说，在早期阶段就引入战略合作伙伴能更好地理解市场需求，确保开
发的AI芯片符合客户需要。同时，在规划阶段就要软件和硬件协同开发，因为AI芯片
设计在很大程度上是软件定义硬件。如果硬件对软件和应用需求不友好，单纯从性能
指标上看起来可能很好，但却很难实现产品化。
2. 设计及验证阶段。这是整个芯片开发流程中非常核心的部分，也是非常考验工程团队
研发能力的阶段。怎么按计划做出符合规划目标的AI芯片是最大的挑战。
3. 板卡/系统集成。这是产品化的另外一个关键阶段，再好的芯片如果没有一个稳定可靠
的硬件平台，也没有办法交付给客户使用。在保证稳定性及可靠性的前提下，实现最
佳的性能和效率比是最主要的追求目标。面向云端AI的高性能芯片大都以加速卡的形
式集成到服务器中，整体能耗和使用成本也是客户考虑的一个重要指标。
4. 应用方案。这是连接客户与研发团队的桥梁，要确保研发符合客户的使用习惯，让客
户能够以最小的代价导入到其系统设计中。
下面以面向视频处理应用的瀚博半导体为例，来看国内AI芯片初创公司是如何应对这些挑
战的。
从算力高低的角度来看，AI芯片的应用领域依次为数据中心（云）、边缘网关或服务器
（边）、终端设备（端）。瀚博开发的是面向云端AI推理的大芯片，主要面临以下三大挑
战：
1. 随着摩尔定律的放缓，综合利用各种架构优势的异构运算(heterogeneous computing,
DSA架构)成为推动算力增长的新趋势, 但随之而来的是系统架构和软件的复杂性；
2. 算力越高，通常芯片面积就越大，需要堆积的晶体管数量越多, 这对达成最佳PPA（性
能、功耗和面积）带来了额外的挑战；
3. 芯片越大越复杂，开发周期、研发成本和制造成本都随之增高，如何精准地定位一个
有足够大体量的应用市场是AI芯片公司在运营层面的挑战。
据瀚博半导体联合创始人兼CTO张磊介绍，其创始团队在GPU领域拥有非常丰富的经
验，但公司并没有首选做GPU，而是选择通过DSA架构来做面向AI+视频市场的芯片，从
而在PPA和成本上具有明显市场优势。同时，相比于很多公司临时招募组建的研发团队，
瀚博的创始团队有着多年相互配合的默契，以及大芯片研发和量产的管理经验和实战经
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