全球人工智能推理芯片行业报告

AI推理芯片行业报告总结

市场概述

AI推理芯片市场正从训练中心模式向推理中心模式转变，市场需求快速增长。AI推理芯片设计注重高能效和低延迟，适用于云、边缘和设备场景，各场景需求差异显著：

• 云推理芯片：部署于数据中心，处理大规模、高密度、高并发的集中式推理任务，强调高计算力、通用性、灵活性和可扩展性。
• 边缘推理芯片：部署于边缘服务器、网关或基站，执行实时本地推理，需平衡性能与功耗，确保低延迟、数据安全和运营稳定性。
• 设备端推理芯片：直接应用于终端设备（如智能手机、智能汽车、智能家居），要求低功耗和小型化。

2024年全球AI推理芯片市场规模达6067亿元，细分领域占比：

• 设备端推理：2916亿元
• 云推理：2275亿元
• 边缘推理：877亿元

中国AI推理芯片市场规模达1608亿元，细分领域占比：

• 设备端推理：804亿元
• 云推理：482亿元
• 边缘推理：322亿元

关键增长驱动因素

1. AI智能设备普及：全球AI智能设备渗透率从2020年的不到1%增长至2024年的9.4%，预计2030年超44%，推动边缘和设备端推理需求。
2. 数据量激增与低延迟需求：智能驾驶、机器人等实时应用需毫秒级处理能力，边缘推理成为关键基础设施。
3. 数据合规驱动本地化处理：全球数据监管趋严，企业倾向本地化处理以平衡效率与合规，边缘和设备端推理芯片需求上升。

未来展望

• 全球市场：预计2030年规模达3.07万亿元，2024-2030年复合年增长率31.0%。
• 中国市场：预计2030年规模达1.17万亿元，2024-2030年复合年增长率39.1%。

研究方法

CIC采用多方法研究框架，结合专家访谈、市场调研和数据分析，确保研究严谨性和可靠性，覆盖金融、人工智能、大数据等多元行业。