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 顶级消费者和主要终端用户

人工智能处理器市场的消费高度集中在拥有雄厚财力构建千兆瓦级数据中心的超大规模企业手中。目前订单量排名前五的消费者包括：微软，其 Copilot 和 OpenAI 集成需要海量计算资源；Meta，正积极构建基础设施以训练其 Llama 开源系列；谷歌（Alphabet），其 Gemini 项目同时使用内部 TPU 和外部 GPU；亚马逊网络服务 (AWS)，为 Anthropic 及其自有 Bedrock 平台提供支持；以及 CoreWeave，一家专注于 GPU 租赁的专业云服务提供商。预计到 2025 年，这五家企业将占据高端人工智能加速器采购量的 60% 以上。

就最终应用场景而言，大型语言模型（LLM）训练仍然是主导领域，占据了最强大芯片的最大份额。然而，推荐系统（如Meta和TikTok所使用的系统）以及企业级检索增强生成（RAG）工作流程正在迅速占据人工智能处理器市场更大的份额。

竞争格局：主要生产商和热门架构

在供应方面，人工智能处理器市场呈现出寡头垄断的格局，技术竞争异常激烈。英伟达凭借其完善的CUDA软件生态系统和卓越的硬件性能，牢牢占据着80%至90%的市场份额，稳居市场领先地位。另一方面，AMD凭借其MI300系列产品，在注重成本的超大规模数据中心中迅速崛起，成为主要的替代选择。此外，英特尔作为第三大芯片供应商，将其Gaudi 3加速器定位为企业集群的经济高效之选。第四大力量并非来自单一公司，而是专用集成电路（ASIC）的集体崛起，这些ASIC主要由谷歌（TPU）和AWS（Trainium/Inferentia）设计，并由博通和Marvell等合作伙伴生产。

目前，主导人工智能处理器市场的是英伟达H100/H200 Hopper系列，它们已成为该市场训练的行业标准。新发布的英伟达Blackwell B200因其强大的推理能力，备受期待，预计将于2025年投入使用。AMD的MI300X广泛用于高内存推理工作负载，而谷歌的Trillium（TPU v6）和AWS Trainium2则是驱动内部云工作负载的最常用定制芯片。

地理热点驱动部署

地理位置在人工智能处理器市场的分布中扮演着至关重要的角色。美国仍然是设计和消费的中心，这主要得益于硅谷的创新生态系统。中国紧随其后，位居第二，但由于出口管制，它不得不依赖国内产品（例如华为昇腾）以及性能受限的芯片。 

然而，沙特阿拉伯和阿联酋已成为强劲的新兴竞争对手，它们利用主权财富基金购买了数万颗高性能芯片，用于构建国有云平台。日本位列第四，其政府的大量补贴推动了国内半导体产业的复兴，以支持机器人和工业人工智能的发展。

2025年订单簿状况

展望2025年，人工智能处理器市场的订单情况呈现出极度稀缺的局面。高端GPU（例如Nvidia H100）的交付周期已稳定在30-40周，但即将推出的Blackwell B200的订单实际上已排满前12个月。SK海力士报告称，其2025年的全部HBM产能已售罄，这意味着实际可生产的加速器数量已达上限。微软和Meta等超大规模数据中心运营商已表示，其2025年的资本支出将保持高位，从而确保订单储备充足。利益相关者应预期，尽管随着制造良率的提高，出货量将会增加，但在可预见的未来，人工智能处理器市场仍将保持卖方市场，其特点是平均售价高企，并且会优先分配给指定的合作伙伴。

细分分析 

高性能计算推动硬件大规模普及

按处理器类型划分，GPU（图形处理器）占据了人工智能处理器市场超过35.42%的份额。这种主导地位源于这些芯片无与伦比的并行处理能力，能够处理训练大型语言模型（LLM）所需的任务。英伟达仅在2024年就出货了约200万颗H100处理器，巩固了其领先地位，为高性能计算构建了庞大的用户基础。市场需求如此旺盛，预计H100处理器将在一年内为英伟达带来超过500亿美元的收入。竞争对手也看到了快速增长，AMD已将其2024年MI300加速器的收入预期上调至50亿美元。人工智能处理器的格局显然由原始计算能力和内存带宽决定。

全球人工智能处理器市场的制造商们正不断突破硅芯片的物理极限，以保持这一发展势头。最新推出的英伟达Blackwell B200 GPU集成了惊人的2080亿个晶体管，远超前几代产品的800亿个晶体管。这些进步使B200能够提供20 petaflops的性能，使其成为下一代模型训练的必备之选。此外，B200的能耗降低了25倍，有效解决了数据中心面临的关键能效问题。随着CoreWeave等公司获得75亿美元的融资，专门用于采购这些关键硬件组件，人工智能处理器市场持续蓬勃发展。

• 仅在 2024 年第二季度，英伟达就出货了约 900 吨 H100 芯片。
• 新款 B200 芯片采用 HBM3e 技术，内存带宽高达 8 TB/s。
• AMD MI300 在 2024 年第二季度营收突破 10 亿美元，验证了强劲的替代产品需求。

设备端推理加速个人计算升级

从应用领域来看，人工智能处理器在消费电子产品中得到广泛应用，占据了最大的市场份额，达到37.46%。为了确保隐私并降低延迟，企业正转向在设备端直接运行推理任务，这推动了该领域的增长。IDC预测，到2024年，制造商将出货约5000万台人工智能PC，这标志着一个重要的更新换代周期的开始。这一增长势头将迅速增强，预计到2025年出货量将达到1.03亿台。芯片供应商正在积极响应；英特尔计划到2024年底出货1500万颗酷睿Ultra芯片，以满足市场对更智能笔记本电脑日益增长的需求。如今，现代人工智能处理器已成为消费硬件的标准组件。

智能手机也是神经网络处理集成的关键战场。三星Galaxy S24系列在2024年第一季度占据了GenAI智能手机市场58%的份额，证明了消费者对设备端智能的渴求。这些高端设备，售价通常超过600美元，占据了该细分市场70%的销量。为了支持Copilot+等高级功能，新一代PC现在至少需要40 TOPS的性能。苹果也紧随其后，其M4芯片的神经网络引擎每秒可执行38万亿次运算。随着人工智能处理器的普及，它正成为现代消费电子产品的标志性特征。

• 2024 年第一季度，具备 GenAI 功能的智能手机占全球手机销量的 6%。
• 英特尔的目标是到 2025 年使 1 亿台计算机具备智能功能。
• 预计到 2024 年，GenAI 手机的市场份额将达到移动市场总量的 11%。

网络优化需要边缘智能基础设施

从终端用户行业来看，IT和电信行业是人工智能处理器的主要终端用户，占据了最高的34.4%的市场份额。电信运营商正在大力投资以优化网络性能并应对激增的数据流量。预计到2025年，全球电信领域人工智能市场规模将达到26.6亿美元，这反映出该行业对自动化的迫切需求。Verizon已与AWS合作部署专为边缘工作负载设计的高容量光纤，从而将计算能力更靠近用户。人工智能处理器对于应对预计在2024年增长的24%的语音流量至关重要。

战略合作进一步巩固了该领域在全球人工智能处理器市场的主导地位。英伟达向诺基亚投资10亿美元，用于整合商用级AI-RAN解决方案，这标志着电信和计算硬件的重大融合。预计到2025年，该行业在GenAI软件服务方面的支出将达到270亿美元。运营商也在展望未来，T-Mobile将于2026年开始AI-RAN技术的试验。仅北美边缘计算市场到2025年的估值就将达到6.5亿美元。这些投资确保了人工智能处理器在未来全球互联互通中继续发挥核心作用。

• 预计到 2025 年，全球电信领域 GenAI 软件的支出将达到 370 亿美元。
• 预计到 2030 年，AI-RAN 市场规模将超过 2000 亿美元。
• SK Telecom正将其在数据中心方面的投资增加两倍，以扩大其全球业务范围。

超大规模资本支出推动生成模型训练

按部署模式划分，云/数据中心领域占据了人工智能处理器市场最高的65.56%份额。其主要驱动力是超大规模数据中心运营商为构建生成式智能所需的基础设施而投入的巨额资本。亚马逊预计在2025年将投入1250亿美元用于资本支出，其中很大一部分将用于数据中心扩建。同样，微软也为2025财年拨款约850亿美元用于提升其Azure云平台的功能。这些巨额投资确保了云平台仍然是训练全球最复杂模型的核心枢纽。各公司竞相确保供应，这充分体现了对人工智能处理器的重视。

该领域的运营规模已达到前所未有的水平。Meta Platforms 正式发布了一个包含 24,576 个 H100 GPU 的训练集群，展现了现代部署的庞大规模。这家社交媒体巨头计划到 2024 年底积累相当于 60 万个 H100 GPU 的计算能力。与此同时，谷歌预计其 2025 年的资本支出将在 910 亿美元至 930 亿美元之间。预计到 2025 年，四大科技巨头的总支出将达到 3800 亿美元。如此巨大的资金投​​入巩固了云计算作为人工智能处理器利用和发展主要引擎的地位。

• 预计到 2025 年，全球在 GenAI 服务器硬件上的支出将达到 1800 亿美元。
• AWS 正在部署包含数十万个定制 Trainium2 芯片的服务器。
• 微软和 OpenAI 正在规划一个价值 1000 亿美元的未来基础设施项目。

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区域分析 

北美：巨额资本注入推动国内制造业和超大规模基础设施建设

北美是人工智能处理器市场无可争议的中心，这主要是因为它既是行业巨头的设计总部，也是其部署中心。该地区占据着46.12%的市场份额，受益于英伟达等本土巨头的积极创新，其中英伟达的H100芯片已成为行业标准。例如，仅英伟达一家公司在2024年就出货了约200万颗H100芯片，这带来了巨额收入，并为进一步的研发提供了资金。这种知识产权的集中确保了未来计算的架构路线图主要由美国本土的工程团队主导。

此外，北美在人工智能处理器市场的设计领先地位得益于无与伦比的基础设施规模和政府的大力支持。美国商务部积极支持该生态系统，例如向英特尔提供高达85亿美元的直接资金，以加强国内制造业。与此同时，超大规模数据中心运营商正以创纪录的速度部署硬件；xAI近期在孟菲斯启用了一个拥有10万个GPU的超级集群，这充分展现了该地区瞬间部署海量计算能力的独特优势。因此，雄厚的资金实力、有利的联邦政策以及成熟的技术生态系统，共同确保了北美在人工智能处理器革命中处于领先地位。

关键包装垄断和新兴后端生态系统推动亚太地区增长

亚太地区在全球人工智能处理器市场占据第二大份额，这不仅是因为其芯片制造能力，更在于其掌控着决定现代人​​工智能处理器性能的复杂“后端”技术。利益相关者必须认识到，如果没有先进的封装技术，原始的硅光刻技术毫无用处，而台湾台积电在这一领域占据着举足轻重的地位。该地区是芯片封装（CoWoS）产能的唯一所在地，这种特殊的2.5D封装技术是制造英伟达Blackwell和AMD MI300系列处理器所必需的。台积电计划在2024年投入280亿至320亿美元的资本支出，该地区正积极扩大封装产能，以解决全球供应链的主要瓶颈，从而有效地决定高端加速器向世界其他地区的交付速度。

此外，区域人工智能处理器市场正受益于半导体价值链的多元化，从单纯的制造环节扩展到高价值的组装和测试环节。中国通过向华为Ascend系列等国内替代产品投入475亿美元来缓解贸易限制，而邻国正在崛起成为新的“后端”超级大国。例如，马来西亚正在吸引大量资本，英飞凌在居林投资54亿美元的扩建项目便是明证，这将使东南亚成为电源管理和最终组装的关键枢纽。与此同时，印度也加入了竞争，塔塔电子在多莱拉投资110亿美元建设了一座制造工厂。因此，亚太地区凭借其在高带宽内存集成和不断扩大的全球人工智能处理器最终组装工厂方面的双重优势，巩固了其主导地位。

战略市场发展：人工智能处理器市场十大里程碑 

• 2024 年 8 月 19 日， AMD以49 亿美元收购了 ZT Systems，这一关键举措使他们能够提供集成机架级解决方案，并直接挑战英伟达在基础设施领域的统治地位。
• 日，OpenAI与博通和台积电合作，构建专有推理芯片，旨在建立与商业供应商并行的供应链，从而标志着其独立性。
• 2024年4月24日，英伟达宣布以7亿美元收购工作负载编排初创公司Run:ai，以优化集群效率。
• 2024 年 5 月 30 日联合起来，成立了UALink 联盟（包括谷歌、AMD 和英特尔），旨在创建一个开放的互连标准，打破专有硬件垄断。
• 日，xAIAI 处理器市场快速部署的记录。
• 日，贝莱德和 MGX启动了一项 300 亿美元的基础设施合作计划，有效地为该行业的未来订单提供了担保。
• 日，英特尔与 AWS 达成一项数十亿美元的协议，生产定制的 AI Fabric 芯片，这证明了其代工业务的成功。
• 日，富士康宣布在墨西哥建立一座大型 GB200 工厂，使组装业务更接近北美买家。
• 日，Cerebras Systems提交了 IPO 申请，测试公众对非 GPU 架构的需求。
• 2024 年 2 月 17 日，软银启动了“伊邪那岐计划”，目标是投资 1000 亿美元，打造一个基于 Arm 架构的人工智能半导体巨头。

人工智能处理器市场顶尖公司

• Nvidia
• 英特尔
• 百度
• AMD
• 谷歌
• 国际商业机器公司
• 高通技术公司
• 微软
• 华为
• 三星
• 苹果
• SK海力士公司
• 其他杰出球员

市场细分概述

按处理器类型

• GPU
• 中央处理器
• FPGA
• asic
• NPU（神经处理单元）
• TPU（张量处理单元）

按部署模式

• 云/数据中心
• 边缘/设备端

最终用户行业

• 信息技术与电信
• 汽车
• 消费电子产品
• 卫生保健
• BFSI
• 工业的

按申请

• 消费电子产品
• 汽车
• 卫生保健
• 工业自动化
• 航空航天与国防
• 零售与机器人

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• 北美
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  • 阿联酋
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  • 阿根廷
  • 巴西
  • 南美洲其他地区