隨著云計算技術(shù)的廣泛應(yīng)用和不斷創(chuàng)新，以及5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，全球云計算芯片市場規(guī)模正在不斷擴大。據(jù)市場調(diào)研數(shù)據(jù)報告顯示，2022年全球云計算芯片市場規(guī)模大約為8541億元，相較于前幾年表現(xiàn)為一定程度的上升，預(yù)計未來幾年，全球云計算芯片市場仍將保持增長態(tài)勢。

近年來，全球云計算芯片市場呈現(xiàn)出迅猛的發(fā)展態(tài)勢。隨著云計算技術(shù)的廣泛應(yīng)用以及數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長，對云計算芯片的需求持續(xù)攀升。用于云計算和數(shù)據(jù)中心人工智能的 GPU 和其他加速芯片的市場規(guī)模已從 2022 年的不到 100 億美元，激增至 2024 年的 780 億美元 ，預(yù)計到 2029 年將最終達到 1510 億美元。其中，2026 年可能成為一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點，屆時增長動力將從技術(shù)采用逐漸轉(zhuǎn)向人工智能應(yīng)用需求的變化。國內(nèi)市場方面，據(jù)中信證券測算，2024 - 2026 年國內(nèi) AI 算力芯片市場規(guī)模約為 208、300、386 億美元，兩年復(fù)合增速達 36%。

巨頭引領(lǐng)：英偉達在云計算芯片領(lǐng)域占據(jù)重要地位，尤其在通用型 GPU 市場，其憑借強大的并行計算能力和成熟的 CUDA 軟件生態(tài)，為深度學習訓練和推理提供了高效的解決方案，市值高達約 3.3 萬億美元。博通也嶄露頭角，通過為云服務(wù)提供商構(gòu)建專用 AI ASIC 芯片，成為萬億美元市值芯片公司。2024 財年，博通 AI 收入在 150 億至 200 億美元之間，其中超 120 億美元來自定制人工智能芯片 XPU（ASIC）以及數(shù)據(jù)中心使用的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備收入，主要得益于谷歌等超大規(guī)?？蛻舻男枨笤鲩L。

競爭激烈：除了英偉達和博通，眾多科技企業(yè)也紛紛布局云計算芯片領(lǐng)域。一方面，全球云計算巨頭紛紛提出自研 AI 芯片計劃，如亞馬遜云科技（AWS）、微軟等從頭開始設(shè)計系統(tǒng)，并從定制系統(tǒng)級芯片（SoC）著手，以更好地優(yōu)化自身業(yè)務(wù)負載；另一方面，國內(nèi)主要的頭部人工智能開發(fā)平臺以及字節(jié)跳動等也在積極參與，字節(jié)跳動此前已發(fā)布數(shù)百個與半導(dǎo)體相關(guān)的職位空缺，包括 ASIC 芯片設(shè)計師崗位 ，并與博通合作開發(fā)人工智能定制芯片。

定制化芯片興起：隨著云計算工作負載的日益復(fù)雜，通用的現(xiàn)成芯片難以滿足需求。數(shù)據(jù)中心提供商和頭部云服務(wù)提供商為獲得更佳的性能、效率和總體擁有成本（TCO），正轉(zhuǎn)向定制芯片。例如，NVIDIA 推出的 Grace Hopper 從根本上重新設(shè)計了系統(tǒng)架構(gòu)，實現(xiàn)了 CPU 與 GPU 一對一映射，提高了 GPU 利用率；AWS 和微軟等也采取類似方法，對系統(tǒng)各方面進行調(diào)優(yōu)。

軟硬件協(xié)同優(yōu)化：在算力需求持續(xù)增長的同時，成本和能源限制也日益凸顯，這促使企業(yè)更加注重軟硬件的協(xié)同優(yōu)化。Arm 在構(gòu)建 Neoverse N3 和 V3 平臺時，與合作伙伴緊密合作，深入了解軟件需求并針對性優(yōu)化，其推出的 Neoverse 計算子系統(tǒng)（CSS）使定制芯片更迅速且易實現(xiàn)，客戶還能加速產(chǎn)品上市時間、降低工程成本。

云計算芯片廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)中心，芯片為海量數(shù)據(jù)的存儲、處理和傳輸提供支持；在人工智能領(lǐng)域，無論是訓練大語言模型（LLM）還是進行推理應(yīng)用，云計算芯片都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。目前行業(yè)重點更多放在訓練 LLM 上，但隨著生成式 AI 廣泛應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)場景，工作重點正逐漸轉(zhuǎn)向推理。有分析師估計，已部署的 AI 服務(wù)器中有高達 80% 專用于推理，且這一數(shù)字還將持續(xù)攀升 ，如 NVIDIA 在 2023 年第四財季，數(shù)據(jù)中心類業(yè)務(wù)中約有 40% 收入來自 AI 推理。

第一章 行業(yè)綜述

1.1 云計算芯片概念界定及行業(yè)簡介
第二章 全球云計算芯片市場規(guī)模分析

2.1 全球及中國云計算芯片供需現(xiàn)狀及預(yù)測（2017-2027年）
2.1.1 全球云計算芯片產(chǎn)能（萬片）、產(chǎn)量（萬片）、產(chǎn)能利用率（2017-2027年）
2.1.2 全球各類型云計算芯片產(chǎn)量及市場份額（2017-2027年）
2.1.3 全球各類型云計算芯片產(chǎn)值及市場份額（2017-2027年）
2.2 中國市場云計算芯片供需現(xiàn)狀及預(yù)測（2017-2027年）
2.2.1 中國云計算芯片產(chǎn)能、產(chǎn)能利用率（2017-2020）
2.2.2 中國云計算芯片銷量及產(chǎn)銷率（2017-2027年）
2.2.3 中國各類型云計算芯片產(chǎn)量及預(yù)測（2017-2027年）
2.2.4 中國各類型云計算芯片產(chǎn)值及預(yù)測（2017-2027年）
第三章 全球及中國云計算芯片市場集中率

3.1 全球云計算芯片主要生產(chǎn)商市場占比分析
3.1.1 全球云計算芯片主要生產(chǎn)商產(chǎn)量（2019-2021年）
3.1.2 全球云計算芯片產(chǎn)量Top 5生產(chǎn)商市場占比分析（2019-2021）
3.1.3 全球云計算芯片主要生產(chǎn)商產(chǎn)值（2019-2021年）
3.1.4 全球云計算芯片產(chǎn)值Top 5生產(chǎn)商市場占比分析（2019-2021年）
3.2 中國市場云計算芯片主要生產(chǎn)商市場占比分析
3.2.1 中國市場云計算芯片主要生產(chǎn)商及產(chǎn)量占比（2019-2021年）
3.2.2 中國云計算芯片產(chǎn)量Top 5生產(chǎn)商市場占比分析（2019-2021）
3.2.3 中國市場云計算芯片主要生產(chǎn)商及產(chǎn)值占比（2019-2021年）
3.2.4 中國云計算芯片產(chǎn)值Top 5生產(chǎn)商市場占比分析（2019-2021年）
第四章 全球主要地區(qū)云計算芯片行業(yè)發(fā)展趨勢及預(yù)測

4.1 全球云計算芯片市場
4.1.1 全球各地區(qū)云計算芯片產(chǎn)量占比（2017-2027年）
4.1.2 全球各地區(qū)云計算芯片產(chǎn)值占比（2017-2027年）
4.2 中國市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.2.1 中國市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.2.2 中國市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.3 美國市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.3.1 美國市場云計算芯片產(chǎn)量及增長（(2017-2027年)
4.3.2 美國市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.4 歐洲市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.4.1 歐洲市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.4.2 歐洲市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.5 日本市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.5.1 日本市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.5.2 日本市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.6 東南亞市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.6.1 東南亞市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.6.2 東南亞市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.7 印度市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.7.1 印度市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.7.2 印度市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
4.8 南美市場云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值及增長率
4.8.1 南美市場云計算芯片產(chǎn)量及增長率（2017-2027年）
4.8.2 南美市場云計算芯片產(chǎn)值及增長率（2017-2027年）
第五章 全球云計算芯片消費狀況及需求預(yù)測

5.1 全球主要地區(qū)云計算芯片消費量及市場占比（2017-2027年）
5.2 中國市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.3 美國市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.4 歐洲市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.5 日本市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.6 東南亞市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.7 印度市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
5.8 南美市場云計算芯片消費量及增長率（2017-2027年）
第六章 云計算芯片市場產(chǎn)業(yè)鏈

6.1 云計算芯片產(chǎn)業(yè)鏈分析
6.2 云計算芯片產(chǎn)業(yè)上游
6.3 全球云計算芯片各細分應(yīng)用領(lǐng)域銷量及市場占比（2017-2027年）
6.3.1 IT與電信
6.3.2 政府
6.3.3 零售
6.3.4 能源與公共事業(yè)
6.3.5 BFSI（銀行、金融、服務(wù)與保險）
6.3.6 制造業(yè)
6.3.7 交通
6.3.8 其他
6.4 中國云計算芯片各細分應(yīng)用領(lǐng)域銷量及市場占比（2017-2027年）
6.4.1 IT與電信
6.4.2 政府
6.4.3 零售
6.4.4 能源與公共事業(yè)
6.4.5 BFSI（銀行、金融、服務(wù)與保險）
6.4.6 制造業(yè)
6.4.7 交通
6.4.8 其他
第七章 中國市場云計算芯片進出口發(fā)展趨勢及預(yù)測（2017-2027年）

7.1 中國云計算芯片進口量及增長率（2017-2027年）
7.2 中國云計算芯片出口量及增長率（2017-2027年）
第八章 云計算芯片行業(yè)發(fā)展影響因素

8.1 驅(qū)動因素分析
8.1.1 國際貿(mào)易環(huán)境
8.1.2 十四五規(guī)劃對云計算芯片行業(yè)的影響
8.1.3 云計算芯片技術(shù)發(fā)展趨勢
8.2 疫情對云計算芯片行業(yè)的影響
8.3 云計算芯片行業(yè)潛在風險
第九章 競爭企業(yè)分析

9.1 英偉達
9.1.1 英偉達 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.1.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.1.3 英偉達 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.2 賽靈思
9.2.1 賽靈思 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.2.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.2.3 賽靈思 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.3 超威半導(dǎo)體
9.3.1 超威半導(dǎo)體 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.3.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.3.3 超威半導(dǎo)體 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.4 英特爾
9.4.1 英特爾 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.4.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.4.3 英特爾 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.5 紫光展銳
9.5.1 紫光展銳 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.5.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.5.3 紫光展銳 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.6 亞馬遜
9.6.1 亞馬遜 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.6.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.6.3 亞馬遜 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.7 阿里巴巴
9.7.1 阿里巴巴 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.7.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.7.3 阿里巴巴 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.8 華為
9.8.1 華為 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.8.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.8.3 華為 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.9 寒武紀
9.9.1 寒武紀 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.9.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.9.3 寒武紀 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
9.10 百度
9.10.1 百度 企業(yè)概況，銷售區(qū)域分布，核心優(yōu)勢
9.10.2 產(chǎn)品介紹及特點分析
9.10.3 百度 云計算芯片產(chǎn)量、產(chǎn)值、價格（2017-2021年）
第十章 研究成果及結(jié)論