人工智能芯片市场展望：
2025年人工智能芯片市场规模为954亿美元，预计到2035年底将达到9306亿美元，在预测期（即2026-2035年）内，复合年增长率为28.8%。2026年，人工智能芯片行业规模估计为1228亿美元。
随着人工智能持续变革全球各行各业，人工智能芯片市场预计将在未来几年迎来显著增长。同样，数据中心、边缘设备、自主系统和机器人等领域对人工智能应用的需求不断增长，也持续推动着高性能计算和专用人工智能加速器的创新。为此，拜登-哈里斯政府于2024年2月宣布，将投入超过50亿美元用于芯片研发，其中包括国家半导体技术中心，该中心是《芯片与科学法案》下110亿美元研发计划的一部分。政府还表示，这些资金旨在加速半导体创新，增强半导体产业队伍，并促进美国半导体生态系统内的公私合作。此外，该计划还与390亿美元的制造业激励措施相辅相成，支持先进半导体研究、封装、计量以及美国芯片制造研究院。
此外，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 于 2024 年 10 月宣布，联邦政府将在未来五年内投入高达 1 亿美元，用于支持人工智能驱动的可持续半导体材料自主实验，并促进产学研合作。该计划旨在加速新材料和新工艺的发现、设计和应用，提高制造效率，减少环境影响，并扩大美国半导体研发队伍。NIST 还指出，这项人工智能/自主实验 (AI/AE) 技术结合了自动化实验室工具、数据分析软件和机器学习，以优化下一代微电子材料的开发，从而对人工智能芯片市场的增长产生积极影响。
关键 人工智能芯片 市场洞察摘要:
区域亮点：
- 预计到 2035 年，北美将在人工智能芯片市场占据 43.3% 的份额，这得益于不断增加的公私投资和领先技术企业的持续创新。
- 预计到 2035 年，亚太地区将迎来最快的增长，这得益于人工智能芯片在制造业和机器人领域的加速应用，以及政府大力支持的半导体研发计划。
细分市场洞察：
在人工智能芯片市场中，边缘处理类型细分市场预计到 2035 年将占据 75.6% 的主导收入份额，这主要得益于物联网、自主系统和工业自动化领域对实时人工智能执行的快速需求，而这些需求都受益于低延迟和节能的设备端计算。
预计到 2035 年，CPU 领域将以相当大的速度增长，这得益于其在跨训练和推理环境管理异构 AI 工作负载的灵活性，以及其在云和边缘基础设施方面的广泛兼容性，从而推动了各行业的采用。
主要增长趋势：
- 对人工智能工作负载的爆炸性需求
- 数据中心和云扩展
主要挑战：
- 供应链制约因素和地缘政治风险
- 软件和生态系统兼容性
主要参与者： NVIDIA、AMD、英特尔、高通技术公司、谷歌、苹果、三星电子、华为海思、SK海力士、美光科技、Graphcore、Cerebras Systems、Hailo Technologies Ltd、Cambricon Technologies、Horizon Robotics
全球 人工智能芯片 市场 预测与区域展望:
市场规模及增长预测：
- 2025年市场规模： 954亿美元
- 2026年市场规模： 1228亿美元
- 预计市场规模：到2035年将达到9306亿美元
- 增长预测：复合年增长率 28.8%（2026-2035 年）
关键区域动态：
- 最大区域：北美（到2035年占43.3%的份额）
- 增长最快的地区：亚太地区
- 主要国家：美国、中国、日本、韩国、德国
- 新兴国家：印度、越南、马来西亚、新加坡、巴西
Last updated on : 2 January, 2026
人工智能芯片市场——增长驱动因素和挑战
增长驱动因素
- 人工智能工作负载的爆炸式需求：这是人工智能芯片市场的主要驱动力，因为这些芯片对于驱动从大型语言模型和生成式人工智能到深度学习、预测分析和实时推理等高级人工智能应用至关重要。2025年10月，AMD和OpenAI宣布达成一项多年合作协议，将部署6吉瓦的AMD Instinct GPU，首先部署1吉瓦的MI450系列GPU，以支持下一代人工智能基础设施。此次合作将实现大规模、多代人工智能部署，并优化生成式人工智能工作负载的软硬件集成。此外，两家公司都致力于加速高性能人工智能计算，以满足日益增长的全球需求，并在未来几年推动更广泛的人工智能生态系统的发展。
- 数据中心和云扩展： AWS、谷歌云和微软Azure等超大规模数据中心正在积极升级基础设施，以支持人工智能模型的训练和推理。这导致GPU、人工智能加速器和ASIC芯片的采购量增加，这些芯片旨在更高效地处理并行人工智能工作负载。为此，微软和G42于2025年11月联合宣布，将通过Khazna数据中心为阿联酋的数字基础设施扩建200兆瓦的数据中心，从而支持微软在阿联酋152亿美元的投资。此外，微软还表示，此次扩建将增强人工智能和云能力，推进网络安全和负责任的人工智能发展，并支持阿联酋的国家数字经济战略。同时，这也为阿联酋本土人工智能和云服务人才创造了机会，对人工智能芯片市场的创新和数字化转型产生积极影响。
- 边缘计算和物联网的增长：智能设备、可穿戴设备、自动驾驶汽车、无人机、智能摄像头和工业物联网等都需要低功耗、高性能的人工智能芯片来支持实时决策，这有效地推动了人工智能芯片市场的增长。2025年5月，高通宣布与研华科技合作，加速物联网边缘人工智能的创新，将高通的龙翼处理器集成到研华科技的边缘计算平台中，重点在于实现高性能、低延迟的人工智能解决方案。在此背景下，该合作将支持机器人、智能制造、医疗、零售和城市基础设施等领域的可扩展应用，并开发便于开发者使用的工具以加快部署速度。双方的目标是共同推进边缘智能自主系统的发展，推动下一代人工智能在各行业的应用。
NVIDIA 人工智能计划及市场机遇（2025 年）
事件 | 要点 | 人工智能芯片市场机遇 |
DGX Spark Launch | 1 PFLOP 性能，128GB 统一内存，支持高达 2000 亿参数的模型，紧凑型桌面外形 | 这将提升对高性能GPU、人工智能软件、本地人工智能计算和智能体人工智能开发的需求。 |
英国人工智能投资20亿英镑（24.6亿美元） | 为初创企业提供资金，在伦敦、牛津、剑桥、曼彻斯特建设人工智能基础设施，并获得顶级风险投资机构的支持。 | 扩大人工智能硬件在欧洲的应用，刺激初创企业对GPU和人工智能超级计算的需求，并加强人工智能生态系统。 |
资料来源：公司官方新闻稿
挑战
- 供应链制约和地缘政治风险：这是阻碍人工智能（AI）芯片市场扩张的主要因素，因为该市场依赖于极其复杂的全球供应链，其中包括原材料、半导体代工厂以及诸如极紫外光刻机等专用设备。同时，地缘政治紧张局势、贸易限制或自然灾害等因素都可能扰乱这些供应链，进而导致延误或成本增加。例如，对台积电或三星等少数几家先进芯片制造商的依赖可能会在该领域造成额外的瓶颈。此外，稀土材料和高纯度硅片是关键投入，任何短缺都可能影响生产，这使得供应链管理成为人工智能芯片制造商面临的一项重大挑战。
- 软件和生态系统兼容性：人工智能芯片并非独立运行，其效能取决于强大的软件栈、库、框架和开发工具。因此，确保与 TensorFlow、PyTorch 或 ONNX 等主流人工智能框架兼容对于其普及至关重要。在此背景下，企业还必须提供 API、编译器和优化工具，以实现与人工智能工作负载的正确集成。此外，任何类型的不一致或优化不足的软件都可能大幅降低芯片性能，即使人工智能芯片市场拥有卓越的硬件，也会限制其普及。而且，人工智能工作负载种类繁多，从数据中心训练到边缘推理，都需要灵活且适应性强的软件支持，这对人工智能芯片开发商和供应商来说都是持续的挑战。
人工智能芯片市场规模及预测：
| 报告属性 | 详细信息 |
|---|---|
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基准年 |
2025 |
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预测年份 |
2026-2035 |
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复合年增长率 |
28.8% |
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基准年市场规模（2025 年） |
954亿美元 |
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预测年份市场规模（2035 年） |
9306亿美元 |
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区域范围 |
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人工智能芯片市场细分：
处理类型段分析
在人工智能 (AI) 芯片市场，基于处理类型的边缘计算芯片预计将在预测期内占据最大的市场份额，达到 75.6%。物联网、自主系统和工业自动化领域对实时处理日益增长的需求是巩固该细分市场主导地位的关键因素。同时，边缘部署能够降低延迟并提高能源效率，从而推动市场持续增长。2025 年 11 月，Kneron 宣布推出 KL1140 NPU 芯片，该芯片是首款可在设备端运行完整 Mamba 网络的芯片，与基于云的 AI 相比，它能够在边缘实现强大的 LLM（生命周期管理），能源效率提升高达 3 倍，成本降低高达 10 倍。KL1140 支持实时、安全的 AI 应用，例如机器人、汽车系统和企业私有助手，无需依赖云连接，从而降低延迟和能耗，使其应用范围更加广泛。
芯片类型细分市场分析
到2035年底，基于芯片类型的CPU将在人工智能芯片市场中实现显著增长，这得益于其在处理各种人工智能工作负载方面的多功能性，能够支持跨云和边缘平台的训练和推理任务。此外，其兼容性和广泛部署也使其成为该领域的主要收入来源。2025年9月，NVIDIA和英特尔宣布达成战略合作，共同开发下一代人工智能基础设施和个人计算产品，利用NVIDIA NVLink将NVIDIA的人工智能和加速计算技术与英特尔的x86 CPU技术紧密集成。在此背景下，英特尔将为NVIDIA的数据中心人工智能平台设计定制的x86 CPU，并为高性能PC设计搭载NVIDIA RTX GPU芯片的新型x86 SoC，目标市场包括超大规模数据中心、企业级市场和消费级市场。此外，作为协议的一部分，NVIDIA将投资50亿美元购买英特尔的普通股，彰显双方在塑造人工智能计算未来方面的长期合作伙伴关系。
技术细分分析（表格底部）
在技术领域，预计在所讨论的时间范围内，机器学习将在人工智能芯片市场占据显著份额。其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和预测分析等应用中的广泛应用是其领先地位的关键因素。机器学习工作负载需要先进的计算能力和专用人工智能芯片，从而推动该领域持续的收入增长。此外，边缘人工智能部署率的提高、人工智能数据中心的扩张以及对实时推理日益增长的需求，都在加速芯片创新；而对定制人工智能处理器和异构架构的投入增加，则有效地增强了市场势头。此外，配套的软件生态系统和框架的存在也提高了机器学习解决方案的可访问性和可扩展性。这些趋势进一步巩固了机器学习在塑造人工智能芯片市场未来发展中的重要作用。
我们对人工智能（AI）芯片市场的深入分析涵盖以下几个方面：
部分 | 子段 |
处理类型 |
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芯片类型 |
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技术 |
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功能 |
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最终用户 |
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Vishnu Nair
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人工智能芯片市场——区域分析
北美市场洞察
预计到2035年底，北美将以43.3%的市场份额主导全球人工智能芯片市场。该地区在该领域的领先地位主要得益于不断增长的公共和私人投资。主要市场参与者的存在及其持续创新也为该地区营造了有利可图的商业环境。在这方面，苹果公司于2025年10月发布了M5系统芯片，其在设备端人工智能性能方面实现了重大飞跃，峰值GPU计算能力比M4提升了4倍以上。M5采用新一代GPU，内置神经加速器，并配备更快的CPU和增强型神经网络引擎。它基于第三代3纳米工艺制造。M5显著提升了统一内存带宽和能效，从而支持MacBook Pro、iPad Pro和Apple Vision Pro等设备运行局部LLM和扩散模型等高级人工智能工作负载。因此，这些例子巩固了苹果公司在市场上日益增长的影响力，因为它直接在消费级设备上推进高性能、高能效的人工智能计算，而无需依赖云。
由于人工智能（AI）应用在各行各业的广泛应用，美国被视为推动区域人工智能芯片市场增长的关键引擎。美国市场也受益于其庞大的消费群体和政府的大量联邦拨款。2025年10月，英特尔发布了Panther Lake架构，这是首个基于先进的英特尔18A工艺的AI PC平台，显著提升了客户端和边缘设备的AI加速、CPU和GPU性能。与Panther Lake一同发布的还有基于18A工艺的Xeon 6+ Clearwater Forest服务器处理器，重点展示了其在AI数据中心方面更高的效率和可扩展性。此外，此次发布巩固了英特尔在AI CPU和制造领域的战略布局，强化了其在全球人工智能芯片市场格局中的地位。
在加拿大，由于众多研究机构和初创企业专注于医疗保健和自然语言处理应用，人工智能芯片市场正在蓬勃发展。加拿大对人工智能伦理和隐私的重视也促进了针对本地优化的边缘人工智能芯片的开发，以实现安全部署。2025年9月，TELUS宣布在魁北克省里穆斯基市启动加拿大首个完全自主的人工智能工厂，该工厂利用NVIDIA GPU和HPE基础设施提供先进的人工智能计算能力，并确保对加拿大境内的数据和运营拥有完全的控制权。该公司还强调，该工厂使企业、研究人员和公共机构能够在加拿大境内安全地训练、优化和部署人工智能模型。此外，该工厂99%的能源来自可再生能源，并由TELUS的PureFibre网络供电。该人工智能工厂在支持各领域人工智能创新的同时，也维护了数据主权。
亚太市场洞察
由于人工智能芯片在制造业和机器人领域的应用日益广泛，亚太地区预计将成为国际人工智能芯片市场增长最快的地区。该地区各国政府正积极投资半导体研发中心，支持本土人工智能初创企业和大型生产设施，以加速人工智能硬件创新。在此背景下，EdgeCortix宣布已通过风险投资和政府拨款筹集超过170亿日元（约合1.1亿美元）的资金，并正在考虑进一步融资以加速增长。B轮融资于2025年8月至11月分阶段完成，吸引了新老投资者的参与，资金将用于扩大其基于芯片组的加速器SAKURA-X的工程研发。SAKURA-X专为机器人、电信、航空航天、国防和工业自动化等应用而设计，有望为复杂的商业应用提供经济高效的处理方案。
中国正凭借其对国产人工智能芯片研发的高度重视，不断巩固其在区域人工智能（AI）芯片市场的主导地位，从而减少对国外技术的依赖。该市场主要面向云AI、自动驾驶汽车和智慧城市应用，国家层面正大力推动高性能AI芯片的制造和生态系统发展。2025年11月，百度在其年度百度世界大会上发布了两款AI芯片：M100用于推理，M300则兼具训练和推理功能，为应对美国出口限制提供了国产替代方案。此外，百度还推出了天池超级节点集群，通过组合多个P800芯片来扩展AI计算能力，以满足高级应用的需求。此举进一步增强了中国AI半导体自主研发能力，从而支持国内企业发展，并确保关键计算资源的持续供应。
印度人工智能芯片市场正蓬勃发展，这得益于政府支持的人工智能计划、金融科技解决方案以及用于农村连接的边缘计算。此外，该国市场还受益于众多致力于为物联网设备和工业自动化开发低功耗人工智能加速器的初创企业。2025年12月，塔塔集团和英特尔宣布达成战略联盟，旨在加强印度的半导体和人工智能计算生态系统，重点关注本地制造、封装和定制化人工智能PC解决方案。此次合作将充分利用英特尔的人工智能计算设计和塔塔电子的EMS和OSAT能力，以支持国内生产并满足印度日益增长的人工智能硬件需求。此外，该合作旨在构建一条具有韧性的供应链，加快产品上市速度，并将印度打造成为全球人工智能芯片市场的重要参与者。
截至2025年10月，印度人工智能基础设施和项目概览
类别 | 关键数据 |
印度人工智能计划预算 | 五年内耗资10371.92亿印度卢比（12.5亿美元） |
已部署的GPU | 38,000 个 GPU |
科技与人工智能劳动力 | 600万人 |
科技行业收入 | 预计到2025年将超过2800亿美元 |
人工智能对经济的贡献 | 到2035年将达到1.7万亿美元（预计） |
全球能力中心 | 1800+（其中500+专注于人工智能） |
印度的初创企业 | 18万家；89%的新创企业使用人工智能 |
企业人工智能应用 | 87%的企业使用人工智能（NASSCOM人工智能采用指数2.45/4） |
大规模人工智能成熟度 | 26% 的公司实现了规模化 |
人工智能模型与数据集 | AIKosh 平台上有 243 个 AI 模型和 3000 多个数据集。 |
印度人工智能初创企业全球计划 | 10家初创公司拓展至欧洲市场 |
人工智能实验室 | 在印度全国范围内设立570个实验室（其中27个是首批启动的）。 |
资料来源：印度政府
欧洲市场洞察
欧洲是国际人工智能芯片市场的另一大主导力量，这主要得益于其对用于工业和汽车应用的节能安全人工智能芯片的高度重视。该地区的研究合作正在推动开源人工智能硬件平台的发展，并支持可持续的芯片制造实践。在这方面，VSORA于2025年10月宣布其Jotunn8人工智能推理芯片已成功流片，这标志着欧洲在下一代人工智能硬件领域迈出了重要一步。Jotunn8旨在突破内存瓶颈，在配备288 GB HBM3e内存的情况下，可提供3200 Tflops的计算能力，同时与目前市场领先的芯片相比，能耗降低50%。此外，这一突破使欧洲成为大规模人工智能数据中心部署的关键参与者，并展现了欧洲大陆在人工智能基础设施领域不断增长的创新能力。
德国正为人工智能（AI）芯片市场的本土先行者提供丰厚的增长机遇，因为该国正通过将AI加速器集成到生产线和智能工厂系统中，在汽车和工业自动化领域迅速普及AI技术。此外，德国大学与半导体公司之间的合作也为该国市场带来了积极影响，共同开发高性能、高可靠性的芯片。2025年12月，欧盟委员会批准向德国拨款6.23亿欧元（约合6.8亿美元），用于支持GlobalFoundries在德累斯顿和X-FAB在埃尔福特建立两座首创的半导体工厂。欧盟委员会还指出，这些工厂将生产用于航空航天、国防、人工智能、汽车和医疗领域的先进芯片，从而加强欧洲的半导体供应链和技术自主性，进而促进整个人工智能芯片市场的增长。
在英国，人工智能芯片市场主要由人工智能软件公司和云服务提供商驱动，他们寻求高性能计算以满足金融、医疗和国防等行业的需求。此外，英国人工智能芯片研发中心的投资不断增加，也推动了该国市场的发展，这些中心支持本土创新和适用于企业应用的边缘人工智能解决方案。2025年11月，英国政府宣布了一项重大的人工智能投资计划，其中包括数十亿英镑（约合43亿至45亿美元）的资金投入、新的人工智能增长区，以及对全国各地初创企业、研究人员和企业的支持。例如，南威尔士人工智能增长区等项目预计将创造超过5000个就业岗位，并吸引私人和国际投资，从而巩固英国作为全球人工智能中心的地位。该计划还指出，将投入高达1.37亿英镑（约合1.71亿美元）用于科学突破，并投入2.5亿英镑（约合3.12亿美元）用于人工智能计算资源的获取，旨在加速创新、推动经济增长，并确保全国各地都能从人工智能技术中受益。
人工智能芯片市场主要参与者：
- 英伟达（美国）
- 公司概况
- 商业战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 最新进展
- 区域影响力
- SWOT分析
- 高级微设备公司（AMD）（美国）
- 英特尔（美国）
- 高通技术公司（美国）
- 谷歌/Alphabet（美国）
- 苹果（美国）
- 三星电子（韩国）
- 华为/海思（中国）
- SK海力士（韩国）
- 美光科技（美国）
- Graphcore（英国）
- Cerebras Systems（美国）
- Hailo Technologies Ltd.（以色列）
- 寒武纪科技（中国）
- 地平线机器人（中国）
- NVIDIA被公认为人工智能芯片领域，尤其是用于训练和推理工作负载的 GPU 领域的绝对领导者。该公司凭借高性能硬件、强大的软件生态系统（例如 CUDA）以及与三星、OpenAI 和 Palantir 等公司的战略合作伙伴关系，不断拓展业务。NVIDIA 的业务范围已从数据中心扩展到自动驾驶汽车、机器人和工业人工智能应用领域，致力于成为全球领先的全栈式人工智能解决方案提供商。
- AMD凭借高性能GPU和面向数据中心及边缘AI应用的加速计算解决方案，有效巩固了其在人工智能领域的地位。该公司利用Radeon和Instinct GPU产品线，以可扩展的性能和能效满足AI工作负载的需求。AMD还专注于通过ROCm和AI库进行软件优化，旨在通过为云服务提供商和AI驱动型应用提供高性能替代方案，在企业级AI领域展开竞争。
- 英特尔是人工智能芯片领域的另一大巨头，其产品涵盖CPU以及用于训练和推理的专用加速器，例如Habana Gaudi和Ponte Vecchio系列。该公司致力于构建端到端的人工智能基础设施，整合处理器、网络、内存和人工智能软件工具。此外，英特尔还通过收购和合作，提升人工智能在数据中心、边缘计算以及自主系统中的性能。
- 高通技术公司也是该市场的主导力量，专注于为移动、边缘和数据中心应用提供人工智能加速解决方案。该公司推出的AI200和AI250芯片面向机架级人工智能推理，具有高内存容量、高能效和低总体拥有成本等优势。此外，高通将硬件与软件完美集成，从而支持领先的人工智能框架和模型部署，使其成为可扩展生成式人工智能工作负载的理想之选。
- 谷歌开发张量处理单元 (Tensor Processor Unit) 用于人工智能训练和推理，为内部应用和云端人工智能服务提供支持。此外，该公司专注于定制针对人工智能工作负载优化的芯片，从而在数据中心实现高吞吐量和高能效。谷歌还将硬件创新与 TensorFlow 等先进软件框架相结合，从而提供端到端的人工智能解决方案。
以下是一些在全球人工智能芯片市场运营的主要参与者名单：
人工智能芯片市场由英伟达 (NVIDIA)、AMD、英特尔 (Intel) 和高通 (Qualcomm) 等美国巨头主导，它们在数据中心 GPU、NPU 和推理加速器领域处于领先地位。而谷歌 (Google) 和苹果 (Apple) 等超大规模数据中心运营商则致力于开发定制芯片，以优化人工智能性能。垂直整合、定制芯片路线图、生态系统软件栈、合作伙伴关系以及国内供应链举措是全球先行者为巩固市场地位而采取的几项策略。英伟达于 2025 年 9 月宣布与 OpenAI 达成合作，将为 OpenAI 的下一代人工智能基础设施部署 10 吉瓦的英伟达系统，其中包括数百万个 GPU。根据协议，英伟达将根据部署的吉瓦数量，逐步投资高达 1000 亿美元。此外，此次合作旨在扩展人工智能计算能力，协同优化硬件和软件路线图，加速人工智能领域的突破，从而巩固英伟达在高性能市场的地位，并支持 OpenAI 推进通用人工智能的使命。
人工智能芯片市场企业格局：
最新发展
- 2025 年 10 月，高通推出了 AI200 和 AI250 机架式 AI 推理加速器，为数据中心高效 AI 工作负载提供高内存容量、近内存计算和 10 倍以上的有效内存带宽。
- 2025 年 10 月， NVIDIA宣布与三星合作，建造一座由超过 50,000 个 NVIDIA GPU 驱动的下一代 AI 工厂，旨在通过 AI 驱动的生产彻底改变半导体制造、移动设备和机器人技术。
- 2025 年 10 月， OpenAI和Broadcom宣布合作，计划到 2029 年部署 10 吉瓦的定制 AI 加速器。该合作将 OpenAI 设计的芯片与 Broadcom 的网络解决方案相结合，以满足全球 AI 需求，并加强可扩展的 AI 基础设施。
- Report ID: 3084
- Published Date: Jan 02, 2026
- Report Format: PDF, PPT
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