出版日期 2025年2月 報告頁碼 150頁 圖表數(shù)量 41個 中文印刷 15000元 　 中文電子 15000元 中文兩版 15500元 　 英文印刷 7000元 　 英文電子 7000元 　 英文兩版 7500元

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第一章 行業(yè)概述與技術(shù)演進(jìn)

1.1 ai芯片定義與分類（gpu/fpga/asic/類腦芯片）

1.2 技術(shù)發(fā)展歷程：從傳統(tǒng)計算到異構(gòu)智能的范式轉(zhuǎn)移

1.3 全球ai芯片技術(shù)路線對比（能效比、算力密度、場景適配性）

1.4 產(chǎn)業(yè)鏈全景圖譜：設(shè)計-制造-封裝-應(yīng)用生態(tài)

第二章 全球市場規(guī)模與競爭格局

2.1 2025-2030年市場規(guī)模預(yù)測

2.2 區(qū)域市場結(jié)構(gòu)：北美、亞太、歐洲的份額與增長極

2.3 頭部企業(yè)競爭矩陣：英偉達(dá)/英特爾/amd vs 華為昇騰/寒武紀(jì)/地平線

2.4 初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新力分析：存算一體、光子芯片、量子ai芯片

第三章 技術(shù)架構(gòu)與前沿突破

3.1 計算單元創(chuàng)新：tensor core與npu架構(gòu)對比

3.2 存儲技術(shù)革命：hbm3與chiplet集成方案

3.3 能效優(yōu)化路徑：從7nm到2nm制程的物理極限挑戰(zhàn)

3.4 類腦計算與神經(jīng)擬態(tài)芯片商業(yè)化進(jìn)展

第四章 下游應(yīng)用場景爆發(fā)邏輯

4.1 智能駕駛：車載芯片算力需求與l4級滲透率關(guān)聯(lián)性

4.2 云計算數(shù)據(jù)中心：ai服務(wù)器芯片采購成本模型

4.3 邊緣計算：端側(cè)推理芯片的輕量化技術(shù)趨勢

4.4 元宇宙與aigc：生成式ai對gpu算力的指數(shù)級需求

第五章 地緣政治與供應(yīng)鏈風(fēng)險

5.1 美國對華芯片出口管制清單的迭代影響7

5.2 關(guān)鍵材料“卡脖子”環(huán)節(jié)：光刻膠、eda工具、ip核

5.3 國產(chǎn)替代路徑：risc-v生態(tài)與自主制造產(chǎn)能爬坡

第六章 政策環(huán)境與標(biāo)準(zhǔn)體系

6.1 各國ai芯片產(chǎn)業(yè)政策對比

6.2 能效標(biāo)準(zhǔn)與碳足跡監(jiān)管對設(shè)計企業(yè)的合規(guī)挑戰(zhàn)

6.3 數(shù)據(jù)安全立法對ai芯片架構(gòu)的底層約束

第七章 投資熱點與價值評估

7.1 2024年全球ai芯片融資事件top20分析

7.2 科創(chuàng)板ai芯片企業(yè)估值模型（ps/pe/evebitda多維對比）

7.3 風(fēng)險資本偏好：從算力軍備競賽到場景落地能力

第八章 制造瓶頸與先進(jìn)封裝突破

8.1 晶圓代工格局：臺積電/三星/中芯國際產(chǎn)能分配

8.2 chiplet技術(shù)對設(shè)計-制造協(xié)同模式的顛覆

8.3 3d封裝與硅光集成的商業(yè)化時間表

第九章 能效革命與可持續(xù)發(fā)展

9.1 算力功耗比（tops/w）的行業(yè)基準(zhǔn)對比

9.2 液冷散熱與浸沒式冷卻技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展

9.3 綠色芯片認(rèn)證體系對供應(yīng)鏈的重構(gòu)

第十章 汽車電子芯片專項研究

10.1 智能座艙與自動駕駛芯片的融合架構(gòu)

10.2 功能安全標(biāo)準(zhǔn)iso26262對芯片設(shè)計的影響

10.3 車企自研芯片案例：特斯拉dojo vs 蔚來楊戩

第十一章 存算一體技術(shù)產(chǎn)業(yè)化

11.1 近存計算與存內(nèi)計算的物理實現(xiàn)路徑

11.2 商業(yè)化瓶頸：良率、成本與算法適配性

11.3 行業(yè)應(yīng)用場景優(yōu)先級排序（邊緣ai>數(shù)據(jù)中心）

第十二章 開源生態(tài)與開發(fā)者社區(qū)

12.1 cuda生態(tài)的護(hù)城河效應(yīng)與開源替代方案

12.2 開源指令集risc-v在ai芯片中的滲透率

12.3 開發(fā)者工具鏈成熟度評估框架

第十三章 新興市場增長極

13.1 印度半導(dǎo)體政策與ai芯片初創(chuàng)企業(yè)孵化

13.2 中東主權(quán)基金在ai基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的布局

13.3 東南亞智慧城市建設(shè)的芯片需求圖譜

第十四章 風(fēng)險預(yù)警與顛覆性變量

14.1 量子計算對經(jīng)典ai芯片的長期威脅

14.2 算法輕量化對算力需求的非線性降低

14.3 地緣沖突導(dǎo)致的稀有氣體供應(yīng)鏈中斷

第十五章 戰(zhàn)略建議與未來展望

15.1 中國企業(yè)突圍路徑：差異化場景+垂直整合

15.2 2030年技術(shù)演進(jìn)預(yù)測：光子芯片商業(yè)化臨界點

15.3 投資組合策略：核心龍頭+前沿技術(shù)標(biāo)的

第十六章 生成式ai對芯片架構(gòu)的顛覆性需求

16.1 sora類視頻生成模型的算力需求模型

16.2 多模態(tài)大模型訓(xùn)練中的芯片負(fù)載分配策略

16.3 文本-圖像-視頻跨模態(tài)芯片設(shè)計挑戰(zhàn)

第十七章 醫(yī)療健康領(lǐng)域的ai芯片創(chuàng)新

17.1 醫(yī)療影像實時處理芯片的精度-時延平衡模型

17.2 可穿戴設(shè)備中的超低功耗生物信號處理芯片

17.3 手術(shù)機(jī)器人專用芯片的功能安全認(rèn)證體系

第十八章 工業(yè)機(jī)器人芯片的可靠性革命

18.1 工業(yè)環(huán)境下的抗干擾設(shè)計

18.2 實時控制芯片的確定性時延保障

18.3 預(yù)測性維護(hù)算法的芯片級實現(xiàn)

第十九章 ai倫理與芯片治理框架

19.1 算法偏見在硬件層的溯源機(jī)制

19.2 隱私計算芯片的tee架構(gòu)演進(jìn)

19.3 碳足跡追蹤芯片的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程

第二十章 超大規(guī)模算力集群架構(gòu)

20.1 百萬級芯片互聯(lián)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化

20.2 液冷集群的能效成本模型

20.3 算力資源彈性調(diào)度芯片

第二十一章 空間計算與ai芯片融合

21.1 ar眼鏡的端云協(xié)同計算架構(gòu)

21.2 空間定位芯片的slam算法加速

21.3 星載ai芯片的抗輻射設(shè)計

圖表目錄

圖表：ai芯片技術(shù)路線時間軸

圖表：2024年全球ai芯片市場份額（按企業(yè)）

圖表：hbm3與gddr6帶寬對比（2024實測數(shù)據(jù)）

圖表：aigc算力需求與gpu采購成本相關(guān)性分析

圖表：中美半導(dǎo)體貿(mào)易摩擦事件影響量化模型

圖表：全球先進(jìn)制程產(chǎn)能分布（2025預(yù)測）

圖表：車載芯片功能安全認(rèn)證流程

圖表：開源框架開發(fā)者活躍度指數(shù)

圖表：氖氣價格波動與地緣政治關(guān)聯(lián)性

圖表：2030年技術(shù)成熟度評估矩陣