报告围绕AI算力『芯片』行业，从概述、发展驱动因素、主流『芯片』、产业链、国产替代、相关公司以及未来展望等多个方面进行了详细分析，全面展现了该行业的发展现状与趋势。
1. 行业概述：AI『服务器』是支撑生成式AI应用的核心基础设施，AI算力『芯片』则是其核心部件。按应用场景，AI算力『芯片』可分为云端、边缘端和终端『芯片』；按设计方法及应用，可分为通用型和专用型『芯片』，当前GPU是主流。混合AI作为发展趋势，强调终端和云端协同工作。
2. 发展驱动因素及现状：大模型的持续迭代，如ChatGPT带动的全球科技企业布局以及GPT-4.5、OpenAIo3等模型的升级，推动了全球算力需求高速增长。全球算力规模呈现高速增长态势，北美和国内云厂商纷纷加大资本开支用于AI基础设施建设。
3. 主流算力『芯片』：GPU最初用于图形渲染，后发展为通用计算加速器，在AI计算、科学计算、自动驾驶等领域广泛应用。受大模型需求拉动，GPU市场规模快速增长，全球市场『英伟达』和AMD占据主导，国内市场呈现国际巨头主导、本土企业追赶的格局。AI ASIC是定制集成电路，具有高性能、低功耗等特点，与GPU在不同方面各有优劣。大厂自研趋势推动其市场增长，谷歌TPU是典型代表。
4. 产业链及应用：AI算力『芯片』产业链涵盖算法、设计、制造和应用环节。下游应用广泛，如医疗、金融、工业和办公等领域，推动了算力需求的增长。
5. 国产替代情况：美国对高端算力『芯片』供应限制趋严，给国产厂商带来机遇，但也面临产能受限等挑战。国产厂商在硬件性能上与海外龙头仍有差距，但在生态建设上积极探索，华为昇腾、寒武纪等有望突破。
6. 相关公司：海光信息在CPU和DCU领域领先，产品生态优势明显；龙芯中科推出自主指令系统，实现『芯片』与大模型协同；纳芯微在传感器等领域产品丰富，汽车电子产品放量；寒武纪专注AI『芯片』研发，产品覆盖多场景；复旦微电FPGA产品线技术领先，存储产品协同发展；紫光国微在特种集成电路和智能安全『芯片』领域优势突出；景嘉微在GPU『芯片』领域不断突破，积极拓展民用市场。
7. 未来展望：『DeepSeek』通过技术创新，在大模型训练和推理方面实现了高性价比，有望推动推理需求释放，提升国产AI算力『芯片』市场份额。国产算力生态链全面适配『DeepSeek』，将加速国产AI算力『芯片』厂商的发展。
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