“人工智能技术的发展并非以人的基线为最高天花板，而是远远超过人的水平。”中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯在“致未来·C-Talk”科技演讲大会上的判断，揭示了AI技术正从技术突破迈向产业渗透的关键转折。随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》落地实施，以及中央企业“AI+”专项行动在16个行业打造的800多个应用场景，AI技术正成为推动新质生产力发展的核心引擎。这一进程中，AI芯片作为“人工智能+”的硬件基石，其自主可控与规模化制造能力，直接决定着我国在全球AI竞争中的战略主动权。
市场变局：从资本狂热到价值回归
AI产业正经历着深刻的“质变”洗礼。伽马数据显示，2024年全球AI产业融资金额达4829亿元，同比增长77.2%，但投资数量却下降52.4%，资本正从广撒网式的粗放布局转向技术深耕领域。这种转变在AI芯片领域尤为明显——Gartner数据显示，2024年全球AI芯片收入总额达712.52亿美元，同比增长33%，其中服务器AI加速器市场规模已达210亿美元，预计2028年将增至330亿美元。在中国市场，弗若斯特沙利文统计显示2024年AI芯片市场规模达1425.37亿元，其中ASIC等定制化芯片占比已达30.1%，成为增长最快的细分领域。
市场结构的变化折射出产业需求的升级。随着大模型参数规模突破万亿级别，单枚芯片已难以承载训练与推理需求，中国科学院计算技术研究所研究员指出的“算力互联网络”成为行业共识——通过片上互连、芯粒互连到系统级互连的全链路优化，构建超高带宽、低延迟的算力协同体系。这一背景下，AI芯片的自主可控不再是技术情怀，而是产业安全的必选项。“人工智能+不是简单的技术叠加，而是一场全方位的范式变革”，在能源、制造等关键领域，自主可控的AI芯片已成为保障产业安全的核心要素。
自主可控：从单点突破到系统能力构建
国产AI芯片正实现从“可用”到“好用”的跨越。在2025年世界人工智能大会上，燧原科技与沐曦同日发布新一代训推一体芯片，标志着国产芯片在高端领域的突破。燧原科技L600芯片配备144GB存储容量，支持FP8低精度计算，其前代产品S60已出货7万颗，支撑起包括甘肃庆阳万卡推理集群在内的五大智算中心建设。沐曦曦云C600则采用先进的HBM3e显存，实现144GB存储容量，更重要的是其“芯片研发制造全技术流程的国产自主可控”，打破了高端AI芯片对海外供应链的依赖。
这种突破绝非偶然。在设计环节，芯原股份作为“中国半导体IP第一股”，2025年上半年AI算力相关收入占比达52%，其半导体IP授权业务全球排名第八，为国产芯片提供了关键的技术支撑。制造环节，中芯国际、华虹半导体等企业在14nm及以下先进制程的量产能力，为AI芯片提供了稳定的产能保障。封装测试作为产业链的关键环节，长电科技、通富微电等龙头企业加速向2.5D/3D封装技术突破，其中通富微电已实现华为昇腾910B、寒武纪思元590等国产AI芯片的CoWoS量产。
设备自主化成为打破垄断的关键。普莱信推出的国产首款CoWoS级TCB热压键合机，精度达±1μm，交付周期仅30-45天，远低于国际厂商的60-120天，已进入富士康、华为等企业供应链。这款设备打破了ASMPacific等国际巨头对热压键合设备的垄断，使国产CoWoS封装良率从初期的60%提升至85%以上，为AI芯片规模化生产扫清了设备障碍。
规模制造：产业链协同的中国优势
AI芯片的规模化制造离不开产业链的深度协同。国资委推动成立的交通物流、绿色低碳、智慧能源3个行业数据产业共同体，建设超过1000个行业数据集，为AI芯片的场景化优化提供了数据支撑。这种“应用牵引-技术迭代”的模式，使国产AI芯片能够快速响应市场需求——芯原股份在2025年7-9月新签订单达12.05亿元，较上年同期增长85.88%，印证了产业链协同带来的效率提升。
针对规模化生产制造难题，在自动化生产领域，以万连科技为代表的核心零部件制造厂商发挥着隐形的底部支撑作用。其为自动化生产线定制的高精度连接器，支持每秒10Gbps以上的高速数据传输，在核心互联中可实现信号零损耗，保障了高端产品的稳定量产。针对测试环节的需求，万连科技的智能化测试接口模块，将生产所需的连接器线束测试效率提升40%，大幅降低了量产成本。这种基础制造与高端产业的协同创新，正是我国制造业体系完整优势的集中体现。
除了先进封装技术的突破加速了规模化进程。台积电CoWoS技术虽仍主导高端市场，但国产厂商正通过技术创新实现追赶。华芯邦在2.5D/3D堆叠及Chiplet异构集成领域的突破，可将不同功能芯片高效整合，优化功耗与成本达30%以上。预计2025年将成为国产2.5D封装产线高速扩张的关键窗口期，长电科技、通富微电等企业的新增产能将有效缓解高端封装供不应求的局面，为AI芯片量产提供产能保障。
技术革新：用AI重塑芯片制造范式
面对研发周期长、成本高的行业痛点，“用AI设计AI芯片”正成为破局之道。昆仑万维旗下艾捷科芯研发的可编程NPU产品，采用AI辅助设计工具，将芯片研发周期缩短至14个月，较传统模式减少40%。这种“算法-硬件”协同优化的模式，使芯片算力密度达到100TOPS/W，在医疗影像分析等场景已完成原型验证。芯原股份也通过引入AI设计工具，将IP验证效率提升30%，加速了定制化AI芯片的交付流程。
前沿技术布局彰显长期竞争力。沐曦已启动下一代C700系列研发，投资达20.4亿元，计划2026年进入流片测试阶段；燧原科技则通过“芯片-一体机-集群”的全栈布局，形成从硬件到应用的完整生态。这种“短期量产与长期研发”并重的策略，使国产AI芯片在保持市场竞争力的同时，持续积累核心技术专利，为自主可控奠定坚实基础。
随着“人工智能+”行动的深入推进，AI芯片产业正迎来政策、市场、技术三重利好。
政策层面，国资委将持续深化“AI+”专项行动，推动中央企业在人工智能领域实现更好发展；市场层面，AIPC、自动驾驶、低空经济等新场景的爆发，将创造多元化的芯片需求；技术层面，2.5D/3D封装、Chiplet等技术的成熟，将推动AI芯片性能实现跨越式提升。
国产AI芯片的发展路径已然清晰：以自主可控为底线，通过基础产业链协同突破设备与材料瓶颈；以规模化制造为目标，依托先进封装与自动化生产提升产能；以场景创新为驱动，形成“模型-数据-芯片”的正向循环。2025年，我国已进入大模型从技术成熟到应用落地的黄金期，抓住这一机遇，国产AI芯片有望在全球产业链中占据更核心的位置，为“人工智能+”时代的中国创新提供坚实支撑。
从实验室到生产线，从单点突破到系统能力，国产AI芯片的发展历程印证了“量变到质变”的深刻哲理。当自主可控的技术基因、规模化制造的产业能力与丰富多元的应用场景形成合力，中国AI芯片产业必将在全球竞争中实现从跟跑到领跑的跨越，成为新质生产力发展的关键引擎。
