AI算力升级的底层引擎：全球AI张量矩阵计算核心市场洞察

QYResearch｜全球行业调研报告QYResearch｜全球行业调研报告Copyright©QYResearch|market@|QYResearch近期推出行业报告《2026全球AI张量/矩阵计算核心行业研究报告》，围绕AI张量/矩阵计算核心的产品定义、技术路线、市场规模、竞争格局、应用场景、区域结构和产业链变化展开研究。本报告关注AI张量/矩阵计算核心在大模型训练、推理集群、专用AI加速芯片、边缘AI和区域化算力基础设施中的需求变化、技术演进和供应链机会。本研究对象主要覆盖搭载张量/矩阵计算核心并面向AI训练、推理和高性能智能计算场景的芯片、加速卡、模组、服务器、专用加速系统及其基础软件适配能力。其主要功能包括提高GEMM与卷积类算子的计算吞吐、降低模型推理单位token成本、提升多模态模型训练效率、支持FP16/BF16/FP8/FP4、INT8/INT4等数据格式，并通过片上存储、HBM、高速互连和软件栈优化提升端到端性能。主要应用于云端大模型训练与推理、搜索推荐、图像与视频生成、自动驾驶训练、机器人、科学计算、金融风控、工业视觉、智能终端和边缘AI等领域。根据QYResearch初步调研，2025年全球AI张量/矩阵计算核心市场规模约为928亿美元，2026年全球AI张量/矩阵计算核心市场规模约为1325亿美元，到2032年将达到约3725亿美元，2026-2032年期间复合增长率约为18.8%。上述规模主要覆盖以张量/矩阵乘加阵列为核心能力的AI加速芯片、加速卡/模组、AI服务器与云端专用加速系统中可归属于AI计算核心的硬件价值，以及随硬件交付绑定的基础系统层能力。从需求结构看，行业增长主要受到大模型预训练、推理规模化、推荐系统升级、视觉生成、智能体应用和科学计算工作负载增长推动；从供给端看，头部厂商正在围绕先进制程、HBM、2.5D/3D封装、高速互连、低精度计算和软件栈进行持续投入。整体来看，该行业正处于从训练优先向训练与推理并重扩张的阶段，未来市场增量将主要来自推理集群、专用ASIC、区域国产化算力以及端侧AISoC升级。根据SIA统计，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，反映出高性能计算、存储与AI相关逻辑芯片需求的持续扩张背景。全球AI张量/矩阵计算核心市场呈现高度集中与多路线并行的竞争格局。NVIDIA依托TensorCoreGPU、CUDA生态、NVLink/NVSwitch互连和整机平台在数据中心训练与通用推理市场保持领先；AMD凭借Instinct系列GPU、MatrixCoreTechnologies、HBM容量与开放软件生态加速进入大模型训练和推理场景；GoogleTPU、AWSTrainium/Inferentia以及Broadcom、Marvell等定制ASIC路线则体现出超大规模云厂商围绕成本、能效和供应链自主性的长期投入；IntelAMX、Gaudi及CPU集成加速能力更偏向通用服务器中的推理、推荐和企业级AI部署；Cerebras、Groq、Tenstorrent等企业代表了晶圆级、低延迟推理或开放架构等差异化方向。中国市场的代表性企业包括华为昇腾、寒武纪、昆仑芯、燧原科技、壁仞科技、沐曦集成电路、摩尔线程等，最终名单以完整报告为准。从梯队上看，第一梯队通常由具备芯片、互连、系统、软件和开发者生态闭环的厂商主导；第二梯队在特定客户、区域市场或工作负载上形成突破；新进入者与区域厂商更多依赖特定场景、政策支持、国产化替代和成本能效差异化。未来竞争将不再仅由峰值算力决定，而是由端到端模型吞吐、内存带宽、网络效率、编译器成熟度、生态迁移成本、供货稳定性和总体拥有成本共同决定。随着推理需求占比提升，专用ASIC、低精度矩阵核心和软硬件协同优化的重要性将持续上升。从产品形态看，行业中最稳定的分类维度可分为数据中心GPU矩阵核心、NPU/TPU及云端定制ASIC矩阵核心、CPU集成矩阵扩展单元和边缘/终端AI矩阵核心。数据中心GPU矩阵核心具备通用性、生态成熟度和多精度支持优势，主要服务训练、通用推理、科学计算和多租户云服务；NPU/TPU及定制ASIC矩阵核心更强调特定模型结构、数据流和能效优化，适合大规模推理、推荐、搜索和云厂商自有模型；CPU集成矩阵扩展单元适合企业服务器中的低延迟推理、传统业务融合和无需额外加速卡的部署；边缘/终端AI矩阵核心则强调低功耗、低时延、隐私保护和本地推理能力，应用于手机、PC、汽车、机器人、工业设备和智能摄像头。从应用场景看，训练市场对高密度算力、HBM、互连和稳定软件栈依赖度最高，推理市场则更关注单位token成本、延迟、吞吐、内存容量和模型服务效率。未来增长较快的方向将集中在大模型推理集群、长上下文与多模态服务、AIAgent执行、视频生成、企业私有化部署、智能驾驶仿真训练、边缘端本地模型以及科学计算与AI融合场景。对于供应商而言，单一硬件指标的竞争正在让位于“核心阵列-内存系统-互连-编译器-模型服务框架”的系统级竞争。从生产与供应链看，美国在AI加速芯片设计、软件生态、云端训练平台和定制ASIC客户资源方面具有突出优势；中国台湾在先进制程代工、CoWoS等先进封装以及AI芯片供应链协同方面处于关键位置；韩国在HBM、存储和部分先进封装环节具备重要地位；中国大陆拥有庞大的云、互联网、政企和运营商算力需求，并在国产AI处理器、智算中心和行业模型部署方面形成持续投入；日本和欧洲则更多体现为工业、汽车、机器人、科研和主权算力需求。根据工信部等六部门发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》，到2025年中国算力规模超过300EFLOPS、智能算力占比达到35%，这为AI矩阵计算核心在云端、政企和行业算力设施中的需求增长提供了明确产业背景。从消费结构看，北美仍是高端训练与超大规模推理的核心市场，需求主要来自云服务商、模型公司和大型互联网平台；中国市场在区域化供应链、国产替代和智算中心建设推动下保持高需求弹性；亚太其他地区受云计算、消费电子和半导体制造能力带动，形成生产与消费双重角色；欧洲的机会主要来自工业AI、车载计算、科研超算和数字主权政策。未来区域机会将更多取决于先进制程与封装供给、HBM供应、出口管制变化、区域算力政策、客户集群密度和本地软件生态成熟度。AI张量/矩阵计算核心产业链上游主要包括先进制程代工、EDA与IP、指令集与微架构设计、HBM及高速存储、先进封装、ABF载板、硅中介层、光电互连、供电与散热材料、服务器主板和高速接口芯片等；核心设备与基础技术涵盖光刻、刻蚀、沉积、量测、封装设备、编译器、算子库和通信库。中游主要是AIGPU、NPU、TPU、云端定制ASIC、CPU矩阵扩展处理器、边缘AISoC、OAM/SXM/PCIe加速卡、整机服务器、液冷机柜和集群系统。下游应用包括云服务、模型训练、推理服务、搜索推荐、互联网内容生成、自动驾驶、机器人、金融、政务、工业视觉、医疗影像、科学计算和智能终端。价值量集中环节主要分布在高端芯片设计、先进制程制造、HBM、先进封装、高速互连和软件生态；关键壁垒集中在矩阵阵列利用率、内存带宽、互连拓扑、低精度数值稳定性、编译器与框架适配、客户验证周期以及大规模供货能力。未来供应链变化将围绕先进封装扩产、HBM代际升级、Chiplet架构、光互连导入、区域化备份供应和云厂商自研芯片扩大展开。政策与产业环境方面，AI张量/矩阵计算核心同时受到算力基础设施建设、半导体制造政策、数据中心能效要求、出口管制和数字主权需求影响。美国CHIPS相关项目强化本土制造与先进封装能力，欧盟芯片法案强调供应链韧性和半导体市场份额提升，中国则通过算力基础设施、人工智能产业和国产化生态建设推动本土AI计算体系发展。进入壁垒主要体现为先进制程与封装资源、HBM供应、芯片架构设计能力、软件栈成熟度、算子优化经验、客户迁移成本、资金投入规模和长期验证周期。行业挑战包括高端产能紧张、单芯片功耗上升、集群能耗与散热压力、互连瓶颈、低精度计算的精度稳定性、模型快速迭代导致的架构适配压力，以及价格竞争和客户自研替代带来的利润波动。未来几年，AI张量/矩阵计算核心将继续沿着更高算力密度、更低数据精度、更大片上与封装内带宽、更强互连能力和更成熟软件生态方向演进。训练侧需求将由基础大模型、多模态模型和科学智能计算支撑，