中国AI芯片产业近年来取得显著突破，尤其在国产替代、技术创新和资本市场表现方面成果突出。以下是主要成就及代表性初创公司梳理：
一、核心技术突破
1. 架构创新
华为昇腾910B芯片采用达芬奇架构，性能对标英伟达H200，其构建的CloudMatrix 384算力集群系统级效率达98.7%，超越国际同类产品。
寒武纪MLU370芯片采用Chiplet技术，INT8算力达256TOPS，能效比领先主流GPU。
中昊芯英自研TPU架构芯片“刹那®”支持千亿参数大模型训练，能耗较GPU降低30%。
2. 制造与封装
上海微电子28nm浸没式光刻机预计2025年交付，结合多重曝光技术可支持7nm AI芯片生产。
长电科技XDFOI™ 3D封装技术使14nm芯片性能接近7nm，国产化率显著提升。
3. 生态构建
华为昇腾联合7000余家合作伙伴，覆盖云计算、智能硬件等全场景。
寒武纪推出BANG语言编译器，优化大模型部署效率。
二、初创公司代表
1. 头部企业
寒武纪：科创板首日市值破千亿，MLU370芯片广泛应用于金融、互联网领域。
燧原科技：腾讯投资，云燧T20训练卡支持大规模AI模型，估值160亿元。
摩尔线程：全功能GPU厂商，智算集群适配DeepSeek模型，拟科创板募资39亿元。
2. 新兴势力
沐曦集成电路：专注高性能GPU，创始人来自AMD，2025年拟IPO募资超60亿元。
中昊芯英：TPU架构芯片性能比肩英伟达，2023年营收增长3534%。
壁仞科技：成立18个月融资50亿元，聚焦通用计算GPU。
3. 细分领域
爱芯元智：边缘AI视觉芯片AX630A支持低功耗实时图像处理。
昆仑芯：百度系企业，XPU架构适配互联网、金融场景。
三、市场与政策支持
市场规模：2025年中国AI芯片市场规模预计达1530-1780亿元，国产化率提升至30%。
政策驱动：国家“人工智能+”行动推动算力基建，上海、广东等地设立千亿级产业基金。
四、挑战与机遇
技术瓶颈：7nm以下制程仍依赖海外设备，光刻机自主化亟待突破。
资本泡沫：部分企业估值与营收严重倒挂，需警惕市场过热风险。
中国AI芯片产业正从“跟跑”转向“并跑”，未来需持续聚焦核心技术自主与生态协同。
