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近期，政策领域对 AI 芯片产业的关注达到了新高度。国务院印发的《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》明确规划，到 2027 年，要率先实现人工智能与 6 大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70% 。这一政策犹如强劲东风，为 AI 芯片产业带来前所未有的发展契机，预示着 AI 芯片将在更广阔的场景中发挥关键作用，也促使相关企业和科研力量加速布局，抢占这一新兴赛道的高地。今天我们先认识一下:

——AI 芯片

从日常用的 AI 工具，到自动驾驶的 “眼睛”，再到云端的大模型，所有 AI 的流畅体验，都离不开它在背后 “发力”。

我们就用最通俗的话，拆解 AI 芯片家族里的 4 位核心 “高手”——CPU、GPU、FPGA 和 ASIC，看看它们各自凭什么 “吃饭”。

如果想了解芯片相关；以及半导体，AI算力，液冷，GPU、固态电池等重点的行业，最新进展和研究资料笔记，仅发布在知识星球，感兴趣欢迎加入

一、1 张图看懂：AI 芯片在 “芯片家族” 里排第几？

聊 AI 芯片前，得先搞清楚它的 “家族定位”。我们常说的芯片，学名 “集成电路”，按功能分三大类：数字芯片、模拟芯片、分立器件。

其中数字芯片是 AI 运算的 “主力部队”，而数字芯片里的 “逻辑芯片”，更是直接决定 AI 算力强不强

—— 咱们要聊的 CPU、GPU、FPGA、ASIC，全是逻辑芯片里的 “核心选手”。

逻辑芯片就像 “电子大脑” 的 “思考单元”，用晶体管搭出与门、或门这些 “基础逻辑积木”，再拼成复杂的运算系统，能处理数据、控制设备，小到手机、大到卫星都离不开它。

按用途分，逻辑芯片又分 “通用型” 和 “专用型”：

通用型（CPU、GPU）像 “万能工具”，啥活都能干；

专用型（FPGA、ASIC）像 “定制扳手”，专攻某类任务 —— 这两类芯片搭档，才撑起了我们现在的 AI 算力。

打个比方：如果把 AI 运算比作 “办一场演唱会”，CPU 是总导演，负责协调灯光、音响、歌手所有环节；GPU 是伴奏乐队，能同时演奏几十种乐器；FPGA 是可变形舞台，能随时调整布局；ASIC 是定制的音响设备，只针对这场演唱会的音效优化，效果最好但没法用到别的场合。

芯片分类结构图

二、通用芯片 “双巨头”：CPU 和 GPU，谁更适合 AI？

提到芯片，很多人先想到 CPU 和 GPU，但二者在 AI 里的 “分工” 完全不同。简单说，CPU 是 “全能管家”，擅长复杂调度；GPU 是 “并行达人”，专攻海量重复活。

1 CPU：能当 “全能管家”，却搞不定 “百人团战”？

CPU（中央处理器）是电脑、手机的 “核心指挥中心”，就像家里的管家：要管你追剧、聊微信、用 AI 翻译，还得处理后台更新，确保所有任务不 “打架”。

它的特点是 “少而精”：核心数量通常只有几个到几十个，但配了 L1、L2、L3 三级 “高速缓存”，还有复杂的 “控制器”，特别擅长处理 “多任务切换”“复杂逻辑判断” 这类活。

比如你边用 AI 软件修图，边挂着微信，还开着浏览器查资料，CPU 能快速在这些任务间 “跳转”，保证每个程序都不卡顿。

但面对 AI 里 “给 1000 张照片分类”“算 10 万组数据的矩阵乘法” 这类 “百人团战” 式任务，CPU 就有点 “力不从心” 了

—— 它的运算单元（ALU）只占自身的 5%-20%，大部分资源都用在 “调度” 上，只能 “一张一张处理照片”，效率自然低。

目前主流的 CPU 分两类：

一类是复杂指令集（CISC）的 x86 架构，英特尔、AMD 常用，国内兆芯、海光等企业能用到；

另一类是精简指令集（RISC）的 ARM 架构，苹果手机、华为平板里的 CPU 多是这种；还有一种开源的 RISC-V 架构，现在很多国内企业比如平头哥、中天微，都在基于它做国产 CPU。

CPU的主要组成

2 GPU：从 “游戏神器” 变身 “AI 算力担当”？

GPU（图形处理器）最早是为 “玩游戏” 而生的 ——3D 游戏里的光影效果、流畅画面，全靠它快速处理几百万个像素点。但工程师后来发现：GPU 的 “并行架构”，刚好能解决 AI 的 “痛点”。它有几千个甚至上万个 “简单核心”，就像一支庞大的 “计算小队”，能同时干几百件相同的活。

CPU 多核硬件架构示

具体来说，GPU 的运算单元（ALU）占比超过 80%，还专门优化了 “浮点运算”—— 比如 AI 深度学习里最常用的矩阵乘法、向量运算，GPU 处理起来比 CPU 快得多。

拿英伟达的 GPU 举例：一块 A100 GPU 的半精度浮点（FP16）算力能到 312 TFLOPS，相当于几十台 CPU 服务器加起来的能力；

最新的 H200 GPU 更厉害，FP16 算力直接冲到 1979 TFLOPS，内存带宽也有 4.8 Tbps，能快速读取海量训练数据。

现在，GPU 已经成了 AI 训练的 “标配”—— 不管是 ChatGPT 的底层模型，还是企业做的 AI 推荐系统，大多靠英伟达 GPU 集群来训练。国内也有不少企业在追：景嘉微的 JM9 系列、壁仞科技的 BR100，都能在特定场景下用，慢慢实现 “国产替代”。

英伟达主流AI算卡参数

3. 专用芯片 “新势力”：FPGA 和 ASIC，专克 AI 哪些难题？

如果说 CPU、GPU 是 “万能工具”，那 FPGA 和 ASIC 就是 “定制利器”—— 它们针对特定 AI 场景优化，尤其在 “推理” 环节（比如刷脸识别、语音助手）表现更优，还能帮企业 “省电省钱”。

三、 FPGA：能 “反复变形” 的 “电子积木”？

FPGA（现场可编程门阵列）最大的优点是 “灵活”，像能反复拆装的积木 —— 出厂后不用重新生产，就能根据需求修改电路功能。

它不用经历 “流片”（芯片试生产）这个环节，开发周期只要几周到几个月，小批量生产时，成本只有 ASIC 的 1/10，特别适合企业做 “新品测试”。

比如一家公司想做一款新的 AI 推理芯片，先用水 FPGA 做出 “原型机”，测试刷脸识别、图像分类这些功能没问题后，再批量生产 ASIC—— 就像先搭积木确认 “房子户型”，再正式施工。而且 FPGA 特别省电，通常只有 30-50W，比 GPU 的 250-700W 低很多，适合装在手机、摄像头这些 “端侧设备” 里。

不过 FPGA 也有缺点：它的 “峰值算力” 不如 ASIC，而且编程得用 Verilog、VHDL 这些专门的硬件语言，技术门槛不低。

现在全球 FPGA 市场主要被两家公司占着：赛灵思（已经被 AMD 收购）和阿尔特拉（被英特尔收购），国内复旦微电、紫光国微这些企业，也在做中低端 FPGA，慢慢替代进口产品。

FPGA 内部结构图

2 ASIC：为 AI “量身定制” 的 “超级引擎”？

ASIC（专用集成电路）是 “定制款” 芯片 —— 比如谷歌的 TPU、华为的昇腾 910，都是专门为 AI 运算设计的。它的优点很突出：性能强、功耗低、大批量生产时成本还低。因为它的核心数量、逻辑单元比例、缓存大小，都是按具体任务 “精准定制” 的，没有一点 “多余功能”。

拿谷歌的 TPU 举例：TPU v4 用了 7nm 工艺，里面有 220 亿个晶体管，在神经网络计算里，性能比传统 GPU 强 1.7 倍，能效更是高 30-80 倍；华为的昇腾 910 也很厉害，半精度浮点（FP16）算力能到 320 TFLOPS，还能适配 TensorFlow、PyTorch 这些主流 AI 框架，现在国内不少政务、金融系统都在用。

但 ASIC 的 “缺点” 也很明显：开发成本极高 ——14nm 工艺的 ASIC，流片一次就要 300 万美元，5nm 工艺更贵，要 4725 万美元；开发周期也长，通常要 6 个月到 1 年，而且一旦设计好就没法改了 —— 要是市场需求变了，之前的投入可能就 “打水漂”。所以 ASIC 更适合 “需求量大、功能固定” 的场景，比如数据中心的 AI 训练、手机里的刷脸识别。

四、1 张表分清：四种芯片，AI 场景该选谁？

很多人会问：到底哪种芯片最适合 AI？其实没有 “最好”，只有 “最适合”。从定制化程度、灵活性、成本、功耗四个维度，一张表就能看明白它们的差异：

实际应用中，这四种芯片经常 “组队干活”：比如研发一款 AI 模型，先用 GPU 快速验证算法，再用 FPGA 做原型测试，最后量产 ASIC 降低成本；你手机里的刷脸功能，不用高性能 GPU，用 FPGA 或低功耗 ASIC 就够了，既省电又快。

现在 GPU 还是 AI 芯片市场的 “主力”，英伟达凭借 CUDA 生态（一套能简化 GPU 编程的工具，还有配套的 cuDNN 深度神经网络库），在 AI 训练 GPU 领域有很高的应用率

—— 几乎所有主流 AI 框架，比如 TensorFlow、PyTorch，都支持 CUDA，大大降低了开发难度。不过随着 AI 场景越来越 “固定”，ASIC 的应用会越来越多，未来可能会占更多市场份额。

五、3 个趋势告诉你：未来你的手机、汽车，会用哪种 AI 芯片？

结合芯片行业的规律和 AI 的发展方向，未来 AI 芯片会有三个明确的趋势：

第一，ASIC 会越来越多

现在 AI 模型慢慢从 “通用大模型” 转向 “行业专用模型”，比如医疗影像识别、自动驾驶专用 AI，这些模型的功能固定后，定制化的 ASIC 就能发挥优势

—— 既能用更低的功耗运算，成本也会随着量产降低，以后你手机里的 AI 功能、汽车的自动驾驶模块，可能都会用 ASIC。

第二，“组合运算” 会成主流

没有一种芯片能 “包打天下”，未来会形成 “CPU+GPU+ASIC” 的 “异构架构”：

CPU 负责整体调度，GPU 处理复杂的并行运算，ASIC 专攻特定任务。比如英伟达的 Hopper 架构 GPU，就专门加了 “张量核心”（Tensor Core）来优化 AI 运算，让整体算力更高效。

第三，端侧 AI 芯片会爆发

以前 AI 运算大多在 “云端”（比如数据中心），现在手机、摄像头、智能家居这些设备，都需要 “本地 AI 能力”

—— 比如手机离线语音助手、摄像头实时 AI 抓拍，这些都需要低功耗、小尺寸的端侧 AI 芯片，以后这类芯片会越来越多，而且大多是 FPGA 或低功耗 ASIC。

看到这里，你大概能明白：为什么同样的 AI 功能，不同设备用起来速度差那么多了吧？

其实就是 “芯片选得对不对”。最后我想问问大家：你在使用 AI 工具时，还遇到过哪些 “卡顿” 或 “速度快得惊喜” 的情况？

结合这些芯片的特点，你觉得未来哪种 AI 场景会最先 “卡脖子”？欢迎在评论区分享你的经历！