摘要：自从 OpenAI两年前发布 ChatGPT以来，人们对训练和部署人工智能模型的兴趣激增，图形处理单元 (GPU) 成为推动所有这些努力的首选加速器，尤其是美国芯片企业 Nvidia 生产的 GPU。

新研究表明，开发人工智能处理器芯片的公司数量现已超过一百家。

自从 OpenAI两年前发布 ChatGPT以来，人们对训练和部署人工智能模型的兴趣激增，图形处理单元 (GPU) 成为推动所有这些努力的首选加速器，尤其是美国芯片企业 Nvidia 生产的 GPU。

但是，在人工智能训练或特别是推理（训练模型的实际使用）方面，这些并不是唯一的选择，还有其他可用选项，例如嵌入在某些台式机和笔记本电脑 CPU 中的神经处理单元 (NPU)。

其他制造商也想加入这一行列，或许是考虑到上个月Nvidia 成为第一家市值突破 4 万亿美元的上市公司。

根据Jon Peddie Research (JPR) 的数据，目前有不少于 121 家公司正在谈论生产 AI 处理器，从针对嵌入式应用和物联网 (IoT 级) 设备的微型芯片，到超大规模数据中心产品。

JPR 的《2025 年第三季度人工智能处理器市场发展报告》发现，正如您所料，美国目前处于领先地位，其中至少有 59 家公司来自关税尚未完全取消的国家。中国则落后一些，只有 14 家公司，而大多数其他国家最多只有几家公司。

JPR 表示，尽管美国仍然处于领先地位，但中国的 DeepSeek和华为仍在继续推动自己的先进芯片，印度也宣布了一项本土 GPU 计划，目标是在 2029 年实现生产。

在美国国内，加利福尼亚州和德克萨斯州是开发活动的温床，加利福尼亚州拥有全美不少于 42 家人工智能芯片公司。

该研究机构表示，所有这些公司总共吸引了超过 135 亿美元的创业资金，其中许多公司仅在过去一年就筹集了 1 亿美元或更多的资金。

但 JPR 总裁乔恩·佩迪博士警告称，未来几年，一场洗牌可能会导致许多新兴的人工智能硅片公司被淘汰。

“人工智能处理器正在经历寒武纪大爆发，让人想起20世纪90年代末的3D图形热潮和2010年代的XR（扩展现实）浪潮，”佩迪博士说道。“我们预计未来几年将出现快速整合，我们目前追踪的121家公司到本世纪末将缩减至约25家。”

这种洗牌可能很快就会到来，因为许多客户开始反映，他们在人工智能开发上投入的数十亿美元几乎没有回报，他们相信（或许是希望）人工智能会带来生产力的飞跃，正如The Register最近报道的那样。

121家AI芯片公司，投资 735 亿美元

JPR的 《AI处理器 》报告中，已确认121家公司正在研发或计划研发AI处理器，产品范围涵盖微型物联网设备到超大规模数据中心加速器。自2006年以来，这些公司共吸引了超过135亿美元的初创资金，其中数十家公司仅在过去一年就筹集了1亿美元或以上的资金。

JPR 总裁 Jon Peddie 博士表示：“AI 处理器正在经历寒武纪大爆发，让人想起 1990 年代末的 3D 图形热潮和 2010 年代的 XR 浪潮。我们预计未来几年将出现快速整合，我们目前追踪的 121 家公司到 2020 年底将缩减至约 25 家。”

美国目前在人工智能硬件和软件领域处于领先地位，但这一领先地位正面临威胁。中国的DeepSeek和华为持续推进先进芯片研发，印度宣布了一项旨在2029年实现量产的自主GPU项目，而华盛顿的政策转变正在重塑竞争格局。第二季度，出口限制的取消使得英伟达和AMD等美国公司得以在沙特阿拉伯达成数十亿美元的交易。

JPR 的数据库涵盖了遍布各大科技中心的 121 家公司，涵盖了整个市场，并将供应商分为五类：

AI-IoT——微控制器或小型 SoC（TinyML 类）中的超低功耗推理。产量高（数亿），但平均售价低。

AI-Edge——数据中心外部 1-100W 范围内的设备上或近设备推理。包括机器人、智能摄像头和工业 AI 网关。

AI-Automotive——与 AI-Edge 截然不同，具有不同的经济性和设计周期（ADAS 和自动驾驶计算）。

AI-数据中心训练——用于 LLM 和模型训练的高端加速器。产量低，但平均售价极高。

AI-数据中心推理——大规模 AI 模型的超大规模服务。混合使用 GPU、NPU 和定制 ASIC。

它们分散在世界各地。

报告重点介绍了本季度的重大发展：

人工智能投资蓬勃发展，95 家初创企业获得了 135 亿美元的投资，26 家上市公司的研发投入预计达到 600 亿美元。

Tenstorrent 在 D 轮融资中获得了超过 6.93 亿美元的资金，包括三星、LG 和杰夫·贝佐斯在内的投资者支持其开放式 RISC-V CPU 和模块化小芯片方法。

Lightmatter 为光子互连筹集了 4 亿美元，而德国的 Black Semiconductor 获得了 2.75 亿美元的政府主导支持。

Imagination Technologies 推出了 E 系列 GPU，将图形和人工智能融合在专为汽车和边缘设备设计的统一架构中。

Flow Computing 改进了其并行处理单元，这是直接嵌入到 CPU 中的全新并行处理方式。

来源：半导体芯闻

来源：芯片测试赵工