​​AI芯片属于科技板块中的半导体与人工智能交叉领域，是支撑智能计算的核心硬件，具有高算力、低功耗、专用化三大技术亮点。​​

1. ​​技术架构分类​​

   • ​​GPU​​：通用并行计算架构，适合深度学习训练（如英伟达H100）。
   • ​​FPGA​​：可编程半定制芯片，灵活性高（如英特尔Gaudi2）。
   • ​​ASIC​​：全定制专用芯片，能效比最优（如谷歌TPU、华为昇腾）。

2. ​​应用场景划分​​

   • ​​云端芯片​​：部署于数据中心，处理大规模AI训练与推理（如寒武纪思元系列）。
   • ​​终端芯片​​：嵌入手机、汽车等设备，实现实时响应（如地平线征程芯片）。

3. ​​产业链定位​​

   • ​​上游​​：半导体材料（硅片、光刻胶）与设备（光刻机、刻蚀机）。
   • ​​中游​​：芯片设计（算法/IP核）、制造（晶圆加工）、封装测试。
   • ​​下游​​：应用于自动驾驶、智能安防、云计算等领域。

4. ​​市场驱动因素​​

   • ​​国产替代​​：美国技术限制加速自主芯片研发（如海光信息DCU）。
   • ​​需求爆发​​：AI大模型、边缘计算推动算力需求年均增长超30%。

​​未来AI芯片将向多模态融合、存算一体等方向演进，建议关注技术迭代与政策扶持的双重机遇。​​