​​中国人工智能芯片正在加速追赶国际先进水平，政策支持、企业创新及市场需求推动其快速发展，但在核心算力、制造工艺和生态建设等方面仍存在一定差距。​​

中国AI芯片行业在技术突破和产业链建设上取得显著进展。华为推出基于达芬奇架构的昇腾系列，百度与寒武纪等企业联合打造“星火一体机”等自主算力平台，部分产品在特定场景性能接近国际水平。阿里含光系列、天数智芯等专用芯片也在图像识别、边缘计算等领域实现落地应用。国家近年加大政策扶持力度，2023年芯片领域投资超3000亿元，助力技术研发和产业生态完善。

不过，与国际顶尖水平相比，中国AI芯片仍面临多重挑战。以英伟达H100为例，其算力、显存容量及卡间互联带宽均显著优于国产昇腾910B；谷歌TPU和大语言模型推理芯片Groq的算力效率亦处于行业领先。国内AI芯片在EDA工具链、软件生态（如CUDA成熟度）和制程工艺（如3nm以下先进制程）方面仍依赖外部技术，芯片迭代速度受国际供应链制约。

为缩小差距，中国在加大自主创新投入的需强化产学研协同。一方面，推动国产EDA工具和开源框架（如CANN、计图）发展，构建软硬协同生态；另一方面，优化政策支持，吸引全球高端人才，提升芯片制造与设计能力。随着5G、物联网和AI应用的深化，中国AI芯片的国产化替代进程将持续加速，未来或在全球市场占据重要份额。