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SICA深芯盟

2025年国产AI芯片和高性能处理器厂商排名和行业趋势分析

报告概要

作为深芯盟500家国产芯片行业分析报告的一部分，2025年结合高性能AI芯片和处理器于一个报告，汇总了70余家国产芯片厂商，对于每一家筛选的公司，我们从核心技术、公司发展和应用场景等方面对公司进行全方位画像分析。

我们首先对Chiplet、HBM技术和存算一体技术以及其对AI芯片未来发展所带来的影响进行了简要阐述，然后结合应用和潜在需求进行分析，并且针对上市公司的财务数据进行归纳比较。

报告内容目录

一、Chiplet与高性能计算（HPC）芯片

二、CoWoS与先进封装

三、HBM技术

四、存算一体技术

五、基于RISC-V架构的高性能处理器

六、AI芯片性能分析

七、全球AI芯片出货量排行榜

八、国产AI芯片和处理器上市公司综合实力排名

九、74家国产AI芯片和处理器厂商信息汇总

一、Chiplet与高性能计算（HPC）芯片

Chiplet是最近AI芯片和高性能计算领域最火的话题，在芯片设计界有一句话是说，设计一款3nm制程的芯片并不困难，但是制造一块7nm芯片却让市值千亿的公司花费4年时间。而随着摩尔定律进入到2nm甚至1nm到了近乎原子级别，工艺、设备和材料难度呈几何级上升，而且成本高的吓人，也只有头部的巨头才能玩的起。所以随着芯片技术要求的不断提升，系统级芯片SoC开始显得力不从心，Chiplet技术悄然兴起。

像是大算力AI芯片、GPU和CPU芯片，计算单元+存储单元+I/O接口+电源管理等主要功能模块每个部分都至关重要在一个芯片上设计这么多模块，还要保证制造阶段的良率可以说难度不亚于“登天之道”，而

chiplet可以说完美契合这一难题，使用模块化的设计方法，通过划分芯片为小块独立的单元来提升芯片的灵活性和可拓展性，使得不同功能晶粒更容易的集成到一个芯片上。

Chiplet结构示意图（图源：Skyline）

拆分后的芯片甚至可以交给不同的制程去做，各个模块并行开发测试，像是Intel和Nvidia均采用了chiplet开发其产品，既减小了设计难度，又加快了芯片研发进程，实现了更快的产品迭代。并且采用chiplet模块化的芯片良率得到的巨大提升，成本也比一整块的芯片低的多。

但是新技术就会带来新的挑战，Chiplet需要在有限的空间内实现芯片的高密度堆叠和信号的高密度互联，不同模块的电信号需要可靠稳定的通信，于是TSV（硅通孔）、CoWoS和InFO技术等应孕而生；模块多带来的复杂场影响效应也翻倍增长，不同模块的电信号、磁信号、散热、热应力等多物理场互相作用非常复杂，设计工程师和工艺工程师需要紧密配合，不断仿真模拟和改进工艺参数才能保证整个芯片的稳定和可靠。

模块化技术想要推广和发展离不开标准化和兼容性，软件和硬件都绕不开行业的统一标准，UCIe(UniversalChipletInterconnectExpress)就是Intel、ARM、AMD、TSMC和三星等十几家芯片设计和制造巨头联合推出的Chiplet标

准，旨在通过统一的接口规范促进Chiplet技术的普及和应用。2023年9月Intel推出首个遵循UCIe连接规范的Chiplet测试芯片——PikeCreek，AMD的GenoaCPU和InstinctMI300GPU，Nvidia的Grace服务器CPU等均是Chiplet技术的产物。

Intel、AMD、Nvidia公司Chiplet芯片代表（图源：网络，制表深芯盟）

Chiplet在高性能计算芯片的设计上显得至关重要，最先进的技术不一定一家公司全都掌握，一块高精尖芯片的诞生就像全球顶级供应链的整合，例如NVidia和AMD负责设计GPU核心，SK海力士和三星负责DRAM和缓存，各大IP公司拿出其加速芯片、互联管理芯片和电源芯片等，最终交给半导体芯片制造商台积电或Intel负责封装和制造，细看下来其中涉及到的公司可能就有十几家，协调如此庞大的队伍绝非易事，行业联盟的标准化不仅可以降低成本还可以再一个封装体内部实现不同架构不同制程节点的chip互联。

UCIetoenableanOpenChipletEcosystemdeliveringPlatformonaPackage（图源：UCIe）

二、CoWoS与先进封装

CoWoS初看听陌生，实际上是芯片封装由2D向3D发展的产物，在