AI算力规模持续扩张，哪些下游应用场景对AI芯片的需求增长最快？增长最快的需求正从大模型训练阶段向云端推断与边缘推断场景迁移。根据IDC预测，未来几年AI芯片复合增速有望达到50%左右，中国AI算力规模预计从2019年的30 EFLOPS增至2026年的1270 EFLOPS。当前大模型多处于开发阶段，训练芯片需求更大；未来随着模型成熟并在生产生活中落地，推理类AI芯片的占比有望逐步提升，其中FPGA和ASIC在推断场景的增长潜力最为突出。

训练与推理：需求重心正在切换

AI芯片按用途分为训练芯片与推理芯片两类。训练阶段计算规模庞大，涉及大量训练数据和复杂深度神经网络，目前应用最多的主要是GPU，也是唯一已量产可用于AI训练的芯片。而推断阶段利用训练好的模型处理新数据，计算量相对较小，更注重能耗、时延和成本等综合指标。

当前训练芯片需求仍占主导，但推理场景是增量最快的方向。随着各类大模型逐步成熟并进入生产应用，推断类AI芯片的占比预计持续提升。在云端推断环节，FPGA凭借灵活性和可深度优化的特点，有望继GPU之后在该市场爆发；在边缘推断场景，FPGA作为低功耗异构芯片，开发周期快、编程灵活，适配终端设备对推断能力的高要求。

推理芯片的结构性机会：FPGA与ASIC

AI芯片细分为CPU、GPU、FPGA和ASIC四类，通用性依次降低，运算效率逐步提高。在推断场景中，FPGA具备硬件可重构、开发周期短、效率高的特性，在技术迭代频繁的AI领域是较为理想的解决方案；ASIC则为特定用途定制，高性能、低能耗，专用化程度最高，同样非常适合AI推断场景。

未来推理场景中FPGA和ASIC的占比提升是确定性较强的趋势。FPGA市场目前由海外巨头主导，但国产厂商已崭露头角；ASIC市场尚未形成明显的头部厂商，竞争格局相对分散，为更多参与者提供了空间。随着AI行业成熟，下游应用规模化将摊薄芯片研发成本，ASIC凭借性能与功耗优势，成长潜力值得关注。

常见问题

训练芯片和推理芯片的核心区别是什么？

训练芯片更注重绝对计算能力，要求能处理海量数据并具备通用性；推理芯片更侧重能耗、时延和成本等综合指标。目前训练环节以GPU为主，推理环节除CPU、GPU外，FPGA和ASIC也适用。

为什么推理芯片的需求增长会快于训练芯片？

当前大部分大模型仍处于开发阶段，训练需求占比较高。未来随着大模型成熟并在各类应用中落地，推断类计算量将大量增加，对应的推理芯片需求占比会逐步提升，FPGA和ASIC的增量空间更大。

FPGA和ASIC在推理场景中各自的优势是什么？

FPGA的优势在于硬件可重构、开发周期短、编程灵活，适合技术迭代快的领域；ASIC的优势在于为特定需求定制，在性能、能效和成本方面表现突出，适合大规模量产的推断场景。