随着大模型从研发阶段逐步走向成熟落地，人工智能推理芯片在整体AI芯片市场中的占比有望持续提升，其市场规模的增长空间受到广泛关注。根据IDC预测，未来几年全球AI芯片市场的复合增速有望达到50%左右，其中推理芯片的增速可能超过训练芯片，成为主要增长驱动力。
训练芯片与推理芯片的当前格局
目前，由于大部分大模型仍处于开发阶段，对训练芯片的需求更大，训练芯片占据了AI芯片市场的主要支出。训练芯片注重绝对的计算能力和通用性，以GPU为代表；而推理芯片则更关注能耗、时延和成本等综合指标，适用于FPGA和ASIC等芯片类型。随着大模型在生产生活中逐步应用，推理类AI芯片的占比预计将逐步提升。
推理芯片占比提升的驱动因素
推理芯片占比提升的核心驱动力来自两方面：一是大模型应用落地，云端推理需求快速增长，FPGA因其灵活性和可深度优化特点，有望在云端推理市场爆发；二是边缘AI的扩展，终端设备对低功耗、高效率的推理芯片需求增加，FPGA和ASIC凭借其性能优势成为理想选择。例如，在终端智能安防领域，已有厂商采用FPGA方案实现AI硬件加速。
市场规模预测
全球AI芯片市场规模预计将从2018年的40亿美元增长至2025年的726亿美元。其中，FPGA市场预计从2021年的82.9亿美元增长至2025年的125.2亿美元，年均复合增长率约10.8%；中国FPGA市场增速更快，2021-2025年规模复合增速预计为17.1%。ASIC方面，全球ASIC市场规模预计到2027年将达到约1650亿元，2021-2027年均复合增长率为8.9%。
常见问题
推理芯片和训练芯片的主要区别是什么？
训练芯片用于通过大量数据训练出复杂神经网络模型，注重绝对计算能力和通用性；推理芯片则利用训练好的模型推断结论，计算量较小，更注重能耗、时延和成本等综合指标。
哪些类型的芯片适合用于AI推理？
FPGA和ASIC非常适合AI推理场景。FPGA具有开发周期短、可配置性高的特点，在云端和边缘推理市场潜力巨大；ASIC则根据特定需求定制，在性能、能效和成本方面表现突出，是当前AI初创公司开发的目标产品。
推理芯片市场规模增长的主要驱动力是什么？
主要驱动力包括：大模型从研发走向应用落地，带动云端推理需求增长；边缘AI的扩展，如智能安防、自动驾驶等场景对低功耗推理芯片的需求增加；以及FPGA和ASIC等芯片在推理场景中的性能优势逐步显现。