2025年中国异构计算行业产业链、发展现状及发展趋势分析：市场对高性能计算能力需求日益增加，异构计算行业的市场规模将继续保持高速增长 [图]

内容概况：我国异构计算市场规模呈现出快速增长的趋势。随着国内人工智能、大数据、5G等新兴技术的快速发展，对计算能力的需求急剧增加，异构计算作为一种能够提高计算效率的解决方案，市场规模不断扩大。2022年，我国异构计算市场规模达407.86亿元，到2023年，我国异构计算行业市场规模达459.09亿元，同比增长12.56%。随着芯片设计、制造工艺的不断进步，以及新型计算设备的不断涌现，异构计算系统的性能得到了显著提升。

相关上市企业：寒武纪（688256）、海光信息（688041）、景嘉微（300474）、芯原股份（688521）、龙芯中科（688047）、复旦微电（688385）、中科曙光（603019）、浪潮信息（000977）、拓维信息（002261）

相关企业：武汉泽塔云科技股份有限公司、北京电子数智科技有限责任公司

关键词：异构计算行业产业链、异构计算行业发展现状、异构计算行业发展趋势

一、异构计算行业定义及分类

异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它利用能同时支持SIMD（单指令多数据）方式和MIMD（多指令多数据）方式的单个独立计算机，或由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异的机器以满足不同的计算需求，并使代码（或代码段）能以获取最大总体性能方式来执行。异构计算技术是一种使计算任务的并行性类型（代码类型）与机器能有效支持的计算类型（即机器能力）最相匹配、最能充分利用各种计算资源的并行和分布计算技术。

二、异构计算行业产业链分析

异构计算行业产业链由上游硬件供应商、中游异构计算平台开发商和下游应用领域构成。上游的芯片制造商如英特尔、英伟达等分别提供CPU、GPU等不同类型的芯片，硬件组件供应商则提供内存、主板和散热设备等。中游则汇聚了计算平台和解决方案提供商，他们利用上游的硬件资源，构建出高效、灵活的计算平台，为下游用户提供定制化的解决方案。下游则包括科研机构、数据中心与云计算企业、工业企业、金融机构等。整个产业链各环节紧密相连，共同推动异构计算技术的创新与发展。随着人工智能、大数据、云计算等技术的蓬勃发展，异构计算行业面临着巨大的市场需求和广阔的发展空间，技术创新、政策支持与市场需求成为推动产业链升级和完善的双轮驱动。

三、中国异构计算行业发展历程

异构计算在我国的发展历程大致经历了四个阶段。从20世纪70年代至90年代初，计算机主要依赖单核CPU进行串行计算，但随着性能提升遇到瓶颈，业界开始探索并行计算技术。进入21世纪初，随着多核CPU的普及，同构并行计算成为主流。然而，随着计算需求的增加，异构计算开始兴起，大约从21世纪初至2010年代中期，GPU、FPGA和ASIC等加速器开始进入异构计算领域，为高性能计算、图形渲染和人工智能等领域提供了新的解决方案。自2010年代中期至今，异构计算进入了成熟与多样化应用阶段，不仅在高性能计算和人工智能领域得到广泛应用，还在数据中心、云计算、边缘计算等领域展现出巨大潜力。这一阶段，异构计算技术不断演进，编程框架和生态也逐渐成熟和完善，为各种计算任务提供了更高效、更灵活的解决方案。随着技术的不断发展，异构计算将继续在推动数字化转型和创新中发挥重要作用。

相关报告：智研咨询发布的《中国异构计算行业市场运行格局及发展趋向研判报告》

四、中国异构计算行业产业链上游分析

我国CPU行业发展迅速，市场规模持续扩大。近年来，随着数字化时代的全面到来，无论是个人电脑、智能手机等消费电子领域，还是企业服务器、云计算等领域，对高性能CPU的需求持续攀升。这推动了CPU厂商在产品创新和技术升级上的不断投入。在市场规模方面，2023年我国CPU市场规模达到2160.32亿元左右，同比上升7.83%。CPU作为计算机系统的核心处理器，对异构计算行业的发展具有重要影响。异构计算是一种结合两种或多种不同类型处理器或控制器架构的计算模式，旨在通过集成不同类型的计算单元，发挥各自的计算优势，实现更高的性能和能效。CPU在异构计算中扮演着重要角色。一方面，CPU作为通用处理器，具有强大的控制能力和广泛的适用性，能够处理各种复杂的计算任务。另一方面，CPU还可以与其他类型的加速器（如GPU、FPGA、ASIC等）协同工作，形成异构计算系统。这种系统能够根据不同的计算需求，灵活地调度和分配计算资源，实现更优的计算性能和能效。

近年来，国产GPU厂商在技术方面不断推陈出新，逐步打破了国外品牌的市场垄断。这些厂商凭借技术创新和市场拓展，在高性能计算、人工智能、军事等领域取得了显著成果。中国GPU市场正处于快速增长阶段。2023年中国GPU市场规模为807亿元，较上年增长32.78%。GPU作为异构计算中的重要组成部分，具有强大的并行计算能力。在需要大规模并行计算的任务中，如深度学习、科学计算等，GPU能够显著提升计算性能，加速任务完成时间。异构计算是一种结合不同类型处理器或控制器架构的计算模式。GPU的加入使得异构计算系统能够根据不同的计算需求，灵活地调度和分配计算资源，实现更优的计算性能和能效。GPU的快速发展推动了异构计算技术的普及和应用。

近年来，FPGA技术在我国取得了显著进展。国内企业如复旦微电、紫光国微、安路科技等已经研发出具有竞争力的FPGA产品，并在市场上取得了一定份额。这些企业不断推动技术创新，提升产品性能，降低成本，以满足市场需求。作为全球最大的FPGA市场之一，我国FPGA市场规模也呈现出快速增长的趋势。2023年中国FPGA市场规模约为249.9亿元，较上年增长19.68%。FPGA因其高度的灵活性和可编程性，在异构计算中发挥着重要作用。通过将FPGA与其他类型的处理器（如CPU、GPU）结合使用，可以构建出高性能的异构计算系统。这种系统能够根据不同的计算需求，灵活地调度和分配计算资源，实现更优的计算性能和能效。

五、中国异构计算行业发展现状分析

我国异构计算市场规模呈现出快速增长的趋势。随着国内人工智能、大数据、5G等新兴技术的快速发展，对计算能力的需求急剧增加，异构计算作为一种能够提高计算效率的解决方案，市场规模不断扩大。2022年，我国异构计算市场规模达407.86亿元，到2023年，我国异构计算行业市场规模达459.09亿元，同比增长12.56%。随着芯片设计、制造工艺的不断进步，以及新型计算设备的不断涌现，异构计算系统的性能得到了显著提升。同时，异构计算软件架构和算法的优化也为行业发展提供了有力支持。预计未来几年，随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，对高性能计算能力的需求日益增加，异构计算行业的市场规模将继续保持高速增长。

六、中国异构计算行业重点企业分析

我国异构计算行业涌现出一批重点企业，形成了多元化的竞争格局。寒武纪作为AI芯片领域的独角兽，专注于人工智能芯片产品的研发，产品广泛应用于消费电子、数据中心、云计算等场景。海光信息则发布了业界首个海光异构隐私计算一体机，推动产品向最终用户的导入和覆盖。此外，芯原股份推出的AI异构计算融合方案，在指令级别上实现NPU、GPU和GPGPU的深度协作，提升了整体运算效率。龙芯中科也在积极布局异构计算领域，其通用GPU芯片已取得突破性进展，助力公司强势切入AI大市场。复旦微电则依托强大的研发能力和供应链整合能力，在异构计算领域形成了安全与识别、非挥发存储器、智能电表芯片等多元化产品线布局。这些企业在技术创新、市场拓展和产业链协同等方面各展所长，共同推动我国异构计算行业的快速发展。

海光信息技术股份有限公司成立于2014年10月24日，总部位于北京市海淀区中关村软件园。主要从事高端处理器、加速器等计算芯片产品和系统的研发、销售。海光信息的产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU，主要用于加速计算，类似GPU功能）等。海光信息在异构计算领域有着显著的布局。公司发布的业界首个海光异构隐私计算一体机，进一步构建了隐私计算与异构算力相结合的综合新生态，加速数据要素的流通。此外，海光信息还联合国内主流服务器厂商，围绕着不同类型的市场需求，形成了涵盖多种形态的产品，如通用机架式服务器、人工智能服务器等，共同推动公司产品向最终用户的导入和覆盖。近年来，海光信息营业收入逐年上涨，2023年，海光信息营业收入为60.12亿元，同比增长17.31%。2024年1-9月，海光信息营业收入达61.37亿元，同比上年同期增长55.64%。

芯原微电子（上海）股份有限公司（简称芯原股份）成立于2001年8月21日，是一家依托自主半导体IP，为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务的企业。公司总部位于中国（上海）自由贸易试验区，拥有多种芯片定制解决方案，包括高清视频、高清音频及语音、车载娱乐系统处理器等。芯原股份在异构计算领域也有着深厚的布局。公司推出的AI异构计算融合方案，成为NPU发展的新方向。该方案将NPU、GPU和GPGPU进行深度融合，形成一个可扩展的AI计算平台。这个平台在指令级别上实现深度协作，使得不同处理器能够共享资源，有效提升整体运算效率。芯原的这种异构计算融合方案在智能设备市场中占据了一席之地，满足了同时在线的多样化需求，提升了用户体验。2023年，芯原股份营业收入为23.38亿元，同比减少12.73%。2024年1-9月，芯原股份营业收入为16.5亿元，同比上年同期减少6.52%。

七、中国异构计算行业未来发展趋势

1、架构融合与优化

异构计算架构的核心在于有效整合不同类型的计算单元，如CPU、GPU、FPGA等，以实现资源配置的优化。随着技术的不断进步，这些计算单元之间的融合与优化将更加紧密。通过智能调度算法与动态负载均衡技术，系统能够实时监测各个计算单元的状态，并自动调整任务安排，从而确保资源使用率最大化。这种细化和分工合作的方式显著缩短了数据处理周期，提高了响应速度，为应对未来不断增长的数据挑战提供了有力支持。

2、应用领域不断拓宽

异构计算的应用领域正在不断拓宽，从传统的科学计算、物理仿真等领域逐渐渗透到人工智能、自动驾驶、虚拟现实等新兴领域。这些领域的快速发展为异构计算行业带来了新的增长动力。特别是在人工智能领域，异构计算技术能够提供更灵活的计算架构，有助于解决复杂计算任务，提高计算性能和能效比。随着算法的发展及其对不同硬件架构适应性的增强，异构计算将在更多领域发挥重要作用。

3、软件与硬件协同发展

在异构计算行业中，软件与硬件的协同发展已成为重要趋势。随着大数据、人工智能等技术的崛起，算力需求进一步提升，对硬件的自适应性要求也越来越高。因此，业界急需一款综合平台来打通软件设计和硬件设计之间的壁垒，提升系统设计效率。赛灵思等公司推出的Vitis统一软件平台等解决方案，进一步加深了软件设计和硬件设计的融合，让软件工程师能够更高效地利用硬件资源，推动了异构计算行业的创新发展。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国异构计算行业市场运行格局及发展趋向研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。