非 GPU AI 加速器芯片市场规模、份额和行业分析，按芯片架构（AI ASIC、基于 FPGA 的 AI 加速器、神经形态处理器等）、部署（数据中心、边缘基础设施和端点设备）、最终用户（IT 和电信、消费电子、汽车和运输、制造和机器人、医疗保健和生命科学、航空航天、国防和政府等）以及区域预测，2026 年 – 2034

2025年非GPU人工智能加速器芯片市场规模为484.0亿美元。预计该市场将从2026年的587.6亿美元增长到2034年的3107.3亿美元，预测期内复合年增长率为23.1%。

全球非 GPU 人工智能加速器芯片市场由专门的半导体器件组成，旨在加速人工智能和机器学习不使用图形处理单元的工作负载。它们包括 AI ASIC、基于 FPGA 的加速器、神经形态处理器、光子 AI 芯片、模拟 AI 芯片以及跨数据中心、边缘基础设施和端点设备部署的相关架构，适用于 IT 和电信、消费电子产品、汽车和运输、制造和机器人、医疗保健和生命科学、航空航天、国防、政府、BFSI、零售和电子商务应用。

市场增长的推动因素包括生成式人工智能采用率的上升、对节能计算、低延迟推理、定制处理、不断扩大的人工智能基础设施投资以及全球云计算的快速扩张的需求。 Advanced Micro Devices, Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Apple Inc. 和 Broadcom Inc. 是全球市场的顶级参与者。

非GPU AI加速芯片市场趋势

AI加速器的日益集成将成为突出的市场趋势

专用人工智能加速器越来越多地集成到个人电脑、智能手机、车辆、相机和工业设备中是一个重要的市场趋势。本地人工智能处理允许模型直接在设备上运行，减少对云的依赖、网络延迟、带宽消耗和隐私问题。芯片制造商正在开发节能的 NPU 和 AI ASIC，以支持生成式 AI、计算机视觉、语音识别、智能搜索和实时决策。这种转变鼓励设备制造商和软件开发商优化本地推理应用程序，同时加强产品差异化。北美人工智能加速器芯片市场趋势也反映出对端点智能的需求不断增长，这得益于每瓦性能、内存容量和模型压缩的改进。高通的 Snapdragon X2 Elite 处理器就是一个例子，它提供高达 85 TOPS 的 NPU 性能，展示了专用设备上 AI 加速器不断增长的处理能力。

市场动态

市场驱动因素

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生成式和代理式 AI 工作负载快速增长，推动市场扩张

生成式和代理式人工智能的快速扩张是非 GPU 人工智能加速器芯片市场增长的主要驱动力。模型训练和推理工作负载需要高吞吐量、低延迟、高带宽内存和更高的能效。专用 ASIC、TPU、NPU、FPGA、神经形态处理器和新兴架构可以比通用处理器更有效地优化特定任务。主要数据中心或云服务提供商越来越多地投资于专用芯片，而超大规模数据中心则部署此类非 GPU AI 加速器芯片以实现高性能计算。不断上升的模型复杂性、代币数量和持续推理要求预计将加速全球集中式基础设施、边缘系统和端点设备的部署。

• 2026 年 4 月，谷歌表示，其推理优化的 TPU 8i 的性价比提高了 80%，凸显了专用 AI 加速器日益增长的经济价值。

市场限制

高昂的开发和制造成本阻碍了产品的采用

非 GPU AI 加速器的设计和制造成本高昂且复杂，会限制市场扩张。开发 ASIC、神经形态处理器、光子的芯片和内存计算设备需要专业人才、昂贵的设计工具、先进的半导体制造、封装能力和广泛的软件验证。供应商还必须管理较长的开发周期、不确定的需求、产量风险、框架兼容性和供应链限制。尽管《CHIPS 和科学法案》支持国内能力，但较小的公司仍然面临重大的资金和商业化障碍。亚太市场和整个中东投资的新兴趋势表明了更广泛的地域增长。然而，对数量有限的代工厂和封装供应商的依赖继续增加定价、产能和交付风险。

• 2025年3月，台积电宣布对美国先进半导体制造追加投资1000亿美元，计划总投资额增至1650亿美元，展现了尖端芯片生产和封装所需的雄厚资金。

市场机会

对具有成本效益的定制人工智能加速器的需求不断增长，以创造新的增长机会

生成式和代理式 AI 的快速扩展为针对推理进行优化的专用非 GPU 加速器创造了重大机遇。超大规模企业、企业和设备制造商越来越需要更低的延迟、可预测的性能以及减少对通用 GPU 的依赖。这鼓励了对 AI ASIC、TPU、NPU、基于 FPGA 的加速器、神经形态芯片和内存计算设计的投资。将专用芯片与可扩展互连、软件工具链和推理平台相结合的供应商可以解决电信网络、自治系统、企业环境和端点设备中的大量人工智能工作负载。高通宣布推出 AI200 和 AI250，突显出随着全球人工智能采用的扩大，提供经济高效的加速器解决方案的竞争日益激烈。

• 2026 年 6 月，Alphabet 报告称，其定制 TPU 支持 Gemini 大规模训练和服务，而人工智能基础设施的改进有助于在 2025 年将 Gemini 服务成本降低 78%。

细分分析

按芯片架构

AI ASIC 因其高处理能力和广泛的 AI 应用而占据主导地位

根据芯片架构，市场分为AI ASIC、基于FPGA的AI加速器、神经形态处理器等。

到 2025 年，AI ASIC 占据最大份额，达到 68.8%，因为它们是专门为 AI 任务构建的，并以更低的功耗提供更快的处理速度。它们广泛用于智能手机、云数据中心、车辆和企业系统，在大容量设备和大型计算平台上创造了强劲的需求。

其他细分市场，包括光子 AI 芯片、模拟 AI 芯片等，预计在预测期内将创下 28.1% 的最高复合年增长率。对灵活且节能的解决方案不断增长的需求支撑了增长，这些解决方案可以处理跨多个行业的专业、实时、自适应和下一代人工智能工作负载。

按部署

终端设备因消费者和互联产品的大批量集成而处于领先地位

根据部署，市场分为数据中心、边缘基础设施和端点设备。

到 2025 年，随着智能手机、笔记本电脑、相机、车辆、可穿戴设备和物联网产品的批量生产，端点设备将占据最大份额，达到 44.0%。这些设备越来越多地配备专用的非 GPU AI 加速器芯片，用于直接在设备上运行的图像处理、语音识别、安全、个性化、游戏和生成式 AI 功能。

随着企业在工厂、商店、电信网络和其他运营地点附近处理更多人工智能工作负载，边缘基础设施预计在预测期内将以 26.6% 的最高复合年增长率增长。这减少了响应时间，降低了数据传输成本，提高了隐私性，并限制了时间敏感应用程序对远程云数据中心的依赖。

按最终用户

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广泛的设备端人工智能集成推动消费电子产品占据最大份额

根据最终用户，市场分为 IT 和电信、消费电子、汽车和运输、制造和机器人、医疗保健和生命科学、航空航天、国防和政府等。

2025 年，消费电子产品将占据主导地位，包括智能手机、个人电脑、平板电脑、可穿戴设备和智能家居设备是内置AI加速器的主要产品。对智能相机、语音助手、游戏、内容创建、个性化和设备安全的需求不断增长，持续支持频繁的芯片集成和产品升级。

随着工厂采用机器视觉、自动检测、预测性维护和工业机器人，预计 2026 年至 2034 年，制造业和机器人技术将以最高 26.7% 的复合年增长率增长。这些应用需要在机器和生产线附近进行快速、可靠的人工智能处理，从而增加了对支持实时工业决策的专用加速器的需求。

非GPU AI加速芯片市场区域展望

按地域划分，市场分为北美、南美、亚太地区、欧洲、中东和非洲。

北美

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北美拥有最大的非 GPU AI 加速器芯片市场份额，因为该地区高度集中超大规模企业、云平台、AI 模型开发人员、芯片设计人员和风险投资。 AWS Trainium、Google TPU、Microsoft Maia 和 Meta MTIA 展示了对定制 ASIC 加速器的大规模内部需求。广泛的数据中心容量、先进的软件生态系统、强大的研究机构以及对推理经济学的投资加速了非 GPU AI 芯片在企业和消费者工作负载中的部署。

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美国非GPU AI加速芯片市场

2025年美国市场价值约为181.6亿美元，约占全球销售额的37.5%。

亚太地区

由于亚太地区拥有全球最强大的半导体制造和先进封装基地以及不断扩大的人工智能应用，预计亚太地区将成为复合年增长率最高的地区。台湾、韩国、日本、中国和印度正在投资代工厂、国产芯片设计、机器人、智能手机、汽车电子和边缘人工智能。政府的支持和不断增长的云容量应会加速非 GPU 加速器的区域生产和消费。

日本非GPU AI加速芯片市场

2025年日本市场价值约为28.5亿美元，约占全球收入的5.9%。

中国非GPU AI加速芯片市场

中国市场预计将成为全球最大的市场之一，到 2025 年收入将达 71.7 亿美元，约占全球销售额的 14.8%。

印度非GPU AI加速芯片市场

2025年印度市场价值为14.7亿美元，约占全球收入的3.0%。

欧洲

欧洲因其汽车、工业自动化、电信、医疗保健和研究领域而占有重要份额，这些领域需要节能、特定于应用的人工智能处理。欧洲公司在嵌入式系统、汽车半导体、边缘计算，以及专门的芯片架构。欧洲芯片法案、研究经费和主权计算计划支持本地设计和部署，而效率和数据治理要求则有利于受监管应用程序的非 GPU 加速器。

英国非 GPU AI 加速器芯片市场

2025年英国市场价值约为12.1亿美元，约占全球收入的2.5%。

德国非GPU AI加速芯片市场

2025年德国市场规模将达到18亿美元，相当于全球销售额的3.7%左右。

中东和非洲

随着海湾国家正在建立主权，中东和非洲预计将实现第二高的复合年增长率人工智能基础设施从小基地做起。沙特阿拉伯的 HUMAIN 计划和云合作伙伴关系正在扩大数据中心、人工智能服务和硬件采购。尽管制造深度较弱，但政府支持的多元化、智慧城市计划、阿拉伯语人工智能和能源丰富的计算中心应该会增加对高效定制加速器的需求。

GCC非GPU AI加速芯片市场

2025年，海湾合作委员会市场规模达到6.9亿美元，约占全球收入的1.4%。

南美洲

随着云区域、数据中心、金融科技、公共部门数字化、农业和工业分析增加人工智能计算需求，南美洲预计将以平均速度增长。巴西、智利、哥伦比亚和阿根廷提供了主要机会。然而，加速器设计、对进口芯片的依赖、基础设施不平衡、资本有限以及企业采用速度较慢限制了相对于亚太地区和海湾地区主导的 MEA 市场的增长。

巴西非GPU AI加速芯片市场

2025 年，巴西市场价值为 14.5 亿美元，约占全球收入的 3.0%。

竞争格局

主要行业参与者

知名企业正在推出新的解决方案以加强其市场定位

主要参与者正在通过扩展其非 GPU AI 加速器芯片组合并提高处理性能、能效、可扩展性和特定于工作负载的优化来巩固其市场地位。他们正在投资人工智能 ASIC、基于 FPGA 的加速器、神经形态处理器、光子芯片、模拟人工智能处理器和内存计算架构。产品发布、战略合作伙伴关系、收购、代工合作和持续架构开发使供应商能够增强其在各个领域的竞争优势数据中心、边缘和端点人工智能应用程序。

主要非 GPU AI 加速器芯片公司简介

• 超微半导体公司（我们。）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 苹果公司（美国）
• 博通公司（美国）
• Cerebras Systems Inc.（美国）
• 谷歌有限责任公司（我们。）
• 华为技术有限公司（中国）
• 英特尔公司（美国）
• 微软公司（美国）
• 高通公司（美国）

主要行业发展

• 2026 年 7 月：Cerebras Systems 和 Flex 扩大了制造合作伙伴关系，扩大了加州 Cerebras CS-3 人工智能加速器系统的生产规模。新的生产线预计将支持产量增加七倍。
• 2026 年 6 月：高通推出了 Dragonfly AI300 推理加速器，作为其扩展数据中心路线图的一部分。该加速器的目标是提高代理人工智能工作负载的令牌吞吐量、能源效率和成本效益。
• 2026 年 6 月：Amazon Web Services 向 Amazon ECS 托管实例添加了 Trainium 和 Inferentia 加速器支持。该增强功能使客户能够部署和扩展生成式人工智能更轻松地训练和推理工作负载。
• 2026 年 4 月：Google 推出了用于高级 AI 工作负载的 TPU 8t 和 TPU 8i。 TPU 8t 针对训练进行了优化，而 TPU 8i 则针对 AI 代理的低延迟推理。
• 2026 年 3 月：AWS 和 Cerebras 宣布开展合作，将 AWS Trainium 服务器与 Cerebras CS-3 系统结合起来。分类推理解决方案计划通过 Amazon Bedrock 进行部署。
• 2026 年 1 月：微软推出了 Maia 200，这是一款专为大规模推理而设计的定制人工智能加速器。该 3 纳米芯片采用 FP8 和 FP4 处理、216 GB HBM3e 以及增强型内存架构。
• 2025 年 10 月：Broadcom 和 OpenAI 宣布合作开发和部署 10 吉瓦的定制 AI 加速器。两家公司计划将加速器与博通以太网网络集成到下一代人工智能集群中。

报告范围

非 GPU 人工智能加速器芯片市场报告评估了市场规模、预测、细分、增长驱动因素、限制因素、新兴趋势和技术发展。它涵盖 AI ASIC、基于 FPGA 的加速器、神经形态处理器以及跨数据中心、边缘和端点应用的其他新兴架构。该报告还评估了竞争定位、市场份额、产品发布、合作伙伴关系、并购、投资和战略举措，同时介绍了在全球关键地区运营的领先公司。

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