> 数据图表想问下各位网友1.2 AI芯片主要分为技术与应用层面两大类2025-9-01.2 AI芯片主要分为技术与应用层面两大类⚫ （2）应用层面：①云端AI芯片：云端AI芯片应用在智能计算中心等相对远离用户侧的AI芯片，算力通常可达到100TOPS以上。云端AI芯片是实现大规模数据处理和深度学习模型训练的关键。②终端AI芯片：终端AI芯片有很高的计算能效，通常部署在电子产品、汽车、工厂等终端设备上。其快速数据处理能力降低了对云端计算资源的依赖，从而减少运营成本与算力中心算力压力。⚫ 云端AI芯片又可分为训练芯片和推理芯片：①AI训练芯片：这类芯片主要用于人工智能模型的训练阶段，即通过大量的数据来“训练”AI模型。训练过程需要进行大量的矩阵运算和参数调整，因此其通常需要具备强大的计算能力和高能效比，所以价格也远高于推理芯片。②AI推理芯片：推理芯片则用于模型训练完成后的部署阶段，主要负责执行模型的推理任务。推理过程对实时性要求较高，因此推理芯片需要在保证准确率的同时，具备快速响应和低功耗的特点。◆ 图：AI训练芯片和AI推理芯片对比数据来源：IDC，电子工程专辑，中投网，英伟达官网，前瞻网，CSDN，东吴证券研究所6环节计算性能精度要求应用场景使用大量数据来训练模型，使其能够学习数据特征并做出准确预测,模型训练完成后的应用阶段，利用训练好的模型,使用新数据推理出AI训练芯片AI推理芯片从而适应特点功能。各种结论。极高，英伟达H100的FP16算力达1979TOPS较低，英伟达T4的INT8算力仅为130TOPS较高较低在数据中心或云环境中进行，需要处理庞大的数据集和复杂的计算广泛应用于各种场景，包括智能手机、智能家居、自动驾驶汽车、任务。云服务等，这些场景要求模型能够快速且准确地响应。影响需求的因素 大模型数量、数据集规模、模型复杂度、模型训练时长等因素应用场景、实时性要求、能效比和成本等因素未来趋势主要产品增速放缓，可能会集中在提高训练效率、降低成本和支持更复杂的模型上NVIDIA的A100、AMD的MI100等高性能GPU，以及Google的TPU等专用AI芯片可能集中在提升能效、减小延迟和支持更广泛的部署环境NVIDIA的T4、Intel的Movidius VPU等东吴证券综合其他
