报告导读：
AI SoC是专门为AI任务优化的SoC，通常涉及矩阵运算、卷积神经网络等AI任务，提供高效率的并行计算能力。AI SoC在传统SoC的基础上，集成了专为AI计算设计的功能模块，特别适合机器学习、深度学习等高计算密度任务。AI加速器（通常是NPU）是区别AI SoC和传统SoC的关键组件。大语言模型和多模态模型的进步引发了端边侧推理需求的爆发式增长，从而带动对端边侧AI SoC的需求增长。端边侧AI应用的快速普及加速算力架构向CPU+GPU+NPU+DSP（数字信号处理器）异构算力发展，推动AI SoC普及率提升。AI SoC通过集成NPU、结合算法芯片协同优化，突破传统处理器的能效瓶颈，实现功耗、性能、面积的三维优化，可有效释放端边侧的实时推理与决策能力，是AI在端侧普及的重要基础设施。全球AI SoC出货量由2020年的9.49亿颗增长至2024年的15.65亿颗，期间实现年复合增长13.3%。视觉AI SOC为其重要组成部分，所占比重不断提升。2024年全球视觉AI SOC出货量达2.46亿颗，同比增长52.9%，占AI SOC出货量的比重达15.7%，较2020年提升了10个百分点。中国市场，在人工智能技术加速渗透各行各业的背景下，端侧AI成为重要发展方向，而端侧AI SOC作为终端设备实现高效能、低功耗智能化处理的核心硬件，其行业价值与市场潜力持续凸显。目前，国内已有许多企业布局AI SOC芯片领域，AI SOC芯片行业细分赛道众多，不同企业基于技术积累与市场定位，形成了差异化的发展路径。如瑞芯微聚焦于AIoT SoC芯片设计领域，星宸科技则在安防领域占据较大优势，晶晨股份是全球多媒体智能终端SOC领域的领军企业之一。
基于此，依托智研咨询旗下AI SOC行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2025-2031年中国AI SOC行业市场研究分析及发展前景研判报告》。本报告立足AI SOC新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动AI SOC行业发展。
观点抢先知：
产业链：AI SoC行业上游由软件供应商、IP供应商、原材料供应商及设备供应商组成，IP提供商提供可重复利用的IP模块，如处理器核心、各种接口模块等。缺少自研IP模块能力的SoC提供商通常高度依赖第三方IP供应商。中游为AI SoC设计、制造、封测。下游为AI SoC应用领域，AI SoC广泛应用于消费电子、汽车、工业等领域。
发展背景：人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。近两年来，越来越多的国家认识到，人工智能对于提升全球竞争力具有关键作用，不断深化人工智能战略。2024年全球人工智能IT总投资规模为3159亿美元，并有望在2029年增至12619亿美元，五年复合增长率为31.9%。
市场出货量：AI SoC通过集成NPU、结合算法芯片协同优化，突破传统处理器的能效瓶颈，实现功耗、性能、面积的三维优化，可有效释放端边侧的实时推理与决策能力，是AI在端侧普及的重要基础设施。全球AI SoC出货量由2020年的9.49亿颗增长至2024年的15.65亿颗，实现年复合增长13.3%。2024年中国AI SOC出货量约为2.8亿颗。
细分市场：视觉AI SOC为其重要组成部分，所占比重不断提升。受益于下游行业不断发展，2024年全球视觉AI SOC出货量达2.46亿颗，同比增长52.9%，占AI SOC出货量的比重达15.7%，较2020年提升了10个百分点。
企业格局：目前，国内已有许多企业布局AI SOC芯片领域，AI SOC芯片行业细分赛道众多，不同企业基于技术积累与市场定位，形成了差异化的发展路径。如瑞芯微聚焦于AIoT SoC芯片设计领域，星宸科技则在安防领域占据较大优势，晶晨股份是全球多媒体智能终端SOC领域的领军企业之一。
发展趋势：1、预计随着端边侧设备需求持续提升，SoC将在端边侧智能化进程中发挥主导作用，并构建新的产业竞争格局。未来AI SOC出货量将继续保持增长态势；2、AI生态下不同设备的地位导致其对SoC需求的侧重点不同，功耗、性能、速度等指标不可兼得时，市场上将出现更多品类的差异化产品。
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《2025-2031年中国AI SOC行业市场研究分析及发展前景研判报告》基于最新、最全的中国产业链数据，融合权威官方统计、深度企业调研、资本市场洞察及全球信息，通过严格的智能处理和独家算法验证，确保分析结论高度可靠、透明且可追溯。
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