以下是全球主要AI芯片厂商汇总及代表性产品介绍，按地区分类整理：
NVIDIA（英伟达）
A100/H100 GPU：基于Ampere和Hopper架构，支持大规模AI训练与推理，适用于数据中心和超算。
Jetson系列（如Jetson AGX Orin）：面向边缘计算和机器人场景的低功耗AI芯片。
技术特点：CUDA生态优势，兼容性强，广泛用于深度学习。
AMD
Instinct MI300系列：首款CPU+GPU异构芯片，专为生成式AI和高性能计算优化。
定位：挑战英伟达在数据中心市场的地位。
Intel（英特尔）
Habana Gaudi/Gaudi2：针对AI训练的ASIC芯片，对标英伟达A100。
Movidius VPU：面向边缘端的视觉处理芯片（如无人机、安防摄像头）。
TPU（Tensor Processing Unit）v4：专用ASIC芯片，支撑Google Cloud AI服务，擅长大规模矩阵运算。
Cerebras Systems
Wafer Scale Engine（WSE-3）：基于整片晶圆的超大芯片，专攻大模型训练，算力达百亿亿次级别。
Groq
LPU（Language Processing Unit）：低延迟推理芯片，专为生成式AI（如LLM）优化。
华为（海思）
昇腾（Ascend）910/310：基于达芬奇架构，支持全场景AI（云边端），算力达256 TFLOPS。
寒武纪（Cambricon）
思元（MLU）590：7nm制程，支持千卡集群训练，对标英伟达A100。
地平线（Horizon Robotics）
征程（Journey）系列（如J5）：面向自动驾驶的BPU架构，算力达128 TOPS。
壁仞科技（Biren）
BR100系列：7nm通用GPU，算力超越英伟达A100，主攻数据中心市场。
天数智芯（Iluvatar）
智铠（Big Island）系列：通用GPU，兼容CUDA生态，支持AI训练与图形渲染。
摩尔线程（Moore Threads）
MTT S系列：国产全功能GPU，支持AI加速和图形渲染。
7.沐曦 ：
致力于为异构计算提供全栈 GPU 芯片及解决方案，推出了曦思® N 系列 GPU 产品用于 AI 推理，曦云® C 系列 GPU 产品用于千亿参数 AI 大模型训练及通用计算，以及曦彩® G 系列 GPU 产品用于图形渲染。
8.燧原科技：
发布了多款 AI 芯片，包括云燧 T1x/T2x 训练系列、云燧 i1x/i2x 推理系列，采用自研的 GCU-CARA 架构。
另外据知情人士透露，DeepSeek 正广泛招募芯片设计人才，加速自研AI芯片布局。
Graphcore（英国）
Bow IPU：采用3D封装技术，专为大规模并行计算设计，适合推荐系统与NLP任务。
Tenstorrent（加拿大/美国）
Grayskull/Elden：基于RISC-V架构的可扩展AI芯片，支持动态数据流处理。
Hailo（以色列）
Hailo-8/15：边缘AI芯片，能效比高达26 TOPS/W，用于自动驾驶和智能摄像头。
SambaNova（美国）
SN30：基于可重构数据流架构（RDU），专攻企业级大模型训练与推理。
特斯拉（Tesla）：自研Dojo D1芯片，支持自动驾驶视频数据训练。
Meta（Facebook）：研发MTIA（Meta Training & Inference Accelerator），优化推荐系统。
Amazon：通过AWS部署自研芯片Inferentia/Trainium，降低云服务成本。
GPU：英伟达、AMD、壁仞科技（通用性强，生态成熟）。
ASIC：谷歌TPU、寒武纪（专用场景效率高）。
类脑芯片：IBM TrueNorth（低功耗，但生态待完善）。
边缘AI：地平线、Hailo（低功耗、高能效比）。
大模型驱动：芯片设计更关注显存带宽与互联能力（如HBM3、CXL协议）。
软硬协同：企业自研芯片+框架（如华为昇腾+MindSpore）。
地缘竞争：中美在先进制程（7nm以下）的争夺加剧。
AI芯片基础知识：
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