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AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片四大类。

GPU（Graphics Processing Unit）又称显示核心、显卡、视觉处理器、显示芯片或绘图芯片，GPU在人工智能领域主要应用于图显和计算两大方面，同时也适用于密集型数据处理。

人工智能服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为AIoT产业发展的重要支撑力量。

随着人工智能、智能驾驶、数据中心、物联网等多个新兴科技行业快速发展，全球GPU产业将保持高速增长状态。根据Verified Market Research数据，GPU全球市场规模在2020年达到254.1亿美元，2021年为334.7亿美元；预计到2027年将达到1853.1亿美元，2020-2027年间CAGR高达32.8%。

2022年8月，拜登正式签署《2022年芯片和科学法案》，强化美国芯片领导地位，遏制发展中国家半导体产业发展。2022年8月31日，芯片巨头英伟达发布公告，如果对中国（含中国香港）和俄罗斯的客户出口两款高端GPU芯片——A100和H100，需要新的出口许可。除此之外，另一家芯片巨头AMD也被要求断供用于人工智能和数据中心的顶级计算芯片。在高端芯片国产替代能力不足的背景下，此类芯片的断供将对国内云计算、人工智能产业的发展带来冲击。