1. 市场规模

    - 整体高速扩容：恒州诚思数据显示2024年该行业收入约6581.3亿元，预计2031年接近20990亿元，2025 - 2031年CAGR达16.9%。而DataM Intelligence给出了更高的增长预期，其称2024年市场规模173亿美元，2025 - 2032年CAGR为24.18%，2032年将达978亿美元，不同机构数据差异或源于统计口径不同，但均印证行业处于高速增长通道。增长动力主要来自AI与深度学习应用的大规模部署、数据中心流量激增以及对节能计算方案的迫切需求。

    -  区域市场分化：北美凭借超大规模数据中心的完善基础设施、高比例的技术采纳率以及对下一代计算系统的大额投入，成为全球数据中心加速器的核心市场。此外，中国、欧洲等地区也成长迅速，中国得益于国内AI产业爆发和云计算厂商的基建扩张，欧洲则依托发达的工业互联网对高性能计算的需求，成为推动市场增长的重要力量。

2.  竞争格局

    -  国际巨头主导，头部效应显著：NVIDIA长期占据主导地位，凭借包含GPU、NVlink网络、机架系统和软件的完整解决方案，拿下数据中心AI加速器市场90%以上份额。AMD正加速追赶，其M350 GPU预计可与NVIDIA的Blackwell架构抗衡，后续M400还将对标NVIDIA下一代Rubin架构，有望在2026年实现100亿美元年收入。Intel作为老牌芯片企业，在CPU领域根基深厚，同时积极布局加速器相关技术，凭借硅光子技术商业化先发优势抢占部分市场。博通则以CPO平台方案为核心竞争力，成为行业技术落地的“节奏设定者”。

    -  本土企业崛起，差异化竞争：除国际巨头外，中国等新兴市场本土企业也在发力。同时全球赛道上企业还通过并购强化竞争力，如格芯2025年11月收购新加坡硅光子代工厂AMF，一跃成为按收入计算最大的纯硅光子代工企业；三星则全力投入硅光子技术，通过挖角行业人才、设立专属研发中心、与博通等企业合作等方式，计划2027年实现CPO商业化，试图挑战台积电代工优势，间接影响数据中心加速器的供应链格局。

3.  产品与应用

    -  产品类型各有侧重：GPU因超强的并行处理能力，在AI训练和推理任务中优势明显，是当前市场的主流产品。ASIC则凭借更高的性价比（比GPU高40%），在模型相对固定的推理场景中需求渐增，亚马逊、谷歌等科技巨头纷纷自研ASIC用于内部稳定工作负载。FPGA和CPU则作为补充，FPGA灵活适配多种特定计算任务，CPU保障数据中心基础运算，共同构成多元化产品矩阵。

    -  应用场景持续拓展：深度学习培训是核心应用领域，随着大模型训练需求的不断攀升，对加速器的性能要求持续提高。同时，高性能计算及其他应用场景不断扩容，涵盖大数据分析、量子计算模拟、工业仿真等多个领域，这些场景对计算效率和延迟控制的需求，进一步推动加速器技术迭代与市场扩容。

4.  技术与产业链趋势

    -  技术融合成关键方向：CPO（共封装光学）技术成为行业热点，其能大幅提升数据传输速度并降低功耗，台积电、英特尔、三星等企业纷纷布局，台积电联合多家独角兽企业推进技术落地，三星更是将其视为挑战行业格局的“王牌”。此外，3D集成封装、硅光子等技术与加速器硬件的融合，也成为提升产品性能的重要路径。

    -  产业链协同升级：上游方面，晶圆代工厂竞争聚焦于PIC + EIC + 异构3D集成等综合交付能力，产能扩张与技术优化并行，如Tower半导体追加3亿美元用于SiPho与SiGe业务的产能扩张。中游加速器厂商既强化硬件研发，也注重软件生态搭建，形成软硬件协同优势。下游云计算厂商、AI工厂等则将加速器纳入下一代数据中心架构设计，推动产品从交换侧向算力侧深度融合，加速技术商业化落地。