目前，关于AI芯片的定义并没有一个严格和公认的标准。比较宽泛的看法是，面向人工智能应用的芯片都可以称为AI芯片。时下，一些基于传统计算架构的芯片和各种软硬件加速方案相结合，在一些AI应用场景下取得了巨大成功。但由于需求的多样性，很难有任何单一的设计和方法能够很好地适用于各类情况。因此，学界和业界涌现出多种专门针对人工智能应用的新颖设计和方法，覆盖了从半导体材料、器件、电路到体系结构的各个层次。
人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。相关分类方式下的具体分类情况如下图所示：
AI服务器是一种能够提供人工智能(AI)的数据服务器，它既可以用来支持本地应用程序和网页，也可以为云和本地服务器提供复杂的AI模型和服务。
AI服务器主要由DRAM、GPU、加速芯片、网卡、散热模组等电子组件组成，根据应用场景不同，AI服务器可分为深度学习训练型和智能应用推理型;根据计算模块结构不同，AI服务器可分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等组合模式。其中，常见的AI服务器计算模块结构为CPU+多块GPU组合模式。
人工智能芯片是人工智能产业链的重要硬件。近年来，随着算力中心的增加以及终端应用的落地，我国人工智能芯片需求也持续提升。目前，我国人工智能芯片发展尚处于初级阶段，无论是技术研发还是应用落地都有广阔的空间。根据深圳市人工智能行业协会的统计数据，2024年，我国人工智能芯片市场规模达到1688亿元，同比增长40%。在政策鼓励、市场空间发展、技术迭代加速等作用下，中国人工智能芯片行业将快速发展。
从国内市场看，中国人工智能芯片发展至今，已在芯片设计领域取得一定成就，其产品主要聚焦智能手机、智能安防、智能运载工具等应用场景。目前，国内人工智能芯片领域代表企业有华为海思、寒武纪、地平线、云天励飞、中星微电子等。
在国内数字基础建设不断加快的带动下，AI服务器行业也保持快速增长。中国的企业和研究机构积极进行AI服务器的技术研发和创新。这包括高性能的处理器、大容量的内存、高速的存储器和高效的冷却系统等领域的创新，以满足对计算能力和数据处理速度的需求。
多模态大模型从多方面推动AI服务器市场发展。一方面，多模态大模型处理图片、视频等多种数据，使算力需求激增，AI服务器作为提供算力的关键设备，市场需求随之快速增长。另一方面，多模态大模型的发展促使AI服务器技术不断创新，如采用更先进的芯片技术、优化算法和架构设计，以满足其对计算性能和能效比的更高要求。此外，多模态大模型应用场景不断拓展，从自动驾驶到智能制造等，各行业对AI服务器的需求也在增加，进一步推动了AI服务器市场的发展。
根据IDC的数据，2024年中国AI服务器市场规模将达115亿美元，2027年将达到134亿美元，2022-2027年年复合增长率达22%。随着生成式人工智能任务的不断增加，市场对于高性能和高能效的AI服务器需求将持续增长。未来的AI服务器将注重提高计算能力和处理效率，以适应更复杂、更大规模的多模态大模型应用。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《全球及中国多模态大模型行业发展前景与投资战略规划分析报告》