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1.1　AI芯片的相關介紹
1.1.1　AI芯片的內涵
1.1.2　AI芯片的分類
1.1.3　AI芯片的要素
1.1.4　AI芯片技術路線
1.1.5　AI芯片生態(tài)體系
1.2　AI芯片產業(yè)鏈分析
1.2.1　AI芯片產業(yè)鏈結構
1.2.2　關鍵原材料與設備
1.2.3　下游應用市場需求

2.1　全球AI芯片市場發(fā)展綜述
2.1.1　全球AI芯片研發(fā)驅動力
2.1.2　全球AI芯片市場規(guī)模
2.1.3　全球AI芯片市場格局
2.1.4　科技巨頭搶灘AI新賽道
2.1.5　芯片巨頭深耕AI領域
2.1.6　AI芯片獨角獸生存策略
2.2　全球AI芯片核心技術進展分析
2.2.1　芯粒（Chiplet）技術
2.2.2　先進封裝技術
2.2.3　深度學習算法
2.2.4　神經網絡壓縮
2.3　全球AI芯片專利技術研發(fā)狀況
2.3.1　專利申請狀況
2.3.2　專利技術構成
2.3.3　專利申請人分析
2.3.4　專利發(fā)明人分析
2.3.5　技術創(chuàng)新熱點

3.1　美國AI芯片行業(yè)發(fā)展狀況
3.1.1　美國AI芯片市場規(guī)模
3.1.2　美國AI芯片巨頭業(yè)績
3.1.3　美國對中國AI芯片技術的限制
3.1.4　中美人工智能芯片科技合作研究
3.2　中國AI芯片行業(yè)發(fā)展狀況
3.2.1　中國AI芯片發(fā)展歷程
3.2.2　中國AI芯片市場規(guī)模
3.2.3　中國AI芯片發(fā)展水平
3.2.4　中國AI芯片創(chuàng)新態(tài)勢
3.2.5　中國AI芯片行業(yè)投資
3.2.6　中國AI芯片發(fā)展建議
3.3　韓國AI芯片行業(yè)發(fā)展狀況
3.3.1　AI對韓國經濟的影響
3.3.2　韓國芯片出口量創(chuàng)新高
3.3.3　韓國AI芯片巨頭誕生
3.3.4　韓國AI芯片投資規(guī)劃
3.4　日本AI芯片行業(yè)發(fā)展狀況
3.4.1　日企投巨資振芯片業(yè)
3.4.2　日本AI財稅政策解析
3.4.3　日本加速布局AI產業(yè)
3.4.4　日本AI芯片創(chuàng)業(yè)公司布局
3.4.5　軟銀收購英國AI芯片制造商

4.1　通用芯片GPU
4.1.1　GPU基本概述
4.1.2　GPU與CPU對比分析
4.1.3　全球GPU市場規(guī)模分析
4.1.4　全球GPU市場增長因素
4.1.5　全球GPU市場主要公司
4.1.6　全球GPU市場細分分析
4.2　半定制化芯片F(xiàn)PGA
4.2.1　FPGA基本概述
4.2.2　全球FPGA研究狀況
4.2.3　全球FPGA市場規(guī)模分析
4.2.4　全球FPGA市場發(fā)展機遇
4.2.5　全球FPGA市場發(fā)展方向
4.3　全定制化芯片ASIC
4.3.1　ASIC基本概述
4.3.2　ASIC芯片的獨特優(yōu)勢
4.3.3　全球ASIC芯片市場規(guī)模
4.3.4　細分產品TPU分析

5.1　全球AI芯片市場原材料——半導體硅片
5.1.1　全球半導體硅片出貨面積
5.1.2　全球半導體硅片市場規(guī)模
5.1.3　全球半導體硅片企業(yè)布局
5.1.4　全球半導體硅片行業(yè)人才分析
5.1.5　全球半導體硅片技術趨勢
5.2　全球AI芯片市場原材料——光刻膠
5.2.1　全球光刻膠行業(yè)發(fā)展歷程
5.2.2　全球光刻膠市場規(guī)模分析
5.2.3　全球光刻膠市場競爭格局
5.2.4　全球光刻膠下游行業(yè)分布
5.2.5　日本光刻膠投資并購動態(tài)
5.3　全球AI芯片市場核心設備——光刻機
5.3.1　全球光刻機產業(yè)發(fā)展歷程
5.3.2　全球光刻機研發(fā)難度水平
5.3.3　全球光刻機市場競爭格局
5.3.4　全球光刻機重點企業(yè)運營
5.3.5　全球光刻機細分產品銷量
5.3.6　全球光刻機技術發(fā)展趨勢
5.4　全球AI芯片市場核心設備——刻蝕設備
5.4.1　刻蝕設備產業(yè)發(fā)展概述
5.4.2　全球刻蝕設備市場規(guī)模
5.4.3　全球刻蝕設備產品結構
5.4.4　全球刻蝕設備市場結構
5.4.5　全球刻蝕設備發(fā)展趨勢

6.1　自動駕駛汽車領域AI芯片需求分析
6.1.1　全球自動駕駛汽車應用現(xiàn)狀
6.1.2　全球自動駕駛汽車應用趨勢
6.1.3　自動駕駛SoC全球市場規(guī)模
6.1.4　AI芯片在全球自動駕駛汽車領域的應用潛力
6.2　智能家居領域AI芯片需求分析
6.2.1　全球智能家居設備市場規(guī)模
6.2.2　全球智能家居市場發(fā)展前景
6.2.3　AI芯片在全球智能家居領域的應用潛力
6.3　數(shù)據(jù)中心領域AI芯片需求分析
6.3.1　全球數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模分析
6.3.2　全球數(shù)據(jù)中心市場發(fā)展前景
6.3.3　AI芯片在全球數(shù)據(jù)中心領域的應用潛力
6.4　機器人領域AI芯片需求分析
6.4.1　全球機器人市場規(guī)模分析
6.4.2　全球機器人市場發(fā)展前景
6.4.3　AI芯片在全球人形機器人領域的應用潛力

7.1　英特爾Intel
7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.1.2　企業(yè)財務狀況
7.1.3　AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.1.4　AI芯片技術趨勢
7.2　英偉達NVIDIA
7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.2.2　企業(yè)財務狀況
7.2.3　AI芯片發(fā)展地位
7.2.4　AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.3　超威半導體公司AMD
7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.3.2　企業(yè)財務狀況
7.3.3　AI芯片發(fā)展地位
7.3.4　AI芯片產業(yè)布局
7.4　高通公司Qualcomm
7.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.4.2　企業(yè)財務狀況
7.4.3　AI芯片產業(yè)布局
7.4.4　AI芯片研發(fā)動態(tài)
7.5　寒武紀
7.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.5.2　企業(yè)主營業(yè)務
7.5.3　企業(yè)財務狀況
7.5.4　企業(yè)行業(yè)地位
7.5.5　企業(yè)核心技術
7.5.6　企業(yè)研發(fā)成果
7.6　華為海思
7.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
7.6.2　企業(yè)財務狀況
7.6.3　企業(yè)合作動態(tài)
7.6.4　AI芯片領域布局
7.6.5　企業(yè)發(fā)展困境
7.6.6　企業(yè)發(fā)展策略

8.1　全球AI芯片行業(yè)融資情況
8.1.1　行業(yè)融資數(shù)量
8.1.2　行業(yè)融資金額
8.1.3　行業(yè)融資事件
8.2　全球AI芯片行業(yè)SWOT分析
8.2.1　優(yōu)勢（Strengths）
8.2.2　劣勢（Weaknesses）
8.2.3　機會（Opportunities）
8.2.4　威脅（Threats）
8.3　全球AI芯片行業(yè)發(fā)展前景
8.4　全球AI芯片行業(yè)發(fā)展趨勢
8.4.1　技術發(fā)展趨勢
8.4.2　產品發(fā)展趨勢
8.5　全球AI芯片行業(yè)發(fā)展建議

圖表1　AI芯片分類與特點
圖表2　通用處理器與圖形處理器架構示意圖
圖表3　GPU計算性能提升曲線
圖表4　2022-2025年全球AI芯片市場規(guī)模預測
圖表5　AI芯片市場競爭格局情況
圖表6　國內外典型AI芯片產品
圖表7　相同4Die封裝示意正視圖
圖表8　異構4Die封裝示意正視圖
圖表9　傳統(tǒng)封裝與先進封裝對比
圖表10　FO封裝和扇出區(qū)域示意圖
圖表11　FO封裝的2種工藝流程
圖表12　InFO封裝結構
圖表13　FOCoS封裝結構
圖表14　eSiFO封裝結構
圖表15　XDFOI封裝結構
圖表16　2.5D封裝結構
圖表17　EMIB封裝結構
圖表18　CoWoS封裝結構
圖表19　I-Cube4封裝結構
圖表20　3D-IC結構
圖表21　SoC和SoIC封裝結構
圖表22　Foveros封裝結構
圖表23　X-Cube封裝結構