1.1　ASIC芯片定義與分類
1.1.1　ASIC芯片基本定義
1.1.2　ASIC芯片主要特征
1.1.3　ASIC芯片主要分類
1.2　ASIC芯片產業鏈構成分析
1.2.1　產業鏈上游
1.2.2　產業鏈中游
1.2.3　產業鏈下游

2.1　AI芯片定義與分類
2.1.1　AI芯片基本定義
2.1.2　AI芯片主要特征
2.1.3　AI芯片主要分類
2.2　2022-2024年全球AI芯片發展分析
2.2.1　市場規模變化
2.2.2　企業布局情況
2.2.3　技術創新突破
2.2.4　應用領域拓展
2.2.5　未來發展展望
2.3　2022-2024年中國AI芯片發展分析
2.3.1　相關政策發布
2.3.2　市場規模變化
2.3.3　企業布局情況
2.3.3.1　華為
2.3.3.2　寒武紀
2.3.3.3　地平線
2.3.3.4　四維圖新
2.3.3.5　北京君正
2.3.3.6　思必馳
2.3.3.7　芯原股份
2.3.4　行業投融資分析
2.3.5　未來發展展望
2.4　AI芯片行業發展困境
2.4.1　技術瓶頸帶來的挑戰
2.4.2　市場競爭與商業運營困境
2.4.3　人才短缺與研發成本高企
2.4.4　政策與供應鏈風險
2.5　AI芯片行業發展對策
2.5.1　技術突破路徑
2.5.2　市場拓展與商業模式創新
2.5.3　人才培養與研發成本控制
2.5.4　政策應對與供應鏈保障

3.1　ASIC芯片行業發展歷程
3.1.1　萌芽起步階段
3.1.2　穩步成長階段
3.1.3　快速擴張階段
3.1.4　創新變革階段
3.2　2022-2024年全球ASIC芯片發展分析
3.2.1　市場規模變化
3.2.2　競爭格局分析
3.2.3　技術創新突破
3.2.4　應用情況分析
3.2.5　產業生態建設
3.2.6　主要企業動態
3.3　2022-2024年中國ASIC芯片發展分析
3.3.1　政策支持環境
3.3.2　市場發展態勢
3.3.3　市場競爭地位
3.3.4　技術創新突破
3.3.5　典型企業分析
3.4　ASIC芯片行業發展困境分析
3.4.1　技術瓶頸制約發展
3.4.2　市場競爭壓力巨大
3.4.3　產業生態亟待完善

4.1　按定制程度劃分
4.1.1　全定制ASIC芯片
4.1.2　半定制ASIC芯片
4.1.3　可編程ASIC芯片（PLD）
4.2　按應用場景劃分
4.2.1　TPU（張量處理器）
4.2.2　DPU（數據處理單元）
4.2.3　NPU（神經網絡處理器）
4.2.4　LPU（語言處理單元）

5.1　ASIC芯片材料
5.1.1　硅片
5.1.2　光刻膠
5.1.3　電子特氣
5.1.4　濺射靶材
5.1.5　封裝材料
5.2　ASIC芯片設備
5.2.1　光刻機
5.2.2　刻蝕機
5.2.3　薄膜沉積設備

6.1　通信領域
6.1.1　5G基站應用
6.1.2　光通信應用
6.1.3　衛星通信應用
6.2　消費電子領域
6.2.1　智能手機應用
6.2.2　可穿戴設備應用
6.2.3　智能家居應用
6.3　汽車電子領域
6.3.1　自動駕駛應用
6.3.2　智能座艙應用
6.3.3　車聯網應用
6.4　工業控制領域
6.4.1　工業機器人應用
6.4.2　工業互聯網應用
6.4.3　智能制造應用
6.5　人工智能領域
6.5.1　深度學習應用
6.5.2　機器學習應用
6.5.3　其他領域應用

7.1　人工智能大模型相關介紹
7.1.1　基本定義
7.1.2　核心作用
7.1.3　主要優勢
7.1.4　底層架構
7.1.5　模型實踐
7.2　人工智能大模型行業發展情況
7.2.1　行業生態圖譜
7.2.2　市場規模增長
7.2.3　競爭格局分析
7.2.4　應用場景拓展
7.2.5　技術研發突破
7.2.6　技術演進趨勢
7.3　Deepseek推動ASIC芯片發展
7.3.1　DeepSeek技術突破與市場表現
7.3.2　ASIC芯片的重要性及DeepSeek的影響
7.3.3　ASIC芯片市場的機遇與挑戰
7.3.4　投資視角下的ASIC芯片

8.1　英偉達
8.1.1　企業基本概況
8.1.2　企業經營狀況
8.1.3　ASIC芯片布局
8.1.4　ASIC芯片戰略
8.2　英特爾
8.2.1　企業基本概況
8.2.2　企業經營狀況
8.2.3　ASIC芯片布局
8.2.4　ASIC芯片戰略
8.3　博通
8.3.1　企業基本概況
8.3.2　企業經營狀況
8.3.3　ASIC芯片布局
8.3.4　ASIC芯片戰略
8.4　高通
8.4.1　企業基本概況
8.4.2　企業經營狀況
8.4.3　ASIC芯片布局
8.4.4　ASIC芯片戰略
8.5　Marvell
8.5.1　企業基本概況
8.5.2　ASIC芯片布局
8.5.3　ASIC芯片戰略

9.1　紫光國芯微電子股份有限公司
9.1.1　企業基本概況
9.1.2　經營效益分析
9.1.3　業務經營分析
9.1.4　財務狀況分析
9.1.5　核心競爭力分析
9.1.6　ASIC芯片布局
9.1.7　ASIC芯片戰略
9.2　中興通訊股份有限公司
9.2.1　企業基本概況
9.2.2　經營效益分析
9.2.3　業務經營分析
9.2.4　財務狀況分析
9.2.5　核心競爭力分析
9.2.6　ASIC芯片布局
9.2.7　ASIC芯片戰略
9.3　芯原微電子（上海）股份有限公司
9.3.1　企業基本概況
9.3.2　經營效益分析
9.3.3　業務經營分析
9.3.4　財務狀況分析
9.3.5　核心競爭力分析
9.3.6　ASIC芯片布局
9.3.7　ASIC芯片戰略
9.4　瑞芯微電子股份有限公司
9.4.1　企業基本概況
9.4.2　經營效益分析
9.4.3　業務經營分析
9.4.4　財務狀況分析
9.4.5　核心競爭力分析
9.4.6　ASIC芯片布局
9.4.7　ASIC芯片戰略
9.5　煙臺睿創微納技術股份有限公司
9.5.1　企業基本概況
9.5.2　經營效益分析
9.5.3　業務經營分析
9.5.4　財務狀況分析
9.5.5　核心競爭力分析
9.5.6　ASIC芯片布局
9.5.7　ASIC芯片戰略

10.1　投資機會分析
10.1.1　新興應用領域帶來的機會
10.1.2　國產替代帶來的機會
10.1.3　產業鏈上下游整合帶來的機會
10.2　投資風險分析
10.2.1　技術風險
10.2.2　市場風險
10.2.3　政策法規風險
10.2.4　供應鏈風險
10.3　投資策略建議
10.3.1　產業鏈環節投資建議
10.3.2　投資策略建議
10.3.3　風險管理建議

11.1　先進制程工藝
11.1.1　制程節點持續縮小
11.1.2　新材料的廣泛應用
11.1.3　先進光刻技術的發展
11.1.4　3D封裝技術的興起
11.1.5　技術融合與創新
11.2　新型芯片架構
11.2.1　異構計算架構的深入發展
11.2.2　存算一體架構的廣泛應用與突破
11.2.3　定制化芯片架構的興起
11.2.4　輕量級芯片架構的快速發展
11.3　EDA工具及IP核
11.3.1　EDA工具技術趨勢
11.3.2　IP核技術趨勢

12.1　對政府推動產業發展的建議
12.1.1　強化政策扶持與引導
12.1.2　加大技術研發支持
12.1.3　優化產業生態環境
12.1.4　重視人才培養與引進
12.2　對企業提升競爭力的戰略建議
12.2.1　技術創新驅動戰略
12.2.2　市場拓展與差異化戰略
12.2.3　產業鏈協同與供應鏈管理戰略
12.2.4　人才戰略與企業文化建設
12.2.5　戰略風險管理與持續優化

圖表1　2023-2024年中國AI芯片行業部分相關政策情況
圖表2　2019-2025年中國AI芯片市場規模變化
圖表3　2020-2024年全球光刻機市場規模變化
圖表4　全球光刻機產品銷量結構占比情況
圖表5　全球光刻機TOP3市場份額占比情況
圖表6　大語言模型
圖表7　Transformer模型自監督層結構
圖表8　Transformer模型架構
圖表9　訓練大模型“預訓練+精調”模式
圖表10　中國大模型生態
圖表11　部分大模型廠商梳理
圖表12　人工智能大模型參數量從億級到百萬億級
圖表13　InstructGPT采用不同訓練方法的效果對比圖
圖表14　從支持模態來看人工智能大模型的發展歷程
圖表15　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表16　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司營業收入及增速
圖表17　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司凈利潤及增速
圖表18　2022-2023年紫光國芯微電子股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表19　2023-2024年紫光國芯微電子股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表20　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表21　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司凈資產收益率
圖表22　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司短期償債能力指標
圖表23　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司資產負債率水平
圖表24　2021-2024年紫光國芯微電子股份有限公司運營能力指標
圖表25　2021-2024年中興通訊股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表26　2021-2024年中興通訊股份有限公司營業收入及增速