AI 芯片产业链图谱
AI 芯片产业链图谱怎么做？
AI 芯片产业链图谱拆解方法，覆盖 GPU、ASIC、HBM、先进封装、云计算平台和下游 AI 应用。
半导体投资人产业基金招商团队企业战略部门
一句话结论
把 AI 算力从芯片设计、制造封测、先进封装到云端应用的价值流动拆成可研究、可招商、可投资的节点。
真实图谱预览
案例页展示的是智绘链图已缓存图谱的真实输出，而不是重新手绘的示意图。
产业链拆解
上游
- EDA/IP
- 晶圆制造
- HBM
- 先进封装
- 基板
- 散热与电源
中游
- GPU
- ASIC
- NPU
- 边缘 AI 芯片
- 服务器整机
- 算力集群
下游
- 云厂商
- 大模型公司
- 自动驾驶
- 工业视觉
- AI Agent 应用
代表企业
NVIDIAAMDBroadcom台积电SK hynixMarvell寒武纪
决策信号
- • 算力供给
- • HBM 约束
- • 封装产能
- • 推理成本
- • 云厂商采购
- • 出口管制
用智绘链图的操作路径
- 1.从训练和推理两类需求切入，分开画算力价值链。
- 2.把芯片、存储、封装、服务器和云平台放在同一张图里看约束。
- 3.用智绘链图补全关键公司、上下游关系和投资观察指标。
常见问题
AI 芯片产业链为什么不能只看 GPU？
GPU 只是核心节点，真正的供给瓶颈还包括 HBM、先进封装、服务器、数据中心电力和云平台采购节奏。
AI 芯片图谱适合投研还是招商？
两者都适合。投研关注价值捕获和瓶颈，招商关注封装、散热、服务器、数据中心等可落地环节。