端側AI NPU IP雙雄：安謀科技Arm China芯原股份的差異化競合之路

【摘要】中國NPU IP產業自2017年進入商業化突破期以來，一大批本土優勢企業，脫穎而出。

作為其中的佼佼者，安謀科技Arm China和芯原股份分別以生態主導和平臺主導為戰略，走出差異化的國產崛起路徑。

當端側AI浪潮滾滾襲來，他們又將聚焦怎樣的共性需求，在細分領域實現技術護城河？他們之間的合作與競爭將怎樣推動中國半導體IP行業的進步？

以下為正文：

當微軟明確“AI PC需內置不低于40TOPS算力NPU”的技術標準，當戴爾Pro Max Plus移動工作站以獨立NPU重構AI運算架構，神經網絡處理單元（NPU）已從手機芯片的輔助模塊，升級為端側智能的核心計算部件。在國際巨頭構建的技術壁壘下，中國本土NPU IP產業完成了從跟跑到并跑的積累，如今以安謀科技Arm China、芯原股份等為代表的國產企業，在端側AI的爆發周期中走出了不同的發展路徑。

01

中國NPU IP的發展脈絡：從技術探索到產業爆發

NPU的技術源頭可追溯至1943年人工神經網絡數學模型的提出，但真正走向產業化始于移動智能時代的需求驅動。整體來看，中國NPU IP產業的發展大致可分為三個階段。

2017年以前，中國NPU IP產業處在技術孕育期中。此時全球AI尚處于深度學習復興的初期，NPU概念剛在學術圈形成共識，國內企業以寒武紀為代表，率先開展神經網絡處理器架構的探索，為后續產業化積累核心技術。

這一階段以產學研聯動為核心特征，技術方向聚焦于基礎算法與硬件架構的匹配性研究，尚未形成明確的商業路徑。

2017至2022年，整個產業迎來商業化突破期。2017年，華為在Mate 10手機中集成基于寒武紀架構的NPU，蘋果則在iPhone X的A11芯片中引入自主NPU，兩大終端巨頭的動作徹底激活了NPU的商業價值，自此，中國NPU IP產業迎來商業化元年。

這一階段的產業驅動來自智能手機的AI功能需求，智能摳圖、語音助手等應用推動NPU IP技術快速迭代。數據顯示，中國NPU市場從2018年的9.7億元飆升至2022年的超100億元，年復合增長率超80%。

2023年以來，產業進入生態擴張期。生成式AI向端側滲透，使NPU的應用場景從智能手機延伸至AI PC、自動駕駛、智能穿戴等領域。PC領域，2024年微軟提出“AI PC”概念，要求內置不低于40TOPS算力的NPU，直接推動PC領域的NPU普及；智能汽車領域，ADAS系統對NPU算力的需求也大幅提升。

這一階段的顯著特征是應用場景從移動終端向多元化延伸，政策層面，國家發改委與工信部通過政策引導，支持NPU在物聯網與邊緣計算中的落地，推動產業成熟。數據顯示，截至2024年，中國NPU市場規模達169.44億元，年均復合增長率超50%，本土NPU IP企業在技術自主化程度和商業化落地能力上均有明顯提升。

目前，全球NPU行業已形成“國際巨頭主導、本土企業快速追趕”的多層次競爭格局。

作為IC產業鏈的上游環節，半導體IP行業具有技術水平高、知識產權高度聚集，商業價值大的特點，海外公司壟斷優勢明顯。據統計，Synopsys和ARM在2023年全球IP市場份額中合計占比超過六成，我國的芯原股份成功擠進全球前十行（位于全球第八，國內第一），但是芯原股份的全球市場份額僅為1.9%，半導體IP行業整體呈現明顯的頭壟斷格局，國產替代需求迫切。

02

芯原股份VS安謀科技：平臺服務型VS生態主導型

在本土NPU IP企業中，安謀科技Arm China與芯原股份的發展策略頗具代表性。兩者均聚焦半導體IP賽道，但基于自身資源稟賦的差異，形成了“生態主導型”與“平臺服務型”兩種發展模式。

安謀科技Arm China聚焦大模型，核心思路是貼合端側大模型的運行需求，從硬件底層優化計算效率。其2025年推出的“周易”X3 NPU IP，采用專為大模型而生的DSP+DSA混合架構，通過專用計算單元與靈活處理模塊的組合，緩解端側大模型運行中的算力與帶寬壓力。

這種架構設計以匹配大模型計算特征為目標，相較于上一代“周易”X2，其CNN模型性能提升30%-50%，多核算力線性度達到70%-80%。同算力規格下，AIGC大模型能力提升10倍，Llama2 7B大模型Prefill階段算力利用率高達72%，Decode階段有效帶寬利用率超100%，充分釋放硬件潛力，遠超行業平均水平。

芯原股份采用多架構適配策略，依托在GPU、VPU等IP設計領域的積累，搭建支持多類神經網絡模型的NPU IP平臺。其NPU IP不綁定特定架構，通過可配置計算單元與開放接口設計，滿足消費電子、汽車電子等不同場景的需求。

這種策略的核心優勢是降低客戶適配成本，能夠快速響應不同行業的定制化需求，這也是其在國內fabless客戶中滲透率較高的原因之一。

在商業模式方面，安謀科技Arm China采用生態主導的策略。其通過“硬件IP+軟件工具+開發套件”的一體化方案增強客戶粘性?！爸芤住盭3除硬件IP外，還配套了模型優化工具、驅動程序及應用開發接口，幫助客戶加速大模型的端側部署，形成了從IP到終端，再到應用的生態聯動效應。

芯原股份則堅持平臺開放策略。其NPU IP支持與第三方工具鏈、算法模型兼容，不強制綁定自有軟件生態。這種模式的核心是降低客戶遷移成本，對于已采用第三方算法或工具鏈的客戶而言，接入成本低于封閉生態的IP產品。同時，芯原提供從IP授權到流片支持的全流程服務，提升合作便捷性。

整體而言，安謀科技Arm China的優勢在于大模型適配能力和成熟生態，主戰場是復雜高階AI場景；而芯原股份的優勢是IP種類豐富，其IP種類在全球排名前十的IP企業中排名前二，且定制化靈活，能滿足不同客戶從低功耗到高性能的多樣化定制需求。

03

端側AI機遇：共性選擇與差異路徑

端側AI已成為NPU IP產業的核心增長引擎。根據弗若斯特沙利文預測，2025年全球端側AI市場規模將達到3219億元，2029年猛增至1.2萬億元，復合年增長率高達39.6%，端側AI正成為人工智能發展的新戰場。中國端側AI市場規模的增速同樣明顯，將從2025年的802億元攀升至2029年的3077億元，復合年增長率高達39.9%。

端側AI的快速發展為NPU IP產業帶來機遇，AI PC、智能手機、自動駕駛汽車等終端產品均需NPU作為AI計算核心，這為本土NPU IP企業帶來巨大機遇。

頭部企業普遍認識到，單純的硬件IP授權已無法滿足端側AI需求，硬件IP+軟件工具+算法優化的一體化方案成為行業主流。

安謀科技Arm China“周易”X3在強調硬件性能的同時，升級了軟件生態，通過模型量化工具、推理引擎等組件加速大模型端側落地；芯原股份依托全流程服務能力，提供IP定制與算法適配的一體化支持；華為海思則通過MindSpore框架與達芬奇架構NPU的協同，實現端云協同的AI部署。

這種趨勢本質上是端側AI需求從具備算力向高效用算力的轉變。

在共性需求之外，各家企業基于自身優勢形成差異化的端側AI布局策略，具體可以分為三類：高端突破、中低端覆蓋與垂直深耕。

安謀科技Arm China選擇高端突破路徑，聚焦AI PC、旗艦手機等高端端側設備，憑借“周易”X3的性能優勢與大模型適配能力，爭奪全球高端NPU IP市場。其目標客戶是國內外頭部消費電子芯片廠商，試圖以高端市場突破樹立技術標桿，帶動中低端產品銷售。

芯原股份走中低端全覆蓋路線，借助可配置化IP與低成本適配能力，滲透智能穿戴、智能家居、入門級手機等中低端場景。這些場景單價較低，但市場規模大，芯原通過“以量取勝”實現營收增長，2024年2.5%的全球市場份額即源于海量中低端端側設備的支撐。

地平線選擇“垂直場景深耕”路徑，避開通用端側市場的激烈競爭，聚焦自動駕駛領域。征程系列芯片的NPU IP針對自動駕駛優化，支持多傳感器融合與復雜環境感知，以場景專用化建立競爭優勢。

04

尾聲

中國本土NPU IP產業的發展，是中國半導體產業從技術跟隨到自主創新的縮影。

安謀科技Arm China的生態主導與芯原股份的平臺開放雖路徑不同，但都為本土產業發展提供了實踐經驗。

值得注意的是，中國NPU IP產業的競爭并非零和博弈，而是要競合共生。

競爭，決定了產業發展的“效率”與“高度”。多個玩家在算力、能效、易用性上的比拼，可以驅動技術快速迭代，迫使國產企業突破極限；

而合作，則奠定了產業安全的“廣度”與“底線”。在外資巨頭的壟斷背景下，諸多玩家在工具鏈開發、標準制定等領域形成協同，為整個中國芯片產業提供了寶貴的生態厚度，降低了系統性風險。

只有這種既競爭又合作的格局，才能成為推動產業快速迭代的重要動力，也為中國半導體在上游IP領域筑牢著最堅實的根基。