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1.1　算力行業(yè)綜述
1.1.1　算力發(fā)展歷程
1.1.2　算力應(yīng)用領(lǐng)域
1.1.3　算力全球競爭
1.2　中國算力行業(yè)運行狀況
1.2.1　算力規(guī)模分析
1.2.2　算力資源分布
1.2.3　算力發(fā)展問題
1.2.4　算力發(fā)展展望
1.3　“東數(shù)西算”工程建議意義
1.3.1　東數(shù)西算定義
1.3.2　東數(shù)西算發(fā)展歷程
1.3.3　東數(shù)西算發(fā)展規(guī)劃
1.3.4　東數(shù)西算發(fā)展原因
1.3.5　東數(shù)西算戰(zhàn)略意義
1.4　典型國家數(shù)據(jù)中心集群發(fā)展分析
1.4.1　蕪湖集群
1.4.2　韶關(guān)集群
1.4.3　天府集群
1.4.4　慶陽集群
1.4.5　張家口集群
1.4.6　和林格爾集群

2.1　經(jīng)濟環(huán)境
2.1.1　世界宏觀經(jīng)濟形勢分析
2.1.2　中國宏觀經(jīng)濟運行情況
2.1.3　中國固定資產(chǎn)投資狀況
2.1.4　中國工業(yè)經(jīng)濟運行情況
2.1.5　中國宏觀經(jīng)濟發(fā)展展望
2.2　政策環(huán)境
2.2.1　算力行業(yè)政策
2.2.2　IGBT行業(yè)政策
2.2.3　AI芯片行業(yè)政策
2.2.4　儲存芯片行業(yè)政策
2.3　社會環(huán)境
2.3.1　社會消費規(guī)模
2.3.2　居民收入水平
2.3.3　居民消費結(jié)構(gòu)
2.3.4　城鎮(zhèn)化水平
2.3.5　科技研發(fā)投入
2.4　產(chǎn)業(yè)環(huán)境
2.4.1　AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2　AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂?br/>2.4.3　AI芯片產(chǎn)業(yè)區(qū)域分布
2.4.4　AI芯片代表企業(yè)產(chǎn)能
2.4.5　AI芯片行業(yè)競爭分析
2.4.6　AI芯片行業(yè)市場集中度

3.1　異構(gòu)計算行業(yè)概述
3.1.1　異構(gòu)計算定義
3.1.2　異構(gòu)計算優(yōu)勢
3.1.3　異構(gòu)計算歷程
3.1.4　各類異構(gòu)對比
3.1.5　并行與異構(gòu)對比
3.2　異構(gòu)AI算力發(fā)展分析
3.2.1　AI算力基本概述
3.2.2　AI算力發(fā)展現(xiàn)狀
3.2.3　異構(gòu)AI算力概述
3.2.4　異構(gòu)AI算力發(fā)展局限
3.2.5　異構(gòu)AI算力技術(shù)平臺
3.2.6　異構(gòu)AI算力案例分析
3.2.7　異構(gòu)AI算力發(fā)展建議
3.3　超異構(gòu)計算發(fā)展分析
3.3.1　超異構(gòu)計算概述
3.3.2　超異構(gòu)核心思路
3.3.3　超異構(gòu)計算與Chiplet
3.3.4　經(jīng)典操作系統(tǒng)綜述
3.3.5　超異構(gòu)操作系統(tǒng)
3.3.6　超異構(gòu)技術(shù)挑戰(zhàn)
3.4　異構(gòu)設(shè)計協(xié)同發(fā)展
3.4.1　異構(gòu)計算的設(shè)計流程和方法
3.4.2　軟硬協(xié)同助力異構(gòu)計算發(fā)展
3.5　異構(gòu)計算發(fā)展困境及對策建議
3.5.1　異構(gòu)計算技術(shù)困境
3.5.2　異構(gòu)計算優(yōu)化路徑
3.5.3　異構(gòu)計算發(fā)展方向
3.5.4　異構(gòu)計算技術(shù)建議

4.1　CPU
4.1.1　CPU基本概述
4.1.2　CPU發(fā)展歷程
4.1.3　全球CPU市場競爭格局
4.1.4　全球服務(wù)器CPU市場分析
4.1.5　中國CPU市場規(guī)模
4.1.6　國產(chǎn)芯片技術(shù)分析
4.2　GPU
4.2.1　GPU產(chǎn)業(yè)基本概述
4.2.2　GPU行業(yè)發(fā)展歷程
4.2.3　GPU市場規(guī)模分析
4.2.4　GPU市場競爭格局
4.2.5　微架構(gòu)與平臺生態(tài)
4.2.6　GPU市場應(yīng)用分析
4.2.7　GPU投融資分析
4.3　DPU
4.3.1　DPU行業(yè)發(fā)展背景
4.3.2　DPU產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀
4.3.3　DPU市場規(guī)模分析
4.3.4　DPU行業(yè)技術(shù)架構(gòu)
4.3.5　DPU上游產(chǎn)業(yè)分析
4.3.6　DPU技術(shù)優(yōu)勢分析
4.3.7　DPU核心價值分析
4.3.8　DPU廠商軟硬件生態(tài)
4.4　ASIC
4.4.1　ASIC行業(yè)概覽
4.4.2　ASIC市場規(guī)模
4.4.3　ASIC市場格局
4.4.4　ASIC領(lǐng)域頭部廠商
4.4.5　谷歌TPU產(chǎn)品迭代
4.4.6　英特爾Gaudi架構(gòu)
4.5　FPGA
4.5.1　FPGA行業(yè)基本概述
4.5.2　FPGA市場規(guī)模分析
4.5.3　FPGA行業(yè)競爭格局
4.5.4　FPGA技術(shù)發(fā)展分析
4.5.5　FPGA行業(yè)發(fā)展障礙

5.1　芯片設(shè)計技術(shù)分析
5.1.1　芯片設(shè)計流程
5.1.2　AI技術(shù)設(shè)計芯片
5.1.3　超異構(gòu)芯片設(shè)計
5.2　晶圓制備技術(shù)分析
5.2.1　晶圓制備
5.2.2　氧化工藝
5.2.3　光刻技術(shù)
5.2.4　蝕刻技術(shù)
5.2.5　摻雜工藝
5.2.6　薄膜沉積
5.3　芯片封裝技術(shù)分析
5.3.1　芯片封裝技術(shù)演變
5.3.2　先進封裝技術(shù)核心
5.3.3　先進封裝技術(shù)歷程
5.3.4　先進封裝技術(shù)類型
5.3.5　企業(yè)封裝技術(shù)進展
5.3.6　先進異構(gòu)集成封裝
5.3.7　先進封裝技術(shù)前沿
5.3.8　先進封裝技術(shù)方向
5.3.9　先進封裝發(fā)展問題

6.1　人工智能行業(yè)概述
6.1.1　人工智能定義
6.1.2　人工智能發(fā)展歷程
6.1.3　人工智能政策背景
6.1.4　人工智能產(chǎn)業(yè)鏈
6.2　中國人工智能行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
6.2.1　人工智能行業(yè)核心技術(shù)
6.2.2　人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模分析
6.2.3　人工智能行業(yè)投資分析
6.2.4　人工智能行業(yè)人才培養(yǎng)
6.2.5　人工智能行業(yè)區(qū)域分布
6.2.6　國產(chǎn)高性能智能計算服務(wù)器
6.2.7　人工智能相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)動態(tài)
6.3　細分賽道——機器學(xué)習(xí)
6.3.1　異構(gòu)計算提效
6.3.2　賽道資本情況
6.3.3　產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀
6.3.4　產(chǎn)品發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5　產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)
6.4　細分賽道——計算機視覺
6.4.1　賽道資本情況
6.4.2　產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀
6.4.3　應(yīng)用領(lǐng)域特征
6.4.4　產(chǎn)品架構(gòu)發(fā)展
6.4.5　技術(shù)研發(fā)趨勢
6.4.6　工業(yè)典型應(yīng)用
6.4.7　泛安防典型應(yīng)用
6.4.8　異構(gòu)架構(gòu)CANN
6.5　細分賽道——智能機器人
6.5.1　賽道資本情況
6.5.2　產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀
6.5.3　產(chǎn)品技術(shù)洞察
6.5.4　產(chǎn)業(yè)廠商表現(xiàn)
6.5.5　HERO異構(gòu)平臺
6.5.6　產(chǎn)業(yè)技術(shù)趨勢
6.6　細分賽道——智能語音應(yīng)用
6.6.1　賽道資本情況
6.6.2　應(yīng)用產(chǎn)品洞察
6.6.3　產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀
6.6.4　AID.Speech
6.6.5　技術(shù)趨勢探討
6.7　細分賽道——知識圖譜與自然語言處理
6.7.1　產(chǎn)業(yè)基本定義
6.7.2　賽道資本情況
6.7.3　產(chǎn)業(yè)規(guī)模解讀
6.7.4　產(chǎn)品發(fā)展洞察
6.7.5　AI計算平臺案例
6.7.6　產(chǎn)業(yè)趨勢探討

7.1　游戲開發(fā)
7.1.1　游戲開發(fā)類型分析
7.1.2　游戲開發(fā)廠商現(xiàn)狀
7.1.3　游戲開發(fā)商業(yè)模式
7.1.4　行業(yè)競爭壁壘分析
7.1.5　行業(yè)中外廠商對比
7.1.6　中國游戲廠商出海
7.1.7　行業(yè)制約和驅(qū)動因素
7.1.8　ColorOS異構(gòu)計算
7.2　汽車仿真
7.2.1　汽車仿真定義與分類
7.2.2　汽車仿真技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈分析
7.2.3　汽車仿真技術(shù)行業(yè)規(guī)模
7.2.4　汽車仿真技術(shù)競爭格局
7.2.5　百度百舸 AI異構(gòu)平臺
7.3　數(shù)字孿生
7.3.1　數(shù)字孿生基本概念
7.3.2　數(shù)字孿生技術(shù)框架
7.3.3　數(shù)字孿生驅(qū)動因素
7.3.4　數(shù)字孿生市場規(guī)模
7.3.5　數(shù)字孿生學(xué)術(shù)情況
7.3.6　數(shù)字孿生投融資情況
7.3.7　51WORLD案例分析
7.4　5G行業(yè)
7.4.1　5G行業(yè)政策發(fā)布情況
7.4.2　5G行業(yè)市場規(guī)模分析
7.4.3　5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況分析
7.4.4　5G用戶量及行業(yè)應(yīng)用
7.4.5　異構(gòu)計算開源5G架構(gòu)
7.5　云計算
7.5.1　云計算市場規(guī)模
7.5.2　云計算市場結(jié)構(gòu)
7.5.3　云計算專利情況
7.5.4　云計算競爭格局
7.5.5　云計算企業(yè)注冊
7.5.6　云異構(gòu)計算產(chǎn)品
7.5.7　云計算趨勢分析
7.5.8　云計算發(fā)展前景

8.1　英特爾（INTC）
8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2　英特爾CPU布局
8.1.3　英特爾生產(chǎn)代工
8.1.4　英特爾技術(shù)創(chuàng)新
8.1.5　英特爾產(chǎn)品分析
8.1.6　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.1.7　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.1.8　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.2　超威半導(dǎo)體（AMD）
8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2　AMD GPU發(fā)展分析
8.2.3　AMD Chiplet發(fā)展分析
8.2.4　AMD 異構(gòu)計算發(fā)展分析
8.2.5　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.2.6　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.2.7　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.3　英偉達（NVDA）
8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2　Nvidia產(chǎn)品分析
8.3.3　Nvidia GPU發(fā)展分析
8.3.4　2022年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.3.5　2023年企業(yè)經(jīng)營狀況分析
8.3.6　2024年企業(yè)經(jīng)營狀況分析

9.1　寒武紀(jì)
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　經(jīng)營效益分析
9.1.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
9.1.4　財務(wù)狀況分析
9.1.5　核心競爭力分析
9.1.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.1.7　未來前景展望
9.2　海光信息
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　經(jīng)營效益分析
9.2.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
9.2.4　財務(wù)狀況分析
9.2.5　核心競爭力分析
9.2.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.2.7　未來前景展望
9.3　景嘉微
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2　經(jīng)營效益分析
9.3.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
9.3.4　財務(wù)狀況分析
9.3.5　核心競爭力分析
9.3.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3.7　未來前景展望
9.4　芯原股份
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2　經(jīng)營效益分析
9.4.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
9.4.4　財務(wù)狀況分析
9.4.5　核心競爭力分析
9.4.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.4.7　未來前景展望
9.5　龍芯中科
9.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2　經(jīng)營效益分析
9.5.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析
9.5.4　財務(wù)狀況分析
9.5.5　核心競爭力分析
9.5.6　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.5.7　未來前景展望

10.1　異構(gòu)計算投資規(guī)模分析
10.1.1　行業(yè)融資規(guī)模
10.1.2　單筆融資規(guī)模
10.1.3　行業(yè)融資事件
10.1.4　投融資輪次分析
10.1.5　投融資區(qū)域分析
10.2　異構(gòu)計算投資主體分析
10.2.1　投資主體分布
10.2.2　產(chǎn)業(yè)投資基金
10.2.3　科技企業(yè)投資
10.2.4　企業(yè)橫向收購
10.3　異構(gòu)計算投資壁壘分析
10.3.1　技術(shù)壁壘
10.3.2　資金壁壘
10.3.3　人才壁壘
10.3.4　知識產(chǎn)權(quán)壁壘
10.3.5　對外貿(mào)易壁壘

11.1　異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展趨勢分析
11.1.1　CPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.2　GPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.3　FPGA行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.4　ASIC行業(yè)發(fā)展趨勢
11.1.5　DPU行業(yè)發(fā)展趨勢
11.2　異構(gòu)計算行業(yè)發(fā)展規(guī)模預(yù)測
11.2.1　人工智能芯片市場規(guī)模預(yù)測
11.2.2　GPU市場規(guī)模預(yù)測
11.2.3　DPU市場規(guī)模預(yù)測
11.2.4　FPGA市場規(guī)模預(yù)測

圖表　算力載體演變歷程
圖表　算力資本、物質(zhì)資本與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系
圖表　計算力的經(jīng)濟影響
圖表　中國各行業(yè)算力應(yīng)用分布情況
圖表　各國計算力指數(shù)及排名
圖表　2016-2022年中國算力總規(guī)模
圖表　算力分類
圖表　2017-2022年中國在用數(shù)據(jù)中心機架規(guī)模
圖表　中國數(shù)據(jù)中心區(qū)域分布情況
圖表　各地區(qū)建設(shè)數(shù)據(jù)中心的優(yōu)缺點分析
圖表　2016-2030年中國數(shù)據(jù)規(guī)模增長預(yù)測
圖表　不同類型業(yè)務(wù)時延的要求
圖表　“東數(shù)西算”工程產(chǎn)業(yè)鏈
圖表　東數(shù)西算發(fā)展歷程
圖表　“東數(shù)西算”算力樞紐規(guī)劃
圖表　東數(shù)西算樞紐節(jié)點分布
圖表　東數(shù)西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表　東數(shù)西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表　“東數(shù)西算”地區(qū)各類創(chuàng)新
圖表　部分地區(qū)工業(yè)用地成交樓面均價對比
圖表　部分地區(qū)一般工商業(yè)電度用電價格
圖表　各地區(qū)電力資源情況及價格水平
圖表　十四五“數(shù)字蕪湖”建設(shè)指標(biāo)
圖表　蕪湖市城區(qū)圖
圖表　長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)數(shù)據(jù)中心集群項目