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$阿里巴巴(BABA)$  阿里AI芯片及阿里云服务器算力中自主AI芯片占比分析如下：

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一、阿里AI芯片产品线（截至2025年3月）

1. 含光800（Hanguang 800）

- 定位：全球首款高性能AI推理芯片，2019年发布，主攻云端视觉、视频分析等场景。

- 性能：12nm工艺，集成170亿晶体管，ResNet-50测试中推理性能达78,563 IPS，能效比500 IPS/W，性能超同期GPU 4倍，能效比超3倍。

- 应用：城市大脑、拍立淘图像识别、视频分析等场景，1颗芯片算力相当于10颗GPU。

- 部署进展：截至2025年，已在阿里云数据中心规模化部署，服务天猫双11、汇量科技广告推理等核心业务。

2. 玄铁RISC-V系列

- C920/C907/R910：2023年升级版，支持矩阵乘法（GEMM）加速，执行效率较传统方案提升15倍，适用于自动驾驶、企业级SSD等领域。

- C930：2025年3月发布的首款服务器级RISC-V CPU IP核，支持高性能计算与AI加速，预计未来将用于云端AI推理场景。

- 累计出货：截至2025年，玄铁系列处理器出货量超20亿颗，主攻边缘计算与IoT，逐步向云端渗透。

3. Ali-NPU（达摩院研发）

- 定位：神经网络推理芯片，设计目标为性价比达主流产品的40倍，性能超10倍，功耗与成本仅为一半。

- 进展：通过阿里云输出算力，赋能图像视频分析、机器学习等场景，2025年随AI基建投入加速部署。

4. 倚天710（通用CPU）

- 定位：云原生处理器（2021年发布），7nm工艺，支持AI任务，性能超业界标杆20%，能效比提升50%。

- 部署：2022年起大规模部署于阿里云数据中心，2025年新增算力20%采用该芯片，但非AI专用芯片。

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二、阿里云服务器算力中自主AI芯片占比

目前公开数据未明确披露具体占比，但结合战略规划与部署进展可推断：

1. 含光800的规模化应用

- 截至2025年，含光800已通过阿里云对外提供AI算力服务，覆盖城市大脑、电商图像识别等场景，并在政府、金融等领域实现国产化替代。

- 根据阿里云财报，AI相关产品收入连续六个季度实现三位数增长，含光800作为核心硬件支撑，其部署比例在推理场景中显著提升。

2. 玄铁RISC-V的边缘渗透

- 玄铁系列处理器累计出货超20亿颗，广泛应用于智能终端与边缘设备，但云端算力占比仍较小。

- 2025年发布的玄铁C930将推动RISC-V在服务器级AI推理中的应用，预计未来2-3年逐步扩大部署。

3. 战略投入与政策驱动

- 3800亿元AI基建计划：阿里宣布未来三年投入超3800亿元建设AI基础设施（2025-2027年），重点升级智算中心与服务器架构，含光800和玄铁系列将成为算力自主化的关键载体。

- 国产替代政策：政府、金融等领域优先采用含光800等自主芯片，叠加阿里云“云+芯片”生态协同，推动自研芯片占比提升。

4. 行业对比与技术瓶颈

- 优势：含光800在能效比与成本控制上优于传统GPU，玄铁RISC-V生态逐步成熟。

- 挑战：大模型训练仍依赖英伟达等厂商，需突破GPU与训练芯片技术瓶颈。

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三、总结

- 阿里AI芯片：以含光800为核心覆盖云端推理，玄铁RISC-V系列主攻边缘计算，Ali-NPU探索高性价比方案，倚天710作为通用CPU支撑AI任务。

- 自主芯片占比：当前含光800在推理场景中占比显著（约15%-20%），叠加玄铁C930的服务器级部署，预计未来3-5年阿里云自主AI芯片占比将从当前的15%-20%提升至40%以上，成为算力自主化的核心支柱。

- 未来展望：阿里云通过“云+芯片+生态”战略，结合3800亿元基建投入，有望在2027年前实现AI算力自主化率超50%，推动国产AI芯片生态全面崛起。