1.1　算力行業(yè)綜述
1.1.1　算力發(fā)展歷程
1.1.2　算力應用領域
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　“東數西算”工程建議意義
1.3.1　東數西算定義
1.3.2　東數西算發(fā)展歷程
1.3.3　東數西算發(fā)展規(guī)劃
1.3.4　東數西算發(fā)展原因
1.3.5　東數西算戰(zhàn)略意義
1.4　典型國家數據中心集群發(fā)展分析
1.4.1　蕪湖集群
1.4.2　韶關集群
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　經濟環(huán)境
2.1.1　世界宏觀經濟形勢分析
2.1.2　中國宏觀經濟運行情況
2.1.3　中國固定資產投資狀況
2.1.4　中國工業(yè)經濟運行情況
2.1.5　中國宏觀經濟發(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　居民消費結構
2.3.4　城鎮(zhèn)化水平
2.3.5　科技研發(fā)投入
2.4　產業(yè)環(huán)境
2.4.1　AI芯片產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.2　AI芯片產業(yè)鏈梳理
2.4.3　AI芯片產業(yè)區(qū)域分布
2.4.4　AI芯片代表企業(yè)產能
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　異構計算行業(yè)概述
3.1.1　異構計算定義
3.1.2　異構計算優(yōu)勢
3.1.3　異構計算歷程
3.1.4　各類異構對比
3.1.5　并行與異構對比
3.2　異構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AI算力概述
3.2.4　異構AI算力發(fā)展局限
3.2.5　異構AI算力技術平臺
3.2.6　異構AI算力案例分析
3.2.7　異構AI算力發(fā)展建議
3.3　超異構計算發(fā)展分析
3.3.1　超異構計算概述
3.3.2　超異構核心思路
3.3.3　超異構計算與Chiplet
3.3.4　經典操作系統(tǒng)綜述
3.3.5　超異構操作系統(tǒng)
3.3.6　超異構技術挑戰(zhàn)
3.4　異構設計協(xié)同發(fā)展
3.4.1　異構計算的設計流程和方法
3.4.2　軟硬協(xié)同助力異構計算發(fā)展
3.5　異構計算發(fā)展困境及對策建議
3.5.1　異構計算技術困境
3.5.2　異構計算優(yōu)化路徑
3.5.3　異構計算發(fā)展方向
3.5.4　異構計算技術建議

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　全球服務器CPU市場分析
4.1.5　中國CPU市場規(guī)模
4.1.6　國產芯片技術分析
4.2　GPU
4.2.1　GPU產業(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　微架構與平臺生態(tài)
4.2.6　GPU市場應用分析
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)技術架構
4.3.5　DPU上游產業(yè)分析
4.3.6　DPU技術優(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領域頭部廠商
4.4.5　谷歌TPU產品迭代
4.4.6　英特爾Gaudi架構
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技術發(fā)展分析
4.5.5　FPGA行業(yè)發(fā)展障礙

5.1　芯片設計技術分析
5.1.1　芯片設計流程
5.1.2　AI技術設計芯片
5.1.3　超異構芯片設計
5.2　晶圓制備技術分析
5.2.1　晶圓制備
5.2.2　氧化工藝
5.2.3　光刻技術
5.2.4　蝕刻技術
5.2.5　摻雜工藝
5.2.6　薄膜沉積
5.3　芯片封裝技術分析
5.3.1　芯片封裝技術演變
5.3.2　先進封裝技術核心
5.3.3　先進封裝技術歷程
5.3.4　先進封裝技術類型
5.3.5　企業(yè)封裝技術進展
5.3.6　先進異構集成封裝
5.3.7　先進封裝技術前沿
5.3.8　先進封裝技術方向
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
6.2.2　人工智能產業(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　國產高性能智能計算服務器
6.2.7　人工智能相關產品開發(fā)動態(tài)
6.3　細分賽道——機器學習
6.3.1　異構計算提效
6.3.2　賽道資本情況
6.3.3　產業(yè)規(guī)模解讀
6.3.4　產品發(fā)展現(xiàn)狀
6.3.5　產業(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　產業(yè)規(guī)模解讀
6.4.3　應用領域特征
6.4.4　產品架構發(fā)展
6.4.5　技術研發(fā)趨勢
6.4.6　工業(yè)典型應用
6.4.7　泛安防典型應用
6.4.8　異構架構CANN
6.5　細分賽道——智能機器人
6.5.1　賽道資本情況
6.5.2　產業(yè)規(guī)模解讀
6.5.3　產品技術洞察
6.5.4　產業(yè)廠商表現(xiàn)
6.5.5　HERO異構平臺
6.5.6　產業(yè)技術趨勢
6.6　細分賽道——智能語音應用
6.6.1　賽道資本情況
6.6.2　應用產品洞察
6.6.3　產業(yè)規(guī)模解讀
6.6.4　AID.Speech
6.6.5　技術趨勢探討
6.7　細分賽道——知識圖譜與自然語言處理
6.7.1　產業(yè)基本定義
6.7.2　賽道資本情況
6.7.3　產業(yè)規(guī)模解讀
6.7.4　產品發(fā)展洞察
6.7.5　AI計算平臺案例
6.7.6　產業(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)制約和驅動因素
7.1.8　ColorOS異構計算
7.2　汽車仿真
7.2.1　汽車仿真定義與分類
7.2.2　汽車仿真技術產業(yè)鏈分析
7.2.3　汽車仿真技術行業(yè)規(guī)模
7.2.4　汽車仿真技術競爭格局
7.2.5　百度百舸 AI異構平臺
7.3　數字孿生
7.3.1　數字孿生基本概念
7.3.2　數字孿生技術框架
7.3.3　數字孿生驅動因素
7.3.4　數字孿生市場規(guī)模
7.3.5　數字孿生學術情況
7.3.6　數字孿生投融資情況
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網絡覆蓋情況分析
7.4.4　5G用戶量及行業(yè)應用
7.4.5　異構計算開源5G架構
7.5　云計算
7.5.1　云計算市場規(guī)模
7.5.2　云計算市場結構
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　云異構計算產品
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　英特爾生產代工
8.1.4　英特爾技術創(chuàng)新
8.1.5　英特爾產品分析
8.1.6　2022年企業(yè)經營狀況分析
8.1.7　2023年企業(yè)經營狀況分析
8.1.8　2024年企業(yè)經營狀況分析
8.2　超威半導體（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 異構計算發(fā)展分析
8.2.5　2022年企業(yè)經營狀況分析
8.2.6　2023年企業(yè)經營狀況分析
8.2.7　2024年企業(yè)經營狀況分析
8.3　英偉達（NVDA）
8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2　Nvidia產品分析
8.3.3　Nvidia GPU發(fā)展分析
8.3.4　2022年企業(yè)經營狀況分析
8.3.5　2023年企業(yè)經營狀況分析
8.3.6　2024年企業(yè)經營狀況分析

9.1　寒武紀
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　經營效益分析
9.1.3　業(yè)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　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　經營效益分析
9.2.3　業(yè)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　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　經營效益分析
9.3.3　業(yè)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　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　經營效益分析
9.4.3　業(yè)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　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　經營效益分析
9.5.3　業(yè)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　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.5.7　未來前景展望

10.1　異構計算投資規(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　異構計算投資主體分析
10.2.1　投資主體分布
10.2.2　產業(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　異構計算投資壁壘分析
10.3.1　技術壁壘
10.3.2　資金壁壘
10.3.3　人才壁壘
10.3.4　知識產權壁壘
10.3.5　對外貿易壁壘

11.1　異構計算行業(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　異構計算行業(yè)發(fā)展規(guī)模預測
11.2.1　人工智能芯片市場規(guī)模預測
11.2.2　GPU市場規(guī)模預測
11.2.3　DPU市場規(guī)模預測
11.2.4　FPGA市場規(guī)模預測

圖表　算力載體演變歷程
圖表　算力資本、物質資本與經濟增長之間的關系
圖表　計算力的經濟影響
圖表　中國各行業(yè)算力應用分布情況
圖表　各國計算力指數及排名
圖表　2016-2022年中國算力總規(guī)模
圖表　算力分類
圖表　2017-2022年中國在用數據中心機架規(guī)模
圖表　中國數據中心區(qū)域分布情況
圖表　各地區(qū)建設數據中心的優(yōu)缺點分析
圖表　2016-2030年中國數據規(guī)模增長預測
圖表　不同類型業(yè)務時延的要求
圖表　“東數西算”工程產業(yè)鏈
圖表　東數西算發(fā)展歷程
圖表　“東數西算”算力樞紐規(guī)劃
圖表　東數西算樞紐節(jié)點分布
圖表　東數西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表　東數西算樞紐節(jié)點區(qū)域特點及布局思路
圖表　“東數西算”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“數字蕪湖”建設指標
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)數據中心集群項目