神经网络芯片，是指专门为加速神经网络运算而设计的专用处理器或集成电路。与通用中央处理器（CPU）不同，神经网络芯片通过高度并行的计算单元、优化的存储层次结构以及针对矩阵乘加等神经网络核心运算的硬件加速逻辑，实现对深度学习推理和训练任务的高效处理。
按照信号传输介质来划分，神经网络芯片可以分为电子神经芯片、光子（光电）神经芯片两大类。按照硬件架构与功能实现方式来划分，神经网络芯片可以分为现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）两大类。其中，ASIC又可以分为神经网络处理器（NPU）、张量处理器（TPU）等。
根据新思界产业研究中心发布的《2026-2030年全球及中国神经网络芯片行业研究及十五五规划分析报告》显示，神经网络芯片的应用场景覆盖云端与数据中心、边缘计算、终端设备等多个层级。云端与数据中心方面，大语言模型（LLM）的训练与推理是神经网络芯片在云端最重要的应用方向，通过优化矩阵运算、减少数据传输瓶颈，能够显著提升大模型的推理效率与吞吐量。边缘计算与终端设备备方面，智能手机、自动驾驶汽车等终端设备集成神经网络芯片，可以实现图像识别、自然语言理解、增强现实（AR）等功能的本地实时处理。
从细分产品来看，神经网络处理器（NPU）通过模拟人类神经网络的运行方式来实现大规模计算，通常集成于系统级芯片（SoC）中，具有高处理效率、低功耗、量化推理支持等特点。在人工智能产业蓬勃发展背景下，NPU在深度学习领域应用空间大，下游应用场景包括智能可穿戴设备、智能手机、AI电脑、自动驾驶、机器人等。
从海外企业来看，2026年1月，AMD发布锐龙AI 400系列、锐龙AI Max+系列处理器，均采用基于XDNA 2架构的NPU；2026年6月，高通发布骁龙Reality Elite平台，NPU性能提升160%。在我国，本土企业布局神经网络芯片市场的速度也在加快，2026年6月，理想汽车发布AI芯片马赫M100，集成了神经网络处理器（NPU）。
