本文来自“中央处理器GPU：性能跃迁与行业应用的深度剖析”，GPU行业，即图形处理单元制造领域，专注于研发与生产专用的图形处理芯片（GPU）。GPU作为现代计算体系的核心部件，其核心职能在于加速图像在帧缓冲区中的创建，并迅速将图像数据输出至显示设备，确保视觉信息的精准呈现。在个人电脑、工作站、游戏主机及便携设备等多种平台上，GPU均扮演着至关重要的角色。

GPU行业深耕GPU研发，加速图像创建与精准输出。NVIDIA与AMD两大巨头领航市场，产品广泛覆盖娱乐、专业及并行计算领域。凭借卓越并行处理能力，GPU在AI、HPC等大规模计算任务中表现突出。

一、行业分类

按照产品用途的分类方式，中央处理器GPU行业可以分为如下类别：

1、独立GPU

独立GPU适用于图形密集型场景，此类GPU配备了独立的显存，确保图形处理任务的高效执行与数据处理的独立性。市场上的知名产品，如英伟达的GeForce RTX系列与AMD的Radeon系列，均属于独立GPU的范畴，它们在图形渲染、游戏性能及专业图形设计领域展现出了卓越的实力。

独立GPU适用于图形密集型场景，此类GPU配备了独立的显存，确保图形处理任务的高效执行与数据处理的独立性。市场上的知名产品，如英伟达的GeForce RTX系列与AMD的Radeon系列，均属于独立GPU的范畴，它们在图形渲染、游戏性能及专业图形设计领域展现出了卓越的实力。

2、集成GPU

集成GPU以其成本效益、低能耗以及较小的物理尺寸，在入门级计算设备、便携式设备及某些特定的嵌入式应用中仍占有一席之地。例如，英伟达的GeForce 6100系列与AMD-Ati的X1250系列，便是集成GPU领域的典型代表。

集成GPU以其成本效益、低能耗以及较小的物理尺寸，在入门级计算设备、便携式设备及某些特定的嵌入式应用中仍占有一席之地。例如，英伟达的GeForce 6100系列与AMD-Ati的X1250系列，便是集成GPU领域的典型代表。

二、行业特征

中央处理器GPU的行业特征包括：技术壁垒高，创新引领发展；政策推动显著，行业发展迅速；市场需求旺盛、多元化应用驱动增长。

1、中央处理器GPU发展现状

GPU行业产业链上游为晶圆、光刻机及EDA/IP提供商，中游为GPU设计制造提供商，下游为互联网、游戏、消费电子、智能汽车等领域。

其中上游主要为半导体硬件生产加工商，为中游提供晶圆、光刻机及EDA/IP等关键材料与技术支持，确保GPU设计制造的高质量和效率。中游则反馈市场需求、技术趋势及产品质量性能评估，引导上游进行针对性研发与改进。同时中游根据下游需求，提供定制化GPU芯片及解决方案，并辅以技术支持与服务。下游互联网、游戏等厂商向中游GPU设计制造商反馈市场需求变化及产品应用效果，助力中游优化GPU产品设计、提升产品性能，共同推动GPU产业的创新与发展。

2、中央处理器GPU行业核心研究观点：

1、全球GPU设计公司英伟达一家独大，中国市场华为有望领跑。

国际市场上，英伟达过去几年GPU出货量市占率超90%，形成一家独大局面，而占据第二的AMD市占率不到10%。伴随国际制裁背景下，国内竞争格局也在逐渐重构。中国市场上，目前华为的昇腾系列GPU已经处于国内领先地位，昇腾910基于华为自主研发的达芬奇架构设计，INT8算力达640TOPS，单卡算力与英伟达A100相当。此外昇腾芯片还支持广泛的软件生态，专为昇腾AI处理器优化搭建的CANN深度学习平台可以最大限度地发挥出昇腾芯片的计算潜力。华为昇腾算力芯片凭借先进的架构设计、卓越的性能表现、高效的能耗管理和丰富的软件生态系统，有望领跑中国GPU算力芯片市场。

2、GPU需求旺盛，AI大模型和智能汽车成为GPU需求新增长点。

GPU设计商下游多元应用需求不断提升，推动GPU需求持续增长，其中AI大模型和智能汽车提供了新的增长点。大模型的迭代升级需要大量GPU芯片进行推理训练，以Meta Llama 3.1-405B为例，参数约4050亿，使用1.6万张NVIDIA H100 GPU，在15.6T token数据上预训练需54天，期间经历466次工作中断。国内大模型厂商众多，大模型领域的GPU需求依旧庞大，如阿里云通义大模型从2023年4月的1.0版升级到2024年5月的2.5版，模型性能在中文语料理解方面逐步追上GPT-4 Turbo，但后续迭代升级仍有空间。英伟达智能驾驶和专业设计GPU收入从2019年的7亿和12亿美元增至2023年的10亿和15亿美元。智能汽车对图像处理要求很高，对高端GPU的需求也在不断增加。

3、中央处理器GPU行业市场规模变化的原因如下：

1、23年以前微型计算机需求增长拉动GPU市场规模扩张

根据工信部数据，2022年中国微型计算机产量约为4.34亿台，2019-2022年同比增速分别为13.2%、42.3%、22.3%、-8.3%，微型计算机设备产量增加需要更多的GPU，带动了桌面端GPU厂商收入增长。数据显示，全球桌面PC和笔记本电脑出货量在2019-2021年间一直保持较快增长速度，最高季度出货量高达9,000万台，智能设备对GPU的需求较为刚性。

2、23年AI算力需求井喷式增长，带动GPU市场规模急速扩张

2023年AI算力井喷推动了GPU市场规模急速扩张。根据OpenAI官网数据，GPT-4模型的参数量从GPT-3的1,750亿激增至17,600亿，而中国市场以阿里云推出的通义千问为例，2023年10月推出的通义2.0版本参数量仅达到千亿级别，相较于GPT-4仍存在一定差距，后续迭代无疑将继续维持甚至增加对于高性能GPU的需求。GPU供应商方面，英伟达2023年度数据中心收入达到了474.05亿美元，同比暴增215%，占据了英伟达总收入的77.8%，而2022年这一比例仅有55.9%，大模型对算力芯片需求的急剧增加带动了GPU厂商收入的急剧增加。

三、竞争格局

中国中央处理器GPU竞争格局目前呈现英伟达一家独大，华为逐步追上的态势。

行业主要分为三个梯队，第一梯队是英伟达和华为，华为产品逐渐超越英伟达中国定制版芯片；第二梯队包括寒武纪、海光、燧原、壁仞，这些公司产品参数、良率、盈利能力都弱于英伟达和华为，但都各有特色，如寒武纪已上市且算力参数良好，海光已上市且产品适配军用，燧原、壁仞已谋划上市且陆续有产品迭代推出；第三梯队包括天数智芯、摩尔现场、沐曦、登临、阿里平头哥等公司，这些公司的芯片仅停留于发布会，未有大厂等客户表示有相关送样检测等信息流出。

1、中央处理器GPU行业竞争格局的形成主要原因：

1、英伟达GPU产品技术领先，在国际制裁背景下仍能推出中国市场专供芯片。

英伟达不断推出革命性的GPU架构，其AI芯片Blackwell GPU物理尺寸上拥有当前最大的GPU面积，集成了高达2,080亿个晶体管，AI性能达到了20petaflops（20,000TOPS），与前代产品相比性能显著提升。此外英伟达的CUDA库已成为主流深度学习中GPU并行加速的基础，其芯片在视觉处理方面的能力尤为突出。国际制裁背景下，2023年初英伟达针对中国市场推出专供芯片H800。即使在算力受限的情况下，H800在INT8下的算力仍能达到3,958TOPS，远超华为昇腾910B的640TOPS，此时英伟达算力GPU在中国市场依旧保持着压倒性的优势。

2、国家政策支持背景下，华为等芯片厂商持续迭代发展算力GPU。

2025年算力规模超300EFLOPS，智能算力占比达35%，政策上还在持续加大对算力企业的金融支持。中国算力GPU发展方面，2023年11月H800受限后，英伟达转供H20芯片，华为910B算力达640TOPS，超过H20的296TOPS，有望打破英伟达算力GPU在中国市场的主导地位。

2、中央处理器GPU行业竞争格局的变化原因：

1、由于国际制裁，英伟达只能向中国出口H20，这一芯片性能已经被华为超越，后续陆续将被其他国内厂商超越。

2023年10月，美国出口管理条例提出规定，禁止向中国出口高算力芯片，H800被禁，英伟达只能提供H20芯片。目前H20已被华为昇腾910B超越，华为昇腾910B在INT8下算力达640TOPS，超过H20的296TOPS。华为910C已于2024年下半年小规模送往英伟达客户测试，预计将与H100正面竞争，进一步扩大中国市场优势。寒武纪芯片已获阿里等互联网大厂测试，性能得到认可，海光传闻也送到大厂进行测试但出现流片情况。

若后续禁令得不到放松，H20还将陆续被其他国内厂商超越。

2、中国半导体行业协会出台最新芯片指导意见，桌面端GPU竞争格局有望重构。

2024年12月3日，中国半导体行业协会出台最新芯片指导意见，认为美国芯片产品不再安全、不再可靠，中国相关行业将不得不谨慎采购美国芯片。由于英伟达算力端GPU H20已被华为超越，故此这一政策主要利好桌面端GPU竞争格局重构。

国产桌面端GPU领先厂商兆芯的产品已适配联想开天、同方、紫光等多款桌面整机，有望成为国产桌面端GPU的“华为”；军工&通用两手抓的景嘉微拥有多款自研GPU，全面支持国产CPU、操作系统和固件，可广泛应用于PC、服务器和图形工作站等计算机设备，满足地理信息系统、三维测绘、三维制图、媒体处理、辅助设计、显示渲染等高性能显示需求的同时也能有效保障信息数据的安全。