思瀚产业研究院发布《中国GPU行业发展前景与趋势预测研究报告》
思瀚产业研究院    2025-07-05

图形处理器、GPU 指Graphic Processing Unit 的缩写，中文名称为图形处理器，专门设计用于高效处理图形渲染和并行计算任务的硬件设备。凭借其高效的并行计算架构，显著提升复杂计算任务的效率，广泛应用于需要高吞吐量数据处理的场景。现已成为人工智能训练与推理、科学模拟、数字孪生、具身智能等高性能计算领域的核心硬件。

GPGPU 指一种利用图形处理器（GPU）的并行计算能力，执行传统上由中央处理器（CPU）处理的通用计算任务的技术，广泛应用于科学计算、人工智能等领域。

TPU 指Tensor Processing Unit 的缩写，是 Google 为人工智能机器学习任务定制的智能芯片。

MCU 指Microcontroller Unit 的缩写，中文名称为微控制单元，是把CPU、计数器、数模转换等轻量级模块集成到一颗小尺寸芯片上形成的一类小型计算机系统。微控制单元通常仅提供较小的计算能力，仅需处理较少的数据量，广泛应用于物联网行业。

NPU 指Neural-network Processing Unit 的缩写，中文名称为神经网络处理器，是为加速人工神经网络模型而专门设计的处理器。

芯片、集成电路、IC 指集成电路是一种微型电子器件或部件，采用一定的工艺，将一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等电子元器件按照设计要求连接起来，制作在同一硅片上，成为具有特定功能的电路。IC 是集成电路（Integrated Circuit）的英文缩写，芯片是集成电路的俗称。

人工智能、AI 指Artificial Intelligence 的缩写，计算机科学的一个分支领域，通过模拟和延展人类及自然智能的功能，拓展机器的能力边界，使其能部分或全面地实现类人的感知（如视觉、语音）、认知功能（如自然语言理解），或获得建模和解决问题的能力（如机器学习等方法）。

IP 指Intellectual Property 的缩写，中文名称为知识产权，为权利人对其智力劳动所创作的成果和经营活动中的标记、信誉所依法享有的专有权利；在本招股说明书中，智能处理器 IP 指智能处理器的产品级实现方案，由核心架构、代码和文档等组成。

加速卡、板卡 指加速卡（Accelerator Card）是一种专门设计的硬件设备，用于加速特定类型的计算任务，通常通过并行处理或专用算法来提高性能。它通常以扩展卡的形式（如 PCIe 卡）插入计算机或服务器中，用于分担主处理器（CPU）的负载，从而显著提升特定任务的执行效率。常见的加速卡有 GPU 加速卡、FPGA加速卡、网络加速卡、ASIC 加速卡等，俗称板卡。

IDM 指Integrated Device Manufacturer 的缩写，中文名称为集成器件制造厂，指集成电路设计、晶圆制造、封装测试、销售等环节由同一家企业完成的商业模式。

Fabless 指无晶圆厂芯片设计企业（亦指该等企业的商业模式），只从事芯片的设计和销售，而将晶圆制造、封装和测试等步骤分别委托给专业厂商完成。

DSP 指Digital Signal Processing 的缩写，中文名称为数字信号处理，DSP 芯片指能够执行数字信号处理任务的芯片。

（1）GPU 的定义及构成

GPU（图形处理芯片）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。GPU 从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。

GPU 的关键组件包括决定其处理能力和运算效率的微架构，以及由开发工具、程序库和应用程序接口（API）组成的强大软件生态系统，这一生态系统确保了开发者能够在各类应用场景中高效调用 GPU 的计算能力。

根据功能定位，GPU 主要分为全功能 GPU、图形 GPU 和 GPGPU：全功能GPU，以英伟达和摩尔线程为代表，这类 GPU 具备功能完备性与计算精度完整性，在工作效率、生态完整多样性以及兼容性等方面更具优势，能够更好地适应未来新兴及前沿计算加速应用场景的需求；图形 GPU，专为图形渲染和 PC 游戏应用而设计，针对高清显示及高性能 2D/3D 图形计算进行了优化；GPGPU，省去了与图形显示和渲染相关的功能，专注于利用 GPU 架构执行通用并行计算任务。

与其他类型的 GPU 相比，全功能 GPU 可满足更广泛的应用需求，在元宇宙、世界模型、具身智能、物理 AI 等未来 AI 的发展趋势下，全功能 GPU 将拥有显著的竞争优势。

（2）GPU 产品特性介绍

1）GPU 关键参数介绍

GPU 的性能由多个关键参数决定，包括核心数量、工作频率、显存容量、显存带宽、计算能力与精度覆盖范围等：

核心数量。作为 GPU 的核心指标，核心数量越多，GPU 在处理图形渲染、科学计算、AI 计算加速等任务时能够处理更多线程，提升运算效率。核心数的增加不仅可以显著提升性能，也能有效分摊工作负载，从而更好地满足高强度计算需求。

时钟速度。时钟速度指 GPU 每秒可执行的时钟周期数，对数据处理速度和性能输出具有直接影响。更高的时钟速度意味着在同等时间内能够完成更多的运算任务，满足对实时性、低延时的应用场景需求。

显存容量。显存是 GPU 临时存储数据的空间，容量的大小在处理大型数据集、高分辨率图像或视频时尤为重要。较大的显存容量可减少 GPU 与系统内存之间的频繁数据传输，在多任务或高分辨率场景下有效提升性能和效率。

显存带宽。显存带宽指单位时间内 GPU 内部存储器可传输的数据量。较高的显存带宽确保了在面对高负载时，数据能被快速送达处理核心，进而维持流畅的运行效率。对需要高吞吐量的应用（如深度学习推理或复杂图形渲染）而言，显存带宽是关键的性能瓶颈之一。

计算能力。计算能力通常以 GFLOP/S（每秒十亿次浮点运算）表示，是衡量 GPU 并行计算性能的主要指标。更高的计算能力意味着在 AI 计算、科学计算、工程模拟等高强度场景中可以实现更快的运算速度和更高的产出。

计算精度覆盖范围。GPU 支持的计算精度范围（如 FP64、FP32、FP16、FP8、INT8 等）反映了其在多样化任务中的灵活度。

随着 AI 技术的不断演进，不同的应用场景对计算精度的要求也各不相同。能够支持多种精度水平的 GPU不仅具备更高的灵活度，也能在多样化的 AI 任务中实现更佳的性能与能效。GPU 在上述关键性能指标的综合表现，直接决定了其在 AI 训练、推理，以及图形渲染、科学计算等广泛应用领域的表现水平。各大 GPU 厂商在核心数、频率、显存容量、显存带宽及计算精度覆盖等方面的持续创新与投入，也推动了GPU 性能的不断跨越，为更多行业与应用场景的数字化升级奠定了坚实基础。

2）GPU 生态系统介绍及其重要性分析

GPU 生态系统由上层算法库、中层接口、驱动程序、编译器和底层硬件架构等构成。主要的研发挑战集中在 GPU 硬件架构和通用计算软件生态系统上。在软件生态系统中，GPU 厂商需要长期投入开发 IP 和软件堆栈，以构建完整的开发者生态。

以英伟达的 CUDA 生态系统为例，其自 2006 年推出以来不断扩大，吸引了数百万开发人员，形成了完善且庞大的开发者生态。在全球范围内，仅有少数几家公司构建了完整的软件生态系统。目前，英伟达的生态系统不易被超越，CUDA 的兼容性预计将引导未来生态系统的发展方向。因此，能够与现有生态（如CUDA）保持兼容的新兴生态系统，有望实现快速发展并迅速扩大市场份额。

3）GPU 行业商业模式分析

GPU 行业的商业化模式包括芯片、板卡、系统、一站式解决方案及 SoC 等形式，针对不同的客户群体和应用场景：芯片模式通常面向高性能计算等专业领域，以 To B 为主；板卡模式既可服务个人消费者，也能满足企业客户对图形渲染与并行计算的需求；

系统模式侧重提供整机方案，为数据中心或高端工作站提供集成化支持；一站式解决方案则通过软硬件一体化方式，深度满足行业客户的需求；而 SoC 则将 GPU、CPU 等集成在同一芯片中，为机器人、新能源汽车等提供定制化、高效率的嵌入式计算能力。这些商业模式在满足市场细分需求的同时，也为 GPU 厂商带来了多元化的收入来源和竞争优势。

（3）全球及中国 GPU 市场发展历程

全球 GPU 产业的发展历程可划分为三个主要阶段。

起步阶段：英伟达在个人计算机（PC）市场中确立了其市场地位，率先提出了 GPU 概念并迅速扩张。

进化阶段：进入 21 世纪，随着 CUDA 的推出，英伟达释放了 GPU 在并行计算方面的潜力，标志着 GPU 产业进化阶段的开始。

爆炸式增长阶段：AI 技术的兴起推动 GPU 在 AI 计算加速领域占据主导地位，近二十年来，GPU 在计算加速领域持续发挥重要作用，目前该产业已经迎来了爆炸式增长。与全球产业相比，中国 GPU 产业仍处于起步阶段，但随着国内企业在技术上的不断突破，市场正在快速增长。

（4）GPU 行业的周期性特征分析

GPU 行业呈现出“技术–市场”双周期叠加的典型特征。其中，长周期主要由底层架构的技术革新推动，例如，从 2000 年代固定管线到可编程着色器的转变，以及 2010 年代从通用计算向 AI 加速的跃迁，这些技术突破性进展引发了市场需求的结构性增长。

以英伟达为例，其股价在 2016 年（Pascal 架构发布）至 2024 年（Blackwell 架构发布）期间增长超过 20 倍，充分证明了技术创新对行业估值的长期支撑作用。同时，行业也存在中短周期特征，主要与产品迭代周期和下游资本开支密切相关。

消费级 GPU 产品的更新周期大约为 18 至 24 个月，受游戏和创意工具需求的推动；而数据中心 GPU 产品因 AI 模型训练需求的激增，产品生命周期缩短至 12至 24 个月，促使企业不断采购最新算力设备。

此外，云计算服务提供商（如亚马逊网络服务 AWS 和微软 Azure）的 GPU 采购计划受宏观经济和 AI 投资热度的影响，2023 年全球 AI 算力投资的激增使 GPU 市场规模同比增长 48%，但 2024 年部分企业去库存导致季度环比增速放缓，呈现出典型的“需求脉冲”现象。

在外部周期方面，地缘政治和供应链因素对 GPU 市场产生显著影响。例如，美国对华高端 GPU 出口限制促使中国企业加速国产替代进程，2024 年 N 公司旗下量产型号计算加速芯片出货量突破 50 万片，使国内市场份额占比从 5%提升至15%；而 2025 年生效的新关税政策可能导致北美市场短期内出货量下滑，同时先进制程产能紧张导致高端芯片交付周期延长，引发价格波动。此外，下游需求结构的变化也对行业周期产生周期性影响。

AI 训练和智能驾驶领域展现出强周期性，大模型训练需求（如 xAI 的 Grok3 训练需使用超 10万张 H100 GPU）推动数据中心 GPU 销售额在 2023 至 2024 年间增长 120%；而智能驾驶的 L4 级落地延迟则使车载芯片需求未达预期，局部出现产能过剩。相比之下，游戏和消费电子领域虽占整体市场约 30%，但其需求受经济周期波动较大，2024 年全球 PC 出货量下滑 8.3%，但高性能游戏显卡因电竞和元宇宙需求逆势增长 12%，显示出细分市场的抗周期韧性。

总体而言，GPU 行业既有由深层次技术革新驱动的长期发展趋势，又受短周期产品迭代、资本开支波动以及外部政策与需求结构变化的影响，构成了一个复杂而动态的市场周期性格局。

（5）全球及中国 GPU 市场规模

在全球范围内，欧美等发达国家及地区在 AI 领域的研发起步较早，早期资本投入较大。因此，在过去五年中，随着 AI 应用（如 ChatGPT 大模型技术）的突破，全球市场对 AI 算力的需求显著增加。以英伟达为代表的 GPU 产品，因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能，使得 GPU 市场规模在过去五年迎来了爆发式增长，2024 年达到 5,315.03 亿元。

未来，随着中国国产 AI 技术，如 DeepSeek 大模型、具身智能、智能驾驶等技术的持续突破，中国 AI 技术水平已经逐步达到国际领先水平，全球 AI 市场亦随之进入了一个多元发展的新时期。根据弗若斯特沙利文预测，全球 GPU 市场规模预计在 2029 年将达到 36,119.74 亿元，其中，中国 GPU 市场规模在 2029 年将达到 13,635.78 亿元，在全球市场中的市场占比预计将从 2024 年的 30.8%提升至 2029 年的 37.8%。

过去五年，中国 GPU 产业呈现快速增长态势，市场规模从 2020 年的 384.77亿元快速增长到 2024 年的 1,638.17 亿元。GPU 产业下游应用领域可细分为 AI智算产品和桌面级产品。未来，随着 AI 的应用不断开发，对于 GPU 等算力基础设施的需求预计将会出现爆发增长。

根据弗若斯特沙利文预测，预计到 2029 年中国 GPU 市场规模将增长到 13,635.78 亿元。在中国快速发展的 AI 计算领域，GPU 扮演着举足轻重的角色。随着支持深度学习和数据分析等 AI 应用的高性能计算需求不断增长，对 GPU 的需求也随之激增。

英伟达等国际龙头 GPU 公司抓住了这一机遇，在中国市场占据了重要地位。此外，摩尔线程等国内 GPU 公司也在不断实现架构创新和技术进步，满足中国 AI 产业的芯片需求，发展势头迅猛。中国 AI 智算 GPU 的市场规模从 2020 年的 142.86 亿元迅速增至 2024 年的996.72 亿元，期间年均复合增长率高达 62.5%。

未来，随着 AI 不断发展，对算力的需求预计将呈现指数级增长，根据弗若斯特沙利文预测，到 2029 年，AI 智算 GPU 市场规模将达到 10,333.40 亿元，期间年均复合增长率为 56.7%。此外，桌面级产品的市场规模未来也将保持稳定增长，从 2020 年的 241.91亿元增至 2024 年的 641.45 亿元，预计 2029 年将进一步增至 3,302.38 亿元。

在中国 AI 智算 GPU 市场中，数据中心 GPU 产品是过去增速最快的细分市场，其市场规模从 2020 年的 82.00 亿元以 70.1%的年均复合增长率，快速增长至2024 年的 687.22 亿元，预计未来还将以年均复合增长率 55.7%的高增速增长至2029 年的 6,639.16 亿元。其他 AI 智算产品（包括边缘计算和云计算产品）预计在未来将以 58.8%的增速在 2029 年达到 3,694.24 亿元。

（6）中国 GPU 市场的发展趋势分析

中国 GPU 产业的发展趋势主要体现在技术、市场和应用三个方面。技术趋势：随着 AI 时代的到来，下游对算力的需求激增，推动 GPU 产品的更新迭代加速。近年来，GPU 计算能力持续增强，更新周期显著缩短。

以英伟达为例，其 GPU 更新周期已从 2022 年前的两年以上缩短至每年一次，计算能力呈现指数级增长。这一趋势得益于 GPU 企业在研发投入、半导体工艺技术进步、产业生态优化以及人才引进等方面的持续努力。未来，为满足算力增长需求，GPU 将采用更先进的工艺技术，集成更多计算单元，以实现更高的性能和效率。

市场趋势：中国 GPU 市场正加速国产化进程。在外部限制性政策和国家数据安全保护需求的驱动下，本土 GPU 企业不断突破知识产权技术壁垒，推动国产 GPU 生态系统的技术验证和快速发展。预计未来，中国 GPU 市场的国产化率将显著提升，逐步实现对进口产品的替代。应用趋势：GPU 的应用领域持续拓展，多功能化成为未来发展的重要方向。

为了满足下游多样化需求，GPU 将结合计算与图形渲染能力，提供更全面的解决方案。例如，在 AI 图像处理、视频制作、具身智能等领域，GPU 的多功能性将显得尤为重要。此外，随着 AI 产业的发展，GPU 作为 AI 训练、推理以及下游应用中最成熟的方案，其在 AI 领域的应用规模已经超越了 PC 游戏产业。

未来，GPU 将凭借其计算优势、多功能性和灵活性，进一步扩大在 AI 领域的市场份额，并在更多新兴应用场景中发挥重要作用。总体而言，中国 GPU 市场正迎来技术升级、国产替代和应用拓展的多重机遇，未来有望实现持续快速的增长，为行业参与者提供广阔的发展空间。

（七）行业竞争格局

全球集成电路行业整体呈现寡头垄断格局，国际龙头企业在技术、市场和生态方面具有显著优势。国内厂商凭借对下游客户需求的快速响应和本地化服务，已在特定领域取得一定市场份额，并持续向新应用领域延伸。

国际龙头企业包括英伟达（NVIDIA，NVDA.O）及超威半导体（AMD，AMD.O）。

国内重点企业国内企业在计算加速芯片领域已取得一定进展，形成了多元化竞争格局。代表性企业包括寒武纪、海光信息、景嘉微，摩尔线程正在闯关科创板。

国内未上市GPU 芯片类公司包括上海壁仞科技股份有限公司、上海天数智芯半导体股份有限公司、沐曦集成电路（上海）股份有限公司、芯动科技（北京）有限公司、格兰菲智能科技股份有限公司、南京砺算科技有限公司、深流微智能科技（深圳）有限公司、芯瞳半导体技术（厦门）有限公司、苏州登临科技有限公司、瀚博半导体（上海）有限公司、上海燧原科技股份有限公司、昆仑芯（北京）科技有限公司等。

第一章 中国GPU行业发展概述

第一节GPU行业发展情况概述

一、GPU行业的定义

二、GPU行业特点

第二节GPU行业上下游产业链分析

一、产业链模型原理介绍

二、行业产业链分析

第三节GPU行业生命周期分析

一、行业生命周期理论概述

二、行业所属的生命周期分析

第四节GPU行业经济指标分析

一、行业的赢利性分析

二、行业附加值的提升空间分析

三、行业进入壁垒与退出机制分析

第二章 世界GPU行业市场发展现状分析

第一节全球GPU行业发展历程回顾

第二节全球GPU行业市场规模分析

第三节全球GPU行业市场区域分布情况

第四节亚洲地区市场分析

第五节欧盟主要国家市场分析

第六节北美地区主要国家市场分析

第七节世界GPU发展走势预测

第八节2025-2030年全球市场规模预测

第三章 中国GPU产业发展环境分析

第一节我国宏观经济环境分析

第三节中国GPU行业政策环境分析

第四节中国GPU产业社会环境发展分析

一、人口环境分析

二、教育环境分析

三、文化环境分析

四、生态环境分析

五、消费观念分析

第四章 中国GPU产业运行情况

第一节中国GPU行业发展状况情况介绍

一、行业发展历程回顾

二、行业技术现状分析

三、行业发展特点分析

第二节行业市场规模分析

第三节GPU行业市场供需情况分析

一、行业产能情况分析

二、行业产值分析

三、行业产量统计与分析

四、行业需求量分析

第四节行业发展趋势分析

第五章 中国GPU市场格局分析

第一节中国GPU行业竞争现状分析

第二节中国GPU行业集中度分析

一、行业市场集中度分析

二、行业企业集中度分析

三、行业区域集中度分析

第三节行业存在的问题

第六章 中国GPU行业竞争情况

第二节行业竞争结构分析

一、现有企业间竞争

二、潜在进入者分析

三、替代品威胁分析

四、供应商议价能力

五、客户议价能力

第三节行业SWOT分析

一、行业优势分析

二、行业劣势分析

三、行业机会分析

四、行业威胁分析

第四节行业竞争力优势分析

第七章 GPU制造所属行业数据监测

第一节中国所属行业规模分析

一、企业数量分析

二、资产规模分析

三、销售规模分析

四、利润规模分析

第二节中国所属行业产值分析

第三节中国所属行业成本费用分析

第四节中国所属行业运营效益分析

第八章 GPU行业重点生产企业分析

第一节摩尔线程

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第二节英伟达（NVIDIA，NVDA.O）

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第三节超威半导体（AMD，AMD.O）

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第四节寒武纪

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第五节海光信息

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第六节景嘉微

一、企业概况

二、主营业务情况分析

三、公司运营情况分析

四、公司优劣势分析

第九章 2025-2030年中国GPU行业发展前景分析与预测

第一节2025-2030年行业未来发展前景分析

一、2025-2030年行业国内投资环境分析

二、2025-2030年行业市场机会分析

三、2025-2030年行业投资增速预测

第二节2025-2030年行业未来发展趋势预测

第三节2025-2030年行业市场发展预测

第十章 2025-2030年中国GPU行业投资风险与营销分析

第一节2025-2030年行业进入壁垒分析

一、2025-2031年行业技术壁垒分析

二、2025-2030年行业规模壁垒分析

三、2025-2031年行业品牌壁垒分析

四、2025-2030年行业其他壁垒分析

第三节2025-2030年行业投资风险分析

一、2025-2030年行业政策风险分析

二、2025-2030年行业技术风险分析

三、2025-2030年行业竞争风险分析

四、2025-2030年行业其他风险分析

第十一章 2025-2030年中国GPU行业发展策略及投资建议

第一节2025-2030年中国GPU行业市场的重点客户战略实施

一、实施重点客户战略的必要性

二、合理确立重点客户

三、对重点客户的营销策略

四、强化重点客户的管理

五、实施重点客户战略要重点解决的问题

第二节2025-2030年中国GPU行业发展策略分析

第三节 思瀚投资建议

一、2025-2030年中国GPU行业投资区域分析

二、2025-2030年中国GPU行业投资产品分析