研判2025！中国GPU行业产业链、产业现状、竞争格局及发展趋势分析：GPU需求量猛增，产业规模加速扩容[图]

内容概要：GPU，即图形处理器（Graphics Processing Unit），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。自2014年4月国产CPU景嘉微成功研发出国内首款国产高性能、低功耗GPU芯片JM5400以来，我国GPU行业正式步入发展新进程。而后，国产GPU企业越来越重视生态建设，不断加强与上下游企业、科研机构、高校等的合作联系，共同推动GPU技术的发展和应用，此外还积极参与国际标准的制定，使得国产GPU的国际影响力和竞争力正在不断提升，全国GPU行业规模因此得以呈现高速扩容态势。数据显示，2023年，我国GPU市场规模已从2020年345亿元增至807亿元，年复合增长率为32.74%。根据市场预测，2024年国内GPU市场规模预计将增至1079亿元，2025年或将超过1200亿元。

相关上市企业：景嘉微（300474）；寒武纪（688256）；海光信息（688041）；芯原股份（688521）；航锦科技（000818）；龙芯中科（688047）等

相关企业：英伟达（Nvidia）；英特尔（Intel）；AMD（Advanced Micro Devices）；上海兆芯集成电路股份有限公司；摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司；上海壁仞科技股份有限公司；上海天数智芯半导体有限公司等

关键词：产业链；全球GPU行业规模；GPU行业融资金额；中国GPU行业规模；重点企业；发展趋势

一、行业概况

GPU，即图形处理器（Graphics Processing Unit），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。根据应用端，可将GPU分为移动端和桌面端，其中桌面端又分为服务器GPU和PC端GPU。从结构看，GPU通常包括图形显存控制器、压缩单元、BIOS、图形和计算整列、总线接口、电源管理单元、视频管理单元、显示界面。GPU的出现使计算机减少了对CPU的依赖，并解放了部分原本CPU的工作。最初，GPU负责渲染2D和3D图像、动画和视频，现已发展成为人工智能领域重要的核心硬件。

GPU行业产业链上游为材料及设备供应环节，主要包括硅片、光刻胶、溅射靶材、电子特气、封装材料等原材料，以及光刻机、刻蚀机、薄膜沉积设备等设备。产业链中游为GPU芯片生产制造环节，代表厂商有英伟达、AMD、英特尔、景嘉微、摩尔线程、壁仞科技、天数智芯、寒武纪、海光信息、兆芯等。产业链下游为GPU应用领域，主要包括游戏、专业图形设计、科学计算、数据中心、人工智能、云计算、物联网等行业。

二、全球市场

从全球范围内GPU行业发展情况看，1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念，尽管如此，追溯GPU的历史，要从图形显示控制器说起。世界上第一台个人电脑IBM5150于1981年由IBM公司发布，这台PC搭载了黑白显示适配器（monochrome display adapter，MDA）和彩色图形适配器（color graphics adapter，CGA），这便是最早的图形显示控制器。后来，IBM又推出EGA（enhanced graphics adapter），并于1987年提出了VGA（video graphics array）标准，它是IBM为PS/2系统中的Model50、60和80机型所内建的显示系统，VGA在文字模式下可支持720×400分辨率，绘图模式下可支持640×480×16色和320×200×256色输出，VGA标准一直沿用至今。为了保证兼容性，当今的显卡依然会遵循VGA标准。

从MDA到VGA，图形图像的运算都由CPU来完成，图形卡的作用主要是将其显示出来。1991年，S3 Graphics推出的“S3 86C911”，正式开启2D图形硬件加速时代，它能进行字符、基本2D图元和矩形的绘制。到了1995年，几乎所有的显卡都具备2D加速功能，2D图形接口GDI、DirectFB等也都相继出现，并延续至今。

1994年，3DLabs发布的Glint300SX是第一颗用于PC的3D图形加速芯片，它支持高氏着色、深度缓冲、抗锯齿、Alpha混合等特性，开启了显卡的3D加速时代，然而这个阶段的显卡大多没有执行统一的标准，加速功能也不尽相同，直到NVIDIA推出GeForce256，它整合了硬件变换和光照（transform and lighting，T&L）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，并且兼容DirectX和OpenGL，被称为世 界上第一款GPU。硬件T&L的引入，极大减轻了CPU的负担，是这一时代GPU的标志。2001年微软发布DirectX 8，提出了渲染单元模式（shader model） 的概念，根据操作对象的不同引入了2种shader，分别是顶点着色器（vertex shader）和像素着色器（pixel shader），从此，硬件T&L被抛弃，进入 shader时代，此时的GPU架构是固定管线。

固定管线架构持续多年，直到微软推出DirectX 10。shader不再扮演固定的角色，每一个shader都可以处理顶点和像素，这就是统一渲染着色器（unified shader），它的出现避免了固定管线中顶点着色器和像素着色器资源分配不合理的现象发生，使得GPU的利用率更高。第一款采用统一渲染架构的GPU是ATI在2005年与微软合作的游戏主机XBOX 360上采用的Xenos，它是ATI第一代统一渲染架构，而真正具有影响力的，是NVIDIA在2006年发布的GeForce 8800 GTX（核心代号G80），它是第一款采用统一渲染架构的桌面GPU，其架构影响了日后的数代产品，是一款极具划时代意义的GPU。

与G80一同发布的，还有著名的CUDA（compute unified device architecture），它能利用NVIDIA GPU的运算能力进行并行计算，拓展了GPU的应用 领域，然而这时的CUDA只能算是GPU的副业。2011年TESLA GPU计算卡发布，标志着NVIDIA将正式用于计算的GPU产品线独立出来，凭借着架构上的优势，GPU在通用计算及超级计算机领域，逐渐取代CPU成为主角。

2022年下半年以来，随着ChatGPT的爆火，在加速计算和生成式AI的带动下，算力需求陡增。直到如今，生成式AI依然处于科技界的“顶流”位置，全球高科技公司纷纷涌入AI领域开展“军备竞赛”。在AI时代，最硬的“资本”不再是资金，而是算力。有数据显示，2023年全球AI算力需求同比增长超过300%，预计2024年将突破500%。随之而来的，便是GPU需求量猛增。据统计，2023年第四季度，全球GPU供应缺口高达30%。特别是高端AI专用芯片更是供不应求，中小企业的采购周期长达6-12个月。在此背景下，全球GPU产业规模呈现加速扩容态势。数据显示，2023年全球GPU市场规模已增长至595亿美元。根据市场预测，未来全球GPU市场规模将保持增长，2024年预计将达到791亿美元，2025年或将超过800亿美元。

相关报告：智研咨询发布的《中国GPU行业发展现状分析及投资潜力分析报告》

三、国内市场

作为通用型人工智能芯片，GPU在并行计算能力方面表现出色，特别适用于需要大量并行计算任务的场景，如机器学习和深度学习等。从国内市场看，我国GPU产业发展起步较晚，直至近十几年来，随着国家对半导体产业的政策支持日益加大，各级政府对GPU企业在资金支持、税收优惠、人才引进等方面的支持力度日益增强，国产GPU技术研发投入日益增加，市场投融资热度呈现持续攀升态势。据不完全统计，2023年，我国GPU行业融资金额高达287.2亿元；2024年1-11月，国内GPU行业累计融资金额已达到583.52亿元，为产业高速发展提供强有力支持。

随着企业技术研发投入增多，国产GPU技术逐渐取得新突破。自2014年4月国产CPU景嘉微成功研发出国内首款国产高性能、低功耗GPU芯片JM5400以来，我国GPU行业正式步入发展新进程。而后，国产GPU企业越来越重视生态建设，不断加强与上下游企业、科研机构、高校等的合作联系，共同推动GPU技术的发展和应用，此外还积极参与国际标准的制定，使得国产GPU的国际影响力和竞争力正在不断提升，全国GPU行业规模因此得以呈现高速扩容态势。数据显示，2023年，我国GPU市场规模已从2020年345亿元增至807亿元，年复合增长率为32.74%。根据市场预测，2024年国内GPU市场规模预计将增至1079亿元，2025年或将超过1200亿元。

四、企业格局

当前国际GPU市场中，英伟达（Nvidia）、英特尔（Intel）和AMD（Advanced Micro Devices）三大巨头占据了绝大部分市场份额，彼此之间的竞争日益激烈。特别是在人工智能（AI）芯片领域，英伟达凭借其强大的算力、丰富的产品线和完善的生态及应用体系，展现出了极大的稀缺性和市场影响力。然而，AMD和英特尔也在加速布局，试图在这一领域分得一杯羹。此外，不可忽视的是，近年来，随着国内芯片产业政策支持力度增强、市场投融资日益增加，景嘉微、寒武纪、摩尔线程、凌久电子、芯源微、燧原科技、航锦科技、天数智芯等国产芯片企业GPU产品的制造供应水平日益提升，极大程度上加剧了我国乃至全球GPU产业竞争情况。

长沙景嘉微电子股份有限公司成立于2006年，2016年3月在深交所创业板成功上市，股票简称“景嘉微”。景嘉微主要从事高可靠电子产品的研发、生产和销售，产品主要涉及图形显控领域、小型专用化雷达领域、芯片领域

和其他。其中，图形显控是景嘉微现有核心业务，产品以自主研发的GPU芯片为核心，具有高度的自主技术优势。近年来，公司针对不同行业应用需求进行技术革新和产品拓展，在机载领域取得明显的领先优势，同时公司积极向其他领域延伸，针对更为广阔的车载、船舶显控和通用市场等应用领域，持续研发并提供相适应的图形显控模块及其配套产品。2024年，景嘉微成功研发了景宏系列高性能智算模块与整机产品，填补了公司在AI训练、AI推理和科学计算等应用领域的产品空白，为公司未来在人工智能领域的持续发力奠定基础。数据显示，2024年上半年，景嘉微图形显控领域产品销售收入为2.28亿元，同比增长7.95%。

海光信息技术股份有限公司成立于2014年，2022年8月12日成功在上交所科创板上市，股票简称“海光信息”。海光信息是国产服务器CPU芯片的龙头企业之一，主要从事高端处理器、加速器等计算芯片产品和系统的研究、开发，公司主要产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。其中，海光 CPU 系列产品兼容x86 指令集以及国际上主流操作系统和应用软件，软硬件生态丰富，性能优异，安全可靠，已经广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等重要行业或领域。数据显示，2024年前三季度，海光信息营业收入为61.37亿元，同比增长55.64%。

五、发展趋势

1、CPU技术持续创新

GPU作为图形处理和并行计算的核心组件，其技术持续创新是推动行业发展的关键。随着人工智能、大数据、云计算等领域的快速发展，对GPU的性能要求越来越高。未来，GPU将不断提升其运算速度、能效比和稳定性，以满足更广泛的应用场景。例如，通过引入更先进的制造工艺和设计理念，GPU可以实现更高的计算密度和更低的功耗。同时，技术创新还将推动GPU在人工智能、云计算、大数据分析等新领域的广泛应用，为GPU的未来发展开辟更广阔的空间。

2、下游需求不断增长

随着电子竞技、高清视频、人工智能等领域的蓬勃发展，GPU的市场需求持续增长。特别是在游戏领域，玩家对高帧率、高分辨率和逼真视觉体验的追求推动了高端GPU市场的快速发展。此外，数据中心和云计算的普及也增加了对高效能计算GPU的需求。未来，随着这些领域的进一步发展，GPU市场需求将持续增长，为GPU行业带来更多机遇。

3、产业竞争格局日益多元化

GPU市场竞争激烈，但竞争格局正在逐渐多元化。国际巨头如NVIDIA和AMD在市场中占据重要地位，但国内GPU厂商也在迅速崛起，通过技术创新和市场拓展逐步打破国外品牌的市场垄断。未来，随着国产GPU技术的不断提升和市场需求的增加，国内GPU厂商将有望在国际市场中占据更大份额。同时，定制化硬件如谷歌的TPU和AWS的Inferentia等也将对GPU市场产生一定影响，推动市场竞争更加多样化。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国GPU行业发展现状分析及投资潜力分析报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。