当下大模型逐步从单模态走向多模态，对于GPU为核心的算力需求快速爆发。
全球GPU市场呈现出寡头垄断下的高速增长态势，年复合增速超过30%，主要市场份额被英伟达等美系企业占据，国产GPU企业也展现出了蓬勃的发展势头。
目前GPU在硬件中拥有最高的算力，是最适合支撑人工智能训练和学习的硬件。随着AI技术的不断发展和应用需求的增长，GPU已成为科技赛道炙手可热的“硬通货”。
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GPU行业概览
目前，AI芯片领域主要分为三类：GPU、FPGA和ASIC。
从市场角度来看，GPU以其卓越的通用性和灵活性，在AI芯片市场中占据主导地位。
GPU在训练速度上具有绝对的优势，对比CPU相同吞吐训练量快32倍。
自英伟达在1999年推出GeForce 256芯片并提出GPU概念以来，这种芯片已广泛应用于需要大规模并行计算的领域，如机器学习、深度学习等。
GPU内部包含大量算数逻辑单元（ALU），原本为图形计算而设计，但其强大的并行处理能力为深度学习提供了良好的加速效果。在神经网络训练和推理过程中，需要进行大量矩阵运算和卷积运算，GPU正是这些计算密集型任务的理想选择。
CPU与GPU对比：
资料来源：架构师技术联盟
GPU可以分为独立GPU和集成GPU。
独立GPU和集成GPU图示：
资料来源：CGDIRECTOR
GPU是数字芯片的一种，其性能优劣与制程大小密切相关。通常制程越小意味着芯片内部的晶体管可以更紧密地排列，从而提高集成度、降低功耗并提升性能。
GPU产业链实质上是一条先进制程数字芯片产业链，以不断追求更小的制程以提升产品性能。
GPU市场竞争格局格局和龙头梳理
全球GPU市场呈现明显的梯队分布。
GPU市场主要被英伟达、英特尔和AMD这三大巨头所垄断。
英伟达作为GPU领域的绝对龙头，全球市占率约87%。在刚刚结束的2024 GTC上，英伟达发布的Blackwell B200 GPU无疑体现了其架构的前瞻性，新品的强大性能让一众竞争者望尘莫及。
此外，英特尔凭借其在CPU市场的占有率优势，在集成显卡领域的市场份额稳固。
欧盟、日本、韩国处于第二梯队，其中欧盟和英国拥有先进的芯片设备制造技术，而日本和韩国凭借半导体材料研发和制造技术等优势抢占市场份额。
总体来看，全球GPU市场呈现出三强鼎立的格局，英伟达、英特尔和AMD在各自领域均拥有显著的技术和市场优势。
资料来源：行行查
在当前的国产GPU产业链进口替代过程中，设计环节已有诸如景嘉微等龙头加速国产替代。
在封测环节中通富微电、长电科技和华天科技等企业已成功承接GPU的封测业务，展现出国内在14nm及以下结点先进制程方面的能力。
兆芯和龙芯则在CPU领域外持续开拓GPU产品。此外，寒武纪、登临科技、壁仞科技、沐曦等主打通用GPU产品。
国内部分GPU布局厂商：
资料来源：科创板日报
华为GPU引领国产替代
华为的GPU通常采用自家研发的架构。在GPU的核心数量方面，华为的高端处理器可能集成了多个GPU核心，这种设计能够显著提高GPU的并行处理能力。
同时，华为的GPU还支持业界标准的图形API，如OpenGL ES、Vulkan等，这确保了其与各种应用程序和游戏的广泛兼容性，为用户带来更丰富流畅的视觉体验。
据报道，2023年华为算力GPU的出货量已达到十万片，2024年尽管产能有所增加，但仍无法满足市场的巨大需求。公开资料显示，目前华为算力GPU的下单需求已达到上百万片。据多方代理商透露，自2023年8月上市以来，华为算力GPU的价格已经经历了至少两次提价，目前市场价格已达到12万元左右。当前以华为昇腾处理器为底座的国产算力链正在全线提速。#GPU##英伟达##科技##人工智能##财经##算力#
结语
国内大模型的持续迭代升级以及高端算力市场的供应趋紧，在持续爆发的AI浪潮下，GPU正在成为关键的硬件，这为国产AI算力产业链带来了巨大的发展机遇。
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