报告发布方：中金企信国际咨询

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（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，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ToB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H100GPU）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。

第一章 GPU行业基本情况

1.1 GPU定义

1.2 GPU行业总体发展概况

1.3 GPU分类

1.4 GPU发展意义

1.5 GPU产业链分析

1.5.1 GPU产业链结构

1.5.2 GPU主要应用领域

1.5.3 GPU上下游运行情况分析

第二章 全球和中国GPU行业发展分析

2.1 GPU行业所处阶段

2.1.1 GPU行业发展周期分析

2.1.2 GPU行业市场成熟度分析

2.2 2020-2032年GPU行业市场规模统计及预测

2.2.1 2020-2032年全球GPU行业市场规模统计及预测

2.2.2 2020-2032年中国GPU行业市场规模统计及预测

2.3 市场环境对GPU行业影响分析

第三章 GPU行业市场环境分析

3.1 行业政策环境分析

3.1.1 行业相关政策动向

3.1.2 GPU行业发展规划

3.2 行业经济环境分析

3.2.1 国家宏观经济环境分析

3.2.2 行业宏观经济环境分析

3.3 行业社会需求环境分析

3.3.1 行业需求特征分析

3.3.2 行业需求趋势分析

3.4 行业产品技术环境分析

3.4.1 行业技术水平发展现状

3.4.2 行业技术水平发展趋势

第四章 全球主要地区GPU行业市场分析

4.1 全球主要地区GPU行业销量、销售额分析

4.2 全球主要地区GPU行业销售额份额分析

4.3 北美地区GPU行业市场分析

4.3.1 北美地区GPU行业市场销量、销售额分析

4.3.2 北美地区GPU行业市场地位

4.3.3 北美地区GPU行业市场SWOT分析

4.3.4 北美地区GPU行业市场潜力分析

4.3.5 北美地区主要国家竞争分析

4.3.6 北美地区主要国家市场分析

4.4 欧洲地区GPU行业市场分析

4.4.1 欧洲地区GPU行业市场销量、销售额分析

4.4.2 欧洲地区GPU行业市场地位

4.4.3 欧洲地区GPU行业市场SWOT分析

4.4.4 欧洲地区GPU行业市场潜力分析

4.4.5 欧洲地区主要国家竞争分析

4.4.6 欧洲地区主要国家市场分析

4.5 亚太地区GPU行业市场分析

4.5.1 亚太地区GPU行业市场销量、销售额分析

4.5.2 亚太地区GPU行业市场地位

4.5.3 亚太地区GPU行业市场SWOT分析

4.5.4 亚太地区GPU行业市场潜力分析

4.5.5 亚太地区主要国家竞争分析

4.5.6 亚太地区主要国家市场分析

第五章 GPU行业产量及进出口分析

5.1 2020-2025年GPU行业产量分析

5.1.1 2020-2025年我国GPU产品产量分析

5.1.2 2026-2032年我国GPU产品产量预测

5.2 2020-2025年GPU行业进出口分析

5.2.1 2020-2025年GPU行业进口总量及价格

5.2.2 2020-2025年GPU行业出口总量及价格

5.2.3 2020-2025年GPU行业进出口数据中金企信国际咨询统计

5.2.4 2026-2032年GPU进出口态势展望

第六章 全球和中国GPU行业主要类型市场规模分析

6.1 全球GPU行业主要类型市场规模分析

6.1.1 全球GPU行业各产品销量、市场份额分析

6.1.2 全球GPU行业各产品销售额、市场份额分析

6.1.2.1 2020-2025年全球GPU行业细分类型销售额统计

6.1.2.2 2020-2025年全球GPU行业各产品销售额份额占比分析

6.1.3 2020-2025年全球GPU行业各产品价格走势

6.2 中国GPU行业主要类型市场规模分析

6.2.1 中国GPU行业各产品销量、市场份额分析

6.2.1.1 2020-2025年中国GPU行业细分类型销量统计

6.2.1.2 2020-2025年中国GPU行业各产品销量份额占比分析

6.2.2 中国GPU行业各产品销售额、市场份额分析

6.2.2.1 2020-2025年中国GPU行业细分类型销售额统计

6.2.2.2 2020-2025年中国GPU行业各产品销售额份额占比分析

6.2.2.3 中国GPU产品价格走势分析

6.2.3 2020-2025年中国GPU行业各产品价格走势

第七章 全球和中国GPU行业主要应用领域市场分析

7.1 全球GPU行业应用领域分析

7.1.1 全球GPU在各应用领域销量、市场份额分析

7.1.2 全球GPU在各应用领域销售额、市场份额分析

7.1.2.1 2020-2025年全球GPU行业主要应用领域销售额统计

7.1.2.2 2020-2025年全球GPU在各应用领域销售额份额占比分析

7.2 中国GPU行业应用领域分析

7.2.1 中国GPU在各应用领域销量、市场份额分析

7.2.1.1 2020-2025年中国GPU行业主要应用领域销量统计

7.2.1.2 2020-2025年中国GPU在各应用领域销量份额占比分析

7.2.2 中国GPU在各应用领域销售额、市场份额分析

7.2.2.1 2020-2025年中国GPU行业主要应用领域销售额统计

7.2.2.2 2020-2025年中国GPU在各应用领域销售额份额占比分析

第八章 全球GPU行业运营形势分析

8.1 全球GPU价格走势分析

8.2 全球GPU行业经济水平分析

8.2.1 行业盈利能力分析

8.2.2 行业发展潜力分析

8.3 全球GPU行业市场痛点及发展重点

第九章 全球GPU行业企业竞争分析

9.1 全球各地区GPU企业分布情况

9.2 全球GPU行业市场集中度分析

9.3 全球GPU行业企业竞争格局分析

9.3.1 近三年全球GPU行业前十企业销量统计

9.3.2 全球GPU行业重点企业销量份额分析

9.3.3 近三年全球GPU行业前十企业销售额统计

9.3.4 全球GPU行业重点企业销售额份额分析

第十章 全球GPU行业代表企业典型案例分析

10.1 企业一

10.1.1 企业一概况分析

10.1.2 企业一主营产品、产品结构及新产品分析

10.1.3 2020-2025年企业一市场营收分析

10.1.4 企业一发展优势分析

10.2 企业二

10.2.1 企业二概况分析

10.2.2 企业二主营产品、产品结构及新产品分析

10.2.3 2020-2025年企业二市场营收分析

10.2.4 企业二发展优势分析

10.3 企业三

10.3.1 企业三概况分析

10.3.2 企业三主营产品、产品结构及新产品分析

10.3.3 2020-2025年企业三市场营收分析

10.3.4 企业三发展优势分析

10.4 企业四

10.4.1 企业四概况分析

10.4.2 企业四主营产品、产品结构及新产品分析

10.4.3 2020-2025年企业四市场营收分析

10.4.4 企业四发展优势分析

10.5 企业五

10.5.1 企业五概况分析

10.5.2 企业五主营产品、产品结构及新产品分析

10.5.3 2020-2025年企业五市场营收分析

10.5.4 企业五发展优势分析

第十一章 2026-2032年中国GPU企业投资规划建议分析

11.1 GPU企业投资前景规划背景意义

11.1.1 企业转型升级的需要

11.1.2 企业做大做强的需要

11.1.3 企业可持续发展需要

11.2 GPU企业战略规划制定依据

11.2.1 国家政策支持

11.2.2 行业发展规律

11.2.3 企业资源与能力

11.3 GPU企业战略规划策略分析

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