AI算力爆发下全球GPU迎来爆炸式增长 我国本土企业正逐步打破海外垄断

一、GPU是AI计算加速芯片市场最主流产品，占比近7成

根据观研报告网发布的《中国GPU行业发展深度研究与投资趋势预测报告（2025-2032年）》显示，AI加速计算芯片是一种专门为高效执行人工beplay下载软件 计算任务而设计的处理器，广泛应用于数据中心、边缘设备、自动驾驶等领域，是支撑现代AI应用发展的核心硬件基础。目前AI加速计算芯片主要包括GPU、FPGA和ASIC三种类型，它们在功能性能、开发者友好性和使用成本等方面各有特点。其中GPU因其通用性和成熟的开发环境，在人工beplay下载软件 训练和推理方面表现出色，且在相同用途中最具成本效益，成为了AI计算加速芯片市场最主流产品，占比近7成。根据弗若斯特沙利文数据显示，在2024年我国AI计算加速芯片市场规模中，GPU占比达到了69.9%。

GPU、FPGA和ASIC三种类型的AI加速计算芯片对比

资料来源：公开资料，观研天下整理

数据来源：弗若斯特沙利文，观研天下整理

二、AI算力爆发下全球GPU迎来爆炸式增长，预计2029年市场规模将超3.66万亿元

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。目前根据功能定位，GPU主要分为全功能GPU、图形GPU和GPGPU几类。其中，由于与其他类型的GPU相比，全功能GPU可满足更广泛的应用需求，因此在元宇宙、世界模型、具身beplay下载软件 、物理AI等未来AI的发展趋势下，将拥有显著的竞争优势。

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近年来，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。以中国市场为例：根据弗若斯特沙利文数据显示，近年随着AI和大数据技术的广泛应用，我国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从2020年的136.20EFLOPs增长至2024年的617EFLOPs，期间年均复合增长率为45.9%；预计到2029年中国算力总规模将达到3442.89EFLOPs，2025-2029年期间年均复合增长率达40%。

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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。而以英伟达为代表的GPU产品，因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能迎来了爆发式增长。根据弗若斯特沙利文数据显示，2020-2024年全球GPU市场规模从1509.98亿元增长到了10515.37亿元，年均复合增长率为62.4%。预计到2029年全球GPU市场规模将达到36119.74亿元，2025-2029年期间年均复合增长率达到24.5%。

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三、我国GPU起步晚但发展快，预计在全球市场比重将不断提升

虽然与全球相比，我国GPU起步晚，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，同时在全球市场比重也将得到不断提升。根据弗若斯特沙利文数据显示，2020-2024年我国GPU市场规模从384.77亿元快速增长到1638.17亿元。预计到2029年我国GPU市场规模将增长到13635.78亿元，在全球市场中的市场占比将从2024年的15.6%提升至37.8%。

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四、AI智算产品已成为我国GPU最大细分市场，占比超6成

GPU产业下游应用领域可细分为AI智算产品和桌面级产品。其中AI智算产品已成为我国GPU最大细分市场，2024年占比超6成。近年随着AI不断发展，对算力的需求快速增长，AI智算GPU的市场规模也从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%。预计到2029年，我国AI智算GPU市场规模将达到10333.40亿元，2025-2029年期间年均复合增长率为56.7%。

数据来源：弗若斯特沙利文，观研天下整理

注：AI智算产品口径包括数据中心端（应用于智算中心中AI训练和推理等场景的GPU及相关产品）、边缘计算端（应用于数字孪生、汽车、机器人等边缘计算场景的GPU、SoC芯片及相关产品）、其他云计算端等

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其中在我国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8亿元快速增长至2024年的687.22亿元，年均复合增长率达到70.1%。预计未来还将以年均复合增长率55.7%的高增速增至2029年的6639.16亿元。

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五、需求政策双驱动下国产化进程加速，当前国产GPU企业正逐步打破海外垄断

当前全球数字经济竞争中，GPU作为人工beplay下载软件 计算的“心脏”，直接决定算力基础设施的自主可控程度。但长期以来，国内GPU市场长期被英伟达（占比超80%）、AMD等国际巨头垄断，尤其在高端AI训练芯片领域，海外企业几乎形成技术壁垒。国产产品大多集中在中低端领域，与国际巨头的差距依然明显。以英伟达H100为例，其单卡算力超1000Tflops，而国产代表性产品如景嘉微JM9系列，性能仅对标GTX1050，能效比更是落后近一倍。

与此同时，AI算力爆发催生“国产替代”刚需。截至2025年6月底，我国在用算力中心标准机架达1085万架，存力总规模超1680EB，beplay下载软件 算力需求以每年超50%的速度增长。AI大模型训练、自动驾驶、工业互联网等场景对高性能GPU的需求呈爆发式增长。

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更严峻的是，美国《人工beplay下载软件 扩散暂行最终规则》持续加码，不仅限制先进计算芯片出口，还对闭源AI模型权重实施严格监管，2025年4月更是要求H20芯片对华出口需许可证且无限期生效。在此背景下，我国GPU亟需加快国产替代。

对此，2025年8月23日，在2025中国算力大会上，工信部副部长熊继军宣布我国beplay下载软件 算力规模已达788EFLOPS，并明确提出“加快突破GPU芯片等关键核心技术”。这一政策指引不仅为长期受制于国际巨头的国产GPU产业注入强心剂，更标志着我国在AI算力自主可控的赛道上按下“加速键”。随后8月26日，国务院发布的《关于深入实施“人工beplay下载软件 +”行动的意见》进一步为国产GPU提供了政策利好。政策明确提出“加速人工beplay下载软件 与6大重点领域融合”，包括beplay下载软件 终端、beplay下载软件 体等应用普及率超70%，这为国产GPU产品提供了更广阔的应用场景。

目前我国政策层面已构建起“国家引导+地方协同”的支持体系。国家级规划：工信部推动算力网络“点、链、网、面”体系化发展，开展算力强基“揭榜”行动，聚焦GPU等核心技术，同时引导beplay下载软件 算力设施合理布局，通过绿色数据中心建设降低PUE（当前全国算力中心平均PUE已降至1.42）；地方实践：山西大同打造环首都算力集群，在用机架达51.4万标准机架，beplay下载软件 算力规模32EFLOPS，形成“设备制造—基础设施—算力服务”完整生态；重庆两江新区通过国资投资（如重庆两江产业发展集团）扶持象帝先等GPU企业，加速技术落地。

在国家数据安全保护需求与国家政策利好的驱动下，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。从砺算科技实现国产GPU的破局，到龙芯中科实现通用计算GPU“从0到1”的突破，再到沐曦半导体推出对标英伟达的高性能芯片可看出，当前国产GPU企业正以架构创新、性能跃升和生态完善为抓手，逐步打破海外垄断，重塑全球算力竞争格局。

如国产GPU的“破局者”——砺算科技的7G100系列，它是国内首款从指令集到计算核心完全自主设计的产品，基于自研的TrueGPU天图架构，采用6nm先进工艺，在架构设计上藏着不少“巧思”：beplay下载软件 多任务处理能同时运行48个无依赖任务，彻底告别等待耗时；beplay下载软件 乱序渲染打破三角形渲染的顺序限制，在非依赖场景下效率直接提升50%；硬件级指令双发射技术让FP32与INT32运算并行，资源利用率最大化；就连显存存储都做了优化，矩阵数据以方块形式存储，显存使用效率提升40%。

龙芯中科历时五年研发的首款通用计算GPU（GPGPU）——龙芯9A1000，于2024年Q3完成流片，2025年正式发布，标志着国产GPU从“图形渲染”向“通用计算”的关键跨越。并计划于2025年推出下一代产品9A2000，性能预计提升8-10倍，对标NVIDIARTX2080，进一步填补中端通用计算市场空白。

沐曦半导体曦云C500采用7nm工艺，FP32算力达15TFLOPS，相当于英伟达A100的75%，搭配HBM2显存（带宽900GB/s），支持千卡集群部署与RDMA技术——这意味着它能与英伟达A100混合训练同一模型，且不会拉低训练效果，彻底打破了“国产GPU无法融入国际算力集群”的偏见。2025年7月发布的曦云C600更实现了从芯片设计到封装测试的100%国产供应链闭环，摆脱了对国外技术的依赖。曦云C600是目前国产GPU中唯一公开完整FP8规格的训推一体芯片，直接对标英伟达Hopper系列，堪称“国产GPU性能天花板”。

象帝先凭借国资背景（重庆两江产业发展集团投资）与顶尖团队（核心成员来自英伟达、AMD，平均从业超10年），在图形渲染领域实现突破。如新一代伏羲架构GPU采用5nm工艺，FP32算力160TFLOPS，集成12GBHBM2显存，图形渲染能力已适配《黑神话悟空》等3A游戏，填补国产高端渲染芯片空白。

摩尔线程的MTT系列瞄准“全功能GPU”的空白。其代表作MTTS80是国内唯一支持DirectX12的消费级显卡，基于自研的MUSA架构——这是国内首个能在单芯片上同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和超高清视频编解码的架构，4096个MUSA核心在1.8GHz频率下能实现14.4TFLOPS的单精度浮点算力，搭配16GBGDDR6显存（带宽448GB/s），性能直逼国际中端产品。

部分GPU企业相关产品情况

资料来源：公开资料，观研天下整理

随着国产相关企业技术的不断突破，我国国产GPU的市场渗透率正在稳步提升。有数据显示，2024年国产GPU在国内市场的占有率已从几年前的微不足道提升至约30%，预计到2025年将突破35%，到2030年，突破 50%，其中AI训练芯片的国产化率超 40%。这个增长轨迹表明国产GPU正在获得市场认可。

数据来源：公开数据，观研天下整理

应用场景也在不断拓宽。国产GPU已从最初的政府单位和事业单位，逐渐扩展到互联网企业、运营商智算平台、商业化智算中心以及教科研、金融等行业。

此外，互联网巨头也开始逐步接纳国产GPU。字节跳动、腾讯等企业在其人工beplay下载软件 研发、内容推荐系统、短视频处理等业务中开始使用国产GPU算力。虽然采购仍以国际产品为主，但国产GPU凭借性价比优势和本地化服务能力，已经逐渐进入这些企业的供应链体系。

而尽管近年相关产品层面已实现诸多突破，但国产GPU要真正打破垄断，还需跨越生态建设的“最后一公里”。其中最核心的短板，莫过于软件生态与英伟达CUDA的差距——英伟达拥有400万开发者、3000+专业软件适配，新游戏发布当日就能提供优化驱动，而国产GPU不仅驱动稳定性有待提升（比如摩尔线程MTTS80运行《原神》需特殊优化，帧率波动明显，而同价位RTX3060可即插即玩且支持DLSS超分辨率技术），API接口覆盖也不够全面，专业软件适配更是滞后。

不过，近几年国产企业已展开针对性追赶：摩尔线程明确提出“构建中国版CUDA”的目标，通过兼容CUDA生态降低开发者迁移成本；沐曦发布完整的MACA驱动及SDK，还推出《曦云系列快速上手指南》帮助开发者快速上手；景嘉微则通过OpenGL/Vulkan兼容层，让CAD、GIS等专业软件能在国产GPU上流畅运行。截至2025年，国产GPU适配的软件已超500款，较2023年增长200%，生态建设正加速推进。

除了生态建设，供应链安全是另一大挑战。目前国产高端GPU如象帝先伏羲系列（5nm）、沐曦曦云C600（7nm）仍依赖台积电代工，国内晶圆代工厂中芯国际仅能量产14nm，先进制程的“卡脖子”问题尚未解决；高端显存（如HBM3）、光刻胶等关键材料的进口占比也超80%，产业链自主可控程度有待提升。

为应对这一问题，企业与国家层面也在双管齐下：

企业方面：沐曦C600已实现封装测试的100%国产化，中芯国际启动7nm工艺研发并计划2026年量产。

国家层面：国家设立的“半导体材料专项基金”2025年规模超200亿元，上海、合肥等地还在建设GPU产业链集群，从设计、制造到封装测试，逐步完善自主供应链。

预计未来，随着技术持续迭代与生态不断完善，国产GPU有望在AI训练、图形渲染、边缘计算等领域实现“从跟跑到并跑，再到领跑”的跨越，为中国数字经济高质量发展筑牢算力底座。（WW）