人工智能應用日益廣泛，圖形處理器（GPU）市場持續增長

一、圖形處理器定義

圖形處理器（graphics processing unit ，縮寫GPU），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。顯卡全稱顯示適配卡，又稱顯示適配器，用于協助CPU進行圖像處理，作用是將CPU送來的圖像信號經過處理再輸送到顯示器上，由主板連接設備、監視器連接設備、處理器和內存組成，GPU即是顯卡 處理器。

GPU可以分為獨立GPU和集成GPU，被廣泛地運用于PC、服務器、移動等領域。

資料來源：觀研天下數據中心整理

1999年，NVIDIA公司在發布其標志性產品GeForce256時，首次提出了GPU的概念。2001年微軟發布 DirectX 8，提出了渲染單元模式（shader model）的概念 ，根據操作對象的不同引入了 2 種 shader，分別是頂點著色器（vertex shader）和像素著色器（pixelshader），從此，硬件T&L被拋棄，進入shader時代，此時的GPU架構是固定管線。

第一款采用統一渲染架構的 GPU是 ATI 在 2005 年與微軟合作的游戲主機 XBOX 360上采用的 Xenos，它是 ATI 第一代統一渲染架構 ，而真正具有影響力的 ，是 NVIDIA 在 2006 年發布的GeForce 8800 GTX（核心代號 G80），它是第一款采用統一渲染架構的桌面 GPU，其架構影響了日后的數代產品，是一款極具劃時代意義的 GPU。

2011 年 TESLA GPU 計算卡發布 ，標志著 NVIDIA 將正式用于計算的 GPU 產品線獨立出來，憑借著架構上的優勢，GPU在通用計算及超級計算機領域，逐漸取代CPU成為主角。

GPU發展歷程

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二、在圖形處理和高性能計算的需求帶動下，GPU市場規模高速增長

（一）圖形處理市場GPU市場規模穩固增長

目前來看，游戲產業發展已進入存量市場時代。2022年中國游戲市場銷售收入2658.84億元，同比下降10.33%；用戶規模6.64億,同比下降0.33%。但隨著游戲玩家對游戲畫質、圖像幀率等需求的不斷提升，需要高性能 GPU 在特殊渲染算法等方面提供支持，圖形處理器在游戲端仍將占有較大份額。

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在專業圖形渲染領域，國內建筑設計、工業設計、影視動畫、虛擬現實等應用專業圖形渲染技術的細分領域正在蓬勃發展。作為專業圖形渲染核心工具，2022 年國內圖形設計/編輯/渲染軟件市場規模達到536.99億元，預計2023-2030年復合增長率為9.62%，據此測算國內 2030年該市場規模將達到1120億元左右。圖形設計/編輯/渲染軟件借助高性能 GPU 提升圖形處理能力，以支撐渲染技術的應用，以及高清晰畫質、多幀率圖像的呈現。

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（二）大規模擴展計算能力的高性能計算市場爆發

隨著大數據時代的到來，GPU 在并行計算方面的性能優勢逐步顯現，GPGPU應運而生。GPGPU 作為運算協處理器，針對不同應用領域的需求，增加了專用向量、張量、矩陣運算指令，提升了浮點運算的精度和性能，其產品技術特性已經超過傳統圖形處理的應用范疇，在數據中心、人工智能、自動駕駛等高性能計算領域發揮重要作用。

根據《中國算力發展指數白皮書（2022 年）》，2021 年國內基礎設施算力規模達到 140 EFLOPS，位居全球第二，已經投入運行的人工智能計算中心近 20個，在建設的人工智能計算中心超20個。根據工信部《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023）》和《“十四五”信息通信行業發展規劃》的目標，2023 年我國數據中心總算力將超過 200 EFLOPS，2025 年進一步提升至300 EFLOPS。GPU 作為實現算力的基礎硬件之一，在數據中心建設和部署過程中具有廣泛的配套需求。

在數據中心領域，作為算力的物理承載，國內數據中心持續建設與擴容，推動數據中心總機架數連年增長。2018-2022年總機架數由 166 萬架增至650萬架，近5年年均增速超過30%。預計2025年大型及以上數據中心機架數量將達到802萬個，相應的算力規模持續擴大。

資料來源：國家網信辦，觀研天下數據中心整理

在人工智能領域，隨著算法發展的突飛猛進，人工智能模型訓練需要巨量算力支撐才能快速有效實施，不斷增加的數據量也要求算力同步進化，使得算力成為人工智能技術突破的關鍵因素：作為生成式 AI 的典型應用，ChatGPT 引領人工智能技術變革，其大模型的特點帶來了陡增的算力需求。作為算力的硬件基礎，當前主流 AI 芯片包括 GPU、FPGA、ASIC 等。

2021年國內 AI 芯片市場規模達到 426.8 億元，受益于算力需求的爆發式增長，預計 2025年市場規模將達到 1,780 億元。Al服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求，為自然語言處理、計算機視覺、機器學習等Al應用場景提供強大的算力支持，支撐Al算法訓練和推理過程。根據 IDC 數據，2021年國內服務器市場按加速卡類型劃分市場份額中，GPU 占比為91.9%，系服務器市場按加速卡的主要產品類型，可以預見 GPU市場的巨大市場空間。

資料來源：IDC，觀研天下數據中心整理

在自動駕駛領域， 2022年全球自動駕駛汽車市場規模為241 億美元，預計 2026 年將達到 619 億美元，年復合增長率為 20.75%。高級駕駛輔助系統（ADAS）作為實現自動駕駛的重要技術基礎，利用 GPU 的并行計算能力實時分析來自激光雷達、毫米波雷達和紅外攝像頭的傳感器數據，其大規模推廣將帶動高性能 GPU 的應用需求。

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三、國內高性能 GPU 芯片的技術演進相對滯后

根據觀研報告網發布的《中國圖形處理器行業現狀深度研究與投資前景分析報告（2023-2030年）》顯示，當前全球 GPU 市場由少數國外企業壟斷，并且部分國家對 GPU 等高性能芯片的出口管制不斷升級。這一方面導致進口 GPU 產品供應在型號和性能等方面相對受限，無法完全滿足國內企業的應用需求；另一方面也造成了對進口 GPU產品的長期依賴，導致國內高性能 GPU 芯片的技術演進相對滯后。

近年來，國產GPU廠商在圖形渲染GPU和高性能計算GPGPU領域上均推出了較為成熟的產品，在性能上不斷追趕行業主流產品，在特定領域達到業界一流水平。生態方面國產廠商大多兼容英偉達CUDA，融入大生態進而實現客戶端導入。

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從國內市場來看，目前，我國人工智能領域的應用目前處于技術和需求融合的高速發展階段，隨著人工智能相關技術的進步，應用場景將更加多元化。隨著GPU通用性好和軟件生態系統完善的優勢會進一步展現出來，將成為AI服務器領域的主流解決方案。預計2030年中國GPU市場規模將達到9739億元，具體如下：

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GPU最基本功能-顯示技術在智慧醫療和生命科學、游戲、虛擬現實/增強現實、工業設計與工程、自動駕駛與交通等領域的應用，更加清晰和動感的高清顯示趨勢之一。此外，由于 GPU 越來越廣泛地應用到手機 、終端 、邊緣計算節點等嵌入式設備，提升圖形處理器的能效比，對GPU的發展有積極意義。

隨著 GPU 在并行計算方面的性能優勢逐步顯現，以及并行計算應用范圍的持續拓展，GPU 主要功能演變成兩大方向：①圖形處理，即延續 GPU 的傳統功能；②高性能計算，即利用 GPU 的并行計算能力在非圖形處理領域進行更通用、更廣泛的科學計算，以滿足不同計算場景的需要以及人工智能計算。

圖形處理器技術發展方向

資料來源：觀研天下數據中心整理（cyy）