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　　今天分享的是：算力芯片行业深度研究报告：算力革命叠浪起，国产GPU奋楫笃行

　　AI大模型的快速演进推动算力需求呈刚性增长，GPU作为并行计算能力突出的核心硬件，成为AI训练与推理的主力，行业迎来高速发展期，同时国产厂商在政策支持与市场需求驱动下，加速追赶国际领先水平。

　　GPU凭借大量简单计算单元构成的并行架构，在处理海量矩阵与张量运算时优势显著，相比CPU、FPGA等芯片，在通用计算性能与开发友好性上更具竞争力，成为大模型发展的核心支撑。大语言模型进化遵循Scaling Law法则，性能提升高度依赖计算量、参数量和训练数据量的增长，随着AI向多模态、强推理方向演进，算力需求持续扩大，驱动GPU市场规模快速增长。2020-2024年，中国AI智算GPU市场规模从142.86亿元增至996.72亿元，年均复合增长率达62.5%，预计2029年将突破万亿规模。

　　海外市场中，英伟达占据绝对主导地位，凭借硬件性能与软件生态构建深厚壁垒。其GPU产品持续迭代，GB200训练性能达H100的4倍，推理性能为30倍，最新推出的GB300专为扩展推理任务设计。CUDA编程工具大幅降低开发门槛，形成强大生态护城河，2025年英伟达数据中心业务收入占比接近90%，可见收入达5000亿美元。同时，谷歌、微软等海外科技巨头AI投入产出形成闭环，Token调用量爆发式增长，进一步加码算力基础设施投资，推动GPU需求持续攀升。

　　美国多次扩大高端GPU出口限制，为国产替代创造市场窗口。国内政策持续支持算力芯片攻坚，寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等厂商加速追赶，推出多款AI智算芯片产品。从技术渊源看，国内厂商核心团队多来自中科院、英伟达、超威半导体等，技术底蕴扎实。产品路线各有侧重，海光信息以CPU+DCU双线发展，依托信创市场快速起量；寒武纪深耕AI智能芯片，2025年营收实现爆发式增长；摩尔线程与沐曦股份聚焦通用GPU，覆盖AI智算与图形渲染等场景，虽处于商业化前期，但成长迅速。

　　商业化进程方面，GPU行业前期因研发投入高普遍亏损，海光信息2021年实现盈利，寒武纪2024Q4单季度转盈，摩尔线程与沐曦股份预计分别于2027年、2026年实现盈亏平衡。国产厂商通过适配主流算法框架、构建自主软件生态，产品已在互联网、金融、电信等行业规模化部署，逐步缩小与国际厂商的差距，行业呈现“全球巨头领跑，国产厂商突围”的多元发展格局。