报告发布方：中金企信国际咨询

项目可行性报告&商业计划书专业权威编制服务机构（符合发改委印发项目可行性研究报告编制要求）-中金企信国际咨询：集13年项目编制服务经验为各类项目立项、投融资、商业合作、贷款、批地、并购&合作、投资决策、产业规划、境外投资、战略规划、风险评估等提供项目可行性报告&商业计划书编制、设计、规划、咨询等一站式解决方案。助力项目实施落地、提升项目单位申报项目的通过效率。

（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：

j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。

k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。

l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。

m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。

n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。

o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，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）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技术的兴起推动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）全球及中国GPU市场规模

在全球范围内，欧美等发达国家及地区在AI领域的研发起步较早，早期资本投入较大。因此，在过去五年中，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，使得GPU市场规模在过去五年迎来了爆发式增长，2024年达到5,315.03亿元。

未来，随着中国国产AI技术，如DeepSeek大模型、具身智能、智能驾驶等技术的持续突破，中国AI技术水平已经逐步达到国际领先水平，全球AI市场亦随之进入了一个多元发展的新时期。根据中金企信数据预测，全球GPU市场规模预计在2029年将达到36,119.74亿元，其中，中国GPU市场规模在2029年将达到13,635.78亿元，在全球市场中的市场占比预计将从2024年的30.8%提升至2029年的37.8%。

数据整理：中金企信国际咨询

过去五年，中国GPU产业呈现快速增长态势，市场规模从2020年的384.77亿元快速增长到2024年的1,638.17亿元。GPU产业下游应用领域可细分为AI智算产品和桌面级产品。未来，随着AI的应用不断开发，对于GPU等算力基础设施的需求预计将会出现爆发增长。根据中金企信数据预测，预计到2029年中国GPU市场规模将增长到13,635.78亿元。

在中国快速发展的AI计算领域，GPU扮演着举足轻重的角色。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。英伟达等国际龙头GPU抓住了这一机遇，在中国市场占据了重要地位。此外，摩尔线程等国内GPU也在不断实现架构创新和技术进步，满足中国AI产业的芯片需求，发展势头迅猛。

中国AI智算GPU的市场规模从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%。未来，随着AI不断发展，对算力的需求预计将呈现指数级增长，根据中金企信数据预测，到2029年，AI智算GPU市场规模将达到10,333.40亿元，期间年均复合增长率为56.7%。

此外，桌面级产品的市场规模未来也将保持稳定增长，从2020年的241.91亿元增至2024年的641.45亿元，预计2029年将进一步增至3,302.38亿元。

数据整理：中金企信国际咨询

在中国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82.00亿元以70.1%的年均复合增长率，快速增长至2024年的687.22亿元，预计未来还将以年均复合增长率55.7%的高增速增长至2029年的6,639.16亿元。其他AI智算产品（包括边缘计算和云计算产品）预计在未来将以58.8%的增速在2029年达到3,694.24亿元。

数据整理：中金企信国际咨询

（5）中国GPU市场的发展趋势分析

中国GPU产业的发展趋势主要体现在技术、市场和应用三个方面。

技术趋势：随着AI时代的到来，下游对算力的需求激增，推动GPU产品的更新迭代加速。近年来，GPU计算能力持续增强，更新周期显著缩短。以英伟达为例，其GPU更新周期已从2022年前的两年以上缩短至每年一次，计算能力呈现指数级增长。这一趋势得益于GPU企业在研发投入、半导体工艺技术进步、产业生态优化以及人才引进等方面的持续努力。未来，为满足算力增长需求，GPU将采用更先进的工艺技术，集成更多计算单元，以实现更高的性能和效率。

市场趋势：中国GPU市场正加速国产化进程。在外部限制性政策和国家数据安全保护需求的驱动下，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。预计未来，中国GPU市场的国产化率将显著提升，逐步实现对进口产品的替代。

应用趋势：GPU的应用领域持续拓展，多功能化成为未来发展的重要方向。为了满足下游多样化需求，GPU将结合计算与图形渲染能力，提供更全面的解决方案。例如，在AI图像处理、视频制作、具身智能等领域，GPU的多功能性将显得尤为重要。此外，随着AI产业的发展，GPU作为AI训练、推理以及下游应用中最成熟的方案，其在AI领域的应用规模已经超越了PC游戏产业。未来，GPU将凭借其计算优势、多功能性和灵活性，进一步扩大在AI领域的市场份额，并在更多新兴应用场景中发挥重要作用。

总体而言，中国GPU市场正迎来技术升级、国产替代和应用拓展的多重机遇，未来有望实现持续快速的增长，为行业参与者提供广阔的发展空间。

1 统计范围及所属行业
1.1 产品定义
1.2 所属行业
1.3 产品分类，按产品类型
1.3.1 按产品类型细分，全球GPU市场规模（2019-2031）

1.3.2 产品1
1.3.3 产品2
1.3.4 其他
1.4 产品分类，按应用
1.4.1 按应用细分，全球GPU市场规模（2019-2031）

1.4.2 应用1
1.4.3 应用2
1.4.4 其他
1.5 行业发展现状分析
1.5.1 GPU行业发展总体概况
1.5.2 GPU行业发展主要特点
1.5.3 GPU行业发展影响因素
1.5.4 进入行业壁垒

2 国内外市场占有率及排名
2.1 全球市场，近三年GPU主要企业占有率及排名（按销量）
2.1.1 近三年GPU主要企业在国际市场占有率（按销量，2019-2024）
2.1.2 2019-2024年GPU主要企业在国际市场排名（按销量）
2.1.3 近三年全球市场主要企业GPU销量（2019-2024）
2.2 全球市场，近三年GPU主要企业占有率及排名（按收入）
2.2.1 近三年GPU主要企业在国际市场占有率（按收入，2019-2024）
2.2.2 2019-2024年GPU主要企业在国际市场排名（按收入）
2.2.3 近三年全球市场主要企业GPU销售收入（2019-2024）
2.3 全球市场，近三年主要企业GPU销售价格（2019-2024）
2.4 中国市场，近三年GPU主要企业占有率及排名（按销量）
2.4.1 近三年GPU主要企业在中国市场占有率（按销量，2019-2024）
2.4.2 2019-2024年GPU主要企业在中国市场排名（按销量）
2.4.3 近三年中国市场主要企业GPU销量（2019-2024）
2.5 中国市场，近三年GPU主要企业占有率及排名（按收入）
2.5.1 近三年GPU主要企业在中国市场占有率（按收入，2019-2024）
2.5.2 2019-2024年GPU主要企业在中国市场排名（按收入）
2.5.3 近三年中国市场主要企业GPU销售收入（2019-2024）
2.6 全球主要厂商GPU总部及产地分布
2.7 全球主要厂商成立时间及GPU商业化日期
2.8 全球主要厂商GPU产品类型及应用
2.9 GPU行业集中度、竞争程度分析
2.9.1 GPU行业集中度分析：2019-2024年全球Top 5生产商市场份额
2.9.2 全球GPU第一梯队、第二梯队和第三梯队生产商（品牌）及市场份额
2.10 新增投资及市场并购活动

3 全球GPU总体规模分析
3.1 全球GPU供需现状及预测（2019-2031）
3.1.1 全球GPU产能、产量、产能利用率及发展趋势（2019-2031）
3.1.2 全球GPU产量、需求量及发展趋势（2019-2031）
3.2 全球主要地区GPU产量及发展趋势（2019-2031）
3.2.1 全球主要地区GPU产量（2019-2024）
3.2.2 全球主要地区GPU产量（2019-2031）
3.2.3 全球主要地区GPU产量市场份额（2019-2031）
3.3 中国GPU供需现状及预测（2019-2031）
3.3.1 中国GPU产能、产量、产能利用率及发展趋势（2019-2031）
3.3.2 中国GPU产量、市场需求量及发展趋势（2019-2031）
3.4 全球GPU销量及销售额（2019-2031）
3.5 全球市场GPU价格趋势（2019-2031）

4 全球GPU主要地区分析
4.1 全球主要地区GPU市场规模分析：（2019-2031）

4.1.1 全球主要地区GPU销售收入及市场份额（2019-2024年）
4.1.2 全球主要地区GPU销售收入预测（2019-2031年）
4.2 全球主要地区GPU销量分析：（2019-2031）

4.2.1 全球主要地区GPU销量及市场份额（2019-2024年）
4.2.2 全球主要地区GPU销量及市场份额预测（2019-2031年）
4.3 北美市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）
4.4 欧洲市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）
4.5 中国市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）
4.6 日本市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）
4.7 东南亚市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）
4.8 印度市场GPU销量、收入及增长率（2019-2031）

5 全球主要生产商分析
5.1 A
5.1.1 A基本信息、GPU生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
5.1.2 AGPU产品规格、参数及市场应用
5.1.3 AGPU销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）
5.1.4 A公司简介及主要业务
5.1.5 A企业最新动态
5.2 B
5.2.1 B基本信息、GPU生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
5.2.2 BGPU产品规格、参数及市场应用
5.2.3 BGPU销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）
5.2.4 B公司简介及主要业务
5.2.5 B企业最新动态
5.3 C
5.3.1 C基本信息、GPU生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
5.3.2 CGPU产品规格、参数及市场应用
5.3.3 CGPU销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）
5.3.4 C公司简介及主要业务
5.3.5 C企业最新动态
5.4 D
5.4.1 D基本信息、GPU生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
5.4.2 DGPU产品规格、参数及市场应用
5.4.3 DGPU销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）
5.4.4 D公司简介及主要业务
5.4.5 D企业最新动态
5.5 E
5.5.1 E基本信息、GPU生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位
5.5.2 EGPU产品规格、参数及市场应用
5.5.3 EGPU销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）
5.5.4 E公司简介及主要业务
5.5.5 E企业最新动态
6 不同产品类型GPU分析
6.1 全球不同产品类型GPU销量（2019-2031）
6.1.1 全球不同产品类型GPU销量及市场份额（2019-2024）
6.1.2 全球不同产品类型GPU销量预测（2019-2031）
6.2 全球不同产品类型GPU收入（2019-2031）
6.2.1 全球不同产品类型GPU收入及市场份额（2019-2024）
6.2.2 全球不同产品类型GPU收入预测（2019-2031）
6.3 全球不同产品类型GPU价格走势（2019-2031）

7 不同应用GPU分析
7.1 全球不同应用GPU销量（2019-2031）
7.1.1 全球不同应用GPU销量及市场份额（2019-2024）
7.1.2 全球不同应用GPU销量预测（2019-2031）
7.2 全球不同应用GPU收入（2019-2031）
7.2.1 全球不同应用GPU收入及市场份额（2019-2024）
7.2.2 全球不同应用GPU收入预测（2019-2031）
7.3 全球不同应用GPU价格走势（2019-2031）

8 行业发展环境分析
8.1 GPU行业发展趋势
8.2 GPU行业主要驱动因素
8.3 GPU中国企业SWOT分析
8.4 中国GPU行业政策环境分析
8.4.1 行业主管部门及监管体制
8.4.2 行业相关政策动向
8.4.3 行业相关规划

9 行业供应链分析
9.1 GPU行业产业链简介
9.1.1 GPU行业供应链分析
9.1.2 GPU主要原料及供应情况
9.1.3 GPU行业主要下游客户
9.2 GPU行业采购模式
9.3 GPU行业生产模式
9.4 GPU行业销售模式及销售渠道

10 中金企信国际咨询研究成果及结论

中金企信国际咨询相关报告推荐（2024-2025）

《2025-2031年全球及中国宽带网络业发展趋势分析及竞争格局评估预测报告》

《2025-2031年全球与中国激光直接成像系统（LDI）行业调查与企业投资规划建议研究报告-中金企信发布》

《电子工程行业市场全景调研分析及投资可行性研究预测报告（2025版）》

《2025年全球NANF光纤行业全景监测调研及投资建议可行性评估报告-中金企信发布》

《手机游戏市场发展趋势分析及“十五五”投资战略可行性评估预测报告（2025版）》

1、企业填写“企业信息反馈表”确认订购意向;
2、由我方出示合同样本，双方确认合同条款即可签署达成合作；
3、双方按照合同条款约定订购方按合同约定金额汇入我方账户;
4、我方确认订购方款项到账后以邮件与快递形式将材料与国家认可正规发票提供订购方（注：相关细节合同条款中有具体体现）