GPU芯片行業發展如何?七部門：加快突破GPU芯片等技術 建設超大規模智算中心

七部門：加快突破GPU芯片等技術 建設超大規模智算中心

據工信部網站消息，近期，工業和信息化部、教育部、科技部、交通運輸部、文化和旅游部、國務院國資委、中國科學院等7部門聯合印發《關于推動未來產業創新發展的實施意見》。加快突破GPU芯片、集群低時延互連網絡、異構資源管理等技術，建設超大規模智算中心，滿足大模型迭代訓練和應用推理需求。

GPU芯片，為壁仞科技在上海發布了自主研發的首款通用芯片。GPU芯片BR100，其16位浮點算力達到1000T以上、8位定點算力達到2000T以上，單芯片峰值算力達到PFlops(1PFlops等于1000萬億次浮點指令/秒)級別。

GPU(Graphic Processing Unit)即圖形處理器，屬于半導體中集成電路中最復雜，技術水平要求最高的邏輯器件領域，屬于大規模IC產品，是國產化水平最低的領域，其核心優勢在于解決數據并行計算問題，主要應用于PC顯卡(集顯和獨顯)和AI計算等。

我們的報告《2023-2028年中國GPU芯片行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告》包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

與CPU相比，GPU擁有更多的算數單元，從下游主要應用方式而言，在計算機中CPU和GPU分別作用于計算機的邏輯計算和圖形顯示，按照可分為帶核顯的CPU(GPU和CPU集成在同一塊電路)和不帶核顯的CPU+獨立顯卡。

GPU芯片行業市場分析

當前，GPU的開發與生產受到各大芯片廠商的高度重視。GPU架構的特點是由眾多單指令多線程的計算單元組成，能夠快速處理乘加運算。從架構上看，層出不窮的新算法需要適配通用算力，而憑借強大的并行計算能力，GPU已經成為數字經濟發展的算力基石。

當前的GPU應用，除在游戲、辦公、數據中心等傳統市場之外，還廣泛用于安防、自動駕駛、工業/服務、醫療、教育、互聯網、金融、零售、智能家居等有著數字化需求的眾多領域。

隨著5G的逐漸普及，越來越多的計算將轉移到云托管，所以我們可以看到大數據中心的計算速率，尤其是GPU計算速率，正在以非常高的速度增長。此外，在網絡服務器、汽車和工業生產行業的應用呈現出很高的發展趨勢。

由于終端場景多種多樣各不相同，對于算力和能耗等性能需求也有大有小，應用于終端芯片需要針對特殊場景進行針對性設計以實現最優解方案，最終實現有時間關聯度的三維處理能力，這將實現更深層次的產業鏈升級，是設計、制造、封測和設備材料，以及軟件環境的全產業鏈協同升級過程。

據中研產業研究院《2023-2028年中國GPU芯片行業市場前瞻分析與未來投資戰略規劃報告》分析：

從通用服務器到AI服務器，一個最顯著的變化就是GPU取代了CPU成為整機最核心的運算單元以及價值量占比最大的部分，傳統服務器通常至多配備4個CPU+相應內存和硬盤，而在AI服務器中，通常是2顆CPU+8顆GPU。

目前，數據中心將不再需要數百萬個CPU，反而會需要數百萬個GPU，數據中心GPU芯片需求可能會變成一個萬億美元的巨型市場。

在AIGC大模型的熱潮下，國產AI芯片會有新一輪發展的熱潮，這對下游代工來說會有額外的潛在市場發展機會。AI芯片市場的變化，也會影響到下游代工產業的市場需求和產業鏈格局。

中國數字化經濟轉型持續推進，催生大量對GPU的市場需求， 給GPU帶來廣闊的市場空間。伴隨著近期宏觀經濟回暖以及國內互聯網企業紛紛加大AI算力布局，PC和服務器的需求上 升有望為國內GPU市場帶來整體拉動效應。

GPU的國產替代過程中也需要克服諸多困難，例如：軟件生態以及IP、先進工藝的生產不可控，缺乏人才儲備，人力、 時間、資金投入成本較高等。

報告對我國GPU芯片行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外GPU芯片行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了GPU芯片行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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