GPU行业深度报告-AI与自动驾驶打造GPU强力增长引擎-川财证券_37页_3mb

数字经济、AI大模型和智能驾驶成为推动算力需求的核心方向。算力作为智能时代的基础设施，其发展呈现从通用计算向智能计算、从分散独立向云网边协同的转型趋势。全球数据量以指数级增长，算力需求预计2021-2028年复合年增长率超40%，2028年将达到7510EFlops。我国数字经济规模达502亿元，数据中心算力位居世界第二，政策支持数字经济发展。

GPU凭借高并发计算能力和灵活拓展性成为算力主流解决方案。相比CPU，GPU拥有更多算术逻辑单元、控制单元及内存缓存，其SIMD架构与深度学习算法高度适配。英伟达凭借技术与产能优势占据全球GPU市场主导地位，其数据中心业务营收占比达76%，2024财年Q2达1032亿美元。国内厂商在数据中心、人工智能及通用计算领域实现产品布局，未来有望通过市场扩容提升市场份额。

GPU市场需求主要来自三大领域：移动端、数据中心及汽车。移动端GPU用于图形处理和AI算法加速，2023年全球PC显卡市场中英伟达份额达84%。数据中心GPU需求受AI服务器市场驱动，预计2025年市场规模将达1350亿美元。智能驾驶领域，L3/L5级算力需求分别达30-60TOPS和1000TOPS，2023年全球自动驾驶GPU市场空间约24亿美元，国内车企普遍采用英伟达ORIN芯片，国产替代前景可期。

GPU技术持续迭代，英伟达从Volta架构到Hopper架构实现Tensor Core性能跃升，第四代FP8性能较Ampere提升16倍。CUDA生态和NVLink技术构成英伟达竞争优势，其H100芯片算力较A100提升3倍。国内厂商如景嘉微、摩尔线程、壁仞科技等在高性能计算GPU领域取得进展，部分产品性能接近国际先进水平。产业链方面，上游设计由英伟达、AMD等主导，中游制造依赖台积电等先进制程，下游封装测试环节国内企业具备一定竞争力。

风险因素包括国内技术研发进度不及预期、产能不足、智能驾驶渗透率提升缓慢及国际形势波动。国内厂商需突破技术瓶颈，在数据中心、自动驾驶等场景加速布局，同时关注供应链与市场拓展。随着算力网络和混合AI架构发展，GPU在云边端协同和终端侧AI应用中将持续发挥关键作用。