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英伟达GTC 2025全球科技大会
美国时间3月18日，英伟达在美国圣何塞举办GTC（GPU技术大会）。在此次大会上，英伟达不仅发布了 GPU、硅光交换机、机器人模型等一系列新产品，黄仁勋还在演讲中反复传递出一个信号：随着AI行业在模型训练上的整体需求放缓，再加上在模型推理上所做创新，AI推理时代即将到来。
01
GPU+ASIC双行，重视AI推理算力
随着数据不断增长和算法复杂度提高，AI模型迭代推动算力需求的持续爆发，AI芯片的需求也随之水涨船高。AI芯片是专为人工智能计算任务设计的芯片，通过软硬件优化加速深度学习、机器学习等算法，广泛应用于视觉处理、语音识别、自然语言处理等领域。AI芯片主要包括GPU（图形处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）、类脑计算芯片等。
虽然同属于AI芯片，但定制化AI芯片与通用GPU计算芯片不同，前者更结合场景需求差异化定义，后者则更具通用、普适性。GPU、FPGA与ASIC等AI芯片对比：
GPU
Unit
即图形处理器，是一种专门在个人电脑、服务器、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的集成电路。GPU属于集成电路中最复杂，技术水平要求最高的逻辑器件领域，其核心优势在于解决数据并行计算问题，主要应用于PC显卡（集显和独显）和AI计算等领域。考虑到GPU通用性更强，在高端算法实现和通用人工智能平台等方面更具优势，GPU将会是当前最为主流的AI芯片。
FPGA
Field Gate Array
即现场可编程门阵列，是一种可编程逻辑芯片，具有高度灵活性和可配置性，用户可根据需求通过编程实现特定逻辑功能，广泛应用于硬件设计、原型验证、数字信号处理等领域。因此，FPGA更适用于各种细分行业，人工智能会应用到各个细分领域，FPGA也会有比较好的发展前景。
ASIC
即专用集成电路，是一种根据特定用户需求和电子系统要求而设计、制造的集成电路。与通用芯片不同，ASIC芯片是定制芯片，专注于单一任务，算法复杂度越强，越需要一套专用的芯片架构与其进行对应。ASIC需要基于人工智能算法进行定制，对于一些特定领域，其数据量庞大，算法逐渐固定，使用ASIC芯片有望成为首选。
02
GPU行业特征显著，产业链持续繁荣
AI大模型由训练时代进入推理时代，不但促使推理需求以惊人的速度增长，也带来了对推理芯片的大量需求。当前AI算力芯片以GPU为主流，其产业生态链也十分明朗，产业链上游为晶圆代工、封测、及EDA/IP工具提供商，中游为GPU设计制造提供商，下游为互联网、游戏、消费电子、智能汽车等领域。GPU行业特征如下：
行业技术壁垒高，开发挑战大
成功开发出顶尖图形GPU需跨越多技术领域，积累深厚流片经验，精通底层技术、算法架构，并具备跨平台整合能力。同时，行业发展的关键是持续推动软硬件创新，适应市场需求与技术演进。英伟达GPU架构每两年就要对硬件升级改进，其研发成本从2018年的28亿美元上升到2024年的86亿美元。此般巨额的研发投入显现出GPU行业对于研发的巨大需求。因此，GPU行业的技术壁垒不仅在于技术积累，更在于持续技术创新与突破所需的资源要求。
资源投入巨大，政策推动为行业主导
GPU行业发展显著受政策驱动。英国政府计划斥资1亿英镑采购高性能AI芯片，强化AI研究能力，深化与英伟达等全球科技巨头的合作。近年来，中国GPU行业也受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励GPU行业发展与创新，为行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。
市场需求旺盛，多元化应用驱动增长
GPU产业市场需求极为旺盛，应用场景日益多元化。在AI算力迅猛发展的人工智能时代，GPU作为并行计算的核心，市场正在快速成长。根据 数据，2022年全球GPU芯片市场规模为450亿美元，预计2025年达到1091亿美元，同比增长34%，2030年将增长至4774亿美元，2021-2030年的CAGR为34.35%，GPU市场呈现出强劲增长态势。
2021-2030年全球GPU市场规模（亿美元）
03
国际巨头垄断市场，国内厂商加速追赶
全球GPU市场主要被英伟达、AMD和英特尔三家公司垄断，其中英伟达在AI硬件市场的占有率更是遥遥领先。根据Jon 等市场报告，英伟达的市场份额约为90%，这意味着在图形处理器领域，英伟达拥有绝对的优势。今年3月17日，GTC 2025在美国加州圣何塞拉开帷幕，作为英伟达年度技术盛宴，本届大会设置千余场演讲及300余场技术展示，覆盖AI、量子计算、人形机器人、自动驾驶等前沿领域。
在GPU重要性日益突显的背景下，GPU算力成为关键资源。美国对华实施的GPU出口限制，特别是针对英伟达的A100、H100等高端产品，严重影响了中国企业在大模型训练和高性能计算领域的核心硬件获取。海外龙头企业占据GPU市场的垄断地位，对中国科技企业技术封锁不断升级，国产替代刻不容缓。
在此背景下，国内厂商AI芯片在性能和生态上加速追赶，有望解决国产高性能GPU“卡脖子”问题。寒武纪、华为昇腾、摩尔线程、壁仞、燧原、沐曦、天数、昆仑芯、登临科技等厂商陆续推出自研新品，填补国产自主研发GPU芯片的空白，未来成长空间广阔。
寒武纪（）
寒武纪芯片是由中国科学院计算技术研究所孵化的企业寒武纪科技研发的一系列人工智能芯片，旨在为人工智能应用提供高效、灵活的计算解决方案。作为“AI芯片第一股”，寒武纪先后推出用于终端场景的寒武纪1A、寒武纪1H、寒武纪1M系列智能处理器；基于思元100、思元270、思元290芯片和思元370的云端智能加速卡系列产品；基于思元220芯片的边缘智能加速卡等。目前，寒武纪已推出的产品体系覆盖了云端、边缘端的智能芯片及其加速卡、训练整机、处理器IP及软件，可满足云、边、端不同规模的人工智能计算需求。
华为昇腾（ ）
华为昇腾芯片是华为公司发布的两款人工智能处理器，包括昇腾910和昇腾310处理器，采用自家的达芬奇架构。自2018年起，昇腾先后发布多款AI芯片和开源开发平台，致力于构建国产AI计算解决方案。随着国内AI算力需求快速增长，昇腾形成了涵盖基础软件、硬件、开发工具的完整生态系统，并广泛应用于政府、交通、电力等多个行业，昇腾在多领域建立了落地应用生态，如AI+自动驾驶、AI+医疗等。基于华为的云、网、边、端协同优势，昇腾加速推动AI技术在各行业的落地，提升了其产品在市场中的竞争力。
摩尔线程（Moore ）
从2020年成立至今，摩尔线程已经迭代了5颗全功能GPU芯片，带领国产GPU芯片在医疗、气象、大模型等多个应用领域实现了从0到1的突破。作为国内极少数既覆盖图形渲染、又支持AI高性能计算的国产GPU公司，摩尔线程的核心创建团队基本都来自英伟达，拥有完整的高端芯片人才团队，全面覆盖GPU芯片IP研发、系统软硬件设计、生态建设和市场营销等。目前，摩尔线程已完成数轮融资，并于2024年11月启动上市辅导，其股东包括中国移动、深创投、字节跳动、腾讯、上海国盛、中银国际、建银国际、招商局创投、中关村科学城、红杉资本等知名国资和风投机构。
壁仞科技（）
成立于2019年，壁仞科技致力于研发高性能通用GPU、专用加速器，旗下产品部署于大型数据中心。2022年8月，壁仞科技发布首款通用GPU芯片BR100系列，包括BR104和BR100两大产品，已在多地智算中心落地应用，合作伙伴包括中兴通讯、中国移动、中国电信及上海人工智能实验室等。在壁仞科技的身后，同样集结着一支长长的投资人队伍，值得一提的是就在3月初，上海国投先导基金宣布入股壁仞，这是上海国投先导人工智能产业母基金首个直投项目，也是上海国资在AI生态布局中的重要一子。去年9月，壁仞科技在上海证监局办理辅导备案登记，拟在科创板进行IPO，辅导券商为国泰君安。
燧原科技（）
燧原科技创立于2018年，公司创始人及核心团队来自AMD，专注人工智能领域云端算力产品，致力为通用人工智能打造算力底座，提供原始创新、具备自主知识产权的AI加速卡、系统集群和软硬件解决方案，是人工智能、集成电路双赛道的领军企业。公司六年完成四代产品，5款芯片设计研发，目前第三代产品已开始量产，四代芯片已经流片，产品性能及选代速度在国内处于领先地位。公司已引入国家集成电路产业投资基金战略投资，成为其在AI芯片赛道唯一布局投资的企业，同时鲜少出手芯片研发项目的腾讯连续六轮参投，是公司的第一大股东。去年8月，燧原同中金公司签署上市辅导协议，正式启动A股IPO进程，预计今年申报科创板。
沐曦科技（MetaX）
沐曦集成电路成立于2020年，创始团队中多人来自AMD，致力于为异构计算提供高性能GPU芯片和解决方案。沐曦高性能GPU芯片及解决方案具有完全自主研发的全新专利架构、兼容国际主流生态的完整软件栈，在AI推理、AI训练、高性能数据分析、科学计算、数据中心、云游戏与元宇宙等众多前沿领域具有广泛的应用前景，能够为数字经济的发展提供强大的算力支持。从成立以来，作为国内GPU龙头之一的沐曦一直很受到资本市场青睐，历史融资规模超百亿，公司已于今年1月进行IPO辅导备案，辅导机构为华泰联合证券，预计今年申报科创板。
天数智芯（Moore ）
天数智芯成立于2015年，作为国内第一家通用GPU公司，在2021年发布国内首款通用GPU产品——天垓100，开创国内通用GPU自研产品从0到1的突破。天数智芯系列产品依托全自研通用架构，展现出卓越的兼容性与适用性，目前已支持超过200种AI模型，支持通用计算领域的常规需求以及科学计算场景下的高精度运算。同时，天数对最新算法及定制算法的支持，使其可全面覆盖绝大部分应用场景，为不同行业的多样化应用提供坚实支撑。
昆仑芯（）
昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部，于2021年4月完成独立融资，已实现两代通用AI芯片产品的量产及落地应用。3月26日，在博鳌亚洲论坛2025年年会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖透露，百度智能云即将上线三万卡自研国产芯片昆仑芯集群，同时还在继续迭代模型。去年，百度已点亮了万卡的自研芯片昆仑芯P800。这标志着中国企业在人工智能算力领域，取得了新的重大突破。
登临科技（）
登临科技成立于2017年，专注于芯片研发与技术创新，致力于打造云边端一体、软硬件协同的前沿芯片产品和平台化基础系统软件。公司自主创新的GPU+（基于GPGPU的软件定义的片内异构计算架构），在兼容CUDA/在内的编程模型和软件生态的基础上，通过架构创新，完美解决了通用性和高效率的双重难题。大量客户产品实测证明，针对AI计算，GPU+相比传统GPU在性能尤其是能效上有显著提升。
中央广播电视总台与国务院国资委联合制作的系列纪录片《大国基石》第三期《算力引擎》中明确指出“算力即国力”。GPU凭借强大的并行计算能力，已成为深度学习和神经网络训练的核心硬件。在AI领域，随着大模型参数规模和训练数据量的持续攀升，对算力的需求呈指数级增长，这种趋势为GPU市场规模的扩大注入了强劲动力。国内外企业的GPU芯片在产品性能、制程等方面不断提升，国内厂商加速新品研发速度。站在2025年的节点回望，国产GPU的突围战已进入攻坚阶段。从单一领域突破到全产业链协同，这场战役不仅关乎技术自主，更关系到数字经济时代的战略主动权。当某一天，我们的AI模型不再依赖进口芯片，当游戏玩家用上纯国产显卡流畅运行3A大作，或许就是中国芯真正崛起的时刻。这一天，值得期待！
参考资料：
浙商证券 | 国产GPU先锋，技术积淀与研发优势驱动未来
山西证券 |《人工智能扩散框架》发布，AI芯片国产化替代持续加速
光大证券 | 英伟达发布新一代GPU，推动全球AI基础设施建设
往期回顾
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