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GPU行業研究報告：AI與自動駕駛打造GPU強力增長引擎。數字經濟建設、AI大模型、智能駕駛成為開啟智能時代的確定性研究方向。其中，數字 經濟建設搭建數字化布局整體框架，并提供政策支持；AI大模型及智能駕駛率先落地， 有望成為拉動算力需求的核心驅動力。

GPU 憑借高并發計算能力及靈活拓展性成為當下算力主流解決方案

首先，神經網絡算法數據要求量大，并行計算程度高，與GPU高并行計算能力、高內存帶 寬相適配。GPU較CPU具備更多的算術邏輯單元、控制單元與內存緩存，其SIMD架構與深 度學習算法需求更吻合；其次GPU擁有相對較優的性能及靈活性。常用的計算平臺包括 CPU、FPGA、GPU、DSA以及ASIC，一般情況下隨著芯片性能的提升，其靈活性會逐漸下降。 ASIC、DSA設計成本高、周期長，其靈活性難以滿足應用層及宏架構趨勢的需求，而GPU 擁有包括CUDA、OpenCL在內的平臺技術持續賦能，性能提升潛力大、應用拓展力強。

邊緣及終端設備有望開啟 AI 智算元年，數據中心及車端持續拉升算力需求

GPU下游目前主要應用于移動端、數據中心服務器以及車規級芯片。其中，移動端應用又 可以分為PC GPU、手機GPU，主要用于加速圖形處理，以提高計算機游戲的圖像質量及 性能，隨著深度學習及人工智能發展的需要，移動端GPU也可以用于手機端加速深度學 習、計算機視覺和自然語言處理算法等；數據中心服務器又可以分為高性能計算服務器 與智能計算服務器，由于GPU具有高并發的計算能力，因此被廣泛的用于數據中心建設； 在汽車領域，GPU主要應用于車端及其配套設施智能芯片，負責處理來自攝像頭、普通雷 達、激光雷達等傳感器數據，實現智能駕駛。

供給驅動市場，產品技術及產能是核心競爭力

英偉達市場份額獨占鰲頭，國際呈現三強格局，國內廠商加速布局。英偉達憑借技術及 產能優勢，在移動端、AI 服務器、自動駕駛領域具有較大話語權。我國廠商 GPU 市場份 額較小，正處于技術追趕環節，目前國產 GPU 在數據中心、人工智能以及通用計算型 GPU 領域均實現產品布局，未來隨著國內數據中心、智能駕駛及終端側GPU市場需求的提升， 國產 GPU 市場份額有望實現滲透。