中国报告大厅网讯，GPU（图形处理器，提供图形渲染、通用并行算力的半导体芯片）行业现状在AI算力需求拉动下呈现头部集中、国产突破的特征，全球市场供给端高度集中于头部厂商，中国市场国产厂商陆续完成资本化布局，替代进程稳步推进。
一、全球GPU供给格局
1.1 头部企业经营现状
1.1.1 核心财务与业务表现
当前全球GPU市场的供给主体中，英伟达的经营数据最具行业代表性，其业务覆盖所有核心GPU细分赛道，披露数据完整可追溯。本次整理的核心数据均来自英伟达2025年第三季度（统计区间2025年7月至9月）财报，所有数据均为已披露的实际发生值，统计口径统一为当期营收规模，可直观反映各业务板块对英伟达整体营收的贡献结构，核心数据整理如下。
| 业务板块 | 当期营收 |
|---|---|
| 整体业务 | 570 |
| 数据中心GPU/AI芯片业务 | 512 |
| 其中：数据中心计算业务 | 430 |
| 游戏与AI PC业务 | 43 |
| 专业可视化GPU业务 | 7.6 |
| 数据中心网络配套业务 | 82 |
| 汽车与机器人GPU业务 | 5.92 |
从营收结构可以看出，当前数据中心相关业务已经成为英伟达的绝对核心，占整体营收的比重超过90%，消费级游戏GPU业务占比已经回落至个位数水平，这一结构变化反映了AI算力需求对GPU行业的拉动效应已经远超传统消费电子需求。网络配套业务的高占比也体现了GPU产业链的协同扩张特征，头部厂商已经完成从芯片到配套网络的全布局。
除了营收结构，核心盈利指标也体现了GPU行业的头部壁垒特征，英伟达当期整体毛利率达到73.6%，净利润达到319.10亿美元，净利润同比增长率达到65%，营收环比增长率达到22%，数据中心计算业务营收环比增长率达到27%。这一组数据反映出，高端GPU市场具备极强的技术壁垒，头部厂商可获得远高于传统半导体行业的盈利水平，传统半导体行业平均毛利率通常在30%-50%区间，73.6%的毛利率水平说明高端GPU市场当前处于供给供不应求的状态，头部厂商拥有极强的定价权。进一步拆解，高增长的核心驱动力来自AI大模型训练推理对算力的持续需求，全球云服务商、AI企业对高端数据中心GPU的采购需求始终维持在较高水平，拉动头部厂商营收和利润持续双增长。与之形成对照的是，消费级游戏GPU业务营收环比增长率仅为-1%，说明传统消费级GPU市场已经进入存量竞争阶段，需求增长主要来自AI PC的迭代，整体增量空间有限，并未出现大规模的需求爆发。从资本回报层面看，英伟达2025年第二季度完成125亿美元的股票回购，2024年6月至2025年3月累计完成股票回购与分红总额达到370亿美元，截至2025年9月30日，剩余股票回购授权还有622亿美元，说明头部厂商现金流十分充裕，能够通过持续的资本回报回馈股东，也侧面印证了行业高盈利带来的充沛现金流。英伟达官方给出的2025年10-12月总营收指引为650亿美元，延续了上半年的增长态势，说明需求端的拉动效应仍在延续。
1.2 全球细分市场结构
1.2.1 核心细分市场占比
当前行业统计口径中，全球GPU整体市场规模、中国GPU整体市场规模、中国AI智算GPU（即数据中心通用GPU）市场规模的权威统计数据完整，三类数据均为2024年全年的实际统计值，统计口径一致，可清晰反映核心细分赛道在整体市场中的占比情况，也可对比中国市场在全球市场中的份额特征，具体数据整理如下。
| 统计维度 | 市场规模 |
|---|---|
| 全球GPU整体市场 | 10000 |
| 中国GPU整体市场 | 1425 |
| 中国AI智算GPU细分市场 | 996.72 |
从数据可以看出，中国市场占据全球GPU整体市场的份额约为14.25%，符合中国算力市场占全球的份额区间，AI智算GPU占中国整体GPU市场的比重达到近70%，这一占比高于全球平均水平，说明中国AI产业的快速发展拉动了对数据中心GPU的需求，国内AI智算GPU的需求增速远高于传统GPU赛道。中国AI智算GPU从2020年的142.86亿元增长至2024年的996.72亿元，年复合增长率达到62.5%，增速处于所有半导体细分赛道的前列。
进一步拆解核心细分市场的需求结构，数据中心GPU主要用于AI大模型训练推理、云计算算力出租、科学计算等领域，近年来随着生成式AI技术的落地，全球AI大模型参数规模持续增长，训练一次大模型需要数千颗甚至上万颗高端GPU，推理阶段也需要部署大量GPU来满足并发访问需求，因此需求规模持续扩张。从供给端看，高端GPU的研发需要投入数百亿的研发费用，还需要成熟的软件生态积累，新进入者很难在短期内突破，因此市场供给高度集中，头部厂商占据绝大多数市场份额。消费级GPU主要用于PC游戏、消费级AI PC等领域，市场需求主要来自PC的更新迭代，全球PC年出货量维持在2亿台左右，其中独立显卡的渗透率大概在20%-30%，因此整体市场规模增长稳定，没有出现爆发式增长，头部厂商的消费级业务增长也主要来自AI PC带来的产品升级，产品单价有所提升，但出货量增长有限。专业可视化GPU主要用于工业设计、影视渲染、科研绘图等领域，市场规模较小，需求增长稳定，主要受益于高端制造业和文创产业的发展，增长速度低于数据中心赛道。汽车与机器人GPU主要用于自动驾驶计算、机器人智能交互等领域，当前市场规模还较小，处于起步阶段，未来随着自动驾驶和人形机器人的落地，增长空间较大，但当前对整体市场的贡献还十分有限。
二、中国GPU产业发展
2.1 国产厂商资本化进展
2.1.1 核心厂商上市表现
2024-2025年，国内头部国产GPU厂商陆续完成在科创板的上市进程，资本化进程加速，资本对国产GPU赛道的关注度持续提升，本次整理的核心数据均来自上市公司公告和证券交易所披露的交易数据，涵盖摩尔线程和沐曦股份两家核心国产GPU厂商的上市核心指标，统计口径统一，可反映国内资本对国产GPU赛道的热情程度，具体数据整理如下。
| 指标 | 摩尔线程 | 沐曦股份 |
|---|---|---|
| 发行价（元/股） | 114.28 | 104.66 |
| 上市首日收盘价（元/股） | 600.5 | 829.9 |
| 上市首日涨幅（%） | 425.46 | - |
| 网上初步申购倍数（倍） | 4126.49 | - |
| 网上最终中签率（%） | 0.0364 | - |
| 募集资金总额（亿元） | 84.24 | - |
从数据可以看出，国产GPU厂商上市受到二级市场的高度追捧，申购倍数超过4000倍，中签率不足万分之四，上市首日涨幅超过400%，反映出国内资本对国产GPU国产替代赛道的高预期，高募集资金额度也为国产厂商后续的研发投入提供了充足的资金支持，有助于国产厂商加快技术迭代和产品落地。险资等长期资金也参与了国产GPU厂商的网下配售，说明长期资金也认可国产GPU赛道的长期价值。
国产GPU厂商的资本化加速，背后是国内AI算力需求爆发和国产替代政策驱动的结果，近年来国内对自主可控算力的需求持续提升，无论是政务云、金融云还是关键行业的算力基础设施建设，都对国产GPU提出了明确的需求，国产GPU厂商因此获得了大量的订单和资本支持，多家头部厂商陆续完成融资和上市进程。除了已经上市的摩尔线程和沐曦股份，还有壁仞科技、天数智芯等多家厂商也在排队上市进程中，国产GPU赛道的资本化浪潮已经形成。充足的资本投入是GPU研发的必要条件，GPU研发需要大量的资金投入到芯片设计、流片、软件生态建设等环节，一颗高端GPU的研发费用通常需要数十亿甚至上百亿，没有充足的资本支持很难完成产品迭代，上市募集的资金将主要用于研发投入，有助于国产厂商加快缩小与国际头部厂商的差距。从市场反应来看，二级市场对国产GPU的高估值，也有助于吸引更多的人才和资源进入这个赛道，推动整个国产GPU产业的发展。不过，当前国产GPU厂商普遍处于亏损状态，摩尔线程2024年归属净亏损达到16.18亿元，研发费用达到13.59亿元，说明行业仍然处于投入期，盈利还需要时间，市场对行业的预期需要逐步兑现。
2.2 国产替代市场格局
2.2.1 当前替代规模特征
国产替代是当前中国GPU行业的核心主题，当前国内GPU市场主要还是被国际头部厂商占据，国产厂商的市场份额还比较低，根据公开披露数据，2024年中国通用GPU市场的国产化率仅为3.6%，这一数据说明国产替代还处于初期阶段，未来的替代空间巨大。国内主流国产GPU厂商的发展时间都较短，营收规模增长较快，整理核心国产GPU厂商不同年份的营业收入数据，统计口径统一为全年营业收入，单位为亿元，可以直观反映国产GPU厂商的规模增长趋势，具体数据整理如下。
| 厂商名称 | 2022年营收 | 2024年营收 |
|---|---|---|
| 摩尔线程 | 0.46 | 4.38 |
| 壁仞科技 | 0.005 | - |
从数据可以看出，国产GPU厂商的营收规模在过去几年实现了高速增长，摩尔线程从2022年的不到5000万元增长至2024年的4.38亿元，两年时间增长了接近9倍，2025年前三季度营业收入同比增长率更是达到181.99%，说明国产GPU的订单增长速度很快，国产替代的需求正在逐步落地。整体来看，当前国产厂商的规模还很小，与国际头部厂商数千亿人民币的营收规模相比还有非常大的差距，行业发展仍然处于初期阶段。
进一步拆解国产替代的驱动因素，首先是政策驱动，国内对半导体自主可控的支持力度不断加大，无论是国家大基金的投资，还是政府采购对国产产品的倾斜，都为国产GPU厂商提供了发展的土壤。其次是需求驱动，国内AI产业的快速发展带来了巨大的GPU需求，国际厂商的产能和出口限制也给国产厂商留下了市场空间，国内云服务商和AI企业也愿意采购国产GPU来丰富供应链，降低供应链风险。第三是技术驱动，经过几年的发展，国产GPU厂商已经推出了可以量产的通用GPU产品，性能已经能够满足部分推理和中低端训练的需求，产品的兼容性和软件生态也在不断完善，已经具备了替代的基础条件。从市场格局来看，当前国产通用GPU市场也呈现出一定的集中特征，头部几家国产厂商占据了绝大多数的国产GPU市场份额，中小厂商很难在这个领域生存，因为这个领域的研发投入太高，技术壁垒太强，只有头部厂商能够获得足够的资本和订单支持。根据现有数据计算，2024年中国GPU整体市场规模达到1425亿元，按照3.6%的国产化率计算，2024年国产GPU的整体市场规模大概在51.3亿元，头部几家国产厂商的营收加起来接近这个规模，符合行业统计逻辑。未来随着国产GPU性能的不断提升，软件生态的不断完善，国产化率将会逐步提升，国产厂商的营收规模也会持续增长，国产替代的进程将会稳步推进。
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核心洞察：
- 全球GPU市场完成结构转型，数据中心AI GPU成为绝对核心增长极
- 国产GPU资本化进程加速，充足资本投入为技术迭代提供支撑
- 当前国产GPU国产化率不足4%，未来替代空间广阔
