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GPU（图形处理器，含通用GPU）是提供图形渲染、通用并行算力的半导体功能芯片，处于半导体产业链中游，下游覆盖数据中心算力、消费电子、汽车自动驾驶、工业机器人等多个核心领域。近年来AI大模型技术的落地带动全球对GPU算力需求爆发式增长，行业格局与产业生态发生显著变化。

一、全球GPU市场运行现状

1.1 头部厂商经营表现

1.1.1 英伟达整体财务指标

全球GPU市场呈现极高的头部集中特征，英伟达作为全球技术与规模领先的GPU设计厂商，其公开财报数据是反映全球GPU行业景气度的核心风向标。2025年第三季度（7月至9月）英伟达披露的经审计财报数据覆盖整体营收、盈利、资本回报等核心维度，所有数据均为当季实际发生值，口径统一，核心整体财务指标整理如下。

从数据层面观察，英伟达当前的盈利能力与现金流水平远超行业平均水平，73.6%的毛利率体现了GPU行业高技术壁垒带来的高附加值属性。结合资本动作来看，大额股票回购体现了公司对自身长期增长前景的信心，也侧面反映了AI算力需求拉动下公司现金流的充裕程度。从现有数据观察，全球GPU市场的盈利主要集中在头部厂商，中小厂商难以凭借单一产品突破头部的生态与技术壁垒，行业马太效应持续强化。

1.1.2 英伟达分业务增长情况

英伟达的业务布局覆盖数据中心GPU、消费级游戏GPU、专业可视化GPU、汽车与机器人GPU以及数据中心网络配套业务五大板块，不同板块的增长差异直接反映下游需求结构的变化。所有增长数据均为2025年7-9月的同比增长率，口径统一，各板块增长数据整理如下。

进一步拆解数据可以发现，数据中心相关的GPU及配套网络业务增速远高于公司整体平均水平，其中配套网络业务同比增速超过160%，直接印证了AI算力需求拉动下数据中心GPU出货量的快速增长，也反映了GPU产业链配套环节的同步增长。与之形成对照的是，消费级游戏GPU同比增速仅为30%，环比还出现1%的下滑，主要受全球PC市场周期性调整影响，增长动力明显弱于数据中心板块。究其本质，当前全球GPU市场的核心增长动力已经从传统的消费电子需求转向AI算力需求，产业结构向数据中心侧倾斜的趋势已经确立。

1.2 全球市场结构特征

1.2.1 数据中心GPU份额特征

数据中心GPU是当前全球GPU市场规模最大、增长最快的细分领域，行业技术壁垒与生态壁垒极高，头部厂商凭借多年的技术积累与软件生态构建，占据了绝大多数市场份额。从公开披露的第三方数据与头部厂商营收规模推算，全球数据中心GPU市场份额呈现极高的集中度，核心厂商份额整理如下，所有指标均为2024年全年市场份额。

从份额数据可以看出，全球数据中心GPU市场CR2（前两大厂商份额）已经超过85%，行业垄断特征十分明显。中小厂商甚至部分传统半导体巨头都难以撼动英伟达的领先地位，核心原因在于英伟达构建的CUDA生态已经形成闭环，开发者与客户的迁移成本极高，新进入者即便在硬件性能上实现追平，也难以在短期内突破生态壁垒。从现有数据观察，短期来看全球数据中心GPU的集中格局不会发生根本性变化。

1.2.2 消费级GPU增长态势

消费级GPU主要面向游戏电脑、独立显卡、AI PC等消费类终端市场，是GPU行业发展最早的细分领域。当前消费级GPU市场的竞争格局相较于数据中心领域更为分散，除英伟达外，AMD、英特尔均占据一定份额，中国部分厂商也已经推出面向消费市场的独立GPU产品。从英伟达披露的2025年第三季度数据来看，消费级GPU（含游戏与AI PC业务）营收为43亿美元，同比增长30%，环比下滑1%，同比增长的核心动力来自AI PC对GPU性能需求的提升，AI PC搭载的独立GPU性能要求远高于传统集显，带动了消费级GPU的平均单价与出货量增长。环比下滑则主要受到消费电子行业季节性因素影响，第三季度通常是消费电子备货旺季之前的调整期，出货量环比略有下滑符合行业惯例。

进一步从需求端看，AI PC的渗透是未来消费级GPU增长的核心动力，随着AI PC渗透率的逐步提升，消费级GPU市场有望维持中低速增长，相较于数据中心领域的高速增长，消费级市场的增长弹性较低。行业调研数据显示，2024年全球AI PC渗透率不足10%，未来三年仍有较大的渗透空间，将持续带动消费级GPU的需求增长。与之形成对照的是，传统游戏GPU的需求已经进入成熟期，增长主要依赖换机周期带动，难以出现爆发式增长。从产业层面看，消费级GPU的技术壁垒相较于数据中心GPU更低，国内厂商已经实现部分产品的量产落地，未来国产消费级GPU的份额有望逐步提升。

二、中国GPU产业发展格局

2.1 国产GPU厂商资本化进展

2.1.1 头部厂商上市核心数据

国产GPU行业经过近十年的技术投入，2025年迎来了头部厂商集中上市的浪潮，摩尔线程与沐曦股份先后在科创板完成上市，获得了资本市场的高度关注。头部国产GPU厂商从成立到上市的过程，也是国产GPU从技术研发到产品落地的过程，公开披露的上市相关数据能够反映资本市场对国产GPU的预期。所有价格数据均来自证券交易所公开披露的行情数据，口径统一，整理核心价格数据如下。

从价格数据可以看出，国产GPU厂商上市后估值水平显著高于传统半导体行业，反映了市场对国产替代空间与长期增长前景的高预期。高估值也能够支持厂商持续开展高研发投入，形成资本与技术的正向循环，推动国产GPU技术加速落地。

基于此，进一步拆解厂商经营数据，摩尔线程2025年前三季度营业收入同比增长181.99%，2024年全年研发投入13.59亿元，占营收的比重超过300%，体现了国产GPU厂商当前仍处于高研发投入阶段，尚未实现盈利，2024年摩尔线程归属净利润为-16.18亿元，符合行业发展初期的特征，头部厂商普遍通过持续的高研发投入突破技术壁垒，构建自身的软件生态。从网上发行数据来看，摩尔线程网上发行初步申购倍数达到4126.49倍，网上发行最终中签率仅为0.03635%，可见资本市场对国产GPU赛道的关注度极高，投资者参与热情高涨。沐曦股份上市首日涨幅达到425.46%，也进一步印证了市场对国产GPU赛道的高预期。资本的持续投入将加快国产GPU技术突破与产品落地的进程。

2.1.2 国内市场国产化率水平

当前中国通用GPU市场仍然以海外进口产品为主，国产厂商的市占率仍然处于较低水平。第三方披露数据显示，2024年中国通用GPU市场的国产化率仅为3.6%，相较于其他半导体细分领域，国产化率水平明显偏低，核心原因在于GPU的技术壁垒与生态壁垒远高于其他芯片产品，国产厂商实现从0到1的突破之后，仍需要较长时间完成产品迭代与生态构建。从国产厂商内部的竞争格局来看，2022年摩尔线程在国产通用GPU市场的占有率为8.3%，处于第一梯队，其他第一梯队厂商还包括沐曦、壁仞、天数智芯等，头部国产厂商已经推出了能够满足部分场景需求的通用GPU产品，逐步实现小批量出货。

进一步拆解国产化率的结构，消费级GPU领域国产化率略高于数据中心GPU领域，信创桌面市场对国产GPU的需求拉动明显，部分国产GPU已经批量应用于信创桌面终端。数据中心GPU领域，国产产品主要应用于推理场景，高端训练场景仍然以海外进口产品为主，国产化率不足2%，提升空间巨大。究其本质，国产GPU的发展路径是从低端到高端，从消费级到数据中心，从推理到训练，逐步实现技术突破与份额提升，当前已经完成了从0到1的突破，未来将进入从1到N的放量阶段。政策层面，国内信创产业的推进与AI智算中心的建设，都为国产GPU提供了广阔的应用场景，政策支持下国产GPU的放量速度有望加快。从现有数据观察，国产化率每年提升1-2个百分点，未来五年（2026-2030年）国产化率有望提升至10%以上，国产厂商的增长空间较大。

2.2 中国AI智算GPU市场增长

2.2.1 历年市场规模变化趋势

中国AI智算GPU市场的增长速度领先全球，主要得益于国内AI大模型研发与智算中心建设的快速推进。第三方机构披露了2020年与2024年中国AI智算GPU市场的核心规模数据，同时披露了期间的年复合增长率，所有数据口径统一，整理核心规模数据如下。

从数据可以计算，2020年至2024年中国AI智算GPU市场的年复合增长率达到62.5%，远高于全球平均增长水平，体现了国内AI产业发展对GPU算力的强劲需求。2024年中国整体GPU市场规模为1425亿元，AI智算GPU占比超过70%，和全球市场的需求结构一致，增长核心来自AI算力需求。

进一步拆解市场结构，2024年中国整体GPU市场规模1425亿元，AI智算GPU占比约70%，消费级GPU占比约22%，专业可视化与其他领域占比约8%，结构和全球市场基本一致，AI智算已经成为中国GPU市场最大的细分领域。国内智算中心建设仍在持续推进，多个省市都出台了智算中心建设规划，未来五年对AI智算GPU的需求仍将保持高速增长。与之形成对照的是，海外对高端GPU出口的限制，也进一步加快了国产GPU替代的进程，国内云厂商与互联网企业都在积极推进国产GPU的适配测试，部分场景已经开始批量采用国产GPU，为国产厂商提供了宝贵的落地验证机会。从产业层面看，国产GPU的技术迭代速度正在加快，部分厂商已经推出了7nm工艺的通用GPU产品，性能接近海外厂商上一代产品水平，能够满足部分推理场景的需求，未来随着工艺技术的提升与软件生态的完善，国产GPU将逐步进入更多高端场景，市场份额有望持续提升。

核心洞察

• 全球GPU市场增长核心动力已完成切换，AI算力需求取代消费电子需求成为第一增长引擎
• 全球GPU市场头部集中格局短期难以颠覆，软件生态壁垒是新进入者的核心挑战
• 国产GPU已经完成从0到1的技术突破，国产替代空间广阔，未来五年将进入放量增长阶段

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