GPU 全称 Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种应用在在 PC、工作站、游戏主机等终端设备上运行绘图运算工作的微处理器。
GPU 诞生之初，主要用于视频、2D/3D 游戏等图像领域。在发展中，得益于设计结构带来的特点，GPU 在大规模并行计算和通用计算的能力被逐步发掘，开始拓展应用领域，在服务器、汽车、比特币、人工智能等领域逐步进入应用。
资料来源：中信证券研究部
资料来源：Inter OpenAPI，中信证券研究部
近年，在传统的图形应用外，GPU 在加速计算、AI 模型训练和推理、高性能计算、 云游戏、数据分析等领域陆续得到关注，并快速占据重要地位。当前，GPU 的下游应用场 景主要包括游戏设备、消费电子、AI 服务器、自动驾驶、医疗影像等。
例如，进入云时代后，在 AI 服务器中，利用 CPU 和 GPU 构建的组合可以满足更高 的数据吞吐处理需求，在云端为人工智能发展的计算机视觉处理、自然语言处理、机器学 习等众多方向提供算力支撑，主要用于 AI 的推理和训练。这个过程中所需要并行处理的大 量数据和计算过程，可以由 GPU 来加速完成。
例如，在自动驾驶中，智能汽车需要处理行驶过程中雷达、摄像头等传感器采集的大 量信息数据，在短时间内进行快速计算并反馈结果、保障行驶安全，这个过程对处理器的 计算量和计算速度都有较高的要求。而 GPU 设计结构带来的大规模并行计算的优势，非 常契合自动驾驶需求，已在行业中得到应用。
资料来源：Imagination
资料来源：英伟达官网
资料来源：IDC，浪潮，中信证券研究部
GPU 全球市场基本情况
根据 Verified Market Research 数据，2020 年全球 GPU 市场规模为 254.1 亿美元， 2027 年有望达到 1853.1 亿美元，年平均增速达到 32.82%。在游戏、数据中心、智能汽 车、物联网、元宇宙等多方向助力下，行业整体有望持续保持高速发展。
资料来源：Verified Market Research（含预测），中信证券研究部
当前 GPU 硬件结构极为复杂，是半导体产业多年技术积累的结果，并且在不断演进中，自 2008 年以来，英伟达基本实现每两年升级一次 GPU 产品架构，实现了 GPU 性能 的不断提升。同时，GPU 的算法和软件生态的配合也至关重要，GPU 在图形渲染方向的 应用涉及到大量的计算机图形学研究，而图形学是一门复杂的学科，涉及到数学、物理、 计算机科学的交叉应用，GPU 在 AI 计算方向的技术难度低于图形渲染，也是当前国内 GPU 公司重要的发展方向。同时，软件生态的建立也是 GPU 公司的重要壁垒，英伟达已经完 成了与绝大部分产业链生态公司的商业合作或授权，搭建了广为业界使用的运算平台架构 CUDA，引领整个产业的发展方向。
GPU 包含硬件、制造、算法、软件生态等多个高壁垒环节，同时还要求这些高壁垒环节相互高度结合，带来了整个 GPU 行业极高的壁垒。当前，全球 GPU 已经处于寡头垄断的格局，英伟达、AMD、英特尔三家公司基本占据了除去集成式 GPU 的大部分市场，而手机等移动设备的集成式 GPU 由 ARM、高通、苹果等厂商占据。
资料来源：T4，中信证券研究部
资料来源：英伟达官网
英伟达：多项业务全球领先
在 GPU 重要性和应用场景不断增加的背景下，英伟达已经成长为市值约 6000 亿美元 的科技巨头，旗下多项业务在全球均处于领先地位，是全球最核心、具有稀缺性的 GPU 核心标的。
资料来源：英伟达年报，中信证券研究部绘制
资料来源：Mercury Research，中信证券研究部
资料来源：Liftr Insights，中信证券研究部
资料来源：Top 500.Org，中信证券研究部
国产 GPU：起步追赶
相比于全球领先的 GPU 龙头，国内 GPU 行业处于起步阶段，尚未有能在市场竞争中 有一定影响力的公司或产品出现。如上文所述，GPU 行业极高的壁垒也带来了国内企业进 行追赶的极高难度。
在缺芯、国产替代、独立自主等词语和发展方向不断成为市场关注点的当下，虽然道 阻且长，但行则将至，国内的一批 GPU 企业开始起步追赶。
资料来源：各公司官网，中信证券研究部
资料来源：燧原科技官网
资料来源：摩尔线程官网
来源：科技行业元宇宙深度报告：元宇宙，引领未来20年科技发展浪潮-中信证券
