图：2023年中国GPU市场规模已增至807亿元人民币，预计2024年国内GPU市场规模将增至1079亿元，2025年或将超过1200亿元。

　　目前国产GPU在国内市场的份额逐步提升。尽管在整体市场中，英伟达、AMD等国际巨头仍占据较大份额，但国产GPU凭借不断提升的性能和性价比，以及对国内市场需求的精准把握，市场份额呈增长态势。在一些特定领域，如军工、政府信息化、教育等对自主可控要求较高的市场，国产GPU已成为重要选择。

　　现时内地GPU产业生态正逐步完善。在产业链上游，半导体制造工艺不断进步，中芯国际等企业在先进制程工艺上取得突破，为国产GPU的生产制造提供了有力支撑。在产业链中游，砺算科技、景嘉微、摩尔线程、壁仞科技等众多国产GPU企业不断涌现，加大研发投入，推出一系列具有竞争力的产品。在产业链下游，与GPU相关的应用领域不断拓展，包括人工智能、游戏、影视特效、工业设计等。企业与科研机构、高校加强合作，共同推动GPU技术在各领域的应用创新，形成了产学研用协同发展的良好局面。

　　国产GPU企业在架构设计上不断创新。摩尔线程自研的MUSA架构是国内首个实现单芯片同时支持AI智算、图形加速、物理仿真的全功能GPU架构，目前已迭代到四代，为构建完整的产品矩阵奠定了基础。景嘉微在图形显控领域深耕多年，其研发的GPU芯片架构针对图形处理进行了优化，在机载、车载等领域具有独特优势。这些创新架构的出现，打破了国外架构的垄断，为国产GPU性能提升和功能拓展提供了可能。通过对架构的持续优化，国产GPU在并行计算效率、图形渲染质量等方面不断进步，逐渐缩小与国际先进水平的差距。

　　根据市场研究机构数据，2023年中国GPU市场规模已从2020年345亿元（人民币，下同）增至807亿元，年复合增长率为32.74%，预计2024年国内GPU市场规模将增至1079亿元，2025年或将超过1200亿元。在这一过程中，国产GPU的贡献不断加大，未来随着技术的进一步突破和市场拓展，其市场份额有望继续提升。

　　产业面临八大挑战

　　性能提升瓶颈。尽管国产GPU在近年来取得了一定的技术进步，但在运算速度、算力密度、图形处理能力等关键性能指标上，与国际先进水平相比仍存在较大差距。进一步提升性能面临着架构优化难度大、芯片制程工艺受限等问题。例如，在高端AI训练场景中，国产GPU的算力难以满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求。

　　核心技术研发难题。GPU的核心技术，如芯片架构设计、高速缓存技术、并行计算算法等，研发难度极高。目前部分国产GPU企业在一些核心技术上仍依赖国外技术或IP授权，自主研发能力有待进一步加强。在底层架构创新方面，需要投入大量的人力、物力和时间进行长期研发和技术积累。

　　制程工艺制约。先进的芯片制程工艺对于提升GPU性能和降低功耗至关重要。国际上，英伟达等企业能够采用最先进的制程工艺生产GPU芯片，如台积电的3nm制程。而国内半导体制造企业在制程工艺上与国际先进水平存在差距，这在一定程度上制约了国产GPU性能的提升和产品的小型化、低功耗发展。

　　国际巨头垄断。在全球GPU市场，英伟达、AMD和英特尔等国际巨头占据了绝大部分市场份额，形成了高度垄断的市场格局。这些企业凭借先进的技术、成熟的产品和完善的生态系统，在高端市场具有强大的竞争力，对国产GPU企业形成了巨大的市场压力。国产GPU企业在进入高端市场时面临着技术壁垒高、用户认可度低等诸多障碍。

　　价格竞争激烈。为了争夺市场份额，国际GPU企业在价格方面也展开了激烈竞争。尤其是在中低端市场，国产GPU企业在成本控制和价格策略上面临挑战。国际企业通过大规模生产和技术优势，能够以较低价格推出产品，挤压国产GPU企业的市场空间，使得国产GPU企业在价格竞争中处于相对劣势。

　　市场渠道受限。国际GPU巨头经过长期发展，建立了广泛而成熟的市场销售渠道和客户网络。国产GPU企业在市场渠道建设方面相对滞后，难以快速将产品推向市场并获得客户认可。在一些传统市场领域，客户对国际品牌的依赖度较高，国产GPU企业需要花费大量精力和资源来拓展市场渠道，提高产品的市场覆盖率。

　　软件生态不完善。GPU的应用离不开丰富的软件支持和完善的开发工具链。国产GPU在这方面存在明显短板，许多主流的应用软件、深度学习框架、游戏引擎等对国产GPU的适配不足。例如，一些热门的AI框架如TensorFlow、PyTorch虽然也在逐步对国产GPU进行适配，但适配的深度和广度远不及国际主流GPU，导致国产GPU在运行这些框架时效率不高，甚至出现功能缺失的情况。此外，国产GPU的驱动程序稳定性和兼容性也有待提高，在不同的操作系统和硬件平台上可能会出现各种问题，影响用户体验。

　　开发者社区影响力弱。国际GPU巨头拥有庞大且活跃的开发者社区，这些社区为开发者提供了丰富的资源、技术支持和交流平台，促进了基于其GPU的应用创新和技术推广。而国产GPU的开发者社区规模较小，影响力有限，开发者之间的交流合作不够紧密，难以形成协同创新的氛围。同时，国产GPU企业在开发者支持方面投入不足，缺乏完善的开发者培训体系和技术文档，导致开发者对国产GPU的了解和使用意愿较低。

　　发展政策六点建议

　　加大核心技术研发投入。政府应继续加大对国产GPU核心技术研发的资金支持，设立专项研发基金，鼓励企业开展芯片架构设计、高速缓存技术、并行计算算法等关键技术的研究。企业自身也应提高研发投入占比，加强自主创新能力，突破技术瓶颈。同时，要加强知识产权保护，鼓励企业申请专利，形成自主知识产权体系，提高核心竞争力。

　　推动先进制程工艺发展。加强与半导体制造企业的合作，共同推动先进制程工艺的研发和应用。支持中芯国际等企业在先进制程工艺上的突破，提高国产GPU的制程水平，从而提升产品性能和降低功耗。此外，要加强对芯片制造设备和材料的研发支持，打破国外在半导体制造领域的垄断，保障产业链供应链安全。

　　构建自主软件生态体系。鼓励国产GPU企业与软件企业、科研机构合作，共同开发适配国产GPU的操作系统、驱动程序、开发工具链和应用软件。加大对国产AI框架、游戏引擎等的扶持力度，推动其与国产GPU的深度适配。建立软件生态联盟，促进各方资源共享和协同创新，提高国产GPU的软件兼容性和应用支持能力。

　　培育开发者社区。支持国产GPU企业建立和完善开发者社区，为开发者提供技术培训、技术支持和交流平台。鼓励企业举办开发者大赛、技术研讨会等活动，吸引更多的开发者参与到国产GPU的应用开发中来。通过提供开源项目、开发文档和测试工具等资源，降低开发者的使用门槛，提高开发者对国产GPU的认可度和使用意愿。

　　拓展多元化应用场景。除了传统的图形处理和AI领域，积极拓展国产GPU在自动驾驶、工业互联网、医疗影像、智慧城市等新兴领域的应用。针对不同应用场景的需求，开发专用GPU产品，提高产品的针对性和竞争力。同时，要加强与下游应用企业的合作，开展联合创新，共同开发基于国产GPU的解决方案，推动国产GPU在各领域的广泛应用。

　　加强国际合作与交流。在立足自主创新的基础上，积极开展国际合作与交流。学习国际先进的技术和管理经验，引进国外高端人才和先进技术，加快国产GPU的发展步伐。同时，要积极参与国际标准制定，提高国产GPU在国际市场的话语权和影响力。通过国际合作，拓展海外市场，提高国产GPU的国际市场份额。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）