图：内地应构建统一软件平台：由工信部牵头，联合企业制定国产GPU统一API标准，减少碎片化适配的成本。

　　图形处理器（GPU）作为算力基础设施的核心组件，已从传统图形渲染领域扩展至人工智能、云计算、智能驾驶等战略赛道，成为全球科技竞争的关键制高点。本文通过对比中美两国GPU产业发展差异，剖析双方核心竞争力来源，并基于中国产业现状提出突围路径建议。

　　中国与美国作为全球两大经济体，目前形成了截然不同的产业发展路径：美国依托技术积累与生态垄断构建了“创新─标准─收益”的良性循环，中国则通过“政策牵引─应用驱动─自主突破”的模式加速国产替代。

　　技术发展路径分析

1）核心技术突破方向

　　美国GPU技术演进呈现“架构创新＋制程领先”双轮驱动。英伟达H100芯片采用台积电4纳米工艺，集成800亿晶体管，其Transformer引擎使大模型训练效率提升30倍，单机柜算力密度达16PFlops。在先进封装领域，英伟达CoWoS技术实现8颗H100芯片的3D堆叠，内存带宽突破3.3TB/s。AMD则通过Chiplet设计降低成本，MI300X芯片采用13个小芯片集成，显存容量达192GB，在AI推理场景性价比优势显著。

　　中国技术突破聚焦“特色工艺＋场景优化”。中芯国际14纳米FinFET工艺良率提升至95%，支撑景嘉微JM9系列实现1.5TFLOPs的浮点运算能力，性能接近GTX 1050水平，2023年产量突破50万片。在先进制程受限背景下，国产厂商探索非对称创新：壁仞科技BR100采用Chiplet架构，在14纳米工艺下实现256 TFLOPs的FP32算力，能效比同类进口产品优化15%；寒武纪MLU370X8通过软件栈优化，在推荐系统场景推理时延较A10降低22%，实现“制程落后但场景适配”的差异化竞争。

2）专利布局与技术壁垒

　　美国企业构建了“核心专利＋标准制定”的技术护城河。2013至2023年，英伟达、AMD等十大外国企业在中国申请GPU相关专利超1.8万件，重点布局计算架构（占比38%）、内存管理（22%）等核心领域。通过掌握CUDA指令集、OpenCL标准等关键技术，美国企业形成“硬件─软件─算法”的闭环生态，新进入者需支付每吨2000美元以上的专利许可费用，且面临3至5年的生态适配周期。

　　中国企业专利布局呈现“数量突破、质量追赶”态势。2023年，中国十大GPU企业专利申请量达外国企业的7倍，累计申请量超5万件，主要集中于电数字数据处理（4300件）、计算机零部件（2200件）等应用领域。但专利结构存在明显短板：独立权利要求数超过20项的专利占比仅33.26%，低于外国企业的42.27%；在存算一体、光子计算等前沿领域，专利数量仅为美国的1/5。不过，中国企业授权率持续高于外国企业（2023年达78%对52%），反映出技术方案更适应本土审查标准。

　　产业生态建设对比

1）产业链协同模式

　　美国形成“垂直整合＋全球分工”的产业生态。英伟达通过收购Mellanox（网络）、MAGMA（AI软件）构建全栈能力，同时与台积电（先进制程）、美光（高带宽内存）建立战略联盟，确保每代产品领先竞争对手12至18个月。在全球化布局中，三星电子2026年将在西安投建封装测试基地，使英伟达GPU模组本土化率提升至68%，既降低生产成本，又规避地缘政治风险。

　　中国产业链呈现“自主可控＋区域集聚”特征。在制造环节，中芯国际14纳米工艺可满足70%的国产GPU需求，长鑫存储19纳米GDDR6显存实现量产，缓解“卡脖子”问题；设计环节，形成景嘉微（军工）、壁仞科技（AI）、摩尔线程（消费）三大梯队，覆盖不同应用场景；配套方面，平头哥半导体推出RISCV架构GPU IP核，中望软件联合景嘉微开发CAD解决方案，初步构建自主生态。三大产业集群集聚上下游企业超800家，2023年新增专利1.3万件，较2020年增长270%。

2）软件生态建设

　　美国依托“生态垄断”构建高壁垒。英伟达CUDA平台拥有超400万开发者，支持2000+应用程序，形成“开发者─应用─硬件”的正向循环。在AI框架适配方面，TensorFlow、PyTorch等主流框架对英伟达GPU优化程度达95%，使同类算法在AMD GPU上运行效率降低30%以上。为维持生态优势，英伟达每年投入超20亿美元用于开发者生态建设，包括高校合作、黑客马拉松等活动。

　　中国软件生态面临“适配难、碎片化”挑战。国产GPU需同时适配OpenCL、OpenGL等国际标准和自研的MindSpore框架，适配成本较美国高40%。不过，生态建设已取得阶段性成果：国产计算框架适配率从2020年的30%提升至2023年的65%；壁仞科技推出BRAS软件平台，实现与TensorFlow/PyTorch的兼容；政务领域建立统一的API接口标准，减少重复开发。根据IDC预测，到2025年国产GPU在AI训练市场的渗透率将达20%，政务云市场占有率突破40%，生态正从“可用”向“好用”转变。

　　产业挑战与建议

　　目前中国GPU产业面临的挑战包括：

　　其一，技术代差与制程限制：7纳米以下先进制程仍依赖外部供应，2025年16纳米以下制程国产化率仅能达到38%，制约高端产品研发。英伟达H100已采用4纳米工艺，双方在先进制程上存在2-3代差距。

　　其二，生态壁垒难以突破：CUDA生态积累超过15年，国产软件栈需同时兼容国际标准和自研框架，开发者数量不足英伟达的1/10，应用适配成本高企。

　　其三，供应链安全风险：高端GPU所需的高带宽内存（HBM）、先进封装设备等仍依赖进口，地缘政治冲突可能导致供应链中断，影响量产稳定性。

　　其四，盈利模式不成熟：国产GPU企业普遍处于投入期，2024年行业平均毛利率仅18%，低于英伟达的68%，长期依赖政府补贴，市场化盈利能力待提升。

　　笔者对于国产GPU产业未来发展的建议涉及三个方面：

　　其一，技术创新策略。非对称技术突破：避开先进制程竞争，重点发展Chiplet、存算一体等新型架构。建议加大光子计算研发投入，2028年前实现商用光子AI芯片量产，形成“架构创新弥补制程差距”的技术路径。专利布局优化：减少低质量专利申请，聚焦内存管理、能效优化等核心领域，力争2027年在AI加速算法领域专利数量超过美国企业。产业链协同创新：依托三大产业集群，构建“设计─制造─封测”协同平台，中芯国际14纳米工艺良率稳定在95%以上，2026年前实现7纳米工艺国产化，满足高端GPU需求。

　　其二，生态建设路径。构建统一软件平台：由工信部牵头，联合企业制定国产GPU统一API标准，减少碎片化适配成本。场景化生态突破：在政务、金融等优势领域建立“硬件＋软件＋服务”的一体化解决方案，如开发面向政务云的专用GPU操作系统，形成示范效应后向其他领域推广。开源生态布局：加大RISCV架构投入，支持平头哥等企业开发GPU IP核，2025年前建成全球最大的RISCV GPU开发者社区，吸引国际开发者参与，打破技术标准垄断。

　　其三，政策支持建议。差异化补贴政策：对采用国产GPU的企业给予税收优惠（如按采购额的15%抵扣税款），对GPU研发企业提供研发费用加计扣除（比例提高至175%）。国际合作策略：在泰国、马来西亚建立GPU生产基地，规避出口管制，同时推动国产GPU进入当地市场。人才培养计划：在100所高校开设GPU设计专业，每年培养2万名专业人才；引进国际顶尖团队，给予最高5000万元创业补贴。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）