图：GPU行业的发展，不仅是信息技术进步的缩影，更是国防军工产业竞争力跃升的关键变量。

　　在数字化与智能化浪潮席卷全球的今天，图形处理器（GPU）已突破传统“图形渲染工具”的单一角色。而对于国防军工产业而言，GPU不仅是武器装备智能化升级的关键支撑，更是军事仿真、指挥控制、情报分析等领域构建“数字战斗力”的核心要素。

　　国防军工产业的本质是通过技术优势构建“非对称战斗力”，而GPU的并行计算与智能处理能力，正深刻改变着现代战争的形态与军工体系的竞争力。

　　产业应用的四大场景

　　具体而言，国防军工对GPU的需求集中体现在以下四大场景：

　　一、高精度军事仿真

　　军事仿真是军工研发与训练的核心环节，涵盖武器系统性能验证（如导弹飞行轨迹、雷达探测范围）、作战方案推演（如联合登陆战役）、人员技能训练（如飞行员模拟器）等。传统仿真依赖CPU集群，但面对包含数亿级实体（如城市级战斗中的车辆、人员、建筑）、多物理场耦合（力学─电磁─热传导）的复杂场景时，计算效率与实时性严重不足。

　　GPU的并行架构天然适合处理大规模离散事件模拟：例如，在飞行器气动仿真中，GPU可同时计算数千万个网格点的流体动力学方程；在城市作战仿真中，GPU能实时渲染数千个动态目标（士兵、车辆、爆炸物）的物理交互与视觉效果。美国国防高级研究计划局（DARPA）的“数字战场”项目（2021年启动）明确要求仿真系统支持“分钟级”的全要素战场推演，其底层算力即基于英伟达A100集群。中国“天河”系列超级计算机在武器装备仿真中亦广泛采用GPU加速，将某种型号导弹的气动优化周期从3个月缩短至2周。

　　二、智能指挥控制

　　现代战争已进入“信息主导”阶段，战场每秒产生的数据量高达TB级（包括卫星遥感图像、雷达信号、通信情报、无人机视频等）。指挥控制系统需在极短时间完成目标识别、威胁评估、火力分配等决策，这对算力的实时性与智能性提出了极致要求。

　　GPU的人工智能（AI）加速能力使其成为情报分析的核心工具：例如，基于深度学习的图像识别模型可在GPU上实现每秒数万帧的视频分析，将卫星图像中的装甲车辆识别准确率从人工的70%提升至95%以上；自然语言处理模型（如BERT）通过GPU加速，可以将战场通信文本的语义解析时间从小时级缩短至分钟级。美国空军的“先进战斗管理系统”（ABMS）已经部署基于GPU的AI平台，用于实时融合多源情报并生成作战建议；中国“北斗＋AI”指挥系统中，GPU集群承担了90%以上的目标特征提取与威胁等级判定任务。

　　三、武器装备智能化

　　下一代武器装备的核心特征是“智能化”──导弹具备末段自主规避能力、无人机可实现集群协同作战、舰艇搭载的作战系统能根据战场态势动态调整策略。这些功能的实现依赖于边缘端的实时推理与中央端的复杂训练：

　　在边缘端（装备本体），小型化GPU模块（例如英伟达Jetson AGX Orin）被集成至导弹导引头、无人机飞控系统，用于实时处理传感器数据（红外成像、激光雷达）并执行目标分类与路径规划。例如，美国“忠诚僚机”无人机通过机载GPU集群实现多机协同战术决策，响应延迟低于10毫秒。

　　在中央端（指挥中心／研发实验室）：大型GPU集群用于训练智能算法模型，其所需的算力随模型参数量呈指数级增长，当前主流的军事AI模型（如用于无人机群编队的多智能体强化学习模型）参数量已达百亿级，仅训练一次就需要数千块GPU并行计算数周。

　　四、电子对抗与信息安全

　　在电子战领域，GPU的高并行性被用于破解敌方通信加密（如通过暴力枚举或量子退火算法模拟）、生成对抗性干扰信号（如针对雷达的欺骗式干扰波形设计）。尽管此类应用受国际军控条约限制，但各国均在秘密研发基于GPU的电子对抗工具。例如，美国国防部曾采购英伟达V100集群用于模拟敌方通信网络的漏洞分析；中国则在“北斗”抗干扰系统的研发中，利用GPU加速了复杂电磁环境下的信号处理算法优化。

　　影响机制的三重维度

　　GPU不仅是国防军工的“工具”，更是重塑产业竞争力的“杠杆”。其影响机制可从以下三个维度展开：

　　从技术维度来看，现代武器装备的智能化水平直接依赖于底层算力支持。例如，高超音速武器的制导系统需在极端环境下（温度>2000℃、加速度>20g）实时计算最优弹道，对GPU的耐高温、低功耗、高可靠性提出特殊要求；量子通信对抗设备需要GPU在纳秒级延迟下完成密钥生成与验证。若GPU性能不足，即使设计出先进的算法或传感器，也无法实现预期作战效能。

　　从产业维度来看，国防军工对GPU的依赖存在“卡脖子”风险：全球高端GPU（例如英伟达H100、AMD MI300）的生产高度依赖台积电7纳米或5纳米制程，且软件生态（如CUDA）由美国企业垄断。一旦国际局势紧张，海外供应商可能通过“断供”或“限供”削弱他国军工体系的持续作战能力。例如，2022年美国出台对华GPU出口管制政策，禁止英伟达向中国出售A100/H100芯片，直接影响中国部分军工单位的AI训练进度。

　　从战略维度来看，在“智能化战争”时代，算力差距可能直接导致战场态势感知、决策速度与武器效能的代际差。拥有先进GPU技术的国家，可更快训练出更精准的AI模型，更高效地模拟复杂作战场景，从而在战略制定与战术执行中占据主动。

　　中国GPU产业起步较晚，尽管近年来涌现出本土代表性企业，但与国际巨头相比仍然存在显著差距：1）制程工艺。国产GPU主流产品停留在7至12纳米（依赖境外代工），而国际最先进已进入3纳米（如英伟达下一代B100）。2）软件生态。CUDA生态拥有超过3000个加速库，而国产GPU（如景嘉微JM系列）的配套开发工具链尚不完善，开发者迁移成本高。3）高端市场渗透：国防军工领域的核心仿真与指挥系统仍部分依赖进口GPU，自主产品的可靠性验证周期较长。

　　提升竞争力的四要点

　　为提升国防军工竞争力，中国需从以下方向推动GPU行业与军工需求的协同发展：

　　1）突破关键核心技术，保障高端供给安全。聚焦7纳米及以下制程的自主制造能力，支持国产GPU设计企业研发面向军工的高可靠性芯片；加强基础架构创新（例如Chiplet异构集成、存算一体技术），降低对先进制程的单一依赖，提升算力密度与能效比。

　　2）构建自主软件生态，降低应用迁移门槛。推动国产GPU编程框架的标准化与开源，兼容CUDA生态的关键接口，降低军工单位从进口GPU切换至国产产品的开发成本；联合国防科技大学、航天科工等机构，开发针对军事场景的专用加速库，提升国产GPU的“场景适配性”。

　　3）深化军民融合，加速技术转化与需求牵引。建立“军工需求─企业研发─实战验证”的闭环机制：由军方提出典型应用场景（如高超声速武器仿真、无人机蜂群协同），GPU企业定向优化架构（如增加张量计算单元占比），并通过军工单位的实际测试反馈迭代产品；设立国家级专项基金，支持共性技术研发，避免重复投入与资源分散。

　　4）强化国际合作与风险对冲。在遵守国际规则的前提下，与欧洲、俄罗斯等国家开展GPU技术交流，获取非美系技术资源；建立GPU战略储备机制，应对突发供应链中断风险。

　　GPU行业的发展不仅是信息技术进步的缩影，更是国防军工产业竞争力跃升的关键变量。对于中国而言，面对全球GPU产业的寡头垄断与技术封锁，唯有通过自主创新突破核心瓶颈、构建自主生态、深化军民协同，才能将GPU的算力优势转化为国防安全的战略主动权，为建设世界一流军队提供坚实的技术支撑。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）