图形处理单元 (GPU) 市场规模和份额

图形处理单元 (GPU) 市场分析

2025 年图形处理单元市场规模为 826.8 亿美元，预计到 2030 年将达到 3525.5 亿美元，复合年增长率为 33.65%。这种激增反映了行业从仅图形工作负载转向以人工智能为中心的计算，其中 GPU 充当生成式人工智能训练、超大规模推理、云游戏和异构边缘系统背后的主力。主权人工智能计划的加速、企业对特定领域模型的投资以及 8K、光线追踪游戏的快速成熟，继续加深对高带宽设备的需求。先进节点产能紧张，加上出口管制的复杂性，正在将订单转向多代工厂供应战略。与此同时，基于小芯片的设计和开放指令集正在引入新的竞争向量，而不会影响该领域当前的集中度。

全球图形处理单元 (GPU) 市场趋势和见解

生成式 AI 模型训练 GPU 强度

大参数 Transformer 模型通常会超过 1000 亿个参数，迫使企业并行操作数万个 GPU 进行长达数月的训练运行，从而将张量吞吐量提升至高于传统图形指标。^{[1]NVIDIA 公司，“NVIDIA 公布 2026 年第一季度财报”，nvidia.com} 高带宽内存、无损互连和液冷机架已成为主流标准采购标准。医疗保健、金融和制造公司现在通过为域模型提供专用的超级集群来反映超大规模企业，这种模式扩大了图形处理单元市场的最终用户群。专家混合架构放大了需求，因为工作流程会编排异构 GPU 池来处理特定于上下文的分片。传统数据大厅内的功率密度限制进一步加速了向专用 AI 吊舱的迁移。

Sovereign-AI”数据中心扩建

各国政府将国内 AI 计算视为类似于能源或电信骨干网的战略资产。加拿大拨款 20 亿美元用于专注于 GPU 驱动的超级计算机的国家 AI 计算战略。^{[2]加拿大创新、科学和经济发展部，“加拿大主权人工智能计算战略”，ised-isde.canada.ca}印度的 IndiaAI Mission 计划为本土语言模型配备 10,000 多个 GPU。韩国正在储备类似数量的库存，以确保研究平等。此类项目将公共预算转化为多年采购计划，从而稳定整个图形处理单元市场的基准需求。特定区域的模型训练（从欧盟的工业自动化到海湾地区的能源分析）将架构要求从数据中心 SKU 扩展到坚固耐用的边缘加速器。

AR/VR 和 AI 主导的异构计算需求

现代头戴式显示器必须以 90+ FPS 渲染双 4K 镜头，同时执行用于手动跟踪和空间映射的计算机视觉推理。因此，GPU 集成了专用张量核心来卸载 AI 任务，而不会中断帧传输 nvidia.com。企业模拟、医疗全息术和数字孪生工程进一步需要工作站级主板。汽车高级驾驶辅助系统带来相同的异构工作负载混合到无风扇边缘外形尺寸中，使实时延迟保持在安全阈值以下。随着人工智能复合图形负载，架构路线图现在优先考虑共享缓存层次结构和小芯片 IO，以共同优化渲染和学习。

云游戏服务推出

流媒体游戏平台依靠配备硬件视频编码器和人工智能驱动的升级的服务器级 GPU，在有限的带宽上保持响应式视觉效果。每个活跃用户消耗的计算量比基于文本的云软件多出几个数量级，从而使每个数据中心机架的图形处理单元市场需求成倍增加。全球足迹的扩张迫使服务提供商部署区域边缘节点，从而为紧凑、高密度的 GPU 雪橇吸引增量订单。随着 8K 和 120 FPS 目标的临近，下一代芯片预算将按比例分配更大的芯片面积给媒体引擎和张量逻辑，以有效地压缩帧。

对≤ 7 nm GPU销售的出口管制限制

美国对先进计算IC推出分级许可，有效限制了最先进GPU的出货量中国。^{[3]Olga Torres 和 Derrick Kyle，“人工智能出口管制”，trade.gov}NVIDIA 记录了与受限制的 H20 加速器相关的 45 亿美元费用，这说明了收入对许可变化的敏感性。中国企业的回应是快速推进国内 GPU 项目，这可能会稀释未来对美国知识产权的需求。分叉的供应链迫使供应商维持多种芯片变体，从而提高了运营成本，并使整个图形处理单元市场的库存规划变得复杂。

长期的高级节点供应限制

尖端晶圆产能仍然高度集中，2 纳米和 CoWoS 封装槽的交货时间超过 18 个月。有限的基板可用性限制了高带宽内存集成，限制了以人工智能为中心的主板的输出。虽然三星和英特尔代工厂的额外生产线正在建设中，但市价平价和收益率稳定性仍落后于市场领先者，延迟了有效的缓解。因此，OEM 会优先分配培训 SKU，从而周期性地耗尽消费者渠道并提高平均售价。

细分分析

按 GPU 类型：离散解决方案推动 AI 加速

离散主板在 2024 年控制了 62.7% 的图形处理单元市场份额，相当于该时期图形处理单元市场规模的最大份额。年。需求集中在高带宽内存、专用张量核心和适合人工智能集群的可扩展互连。企业青睐模块化，无需更换主板即可分阶段进行机架升级。游戏通过采用集成 GPU 无法支持的光线追踪和 8K 资源，继续验证高端变体。

Chiplet 的采用降低了每个性能层的成本，并通过拼接更小的尺寸来提高产量死了。 AMD 的多芯片布局和 NVIDIA 的 NVLink Fusion 都将离散相关性扩展到半定制服务器设计中。与此同时，集成 GPU 对于热预算占主导地位的移动和入门台式机仍然是不可或缺的。因此，图形处理单元行业按照移动性与吞吐量的关系而不是纯粹的成本轴进行细分。

按设备应用：数据中心加速人工智能基础设施

预计到 2030 年，服务器和数据中心加速器的复合年增长率将达到最快的 37.6%，从而支撑不断膨胀的图形处理单元市场。超大规模运营商提供整个人工智能工厂，其中包含数以万计的板卡，这些板卡通过光学 NVLink 或 PCIe 6.0 结构互连。来自云提供商、公共研究联盟和制药管道的持续采购合同共同锚定了多年的需求。

游戏系统仍然是最大的安装基数类别，但其增长与云和企业人工智能相比，曲线是温和的。由于功能安全和长寿命支持要求，汽车、工业机器人和医学成像代表了规模较小但利润较高的垂直行业。总的来说，这些边缘群体使图形处理单元行业的收入多样化，远离周期性消费周期。

按部署模式：云采用改变基础设施

本地安装在 2024 年保留了图形处理单元市场规模的 56.5% 份额，这得益于金融和医疗保健领域的数据主权要求。尽管如此，随着企业从人工智能工作负载的资本支出转向运营支出，云服务的复合年增长率达到 35.3%。对弹性 GPU 队列的订阅访问消除了物理采购固有的配置滞后，并帮助较小的团队进入生成式 AI 实验。

混合主权云结构将国家数据中心与商业弹性融为一体。加拿大的公共超级计算主干网e 让大学能够爆发过剩产能，与预算周期保持一致，同时将敏感数据集保留在国内。包括云游戏节点和智能工厂网关在内的边缘部署使 GPU 更接近最终用户，以满足低于 20 毫秒的延迟要求，进一步扩大了图形处理单元市场内的部署多样性。

按指令集架构：开放标准挑战专有主导地位

x86-64 系统在 2024 年仍占据 54.3% 的收入份额。然而 RISC-V 和其他开放架构有望实现 34.8% 的复合年增长率，反映了对免版税定制的需求。佐治亚理工学院的 Vortex 等学术项目展示了支持 OpenCL 的 RISC-V GPU，降低了主权芯片项目的门槛。与此同时，ARM GPU 在智能手机上占据主导地位，为电池受限的边缘人工智能提供服务。

开放 ISA 允许政府和初创公司对域扩展（语音、视觉、加密）进行硬编码，而无需与专有技术协商y 许可证。这种选择对于在出口管制不确定性下运营的国家尤其有吸引力。对于现有企业来说，开放架构的兴起注入了新的协作模式，其中专有的 CUDA 或 ROCm 堆栈必须越来越多地与外部工具链互操作，以保持其在图形处理单元市场的份额。

地理分析

北美在 2024 年占据了 43.7% 的图形处理单元市场份额，以硅谷芯片设计、超大规模云园区和深度风险投资渠道为基础。该地区受益于半导体 IP 所有者和人工智能软件初创公司之间的紧密整合，加快了下一代主板的量产时间。出口管制制度确实会带来合规开销，但同时会将国内补贴引入先进节点制造和封装生产线。

预计亚太地区是增长最快的地区到 2030 年，复合年增长率将达到 37.4%。中国在技术主权授权下加速本土 GPU 项目，而印度的 IndiaAI Mission 则为国家 GPU 设施和全州语言模型提供资金。韩国拥有 10,000 个 GPU 的国家计算中心和日本的人工智能灾难响应计划将区域需求从商业云扩展到公共部门超级计算。

欧洲在严格的人工智能治理与工业现代化目标之间取得平衡。德国与 NVIDIA 合作构建针对汽车和机械数字孪生的工业 AI 云。法国、意大利和英国优先考虑多语言法学硕士和金融科技风险分析，推动将本地化 GPU 集群安置在高效、区域冷却的数据中心。以沙特阿拉伯和阿联酋为首的中东地区正在大力投资人工智能工厂，以实现经济多元化，进一步扩大新兴地区的图形处理单元市场足迹。

竞争格局

战略合作伙伴关系定义了近期的策略。 NVIDIA 和 Alphabet 扩大了合作范围，共同优化代理模型，将 GB300 NVL72 集群放置在 Google Cloud 区域内。 AMD 和 HUMAIN 签署了一项价值 100 亿美元的协议，在多个国家/地区提供 500 MW 的 AI 计算能力，从而保证 Instinct 加速器的销量。在边缘，现代汽车集团采用 NVIDIA DRIVE 来缩短自动驾驶汽车的生产时间，展示了垂直集成趋势。

Chiplet 就绪路线图重塑了竞争经济，让供应商能够将光罩有限的图形芯片与定制 IO 块混合在一起。这种模块化吸引了规模较小的无晶圆厂进入者许可单个模块，而不是构建单片 GPU，从而推动图形处理单元行业走向生态系统竞争。开源 RISC-V 的努力进一步淡化了专有限制，可以创造出未来相当于“白盒”GPU的产品，特别是在政府和学术实验室中。

出口控制粒度已成为一种竞争工具：能够提供合规的7纳米以下替代品的公司可能会回馈中国的受限需求，同时也能在不受限制的市场中维持高端细分市场。最后，包括 CoWoS、Foveros 和 InFO 在内的先进封装联盟展示了价值捕获如何转向基板创新，而不仅仅是硅 IP，从而加强了图形处理单元市场内广泛的供应商相互依赖性。