AI计算GPU，核心概念股详细梳理

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这次来分享下图形处理器GPU（Graphics Processing Unit）。

一、GPU简介

图形处理器GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU是显卡的处理器，用于协助CPU进行图像处理，作用是将CPU送来的图像信号经过处理再输送到显示器上。

当前主要兴起的计算芯片分别为GPU、ASIC、FPGA等，其中GPU最初专用于图形处理制作，后逐渐应用于计算。GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算,，适合对密集数据进行并行处理，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。

二、市场状况分析、发展趋势

GPU按应用端划分为PC GPU、服务器GPU、智能驾驶GPU、移动端GPU。全球GPU市场中，基本被Nvidia、Intel和AMD三家垄断。

服务器GPU通常应用在深度学习、科学计算、视频编解码等多种场景，主要的厂商包括英伟达和AMD，英伟达占主导地位。

自动驾驶领域，GPU通常用于自动驾驶算法的车端AI推理，英伟达占据主导地位。

GPU在数据中心的应用蕴藏巨大潜力，AI服务器是GPU市场规模增长的重要支撑。在数据中心，GPU被广泛应用于人工智能的训练、推理、高性能计算（HPC）等领域。根据Omdia数据，2019年全球人工智能服务器市场规模为23亿美金，2026年将达到376亿美金，CAGR为49%。

三、市场空间分析

根据Verified Market Research的预测，2020年GPU全球市场规模为254亿美金，预计到2028年将达到2465亿美金，行业保持高速增长，CAGR为32.9%，2023年GPU全球市场规模预计为595亿美元。

根据Verified Market Research数据，2021年全球GPU行业市场规模为334.7亿美元，预计2030年将达到4773.7亿美元，预计2021-2030年年均复合增长率将达34.4%。

四、核心概念股汇总、逻辑分析

目前国内自研GPU的领军企业主要是景嘉微、壁仞科技、芯动科技、海光信息等，其中成立最早的是景嘉微也是我国自主知识架构GPU的顶尖水平，至少是保证了国内相 关产业即使被封锁也依然能够正常提供服务。

主要上市公司如下：

景嘉微 300474：2015年推出首款国产GPU，是国内首家成功研制具有完全自主知识产权的GPU芯片并实现工程应用的企业。

目前景嘉微已成功研发JM7200和JM9系列GPU芯片，应用于台式机、笔记本、一体机、服务器、工控机、自助终端等设备。国产GPU在信创方面已经实现逐步替代。

海光信息 688041：目前已经研发出多款性能达到国际同类主流产品的高端CPU和DCU产品。DCU也属于GPGPU的一种，其DCU协处理器全面兼容ROCm GPU计算生态。主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供高性能、高能效比的算力，支撑高复杂度和高量的数据处理任务。

芯原股份 688521：2016年通过收购图芯美国，获得了GPU IP，并在此基础上自主开发出了NPU IP。目前，芯原股份拥有用于集成电路设计的GPU、NPU、VPU、DSP、ISP、Displayprocessor六大类处理器IP，以及1400多个数模混合IP和射频IP，均为公司团队自主研发的核心技术成果。

龙芯中科 688047：坚持基于自研的CPU企业，形成了包括系列化CPUIP核、GPUIP核、内存控制器及PHY、高速总线控制器及PHY等上百种IP核。

中科曙光 603019：拥有业界最全的高性能计算机产品线，包括支持TC3600/TC4600集群架构和GPU异构云计算技术的曙光星云、支持GPU异构计算技术的曙光5000系列、GHPC1000、个人高性能计算机和刀片服务器。

航锦科技 000818：并购长沙韶光，主要产品有SG6931 GPU。

北京君正 300223：公司主要产品是32位嵌入式GPU芯片，具体是JZ47xx系列。

五、风险分析

1）国内GPU技术进步不及预期，相关研究进展不及预期，将影响其其产业化和商业化进展偏慢，渗透率低于预期。

2）GPU下游服务器、PC笔记本、自动驾驶等市场客户需求不及预期，将影响其潜在市场空间。

3）相关公司研发、量产、推广力度不及预期，将影响其产业化进程。

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