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GPU具备图形渲染和并行计算两大核心功能，其应用场景主要包括个人电脑、服务器、自动驾驶、移动端。全球GPU市场保持良好成长性，AI服务器成为市场增长的核心支撑，随着生成式AI大模型进入到辅助生产力阶段，服务器GPU市场需求更为旺盛。英伟达凭借其数据中心GPU的核心技术优势，成为全球人工智能芯片的引领者。AMD作为全球领先的芯片设计厂商，在GPU市场中与英伟达互相角逐。国内GPU市场空间广阔，涌现出一批优秀的GPU设计和制造厂商。
GPU具备图形渲染和并行计算两大核心功能。GPU具有数量众多的运算单元，适合计算密集、易于并行的程序，一般作为协处理器负责图形渲染和并行计算。GPU微架构由流处理器、纹理映射单元、光栅化处理单元、光线追踪核心、张量核心、缓存等部件共同组成，微架构的设计对GPU性能的提升发挥着至关重要的作用，也是GPU研发过程中最关键的技术壁垒。GPU应用程序接口（API）帮助GPU高效实现渲染功能，在并行计算方面，CUDA（统一计算设备架构）的诞生大幅降低GPGPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化，“个人计算机”变成可以实现并行运算的“超级计算机”。
全球GPU市场保持良好成长性，AI服务器成为市场增长的核心支撑。2023年GPU全球市场规模预计为595亿美元，行业保持高速增长，CAGR为32.9%。GPU的市场主体可以分为个人电脑GPU、服务器GPU、自动驾驶GPU、移动端GPU。过去的几个季度里，个人电脑GPU市场遭受巨大冲击，出货量显著下滑。核心原因有三点：一、个人电脑市场处于下行周期；二、虚拟货币挖矿退潮对独立GPU出货造成巨大冲击；三、下游板卡厂商开启降库存周期。近期，各类不利因素正在逐渐消融，个人电脑GPU市场迎来曙光。服务器GPU主要用于AI和高性能计算，人工智能行业的高速发展带来了旺盛的AI算力需求，AI服务器成为GPU市场增长的核心支撑。以ChatGPT为代表的自然语言大模型展现出高度智能，生成式AI能力不断突破进入到辅助生产力阶段，AI模型算力需求迈上新台阶，对服务器GPU市场带来显著拉动效应。自动驾驶GPU在高等级自动驾驶中具备显著技术优势，随着高等级自动驾驶渗透率逐步提升，自动驾驶GPU市场也进入高速成长阶段。
英伟达凭借其数据中心GPU的核心技术优势，成为全球人工智能芯片的领导者。英伟达过去专注于GPU芯片设计，目前已经转型成为计算平台企业，成为人工智能芯片的领导者。其主营业务包含游戏&娱乐、数据中心、专业可视化、汽车业务。过去的两个季度中，伴随着个人电脑GPU整体市场需求疲软，英伟达游戏&娱乐业务营收大幅下滑。随着虚拟货币挖矿退潮对GPU独立显卡带来的冲击逐渐下降，公司22Q4游戏&娱乐业务再次环比提升，我们认为公司个人电脑GPU业务正逐步恢复到正常成长阶段。2022年英伟达数据中心业务营收超过游戏&娱乐业务，成为第一大收入来源，公司GPGPU具备核心技术优势，在AI芯片市场中占据主导地位，其数据中心业务将为公司的高质量成长贡献长期动力。在自动驾驶业务方面，英伟达提供全栈式的自动驾驶解决方案，硬件层面上，其Orin和Thor自动驾驶芯片提供大幅算力，同时DLA模块和PVA模块实现AI算法加速；在软件层面上提供完整的开发者套件，其自动驾驶业务的平台化优势保证了英伟达在高等级自动驾驶中的领先地位。
AMD作为全球领先的芯片设计厂商，在GPU市场中与英伟达互相角逐。AMD的数据中心业务和嵌入式业务展现良好的增长趋势，公司同时提供个人电脑GPU和数据中心GPU。公司的集成GPU主要被运用在台式机和笔记本的APU产品，相比独立GPU更具性价比优势。Radeon系列独立GPU构建于RDNA 3架构之上，采用5nm工艺和chiplet设计，实现了性能的整体提升。AMD推出用于数据中心的Radeon Instinct GPU加速芯片，Instinct系列基于CDNA架构。最新的CDNA 2架构实现计算能力和互联能力的显著提升，采用CDNA 2架构的计算芯片MI250X与英伟达的先进计算芯片性能指标不分伯仲。AMD ROCm对标英伟达CUDA，其计算生态也在不断的丰富过程当中。
移动端的主要玩家包括高通、ARM、Imagination。移动端GPU在设计过程中受到能耗和体积方面的限制，都是以集成的SOC芯片的形式出现在移动端。高通在旗舰Android智能手机SoC市场中保持领先地位，ARM是领先的GPU IP公司，Imagination的PowerVR架构在移动芯片领域得到市场的广泛认可，随后陆续提出PowerVR的升级版本IMG系列架构。
国内GPU市场空间广阔，涌现出一批优秀的GPU设计和制造厂商。根据Verified Market Research数据，2020年中国大陆GPU市场规模为47.39亿美元，预计2023年中国GPU市场规模将达到111亿美元。伴随着近期宏观经济回暖以及国内互联网企业纷纷加大AI算力布局，PC和服务器的需求上升有望为国内GPU市场带来整体拉动效应。国内涌现出一批优秀的GPU设计和制造厂商，诸如海光信息和景嘉微。海光信息DCU的产品性能均达到了国际上同类型主流高端处理器水平，在国内处于领先地位，同时海光信息DCU协处理器全面兼容ROCm GPU计算生态。景嘉微GPU研发历史悠久，技术积淀深厚，其GPU性能优越，芯片业务整体展现良好增长势头。
阎贵成：中信建投证券通信&计算机行业首席分析师，北京大学学士、硕士，专注于云计算、物联网、信息安全、信创与5G等领域研究。近8年中国移动工作经验，6年多证券研究经验。系2019-2021年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名，2017-2018年《新财富》、《水晶球》通信行业最佳分析师第一名团队核心成员。
金戈：中信建投证券研究发展部计算机行业联席首席分析师，帝国理工学院工科硕士，擅长云计算、金融科技、人工智能等领域。
于芳博：中信建投人工智能组首席分析师，北京大学空间物理学学士、硕士，2019年7月加入中信建投，主要覆盖人工智能等方向，下游重点包括智能汽车、CPU/GPU/FPGA/ASIC、EDA和工业软件等方向。
证券研究报告名称：《GPU行业深度研究：AI大模型浪潮风起，GPU芯片再立潮头》
对外发布时间：2023年3月26日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
阎贵成 SAC编号：S1440518040002/ SFC 中央编号：BNS315
金戈 SAC编号：S1440517110001/ SFC 中央编号：BPD352
于芳博 SAC编号：S1440522030001
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