一、随着 AI 计算加速芯片市场不断扩容，GPU 主导地位持续稳固

GPU（图形处理芯片）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。

GPU 从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。随着 AI 计算加速芯片市场不断扩容，GPU 主导地位持续稳固。根据数据，2024-2029 年，我国 AI 计算加速芯片市场规模将从千亿级激增至万亿元，2025-2029 年期间年均复合增长率为 53.7%。GPU 市场份额预计将从 2024 年的 69.9% 上升至 2029 年的 77.3%。

数据来源：观研天下数据中心整理

二、AI 智算成 GPU 行业核心增长引擎，桌面级 GPU 回暖趋势明显

AI 智算需求强劲，已成为 GPU 行业核心增长引擎。2020-2024 年我国 AI 智算 GPU 市场规模从 142.86 亿元迅猛增长至 996.72 亿元，2020-2024 年 CAGR 高达 62.5%，显著高于整体市场增速。预计 2029 年我国 AI 智算 GPU 市场规模将达到 10333.40 亿元，2025-2029 年 CAGR 为 56.7%。

桌面级 GPU 回暖趋势明显。尽管受全球 PC 出货量下滑影响，但高性能游戏显卡受益于电竞、AIPC 等需求拉动，桌面级 GPU 已展现出逆势增长的韧性。2020-2024 年我国桌面级 GPU 市场规模从 241.91 亿元增长至 641.45 亿元，期间 CAGR 为 27.6%。预计 2029 年我国桌面级 GPU 市场规模将增至 3302.38 亿元，2025-2029 年 CAGR 将提升至 38.1%，高于前五年水平。

三、海外头部厂商竞争进入白热化阶段，NVIDIA 在 AI GPU 市场占据绝对主导

根据观研报告网发布的《中国 GPU 行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2026-2033 年）》显示，GPU 行业目前正处在 AI 驱动的爆发期。AI 算力 ( 特别是 FP8/FP4 精度 ) 已成为衡量 GPU 综合性能的核心技术指标，头部厂商在该领域的竞争已进入白热化阶段。

在全球范围内，欧美等发达国家及地区在 AI 领域的研发起步较早，早期资本投入较大。因此，在过去五年中，随着 AI 应用（如 ChatGPT 大模型技术）的突破，全球市场对 AI 算力的需求显著增加，而以英伟达为代表的 GPU 产品，因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能，持续垄断全球市场。

目前 NVIDIA GB200 的 FP8 算力已突破 8000 TFLOPS，树立了新的性能标杆，NVIDIA 在 AI GPU 市场占据绝对主导，预计 2026 年份额将超 85%；AMD 紧随其后，AMD MI350X 的 FP8 算力预计处于 5000-6000 TFLOPS 区间，份额预计在 10%-12% 之间；Intel Rialto Bridge 则避开正面交锋，瞄准特定 AI 任务场景，旨在实现对前代产品的数倍算力提升，目标份额约 3%。

四、国内 GPU 厂商技术迭代进程加快，摩尔线程完成全方位产业布局、营收连续高增

从国内市场来看，在我国 AI 产业高速发展的背景下，GPU 作为核心算力硬件，在 AI 计算领域发挥着举足轻重的支撑作用。随着深度学习、大数据分析等智能化应用快速落地，行业对高性能算力的需求持续攀升，带动国内 GPU 市场规模高速扩容。在此背景下，英伟达等国际头部企业凭借成熟的产品体系与技术优势，深度切入国内 AI 算力市场，长期占据行业重要地位。

与此同时，国内 GPU 厂商技术迭代进程持续加快，通过架构创新与产品升级不断突破技术壁垒，精准匹配国内 AI 产业的国产化芯片替代需求，整体发展势头强劲。其中，摩尔线程依托自主研发的 MUSA 架构，搭建起覆盖 " 云、边、端 " 全场景的全栈 GPU 产品矩阵，以五代芯片架构持续迭代为核心驱动力，完成了从基础算力、系统集群部署到专业图形处理、智能终端应用的全方位产业布局，有力推动了国内 GPU 行业的国产化替代进程，成为国产算力芯片发展的核心标杆企业之一。

资料来源：观研天下整理

受海外巨头长期垄断、国产替代周期偏长影响，摩尔线程 2022 年营收仅 0.46 亿元，净亏损 18.94 亿元。AI 算力需求爆发带动国内又不公司营收连续高增：2023 – 2025 年摩尔线程营收分别为 1.24、4.38、15.06 亿元，同比增速 169%/253%/243%；2026 年 Q1 摩尔线程营收 7.38 亿元、同比增长 155%，归母净利润 0.29 亿元，完成扭亏为盈。

数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）