2022-2025年GPU行业现状分析与投资前景报告

2022-2025年GPU行业现状分析与投资前景报告汇报人：XX

时间：xx年xx月xx日为促进行业科技创新事业发展，全面提升科技创新能力，中国逐步加大行业经费投入、落实税收优惠、鼓励科研人才发展，全面推动科研事业发展，同时带动科研服务市场增长，广泛运用于各个研究领域，未来市场空间将进一步释放更加逼真的图形展现图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。摘要页高性能计算高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。人工智能计算是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。1.行业发展概述2.行业环境分析3.行业现状分析4.行业格局及趋势CONTENT目录行业发展概述PART01行业定义定义GPU（GraphicProcessingUnit）即图形处理器，属于半导体中集成电路中最复杂，技术水平要求最高的逻辑器件领域，属于大规模IC产品，是国产化水平最低的领域，其核心优势在于解决数据并行计算问题，主要应用于PC显卡（集显和独显）和AI计算等。与CPU相比，GPU拥有更多的算数单元，从下游主要应用方式而言，在计算机中CPU和GPU分别作用于计算机的逻辑计算和图形显示，按照可分为带核显的CPU（GPU和CPU集成在同一块电路）和不带核显的CPU+独立显卡。CPU虽然有多核，但总数仍停留在两位数内（目前最高可达56核心），每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（目前英伟达最高核心数已突破五位数）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单。GPU是显卡的处理器:显卡全称显示适配卡，又称显示适配器，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，由主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存组成，GPU即是显卡处理器。GPU有大量的ALU，Cache很小，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据，而是为线程提高服务效率;没有复杂控制逻辑没有分支预测等组件;上述设计，使得GPU擅长大规模并行计算任务。擅长浮点计算，并行处理能力强，能做到几千核高并发，适合图形处理、机器学习训练等。特点行业发展历程2006年2020年2006年启动核高基”专项，景嘉微于2010年开展第二代GPU研发。国产GPU企业数量由少到多，诞生了一批领军企业。GPU产业发展与发达国家车距仍然较人。产业链上游GPU行业上游龙头企业已开始对产业链进行延伸，逐渐进军原材料生产领域，以规避高额进口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴随着上游原料生产企业的重组进程加快以及中国市场参与者技术水平的提高，GPU行业上游原材料供应有望朝着专业化和规模化的方向继续发展，逐渐抢夺外资企业在行业内的话语权。产业链中游GPU行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于GPU企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。产业链下游GPU行业下游企业市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。随着全球范围内生物医药行业研究的深入及产业化程度的提升，中国行业产品种类进一步丰富，应用领域持续增加，个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。行业环境分析PART02经济环境经济环境社会环境1社会环境1随着美国政府要求英伟达、AMD向中国停止销售高端AI芯片，筹备良久的“AI制裁”终于开始落地了。对相关企业而言，此次禁售通知相对突然，但并不意外，因为“美国正在研究GPU出口管制措施”的消息在国内至少已传播了半年之久，正式的管制政策可能会在3个月内出台。在美国近几年不断完善的出口管制产品中，GPU像一条漏网之鱼，NANDFlash这类产品都有一个“3A991”的ECCN编码，但GPU的编码始终是“无特殊管制、无需申请许可证”的EAR99。这其实是因为人工智能的发展速度超出了政府的反应速度。社会环境22018年，美国在《出口管制改革法》中提议“多边机制将新兴技术纳入管制清单”，同年11月，BIS发布《关于审议对新兴技术管制的预约立法建议》,将神经网络和深度学习、遗传计算、视觉、语音、AI云技术、AI芯片组等人工智能类目列入新兴技术管制。2020年初，BIS宣布对“地理图像识别软件”实施临时管制。这一时间内，美国对人工智能的管制方向主要集中在软件、算法层面，并未深入到芯片层。2021年7月，美国国防部高级研究员在CSET智库上发布报告《人工智能背后的国力》，报告提出，人工智能会根本性改变大国竞争，在中美竞争中，利用人工智能更多、更快的一方将获胜。这段时间，多家美国企业、机构开始在国内进行“预防式调研”，重点关注了一批在人工智能、图像识别、语音识别领域拥有较高曝光度的企业。社会环境2早期GPU多用于2D和3D图形的计算和处理。传统上来说，之前GPU最关键的市场在游戏领域。但长期来看，这部分市场增速趋缓，甚至隐隐有下降势头。而在眼下的算力时代，取而代之的，与数字化转型相关的用例已成为GPU应用的主要阵地；深度神经网络、数据分析、可视化、互联网推荐算法、数字孪生等均离不开GPU。除游戏主机与PC之外，其终端应用还包括服务器、汽车、移动等领域。社会环境行业驱动因素

CDBA国务院发布政策、十四五规划、政府报告、领导讲话等都有对GPU行业做了一些纲领性的指导，合理的解读能够为行业做了好的发展指引。优势竞争，长期盈利，依托中国，布局全球，立足核心能力，全力获取显著竞争优势，创造得到广泛认可、深入人心的价值，通过成为“难以替代者”品牌致胜，涌现一批市场竞争力突出的全球性与区域性中国品牌，以持续正现金流实现长期盈利，这才是行业企业的发展之道。GPU国产化热度随着中国贸易关系持续恶化，美国对国内半导体产业发展持续限制，导致国内整体半导体国产化热度持续提升，同时受虚拟货币“挖矿”高额效益驱动，我国GPU产业热度持续高涨，市场对于GPU国产化的期望值持续提高，带动我国GPU投融资数量及金额快速扩张，从而加快我国GPU国产化进程。爆炸式增长，前景无限英伟达数据中心业务营收5年CAGR53%。注册Nvidia开发者达到3百万人。自然语言处理、深度学习、云计算带来的AI运算需求持续增长研究资源投入稳健增长为促进行业科技创新事业发展，全面提升科技创新能力，中国逐步加大行业经费投入、落实税收优惠、鼓励科研人才发展，全面推动科研事业发展，同时带动科研服务市场增长，广泛运用于各个研究领域，未来市场空间将进一步释放国产GPU逐步走向市场，国产化空间值得期待中国前期的国产GPU主要面向专用领域，例如2014年5月，景嘉微发布的JM5400是面向军用领域。2018年9月，景嘉微JM7200流片成功。JM7200兼顾专用与民用市场，意味着国产GPU开始迈向民用市场。2019年3月，景嘉微向中国电科某所提供JM7200显卡产品，合同金额合计145,000元人民币。这是公司JM7200产品获得的首份订单。2019年上半年，JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作，与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试，大力开展进一步适配与市场推广工作。2019年下半年景嘉微长沙景美集成电路设计有限公司与湖南长城科技信息有限公司签署战略合作协议，湖南长城2020年拟采购100,000（套）JM7200图形显卡，实际采购数量以湖南长城集成景嘉微产品后制成的整机参与湖南省政府采购项目招标后实际中标的数量为准。景嘉微下一代GPU产品JM9231主要针对国产化办公电脑，便携式计算机、中低端的游戏机和高端嵌入式系统等消费电子领域；JM9271主要针对人工智能、安防监控、语音识别、深度学习、云计算等对计算速度要求非常高的高端应用领域。国产GPU正逐步走向民用，走向市场。行业现状分析PART03行业现状分析目前国内GPU企业主要细分多功能GPU和通用GPU企业，主要分布应用PC端和AI计算端，但大多企业仍主要停留在研发及待商用化阶段，部分发布产品就性能而言在国际水平存在一定的竞争力，但整体生态，上游IP依赖仍是国产CPU发展难题，实际商用化和市场竞争力仍存在理论水平，目前实际商用化的仅景嘉微一家，且经营状况相对较好，就投资热度而言，2022年虽然上半年GPU投资热度下降，下半年市场热度有所回升，就趋势而言，国产GPU企业数量持续增长，GPU发布产品数量持续增长，国产GPU程度稳步推进。行业市场规模从全球GPU行业市场规模来看，据统计，2020年全球GPU行业市场规模为251亿美元，2027年将达到1851亿美元，年平均增速为382%，保持高速增长状态。中国大陆独立GPU2027年市场规模超过341亿美元，国产化孕育良好机会。由于NVIDIA和AMD基本占据了独立GPU市场的全部份额，所以根据两者2020年在中国大陆的独立GPU销售收入，可以估测2020年中国大陆GPU市场的规模。估算得出2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿美元，保守假设中国GPU市场规模保持与全球GPU市场规模相同的增速，2027年中国大陆GPU市场规模将超过345.57亿美元。从国内GPU芯片板卡市场来看，增长速度或将趋缓。据统计，2020年中国GPU芯片办卡市场规模为124亿元，同比增长40.91%。到2024年，市场规模将达到370亿元，年均复合增长速度约为30%。随着国内芯片技术的进步，国产GPU芯片已经慢慢发展起来，中国GPU芯片板卡市场将高速增长:2024年,中国GPU芯片板卡市场规模将达到370亿元，年均复合增速约30%。行业现状GPU出货量就整体显卡市场变动情况而言，2020年下半年“挖矿”带动全球独显需求爆发式上升，GPU出货量出现持续增长趋势，整体GPU出货量波动情况和比特币价格高度相似，一度在比特币高点的Q2达到近年来季度最高值，Q4比特币价格回升后再度下降，均价高于Q3,出货量也表现为小幅度回升趋势，2022年来看，中国作为全球最大的挖矿市场“禁矿”政策趋严，叠加以太坊合并和比特币价格下降，全球GPU需求持续较大幅度下降。整年来看，2021年全球GPU出货量约为53亿块，同比2020年增长超10%。GPU技术壁垒GPU设计是一项系统工程。总体来说，技术架构为GPU的硬件壁垒，算法及生态是GPU的软实力所在。缺一不可，壁垒极高。硬件架构方面，GPU结构精密复杂，是长期技术演进的结果。高级图形处理步骤较多，包括顶点处理、光栅化、纹理贴图等步骤，给予支持的是底层精密复杂的硬件结构。以英伟达2018年推出的Turing架构为例，其包含4608个CUDACore、576个深度学习矩阵运算单元、72个光追单元等。算法方面，GPU图形渲染需用到计算图形学，涉及数学、物理等多学科知识。模拟真实世界时，即便是树叶抖动、风吹发丝、水波荡漾这样看似平常的场景，若想在计算机上实现，都需要大量图形算法。生态方面，分析师指出，软件生态是GPU厂商的重要竞争屏障。还是以龙头英伟达为例，公司已与行业伙伴形成商业合作/互相授权，同时，还推出供软件开发人员使用的CUDA平台，形成开发人员社区生态。行业痛点3GPU行业缺乏完备的质量控制和质量保证体系，生产商缺乏统一的生产标准，行业内产品质量良莠不齐，导致产品的可靠性难以保证，丧失产品市场竞争力12政府秉承创新开放的态度，支持和鼓励科学研究创新，对科学研究试验不设置严格限制，因此，GPU行业不存在统一的监督管理规范，产品质量主要依靠生产企业自主检测，GPU行业产品质量的监管难度加大在中低端产品领域，仍然有较大比例的产品依赖于进口渠道。此外，GPU行业企业缺乏创新研发能力以及仿制能力，加重下游消费端对进口科研用检测试剂的依赖，不利于GPU行业的发展质量参差不齐行业监管难度大高端产品发展落后行业发展建议提升产品质量（1）政府方面：政府应当制定行业生产标准，规范GPU行业生产流程，并成立相关部门，对科研用GPU行业的研发、生产、销售等各个环节进行监督，形成统一的监督管理体系，完善试剂流通环节的基础设施建设，重点加强冷链运输环节的基础设施升级，保证GPU行业产品的质量，促进行业长期稳定的发展；（2）生产企业方面：GPU行业生产企业应严格遵守行业生产规范，保证产品质量的稳定性。目前市场上已有多个本土GPU行业企业加强生产质量的把控，对标优质、高端的进口产品，并凭借价格优势逐步替代进口。此外，GPU行业企业紧跟行业研发潮流，加大创新研发力度，不断推出新产品，进一步扩大市场占有率，也是未来行业发展的重要趋势。全面增值服务单一的资金提供方角色仅能为GPU行业企业提供“净利差”的盈利模式，GPU行业同质化竞争日趋严重，利润空间不断被压缩，企业业务收入因此受影响，商业模式亟待转型除传统的GPU行业需求外，设备管理、服务解决方案、贷款解决方案、结构化融资方案、专业咨询服务等方面多方位综合性的增值服务需求也逐步增强。中国本土GPU行业龙头企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位多元化融资渠道可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性。GPU行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出。多元化融资渠道丰富企业的债券种类关键词一深化与核心银行的合作关系关键词二拓展银行关系渠道关键词三GPU行业企业在保证间接融资渠道通畅的同时，能够综合运用发债和资产证券化等方式促进自身融资渠道的多元化，降低对单一产品和市场的依赖程度，实现融资地域的分散化，从而降低资金成本，提升企业负债端的市场竞争力。以远东宏信为例，公司依据自身战略发展需求，坚持“资源全球化”战略，结合实时国内外金融环境，有效调整公司直接融资和间接融资的分布结构，在融资成本方面与同业相比优势突出企业获取各业态银行如国有银行、政策性银行、外资银行以及其他中资行的授信额度，确保了银行贷款资金来源的稳定性可持续公司债等创新产品，扩大非公开定向债务融资工具（PPN）、公司债等额度获取，形成了公司债、PPN、中期票据、短融、超短融资等多产品、多市场交替发行的新局面；GPU行业需要通过杠杆推动业务运转，从负债端看，GPU行业企业的融资能力对资金成本和资金流动性具有决定性作用，因此，GPU行业企业打通多元化融资渠道，提高资金周转率，将是促进GPU行业业务发展的重要举措。融资渠道拓展的主要方式主要包括以下三点：

拓展技术服务领域GPU行业属于领域中发展最快的细分领域之一，随着GPU的市场环境日趋成熟，行业竞争日趋激烈，多家GPU企业开始扩张产品相关服务领域，提升企业的行业竞争力，主要举措包括：提高产品定制服务能力提升技术服务能力供科研咨询服务GPU行业企业开始在定制型服务领域发力，巩固行业地位GPU行业企业面向多元化的科研实验需求，建立多种技术服务平台，向客户提供除了所需的原材料以外的提取、分析等技术服务，形成企业特有竞争力通过进行细化分工，为客户制定科研问题解决方案，使客户能更加专注于其擅长的领域，提高科研效率，且帮助行业大幅节省医学科研投入聚焦投资业务行业资源优势金融资源优势服务优势GPU行业厂商长期参与采购与评估，积累了较为丰富的上游厂商资源储备，且与多家厂商建立长期合作关系GPU行业商依托本身提供的资金服务，具备融资渠道畅通的资金优势，可为行业建设提供初期资金支持，且可通过杠杆提升资金效率GPU行业企业凭借多年的客户服务经验，服务体系日趋完备，信息化服务于一身的综合服务体系，能够进行有效迁移，为投资业务的长期健康发展提供有力支持GPU行业头部企业已形成完善的的服务体系，在中国政府逐步放宽企业的准入条件，鼓励并支持的政策背景下，GPU行业企业开拓投资业务，通过产融结合向实业运营纵深发展，GPU行业未来的重要发展趋势。&&&

页岩气革命后，乙烷价格持续走低。美国是世界上最大的乙烷生产国，也是唯一的乙烷出口国。美国乙烷主要来自湿天然气经过天然气厂分离后得到的天然气液（NGL,Naturalgasliquids）和原油开采副产的凝析油经过炼厂处理后得到的液化炼厂气（LRG,Liquefiedrefinerygases），其中前者贡献了绝大部分。自2010年以来，美国NGL产量几乎翻了一番，超过了天然气产量增长率，并创下了2017年370万桶/天的年度记录。由于页岩气产量不断增加，同时受管道运输中乙烷比例不能超过12%的限制，美国乙烷产量也持续提升。并且乙烷相对较低的热值及沸点使其作为液化燃料无法与丙烷和丁烷竞争，分离费用也降低了其作为管道气的吸引力，乙烷自身产量又高于其它NGL组分，其供给过剩的情况日益凸显。这导致美国乙烷价格在2011年底开始下降，并且在2013年至2015年由于乙烷产量超过消费量，乙烷价格一度低于天然气价格，直到随后乙烷需求增加价格才逐渐回升至2016年平均150美元/吨和2017年平均184美元/吨。2018年6月份开始乙烷价格受供需影响迎来一波大涨，目前处于高位回落阶段。

竞争趋势随着科技不断发展，GPU企业对GPU行业产品的研发投入不断加大，企业形成自己的技术堡垒是在未来市场中取得市场份额的重要收到，因此技术竞争也是未来行业竞争的重要方向之一。GPU行业的竞争促进了产品质量与服务的持续优化与创新，在满足客户需求的同时也给行业服务带来不断的新体验。优质的服务是GPU行业竞争的重要焦点与未来趋势。客户是上帝，满足客户的需求是GPU行业企业的价值实现，GPU行业竞争趋势首先在需求的分析与客户痛点的把握。小众运动场景日益崛起，带动了新的GPU行业产品需求。随着行业的竞争不断加剧，企业竞争的本质是人才的竞争，GPU行业企业都在不断提升专业员工的技术水平。通过专项培训、高薪招聘吸引高端优质人才加入。人才竞争是未来GPU行业竞争的核心点之一。

服务技术需求人才行业格局及趋势PART04行业竞争格局竞争格局1竞争格局2从独立GPU格局来看，英伟达占据独立CPU主要市场份额，AMD独立GPU和集成GPU总出货量可与英伟达相较，但但从独立CPU领域来看，英伟达拥有绝对的领导地位，独立GPU应用于独立显卡，整体价值更高，随着高端软件办公用户、游戏和电竞用户需求持续提升，独立GPU需求占比持续提升。英特尔是全球最大的中央处理器（CPU）厂商，而带GPU的CPU成本和技术水平较低，仍占据主要GPU需求故而GPU仍主要由英特尔主导，AMD和英伟达市场主要集中在独立显卡，工艺水平更高的背景下整体出货量虽少，但市场份额持续提高。英特尔GPU出货量占比持续下降，2020年Q4季度受“挖矿”需求大增，成本更低的英特尔GPU需求量大涨，占比一度提升7个百分点左右，随后市场供需形成新平衡，英特尔份额再次持续走低。行业发展趋势2019202020212022更加逼真的图形展现图形显现是GPU芯片最初的功能，随着视觉科技和虚拟现实技术的发展，更加真实的图形显现效果会对GPU的并行计算能力提出更高的要求，因此，图形显现是GPU芯片未来重要的发展方向。高性能计算高性能计算主要包括通用计算和人工智能计算。通用计算就是用GPU来处理一些原本CPU可以处理、但是更适合拥有强大浮点计算能力的GPU处理的运算，比如人脸识别等。人工智能计算是另一种高性能计算，不同于传统的基于流处理器的GPU，用于AI计算的GPU大多数情况下浮点计算精度要求较低，但对计算吞吐量要求较高。国产GPU与国外产品相比差距不小，正在加速追赶凌久GP101由中船重工709所研发，并在在2018年2月第一次流片成功。凌久GP101GPU芯片支持HDMI、DVI、VGA等通用显示接口，支持2D、3D图形加速和OpenGLES0，支持4K分辨率、视频解码和硬件图层处理等功能，可以广泛应用于军民两用电子设备、工业控制、电子信息等领域。这标志着国内自主研发GPU芯片已经具备批量生产能力，为后续相关研发和国产化应用打下了坚实基础。国产GPU逐步走向市场，国产化空间值得期待中国前期的国产GPU主要面向专用领域，例如2014年5月，景嘉微发布的JM5400是面向军用领域。2018年9月，景嘉微JM7200流片成功。JM7200兼顾专用与民用市场，意味着国产GPU开始迈向民用市场。2019年3月，景嘉微向中国电科某所提供JM7200显卡产品，合同金额合计145,000元人民币。这是公司JM7200产品获得的首份订单。2019年上半年，JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、银河麒麟、中标麒麟、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作，与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商