国内GPU产业在政策与需求驱动下加速突破，已在AI训练与推理场景实现规模化商用，性能逼近国际主流，生态持续完善。但高端制程、软件栈成熟度及生态壁垒仍是主要瓶颈，整体呈“追赶中分化、应用中迭代”态势。
GPU定义
GPU作为硬件领域一个重要的分支，在科学计算、人工智能、游戏开发等领域应用广泛。商用GPU主要包括NVIDIA Geforce系列、AMD Radeon系列和 NVIDIA Tesla系列等，它们在图像处理等应用领域提供了高逼真的渲染效果，在科学计算等研究领域提供了强大的计算能力。根据应用端，可将GPU分为移动端和桌面端，其中桌面端又分为服务器GPU和PC端GPU。具体如图所示：
资料来源：中商产业研究院整理
GPU行业发展政策
近年来，中国GPU行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励GPU行业发展与创新，《普惠算力赋能中小企业发展专项行动》《AI算力产业链升级行动计划》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等产业政策为GPU行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。具体情况列示如下：
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GPU行业发展现状
1.全球市场规模
中商产业研究院发布的《2026-2031年中国GPU行业市场现状调研及发展趋势预测研究报告》显示，2024年全球GPU市场规模为774亿美元，2025年约达1046亿美元。中商产业研究院分析师预测，随着智算中心资本投入持续增加，GPU在计算领域的应用已超越图形渲染，成为市场增长核心驱动力，2026年全球GPU市场规模有望超过1400亿美元。
数据来源：Verified Market Research、中商产业研究院整理
2.中国市场空间
2026至2030年，中国GPU市场将迈入高速放量期，市场规模预计从2050亿元攀升至5420亿元。这一增长主要由三大引擎驱动：一是大模型训练和推理需求爆发，智算中心建设和企业AI应用渗透率提升将持续拉动GPGPU采购；二是国产替代进入攻坚阶段，海光信息、寒武纪、华为昇腾等本土厂商技术成熟度提高，预计2028年前后国产GPU在推理市场占有率将突破40%，训练市场突破25%；三是政策端“东数西算”工程深化和算力券补贴机制落地，将有效降低中小企业算力使用成本，激活长尾市场需求。值得注意的是，2027年后随着3nm制程国产GPU量产和Chiplet技术普及，单位算力成本将下降30%以上，推动GPU从高端科研设备向通用生产力工具转变，市场增长曲线有望进一步陡峭化。
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3.区域分布情况
到2025年，北美地区市场规模达281.8亿美元，占全球市场份额的36.3%；亚太地区占据全球市场30.3%的份额，市场规模达233.1亿美元；欧洲市场价值为138亿美元，占全球收入的17.2%；中东和非洲地区为全球市场贡献约81.6亿美元，占市场份额的10.0%；拉丁美洲地区在2025年占据全球市场的6.2%，产生51.4亿美元收入。
数据来源：Fortune Business Insights、中商产业研究院整理
4.企业排名
华为昇腾、寒武纪、海光信息位列前三，其中华为昇腾凭借910C芯片及昇腾384超节点稳居榜首，寒武纪以思元系列在云端AI算力领域持续突破，海光信息依托兼容“类CUDA”生态的深算DCU实现业务无感迁移。沐曦股份、摩尔线程、昆仑芯、壁仞科技、景嘉微、中诚华隆、天数智芯进入前十，依次排名第4-10名，燧原科技、芯动科技、瀚博半导体、砺算科技、中微电科技、象帝先、曦望Sunrise、芯瞳半导体、登临科技、速显微排名第11-20名。
资料来源：《互联网周刊》、中商产业研究院整理
GPU行业重点企业
1.华为昇腾
昇腾2026年的布局围绕910C/910D算力卡与Atlas 800I/9000系列AI服务器推进规模交付，通过超节点架构把多颗昇腾以高速互联做集群化捆绑，形成CloudMatrix 384等数据中心级算力单元输出给运营商、政务云与金融总行级智算中心，同时以CANN与昇思算子库为基础扩展MindIE推理套件，强化对主流训练框架与推理引擎的迁移兼容，把“训练—推理—集群调度”做成可复制的工程交付体系。2025年，华为实现全球销售收入8809亿元，净利润680亿元。
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2.寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品是云端智能芯片及板卡、智能整机、边缘计算、IP授权和基础系统软件平台、智能计算集群。
2026年第一季度实现营业收入28.85亿元，同比增长159.68%；实现归母净利润10.13亿元，同比增长185.35%。2025年主营产品包括云端产品线、边缘产品线，营收分别占整体的99.69%、0.05%。
数据来源：中商产业研究院整理
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3.海光信息
海光信息技术股份有限公司的主营业务是研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器。海光信息的主要产品是海光通用处理器（CPU）、海光协处理器（DCU）。
2026年第一季度实现营业收入40.34亿元，同比增长68.08%；实现归母净利润6.87亿元，同比增长35.77%。
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4.沐曦股份
沐曦集成电路(上海)股份有限公司的主营业务是研发、设计和销售应用于人工智能训练和推理、通用计算与图形渲染领域的全栈GPU产品，并围绕GPU芯片提供配套的软件栈与计算平台。沐曦股份的主要产品是训推一体GPU、智算推理GPU、图形渲染GPU、IP授权、技术服务及其他。
2026年第一季度实现营业收入5.62亿元，同比增长75.63%；归母净利润亏损0.99亿元。2025年GPU产品及配件营收占整体的99.19%。
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5.摩尔线程
摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司的主营业务是GPU及相关产品的研发、设计和销售。摩尔线程的主要产品是云端智算板卡、智算一体机、智算集群、桌面图形加速显卡、专业视觉加速卡、边缘AI计算模组、个人智算终端设备。
2026年第一季度实现营业收入7.38亿元，同比增长155.36%；实现归母净利润0.29亿元，同比增长125.89%。2025年主营产品包括云端产品、边缘与终端产品，营收分别占整体的97.04%、1.69%。
数据来源：中商产业研究院整理
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GPU行业发展前景
1.算力安全战略打开替代窗口
国家在关键信息基础设施、政务与关键行业的信息安全与供应链可控方面持续强化准入、测评与采购导向，把智能算力的自主化从商业可选项抬升为底线要求。这种战略性牵引帮助中国GPU行业获得更稳定的试错空间与长期订单预期，使得原本难进入的高门槛客户群愿意开放场景做联合验证，进而让国产GPU平台在真实负载下完成从驱动稳定性、固件可靠性到整柜兼容性的系统性打磨，缩短从样品到工程化产品的成熟周期。
2.推理泛化与云边端协同扩大可用场景
AI工作负载正从以少数超大模型训练为中心，转向更大体量、更多样化的推理服务、行业智能体与边缘实时计算，带来对高并发吞吐、低时延响应与单位算力成本更敏感的诉求。这种需求结构变化帮助GPU行业把竞争重心从“极限峰值指标”转向“可部署性、可运维性与总体效率”，从而让国产方案凭借本地化服务、定制调度与更贴近业务的软硬件联调赢得入口，并在视频处理、内容理解、工业检测、智能座舱与边缘网关等场景里形成可持续的迭代闭环。
3.全栈软件生态把可用性变成生产力
GPU真正的壁垒不在纸面算力，而在驱动、编译器、运行时、数学与通信库、推理引擎以及和主流框架、模型仓库、容器化平台的深度适配。围绕CUDA兼容迁移路径与原生软件栈并行的投入，帮助行业显著降低开发者切换成本，让存量代码、算子与部署流水线更容易在新平台上跑通并持续迭代。随着国产操作系统、数据库与云平台把GPU支持纳入默认路径，软件生态会逐步从零散适配走向标准化交付，最终决定国产GPU能否从“能点亮”升级为“敢放进核心业务”。
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