2024年GPU分析報告XXX行業(yè)現狀發(fā)展歷程驅動因素行業(yè)痛點產業(yè)鏈

行業(yè)環(huán)境

目錄01、行業(yè)概述

02、發(fā)展環(huán)境03、行業(yè)現狀

04、行業(yè)痛點

05、行業(yè)前景趨勢行業(yè)概述行業(yè)定義行業(yè)發(fā)展歷程行業(yè)產業(yè)鏈01PartOne行業(yè)定義GPU（GraphicProcessingUnit）即圖形處理器，屬于半導體中集成電路中最復雜，技術水平要求最高的邏輯器件領域，屬于大規(guī)模IC產品，是國產化水平最低的領域，其核心優(yōu)勢在于解決數據并行計算問題，主要應用于PC顯卡（集顯和獨顯）和AI計算等。與CPU相比，GPU擁有更多的算數單元，從下游主要應用方式而言，在計算機中CPU和GPU分別作用于計算機的邏輯計算和圖形顯示，按照可分為帶核顯的CPU（GPU和CPU集成在同一塊電路）和不帶核顯的CPU+獨立顯卡。CPU雖然有多核，但總數仍停留在兩位數內（目前最高可達56核心），每個核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，并輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬件；GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核（目前英偉達最高核心數已突破五位數）。每個核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單。GPU是顯卡的處理器:顯卡全稱顯示適配卡，又稱顯示適配器，用于協助CPU進行圖像處理，作用是將CPU送來的圖像信號經過處理再輸送到顯示器上，由主板連接設備、監(jiān)視器連接設備、處理器和內存組成，GPU即是顯卡處理器。GPU有大量的ALU，Cache很小，緩存的目的不是保存后面需要訪問的數據，而是為線程提高服務效率;沒有復雜控制邏輯沒有分支預測等組件;上述設計，使得GPU擅長大規(guī)模并行計算任務。擅長浮點計算，并行處理能力強，能做到幾千核高并發(fā)，適合圖形處理、機器學習訓練等。產業(yè)鏈產業(yè)鏈下游產業(yè)鏈中游產業(yè)鏈上游GPU行業(yè)產業(yè)鏈主要涉及三個環(huán)節(jié):設計、制造、封裝。整體供給模式有IDM和Fab+Fabless兩種。DM模式將設計、制造和封測集中在一起，代表廠商有英特爾。Fab+Fabless模式的代表有AMD設計，臺積電制造，通富微電封測；ARM陣營的蘋果設計，臺積電制造，日月光封測。設計制造、封裝企業(yè)、個人消費者設計制造、封裝企業(yè)、個人消費者發(fā)展環(huán)境政策環(huán)境經濟環(huán)境社會環(huán)境02PartOne社會環(huán)境隨著美國政府要求英偉達、AMD向中國停止銷售高端AI芯片，籌備良久的“AI制裁”終于開始落地了。對相關企業(yè)而言，此次禁售通知相對突然，但并不意外，因為“美國正在研究GPU出口管制措施”的消息在國內至少已傳播了半年之久，正式的管制政策可能會在3個月內出臺。在美國近幾年不斷完善的出口管制產品中，GPU像一條漏網之魚，NANDFlash這類產品都有一個“3A991”的ECCN編碼，但GPU的編碼始終是“無特殊管制、無需申請許可證”的EAR99。這其實是因為人工智能的發(fā)展速度超出了政府的反應速度。2018年，美國在《出口管制改革法》中提議“多邊機制將新興技術納入管制清單”，同年11月，BIS發(fā)布《關于審議對新興技術管制的預約立法建議》,將神經網絡和深度學習、遺傳計算、視覺、語音、AI云技術、AI芯片組等人工智能類目列入新興技術管制。2020年初，BIS宣布對“地理圖像識別軟件”實施臨時管制。這一時間內，美國對人工智能的管制方向主要集中在軟件、算法層面，并未深入到芯片層。2021年7月，美國國防部高級研究員在CSET智庫上發(fā)布報告《人工智能背后的國力》，報告提出，人工智能會根本性改變大國競爭，在中美競爭中，利用人工智能更多、更快的一方將獲勝。這段時間，多家美國企業(yè)、機構開始在國內進行“預防式調研”，重點關注了一批在人工智能、圖像識別、語音識別領域擁有較高曝光度的企業(yè)。社會環(huán)境早期GPU多用于2D和3D圖形的計算和處理。傳統上來說，之前GPU最關鍵的市場在游戲領域。但長期來看，這部分市場增速趨緩，甚至隱隱有下降勢頭。而在眼下的算力時代，取而代之的，與數字化轉型相關的用例已成為GPU應用的主要陣地；深度神經網絡、數據分析、可視化、互聯網推薦算法、數字孿生等均離不開GPU。除游戲主機與PC之外，其終端應用還包括服務器、汽車、移動等領域。行業(yè)現狀分析03PartOne行業(yè)現狀分析從全球GPU行業(yè)市場規(guī)模來看，據統計，2020年全球GPU行業(yè)市場規(guī)模為251億美元，2027年將達到1851億美元，年平均增速為382%，保持高速增長狀態(tài)。中國大陸獨立GPU2027年市場規(guī)模超過341億美元，國產化孕育良好機會。由于NVIDIA和AMD基本占據了獨立GPU市場的全部份額，所以根據兩者2020年在中國大陸的獨立GPU銷售收入，可以估測2020年中國大陸GPU市場的規(guī)模。估算得出2020年中國大陸的獨立GPU市場規(guī)模為439億美元，保守假設中國GPU市場規(guī)模保持與全球GPU市場規(guī)模相同的增速，2027年中國大陸GPU市場規(guī)模將超過3457億美元。從國內GPU芯片板卡市場來看，增長速度或將趨緩。據統計，2020年中國GPU芯片辦卡市場規(guī)模為124億元，同比增長40.91%。到2024年，市場規(guī)模將達到370億元，年均復合增長速度約為30%。隨著國內芯片技術的進步，國產GPU芯片已經慢慢發(fā)展起來，中國GPU芯片板卡市場將高速增長:2024年,中國GPU芯片板卡市場規(guī)模將達到370億元，年均復合增速約30%。行業(yè)現狀分析從中國主要芯片國產化率來看，射頻芯片、移動通信終端、模擬芯片、閃存、微控制器、內存、可編輯邏輯器件的國產化率分別為40%、24%、15%、5%、3%、1%、1%。謹慎估計GPU芯片的國產化規(guī)模約37億元，由于GPU指令集復雜程度相對較低,國內有一定基礎，國產化率有望達到10%-15%，對應37-56億元的市場規(guī)模。英偉達是全球領先的GPU供應商，英偉達是全球GPU市場絕對領先者，2020年英偉達數據中心收入28億美元；2021財年公司營業(yè)收入規(guī)模達到了約167億美元。集成電路芯片產業(yè)鏈是信息技術產業(yè)鏈的關鍵，對支撐點、社會發(fā)展和社會經濟具有重要的現實意義。未來兩年，隨著5G的逐漸普及，越來越多的計算將轉移到云托管，所以我們可以看到大數據中心的計算速率，尤其是GPU計算速率，正在以非常高的速度增長。此外，在網絡服務器、汽車和工業(yè)生產行業(yè)的應用呈現出很高的發(fā)展趨勢。行業(yè)現狀就整體顯卡市場變動情況而言，2020年下半年“挖礦”帶動全球獨顯需求爆發(fā)式上升，GPU出貨量出現持續(xù)增長趨勢，整體GPU出貨量波動情況和比特幣價格高度相似，一度在比特幣高點的Q2達到近年來季度最高值，Q4比特幣價格回升后再度下降，均價高于Q3,出貨量也表現為小幅度回升趨勢，2022年來看，中國作為全球最大的挖礦市場“禁礦”政策趨嚴，疊加以太坊合并和比特幣價格下降，全球GPU需求持續(xù)較大幅度下降。整年來看，2021年全球GPU出貨量約為53億塊，同比2020年增長超10%。GPU出貨量GPU技術壁壘GPU設計是一項系統工程。總體來說，技術架構為GPU的硬件壁壘，算法及生態(tài)是GPU的軟實力所在。缺一不可，壁壘極高。硬件架構方面，GPU結構精密復雜，是長期技術演進的結果。高級圖形處理步驟較多，包括頂點處理、光柵化、紋理貼圖等步驟，給予支持的是底層精密復雜的硬件結構。以英偉達2018年推出的Turing架構為例，其包含4608個CUDACore、576個深度學習矩陣運算單元、72個光追單元等。算法方面，GPU圖形渲染需用到計算圖形學，涉及數學、物理等多學科知識。模擬真實世界時，即便是樹葉抖動、風吹發(fā)絲、水波蕩漾這樣看似平常的場景，若想在計算機上實現，都需要大量圖形算法。生態(tài)方面，分析師指出，軟件生態(tài)是GPU廠商的重要競爭屏障。還是以龍頭英偉達為例，公司已與行業(yè)伙伴形成商業(yè)合作/互相授權，同時，還推出供軟件開發(fā)人員使用的CUDA平臺，形成開發(fā)人員社區(qū)生態(tài)。行業(yè)痛點及發(fā)展建議行業(yè)痛點行業(yè)發(fā)展建議04PartOne行業(yè)前景及競爭格局行業(yè)前景行業(yè)競爭格局行業(yè)標桿企業(yè)05PartOne高性能計算主要包括通用計算和人工智能計算。通用計算就是用GPU來處理一些原本CPU可以處理、但是更適合擁有強大浮點計算能力的GPU處理的運算，比如人臉識別等。人工智能計算是另一種高性能計算，不同于傳統的基于流處理器的GPU，用于AI計算的GPU大多數情況下浮點計算精度要求較低，但對計算吞吐量要求較高。高性能計算01020304圖形顯現是GPU芯片最初的功能，隨著視覺科技和虛擬現實技術的發(fā)展，更加真實的圖形顯現效果會對GPU的并行計算能力提出更高的要求，因此，圖形顯現是GPU芯片未來重要的發(fā)展方向。更加逼真的圖形展現凌久GP101由中船重工709所研發(fā)，并在在2018年2月第一次流片成功。凌久GP101GPU芯片支持HDMI、DVI、VGA等通用顯示接口，支持2D、3D圖形加速和OpenGLES0，支持4K分辨率、視頻解碼和硬件圖層處理等功能，可以廣泛應用于軍民兩用電子設備、工業(yè)控制、電子信息等領域。這標志著國內自主研發(fā)GPU芯片已經具備批量生產能力，為后續(xù)相關研發(fā)和國產化應用打下了堅實基礎。國產GPU與國外產品相比差距不小，正在加速追趕中國前期的國產GPU主要面向專用領域，例如2014年5月，景嘉微發(fā)布的JM5400是面向軍用領域。2018年9月，景嘉微JM7200流片成功。JM7200兼顧專用與民用市場，意味著國產GPU開始邁向民用市場。2019年3月，景嘉微向中國電科某所提供JM7200顯卡產品，合同金額合計145,000元人民幣。這是公司JM7200產品獲得的首份訂單。2019年上半年，JM7200芯片已完成與龍芯、飛騰、銀河麒麟、中標麒麟、國心泰山、道、天脈等國內主要的CPU和操作系統廠商的適配工作，與中國長城、超越電子等十余家國內主要計算機整機廠商建立合作關系并進行產品測試，大力開展進一步適配與市場推廣工作。2019年下半年景嘉微長沙景美集成電路設計有限公司與湖南長城科技信息有限公司簽署戰(zhàn)略合作協議，湖南長城2020年擬采購100,000（套）JM7200圖形顯卡，實際采購數量以湖南長城集成景嘉微產品后制成的整機參與湖南省政府采購項目招標后實際中標的數量為準。景嘉微下一代GPU產品JM9231主要針對國產化辦公電腦，便攜式計算機、中低端的游戲機和高端嵌入式系統等消費電子領域；JM9271主要針對人工智能、安防監(jiān)控、語音識別、深度學習、云計算等對計算速度要求非常高的高端應用領域。國產GPU正逐步走向民用，走向市場。國產GPU逐步走向市場，國產化空間值得期待行業(yè)趨勢GPU行業(yè)標準化與定制化界限被打破，未來趨于融合。標準化加微定制的產品戰(zhàn)略，有效平衡企業(yè)操作層面與消費者需求層面的矛盾讓消費者既擁有足夠的確定性，也有足夠的彈性。GPU行業(yè)大數據應用使得實際操作和施工賦能方式深入介入，使得平臺從簡單的流量供給入口轉變?yōu)楣ぞ吖┙o、技術供給、工人供給的模式。中國消費升級倒逼GPU行業(yè)提高服務質量，用戶需求從獲取公司信息并與公司對接暢通轉變?yōu)楦幼⒅伢w驗注重實際的效果，滿足用戶需求，提供個性化定制服務，成為GPU行業(yè)新的發(fā)展方向.行業(yè)面臨洗牌標準化趨勢融合行業(yè)平臺職能轉化注重用戶體驗行業(yè)趨勢由于新冠疫情對經濟的巨大沖擊，各行各業(yè)都面臨資源重新洗牌，因此GPU行業(yè)也進入洗牌期。下游企業(yè)缺乏核心技術。投資融資主要集中于行業(yè)主流企業(yè)，對中小企業(yè)面臨巨大挑戰(zhàn)。英特爾是全球最大的中央處理器（CPU）廠商，而帶GPU的CPU成本和技術水平較低，仍占據主要GPU需求故而GPU仍主要由英特爾主導，AMD和英偉達市場主要集中在獨立顯卡，工藝水平更高的背景下整體出貨量雖少，但市場份額持續(xù)提高。英特爾GPU出貨量占比持續(xù)下降，2020年Q4季度受“挖礦”需求大增，成本更低的英特爾GPU需求量大漲，占比一度提升7個百分點左右，隨后市場供需形成新平衡，英特爾份額再次持續(xù)走低。從獨立GPU格局來看，英偉達占據獨立CPU主要市場份額，AMD獨立GPU和集成GPU總出貨量可與英偉達相較，但但從獨立CPU領域來看，英偉達擁有絕對的領導地位，獨立GPU應用于獨立顯卡，整體價值更高，隨著高端軟件辦公用戶、游戲和電競用戶需求持續(xù)提升，獨立GPU需求占比持續(xù)提升。行業(yè)格局行業(yè)競爭格局景嘉微是我國GPU發(fā)展較早的企業(yè)，主要產品為圖形顯控、小型專用化雷達領域的核心模塊及系統級產品。其中圖形顯控模塊、圖形處理芯片、加固顯示器、加固電子盤和加固計算機等應用于軍事裝備的顯控系統；空中防撞雷達核心組件、主動防護雷達系統及彈載雷達微波射頻前端核