萬億美元的“富礦”，GPU的前景到底有多大？

近日，英偉達創始人黃仁勳發表了GTC 2024主題演講——《見證AI的變革時刻》。他介紹了AI行業的前沿技術和發展前景，回顧了英偉達深耕GPU的技術發展史，同時給出英偉達當下最新的芯片技術進展，以及未來和AI深度綁定的預期。對於投資者而言，這無疑是一個令人振奮的演講。同時，這或許也是一個投資新信號：除了關注下遊的AGI技術，上遊的G PU同樣值得關注。

那么，GPU是什么？爲什么對AI至關重要？GPU爲什么被稱爲“富礦”，行業的投資前景在哪呢？

GPU何以成爲行業風口？

如果諸位有組裝電腦的經驗，或是對裝機相關知識有過了解，想必會知道：大多數電腦主機的正常運行都離不开CPU（即中央處理器，全稱爲central processing unit）和GPU（即圖形處理區，全稱爲graphics processing unit）。

CPU和GPU相當於計算機的大腦，兩種芯片有着不同的分工。CPU負責處理較爲復雜、難度高的程序任務；而GPU則主要負責一些任務量大、需要同時處理的程序任務，比如圖形渲染或是3D建模等任務。

如果把CPU和GPU比作兩座不同的工廠，他們的人員架構大有不同：常見的民用CPU核心數量往往在個位數內，而民用GPU則有成千上百個核心。盡管都被稱爲核心，但是他們的單體演算能力卻有差異：CPU是有個位數的熟練老工人的工廠，而GPU這個工廠卻只有幾百上千名實習員工。如果你手上的訂單需要精細加工且數量較少，優先選擇CPU工廠來加工是最優解；但若是需要加工的貨物數量衆多，且對技術的要求相對較低的話，GPU工廠則是不錯的選擇。

巧合的是，訓練人工智能恰恰需要GPU這種多线程、並發式的處理能力。在AI領域，尤其是深度學習中，工程師經常需要對大量數據進行相同的操作，比如同時更新數百萬神經元的權重，這就相當於成千上萬個相同的產品同時在流水线上進行同類型加工。GPU工廠由於擁有大量能夠並行工作的工人，可以迅速完成這些重復性任務，而CPU工廠雖然工人技藝高超，但在處理這種大規模並行任務時則可能會顯得力不從心。

從某種程度上看，GPU是實現AI訓練、運算和綜合呈現的重要基礎設施。沒有GPU這一芯片技術，AI大模型很難在短時間內跑出來，並成功面市。據國際數據公司（IDC）預測，全球人工智能市場或將在2025年突破2000億美元大關，年復合增長率達24.5%。德勤統計數據顯示，中國人工智能市場規模或將由2017年的709億元增長至2025年的5460億元，年均復合增長率爲29%。事實上，AI行業這塊蛋糕有着越做越大的預期，而重要行業所仰賴的硬件基礎設施——GPU自然也會站在風口上，受到更多關注乃至青睞。

GPU的投資前景有多大？

對於投資者而言，了解和分析最新的市場信息，是進行投資決策的關鍵性前置步驟。如果想在GPU產投方面大展拳腳，則需要對該行業的布局和生態鏈有較爲充分的了解。

就全球GPU市場而言，英偉達（NVIDIA）和超微半導體公司（AMD）這兩大巨頭獨領風騷，搶佔國內外相當大一部分GPU的銷售額。隨着AI風口的興起，英偉達的市場估值和注資水漲船高。2月21日，英偉達公布了2024財年第四財季業績：營收同比大增265%，每股收益同比暴增765%；2月29日，AMD股價漲超9%，市值首次突破3000億美元大關，最高達3110億美元。這也被媒體稱之爲“一超一強”格局的正式形成。當然，國內亦有新銳企業出現，譬如景嘉微、摩爾线程等品牌均有進軍GPU領域，值得期待。

當前，GPU的產業生態鏈也十分明朗。GPU產業的主要板塊有四個，分別是芯片設計、晶圓制造、封裝測試和銷售渠道。芯片設計主要有頭部、具有創新能力和雄厚人才儲備的公司完成，行業龍頭企業都有自身專門的設計團隊迭代產品。晶圓制造往往是由代工工廠加工，這一環節對GPU的成本和生產效率有着很強的制約因素，工廠制造工藝越先進，則越能又快又好地生產出芯片。爲了確保生產出來的芯片質量達標，還有一批公司會對芯片進行封裝和測試，檢測合格後再送往线上和线下的市場銷售。

從GPU市場份額和增速來看，GPU或能喫到AI風口的紅利。從產業生態鏈來看，則需要結合更多宏觀信息進行分析，譬如每個環節的人事變動、原材料價格漲跌、技術是否突破都對GPU行業的投資者至關重要。

在當今智能化、工業化社會，任何產品的生產和流通都離不开全球的分工協作，任何行業的上下遊都牽一發而動全身。同樣的，在AGI起飛的風口，GPU行業作爲AI發展的上遊，扮演着關鍵前置基礎設施的角色，受到多方關注。可預見的是，未來幾年，這個行業或將乘上快車，高速增長。

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