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01產業驅動因素
①摩爾線程將要發布新一代GPU架構
12月5日,國產GPU(圖形處理器)龍頭摩爾線程正式登陸科創板。
據悉,公司是國內稀缺的全功能GPU企業,自2020年至今已推出四代GPU架構。
也正是這些核心產品,使其營收快速增長,今年前三季度摩爾線程實現營收7.85億元,同比增長181.99%。
如今,時隔約1年,摩爾線程提出要在12月19日-20日發布新一代GPU,無疑有望為公司增添新的助力。
②半導體設備出貨環比持續增長
國際半導體產業協會在近日表示,2025年第三季度,全球半導體設備出貨額達到336.6億美元,同比增長11%。
雖然同比增幅相比二季度有所下降,但實際季度出貨還是持續增長的,環比約提升2%。
SEMI預測,在AI算力和先進制程擴產的驅動下,全球半導體設備銷售額有望在2026年突破1300億美元,同時中國大陸半導體設備市場迎來確定性改善。
那么GPU作為AI算力的核心,以及先進制程擴產的載體,便有望直接受益。
弗若斯特沙利文預測,我國AI計算加速芯片市場規模將由2024年的1425億元增至2029年的1.3萬億元,年復合增速達54%。其中,GPU市場占比超過70%。
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02產業全景圖
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今天我們主要來看一下GPU產業鏈。
03上游產業鏈
03-1架構設計
我們常說,芯片設計會用到一類工具,即EDA電子設計自動化工具,它被認為是“芯片之母”。
利用EDA工具,它能將工程師的代碼語言轉化為晶體管級別的電路圖,實現芯片的物理設計、布局布線等關鍵流程。
另外,電路設計的基礎是邏輯設計和功能設計,也就是說除EDA工具外,我們還會了解到有關芯片功能模塊的IP核。
IP核又叫知識產權核,是預先設計好并可授權的產品,分為處理器內核、存儲控制器模塊、接口控制器等諸多模塊,能夠幫助企業大幅縮短芯片研發周期、降低開發風險。
而無論是電路設計還是功能設計,根本都是為了芯片的架構設計,芯片架構就好比芯片設計的“藍圖”,它決定了芯片能做什么、效率如何,以及它與軟件之間的協作方式。
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對于芯片企業來說,如果它的芯片架構是自研,那么它的IP核往往也是自研,從而掌握了核心競爭力。
當然,由于IP核授權本身也有一定優勢,一些GPU企業也會在授權的基礎上進行優化、重構等自主性研發。
03-2半導體材料和設備
半導體材料和設備被認為是半導體產業的基石,它們在芯片制造和封測領域發揮著關鍵的作用。
其中,半導體材料和設備種類繁多,有關細分市場國產化率是我們一直關注的重點,包括比較重要的光刻膠、電子化學品、電子氣體、拋光材料、12英寸硅片等材料。
以及光刻機、量測設備、離子注入設備、涂膠顯影設備、化學沉積設備等設備。
這里我們需要注意的是,GPU作為邏輯類芯片,和其他芯片制造存在一定區別,因此產生對材料和設備使用的差別。
整體來說,邏輯芯片更側重先進制程的精細工藝,像存儲芯片則更強調三維堆疊結構的實現。
這也就使得GPU以“制程微縮”為核心,驅動刻蝕、薄膜沉積等設備向“高精度、多步驟”升級,材料端則更依賴高端光刻膠、高純度電子特氣等。
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03-3相關標的
①芯原股份:中國大陸第一的半導體IP授權商,2025年上半年芯片設計業務收入中,AI算力相關收入占比約52%。
②立昂微:硅片業務規模位居行業前列,當前12英寸硅片快速放量,同時布局射頻芯片以及第三代半導體等業務。
③長川科技:國產測試設備龍頭,全面布局后道測試設備的同時,通過并購新加坡STI進入前道晶圓檢測領域。
④邁為股份:由光伏設備拓展,近年來持續聚焦半導體泛切割與先進封裝等領域,目前前道晶圓刻蝕和原子層沉積設備、后道先進封裝設備已交付多批客戶。
04中游產業鏈
04-1GPU生產(制造和封測)
接下來,落腳到GPU生產環節,和大多數芯片一樣,GPU生產也主要分為兩種模式,Fabless和IDM模式。
其中,在Fabless無晶圓模式中,設計廠商一般將芯片制造和封測均交給專門的代工廠。
只有在垂直整合制造的IDM模式下,芯片廠商才全權完成整個流程。
當前,全球芯片領域的IDM大廠主要以國外存儲芯片、CPU(中央處理器)廠商為代表。
GPU廠商則由于起步較晚,設計、封裝等技術壁壘較高,目前多為Fabless模式。
這里我們簡單介紹一下全球GPU龍頭英偉達的產品,再來和國產廠商進行對比。
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由上圖可見,英偉達最早的GPU是在2017年發布,隨后幾年,持續經歷了架構的迭代、制程的升級和算力的提升。
2025年,英偉達最先進的300系列芯片是4nm制程增強工藝,并由臺積電代工實現。
此外,為了提升GPU的性能,其往往需要利用先進的封裝技術,將多個芯片(如GPU核心與高帶寬內存HBM)緊密集成在一起,而相關封裝技術也是依賴臺積電。
04-2國產GPU發展現狀
由于較高的研發壁壘,我國GPU廠商屈指可數,以華為、摩爾線程、沐曦股份、景嘉微等為代表。
另外,寒武紀的芯片嚴格來說屬于ASIC專用集成電路,與GPU形成競品,海光信息的產品線則同時覆蓋CPU和DCU(屬于GPU),并且目前以CPU為核心。
所以由國產GPU龍頭廠商的發展情況也知道,我國GPU的發展還不夠領先。
2024年上半年,我國華為等國產廠商市場份額占比僅有20%。
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也就是說,我國GPU與英偉達在技術、性能和生態方面仍存在差距。
這也就產生英偉達芯片為何會被考慮限制在我國出售。
但也正是存在差距,我國GPU廠商才有著巨大的國產替代空間,并且在技術的驅動下,我國芯片廠商的競爭力也在持續增強。
比如摩爾線程即將發布的新一代工藝似乎便承載了這份預期及希望。
04-3相關標的
①摩爾線程:構建了覆蓋AI智算、專業級圖形加速、桌面級圖形加速等領域的完整產品矩陣,并且GPU芯片和基礎軟件棧全是自研。
②沐曦股份(已完成上市認購):國內高性能通用GPU領導者之一,目前已發布了有關智算推理、訓推一體化產品,2025年前三季度實現營收12.36億元,規模比摩爾線程還大。
③景嘉微:GPU應用領域由圖形渲染拓展至計算領域,標志著公司由軍用和信創市場逐步向民用算力市場拓展。
④中芯國際:中國內地技術最先進、規模最大的集成電路制造企業(代工)。
05下游產業鏈
05-1算力
最后,落腳到GPU應用,簡言之便是算力應用,包括AI訓練和推理。
GPU計算能力更高,且有通用性,從而成為AI算力芯片的主流,而ASIC主要是功耗低、成本低,但需要定制(比如谷歌TPU、寒武紀思元系列)。
所以未來得益于AI算力需求的提升,GPU也有望迎來巨大的成長空間。
文章開始我們提到,我國AI計算加速芯片市場規模到2029年有望達到1.3萬億元,其中AI智算和桌面級應用將呈現3:1的市場格局,均將維持快速增長。
另外在AI智算領域,數據中心GPU產品構成過去增速最快、需求最廣的細分市場,并且未來在AI算力的大浪潮下還有望持續維持高增速。
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05-2相關標的
①潤澤科技:國內第三方數據中心建設運營龍頭,積極投入AIDC的擴張,拓展和運營商、互聯網云廠商等大客戶的合作。
②工業富聯:全球AI服務器OEM龍頭,為英偉達機柜重要供應商之一。
06發展趨勢
總的來說,GPU芯片是目前AI算力領域的主流產品,而在算力浪潮建設的驅動下,其正展示出較強的成長力,同時伴隨著我國廠商技術實力的提升,我國GPU產業鏈有望迎來快速發展。
本文引用參考圖片和文獻來源:國金證券、國盛證券、中銀國際、中泰證券、華創證券、Wind、同花順、蘿卜投研數據網站、各公司公開資料,不代表本人立場,不構成投資建議。
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