图形处理单元 (GPU)市场概览

2024 年全球图形处理单元 (GPU) 市场规模约为 521 亿美元，到 2033 年将达到 4563 亿美元，2024 年至 2033 年的复合年增长率 (CAGR) 为 27%。

图形处理单元 (GPU) 是一种专用硬件组件，主要用于加速视觉效果、动画和视频内容的创建和渲染。它是现代计算机系统的重要组成部分，尤其是对于涉及复杂图形处理、并行计算和高性能计算的任务。GPU 广泛用于各种设备，包括台式电脑、笔记本电脑、游戏机、智能手机和数据中心。

COVID-19影响

“需求增加”

疫情导致全球范围内实施居家隔离，引发家庭娱乐热潮，电子游戏成为其中的领头羊。许多人选择升级他们的图形处理单元 (GPU) 和游戏设备，以提升游戏体验。随着室内封锁的延长，电子游戏迅速成为主流娱乐形式，尤其是依赖强大 GPU 的高性能 AAA 游戏。因此，对 NVIDIA GeForce 和 AMD Radeon 系列 GPU 的需求猛增。

最新趋势

“光线追踪和高级图形”

GPU 越来越多地支持光线追踪，这是一种可以即时复制逼真的照明、阴影和反射的渲染方法。这项技术正在成为游戏和专业图形应用程序的必备技术，可增强视觉真实性和沉浸感。

图形处理单元 (GPU)市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为专用或离散、集成、混合。

专用或独立 GPU ：

专用或离散图形处理单元 (GPU) 表现为独立显卡，每个显卡都配备自己的专用内存，特别是 VRAM，并拥有独立的处理能力。这些 GPU 经过精心设计，专为高端游戏、视频编辑、3D 渲染和 AI 驱动操作等严格任务量身定制。与集成 GPU 相比，它们提供卓越的性能，通常被整合到高性能台式机、游戏笔记本电脑和工作站中。NVIDIA 和 AMD 等行业巨头统治着这一细分市场。尽管它们的成本更高、功耗更高，但对于需要密集图形处理的应用程序来说，它们仍然不可或缺。

集成 GPU ：

集成图形处理单元 (GPU) 巧妙地嵌入在 CPU 或主板矩阵中，利用系统的中央内存（即 RAM），从而避免了对专用视频内存的需求。这些 GPU 经过精心设计，可处理常规计算任务，包括网页浏览、媒体流和办公软件使用。虽然集成显卡的功能明显不如独立显卡，但随着时间的推移，它经历了显著的演变。它们现在为休闲游戏和简单的多媒体项目提供了可用的性能水平。由于其三重优点——成本效益、省电和小巧的外形尺寸——集成 GPU 无处不在，适用于注重预算的台式机、笔记本电脑和移动设备。

混合 GPU ：

混合图形处理单元 (GPU) 融合了集成和独立 GPU 技术的功能，使系统能够根据工作负载的需要，在两者之间切换。当面对要求较低的任务（例如粗略浏览网页或日常办公事务）时，集成 GPU 会启动以节省电量。相反，当处理要求更严格的应用程序（例如游戏、视频编辑或 3D 渲染）时，独立 GPU 就会开始运行。这种技术模型在高性能笔记本电脑和移动设备中很常见，在这些设备中，实现省电和计算能力之间的平衡至关重要。混合解决方案正逐渐受到欢迎，因为它们提供了一种多功能方法来满足普通用户和要求苛刻的高级用户的需求。

按应用

根据应用，全球市场可分为机器学习和人工智能、科学计算、3D 建模和渲染、视频、编辑和渲染、加密货币挖掘。

机器学习和人工智能（AI） ：

GPU 在加速机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 工作负载方面发挥着关键作用。这些追求不可避免地需要巨大的并行处理能力，而 GPU 可以完美地满足这些需求。在 ML 和 AI 领域，深度学习、神经网络训练和推理任务等应用程序从 GPU 强大的并行处理能力中获得了巨大的优势。AI 和 ML 领域对 GPU 的不断增长的需求划定了增长最快的细分市场之一。行业巨头，尤其是 NVIDIA、AMD 和英特尔，已向精心定制的 GPU 解决方案投入巨额资金，以应对 AI 驱动的工作负载。从自动驾驶汽车到医疗保健突破，AI 赋能技术的崛起正在推动这个市场向前发展。此外，金融、零售和医疗保健等行业对 AI 的日益接受进一步激发了 GPU 需求。

科学计算：

科学计算涉及模拟、数据建模和复杂的计算任务，这些任务对于物理、生物、化学和工程等学科来说是必不可少的。在这些任务中，GPU 充当加速器，巧妙地并行管理大量数据。 这种并行处理能力对于依赖于高性能计算 (HPC) 的模拟和实验尤其有利。GPU 在科学计算中的使用率正在上升，这归因于它们能够大幅缩短模拟和计算所需的时间。它们应用于不同的研究领域，包括药物发现、气候建模和量子力学模拟。然而，与游戏或人工智能等更突出的市场相比，这一特定细分市场仍然相对专业化。然而，随着科学研究对计算的要求越来越高，它的重要性正在迅速增长。

3D建模和渲染：

3D 建模和渲染以三维实体和沉浸式场景的制作和可视化为中心，广泛应用于娱乐、游戏、建筑和设计等领域。图形处理单元 (GPU) 是生成高质量图形和模拟的核心，尤其是在游戏和虚拟现实 (VR) 领域的实时渲染方面。图形的复杂性不断增加，对超现实主义的不懈追求（这一趋势在视频游戏和电影中最为明显）推动了 3D 建模和渲染对 GPU 的需求。 在这个领域，游戏行业具有主导影响力，其次是动画工作室和从事建筑可视化的人员。虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术的融合进一步激发了对 GPU 的需求，有助于创建更具吸引力、更具沉浸感的 3D 景观。

视频编辑和渲染：

视频编辑和渲染需要对视频片段进行精细处理，以生成专业标准的内容，该内容在电影、电视、广告和社交媒体内容策划等领域得到广泛应用。图形处理单元 (GPU) 不仅用于加快视频编码和解码过程，还在渲染实时视频效果方面发挥关键作用，从而大大提高了内容创建流程的效率。数字内容的激增，尤其是在 YouTube、TikTok 和流媒体服务等平台上，引发了对强大的视频编辑和渲染工具的不断增长的需求。通过加速视频渲染时间跨度，GPU 可以加快高清和 4K 视频编辑项目的制作周期。视频专业人士、内容创作者，甚至渴望制作高质量视频的业余用户是推动这个市场向前发展的主要动力。

加密货币挖掘：

加密货币挖矿是指验证交易并将其纳入区块链账本的过程，这项工作需要破解高度复杂的加密难题。加密货币的开采，以比特币和以太坊为突出的例子，在很大程度上取决于计算能力。在这里，图形处理单元 (GPU) 至关重要，因为它们能够熟练地管理挖矿算法固有的并行任务，尤其是对于山寨币。 尽管针对加密货币挖矿的 GPU 市场因市场不稳定和监管障碍而出现波动，但它仍然是一个规模可观的行业。与其他硬件（如中央处理器 (CPU)）相比，GPU 在某些加密货币中表现出更高的效率，尤其是在工作量证明 (PoW) 区块链中。然而，ASIC（专用集成电路）的出现在特定挖矿环境中对 GPU 构成了竞争，最明显的是在比特币挖矿中。

市场动态

市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战，说明市场状况。

 

驱动因素

 

“对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的需求不断增长”

GPU 对于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载而言不可或缺，尤其是在深度学习和神经网络训练领域，其中并行处理是其基础。随着人工智能应用渗透到医疗保健、金融和自动驾驶汽车等领域，对 GPU 的需求不断上升。NVIDIA 等公司已定制其 GPU 以增强人工智能任务，推动了市场的显著扩张。随着人工智能渗透到更多行业，GPU 已成为简化数据处理的关键，使该领域成为 GPU 市场增长最快的驱动力之一。

制约因素

“GPU 成本高昂”

GPU，尤其是为人工智能、游戏和专业应用精心打造的高端型号，通常价格高昂。尖端 GPU 具有专门的属性，如充足的内存带宽、为人工智能项目量身定制的张量核心和光线追踪功能，其成本可能会给消费者、小型企业和初创企业设置一道难以逾越的障碍。尽管 GPU 对于游戏、人工智能和 3D 渲染等资源密集型应用来说是必不可少的，但高昂的前期投资要求可能会阻碍它们的普及，尤其是在新兴市场或休闲游戏玩家中。这种高昂的成本进一步给云服务提供商和需要大规模部署 GPU 进行人工智能或大数据处理的公司带来了困境。

机会

“云游戏和流媒体服务的增长”

云游戏和游戏流媒体市场正在迅速普及，图形处理单元 (GPU) 是这一新兴市场的核心。著名的云游戏平台，特别是 NVIDIA GeForce Now、Google Stadia 和 Xbox Cloud Gaming，主要依靠高性能 GPU 将游戏分发给最终用户，从而避免了对昂贵的本地硬件的需求。这种模式使用户能够通过低端设备沉浸在图形密集型游戏中，从而扩大了游戏的全球可访问性。

挑战

“供应链中断和半导体短缺”

困扰 GPU 市场的最棘手障碍之一是其易受供应链中断的影响。近年来，GPU 制造所属的半导体行业经历了严重的供应短缺。这种情况在全球动荡时期尤为严重，COVID-19 疫情就是一个典型例子。此类中断导致生产延迟、关键部件（例如内存芯片）短缺以及 GPU 订单的交付周期延长。

图形处理单元 (GPU)市场区域洞察

北美：

北美成为全球 GPU 市场的关键，游戏、人工智能 (AI) 和数据中心领域的强劲需求推动了这一市场的发展。知名 GPU 制造商 NVIDIA、AMD 和英特尔均位于该地区，引领高性能计算领域的突破。包括电子竞技和云游戏在内的游戏生态系统一直处于扩张阶段。与此同时，渗透到医疗保健和金融等行业的人工智能应用进一步激发了人们对 GPU 的需求。数据中心和云计算，特别是在人工智能和机器学习的背景下，代表着关键的增长前沿。尽管加密货币挖矿对需求产生了影响，但它仍然是一个高度不稳定的因素。

欧洲：
在欧洲，受游戏、人工智能 (AI) 和汽车行业的强烈需求推动，GPU 市场正在稳步扩张。德国和英国等国家正专注于人工智能研究和超级计算计划，从而增加了医疗保健和金融等行业对 GPU 的需求。游戏领域继续保持蓬勃发展的轨迹，而汽车行业正在向 GPU 投入大量资金以支持自动驾驶技术。欧洲确实遇到了障碍，能源成本上升就是一个典型例子。然而，人们正高度关注开发节能 GPU 和边缘计算解决方案，这对于实时数据处理至关重要。

亚洲：

亚洲是 GPU 市场的主要市场，由中国、日本和韩国等强国引领。这种主导地位背后的推动力来自游戏、加密货币挖矿和人工智能 (AI) 的巨大需求。游戏仍然是主要的驱动力，尤其是考虑到移动和电子竞技领域的指数级增长。加密货币挖矿迄今为止一直占据着相当大的影响力，但监管限制已经限制了它的影响力。此外，该地区在人工智能和自动驾驶技术领域处于领先地位，GPU 是超级计算和边缘计算的关键，促进了医疗保健、汽车和制造业等行业的数据处理。

主要行业参与者

“GPU 市场竞争激烈，由创新、性能和行业需求推动。”

图形处理单元 (GPU) 市场竞争激烈，少数几家主导者领跑该领域，还有几家规模较小的公司争夺市场份额。竞争主要由技术创新、产品性能以及满足游戏、人工智能、数据中心和汽车等不同行业日益增长的需求的能力所驱动。

图形处理单元（GPU）市场公司列表

AMD

Amazon Web Services

ARM Holdings

Autodesk

报告范围

该研究涵盖了全面的 SWOT 分析，并提供了对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年市场轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体了解并确定了潜在的增长领域。

图形处理单元 (GPU) 市场由行业巨头 NVIDIA、AMD 和 Intel 主导，这得益于游戏、人工智能 (AI)、数据中心和汽车行业不断增长的需求。主要的增长催化剂是光线追踪技术、AI 加速功能和高性能计算能力。云计算、机器学习和自动驾驶汽车应用对 GPU 的需求日益增长。展望未来，在 AI、边缘计算和实时数据处理突破性创新的推动下，市场有望扩张。移动游戏的发展、加密货币挖矿的波动格局以及对节能解决方案不断增长的需求都将塑造这个市场的未来轮廓。参与者之间的竞争将围绕性能基准、能源效率和专用 GPU 产品的开发展开。