2026年全球和中国GPU行业市场趋势分析报告（含市场占有率及排名与供需分析）

报告发布方：中金企信国际咨询

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GPU在下游垂直行业的应用前景：作为新一轮科技革命的核心驱动力，生成式人工智能正逐渐重塑全球产业格局，通过提升效率、优化决策和创造新模式，推动各行各业向智能化跃迁，其中教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等与业务流紧密结合的人工智能应用场景有望率先实现商业化落地。GPU芯片作为关键的底层算力资产，将充分受益于下游垂直行业的蓬勃发展。

（1）“AI+教科研”应用市场：高校、科研院所是人工智能生态圈的关键参与方、先行者，同时也是AIforScience的核心推动者，持续引领全球前沿技术的突破。作为基础研究与理论创新的源头，高校和科研院所借助人工智能技术，能够快速处理海量实验数据、识别潜在规律，实现降本增效、引领核心技术原始创新，并通过校企合作加速技术转化和产业升级。材料科学中的分子模拟、生命科学中的基因测序与分析、中医药等需要处理海量数据和进行复杂计算的科研任务均是人工智能技术的重要应用场景。随着人工智能技术与教科研的深度融合，高校、科研院所已经成为AI算力的重要需求方，例如清华大学、上海交通大学、复旦大学、浙江大学、香港科技大学等多所高校纷纷发布了千万元级别甚至上亿元的算力采购需求，国家实验室和省级实验室的GPU算力需求也在迅速扩张。

人工智能行业具有知识和人才密集、年轻化的特征，高校作为人才培养与知识沉淀的枢纽，通过顶尖学科建设培养了大量高性能计算、人工智能和信息技术人才，这些人才将是未来行业发展和持续创新的源动力。在地缘政治、科技封锁持续升级的背景下，中国高校成为改写中国信息技术教育基因的关键，通过产学研合作、生态圈建设等方式将国产算力播种进校园，例如CCF开源委员会AIInfra工委会，从高校教育开始即教学GPU异构编程与优化、软件工具链、大模型应用开发与部署的全国产化，长期来看将大幅降低我国人工智能行业对海外算力的依赖，真正推动我国智能算力自主可控。

（2）“AI+金融”应用市场：金融作为数据密集型、效率敏感型、业务场景及展业流程多样复杂的行业，具有人工智能技术应用的丰富场景、广阔空间和巨大效益，金融机构正纷纷加大投入、加快布局，力图抢占这一前沿技术竞争高地，赋能自身业务高质量发展。

相较于已在金融领域被广泛应用的传统判别式AI，大模型具有更强的通用泛化能力，能够处理复杂多样的信息理解、内容生成、多轮对话等任务需求，在金融领域存在较大的价值创造空间，例如据中金企信数据，大模型有望对全球金融行业每年带来2,000~3,400亿美元的增量价值。金融大模型当下主要被应用于业务场景简单的非决策类环节，如主要赋能对客服务、数据挖掘、业务助手等环节，而在对金融领域专业能力要求较高、涉及提供金融投资建议、需要承担核心分析决策任务的业务场景和业务环节中，大模型的落地应用仍处于早期。随着推理模型技术的不断深化，金融行业AI部署将进一步提速。

从资本支出层面来看，在《金融科技（FinTech）发展规划（2022—2025年）》、《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》等政策指引下，中国金融行业加速了数字化转型步伐，许多大型金融机构已经建立了完备的IT基础设施，并且在云计算、大数据处理等方面进行了大量投资。“AI+金融”具有广泛的需求场景和明确的资本开支计划，行业规模有望快速发展。根据中金企信数据，2027年中国金融科技市场有望突破5,800亿元，带动GPU行业高速增长。

（3）“AI+交通”应用市场：智能驾驶技术正深刻改变着人类出行方式，而人工智能作为智能驾驶领域的核心驱动力，正推动交通产业向全面智能化迈进，通过云端与边端（车端）协同，共同构建起自动驾驶系统的技术闭环。

云端作为智能驾驶的“超级大脑”，承担着海量数据处理与算法迭代的核心任务。通过各类传感器如摄像头、激光雷达等连接数百万辆车的实时数据流，云端算力每日可处理千万级路侧单元上传的多模态数据。基于大规模标注数据，云端算力每日可处理千万级路侧单元上传的多模态数据。基于大规模标注数据，云端利用分布式计算集群训练和优化智能驾驶模型，例如使用千亿参数大模型识别和理解复杂、特殊的交通场景、道路标志以及行人行为等。云端还负责高精地图的动态更新、交通流预测等宏观任务，并通过OTA技术将优化后的模型部署至车端。此类任务需云端具备弹性扩展的算力，通常依赖万卡级GPU集群与高速互连技术。因此复杂自动驾驶大模型需要庞大的云端训练算力支撑，特斯拉、小鹏、理想等自动驾驶厂商纷纷采用不同模式建设云端计算中心用于模型训练。以特斯拉为例，特斯拉自建的Dojo超级计算集群算力规模约100EFLOPS，相当于30万张英伟达A100GPU的算力总和；特斯拉自建的Cortex训练集群由大约10万张英伟达H100和H200芯片组成。自动驾驶厂商逐年递增的云端算力开支正成为GPU芯片市场的重要增长点。

车端边缘计算设备作为行车安全的“第一响应者”，需在毫秒级延迟内完成感知、决策与控制，包括传感器数据实时处理、紧急刹车与避障、轻量级推理等。车载芯片的架构模式正经历从分布式架构向中央计算架构演进，中央计算架构中，汽车端计算将升级为含大量GPU在内的高性能计算平台，进而保证了整车架构的稳定性、功能的扩展性和高算力。但面临算力天花板有限、长尾场景处理不足等限制，云边算力融合成为未来重要发展趋势。云端与边端通过算力动态调配，形成“云端智能升级，边端敏捷执行”的生态。

高阶智能驾驶是一个巨大的综合性工程，最终的技术范式尚未确定，自动驾驶大模型的布局需要持续探索、长期投入。随着车辆自动驾驶等级的提升，对于车辆的主动性要求也大幅度提升，多样性和复杂性的交通场景给自动驾驶模型带来了更多挑战。从L2级开始，自动驾驶汽车不仅需要处理各环节传感器收集的环境数据、地图定位数据、V2X信息通信数据，还需要通过各种智能算法规划优化决策，同时控制执行单元，因此需要大算力芯片支撑感知、决策算法的高效运行，算力需求呈现指数级增长，形成“算法迭代-算力升级-场景落地”的正向循环。根据预测，2025年我国L3、L5级别智能驾驶渗透率将分别达到14%、1%，到2030年两者将分别达到40%、12%。未来，随着高阶智能驾驶汽车渗透率的提升，将会持续带动智能驾驶市场整体算力芯片需求的增加。

（4）“AI+能源”应用市场：在全球积极寻求能源可持续发展的大背景下，人工智能正成为推动能源行业从规模扩张向智能跃迁变革的核心力量之一，为能源的高效生产、精准传输与调度、智能存储以及合理消费带来了重大机遇与创新。全国政协十四届三次会议期间，全国政协委员共商“AI+能源”的发展战略，强调加强算力、网络与能源一体化统筹规划。国家能源集团、中国石油、中国石化、中国广核、国家电网等能源企业亦纷纷响应、加速布局能源大模型。

人工智能技术对能源产业的赋能，本质上是将能源系统的物理规律转化为可计算的数字模型，通过持续逼近帕累托最优边界实现产业效率的革命性提升。在能源生产环节，人工智能算法可以精准预测风光资源，优化发电设备运行参数，提升可再生能源利用效率。在能源传输环节，人工智能算法可以实时分析电网负荷、预测电力需求、优化电力分配与调度、检测电网故障与提前预警，确保电网稳定运行。在能源消费环节，人工智能算法能够协助用户实时监控家庭或企业的能源消耗情况、结合用户使用习惯实现精准用能，降低能源成本、实现节能降耗。能源行业事关国家安全和民生保障，对人工智能系统的可靠性和安全性要求极高；同时，在“双碳”目标下，低碳算力、绿色算力成为能源企业的重点建设方向。因此，具有更高能效比和供应稳定性的国产算力提供商将在能源应用场景加速渗透。

（5）“AI+医疗健康”应用市场：医疗健康是人工智能的重要落地场景。根据统计数据，截至2023年底，我国行业大模型分布中医疗大模型占比达21.9%。2024年11月，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，支持AI在医疗服务等84个领域的应用，为AI在医疗领域的应用提供了明确的政策引导及方向。人工智能赋能医疗服务众多环节，涵盖就医前的健康管理、诊前医疗数据积累分析、诊中的取号导诊排队、病历录入、多种影像分析、辅助及临床诊断、医保支付、电子病历生成、手术机器人操作、药物临床辅助决策、诊后的术后院内康复与健康追踪以及就医后的康复管理、随访回访、就诊记录管理系统等。

随着模型调用成本的下降和模型智能的提升，“AI+医疗健康”应用市场有望快速放量。根据中金企信数据，预计至2031年全球生成式AI在医疗保健领域市场规模将达到172亿美元，2023-2031年期间复合增长率为32.60%。根据统计数据，预计中国医疗人工智能行业市场规模有望从2024年的117亿元增长至2033年的3,157亿元，未来GPU芯片在医疗领域具备广阔的市场空间。

（6）“AI+大文娱”应用市场：内容是文娱行业的核心。生成式人工智能具有通过算法模型自主创造全新内容的特性，能够提高内容生产效率、生产更优质的内容，直接影响了文娱行业的创作范式，因此文娱行业成为了人工智能天然的落地场景。

“AI+大文娱”涵盖了内容创作、制作、分发和消费等环节，涉及游戏、影视、音乐、文学等多个文娱垂直领域，在提升内容生产效率、辅助创意、探索内容创新边界以及实现个性化内容生产和创新用户交互等方面发挥着重要作用，目前正处于快速发展和深入应用阶段，也是众多互联网科技企业实现AI商业闭环的关键场景。随着技术进步，文娱行业对于内容丰富度和供给效率的要求将不断提高，内容将会以实时生成、实时体验、实时反馈的方式提供给用户，该等高并发场景将持续推动算力需求抬升。

第一章 GPU行业发展概况

1.1 GPU行业发展概述

1.2 最近3-5年中国GPU行业经济指标分析

1.3 GPU行业产业链分析

第二章 行业发展现状及“十五五”前景预测

2.1 全球GPU供需现状及预测（2020-2032）

2.1.1 全球GPU产能、产量、产能利用率及发展趋势（2020-2032）

2.1.2 全球GPU产量、需求量及发展趋势（2020-2032）

2.1.3 全球主要地区GPU产量及发展趋势（2020-2032）

2.2 中国GPU供需现状及预测（2020-2032）

2.2.1 中国GPU产能、产量、产能利用率及发展趋势（2020-2032）

2.2.2 中国GPU产量、市场需求量及发展趋势（2020-2032）

2.2.3 中国GPU产能和产量占全球的比重

2.3 全球GPU销量及收入

2.3.1 全球市场GPU收入（2020-2032）

2.3.2 全球市场GPU销量（2020-2032）

2.4 中国GPU销量及收入

2.4.1 中国市场GPU收入（2020-2032）

2.4.2 中国市场GPU销量（2020-2032）

2.4.3 中国市场GPU销量和收入占全球的比重

第三章 全球GPU主要地区分析

3.1 全球主要地区GPU市场规模分析：（2020-2032）

3.1.1 全球主要地区GPU销售收入及市场份额（2020-2025年）

3.1.2 全球主要地区GPU销售收入预测（2026-2032）

3.2 全球主要地区GPU销量分析：（2020-2032）

3.2.1 全球主要地区GPU销量及市场份额（2020-2025）

3.2.2 全球主要地区GPU销量及市场份额预测（2026-2032）

3.3 北美（美国和加拿大）

3.3.1 北美（美国和加拿大）GPU销量（2020-2032）

3.3.2 北美（美国和加拿大）GPU收入（2020-2032）

3.4 欧洲（德国、英国、法国和意大利等国家）

3.4.1 欧洲（德国、英国、法国和意大利等国家）GPU销量（2020-2032）

3.4.2 欧洲（德国、英国、法国和意大利等国家）GPU收入（2020-2032）

3.5 亚太地区（中国、日本、韩国、中国台湾、印度和东南亚等）

3.5.1 亚太（中国、日本、韩国、中国台湾、印度和东南亚等）GPU销量（2020-2032）

3.5.2 亚太（中国、日本、韩国、中国台湾、印度和东南亚等）GPU收入（2020-2032）

第四章 国内外市场占有率及排名

4.1 全球市场，近三年GPU主要厂商收入占有率及排名

4.1.1 近三年GPU主要厂商在国际市场占有率（2020-2025）

4.1.2 2020-2025年GPU主要厂商在国际销量市场排名

4.1.3 近三年全球市场主要厂商GPU销量（2020-2025）

4.2 全球市场，近三年GPU主要厂商销量占有率及排名

4.2.1 近三年GPU主要厂商在国际市场占有率（2020-2025）

4.2.2 2020-2025年GPU主要厂商在国际收入市场排名

4.2.3 近三年全球市场主要厂商GPU销售收入（2020-2025）

4.3 全球市场，近三年主要厂商GPU销售价格（2020-2025）

4.4 中国市场，近三年GPU主要厂商销量占有率及排名

4.4.1 近三年GPU主要厂商在中国市场占有率（2020-2025）

4.4.2 2020-2025年GPU主要厂商在中国市场销量排名

4.4.3 近三年中国市场主要厂商GPU销量（2020-2025）

4.5 中国市场，近三年GPU主要厂商收入占有率及排名

4.5.1 近三年GPU主要厂商在中国市场占有率（2020-2025）

4.5.2 2020-2025年GPU主要厂商在中国市场收入排名

4.5.3 近三年中国市场主要厂商GPU销售收入（2020-2025）

4.6 全球主要厂商GPU总部及产地分布

4.7 全球主要厂商成立时间及GPU商业化日期

4.8 全球主要厂商GPU产品类型及应用

4.9 GPU行业集中度、竞争程度分析

4.9.1 GPU行业集中度分析：全球Top 5生产商市场份额

4.9.2 全球GPU第一梯队、第二梯队和第三梯队生产商（品牌）及市场份额

4.10 新增投资及市场并购活动

第五章 行业发展环境分析

5.1 GPU行业发展趋势

5.2 GPU行业主要驱动因素

5.3 GPU中国企业SWOT分析

5.4 中国GPU行业政策环境分析

5.4.1 行业主管部门及监管体制

5.4.2 行业相关政策动向

5.4.3 行业相关规划

第六章 行业供应链分析

6.1 GPU行业产业链简介

6.1.1 GPU行业供应链分析

6.1.2 GPU主要原料及供应情况

6.1.3 GPU行业主要下游客户

6.2 GPU行业采购模式

6.3 GPU行业生产模式

6.4 GPU行业销售模式及销售渠道

第七章 全球市场主要GPU厂商简介

7.1 A

7.1.1 基本信息及产品介绍

7.1.2 企业主要财务指标

7.1.3 GPU销量、收入、价格及毛利率

7.1.4 企业市场占有率  

7.2 B

7.2.1 基本信息及产品介绍

7.2.2 企业主要财务指标

7.2.3 GPU销量、收入、价格及毛利率

7.2.4 企业市场占有率

7.3 C

7.3.1 基本信息及产品介绍

7.3.2 企业主要财务指标

7.4.3 GPU销量、收入、价格及毛利率

7.4.4 企业市场占有率

7.4 D

7.4.1 基本信息及产品介绍

7.4.2 企业主要财务指标

7.4.3 GPU销量、收入、价格及毛利率

7.4.4 企业市场占有率

7.5 E

7.5.1 基本信息及产品介绍

7.5.2 企业主要财务指标

7.5.3 GPU销量、收入、价格及毛利率

7.5.4 企业市场占有率

第八章 中国市场GPU进出口分析及未来趋势

8.1 中国市场GPU进出口分析及未来趋势（2020-2032）

8.2 中国市场GPU进出口贸易趋势

8.3 中国市场GPU主要进口来源

8.4 中国市场GPU主要出口目的地

第九章 中金企信国际咨询2026-2032年中国GPU企业投资规划建议分析

9.1 GPU企业投资前景规划背景意义

9.1.1 企业转型升级的需要

9.1.2 企业做大做强的需要

9.1.3 企业可持续发展需要

9.2 GPU企业战略规划制定依据

9.2.1 国家政策支持

9.2.2 行业发展规律

9.2.3 企业资源与能力

9.3 GPU企业战略规划策略分析

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