在人工智能浪潮席卷全球的背景下，算力已成为基础设施中最关键的技术资产。全球独立GPU市场超80%的份额、数据中心GPU市场超98%的份额，目前被单一巨头垄断。随着从A100、H100、H200演进到B200和B300时代，高阶算力芯片的出口受限，正在让国内算力供给面临前所未有的考验。算力芯片的国产化替代，不再只是成本与效率的选择，而是关乎产业链安全与生态自主的必然考量。
01.
行业定义
GPU（图形处理器）最初是为了解决图像与图形运算而生的专用芯片，是显卡的核心部件。由于其独特的硬件设计，GPU在处理海量同构数据时展现出了远超传统处理器的效率。随后，这种强大的计算能力被延伸至通用计算领域，形成了如今被广泛应用于人工智能与算力中心的GPGPU（通用图形处理器）。
从架构上看，CPU由少数几个高性能核心组成，擅长复杂的逻辑控制与统筹调度；而GPU则由成百上千个结构相对简单的核心组成。如果将CPU比作一位精通全局控制的教授，GPU则像是由庞大数量的大学生组成的计算团队，在逻辑控制者的统一指挥下，以并行的人海战术完成海量的数据计算。
02.
行业分类
按照结构形式与作业目标的不同，算力芯片在产业端主要划分为两大核心阵营：
第一类是传统的图形渲染GPU。这类芯片的核心能力在于图形渲染、3D建模与画面输出，主要服务于PC终端、游戏设备及专业图形工作站。
第二类则是通用计算GPU（GPGPU）。这类芯片剥离或弱化了图形渲染模块，专注于海量数据的并行计算与矩阵运算。它是大模型训练、深度学习推理以及数据中心高密度计算的核心支柱。
