GPGPU 与 ASIC 并驾齐驱，算力芯片进入高速发展阶段
思瀚产业研究院    2025-01-07

GPT 正引领全球 AIGC 快速发展。根据中国社会科学报报告，人工智能生成内容（AI Generated Content，AIGC）指利用人工智能算法、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等方法，自动生成文本、图像、音频等各类媒介形式的内容，以满足用户的个性化需求。

随着 ChatGPT 的推出，全球各地乃至中国都快速涌现了一批研发 AIGC 的企业。根据湖南日报援引《中国人工智能大模型地图研究报告》数据，从全球已发布的大模型分布来看，中国和美国位居前列，已发布大模型数量达到全球总数 80%以上。

中国自 2020 年步入大模型高速发展期，目前已发布的诸如文心一言、通义千问、星火、盘古、悟道等预训练大模型通用性、智能性等维度达到国家相关标准。截至 23 年 6 月，中国已发布 79 个大模型。根据光明网援引《全球数字经济白皮书（2024 年）》报告，截止 2024 年 7 月，全球人工智能大模型 1328 个，美国占 44%（584 个），中国占 36%（478 个）。

受益于 AIGC 的发展，中国的算力需求有望快速提升，“通用算力+专用算力”将成为人工智能算力基础设施的建设关键。AIGC 面对广泛通用场景，重视普适性。在部分个性化应用场景，AICG 要提升其专用性，对计算精度、计算效率也有更高的要求。因此我们认为，AIGC 对算力的需求拉动将较为显著。根据 IDC 与浪潮信息所发布的《2022-2023 中国人工智能计算力发展评估报告》，2021 年中国智能算力规模达 155.2 EFLOPS，2022 年智能算力规模将达到 268.0 EFLOPS，预计到 2026 年达到 1271.4 EFLOPS，

2021-2026 年智能算力规模年复合增长率达 52.3%。根据前瞻产业研究院，2023 年中国 AI 芯片行业市场规模达到 1206 亿元，2018-2023 年复合增速达 79.90%。2024 年中国 AI 芯片行业市场规模将达到 1447 亿元。

美国不断限制中国先进算力芯片发展，国产替代进程或将加速。根据证券时报网援引 21 世纪经济报道，12 月 2 日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了出口管制的“强化版”新规，进一步限制中国人工智能和先进半导体的发展。这次新规主要有两份文件，第一份是 152 页的临时最终规则（IFR，Interim final rule），BIS 对出口管理条例（EAR）的某些管控进行了调整，涉及先进计算物、超级计算机以及半导体制造设备。第二份是 58页的最终规则（Final rule），名为《实体清单的新增与修改及从验证终端用户（VEU）计划中移除》。该规则通过新增和修改实体清单，对某些关键技术进行管控。两份新规都在 2024 年 12 月 2 日当天生效。

算力芯片 GPGPU 设计制造是 AI 浪潮下的核心环节，随着半导体设备、HBM 存储、先进封装技术等持续受到限制，国产替代进程或将加快，相关产业链有望持续受益。

算力芯片 GPGPU 相关上市公司情况

寒武纪：公司自成立以来一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片。公司是针对人工智能领域内多样化应用场景而设计、研发的通用型智能芯片，可广泛支持视觉、语音、自然语言处理、传统机器学习等人工智能应用。

海光信息：公司的产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU），系列高端处理器产品不仅拥有领先的计算性能，更在安全可靠、产业生态和自主迭代等方面展现出较强的优势。我们的协处理器产品（DCU）属于 GPGPU 的一种，采用“类 CUDA”通用并行计算架构，能够较好地适配、适应国际主流商业计算软件和人工智能软件。海光 DCU 具备强大的计算能力、高速并行数据处理能力、良好的软件生态环境三大技术优势，已经实现了在人工智能、大数据处理、商业计算等领域的规模化应用，可以用于大模型的训练和推理。

景嘉微：公司景宏系列高性能智算模块及整机产品可面向 AI 训练、AI 推理和科学计算等领域应用。未来公司将持续瞄准 GPU 在人工智能领域的应用方向，加强在高性能图形处理领域和高性能计算领域的技术和产业化布局。

龙芯中科：龙芯目前展开的下一代桌面芯片 3B6600 的研制，8 核桌面 CPU，集成 GPGPU 及 PCIE 接口。与前款芯片相比，工艺不变，结构优化。3B6600 目前处于设计阶段，预计 2025 年上半年交付流片。服务器 CPU，公司下一代服务器芯片 3C6000 目前处于样片阶段，预计 2025 年 Q2 完成产品化并正式发布。

根据甬兴证券内部自测的结果，16 核 32 线程的 3C6000/S 性能可对标至强 4314，双硅片封装的 32 核 64 线程的 3D6000（3C6000/D）可对标至强 6338，四硅片封装 60/64 核 120/128 线程的 3E6000（3C6000/Q）已在2024 年 11 月份封装回来，在测试过程中。GPGPU 芯片，目前在研的首款 GPGPU 芯片 9A1000 定位为入门级显卡以及终端的 AI推理加速（32TOP），显卡性能对标 AMDRX550，预计 2024 年底代码冻结，争取 2025 年上半年流片。

专用集成电路 ASIC 专为特定应用而设计，可在性能、功耗和速度方面进行优化。根据 Business Research Insights 报告，专用集成电路 ASIC 专为特定应用而设计，可在性能、功耗和速度方面进行优化。与通用解决方案相比，这种定制可以提高效率和功能。电子设备变得更小、更紧凑的趋势需要高度集成的电路。ASIC 有助于电子元件的小型化，使其适用于便携式设备和物联网应用。ASIC 可向电信、汽车、医疗保健和消费电子产品等需要满足独特性能要求的行业，提供专业解决方案。

2029 年全球专用集成电路 ASIC 市场规模或将达到 2681.51 亿元。根据贝哲斯咨询报告，2023 年全球专用集成电路 ASIC 市场规模达到 1278.32亿元，预计到 2029 年全球专用集成电路 ASIC 市场规模将达到 2681.51 亿元，在预测期间专用集成电路 ASIC 市场年复合增长率预估为 13.14%。

根据财联社报道，谷歌 Gemini 2.0，背后的核心硬件为谷歌最强 AI 芯片 Trillium TPU，同样也属于 ASIC 的一种；同日谷歌还宣布 Trillium TPU普遍可用，该芯片不仅在训练密集型大语言模型、MoE 模型上性能更强，而且AI训练和推理性价比更高。亚马逊AWS发布了AI芯片Trn2UltraServer和 Amazon EC2Trn2，基于 ASIC 的实例性价比超越基于 GPU：单个 Trn2 实例结合了 16 颗 Trainium2 芯片，可提供 20.8PFLOPS，相比当前基于 GPU的 EC2 实例，性价比高出 30%~40%。

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