算力：GPU 引领 AIGC 技术革新，市场需求持续增长
思瀚产业研究院    2024-11-16

当前，人工智能领域的 AI 芯片家族日益壮大，主要包括GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）和NPU（神经拟态芯片）。其中，GPU 和 FPGA 属于成熟的通用型AI 芯片，而ASIC 则为特定AI场景定制，如谷歌的 TPU、亚马逊的 Trainium 和微软的Maia。

GPU 最初设计用于加速图形渲染和显示，广泛应用于游戏、视频制作和处理等领域。随着时间推移，因其在并行处理密集数据方面的卓越能力，GPU逐渐成为 AI 领域的重要推动力，尤其是在深度学习训练中。其核心性能指标包括算力、显存、功耗和互联能力，成为推动AIGC 发展的核心力量。

英伟达的 GPU 产品在 AIGC 的发展历程中扮演了至关重要的角色，其成功源于在硬件性能和软件生态方面的持续投入与创新。在硬件领域，英伟达推出了 Volta、Turing、Ampere、Hopper 和 Blackwell 等系列架构，这些架构配备了专为深度学习设计的 CUDA Core 和 Tensor Core，显著提升了AI训练与推理的效率。

CUDA Core 负责基础运算，其数量通常与FP32 计算单元相对应；而 Tensor Core 则在 Volta 及后续架构中引入，专门用于张量计算，与深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）结合使用，带来了十几倍的效率提升。除了硬件创新，英伟达还构建了全面的 GPU 软件生态系统，包括CUDA、cuDNN和 TensorRT 等工具，大大简化了 AIGC 模型的开发和部署流程，使得AIGC技术的应用更加高效便捷。

随着 AIGC 技术在多个行业中的广泛应用，对GPU 和ASIC 算力的需求持续增加。全球数据中心 GPU 市场在近年来显著扩张，2023 年出货量达到385万颗，较 2022 年的 267 万颗增长了 44.2%。预计在经历2023 年和2024年的大幅增长后，全球 AIGC GPU 和 ASIC 市场将保持稳定增长。根据Yole的预测，该市场规模将从 2023 年的 505 亿美元增至2029 年的2330 亿美元，复合年均增长率达到 29.0%。

英伟达作为 GPU 市场的领导者，其产品在AIGC 训练和推理市场占据主要份额。英伟达不断推出新的 GPU 架构和软件产品，每一代产品都在性能和能效方面持续提升，其 2023年数据中心 GPU 销售收入达到了362 亿美元，根据IoT Analytics 的数据，市场份额达到 92%。

与此同时，AMD 和英特尔也在数据中心 GPU 市场占有一席之地，AMD 的 MI300 系列获得了微软、Meta等订单，市场份额达到 3%；英特尔的 Gaudi 2 则提供高性能且具成本效益的解决方案。此外，一些新兴参与者也在进入市场，推动技术创新与产品多样化。

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