2025年末至2026年初，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯及燧原科技相继完成上市或IPO辅导，标志着中国GPU行业进入产业化与资本化深度联动新阶段。2025年12月5日，摩尔线程登陆科创板，上市5日涨幅超7倍，市值突破4,400亿元；2025年12月17日，沐曦股份以692.95%首日涨幅刷新A股打新纪录，单签盈利达36.26万元，收盘总市值约3,320亿元；壁仞科技于2026年1月2日在港交所挂牌，开盘报35.7港元/股，较发行价19.60港元/股上涨82.14%，盘中最高触及42.88港元/股，涨幅超118%；天数智芯于2026年1月8日在港交所挂牌，收盘报156.8港元/股，涨幅8.44%，总市值约400亿港元；燧原科技于2026年1月1日完成A股IPO辅导工作。

中国GPU市场规模从2020年的384.77亿元增长至2024年的1,638.17亿元，预计2029年达13,635.78亿元，在全球市场占比将由2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。2024年1-11月中国披露GPU投资事件23起，融资金额583.52亿元；新华日报财经数据显示，2025年全年近十家GPU相关企业奔赴资本市场，总募资规模超300亿元。

全球GPU市场集中度高，呈现‘一超一强’格局：NVIDIA持续占据超八成市场份额，尤其在高端市场与AI应用领域；AMD占据剩余近两成份额。中国市场亦由NVIDIA与AMD主导，但近年在政策支持、AI需求驱动及资本加持下，本土企业加速成长，主要分为三类：具有军工背景的图形显控厂商（如景嘉微）、专注AI与数据中心的初创公司（如摩尔线程、壁仞科技、天数智芯、沐曦股份、燧原科技），以及大型科技公司内部孵化的芯片业务（如华为昇腾）。

GPU定义为专用于图像和图形运算的微处理器，后扩展为兼具图形处理与通用并行计算能力的核心硬件。按功能分为图形GPU（侧重游戏、影视渲染）、GPGPU（专注AI训练推理、科学计算）及全功能GPU（兼顾图形与计算，适配工作站、智算中心等多元场景）。2006年NVIDIA推出CUDA架构，开启GPU向通用计算转型；2022年后，ChatGPT带动生成式AI爆发，AI算力需求陡增，GPU成为关键基础设施。

政策层面，国家围绕‘自主可控、算力升级、生态协同’主线持续发力，推动GPU技术标准、产业链协同与应用场景拓展。2025年多项专项政策落地，强化国产GPU兼容性、安全性及金融支持力度。

产业链上游包括EDA工具（如Synopsys、华大九天）、IP核（如ARM、芯原股份）、晶圆制造设备与材料；中游涵盖设计（NVIDIA、AMD、摩尔线程、沐曦等）与制造（台积电、三星、中芯国际）、封装测试（长电科技、通富微电等）；下游应用覆盖AI计算加速、机器人、自动驾驶、元宇宙、数字孪生、科学计算、工业自动化及消费电子等领域。

AI智算为当前核心增长引擎：2024年中国AI智算GPU市场规模996.72亿元，预计2029年达10,333.40亿元，年均复合增长率56.7%。GPU通过并行计算显著缩短大模型训练时间、优化参数迭代效率、提升实时推理响应速度，支撑预训练、后训练及云服务部署。摩尔线程MTT S4000/S5000智算卡及KUAE1/KUAE2万卡互联智算集群已交付多个智算中心；壁仞科技BR100系列芯片采用7nm制程与Chiplet技术，BIRENSUPA平台与BIRENCUBE云管理平台实现软硬协同，支撑全国多智算中心规模化部署。

图形渲染场景持续扩张，8K视频、VR/AR、实时交互对算力提出更高要求。GPU相较CPU在渲染速度上提升10–100倍，能效比高20–50倍，支持动态光照与物理模拟。景嘉微JM11系列GPU支持硬件虚拟化与透传技术，适配云桌面、云游戏、GIS及CAD等场景，兼容Windows、Linux及国产主流操作系统。

应用场景正向物理AI、生物医药、自动驾驶、元宇宙、数字孪生等前沿领域延伸。技术趋势包括Chiplet架构普及（如AMD MI300、NVIDIA GB200）、软件生态壁垒强化（CUDA主导，新兴厂商强调开源兼容）、能效比持续优化、GPU与CPU/DPU/存储系统级协同深化。

行业面临三重风险：供应链稳定性受美国出口管制影响，先进制程代工受限；产品迭代周期长于AI算法演进速度，存在技术错配风险；高端人才跨集成电路与人工智能多学科，培养周期长、供给不足，制约研发持续性与创新效率。

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