01產(chǎn)業(yè)驅動因素

①摩爾線程將要發(fā)布新一代GPU架構

12月5日，國產(chǎn)GPU（圖形處理器）龍頭摩爾線程正式登陸科創(chuàng)板。

據(jù)悉，公司是國內(nèi)稀缺的全功能GPU企業(yè)，自2020年至今已推出四代GPU架構。

也正是這些核心產(chǎn)品，使其營收快速增長，今年前三季度摩爾線程實現(xiàn)營收7.85億元，同比增長181.99%。

如今，時隔約1年，摩爾線程提出要在12月19日-20日發(fā)布新一代GPU，無疑有望為公司增添新的助力。

②半導體設備出貨環(huán)比持續(xù)增長

國際半導體產(chǎn)業(yè)協(xié)會在近日表示，2025年第三季度，全球半導體設備出貨額達到336.6億美元，同比增長11%。

雖然同比增幅相比二季度有所下降，但實際季度出貨還是持續(xù)增長的，環(huán)比約提升2%。

SEMI預測，在AI算力和先進制程擴產(chǎn)的驅動下，全球半導體設備銷售額有望在2026年突破1300億美元，同時中國大陸半導體設備市場迎來確定性改善。

那么GPU作為AI算力的核心，以及先進制程擴產(chǎn)的載體，便有望直接受益。

弗若斯特沙利文預測，我國AI計算加速芯片市場規(guī)模將由2024年的1425億元增至2029年的1.3萬億元，年復合增速達54%。其中，GPU市場占比超過70%。

02產(chǎn)業(yè)全景圖

今天我們主要來看一下GPU產(chǎn)業(yè)鏈。

03上游產(chǎn)業(yè)鏈

03-1架構設計

我們常說，芯片設計會用到一類工具，即EDA電子設計自動化工具，它被認為是“芯片之母”。

利用EDA工具，它能將工程師的代碼語言轉化為晶體管級別的電路圖，實現(xiàn)芯片的物理設計、布局布線等關鍵流程。

另外，電路設計的基礎是邏輯設計和功能設計，也就是說除EDA工具外，我們還會了解到有關芯片功能模塊的IP核。

IP核又叫知識產(chǎn)權核，是預先設計好并可授權的產(chǎn)品，分為處理器內(nèi)核、存儲控制器模塊、接口控制器等諸多模塊，能夠幫助企業(yè)大幅縮短芯片研發(fā)周期、降低開發(fā)風險。

而無論是電路設計還是功能設計，根本都是為了芯片的架構設計，芯片架構就好比芯片設計的“藍圖”，它決定了芯片能做什么、效率如何，以及它與軟件之間的協(xié)作方式。

對于芯片企業(yè)來說，如果它的芯片架構是自研，那么它的IP核往往也是自研，從而掌握了核心競爭力。

當然，由于IP核授權本身也有一定優(yōu)勢，一些GPU企業(yè)也會在授權的基礎上進行優(yōu)化、重構等自主性研發(fā)。

03-2半導體材料和設備

半導體材料和設備被認為是半導體產(chǎn)業(yè)的基石，它們在芯片制造和封測領域發(fā)揮著關鍵的作用。

其中，半導體材料和設備種類繁多，有關細分市場國產(chǎn)化率是我們一直關注的重點，包括比較重要的光刻膠、電子化學品、電子氣體、拋光材料、12英寸硅片等材料。

以及光刻機、量測設備、離子注入設備、涂膠顯影設備、化學沉積設備等設備。

這里我們需要注意的是，GPU作為邏輯類芯片，和其他芯片制造存在一定區(qū)別，因此產(chǎn)生對材料和設備使用的差別。

整體來說，邏輯芯片更側重先進制程的精細工藝，像存儲芯片則更強調(diào)三維堆疊結構的實現(xiàn)。

這也就使得GPU以“制程微縮”為核心，驅動刻蝕、薄膜沉積等設備向“高精度、多步驟”升級，材料端則更依賴高端光刻膠、高純度電子特氣等。

03-3相關標的

①芯原股份：中國大陸第一的半導體IP授權商，2025年上半年芯片設計業(yè)務收入中，AI算力相關收入占比約52%。

②立昂微：硅片業(yè)務規(guī)模位居行業(yè)前列，當前12英寸硅片快速放量，同時布局射頻芯片以及第三代半導體等業(yè)務。

③長川科技：國產(chǎn)測試設備龍頭，全面布局后道測試設備的同時，通過并購新加坡STI進入前道晶圓檢測領域。

④邁為股份：由光伏設備拓展，近年來持續(xù)聚焦半導體泛切割與先進封裝等領域，目前前道晶圓刻蝕和原子層沉積設備、后道先進封裝設備已交付多批客戶。

04中游產(chǎn)業(yè)鏈

04-1GPU生產(chǎn)（制造和封測）

接下來，落腳到GPU生產(chǎn)環(huán)節(jié)，和大多數(shù)芯片一樣，GPU生產(chǎn)也主要分為兩種模式，F(xiàn)abless和IDM模式。

其中，在Fabless無晶圓模式中，設計廠商一般將芯片制造和封測均交給專門的代工廠。

只有在垂直整合制造的IDM模式下，芯片廠商才全權完成整個流程。

當前，全球芯片領域的IDM大廠主要以國外存儲芯片、CPU（中央處理器）廠商為代表。

GPU廠商則由于起步較晚，設計、封裝等技術壁壘較高，目前多為Fabless模式。

這里我們簡單介紹一下全球GPU龍頭英偉達的產(chǎn)品，再來和國產(chǎn)廠商進行對比。

由上圖可見，英偉達最早的GPU是在2017年發(fā)布，隨后幾年，持續(xù)經(jīng)歷了架構的迭代、制程的升級和算力的提升。

2025年，英偉達最先進的300系列芯片是4nm制程增強工藝，并由臺積電代工實現(xiàn)。

此外，為了提升GPU的性能，其往往需要利用先進的封裝技術，將多個芯片（如GPU核心與高帶寬內(nèi)存HBM）緊密集成在一起，而相關封裝技術也是依賴臺積電。

04-2國產(chǎn)GPU發(fā)展現(xiàn)狀

由于較高的研發(fā)壁壘，我國GPU廠商屈指可數(shù)，以華為、摩爾線程、沐曦股份、景嘉微等為代表。

另外，寒武紀的芯片嚴格來說屬于ASIC專用集成電路，與GPU形成競品，海光信息的產(chǎn)品線則同時覆蓋CPU和DCU（屬于GPU），并且目前以CPU為核心。

所以由國產(chǎn)GPU龍頭廠商的發(fā)展情況也知道，我國GPU的發(fā)展還不夠領先。

2024年上半年，我國華為等國產(chǎn)廠商市場份額占比僅有20%。

也就是說，我國GPU與英偉達在技術、性能和生態(tài)方面仍存在差距。

這也就產(chǎn)生英偉達芯片為何會被考慮限制在我國出售。

但也正是存在差距，我國GPU廠商才有著巨大的國產(chǎn)替代空間，并且在技術的驅動下，我國芯片廠商的競爭力也在持續(xù)增強。

比如摩爾線程即將發(fā)布的新一代工藝似乎便承載了這份預期及希望。

04-3相關標的

①摩爾線程：構建了覆蓋AI智算、專業(yè)級圖形加速、桌面級圖形加速等領域的完整產(chǎn)品矩陣，并且GPU芯片和基礎軟件棧全是自研。

②沐曦股份（已完成上市認購）：國內(nèi)高性能通用GPU領導者之一，目前已發(fā)布了有關智算推理、訓推一體化產(chǎn)品，2025年前三季度實現(xiàn)營收12.36億元，規(guī)模比摩爾線程還大。

③景嘉微：GPU應用領域由圖形渲染拓展至計算領域，標志著公司由軍用和信創(chuàng)市場逐步向民用算力市場拓展。

④中芯國際：中國內(nèi)地技術最先進、規(guī)模最大的集成電路制造企業(yè)（代工）。

05下游產(chǎn)業(yè)鏈

05-1算力

最后，落腳到GPU應用，簡言之便是算力應用，包括AI訓練和推理。

GPU計算能力更高，且有通用性，從而成為AI算力芯片的主流，而ASIC主要是功耗低、成本低，但需要定制（比如谷歌TPU、寒武紀思元系列）。

所以未來得益于AI算力需求的提升，GPU也有望迎來巨大的成長空間。

文章開始我們提到，我國AI計算加速芯片市場規(guī)模到2029年有望達到1.3萬億元，其中AI智算和桌面級應用將呈現(xiàn)3:1的市場格局，均將維持快速增長。

另外在AI智算領域，數(shù)據(jù)中心GPU產(chǎn)品構成過去增速最快、需求最廣的細分市場，并且未來在AI算力的大浪潮下還有望持續(xù)維持高增速。

05-2相關標的

①潤澤科技：國內(nèi)第三方數(shù)據(jù)中心建設運營龍頭，積極投入AIDC的擴張，拓展和運營商、互聯(lián)網(wǎng)云廠商等大客戶的合作。

②工業(yè)富聯(lián)：全球AI服務器OEM龍頭，為英偉達機柜重要供應商之一。

06發(fā)展趨勢

總的來說，GPU芯片是目前AI算力領域的主流產(chǎn)品，而在算力浪潮建設的驅動下，其正展示出較強的成長力，同時伴隨著我國廠商技術實力的提升，我國GPU產(chǎn)業(yè)鏈有望迎來快速發(fā)展。

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