核心觀點：

• 2025年末至2026年初，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技等接連完成上市，市場反應(yīng)熱烈。這一些系列事件標(biāo)志著中國GPU行業(yè)已進入產(chǎn)業(yè)化與資本化深度聯(lián)動的新階段。
  
• 中國GPU市場規(guī)模從2020年的384.77億元快速增長到2024年的1,638.17億元，預(yù)計在2029年將達到13,635.78億元，在全球市場中的市場占比預(yù)計將從2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。
  
• 2024年1-11月中國披露的GPU投資事件為23起，融資金額達583.52億元。新華日報財經(jīng)數(shù)據(jù)顯示，2025年全年國內(nèi)已有近十家GPU相關(guān)賽道企業(yè)奔赴資本市場，總募資規(guī)模超300億元。
  
• 全球GPU市場集中度較高，市場份額基本由“一超一強”壟斷。目前全國GPU市場中，NVIDIA和AMD占據(jù)了絕大部分市場份額，其中NVIDIA近年來持續(xù)維持超八成市場份額，AMD則占據(jù)剩余近兩成份額。
  
• GPU應(yīng)用向物理AI、生物醫(yī)藥等前沿拓展，技術(shù)呈現(xiàn)Chiplet架構(gòu)、軟件生態(tài)等趨勢，行業(yè)面臨供應(yīng)鏈、人才短缺、競爭激烈等多重風(fēng)險。
  

2025年末至2026年初，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技等接連完成上市，市場反應(yīng)熱烈。2025年12月5日，摩爾線程登陸科創(chuàng)板，上市5日漲幅超7倍，市值突破4,400億元；2025年12月17日，沐曦股份以692.95%的首日漲幅刷新A股打新紀(jì)錄，單簽盈利達36.26萬元，收盤價對應(yīng)總市值約3,320億元；壁仞科技于2026年1月2日在港交所掛牌，開盤報35.7港元/股，較每股19.60港元的定價大漲82.14%，盤中股價最高觸及42.88港元/股，漲幅超118%；天數(shù)智芯于2026年1月8日在港交所掛牌上市，截至收盤，天數(shù)智芯股價報156.8港元/股，漲幅8.44%，總市值約400億港元；燧原科技也于2026年1月1日完成A股IPO輔導(dǎo)工作。

中國GPU行業(yè)已進入產(chǎn)業(yè)化與資本化深度聯(lián)動的新階段。在人工智能、高性能計算及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動下，GPU作為核心算力基礎(chǔ)設(shè)施，戰(zhàn)略價值日益凸顯，自主可控的GPU產(chǎn)業(yè)鏈成為國家戰(zhàn)略支撐。在此背景下，中國GPU企業(yè)加速資本化進程，成為資本市場高度關(guān)注的焦點。

然而，行業(yè)仍面臨技術(shù)積累、國際競爭、供應(yīng)鏈安全等挑戰(zhàn)。本報告旨在通過分析近期資本市場動態(tài)，深入解讀中國GPU產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、核心驅(qū)動力及未來趨勢，為投資機構(gòu)與行業(yè)參與者提供參考。

（2）行業(yè)定義及發(fā)展歷程

1）定義及分類

GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門處理圖像和圖形相關(guān)運算的微處理器。GPU最初是為了加速計算機圖形渲染而設(shè)計的，隨著技術(shù)的進步，其并行計算能力被廣泛應(yīng)用于通用計算領(lǐng)域，尤其成為人工智能、科學(xué)計算、數(shù)字孿生等場景的核心硬件，是兼具 “圖形處理 + 通用計算”雙重能力的多功能芯片。

根據(jù)功能定位，GPU主要分為圖形GPU、GPGPU和全功能GPU。圖形GPU聚焦圖形圖像相關(guān)處理，其核心架構(gòu)強化了圖形管線與像素處理單元，重點服務(wù)于游戲終端、影視渲染等視覺相關(guān)場景；GPGPU則省去了與圖形顯示和渲染相關(guān)的功能，專注于通用并行計算任務(wù)，通過簡化圖形模塊、強化計算核心的架構(gòu)設(shè)計，廣泛應(yīng)用于AI訓(xùn)練推理、超算、科學(xué)計算等高性能計算場景；全功能GPU兼具圖形渲染與通用計算能力，其架構(gòu)兼顧圖形管線與并行計算需求，可適配多元化應(yīng)用場景，常見于高端臺式機、專業(yè)工作站等設(shè)備。

圖表1 全功能GPU、圖形GPU、GPGPU三者的區(qū)別

來源：融中咨詢

2）發(fā)展歷程

GPU的早期版本主要用于圖形渲染。隨著技術(shù)的進步，GPU的并行計算能力被挖掘，GPU也逐漸被應(yīng)用于科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。2006年，NVIDIA推出CUDA，這是全球第一個通用并行計算架構(gòu)，標(biāo)志著GPU由單一的圖形處理向通用計算的轉(zhuǎn)變。2022年，隨著ChatGPT的爆火，在加速計算和生成式AI的帶動下，算力需求陡增，GPU需求量也隨之大幅增長，高端AI專用芯片供不應(yīng)求。

圖表2 GPU發(fā)展歷程

來源：融中咨詢

（3）行業(yè)現(xiàn)狀分析

1）政策梳理及發(fā)展方向

近年來，國內(nèi)GPU行業(yè)政策圍繞“自主可控、算力升級、生態(tài)協(xié)同”的核心主線，從國家戰(zhàn)略規(guī)劃、專項政策扶持、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、應(yīng)用場景拓展、資本與金融支持等多個維度持續(xù)發(fā)力，推動GPU通用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)規(guī)范落地，提升國產(chǎn)產(chǎn)品的兼容性與安全性，有力促進了GPU行業(yè)的發(fā)展。2025年來國家頒布、實施的主要政策法規(guī)如下：

圖表3 2025年中國GPU行業(yè)相關(guān)法規(guī)/政策概覽

信息來源：政府各部門，融中研究整理

3）融資動態(tài)

2024年1-11月中國披露的GPU投資事件為23起，融資金額達583.52億元。新華日報數(shù)據(jù)顯示，2025年全年國內(nèi)已有近十家GPU相關(guān)賽道企業(yè)奔赴資本市場，總募資規(guī)模超300億元。

圖表4 2025年中國GPU行業(yè)部分投融資企業(yè)情況

信息來源：融中咨詢

圖表5 中國GPU企業(yè)IPO及上市進程表

信息來源：融中研究、各公司招股說明書

(4）市場規(guī)模及競爭格局

1）行業(yè)市場規(guī)模

在全球范圍內(nèi)，歐美等發(fā)達國家及地區(qū)在AI領(lǐng)域的研發(fā)起步較早，早期資本投入較大。過去五年，全球AI算力需求激增使GPU市場爆發(fā)式增長，全球GPU市場規(guī)模從2020年的1,509.98億元快速增長到2024年的10,515.37億元。全球GPU市場規(guī)模預(yù)計在2029年將達到36,119.74億元，2025-2029年的復(fù)合增長率為24.5%，呈現(xiàn)強勁的增長態(tài)勢。

圖表6 2020-2029年全球GPU市場規(guī)模（收入）

來源：融中咨詢

過去五年，中國GPU產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，市場規(guī)模從2020年的384.77億元快速增長到2024年的1,638.17億元，預(yù)計在2029年將達到13,635.78億元，在全球市場中的市場占比預(yù)計將從2024年的15.6%提升至2029年的37.8%。其中，AI智算GPU仍是增長核心，到2029年，中國AI智算GPU市場規(guī)模將達到10,333.40億元，期間年均復(fù)合增長率為56.7%；桌面級產(chǎn)品亦穩(wěn)步發(fā)展，預(yù)計從2024年的641.45億元增至2029年的3,302.38億元。

圖表7 2020-2029年中國GPU市場規(guī)模（收入）

來源：融中咨詢

2）競爭格局

全球GPU市場集中度較高，市場份額基本由“一超一強”壟斷。目前全球GPU市場中，NVIDIA和AMD占據(jù)了絕大部分市場份額，其中NVIDIA持續(xù)維持超八成市場份額，特別是在高端市場和AI相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域，NVIDIA憑借其強大的算力、豐富的產(chǎn)品線和完善的生態(tài)及應(yīng)用體系，展現(xiàn)出了極大的稀缺性和市場影響力，其CUDA架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化使其成為許多高性能計算應(yīng)用的首選。AMD則占據(jù)剩余近兩成份額，AMD憑借其近年來推出的RDNA和CDNA架構(gòu)，在性價比和多任務(wù)處理能力方面不斷挑戰(zhàn)NVIDIA。

圖表8 GPU國際龍頭企業(yè)基本情況

來源：各公司官網(wǎng)、融中咨詢

中國市場海外龍頭廠商占據(jù)絕大部分市場份額。尤其是高性能計算和AI領(lǐng)域，NVIDIA、AMD等國際巨頭憑借技術(shù)優(yōu)勢和生態(tài)壁壘，依然是市場的主導(dǎo)力量。近幾年，在資本的加持、人工智能的市場催化以及國家相關(guān)政策的支持，國內(nèi)一批本土GPU廠商涌現(xiàn)并快速成長，這些廠商主要分為幾類：一類是具有軍工背景或較早從事特定領(lǐng)域圖形顯控芯片研發(fā)的企業(yè)，如景嘉微；另一類是近年來成立的初創(chuàng)公司，它們瞄準(zhǔn)AI、數(shù)據(jù)中心等新興市場，匯聚了海內(nèi)外頂尖技術(shù)人才，如摩爾線程、壁仞科技、天數(shù)智芯、沐曦股份、燧原科技等；還有一類是大型科技公司內(nèi)部孵化或戰(zhàn)略布局的芯片業(yè)務(wù)，如華為海思/昇騰。

圖表9國內(nèi)GPU主要廠商基本情況

來源：各公司官網(wǎng)、融中咨詢

（5）產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

GPU產(chǎn)業(yè)鏈的上游包括設(shè)計芯片所需的EDA軟件、IP模塊等，以及制造所需的設(shè)備和材料。EDA軟件和IP供應(yīng)商為芯片設(shè)計提供工具支持，EDA軟件供應(yīng)商有Synopsys、華大九天等；IP供應(yīng)商有ARM、芯原股份等。設(shè)備和材料是芯片制造的基礎(chǔ)，關(guān)鍵材料包括硅晶圓、光刻膠等；關(guān)鍵設(shè)備包括光刻機、刻蝕機、薄膜沉積設(shè)備等。

中游是附加值最高的環(huán)節(jié)，包括設(shè)計和制造兩大方面。芯片設(shè)計為最核心的環(huán)節(jié)，決定GPU性能與功能，代表企業(yè)有NVIDIA、AMD、摩爾線程、沐曦、寒武紀(jì)等。GPU制造指從晶圓制造到芯片封裝、測試的過程，晶圓制造為將設(shè)計圖“刻”在硅晶圓上，技術(shù)壁壘極高，代表企業(yè)有臺積電、三星、中芯國際等；封裝、測試為將制造好的芯片封裝保護，并測試性能，確保良率，代表企業(yè)有長電科技、通富微電、日月光等。

下游為GPU應(yīng)用領(lǐng)域。分銷商負(fù)責(zé)銷售GPU，而系統(tǒng)制造商則負(fù)責(zé)將GPU集成到終端產(chǎn)品中，并最終交付給品牌商。最終應(yīng)用下游包括AI計算加速、機器人、自動駕駛、元宇宙、數(shù)字孿生、科學(xué)計算、工業(yè)自動化、消費電子等眾多行業(yè)。

圖表10 GPU產(chǎn)業(yè)圖譜

來源：各公司官網(wǎng)、融中咨詢

（1）AI智算場景

1）場景概述

AI智算是人工智能與高性能計算深度融合的產(chǎn)物，其核心是通過AI專用硬件（如GPU、FPGA、ASIC等）和分布式架構(gòu)，為機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI任務(wù)提供高效、可擴展的計算能力。它突破了傳統(tǒng)通用計算的邊界，以“算力+算法+數(shù)據(jù)”三位一體模式，支撐復(fù)雜AI模型的訓(xùn)練與推理，成為數(shù)字經(jīng)濟時代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。AI智算按芯片架構(gòu)以GPU、NPU、ASIC、FPGA等為核心載體，適配不同能效與場景需求。

2）場景需求梳理

AI智算體系中，硬件是承載智能算力的核心載體，其中AI加速芯片承擔(dān)著海量數(shù)據(jù)的高效處理任務(wù)，是支撐各類人工智能應(yīng)用與大模型運行的算力基石。當(dāng)前市場呈現(xiàn)“GPU主導(dǎo)，多元架構(gòu)補充”的格局。隨著大模型訓(xùn)練與推理需求爆發(fā)，2024年中國AI智算GPU市場規(guī)模已達996.72億元，預(yù)計2029年將增至10,333.40億元，期間年均復(fù)合增長率高達56.7%，成為GPU行業(yè)增長的核心引擎。

3）解決方案梳理

GPU作為AI智算的核心技術(shù)之一，在AI大模型算力提升中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，其強大的并行計算能力、單指令多數(shù)據(jù)流特性和高帶寬內(nèi)存配置，使得GPU成為加速AI大模型訓(xùn)練和推理的理想選擇。GPU在AI大模型算力提升中的作用如下：

加速模型訓(xùn)練：在AI大模型的訓(xùn)練過程中，GPU能夠顯著縮短訓(xùn)練時間。GPU通過并行計算技術(shù)，將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個處理單元上執(zhí)行，從而加快模型的收斂速度。此外，GPU還支持分布式訓(xùn)練，可以將訓(xùn)練任務(wù)分配到多臺機器上，進一步加快訓(xùn)練速度。

優(yōu)化模型性能：GPU的并行計算能力還可以優(yōu)化模型的性能。在訓(xùn)練過程中，GPU可以更快地迭代調(diào)整模型參數(shù)，使損失函數(shù)逐步收斂到最小值，有助于提升模型的精度和泛化能力。

加速模型推理：在模型推理階段，GPU也能顯著提高計算效率。對于實時應(yīng)用（如自動駕駛、實時翻譯等），GPU可以減少推理時間，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和用戶體驗。

4）企業(yè)展示

• 摩爾線程

摩爾線程主要從事GPU及相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和銷售。自2020年成立以來，摩爾線程以自主研發(fā)的全功能GPU為核心，致力于為 AI、數(shù)字孿生、科學(xué)計算等高性能計算領(lǐng)域提供計算加速平臺。

摩爾線程的主要產(chǎn)品包括AI智算產(chǎn)品、專業(yè)圖形加速產(chǎn)品、桌面級圖形加速產(chǎn)品、智能SoC類產(chǎn)品。其中AI智算產(chǎn)品線涵蓋AI訓(xùn)練智算卡、AI推理卡、AI超節(jié)點服務(wù)器及夸娥（KUAE）智算集群等，為AI計算中心、云服務(wù)平臺等打造，滿足從大模型預(yù)訓(xùn)練及后訓(xùn)練、推理部署到GPU云服務(wù)等場景應(yīng)用需求。摩爾線程AI智算代表性產(chǎn)品包括：MTT S4000，系2023年底推出的訓(xùn)推一體全功能智算卡；MTT S5000，通過FP8精度支持等創(chuàng)新提升性能；KUAE1，系支持千卡互聯(lián)的第一代超大規(guī)模智算融合中心產(chǎn)品；KUAE2，系2024年底推出的第二代超大規(guī)模智算融合中心產(chǎn)品，支持萬卡互聯(lián)。摩爾線程已交付多個智算中心，場景覆蓋大模型訓(xùn)練、推理、科學(xué)計算等多個領(lǐng)域。2022-2024年度及2025年1-6月，公司AI智算產(chǎn)品合計實現(xiàn)收入10.01億元。

• 壁仞科技

壁仞科技成立于2019年，總部位于上海，是中國高性能通用計算芯片領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，專注于研發(fā)通用GPU（GPGPU）及AI加速芯片，為AI訓(xùn)練、推理及高性能計算提供全場景算力解決方案，其服務(wù)領(lǐng)域覆蓋AI數(shù)據(jù)中心、電信、能源、金融科技、互聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵行業(yè)，支撐人工智能訓(xùn)練、推理服務(wù)及科研創(chuàng)新等核心場景。

壁仞科技的核心產(chǎn)品為壁礪系列通用GPU芯片，包括BR100系列：首代通用GPU芯片，采用7nm制程和Chiplet技術(shù)，單芯片算力表現(xiàn)突出，支持大規(guī)模并行計算；BIRENSUPA計算平臺：軟硬協(xié)同的AI計算平臺，提供高效的大模型訓(xùn)練與推理能力；BIRENCUBE云管理平臺：面向云場景的算力資源調(diào)度與管理系統(tǒng)，支持多租戶、彈性擴展等特性；智能計算集群解決方案：提供從芯片到系統(tǒng)的全鏈路算力基礎(chǔ)設(shè)施，已規(guī)?；渴鹩谌珖鄠€智算中心。

（2）圖形渲染場景

1）場景概述

在如今的數(shù)字化時代，無論是游戲、影視制作、建筑設(shè)計，還是虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用，渲染技術(shù)都扮演著至關(guān)重要的角色。渲染是將計算機中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像、動畫和虛擬世界的過程，而渲染性能則直接決定了這些圖像和動畫的質(zhì)量與流暢度。隨著科技的飛速發(fā)展，渲染性能已經(jīng)成為推動數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動力之一，尤其是在高質(zhì)量視頻制作、實時交互體驗以及復(fù)雜視覺效果的場景中。

2）場景需求梳理

隨著高清、超高清甚至8K視頻內(nèi)容的普及，以及虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）等新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用，渲染所需處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長。這些數(shù)據(jù)不僅包括復(fù)雜的3D模型、高分辨率的貼圖和紋理，還包括動態(tài)光照、陰影和物理效果等，這些都極大地增加了渲染的復(fù)雜度和計算量。高質(zhì)量的渲染需要強大的計算能力，GPU渲染因其出色的處理能力和高度的并行性能，已成為構(gòu)建高效率渲染流程的關(guān)鍵。

3）解決方案梳理

GPU技術(shù)的突破，為渲染提供了強大的算力支持，早期的渲染技術(shù)主要依賴于CPU，但隨著圖形處理需求的增長和技術(shù)的進步，GPU逐漸成為渲染的核心。GPU擁有成百上千個流處理器，能夠并行處理大量的渲染任務(wù)，顯著縮短了渲染時間，還大幅提升了圖像質(zhì)量。性能方面，GPU的數(shù)千個計算核心可并行處理像素、頂點等數(shù)據(jù)，相比CPU渲染速度提升10-100倍；能效比方面，在相同功耗下，GPU的浮點運算能力是CPU的20-50倍，適合大規(guī)模并行計算場景；實時交互方面，GPU支持動態(tài)光照、物理模擬等實時渲染需求，提升了用戶體驗。

4）企業(yè)展示

• 景嘉微

景嘉微成立于2006年，2016年3月在深交所創(chuàng)業(yè)板上市，主要從事GPU及相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，相關(guān)產(chǎn)品包括圖形顯控、小型專用化雷達領(lǐng)域的核心模塊及系統(tǒng)級產(chǎn)品等。景嘉微早年主要依靠圖形顯控產(chǎn)品和小型專用化雷達領(lǐng)域產(chǎn)品在軍工領(lǐng)域的應(yīng)用推動發(fā)展。2019年，景嘉微的JM7200圖形顯示芯片獲得首份訂單，GPU產(chǎn)品為公司業(yè)績開拓出強勁的第二增長曲線。

景嘉微2024年研發(fā)成功的最新一代GPU芯片-JM11系列，該系列芯片支持硬件與透傳虛擬化技術(shù)，在虛擬化場景中功能豐富、性能出色，同時顯著增強物理機場景下的渲染計算能力，可滿足云桌面、云游戲、地理信息系統(tǒng)、CAD輔助設(shè)計等多類高性能應(yīng)用場景需求，適配 Windows、Linux及國產(chǎn)主流操作系統(tǒng)，廣泛適用于服務(wù)器、臺式機、筆記本等設(shè)備。

（1）應(yīng)用場景的變化趨勢

GPU的應(yīng)用場景正持續(xù)拓展，多功能化成為其未來發(fā)展的重要方向。隨著GPU制程工藝、架構(gòu)創(chuàng)新與生態(tài)建設(shè)的持續(xù)深化，其應(yīng)用場景正從圖形渲染、深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計算等傳統(tǒng)領(lǐng)域，向物理AI、生物醫(yī)藥、自動駕駛、元宇宙、數(shù)字孿生等前沿領(lǐng)域快速拓展，推動各行業(yè)實現(xiàn)效率突破與模式創(chuàng)新。

（2）行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢

架構(gòu)創(chuàng)新。GPU廠商積極探索Chiplet（芯粒）設(shè)計范式，通過將大型單片GPU分解為多個功能模塊（如計算單元、內(nèi)存控制器、I/O接口），再使用先進封裝技術(shù)（如CoWoS、3D堆疊）集成，可在提升良率的同時實現(xiàn)更靈活的產(chǎn)品組合。AMD的MI300系列與NVIDIA的GB200均已采用這一路線，預(yù)計未來Chiplet設(shè)計將成為高性能GPU的主流選擇。

軟件與生態(tài)的壁壘構(gòu)建。軟件棧成為核心競爭力，NVIDIA的CUDA生態(tài)仍占主導(dǎo)，新興GPU企業(yè)多采用開源軟件?；驈娬{(diào)對主流生態(tài)的兼容，以降低開發(fā)者的遷移門檻，加速生態(tài)構(gòu)建。

能效比提升。隨著算力規(guī)模擴大，數(shù)據(jù)中心的能耗問題凸顯，在提升性能的同時降低能耗也成為研發(fā)的重點。

異構(gòu)計算與系統(tǒng)級協(xié)同。GPU不再是獨立加速卡，而是與CPU、DPU、存儲等更緊密地協(xié)同，形成系統(tǒng)級解決方案，以優(yōu)化數(shù)據(jù)流和整體計算效率。

（3）行業(yè)趨勢風(fēng)險研判

供應(yīng)鏈穩(wěn)定性風(fēng)險。美國近年來出臺了一系列政策限制全球頭部晶圓廠為中國企業(yè)代工生產(chǎn)芯片。我國GPU行業(yè)整體起步較晚，在生產(chǎn)供應(yīng)環(huán)節(jié)與國外還存在一定差距，國產(chǎn)供應(yīng)商短期內(nèi)仍需成長。因美國政府相關(guān)政策影響，對我國高性能GPU的研發(fā)生產(chǎn)，以及AI、超級計算機等先進應(yīng)用造成阻力，也進一步突出了我國加快發(fā)展自主可控GPU芯片的緊迫性和必要性。

產(chǎn)品迭代和技術(shù)創(chuàng)新無法滿足市場需求的風(fēng)險。近年來，隨著人工智能大模型算法的快速迭代以及模型參數(shù)量的指數(shù)級增長，對底層算力持續(xù)提出新的需求，GPU芯片設(shè)計向更高算力密度、更大內(nèi)存及通信帶寬、更多元的混合精度等方向不斷發(fā)展演進。然而相較于快速迭代的人工智能相關(guān)技術(shù)，GPU芯片研發(fā)周期相對較長、研發(fā)投入大，該等周期上的錯配客觀要求核心研發(fā)團隊具有前瞻性設(shè)計能力，充分把握前沿技術(shù)趨勢、應(yīng)用方向，才能及時順應(yīng)市場需求。此外，國際巨頭研發(fā)節(jié)奏極快，若國內(nèi)企業(yè)不能持續(xù)保持高研發(fā)投入和快速產(chǎn)品迭代，技術(shù)差距可能拉大。

高端專業(yè)人才短缺風(fēng)險。GPU行業(yè)橫跨集成電路和人工智能兩大典型的技術(shù)密集行業(yè)，涉及并行計算、人工智能算法、圖形處理、計算機體系架構(gòu)、軟件開發(fā)、半導(dǎo)體工藝等多學(xué)科知識，在架構(gòu)設(shè)計、IP設(shè)計、電路設(shè)計、先進工藝、軟件生態(tài)等方面對人才的專業(yè)素養(yǎng)、實踐經(jīng)驗、創(chuàng)新能力和工程技術(shù)能力要求較高。但由于我國GPU行業(yè)發(fā)展時間較短、人才培養(yǎng)周期較長，高水平人才的供給速度難以滿足我國人工智能產(chǎn)業(yè)的需要，導(dǎo)致行業(yè)高端專業(yè)人才緊缺。短期內(nèi)，專業(yè)人才相對缺乏仍將是制約行業(yè)發(fā)展的重要因素之一。