一、随着AI计算加速芯片市场不断扩容，GPU主导地位持续稳固
GPU（图形处理芯片）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种主要用于计算加速领域的微处理器。
GPU从早期的图形渲染任务开始，随着软件和硬件技术的持续发展，逐渐扩展至计算加速等领域。随着AI计算加速芯片市场不断扩容，GPU主导地位持续稳固。根据数据，2024-2029年，我国AI计算加速芯片市场规模将从千亿级激增至万亿元，2025-2029年期间年均复合增长率为 53.7%。GPU市场份额预计将从 2024 年的 69.9%上升至 2029 年的 77.3%。
数据来源：观研天下数据中心整理
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二、AI智算成GPU行业核心增长引擎，桌面级GPU回暖趋势明显
AI智算需求强劲，已成为GPU行业核心增长引擎。2020-2024年我国AI智算GPU市场规模从142.86 亿元迅猛增长至996.72 亿元，2020-2024 年 CAGR 高达 62.5%，显著高于整体市场增速。预计2029年我国AI智算GPU 市场规模将达到 10333.40亿元，2025-2029 年 CAGR 为 56.7%。
桌面级GPU回暖趋势明显。尽管受全球 PC 出货量下滑影响，但高性能游戏显卡受益于电竞、AIPC 等需求拉动，桌面级GPU已展现出逆势增长的韧性。2020-2024年我国桌面级 GPU 市场规模从241.91 亿元增长至641.45 亿元，期间CAGR 为 27.6%。预计2029 年我国桌面级 GPU 市场规模将增至 3302.38 亿元，2025-2029 年 CAGR 将提升至 38.1%，高于前五年水平。
数据来源：观研天下数据中心整理
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三、海外头部厂商竞争进入白热化阶段，NVIDIA在AI GPU市场占据绝对主导
根据观研报告网发布的《中国GPU行业发展趋势分析与未来前景研究报告（2026-2033年）》显示，GPU行业目前正处在AI驱动的爆发期。AI算力(特别是FP8/FP4精度)已成为衡量GPU综合性能的核心技术指标，头部厂商在该领域的竞争已进入白热化阶段。
在全球范围内，欧美等发达国家及地区在AI领域的研发起步较早，早期资本投入较大。因此，在过去五年中，随着AI应用（如ChatGPT大模型技术）的突破，全球市场对AI算力的需求显著增加，而以英伟达为代表的GPU产品，因其成熟的开发者生态以及优秀的算力性能，持续垄断全球市场。
目前NVIDIA GB200 的FP8算力已突破8000 TFLOPS，树立了新的性能标杆，NVIDIA在AI GPU市场占据绝对主导，预计2026年份额将超85%；AMD紧随其后，AMD MI350X的FP8算力预计处于5000-6000 TFLOPS区间，份额预计在10%-12%之间；Intel Rialto Bridge则避开正面交锋，瞄准特定AI任务场景，旨在实现对前代产品的数倍算力提升，目标份额约3%。
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四、国内GPU厂商技术迭代进程加快，摩尔线程完成全方位产业布局、营收连续高增
从国内市场来看，在我国AI产业高速发展的背景下，GPU作为核心算力硬件，在AI计算领域发挥着举足轻重的支撑作用。随着深度学习、大数据分析等智能化应用快速落地，行业对高性能算力的需求持续攀升，带动国内GPU市场规模高速扩容。在此背景下，英伟达等国际头部企业凭借成熟的产品体系与技术优势，深度切入国内AI算力市场，长期占据行业重要地位。
与此同时，国内GPU厂商技术迭代进程持续加快，通过架构创新与产品升级不断突破技术壁垒，精准匹配国内AI产业的国产化芯片替代需求，整体发展势头强劲。其中，摩尔线程依托自主研发的MUSA架构，搭建起覆盖“云、边、端”全场景的全栈GPU产品矩阵，以五代芯片架构持续迭代为核心驱动力，完成了从基础算力、系统集群部署到专业图形处理、智能终端应用的全方位产业布局，有力推动了国内GPU行业的国产化替代进程，成为国产算力芯片发展的核心标杆企业之一。
摩尔线程全栈GPU产品矩阵
| 层面 | 类别 |
| 芯片架构 | 公司已完成四代 GPU 架构迭代，并规划了新一代 AI 智算与图形渲染芯片。继“苏堤”（2021）、“春晓”（2022）、“曲院”（2023）、“平湖”（2024）之后，公司于 2025 年正式发布第五代架构“花港”，支持 FP4 至 FP64 全精度计算，算力密度提升 50%，运算效能提升 10 倍。基于该架构，公司计划推出面向高性能 AI 训推一体的“华山”芯片，以及在浮点算力、访存带宽及互联等方面对标国际主流产品；同时推出专注图形渲染的“庐山”芯片，可实现 3A 游戏渲染提升 15 倍、AI 性能提升 64 倍、光追性能提升 50 倍。 |
| AI 智算 | 公司提供从板卡、服务器到万卡集群的完整解决方案。核心算力单元涵盖 AI 训练与推理，针对 MoE、多模态等前沿模型优化设计；服务器层面推出 AI 超节点服务器，支持单节点多卡高密度协同；集群层面拥有专线（KUAE）智算集群，可扩展至万卡规模，并配套 RDMA 网络、分布式存储及 KUAE Platform 管理平台。2025 年，公司进一步发布 MTT C256 超节点架构规划，采用计算交换一体高密设计，联合中国移动研究院、之江实验室发布 OISA 超节点方案，可实现单机柜 128 卡、双机柜并联 256 卡，持续提升智算系统的集成度与能效水平。 |
| 专业图形与桌面级产品 | 公司已形成覆盖企业级与消费级的多元产品系列。专业图形加速产品面向工业设计、数字孪生、AI 云电脑等场景，代表型号包括 MTTS3000/S2000/S1000 系列；桌面级产品面向 AIPC、游戏及办公场景，包括 MTTS80/S70/S50 等系列，广泛支持 Windows、麒麟、统信等操作系统及 Intel、AMD、海光、飞腾等 CPU 平台。 |
| 边缘与终端智能领域 | 公司基于自研“长江”SoC 推出 MTT AIBOOK、家庭 AI中枢 MTT AICUBE，并以 E300 模组等产品形态拓展工业、教育、交通等场景，构建云边端一体化能力。 |
| AI 应用与模型侧 | 摩尔线程已构建覆盖图文视频创作、语音交互场景的全栈产品矩阵，打造端云协同的差异化 AI 服务能力。 |
资料来源：观研天下整理
受海外巨头长期垄断、国产替代周期偏长影响，摩尔线程 2022 年营收仅 0.46 亿元，净亏损 18.94 亿元。AI 算力需求爆发带动国内又不公司营收连续高增：2023–2025 年摩尔线程营收分别为 1.24、4.38、15.06 亿元，同比增速 169%/253%/243%；2026 年 Q1 摩尔线程营收 7.38 亿元、同比增长155%，归母净利润 0.29 亿元，完成扭亏为盈。
数据来源：观研天下数据中心整理
数据来源：观研天下数据中心整理（zlj）
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