独立GPU市场的增长驱动力，核心来自两个方向：一是AI训练对大规模并行算力的持续需求，二是加密网络算力竞争带来的显卡采购。GPU基于大吞吐量设计，集成了数百至数千个内核，拥有大量性能相对较弱的ALU（运算器），擅长大规模并发计算。正是这一架构特性，使其在挖矿、AI训练等场景中成为主力硬件。独立GPU一般封装在独立显卡电路板上，使用专用显示存储器，性能更高，主要用于需要大量并行计算的领域，是重要的增量市场。

AI训练：大模型扩张带来的集群算力需求

在计算架构上，CPU基于低延时设计，单核性能很强，适合处理单个复杂任务；GPU则把大部分晶体管用于各类专用电路和流水线，计算速度因此大增，拥有强大的浮点运算能力。随着GPU功能从图形显示扩展到高性能计算领域，深度学习等工作负载开始借助GPU显著加速。大模型参数规模扩张，意味着训练任务需要在大量内核间划分并协同执行，这正是独立GPU的架构优势所在。服务器GPU需承担专业图形处理、深度学习等应用，对性能要求较高，因此以独立GPU为主。

挖矿与增量市场：算力竞争驱动的显卡采购

GPU擅长大规模并发计算，被应用于挖矿、AI训练等需要大规模并发计算的场景。加密网络的算力竞争，直接转化为对显卡的采购需求，构成独立GPU增量的另一引擎。从产品形态看，集成GPU与CPU共用一块芯片、共享系统内存，功耗低、发热量小，但性能低于独立GPU，主要功能仍是传统图像显示，属于存量市场；独立GPU则面向人工智能、挖矿等并行计算领域，是重要的增量市场。两者定位分化，使增量主要落在独立GPU一侧。

供给格局：少数海外巨头主导

全球GPU市场由少数几家海外巨头主导。集成GPU一般由CPU厂商制作，市场主要由英特尔主导，其占全球PC GPU出货量的比例保持在60%-70%之间，AMD、英伟达紧随其后。独立GPU方面，英伟达占据绝对的市场领导地位，市场份额常年在75%-80%之间，AMD是第二大玩家，市占率约20%。国内独立GPU厂商中，真正做出实物的有景嘉微和中船709所，其中景嘉微底层技术全部自研，产品推出更早、成熟度更高，并与国内主要CPU和操作系统厂商完成适配，建立了一定的先发优势。

常见问题

AI训练为什么更依赖独立GPU而不是集成GPU？

集成GPU与CPU共用芯片、共享系统内存，性能低于独立GPU，主要功能仍是传统图像显示。AI训练属于需要大量并行计算的任务，对性能要求较高，因此服务器GPU以独立GPU为主。

挖矿需求在独立GPU市场中扮演什么角色？

GPU擅长大规模并发计算，被应用于挖矿等场景。加密网络的算力竞争会直接带来显卡采购，与AI训练共同构成独立GPU需求的两个来源。

独立GPU与集成GPU的市场属性有何不同？

集成GPU主要由CPU厂商生产，属于存量市场；独立GPU主要用于人工智能、挖矿等需要大量并行计算的领域，是重要的增量市场。