信创GPU在挖矿退潮与AI训练接棒之间，供需节奏会怎样切换？

信创GPU的供需节奏，正随着需求主力从挖矿向AI训练迁移而重构。 GPU基于大吞吐量设计、拥有大量运算器，擅长大规模并发计算，因而被应用于挖矿、AI训练等场景；从产品形态看，GPU分为集成GPU与独立GPU，独立GPU性能更高，主要用于人工智能、挖矿等需要大量并行计算的领域，属于重要的增量市场。当需求重心从挖矿转向AI训练，增量市场的订单结构随之变化，而国产独立GPU真正做出实物产品的厂商数量有限，供给端的弹性因此受到约束。

需求侧：从挖矿到AI训练的重心迁移

GPU之所以能同时承接挖矿与AI训练，源于其架构特性：它基于大吞吐量设计，拥有更多性能相对弱的运算器，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算。挖矿与AI训练都属于这类需要大规模并发计算的任务。

从市场结构看，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，性能由GPU性能与显存带宽共同决定，性能更高但功耗与发热量较大，主要用于人工智能、挖矿等需要大量并行计算的领域。服务器GPU可做专业图形处理、深度学习等应用，对性能要求较高，因此以独立GPU为主。这意味着，当需求主力由挖矿切换至AI训练，增量市场的采购逻辑会从算力密度转向对深度学习等负载的适配能力。

供给侧：国产独立GPU的玩家与节奏约束

GPU基本需要完全自研，且国内GPU人才远少于CPU人才，国产难度更大。目前国内做独立GPU的公司有很多，但真正做出实物的只有景嘉微和中船709所，其他大部分厂商还处在研发或流片阶段，距离商用还有较大距离。

供给节奏还受到外部环境牵动。英伟达高端GPU芯片受到美国出口管制后已不能向中国出口，GPU国产化比CPU更紧迫。此前GPU并非信创强制要求、只是推荐，景嘉微一度面临AMD的竞争，其产品成熟且价格便宜、出货量大；从2020年下半年起，受国际因素影响，AMD无法供货，整机厂商只能选用国产GPU，而当时有成熟国产产品的只有景嘉微，其订单数高速增加，基本把信创市场占完。这一过程说明，供给端的切换往往由供货连续性触发，而非单纯的价格竞争。

节奏切换的关键变量

需求从挖矿转向AI训练，牵动的是产能与订单的重新分配：增量市场的性能要求更高，服务器侧以独立GPU为主，而国产独立GPU可商用供给集中在少数厂商手中，短期内产能爬坡与生态适配的进度，决定了订单落地的快慢。景嘉微GPU底层技术全部自研，产品推出更早、成熟度更高，已与国内主要CPU和操作系统厂商完成适配，建立了一定的先发优势；中船709所技术积累较多且有产品做出，书面指标较强，但在重要型号现场PK时实际性能发挥不如景嘉微。整体看，供需节奏的切换并非同步完成，需求侧由AI训练拉动，供给侧则受制于可商用产品的厂商数量与适配进度。

常见问题

信创GPU的需求为什么会从挖矿转向AI训练？

GPU基于大吞吐量设计，擅长大规模并发计算，挖矿与AI训练同属这类场景。随着需求重心迁移，独立GPU作为人工智能等增量市场的主要形态，其订单结构也随之调整。

国产独立GPU目前有哪些厂商已做出实物产品？

国内做独立GPU的公司很多，但真正做出实物的只有景嘉微和中船709所，其他大部分厂商还处在研发或流片阶段，距离商用还有较大距离。其中景嘉微产品推出更早、成熟度更高，已与国内主要CPU和操作系统厂商完成适配。

出口管制如何影响国产GPU的供给节奏？

英伟达高端GPU芯片受到美国出口管制后已不能向中国出口，GPU国产化比CPU更紧迫。在供货连续性受影响的阶段，整机厂商转向国产GPU，有成熟产品的厂商订单数高速增加，供给节奏因此被外部供货环境直接牵动。