CPU被超！GPU成市場新主角

2024年GPU銷售額超越APU和CPU，成為各類處理器中銷售額冠軍。

Yole Group 近日發佈《2025 年處理器產業狀況》報告，指出全球處理器市場正經歷由生成式 AI 與雲端基礎設施推動的深刻變革。

Yole Group 提到，2024 年 GPU 銷售額超越 APU 和 CPU，成為各類處理器中銷售額冠軍。其銷售額達 1130 億美元，佔總處理器銷售額的 39%，一年內實現 126% 的增長。這一增長主要受 NVIDIA 主導地位及生成式 AI 模型對 GPU 需求增加的推動。

Yole Group 認為，到 2030 年，GPU 市場規模將達 2390 億美元，是 2024 年的 2 倍以上，增長背後是伺服器 GPU 平均售價的上升。同時，美國出口限制已重塑競爭格局，尤其在中國市場。

儘管當前 GPU 佔據市場主導地位，但專為人工智慧應用設計的積體電路（AI ASIC）正成為戰略替代方案。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途積體電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的積體電路，其定製程度相比於 GPU 和 FPGA 更高。ASIC 算力水平一般高於GPU、FPGA，但初始投入大，專業性強縮減了其通用性，演算法一旦改變，計算能力會大幅下降，需要重新定製。

Google、亞馬遜（Amazon）、華為等超大規模雲端服務商，正大量投資專有解決方案，以減少對 NVIDIA GPU 的依賴。

Google 早在 2013 年就秘密研發專注 AI機器學習演算法晶片，並用於雲端運算資料中心，取代輝達 GPU。這款TPU自研晶片2016年公開，為深度學習模型執行大規模矩陣運算，如自然語言處理、電腦視覺和推薦系統模型。Google 其實在 2020 年的資料中心便建構 AI 晶片 TPU v4，直到 2023 年 4 月才首次公開細節。值得注意的是TPU是一種定製化的 ASIC 晶片，它由Google從頭設計，並專門用於機器學習工作負載。

亞馬遜也推出了其自研 AI 晶片Trainium，以減少對輝達的依賴並提高自身在 AI 領域的競爭力。該公司投資大量資金用於技術基礎設施建設，並已定製晶片以提升資料中心效率，降低成本。亞馬遜與被收購的晶片初創公司 Annapurna Labs 合作，旨在打造自有的 AI 晶片，同時也在投資 AI 基礎設施。

據預測，2024 年至 2030 年，AI ASIC 市場年複合增長率（CAGR）將達 45%，規模將從 2024 年的 90 億美元增長至 2030 年的 850 億美元，成為行業增長最快的部分。

其他類型處理器銷售情況好壞不一：DPU 增長與人工智慧及伺服器需求相關，預計 2030 年將增長至 170 億美元；FPGA 2024 年銷售額出現下滑，但預計將逐步穩定，2030 年前規模達 80 億美元，增長主要受汽車應用支撐。

市場層面，2024 年電信與基礎設施領域收入佔比首次超越移動與消費領域，達 53%。預計到 2030 年，這一比例將升至 66%，凸顯雲端人工智慧部署的核心作用。汽車行業，尤其是與 ADAS 及娛樂系統相關的應用，同樣是增長引擎，預計 2030 年前年增長率將達 15%。

近日來自大摩的一份報告也給GPU市場熱度再添一把火。

摩根士丹利（大摩）最新報告顯示，在與輝達管理層會談後，對其在人工智慧（AI）領域的短期及長期需求信心增強，維持“增持”評級，目標價設定為 210美元，對應總市值約 5.1兆美元。這一積極的評估，反映了市場對 GPU驅動的 AI 基礎設施建設的樂觀預期，以及輝達在這一領域的領先地位。

報告指出，全球雲資本支出持續擴張，計算核心正從CPU 向 GPU 加速遷移。這一趨勢是輝達收入增長的主要動力。隨著 AI技術在各行各業的深入應用，對算力的需求呈現爆發式增長。輝達憑藉其在 GPU 領域的深厚積累，以及 CUDA 等生態系統的優勢，成為了 AI 基礎設施建設的核心供應商。大摩預計，到 2030年，AI 基礎設施市場規模有望達到 3至5兆美元，遠高於此前的預測，這無疑為輝達帶來了巨大的增長潛力。

針對輝達與OpenAI 合作引發的供應商融資議題，摩根士丹利的分析師團隊認為，這種模式是“需求加速器”。輝達正通過投資 CoreWeave及英國主權基金等方式擴巨量資料中心產能，以滿足市場日益增長的需求。這種戰略不僅能夠加速 AI 基礎設施的建設，也為輝達帶來了更多的市場機遇。未來，這種合作模式有望複製到更多企業，進一步鞏固輝達的市場地位。 (半導體產業縱橫)