01产业驱动因素
①摩尔线程将要发布新一代GPU架构
12月5日，国产GPU（图形处理器）龙头摩尔线程正式登陆科创板。
据悉，公司是国内稀缺的全功能GPU企业，自2020年至今已推出四代GPU架构。
也正是这些核心产品，使其营收快速增长，今年前三季度摩尔线程实现营收7.85亿元，同比增长181.99%。
如今，时隔约1年，摩尔线程提出要在12月19日-20日发布新一代GPU，无疑有望为公司增添新的助力。
②半导体设备出货环比持续增长
国际半导体产业协会在近日表示，2025年第三季度，全球半导体设备出货额达到336.6亿美元，同比增长11%。
虽然同比增幅相比二季度有所下降，但实际季度出货还是持续增长的，环比约提升2%。
SEMI预测，在AI算力和先进制程扩产的驱动下，全球半导体设备销售额有望在2026年突破1300亿美元，同时中国大陆半导体设备市场迎来确定性改善。
那么GPU作为AI算力的核心，以及先进制程扩产的载体，便有望直接受益。
弗若斯特沙利文预测，我国AI计算加速芯片市场规模将由2024年的1425亿元增至2029年的1.3万亿元，年复合增速达54%。其中，GPU市场占比超过70%。
02产业全景图
今天我们主要来看一下GPU产业链。
03上游产业链
03-1架构设计
我们常说，芯片设计会用到一类工具，即EDA电子设计自动化工具，它被认为是“芯片之母”。
利用EDA工具，它能将工程师的代码语言转化为晶体管级别的电路图，实现芯片的物理设计、布局布线等关键流程。
另外，电路设计的基础是逻辑设计和功能设计，也就是说除EDA工具外，我们还会了解到有关芯片功能模块的IP核。
IP核又叫知识产权核，是预先设计好并可授权的产品，分为处理器内核、存储控制器模块、接口控制器等诸多模块，能够帮助企业大幅缩短芯片研发周期、降低开发风险。
而无论是电路设计还是功能设计，根本都是为了芯片的架构设计，芯片架构就好比芯片设计的“蓝图”，它决定了芯片能做什么、效率如何，以及它与软件之间的协作方式。
对于芯片企业来说，如果它的芯片架构是自研，那么它的IP核往往也是自研，从而掌握了核心竞争力。
当然，由于IP核授权本身也有一定优势，一些GPU企业也会在授权的基础上进行优化、重构等自主性研发。
03-2半导体材料和设备
半导体材料和设备被认为是半导体产业的基石，它们在芯片制造和封测领域发挥着关键的作用。
其中，半导体材料和设备种类繁多，有关细分市场国产化率是我们一直关注的重点，包括比较重要的光刻胶、电子化学品、电子气体、抛光材料、12英寸硅片等材料。
以及光刻机、量测设备、离子注入设备、涂胶显影设备、化学沉积设备等设备。
这里我们需要注意的是，GPU作为逻辑类芯片，和其他芯片制造存在一定区别，因此产生对材料和设备使用的差别。
整体来说，逻辑芯片更侧重先进制程的精细工艺，像存储芯片则更强调三维堆叠结构的实现。
这也就使得GPU以“制程微缩”为核心，驱动刻蚀、薄膜沉积等设备向“高精度、多步骤”升级，材料端则更依赖高端光刻胶、高纯度电子特气等。
03-3相关标的
①芯原股份：中国大陆第一的半导体IP授权商，2025年上半年芯片设计业务收入中，AI算力相关收入占比约52%。
②立昂微：硅片业务规模位居行业前列，当前12英寸硅片快速放量，同时布局射频芯片以及第三代半导体等业务。
③长川科技：国产测试设备龙头，全面布局后道测试设备的同时，通过并购新加坡STI进入前道晶圆检测领域。
④迈为股份：由光伏设备拓展，近年来持续聚焦半导体泛切割与先进封装等领域，目前前道晶圆刻蚀和原子层沉积设备、后道先进封装设备已交付多批客户。
04中游产业链
04-1GPU生产（制造和封测）
接下来，落脚到GPU生产环节，和大多数芯片一样，GPU生产也主要分为两种模式，Fabless和IDM模式。
其中，在Fabless无晶圆模式中，设计厂商一般将芯片制造和封测均交给专门的代工厂。
只有在垂直整合制造的IDM模式下，芯片厂商才全权完成整个流程。
当前，全球芯片领域的IDM大厂主要以国外存储芯片、CPU（中央处理器）厂商为代表。
GPU厂商则由于起步较晚，设计、封装等技术壁垒较高，目前多为Fabless模式。
这里我们简单介绍一下全球GPU龙头英伟达的产品，再来和国产厂商进行对比。
由上图可见，英伟达最早的GPU是在2017年发布，随后几年，持续经历了架构的迭代、制程的升级和算力的提升。
2025年，英伟达最先进的300系列芯片是4nm制程增强工艺，并由台积电代工实现。
此外，为了提升GPU的性能，其往往需要利用先进的封装技术，将多个芯片（如GPU核心与高带宽内存HBM）紧密集成在一起，而相关封装技术也是依赖台积电。
04-2国产GPU发展现状
由于较高的研发壁垒，我国GPU厂商屈指可数，以华为、摩尔线程、沐曦股份、景嘉微等为代表。
另外，寒武纪的芯片严格来说属于ASIC专用集成电路，与GPU形成竞品，海光信息的产品线则同时覆盖CPU和DCU（属于GPU），并且目前以CPU为核心。
所以由国产GPU龙头厂商的发展情况也知道，我国GPU的发展还不够领先。
2024年上半年，我国华为等国产厂商市场份额占比仅有20%。
也就是说，我国GPU与英伟达在技术、性能和生态方面仍存在差距。
这也就产生英伟达芯片为何会被考虑限制在我国出售。
但也正是存在差距，我国GPU厂商才有着巨大的国产替代空间，并且在技术的驱动下，我国芯片厂商的竞争力也在持续增强。
比如摩尔线程即将发布的新一代工艺似乎便承载了这份预期及希望。
04-3相关标的
①摩尔线程：构建了覆盖AI智算、专业级图形加速、桌面级图形加速等领域的完整产品矩阵，并且GPU芯片和基础软件栈全是自研。
②沐曦股份（已完成上市认购）：国内高性能通用GPU领导者之一，目前已发布了有关智算推理、训推一体化产品，2025年前三季度实现营收12.36亿元，规模比摩尔线程还大。
③景嘉微：GPU应用领域由图形渲染拓展至计算领域，标志着公司由军用和信创市场逐步向民用算力市场拓展。
④中芯国际：中国内地技术最先进、规模最大的集成电路制造企业（代工）。
05下游产业链
05-1算力
最后，落脚到GPU应用，简言之便是算力应用，包括AI训练和推理。
GPU计算能力更高，且有通用性，从而成为AI算力芯片的主流，而ASIC主要是功耗低、成本低，但需要定制（比如谷歌TPU、寒武纪思元系列）。
所以未来得益于AI算力需求的提升，GPU也有望迎来巨大的成长空间。
文章开始我们提到，我国AI计算加速芯片市场规模到2029年有望达到1.3万亿元，其中AI智算和桌面级应用将呈现3:1的市场格局，均将维持快速增长。
另外在AI智算领域，数据中心GPU产品构成过去增速最快、需求最广的细分市场，并且未来在AI算力的大浪潮下还有望持续维持高增速。
05-2相关标的
①润泽科技：国内第三方数据中心建设运营龙头，积极投入AIDC的扩张，拓展和运营商、互联网云厂商等大客户的合作。
②工业富联：全球AI服务器OEM龙头，为英伟达机柜重要供应商之一。
06发展趋势
总的来说，GPU芯片是目前AI算力领域的主流产品，而在算力浪潮建设的驱动下，其正展示出较强的成长力，同时伴随着我国厂商技术实力的提升，我国GPU产业链有望迎来快速发展。
本文引用参考图片和文献来源：国金证券、国盛证券、中银国际、中泰证券、华创证券、Wind、同花顺、萝卜投研数据网站、各公司公开资料，不代表本人立场，不构成投资建议。
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