2025年图形化GPU产业调研报告：技术革新与国产化进程加速

想象一下，当你沉浸在《黑神话：悟空》逼真的游戏场景中，或是通过VR设备探索虚拟世界时，背后是什么技术在支撑这些令人惊叹的视觉体验？答案就是图形处理器(GPU)——这个曾经专为游戏而生的芯片，如今已成为驱动数字经济发展的核心引擎。2024年，全球GPU市场规模已达379亿美元，而未来五年复合增长率预计高达32.7%，到2029年将突破2000亿美元大关。本报告将带您深入探索2025年图形化GPU产业的最新发展趋势，从技术演进到应用场景拓展，从国际竞争格局到国产替代机遇，全面剖析这一战略性产业的现状与未来。特别值得关注的是，在AI大模型训练、自动驾驶、元宇宙等新兴领域爆发式增长的背景下，GPU产业正迎来前所未有的发展契机，而中国企业在自主创新道路上的突破尤为引人注目。

一、GPU技术演进：从图形渲染到通用计算的华丽转身

GPU技术的发展历程堪称半导体行业最精彩的转型故事之一。最初作为CPU的辅助角色，专门处理图形渲染任务，如今已成长为具备强大并行计算能力的通用处理器。这一转变不仅重塑了芯片产业格局，更为人工智能、科学计算等领域带来了革命性的突破。

技术架构的迭代升级是GPU性能飞跃的关键。1999年NVIDIA推出的GeForce256首次将T&L(变换和光照)功能从CPU分离，标志着现代GPU的诞生。随后的二十多年里，GPU架构经历了多次重大革新：从固定功能管线到可编程着色器，从统一着色架构到计算统一设备架构(CUDA)，每一步都显著提升了GPU的灵活性和计算能力。2025年的最新GPU产品已采用多芯片模块(MCM)设计，通过chiplet技术将多个计算单元集成在一起，既提高了性能又降低了制造成本。例如，AMD的RDNA4架构和NVIDIA的Blackwell架构都采用了这一先进设计理念，使得单卡算力较前代产品提升了50%以上。

制造工艺的进步为GPU性能提升提供了物理基础。随着台积电3nm工艺的量产和2nm工艺的试产，2025年旗舰GPU的晶体管数量已突破1000亿大关。更精细的制程不仅意味着更高的集成度和更低的功耗，还使得GPU能够集成更多专用加速单元，如光线追踪核心(RTCore)、张量核心(TensorCore)和AI加速器等。这些专用单元针对特定计算任务进行了优化，在某些应用场景下能提供数十倍于通用计算单元的效率。以光线追踪为例，新一代GPU的RTCore性能已达到2018年初代产品的8倍，使得实时电影级画质的游戏渲染成为可能。

软件生态的丰富同样功不可没。图形API从早期的OpenGL发展到如今的Vulkan和DirectX12Ultimate，为开发者提供了更底层的硬件访问能力和更高效的资源管理机制。与此同时，计算框架如CUDA、ROCm和OneAPI的成熟，使得GPU在科学计算、深度学习等非图形领域的应用变得更加便捷。特别值得一提的是，2024年KhronosGroup发布的Vulkan2.0标准，首次原生支持多GPU协同计算和AI协同渲染，解决了长期以来困扰开发者的跨设备负载均衡难题。

表：2025年主流GPU架构比较

从应用领域来看，GPU已从传统的图形渲染扩展到五大核心场景：游戏娱乐、专业可视化、AI与HPC、自动驾驶和元宇宙。尤其在AI领域，GPU已成为大模型训练不可或缺的算力基础。据调研数据显示，2025年全球AI服务器中GPU的渗透率已达85%，在大型语言模型训练集群中，这一比例更是接近100%。这种"一芯多用"的特性使得GPU在半导体产业中占据了独特的战略地位，成为连接图形处理与通用计算的桥梁。

二、应用场景爆发：GPU驱动下的数字经济新图景

GPU技术的飞速发展催生了一系列令人振奋的应用场景，这些领域不仅为GPU市场提供了持续增长的动力，更在深刻改变人们的生活方式和工作模式。从娱乐到生产力工具，从消费级应用到工业级解决方案，GPU的影响力正在全方位渗透。

游戏产业依然是GPU最重要的应用领域之一，也是推动图形技术进步的原始动力。2024年全球游戏市场规模已达1877亿美元，预计2027年将增长至2133亿美元。特别值得注意的是，中国游戏市场在2023年就以477.6亿美元的规模成为全球最大市场，而2024年《黑神话：悟空》的全球爆红更是彰显了中国游戏开发者的技术实力。这款游戏在上市三天内销量突破1000万份，其成功很大程度上得益于对GPU图形能力的极致运用——全局光照、8K纹理、物理基础渲染(PBR)等先进技术的融合创造了前所未有的视觉体验。游戏产业的蓬勃发展直接拉动了对高性能GPU的需求，据调研数据显示，2025年全球游戏PC中配备独立GPU的比例已上升至65%，而这一数字在2020年仅为45%。

虚拟与增强现实(VR/AR)领域正迎来期待已久的"iPhone时刻"。2024年全球AR/VR市场规模为237.3亿美元，预计到2031年将达到惊人的2148.2亿美元，年复合增长率高达31.7%。这种爆发式增长背后是GPU技术克服了VR/AR长期面临的两大技术瓶颈：延迟和分辨率。最新一代XR设备如AppleVisionPro和MetaQuest4已能实现单眼4K分辨率和低于10ms的运动到成像延迟，这完全依赖于GPU性能的提升和专用视觉处理算法的优化。在中国市场，2023年AR设备出货量同比增长154.4%，达到26.2万台，主要应用于工业维修、医疗培训和零售展示等B端场景。这些应用对GPU提出了特殊要求，如同步定位与建图(SLAM)的实时性和多传感器数据融合的精确性，促使GPU厂商开发专门的加速单元来应对这些挑战。

智能汽车已成为GPU的"新战场"。2023年汽车智能显示市场规模为137.5亿美元，预计到2036年将增长至286.2亿美元。现代汽车的信息娱乐系统、数字仪表盘和高级驾驶辅助系统(ADAS)都离不开强大的图形处理能力。以特斯拉为例，其Model3搭载了AMDRyzenV1000芯片，内置Vega架构GPU，能够流畅运行3D导航和车载游戏。更值得关注的是，自动驾驶系统对GPU算力的需求呈指数级增长，L4级自动驾驶汽车需要的算力高达1000TOPS以上，这促使NVIDIA、高通等厂商开发了专门的车载计算平台，如NVIDIADRIVEThor单芯片算力已达2000TOPS。中国品牌如蔚来、小鹏也纷纷加大投入，与国内GPU企业合作开发自主可控的智能驾驶解决方案。

AIGC(生成式AI)的爆发为GPU开辟了全新的市场空间。从文本生成到图像创作，从视频合成到3D建模，AIGC应用对并行计算能力的需求几乎是无止境的。据估计，训练一个基础版大语言模型需要数千张高端GPU长达数周的运算，而部署推理服务同样需要可观的GPU资源。这一需求直接导致了全球范围内高端GPU的供不应求，也促使云服务商如AWS、Azure和阿里云大幅扩充其GPU计算实例的规模。在应用层面，GPU性能的提升使得实时生成高分辨率图像和长视频成为可能，如StableDiffusion3已能在高端GPU上实现秒级生成4K图像，而Sora等视频生成模型也能输出长达1分钟的1080p视频。这些进步不仅改变了内容创作的方式，更孕育出了一个全新的数字经济生态。

表：GPU在各应用领域的技术要求与市场表现

专业可视化领域虽然市场规模相对较小，但对GPU的技术要求却极为严苛。工业设计、建筑可视化、医疗成像等专业应用需要GPU具备极高的几何处理能力和色彩准确性，同时还要支持专业软件如AutoCAD、Maya和SolidWorks的特定优化。为此，NVIDIA和AMD都推出了专门的 workstation GPU产品线，配备ECC显存和经过认证的驱动程序。在中国，随着制造业数字化转型的深入，三维设计和数字孪生技术的普及率不断提升，为国产GPU企业如景嘉微、摩尔线程等提供了切入专业市场的机会。这些企业通过针对本土软件如中望CAD的深度优化，正在逐步打破国际巨头在专业领域的垄断地位。

三、国产化进程：中国GPU产业的突围之路

在中美科技竞争和全球供应链重构的大背景下，GPU国产化已上升为国家战略，中国GPU企业正面临前所未有的机遇与挑战。尽管与国际巨头相比仍有差距，但在政策支持、资本投入和市场需求的共同推动下，国产GPU产业已呈现出"百花齐放"的态势，在特定领域实现了从0到1的突破。

政策环境为国产GPU提供了强有力的支持。2024年1月，工业和信息化部等7部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，明确提出加快突破GPU芯片等关键技术，建设超大规模智算中心。随后，北京、天津等地相继出台地方性政策，如《北京市算力基础设施建设实施方案(2024-2027年)》要求"逐步提升新建及改扩建智算中心核心软硬件自主可控水平"，而《天津市算力产业发展实施方案(2024-2026年)》更是设定了"到2026年全市算力中心国产算力芯片使用占比超过60%"的明确目标。这些政策不仅提供了直接的研发补贴和市场准入支持，更重要的是构建了一个有利于国产GPU迭代进步的生态系统。在国家重点研发计划和"核高基"重大专项的支持下，国产GPU企业获得了宝贵的试错机会和应用场景，这是单纯依靠市场机制难以实现的。

技术突破方面，中国GPU企业采取了差异化竞争策略。在传统图形渲染领域，景嘉微的JM9系列GPU已能支持4K分辨率显示和主流图形API，虽然性能相当于NVIDIAGTX1050水平，但已能满足政务办公和基础图形处理需求。在AI计算领域，寒武纪的MLU系列和壁仞科技的BR100通过特定优化，在大模型推理场景下能达到国际旗舰产品80%的性能，而功耗和成本却显著降低。特别值得一提的是，一些中国企业开始探索创新架构，如采用chiplet技术将多个计算单元集成，或者通过存算一体设计突破内存墙限制。这些尝试虽然尚未形成规模优势，但代表了国产GPU寻求技术突破的有益探索。

产业链协同是国产GPU发展的关键支撑。一个典型的例子是华为昇腾处理器与国产GPU的协同创新——通过共享软件栈和工具链，不同厂商的硬件能够在同一AI框架下工作，大大降低了用户的迁移成本。在制造环节，虽然7nm及以下先进制程仍依赖台积电等国际代工厂，但国内中芯国际的14nm工艺已能满足部分中低端GPU的生产需求，且良率持续提升。封装测试环节的长电科技、通富微电等企业已具备2.5D/3D先进封装能力，为国产GPU实现更高集成度提供了可能。这种产业链上下游的协同创新模式，正是中国半导体产业实现自主可控的独特优势。

表：主要国产GPU厂商技术路线与市场定位

市场拓展方面，国产GPU采取了"农村包围城市"的策略。在消费级市场尚无法与国际巨头正面竞争的情况下，国产GPU企业优先切入党政军、金融、能源等对自主可控要求高的行业市场。这些领域虽然单量不大，但利润率高且需求稳定，为企业提供了宝贵的现金流和产品迭代机会。以景嘉微为例，其GPU产品已广泛应用于航天测控、舰载显示等特殊场景，这些应用对可靠性的要求远高于绝对性能。另一个典型案例是华为昇腾处理器在智慧城市和电信领域的成功部署——通过软硬件一体化解决方案，弥补了单一硬件性能的不足。随着产品成熟度的提高，部分国产GPU开始尝试进入主流商业市场，如摩尔线程的MTTS80显卡已能流畅运行《英雄联盟》《CS:GO》等主流游戏，虽然与高端产品仍有差距，但性价比优势明显。

人才与知识产权积累是长期竞争力的关键。值得欣喜的是，经过近十年的发展，中国GPU产业已培养出一批具有国际视野的本土人才，其中不少来自AMD、Imagination等国际GPU企业的中国研发中心。在知识产权方面，截至2024年，中国GPU相关专利申请量已占全球总量的15%，虽然与美国的45%相比仍有差距，但增长势头强劲。特别在AI加速器架构、能效优化等新兴领域，中国企业的创新能力已得到国际同行的认可。这种人才和技术储备，将为国产GPU的持续发展提供源源不断的动力。

国产GPU面临的挑战同样不容忽视。在技术层面，单片性能仍落后国际旗舰产品2-3代，尤其在光线追踪、AI加速等新特性上差距明显。在软件生态方面，CUDA的统治地位使得许多应用难以迁移到国产平台，而自研替代方案又面临开发者支持不足的问题。在市场层面，国际巨头的价格压制和产品快速迭代，使得国产GPU的窗口期极为有限。克服这些挑战不仅需要企业自身的努力，更需要产业链上下游的协同和国家战略的持续支持。但无论如何，国产GPU已经迈出了从无到有的关键一步，未来的发展值得期待。

四、标准与生态：GPU产业竞争的下一战场

随着GPU技术日趋复杂和应用场景不断拓展，产业标准和软件生态的重要性愈发凸显。在这个全球化与地缘政治因素交织的时代，标准制定权不仅关乎技术路线的主导，更是国家产业竞争力的重要体现。中国GPU产业要实现真正的自主可控，必须在标准和生态建设上取得突破。

国际标准格局目前仍由欧美组织主导。KhronosGroup管理的Vulkan和OpenGL、微软的DirectX构成了图形API的"三巨头"，几乎垄断了所有主流平台。在计算生态方面，NVIDIA的CUDA凭借先发优势和持续投入，建立了极高的技术壁垒和用户黏性。这些标准和组织具有几个共同特点：历史悠久，参与企业众多，技术迭代快速。以KhronosGroup为例，其成员包括150多家硬件和软件公司，新特性的提案和采纳有一套成熟的流程，确保标准既能反映行业共识又能及时适应技术发展。这种开放又高效的模式使得国际标准能够持续保持技术先进性，也提高了后来者的进入门槛。

中国标准体系建设已取得初步进展。中国电子技术标准化研究院牵头制定的《半导体集成电路图形处理器(GPU)》国家标准，首次对GPU产品的分类、技术要求和测试方法进行了系统规范。中国电子工业标准化技术协会新一代计算标准工作委员会成立的"图形处理器(GPU)工作部"，则聚焦于测试方法的标准化，为产品评价提供了统一标尺。这些基础性工作虽然技术含量不如API设计高，但对于规范市场秩序、引导产业发展方向具有重要意义。在更前沿的技术领域，中国的贡献也在增加——华为已成为KhronosGroup的积极参与者，在Vulkan标准讨论中发声；一些学术机构如中国科学技术大学在实时渲染算法方面的研究成果，也开始被国际标准组织采纳。

软件生态构建是国产GPU面临的最大挑战之一。现代GPU的价值不仅在于硬件性能，更在于其支持的软件栈和开发者工具。NVIDIA的CUDA生态拥有数百万开发者，积累了丰富的库和优化技巧，这是其长期保持市场领导地位的关键。国产GPU企业已经意识到生态建设的重要性，采取了多种策略应对：有的选择兼容现有标准(如支持CUDA转译)，降低开发者迁移成本；有的则聚焦垂直领域，如自动驾驶或科学计算，构建专业化的工具链；还有的企业通过开源策略吸引社区贡献，如华为昇腾的CANN软件栈。这些尝试虽然尚未形成颠覆性影响，但为国产GPU生态的逐步完善奠定了基础。

表：主要GPU标准/API比较及国产化支持情况

产学研合作是加速标准与生态建设的有效途径。一个成功的案例是中国科学院计算技术研究所与多家国产GPU企业的合作——研究所将多年积累的并行算法研究成果转化为优化库，企业则提供硬件反馈和工程化支持，共同打造了一套面向科学计算的国产GPU解决方案。在商业合作方面，腾讯游戏与摩尔线程联合成立的"国产显卡优化实验室"，针对主流游戏引擎进行深度适配，显著提升了国产GPU的游戏表现。这种产学研用紧密结合的模式，能够快速将学术创新转化为产品竞争力，值得在更广泛领域推广。

开源策略为后发者提供了弯道超车的机会。国际经验表明，开源能够降低生态建设的边际成本，吸引全球开发者共同贡献。RISC-V在CPU领域的成功已经证明了这一点。在GPU领域，虽然核心图形IP的开源尚不现实，但在工具链、编译器、库函数等上层软件上采用开源策略是可行的。华为开源的MindSpore框架与昇腾处理器的结合，已经显示出这种模式的潜力。更进一步，国内企业可以考虑联合发起开源GPU计算中间件项目，通过社区力量共同完善基础软件栈，避免重复投入和碎片化竞争。

人才培养体系需要与产业发展同步。GPU是一个高度复杂的系统，涉及计算机体系结构、图形学、并行计算等多个学科，专业人才培养周期长、难度大。目前国内仅有少数高校如中国科学技术大学、清华大学开设了GPU相关专业课程，且偏重理论而非工程实践。改变这一状况需要企业与高校深度合作：设立联合实验室、开发实践课程、提供实习机会等。NVIDIA的"CUDA教学中心"项目在全球培养了数万名GPU程序员，这一经验值得国产GPU企业借鉴。长期来看，只有建立起完善的人才培养体系，国产GPU的标准与生态建设才有可持续的人才支撑。

展望未来，GPU标准与生态的竞争将是长期而复杂的。对中国企业而言，既要积极参与国际标准制定，吸收先进经验；又要立足本土市场需求，发展自主创新技术。在特定领域形成差异化优势后，再逐步扩大影响力，最终实现从跟随到引领的转变。这一过程可能需要十年甚至更长时间，但在数字经济自主可控的战略背景下，这是一条必须走通的道路。

五、未来展望：GPU产业面临的机遇与挑战

站在2025年的时点展望未来，GPU产业正处于一个关键转折期。一方面，AI、元宇宙、自动驾驶等新兴应用的爆发为GPU带来了前所未有的市场机遇；另一方面，地缘政治、技术瓶颈和竞争格局的变化也带来了诸多不确定性。准确把握这些趋势，对于产业参与者和政策制定者都至关重要。

技术演进路线将呈现多元化特征。传统上，GPU性能提升主要依靠制程微缩和架构改进，但随着摩尔定律逼近物理极限，这种模式难以为继。未来GPU技术创新将沿着三个方向并行发展：一是chiplet技术的广泛应用，通过将大型单片GPU分解为多个小芯片，提高良率和设计灵活性，AMD的MI300X和英特尔的PonteVecchio已展示了这一路线的潜力；二是专用计算架构的兴起，如图形与AI计算的深度融合，NVIDIA的Hopper架构已开始将Transformer引擎集成到GPU中；三是新型计算范式的探索，如光计算、存内计算等可能在未来十年内实现商业化应用。这些变化意味着GPU的设计门槛将进一步提高，企业需要在更广泛的技术领域保持研发投入。

应用场景拓展仍有巨大空间。除了游戏、AI等成熟市场外，GPU在以下几个领域有望实现突破性增长：数字孪生作为工业元宇宙的核心技术，需要GPU实时渲染复杂物理模型和流体动力学模拟；医疗健康领域的实时医学影像分析和手术导航系统，对GPU的计算精度和可靠性提出极高要求；气候变化研究中的大气环流模拟和碳排放预测，则需要GPU提供前所未有的计算规模。这些新兴应用不仅扩大了GPU的市场边界，更将推动GPU技术向专业化、多样化方向发展，为细分市场的创新者提供机会。

地缘政治因素将继续影响全球GPU产业格局。美国对华高端GPU出口管制已迫使中国加速自主创新，同时也改变了全球供应链配置。一方面，台积电、三星等代工厂在美日欧建设新晶圆厂，试图构建"友岸外包"体系；另一方面，中国也在全力推进半导体设备与材料的国产化替代。这种"双轨制"发展模式短期内将增加产业成本，但长期看可能催生两套差异化的技术体系。对中国GPU企业而言，关键是要在自主可控的基础上保持一定的国际兼容性，避免陷入技术孤立。积极参与RISC-V、OpenGPU等开放标准组织，可能是平衡这两方面需求的有效途径。

可持续发展将成为GPU设计的重要考量。随着算力需求激增，全球数据中心的能耗问题日益突出，GPU作为主要耗能部件之一，其能效表现备受关注。2025年欧盟已开始对数据中心PUE(电能使用效率)实施更严格限制，中国"东数西算"工程也对节点能效提出了明确要求。这一趋势将推动GPU厂商在架构设计上更加注重能效优化，如采用混合精度计算、精细功耗管理等技术。同时，服务器GPU的液冷方案将从高端向主流市场普及，这既带来了技术挑战，也为散热解决方案提供商创造了新的商业机会。

表：2025-2030年GPU产业关键发展趋势预测

产业组织结构可能出现重大调整。传统上，GPU设计企业如NVIDIA、AMD主要专注于芯片设计和软件生态，制造则外包给台积电等代工厂。但随着技术复杂度提高和地缘政治因素影响，这种分工模式正面临挑战。未来可能出现两种新型组织模式：一是系统厂商如苹果、华为深度参与GPU设计，实现芯片与终端产品的垂直整合；二是国家支持的产业联盟，如中国的"GPU共同体"，在基础研发和产能建设上协同合作。无论哪种模式，GPU企业的成功都将更加依赖于整个产业链的协同创新能力，而非单一环节的技术优势。

对中国GPU产业而言，未来五到十年是决定性的战略机遇期。虽然短期内难以在通用GPU市场与国际巨头全面竞争，但在AI推理、自动驾驶、专业可视化等细分领域，中国企业完全有可能凭借对本土市场的理解和政策支持，打造出具有全球竞争力的产品和生态。实现这一目标需要多方共同努力：企业要加大研发投入，避免低水平重复；高校要改革人才培养模式，加强产学结合；政府则需提供长期稳定的政策环境，支持基础研究和共性技术攻关。只有形成这种"创新合力"，中国GPU产业才能真正实现从跟跑到并跑，最终在部分领域实现领跑。

GPU作为数字经济的算力基石，其战略价值已超越商业范畴，成为国家科技竞争力的重要标志。2025年的GPU产业正处于技术变革与格局重塑的关键节点，挑战与机遇并存。对于关注这一领域的各界人士而言，理解这些复杂动态，把握核心趋势，才能在未来的数字经济浪潮中占据主动。

常见问题解答(FAQs)

Q1：2025年全球GPU市场的主要增长驱动力是什么？

A1：2025年GPU市场增长主要来自四大驱动力：首先是生成式AI的爆发，训练和推理大模型需要海量GPU算力；其次是游戏产业对更高画质的追求，推动高端显卡需求；第三是智能汽车普及，车载信息娱乐和自动驾驶系统都需要强大GPU支持；最后是元宇宙和VR/AR设备逐渐成熟，对实时图形渲染提出更高要求。据预测，2025年AI相关GPU市场规模将超过500亿美元，年增长率达45%，是增长最快的细分领域。

Q2：国产GPU与国际领先产品的主要差距在哪里？

A2：国产GPU的差距主要体现在三个方面：一是绝对性能，目前国产旗舰GPU的单精度浮点性能约为NVIDIA同类产品的60-70%；二是软件生态，特别是在开发工具、驱动程序优化和AI框架支持方面较为薄弱；三是先进制程依赖，大多数国产GPU仍需依赖台积电7nm及以下工艺，受地缘政治影响较大。不过在某些特定领域如AI推理、政务办公等，国产GPU已经能够满足基本需求，且自主可控优势明显。

Q3：普通消费者何时能买到性能与NVIDIA/AMD相当的国产显卡？

A3：根据目前发展速度预测，国产消费级GPU有望在2027-2028年达到NVIDIARTX3060/AMD RX6700级别的性能水平。摩尔线程的MTT S80和景嘉微的下一代产品已经展现出这种潜力。但要达到旗舰级性能(如RTX4090)，可能还需要5年以上的时间，需要产业链各环节的协同突破。值得注意的是，性能追赶只是目标之一，构建完整的游戏生态和开发者社区同样重要，这方面可能需要更长时间。

Q4：GPU在未来AI发展中将扮演什么角色？会被专用AI芯片取代吗？

A4：在未来3-5年内，GPU仍将是AI训练的主流硬件，因为它提供了通用计算能力与专用加速的平衡。虽然专用AI芯片(如TPU)在能效比上可能更优，但GPU的通用性和成熟的编程模型使其更适合算法快速迭代的场景。长期来看，AI计算硬件将呈现多元化趋势：GPU负责通用训练和边缘推理，专用芯片用于超大规模训练和特定场景优化，而CPU-GPU异构计算则成为云端标配。未来的AI硬件栈将是多种计算架构的协同组合，而非单一解决方案。

Q5：中国发展自主GPU产业面临的最大挑战是什么？

A5：最大的挑战在于构建完整的创新生态系统，这包括：一是人才培养体系，需要培养既懂架构设计又熟悉图形算法的复合型人才；二是制造环节的自主可控，特别是EUV光刻机等关键设备的突破；三是软件生态建设，需要吸引全球开发者为国产平台开发应用；四是市场接受度，需要克服用户对国产产品性能的固有认知。这些挑战无法单靠企业解决，需要国家长期战略引导和全产业链的协同努力。但一旦突破，将为中国数字经济奠定坚实的算力基础。

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报告介绍：本报告由全球计算联盟于2025年5月29日发布，共18页，本报告包含了关于图形化,GPU的详细内容，欢迎下载PDF完整版。