1993年，英偉達剛建立的時候，PC和專業圖形加速芯片市場熱鬧非凡。但在10年之后(2003年)，該市場只存活下英偉達和ATI((即后來的AMD))兩家企業。

此后，GPU的應用場景也從單純的游戲圖形渲染，走向了企業HPC、超算、數據中心加速，以及人工智能(AI)應用。在過去兩年里，《國際電子商情》一直在關注英偉達的財報，自去年年中開始，英偉達數據中心業務的營收正式超過游戲業務——數據中心自此成為了英偉達最賺錢的業務部門。

值得一提的是，隨著消費電子全面步入下行期，英偉達FY23 Q3(2023財年第三季度，截至2022年10月30日)游戲業務營收大幅滑坡，同比跌幅超過50%，但數據中心業務依舊堅挺——營收為38.33億美元，同比增長31%。數據中心業務營收占到了英偉達該季度總營收的64.6%。

自本世紀初，全球GPU市場形成雙寡頭局面，在后來的十多年里，GPU、顯卡被英偉達和AMD把持。但近兩年來，在全球GPU市場尤其是中國市場，有許多企業向這一領域進軍。去年末，市場研究機構Jon Peddie Research統計數據表明，全球總共有18家企業正在開發或制造GPU。當然，這個數據還包括了移動市場，以及上游的GPU IP企業。不過，即使不統計這些企業，來自PC和數據中心市場的玩家依然有11家，包括了Intel、壁仞、瀚博、天數智芯、芯動、沐曦、摩爾線程等等。

一個原本高度成熟的市場，由雙寡頭走向漸有百花齊放之勢，在任何領域應該都相當少見。本期封面故事從一些GPU新晉企業的動態出發，討論如今的數據中心GPU的市場現狀和未來趨勢。

GPU的“新生”與“掠奪”

前兩年，在“GTC英偉達開發者大會”的報道中，《國際電子商情》就談到過：“對英偉達而言，這些年屬實是‘黃金時代’——從2015年開始，英偉達的營收和凈利潤都出現了飆升，這兩個值甚至曾一度增長至三位數——英偉達的業績表現讓其看起來不像是一家成熟企業，反倒像是一家剛剛成立的新公司。”

英偉達業績的井噴式增長，與新業務拓展有著密不可分的關系。觀察英偉達過去的股價變化，可以看到從1999至2015年期間，這家公司的股價一直都不溫不火，到2015年其股價僅為4-5元美元。但2021年，該公司的股價一度飆升突破300美元(詳見圖1)。在2015-2021年期間，全球GPU市場發生了什么？

圖1：英偉達股價翻了幾十倍

從2016財年開始，英偉達的年報中開始頻頻出現“Datacenter(數據中心)”這個詞，過去該業務一直被稱為“Enterprise(企業)”業務。雖然現在英偉達數據中心業務營收超過公司總營收的六成，但是該業務價值占比的迅速提升也與消費電子市場下行有關。整體來觀察，數據中心業務的攀升趨勢持續了幾十個季度。

如今，數據中心和企業GPU是英偉達最大的營收來源。根據IDC的數據顯示，到2021年，英偉達占據了全球91.4%的企業GPU市場份額，排第二的AMD市場份額僅有8.5%。從PC游戲圖形加速到數據中心，GPU這一路是怎么發展的？

GPU是一種包含大量并行計算單元、擅長浮點運算的加速器。它不僅能滿足3D圖形渲染的需求，而且也能滿足HPC、AI之類的計算需求。2007年，斯坦福大學計算機科學教授Ian Buck開發了CUDA——這是一個可對GPU編程的平臺。或許不能簡單地認為，是CUDA把GPU帶到了游戲和專業視覺之外，讓顯卡能為各行各業所用；但CUDA已經成為全球開發者現在的學習熱點，也是英偉達HPC、AI乃至元宇宙(Omniverse)的重要組成部分。與此同時，CUDA的盛行又把開發者鎖在了英偉達的生態內。

從GPU架構層面來看，游戲GPU去掉一些圖形渲染固定功能單元，就能為數據中心的各類應用加速。不過，英偉達顯然在運營層面把游戲和數據中心當做兩個獨立業務，雖然兩類GPU的芯片架構相似，但是其市場、客戶、應用方向截然不同。同時，隨著數據中心業務地位越來越重要，其GPU也有了自己的一些特性，甚至這也將影響到圖形GPU。比如，英偉達在去年發布的Hopper架構，偏重Transformer引擎的加入，著力于NLP(自然語言處理)。

從大分類來看，數據中心GPU屬于加速器類別，它是圍繞CPU的加速器。從數據中心服務器內部的不同器件、芯片的價值占比來看，加速器的價值占比遠不及CPU。Ark Invest此前給出的數據是，2020年CPU占到了所有處理器芯片價值的83%，也就是說GPU能夠獲得的價值連17%都不到。

圖2：2020-2030年服務器內器件價值占比(單位：美元) 圖片來源：Big Idea 2021, Ark Invest

從英偉達和Intel的營收規模差異上就能看出。即使Intel正面臨巨大的市場和競爭壓力，過去一年里這家公司的DCAI(數據中心與AI)業務營收，也依然遠超英偉達的數據中心業務營收。這意味著，CPU比GPU更賺錢，只不過，該局面可能很快就要發生變化。Ark Invest認為，2020年之后的10年內，CPU在數據中心服務器中的價值占比，將大幅下滑至40%(圖2)。

如果將CPU、存儲、加速器和其他類別都考慮進來，預計到2030年加速器類別市場價值將達到410億美元，CPU的市場價值會小幅收縮至270億美元。Ark Invest表示：“包括GPU、TPU、FPGA等在內的加速器，將會適用于對計算性能有需求的應用，比如AI、數據分析、藥物發現、云游戲等。”

當然，“加速器”也不全然是指GPU，它還包含FPGA、AI芯片和各類ASIC。但“在未來5年內，GPU將持續統領加速器市場，這與其可編程和軟件棧特性有關”。 Valuates Reports的數據中心加速器市場報告中也提到，GPU在2018年已占到數據中心加速器市場整體的85%。

關于數據中心加速器市場的成長空間和市場價值數據，不同分析機構給出的數據量級差別甚大，CAGR(年復合增長率)數據也不一而足。但所有預測都認為，在未來十年內，該市場CAGR將維持兩位數的增長，例如前面的Ark Invest就預測稱，2020-2030年期間，數據中心加速器將有近7倍的成長。

新一輪的“百花齊放”

電子產業的絕大部分子領域，只有在發展早期才有眾多的市場參與者，整個行業會呈現出“百花齊放”的特點。只有具備巨大的成長空間，該市場才會吸引諸多參與者進入。

現階段，無論從哪個角度來看，數據中心加速器市場都相當吸引人。換言之，GPU從PC圖形渲染加速器搖身一變，成為數據中心各類應用的加速器，這類芯片從原本高度成熟的領域，拓展到了有巨大發展空間的新領域。

即使該市場的新晉參與者會面臨英偉達這樣的巨擘，也依然有企業愿意參與到這個市場中來。這主要有兩方面的原因：一方面，與中美貿易摩擦、全球半導體市場走向區域化的趨勢有關，中國比全球其他地區有更迫切的芯片自主化需求，對中國的新進企業而言，無論是從市場還是技術的角度來觀察， GPU都是比CPU相對更容易切入的方向；另一方面，這個市場也的確具備足夠的吸引力。

實際上，不只是新晉參與者表現出相當的積極性，就連Intel的巨頭也在發力數據中心GPU業務。近一年來，Intel針對Xe-HPC架構顯卡的市場推廣不遺余力， CPU在數據中心市場的價值占比日趨下降，Intel在數據中心市場亟待尋求業務拓展的機會。

除了數據中心市場之外，也有企業試圖進入已被英偉達和AMD掌控，且高度成熟的PC顯卡市場。在大部分情況下，這些市場的產品都是由數據中心市場帶來的副產品。在GPU架構走向模塊化、可彈性縮放之后，這種嘗試在技術上完全可行。當然，像中國的芯動科技、摩爾線程等企業，他們布局PC顯卡是有半導體自主化、國產化需求的大背景。

在新晉參與者中， Imagination是極具代表性的一員。20世紀90年代，Imagination也是逐鹿圖形加速卡市場的企業之一，后來該公司主要業務轉戰到移動市場。把Imagination稱為“新晉市場參與者”，是因為此前其GPU業務并未涉足數據中心市場。

在2017年私募基金凱橋資本(Canyon Bridge)宣布收購Imagination以后， Imagination的歷史翻開了新的篇章。Imagination當前的GPU設計基于模塊化設計方案，通過相同架構的核心進行規模化縮放，覆蓋從手機到數據中心的各類應用——這是非常契合當代GPU設計理念的方案。

“從IP的角度來看，我們認為這種轉變的關鍵在于，確保硬件能夠以可擴展的方式來構建，以便為未來幾年留出更多的性能余量。”Imagination Technologies首席營銷官David Harold在接受《國際電子商情》分析師采訪時表示：“無論是當下還是未來，PC和數據中心都是Imagination的重要市場。我們認識到，移動5G應用正在推動連接數的大幅增加，這也對合格、可靠的云解決方案提出了更高的需求。在CXT架構的數據中心配置的基礎上，我們正幫助客戶以可持續、高效的方式，將光線追蹤技術整合到云解決方案中。C系列已經在這一市場提供授權，計劃未來18個月內就會推出相應的芯片。”

另外，Imagination中國區董事長白農在“2022全球CEO峰會”現場曾提到，對于Imagination而言，中國云游戲市場是高速發展的四個市場之一。因此，該公司著眼的“數據中心”GPU包含圖形渲染，這也是Imagination的長項。“我們認為GPU將是數據中心系統的基本組成要素，這不僅是因其3D圖形處理能力，還在于GPU的高度并行計算能力。尤其是，后者在一對多的場景中是必不可少的工具。”

去年，沐曦聯合創始人、CMO孫爾俊在接受《國際電子商情》采訪時曾提到：“以通用計算為切入點是考慮到了科學計算、機器學習和AI訓練等方面迫切的市場需求，新的一些渲染場景的增強也對計算部分提出了新的需求，甚至渲染與計算也在進行著密切的融合。”在應用方向上，沐曦的GPU涉及到人工智能、智慧城市、數據中心、云計算、自動駕駛、生命科學、數字孿生、元宇宙等。

社會數字化轉型的大環境，本身基于手機、IoT、AI、大數據的發展，以及它們對IT、通信與數據中心加速器的需求。正如沐曦列舉的應用方向那樣，GPU有著廣泛、巨大的市場潛力。在巨大的市場潛力的推動下，新進參與者紛紛公開了GPU產品動態，例如瀚博半導體在“WAIC 2022世界人工智能大會”上宣布將推出GPU產品；沐曦也對外表示，未來公司將推出能做渲染的GPU，以全面覆蓋高性能GPU市場；壁仞科技發布首款通用GPU芯片BR100、自主原創架構……

GPU市場切分，以及AI熱

去年，英偉達創始人兼CEO黃仁勛把數據中心分成了6個大門類：超級計算中心、企業計算數據中心、超級集群(hyperscaler)、云計算數據中心、AI工廠、邊緣數據中心。Seeking Alpha曾對這六大板塊做過詳細分析，大部分面向數據中心的大芯片可依此來分類。

·超算數據中心

2021年全球TOP 500超算中有70%采用英偉達GPU，且后來的新系統對英偉達GPU的采用率還在提高。這個超算數據中心的應用包括量子計算、氣候預測、化石能源開采、分子建模、物理模擬、空氣動力學、核聚變研究等。

·企業數據中心

企業數據中心是企業內部運營的數據中心，用于IT、財務、醫療健康或者客戶數據支持等項目。這一領域的容量很大，也是目前市場爭奪的焦點。

·超級集群

此前，IDC針對超級集群數據中心做出過定義，它是占地超過1萬平方英尺、超過5,000臺服務器的數據中心，它的基礎設施規模大且可靈活性縮放，能滿足不同客戶的需求，Meta、谷歌、阿里巴巴等科技巨頭都有這類數據中心。

·云計算數據中心

云計算數據中心是通過云來提供服務的基礎設施，應用方向如云游戲、自動化客戶服務、高級醫療成像等。Canalys的數據顯示，2021年英偉達云計算數據中心的市場份額達33%。

·AI工廠

AI工廠是數據中心的新類別，某些企業開始注重數據的利用，借助AI來做供應鏈優化、生產制造的預測性維護和流程控制。英偉達的典型客戶之一寶馬汽車廠的生產線和供應鏈，就有機器人、AI、數字孿生在AI工廠的充分利用。

·邊緣數據中心

邊緣數據中心是相對小型的數據中心，與端側用戶更為接近，達成數據傳輸的低延遲和高速度。這類數據中心的應用更加廣泛，諸如倉庫、零售、汽車、機器人、智慧交通等。

在這6大門類上，英偉達橫向可提供芯片和系統/解決方案產品，縱向還可提供自下而上的全棧軟件。不過，筆者認為，雖然英偉達聯合OEM廠商或合作伙伴在某些市場達成了先發優勢，但是新晉參與者在潛在市場方面的機會仍然非常大。

值得一提的是，在不同維度的應用切分上，AI是GPU的重頭戲。英偉達Hopper新架構的升級重點也明確地偏向于AI上，這與現階段AI的大火有很大關系。據Omdia數據顯示，單在AI處理器這個門類上，2021年英偉達GPU就占到了全球AI處理器營收的80%以上(不含CPU)，這遠超過AMD、谷歌、Intel等市場參與者。

而AI芯片本身的市場需求也水漲船高。這些年來，無論是初創公司，還是老牌半導體行業企業，都在想方設法加強AI芯片的布局——廣義上，GPU也屬于AI芯片的一個分支。Ark Invest的預測顯示，2021-2025年，數據中心在AI處理器(包括GPU，但不包括CPU)上的花銷將增長4倍，金額從50億美元上升到220億美元。

英偉達之外的市場

統計機構的數據可知，數據中心GPU還有數倍成長空間，英偉達只占據了潛力市場的一部分。英偉達在AI訓練方面的市場地位幾乎不可撼動，但2021年Cassell和Omdia團隊在一份報告中提到，未來幾年內其他芯片制造商將吞噬英偉達的市場份額，因為其他類型的AI芯片的市場接受度正越來越高。

這份報告指出，預計到2026年，AI應用方向的GPU所占份額將跌至54%，這個數值在2021年還高達82%。在AI芯片方面，GPU暫時占據了市場價值的大頭，隨著全球范圍內涌現出非常多AI芯片企業，未來還會出現更多的FPGA、TPU及各類AI專用芯片。

因此，英偉達在數據中心加速芯片方面正面臨著競爭壓力，畢竟這一市場還遠未成熟，未來有被顛覆的可能性。即便如此，在《國際電子商情》分析師過去的采訪中，絕大部分市場參與者仍表示，其對英偉達的存在感到巨大壓力。

2021年，瀚博在推出AI推理芯片時曾表示，英偉達GPU在AI訓練賽道上已具備相當的生態優勢，所以瀚博入市的切入點是DSA方向的AI推理芯片。在《國際電子商情》雜志2021年10月刊的封面故事采訪中，Graphcore坦言作為數據中心AI芯片企業，公司正在努力拓展應用領域，正基于現有人力物力，將發展方向聚焦到互聯網、金融、研究、醫療健康和其他五個部分，無法像英偉達那樣，將覆蓋到那么廣的生態范圍。

在每年的GTC大會上，英偉達宣布又更新了某個領域的某些軟件庫，對應性能動輒x倍提升，這都在加大數據中心GPU賽道的難度。

但為何仍有那么多企業想要進入這一市場？孫爾俊表示：“GPU在人工智能、科學計算、金融、工業等重點領域都有大量應用場景，相比專用的AI芯片，GPU的通用性更強，落地場景更豐富，應用領域更廣闊。大量資本涌入GPU賽道，可反映出市場普遍看好GPU。”同時，他還提到了中國政府政策的推力，尤其“東數西算”工程，以及數字經濟的前景。

去年，瀚博宣布要做GPU時，《國際電子商情》分析師曾問過瀚博半導體創始人兼CEO錢軍“為什么選擇進入這樣一個壓力更大的賽道？”錢軍回答道：“過去，瀚博聚焦視頻的計算處理，而現在還想做‘像素的產生’，我們會像前期做AI一樣，先選擇一些行業、領域去做。”

Imagination還有一個針對市場的觀察預設，David說：“異構計算在崛起，越來越多的企業正做定制化芯片。”這是在英偉達之外，數據中心GPU的市場機會。這可能與Imagination作為IP供應商的角色有關。

數據中心市場價值從CPU轉向加速器，體現出摩爾定律停滯的無奈。CPU這種更依賴于摩爾定律向前發展的處理器，在HPC方向上正面臨著無法滿足數字經濟高速發展需求的尷尬，所以具備數據高度并行處理能力的加速器變得炙手可熱。

GPU芯片在數據中心市場還是一個新生兒，針對數據中心GPU的競爭才開啟第一局，英偉達暫時在這一局里占了優勢，但這不意味著其他市場參與者毫無勝算。