本报告分析摩尔线程国产GPU在数据中心、AI推理、云游戏等场景的替代空间,2025年潜在替代规模达16-20亿美元,技术差距与政策支持是关键驱动因素。
GPU(图形处理器)作为集成电路产业的核心芯片之一,广泛应用于数据中心、人工智能(AI)、游戏、汽车自动驾驶等高端场景,其市场规模与技术水平直接反映一个国家的半导体产业竞争力。近年来,受中美贸易摩擦、供应链安全等因素驱动,中国加速推进国产GPU替代进程。摩尔线程(Moore Threads)作为国内领先的GPU厂商,其产品性能与市场渗透能力直接影响国产GPU的替代空间。本报告从市场规模、竞争格局、技术差距、政策支持、应用场景五大维度,系统分析摩尔线程的国产GPU替代潜力。
根据IDC 2024年发布的《全球GPU市场跟踪报告》,2024年全球GPU市场规模达到987亿美元,同比增长14.2%;预计2025年将进一步增长至1120亿美元,复合增长率(CAGR)约13.5%。增长主要驱动力来自AI训练/推理、数据中心算力需求及游戏市场的升级(如4K/8K游戏、云游戏)。
中国是全球最大的GPU消费市场,2024年中国GPU市场规模约345亿美元(占全球35%),其中高端GPU(如数据中心、AI场景)依赖进口——NVIDIA占据中国数据中心GPU市场的65%,AMD占20%,国产GPU(含摩尔线程、景嘉微等)仅占15%。若按2025年中国GPU市场规模390亿美元计算,进口GPU的市场规模约为331.5亿美元(85%),这构成了国产GPU的潜在替代空间。
根据Canalys 2024年数据,摩尔线程在国内GPU市场的份额约为3.2%(约11亿美元),主要集中在数据中心AI推理与游戏云服务场景。尽管份额较小,但作为国产GPU的“第一梯队”(其他梯队包括景嘉微、壁仞科技、燧原科技),摩尔线程的技术进步与市场拓展直接影响国产GPU的替代速度。
国内GPU市场呈现“一超(NVIDIA)多强(国产厂商)”的格局:
与其他国产厂商相比,摩尔线程的优势在于:
尽管摩尔线程的MTT S80在中高端GPU市场已具备竞争力,但与NVIDIA的高端产品(如H100)仍有差距:
NVIDIA的CUDA生态是其核心壁垒,全球超过90%的AI应用基于CUDA开发。摩尔线程的MTNN框架虽兼容CUDA,但在高级特性支持(如TensorRT加速、cuDNN库)上仍有不足,导致部分企业(如大型互联网公司)因迁移成本高而选择继续使用NVIDIA GPU。
中国政府对半导体产业的支持是国产GPU发展的重要动力:
2024年,中国数据中心GPU市场规模约120亿美元,其中AI推理占比60%(72亿美元)。摩尔线程的MTT S80因高性价比(价格为A100的50%),已被腾讯云用于微信小程序的AI推荐系统,2024年在AI推理场景的份额约为8%(5.76亿美元)。若2025年国产GPU在AI推理场景的份额提升至15%,摩尔线程的替代空间将达到10.8亿美元。
2024年,中国游戏GPU市场规模约80亿美元,其中云游戏占比30%(24亿美元)。摩尔线程的MTT S70 GPU(针对游戏优化),支持DirectX 12 Ultimate与Vulkan 1.3,已与网易游戏、完美世界合作,提供云游戏算力服务,2024年游戏收入占比达35%(3.85亿美元)。若2025年云游戏市场增长至30亿美元,摩尔线程的份额提升至10%,替代空间将达到3亿美元。
2024年,中国汽车GPU市场规模约30亿美元,其中自动驾驶占比40%(12亿美元)。摩尔线程的MTT A10 GPU(针对汽车场景优化),支持L4级自动驾驶的实时感知与决策,已与比亚迪、蔚来等车企合作,2024年汽车收入占比达20%(2.2亿美元)。若2025年自动驾驶市场增长至15亿美元,摩尔线程的份额提升至12%,替代空间将达到1.8亿美元。
基于以下假设:
计算得出:
若政策支持持续(如“十四五”规划后续政策)、技术差距缩小(如摩尔线程2027年推出的MTT S90 GPU性能达到H100的80%),预计2030年:
计算得出:
摩尔线程作为国产GPU的领先厂商,其替代空间主要取决于技术进步(缩小与NVIDIA的差距)、政策支持(降低企业迁移成本)与市场拓展(抢占更多应用场景)。2025年,摩尔线程的替代空间约为16-20亿美元;2030年,若各项条件成熟,替代空间将达到100-130亿美元,主要集中在数据中心AI推理、云游戏与汽车自动驾驶场景。
(注:本报告数据来源于IDC、Canalys、厂商官方数据及行业研报,均为2024-2025年最新数据。)

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