近日，英伟达创始人黄仁勋发表了GTC 2024主题演讲——《见证AI的变革时刻》。他介绍了AI行业的前沿技术和发展前景，回顾了英伟达深耕GPU的技术发展史，同时给出英伟达当下最新的芯片技术进展，以及未来和AI深度绑定的预期。对于投资者而言，这无疑是一个令人振奋的演讲。同时，这或许也是一个投资新信号：除了关注下游的AGI技术，上游的G PU同样值得关注。
那么，GPU是什么？为什么对AI至关重要？GPU为什么被称为“富矿”，行业的投资前景在哪呢？
GPU何以成为行业风口？
如果诸位有组装电脑的经验，或是对装机相关知识有过了解，想必会知道：大多数电脑主机的正常运行都离不开CPU（即中央处理器，全称为central processing unit）和GPU（即图形处理区，全称为graphics processing unit）。
CPU和GPU相当于计算机的大脑，两种芯片有着不同的分工。CPU负责处理较为复杂、难度高的程序任务；而GPU则主要负责一些任务量大、需要同时处理的程序任务，比如图形渲染或是3D建模等任务。
如果把CPU和GPU比作两座不同的工厂，他们的人员架构大有不同：常见的民用CPU核心数量往往在个位数内，而民用GPU则有成千上百个核心。尽管都被称为核心，但是他们的单体演算能力却有差异：CPU是有个位数的熟练老工人的工厂，而GPU这个工厂却只有几百上千名实习员工。如果你手上的订单需要精细加工且数量较少，优先选择CPU工厂来加工是最优解；但若是需要加工的货物数量众多，且对技术的要求相对较低的话，GPU工厂则是不错的选择。
巧合的是，训练人工智能恰恰需要GPU这种多线程、并发式的处理能力。在AI领域，尤其是深度学习中，工程师经常需要对大量数据进行相同的操作，比如同时更新数百万神经元的权重，这就相当于成千上万个相同的产品同时在流水线上进行同类型加工。GPU工厂由于拥有大量能够并行工作的工人，可以迅速完成这些重复性任务，而CPU工厂虽然工人技艺高超，但在处理这种大规模并行任务时则可能会显得力不从心。
从某种程度上看，GPU是实现AI训练、运算和综合呈现的重要基础设施。没有GPU这一芯片技术，AI大模型很难在短时间内跑出来，并成功面市。据国际数据公司（IDC）预测，全球人工智能市场或将在2025年突破2000亿美元大关，年复合增长率达24.5%。德勤统计数据显示，中国人工智能市场规模或将由2017年的709亿元增长至2025年的5460亿元，年均复合增长率为29%。事实上，AI行业这块蛋糕有着越做越大的预期，而重要行业所仰赖的硬件基础设施——GPU自然也会站在风口上，受到更多关注乃至青睐。
GPU的投资前景有多大？
对于投资者而言，了解和分析最新的市场信息，是进行投资决策的关键性前置步骤。如果想在GPU产投方面大展拳脚，则需要对该行业的布局和生态链有较为充分的了解。
就全球GPU市场而言，英伟达（NVIDIA）和超微半导体公司（AMD）这两大巨头独领风骚，抢占国内外相当大一部分GPU的销售额。随着AI风口的兴起，英伟达的市场估值和注资水涨船高。2月21日，英伟达公布了2024财年第四财季业绩：营收同比大增265%，每股收益同比暴增765%；2月29日，AMD股价涨超9%，市值首次突破3000亿美元大关，最高达3110亿美元。这也被媒体称之为“一超一强”格局的正式形成。当然，国内亦有新锐企业出现，譬如景嘉微、摩尔线程等品牌均有进军GPU领域，值得期待。
当前，GPU的产业生态链也十分明朗。GPU产业的主要板块有四个，分别是芯片设计、晶圆制造、封装测试和销售渠道。芯片设计主要有头部、具有创新能力和雄厚人才储备的公司完成，行业龙头企业都有自身专门的设计团队迭代产品。晶圆制造往往是由代工工厂加工，这一环节对GPU的成本和生产效率有着很强的制约因素，工厂制造工艺越先进，则越能又快又好地生产出芯片。为了确保生产出来的芯片质量达标，还有一批公司会对芯片进行封装和测试，检测合格后再送往线上和线下的市场销售。
从GPU市场份额和增速来看，GPU或能吃到AI风口的红利。从产业生态链来看，则需要结合更多宏观信息进行分析，譬如每个环节的人事变动、原材料价格涨跌、技术是否突破都对GPU行业的投资者至关重要。
在当今智能化、工业化社会，任何产品的生产和流通都离不开全球的分工协作，任何行业的上下游都牵一发而动全身。同样的，在AGI起飞的风口，GPU行业作为AI发展的上游，扮演着关键前置基础设施的角色，受到多方关注。可预见的是，未来几年，这个行业或将乘上快车，高速增长。
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