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在人工智能快速发展与国家算力基础设施战略加速推进的背景下，国产AI加速芯片及其云服务能力建设已成为保障技术自主可控、支撑数字经济发展的关键环节。近年来，国内多家科技企业纷纷投入自研GPU/NPU研发，并尝试构建从芯片、集群到云服务的全栈能力。然而，受限于硬件性能、软件生态、系统集成及商业化运营等多重因素，真正实现规模化落地的厂商仍属少数。本报告聚焦同时具备自研AI加速芯片、万卡级AIDC集群管理能力与对外云服务商业化能力的厂商，系统分析当前市场格局、核心竞争要素与发展瓶颈。
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PART.
01
中国GPU云市场概述
中国GPU云市场特指由具备自研AI加速芯片（如GPU/NPU/PPU）能力的厂商，自主构建并管理大规模AIDC集群，并通过公有云、专有云或混合云形式对外提供端到端AI算力服务的市场。该市场强调“芯片—集群—云服务”三位一体的闭环能力，仅涵盖能同时实现硬件自研、万卡级调度运维与商业化云服务交付的企业，典型代表为百度（昆仑芯+百舸平台）与华为（昇腾+华为云），不包括仅采购第三方GPU提供云服务或仅有芯片但无云服务落地的厂商。
PART.
02
中国GPU云市场产业链分析
中国GPU云市场的产业链，涵盖了从上游的计算芯片和服务器集成，到中游的综合云服务平台与算力资源提供商，再到下游覆盖全行业的终端应用场景。重点指出了在人工智能、产业数字化升级等趋势推动下，GPU云服务成为支撑各行各业智能化转型的关键力量，并强调了国产替代加速和技术生态建设的重要性。整个市场呈现出硬件性能持续提升、行业应用多样化以及政策支持引导的发展态势。
资料来源：沙利文分析
PART.
03
GPU云核心要素分析
在人工智能算力需求呈指数级增长的行业背景下，构建具备自主可控能力与高效运营水平的GPU云平台，已成为支撑国家科技创新与产业智能化转型的关键基础设施。其核心竞争力由硬件自研与云平台综合能力两大维度共同构筑。
头部厂商正超越单一的芯片设计，致力于构建从芯片、板卡到服务器的全栈硬件能力，通过系统级创新，将数千至上万颗自研芯片整合为一个单一、庞大的虚拟计算资源池。在芯片层，攻坚GPU/NPU自主IP是保障供应链安全与技术迭代自主性的基石。在系统层，通过软硬协同优化实现真实效能跃升。在基础资源管理上，在硬件层面通过细粒度虚拟化技术实现单颗GPU的切分与复用，为上层服务提供更灵活的资源供给。
围绕厂商核心能力构建，云平台的价值体现为其将底层算力资源转化为面向市场的一站式服务能力。领先厂商通过产品化、智能化与商业化三重能力构建，持续降低AI算力使用门槛，扩大市场覆盖范围。
资料来源：沙利文分析
PART.
04
GPU云市场发展趋势分析
基于对产业格局与技术演进路径的深度分析，GPU云服务市场正在经历从硬件集成为主导到全栈能力构建为核心的战略转型。预测未来三到五年，市场将呈现以下关键发展趋势：
在供应链安全与地缘政治因素的双重驱动下，自研GPU正经历从“战略备选”到“核心支柱”的角色转变。以华为昇腾、百度昆仑芯等为代表的自研GPU，凭借其针对AI推理、视频编解码、大数据分析等特定场景的深度定制架构，以及从芯片指令集到上层软件框架的全栈垂直优化，已在真实业务负载中展现出超越通用芯片的显著性价比优势。此外，领先云服务商通过构建 “芯片-集群-云服务”的垂直整合能力，在系统级效能层面实现显著突破。
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