5月25日，集微咨询发布《2026中国半导体GPU/CPU芯片上市公司研究报告》（简称《报告》）。
《报告》认为，GPU/CPU芯片处于半导体产业链的中游核心环节，是数字经济时代的核心算力底座，支撑着AI智能体、数据中心、智能汽车、消费电子等全场景的算力需求。在Agent智能体时代，CPU重新成为AI技术栈的调度层与关键控制平面，其性能直接决定通用计算效率与系统协同能力；GPU芯片则擅长大规模并行运算，核心应用场景从传统图形渲染延伸至AI训练、AI推理、科学计算等领域，依托DeepSeek-V4等国产大模型的迭代，需求持续爆发式增长。在AI数据中心领域，CPU性能影响数据调度与处理效率，GPU的计算能力则决定大模型训练与推理的速度，当前AI数据中心CPU与GPU配比约为1:4至1:8，在Agent智能体时代预计将演进至1:1至1:2，CPU需求持续攀升。
数据显示，全球CPU和GPU市场规模呈现高速增长态势，其中GPU市场增速显著领先。随着AI、云计算、AI PC等新兴技术的发展，对算力需求大增，推动CPU和GPU市场规模持续扩容。IC Insights预测2025年CPU市场规模约为1278亿美元，Verified Market Research预测GPU市场规模为1091亿美元，综合主流机构对2024—2030年全球GPU CAGR预测为33%—35%，是半导体行业增长核心动力。
中国CPU市场规模约2484亿元，2025年国产AI芯片出货量同比增长超300%，2026年全品类国产芯片出货量同比增速预计为45%—55%。根据IDC数据，2020年全球人工智能芯片市场规模为175亿美元，2025年已增长至726亿美元，CAGR达到32.8%，GPGPU作为国内AI领域运算加速主要解决方案，充分受益本轮AI产业上行周期，2025年中国GPGPU市场规模同比增长55%—60%，占全球比重约8.7%，2026年市场规模将进一步增长。
核心技术演进方面，集微咨询指出，2026年CPU/GPU芯片技术进入“国际迭代先进制程、国产攻坚自主架构”的双轨发展阶段。国际巨头英特尔、AMD已实现2nm制程CPU量产，英伟达Blackwell架构GPU全面量产；国内企业精准发力，通过先进封装与自主架构双重路径弥补制程差距，龙芯中科自主研发LoongArch架构，海光信息采用Chiplet互联技术，摩尔线程第四代“平湖”GPU支持FP8精度，已进入百度、阿里等巨头供应链。
从市值量级看，国际龙头仍占据绝对优势，英伟达市值稳定在5万亿美元以上，稳居全球上市公司前列。A股板块企业市值与国际巨头仍存在数量级差距，但差距较2025年有所收窄。国际巨头估值以业绩确定性为核心支撑，英伟达依托AI训练GPU垄断地位，动态市盈率维持在40—43倍区间；A股企业估值仍以国产化成长预期为主导，头部标的市盈率普遍显著高于国际厂商，估值溢价反映市场对国产替代空间、生态突破与政策红利的乐观预期。
报告指出，市值差距的核心原因体现在：一是技术与生态方面，国际巨头通过“架构—软件—开发者—大客户”全链条绑定构建全球认可度，英伟达CUDA生态覆盖超百万开发者；二是市场认可度方面，A股企业现阶段仍以本土市场为基本盘，客户集中于国内互联网、政务、金融、通信等领域；三是产业链地位方面，国际龙头实现芯片架构、先进制程、软件生态、产能配套全栈掌控，A股企业多以芯片设计为核心突破点，逐步向“芯片+驱动+框架+解决方案”延伸。
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