【盘中宝】“AI＋汽车＋游戏”三驾马车驱动，英伟达这类芯片交货周期大幅拉长，这家公司相关产品可应用于大数据、人工智能等领域

财联社资讯获悉，据行业媒体报道，作为AI大模型训练的底层架构基石，GPU的价格也随之水涨船高。有代理商透露，英伟达的A100价格从2022年12月份开始上涨，截至2023年4月上半月，5个月价格累计涨幅达到37.5%；A800价格从2022年12月份开始上涨，截至2023年4月上半月，5个月价格累计涨幅达20.0%。且交货周期也被拉长，之前拿货周期大约为一个月左右，现在基本都得三个月，甚至更长。

一、GPU成为AI加速方案首选

GPU已成为AI加速芯片通用性解决方案，提供大语言模型推理训练所需的海量算力。为构建有效的AI部署方案，CPU和加速芯片结合的异构计算是经典的计算框架，目前最常见的AI加速芯片主要为GPU、FPGA和ASIC，而GPU凭借其高性能、高灵活度特点成为AI加速方案首选。

自动驾驶是边缘计算架构最前沿的应用场景之一，目前大多数自动驾驶处于L2-L3（部分自动驾驶）级别，而要实现L4-L5级别高度自动驾驶，则需要人工智能短时、高频地处理大量路况信息并自主完成大部分决策，因此需要GPU为汽车芯片提供更多计算能力来处理复杂数据。根据地平线对OEM厂商需求情况的分析，更高级别的自动驾驶意味着更高的算力需求，L2级别需要2TOPS、L3级别需要24TOPS、L4级需要320TOPS，L5级则需要4000+TOPS。

此外，GPU最初作为图形处理器而诞生，在游戏显卡市场伴随玩家对游戏品质的追求不断提升，以光线追踪算法（Ray Tracing）为代表的特殊渲染算法更多的应用到游戏显卡以提升显示画质。

二、GPU市场进入高速成长阶段

中信建投分析指出，服务器GPU主要用于AI和高性能计算，人工智能行业的高速发展带来了旺盛的AI算力需求，AI服务器成为GPU市场增长的核心支撑。以ChatGPT为代表的自然语言大模型展现出高度智能，生成式AI能力不断突破进入到辅助生产力阶段，AI模型算力需求迈上新台阶，对服务器GPU市场带来显著拉动效应。自动驾驶GPU在高等级自动驾驶中具备显著技术优势，随着高等级自动驾驶渗透率逐步提升，自动驾驶GPU市场也进入高速成长阶段。

三、相关上市公司：海光信息、龙芯中科、航锦科技

海光信息DCU系列产品以GPGPU架构为基础，兼容通用的“类CUDA”环境，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。

龙芯中科于第一代GPU核（LG100）已经集成在7A2000中与龙芯CPU配套的电源、时钟芯片流片成功并开始小批量销售。

航锦科技GPU领域的主力产品为SG0型号、SG1型号，分别是面向特殊领域市场和通用领域的市场需求，均已形成规模销售。