显卡市场 尺寸和份额 2026-2035

显卡市场规模

2025年，显卡市场规模为 1,429 亿美元，预计将从 2026 年的 1,606 亿美元增长至 2035 年的 4,487 亿美元，2026～2035年期间的年均复合增长率（CAGR）约为 12.1%。

这一扩张反映出收入结构正向高价值加速计算转变，而游戏、工作站可视化和嵌入式应用继续在更广泛的价格区间内支撑需求。

人工智能基础设施正在改变显卡的采购单位和性能评价标准。超大规模云服务商越来越多地将计算能力作为高度集成的系统进行采购，这些系统整合了加速器、网络、内存、电力输送和软件，而不是将显卡组件作为独立产品采购。NVIDIA 报告称，2026财年数据中心收入为 1,937 亿美元，同比增长 68%，并表示云服务提供商、超大规模云服务商、人工智能模型开发商和企业已部署近 9 吉瓦的 Blackwell 人工智能计算能力 ^{[1]NVIDIA Corporation, "NVIDIA Announces Financial Results for Fourth Quarter and Fiscal 2026". nvidianews.nvidia.com}。这使价值进一步转向能够在机架和集群规模上完成平台认证的供应商，同时限制了仅在板卡层面竞争的小型参与者。

电力供应已成为同样重要的需求制约因素。国际能源署报告称，2025年，在电网接入、设备供应和项目交付面临瓶颈的情况下，数据中心用电量激增 ^{[2]International Energy Agency, "Data Centre Electricity Use Surged in 2025 Even With Tightening Bottlenecks Driving a Scramble for Solutions" 2025. iea.org}。在此环境下，单位功耗性能、内存带宽效率，以及在现有设施电力容量范围内部署的能力，正与原始计算吞吐量一样，日益影响采购决策。

核心矛盾在于物理条件，而非概念层面：人工智能计算需求的扩张速度快于数据中心电力供应、电网互联和先进封装产能的扩张速度。我们的评估表明，在电力和内存预算受限的情况下，能够实现更高有效吞吐量的供应商，比主要依靠峰值规格竞争的供应商更有可能赢得设计导入。这有利于拥有经过验证的部署软件和供应链获取能力的平台生态系统，但也为针对推理、边缘计算和成本敏感型可视化工作负载设计的产品保留了发展空间。

主要驱动因素

AI、ML 和 HPC 工作负载。训练和推理正在提升对加速器的需求，因为并行计算必须与充足的内存带宽和互连容量配套部署。NVIDIA 的 FY2026 业绩体现了这一转型的规模：公司总收入达到 2,159 亿美元，第四季度数据中心收入为 623 亿美元，同比增长 75%。其商业影响在于，仅有产品供应并不足够；供应商还必须支持集群集成、软件优化和可预测的部署计划。

游戏和高性能渲染。游戏仍是规模最大的终端用户收入群体，因为画面保真度、刷新率预期和新型渲染功能支持持续升级。2025 年，美国消费者在电子游戏上的支出达到 607 亿美元，其中硬件支出增长 9%，达到 54 亿美元。AMD 于 2025 年 2 月基于 RDNA 4 发布 Radeon RX 9070 XT 和 RX 9070 产品，提供 16GB 内存配置并升级光线追踪能力，体现了新架构周期如何创造更换上一代硬件的理由。

超大规模数据中心建设。云计算投资正在转化为规模异常庞大、周期持续多年的采购计划。亚马逊报告称，FY2025 的资本性支出总额为 1,318 亿美元，高于 FY2024 的 830 亿美元；同时，公司预计 2026 年资本性支出约为 2,000 亿美元，主要用于 AI 投资。AWS 在 FY2025 实现 1,287 亿美元收入，而 Trainium2 容量已全部订购，并为超过 10 万家公司提供了 Amazon Bedrock 大部分推理能力。此类支出扩大了对专有加速器和外部 GPU 基础设施的需求，但也增强了超大规模云服务商对平台规格和供应承诺的议价能力。

专业可视化。与大批量游戏显卡相比，工作站和部门级 AI 系统需要在内存容量、认证、外形规格以及驱动程序运行的可预测性之间实现不同的平衡。AMD 于 2025 年 5 月推出 Radeon AI PRO R9700，配备 32GB 显存和 PCIe Gen 5 连接能力，用于本地 AI 推理、模型微调和专业工作流。因此，该细分市场更青睐能够将图形性能与应用验证及易于管理的本地部署相结合的供应商。

加密货币、区块链和并行处理。与 AI 基础设施或游戏相比，这一需求来源的波动性更高，但 GPU 的并行处理能力在数字资产挖矿以外的专业计算任务中仍具有重要意义。其近期影响取决于工作负载经济性和硬件供应情况，而不是构成可靠的基础需求驱动因素。当过剩库存能够转用于游戏、可视化或推理应用时，面向这一渠道的供应商将受益。

主要制约因素

先进架构的经济性。尖端 GPU 将高昂的设计项目成本与先进封装、高带宽内存、验证及热工程结合在一起。在主流消费产品中，这些成本尤其难以收回，因为零售定价限制了成本上涨向下游转嫁的能力。小芯片方案可以提升设计模块化程度，但无法消除互连、封装和系统级热管理所带来的认证负担。

代工与封装能力集中。由于高性能 GPU 依赖范围狭窄的先进制造和封装能力，供应韧性仍然有限。即使需求已经得到确认，产能短缺也可能推迟产品放量；与此同时，产能分配通常优先满足高价值的数据中心项目，而不是利润率较低的板卡产品。国际能源署（IEA）对数据中心建设过程中供应与基础设施瓶颈的识别进一步表明，加速器供给只是更广泛部署链条中的一个制约因素。

当供应紧张与项目紧迫性同时出现时，这一制约因素的影响最为显著。当产能支撑云业务收入时，超大规模云服务商能够承受更高的采购成本；相比之下，游戏和工作站买家的价格敏感度仍然较高。这种差异将进一步拉大高端数据中心平台与大批量图形产品之间的差距，并提升架构复用、产品细分和库存审慎管理的重要性。

显卡市场细分分析

按 GPU 类型

独立 GPU 在 2025 年约占市场收入的 91.4%，预计到 2035 年将以约 12.5% 的年均复合增长率（CAGR）扩张。独立 GPU 的领先地位反映了人工智能集群、游戏 PC、工作站和科学系统等工作负载的需求；这些工作负载需要专用内存、较高的散热能力和可配置的并行计算能力。集成 GPU 约占 2025 年市场收入的 8.6%，预计将以约 7.1% 的年均复合增长率增长，主要受紧凑型设备以及相关应用的支持。在这些设备和应用中，功耗、成本和物理集成的重要性高于峰值性能。

这种差异不仅体现在技术层面。独立产品凭借其内存和电源架构，能够支持无法轻易在共享系统内存配置中运行的工作负载，因此占据了更高的价值份额。集成解决方案对于客户端设备和轻量级推理仍具有战略意义，但其经济性更适合大批量、低价值部署。

按最终用户

个人消费者和游戏零售在 2025 年构成最大的最终用户细分市场，份额约为 33.2%，预计将以约 8.5% 的年均复合增长率增长。消费者需求与游戏产品发布、显示设备升级和架构更新密切相关，但可选消费支出使该细分市场相比机构计算需求对价格和渠道库存更加敏感。

云服务提供商（CSP）和超大规模云服务商在 2025 年约占市场收入的 29.9%，预计将实现最快增长，年均复合增长率（CAGR）约为 16.1%。NVIDIA 报告称，Blackwell AI 计算的云端部署规模接近 9 吉瓦，并指出 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud Infrastructure 是首批预计部署基于 Vera Rubin 的实例的服务提供商。这表明，云端采购方正在将采购范围从单个 GPU 代际产品扩展至基础设施路线图。

企业 IT 和私有云约占 2025 年收入的 15.7%，预计将以约 11.4% 的年均复合增长率增长。Microsoft 报告称，Azure 在 2025 财年的收入超过 750 亿美元，同比增长 34%；商业剩余履约义务达到 3,680 亿美元，同比增长 37% ^{[3]Microsoft Corporation, "Microsoft FY25 Fourth Quarter Earnings Conference Call". microsoft.com}。Microsoft 与 Barclays、UBS、Adobe、KPMG、Pfizer 和 Wells Fargo 开展的企业 AI 扩展表明，企业对 AI 的使用日益通过云平台实现，而不再完全依赖客户自有的 GPU 资源。

专业可视化企业约占 2025 年收入的 10.3%，预计将以约 9.3% 的年均复合增长率增长。政府、国防和主权基础设施约占 5.5%，预计将以约 12.4% 的年均复合增长率扩张，这得益于公共部门的 AI 采购重点。2025 年 4 月，美国政府要求联邦机构消除 AI 使用和采购方面的障碍，为公共部门营造更加规范化的采用环境 ^{[4]The White House, "Fact Sheet: Eliminating Barriers for Federal Artificial Intelligence Use and Procurement". whitehouse.gov}。尽管汽车原始设备制造商（OEM）仅约占 2025 年收入的 2.1%，但随着嵌入式计算和边缘计算需求不断扩大，其市场预计将以约 14.3% 的年均复合增长率增长。其他最终用户约占收入的 3.1%，预计将以约 6.5% 的年均复合增长率增长。

按内存类型划分

GDDR 约占 2025 年市场收入的 76.8%，预计到 2035 年将以约 6.4% 的年均复合增长率增长。GDDR6、GDDR6X 和 GDDR7 满足主流游戏、创作者应用和工作站显卡的成本效能需求。其成熟的供应生态和较低的系统成本，使其在大批量产品中仍具有重要地位。

HBM 约占 2025 年市场收入的 23.2%，但预计将以约 21.4% 的年均复合增长率增长。HBM2、HBM3、HBM3e 和 HBM4 面向数据移动和内存带宽限制有效计算输出的工作负载。因此，随着云端规模 AI 系统的占比不断提升，HBM 的供应能力、封装集成和认证将成为高端加速器供应的核心因素，而不再只是外围组件选型。

细分市场的划分也带来了产品组合管理方面的挑战。基于 GDDR 的产品对于游戏和广泛的工作站需求仍然不可或缺，而基于 HBM 的产品则将价值集中于更狭窄的供应链，并要求进行复杂得多的系统集成。能够在这些层级之间复用软件、架构和制造经验的供应商可以守住利润率；而仅服务于单一层级的供应商，则面临更集中地暴露于超大规模云服务商采购周期或消费者价格敏感性的风险。

显卡市场区域分析

北美

2025年，北美约占全球收入的 38.1%，预计到2035年将以约 11.7% 的年均复合增长率（CAGR）增长。该地区聚集了全球最多的超大规模云服务运营商，同时拥有规模庞大的企业软件、科研、国防和专业内容市场。在截至微软 2025财年第四季度业绩电话会议前的12个月内，微软新增了超过 2 吉瓦的数据中心容量，并表示 Azure 的需求仍高于可用供应量，预计产能限制将持续至 2026财年上半年。这将支撑高端加速器的需求，但也使电力供应接入和交付时间成为决定硬件实际销售额的重要因素。

美国

美国通过云基础设施、联邦政府人工智能采购、游戏以及先进企业工作负载支撑区域需求。微软报告称，2025财年第四季度资本支出为 242亿美元，部分由配备 CPU 和 GPU 的服务器需求推动，并预计下一季度资本支出将超过 300亿美元。联邦政府的人工智能采购政策为商业云扩张之外的需求提供了另一项来源，尤其是在科研、国防和行政应用领域。

欧洲

2025年，欧洲约占全球收入的 20.1%，预计年均复合增长率约为 10.2%。工业仿真、汽车工程、媒体制作和科研计算支撑着工作站 GPU 和数据中心 GPU 的需求。除吞吐量外，区域采购还更有可能同时考量能源效率、数据驻留和合规性，这可能有利于运行功耗更低且支持周期更长的系统。

德国

德国是欧洲的主要市场之一，因为汽车设计、制造仿真和工业工程均需要图形密集型可视化与并行计算。因此，专业 GPU 的需求与生产工程和设计工作流的关联程度高于其与消费级游戏的关联程度。这为经过认证的工作站配置创造了稳定机遇，但企业采购周期可能长于零售市场的更新周期。

亚太地区

2025年，亚太地区约占市场收入的 34.5%，预计将实现最快的区域增长，年均复合增长率约为 14.1%。该地区兼具高规模游戏市场、板卡制造生态系统、数据中心扩张以及不断增长的人工智能基础设施投资。半导体制造、先进封装、存储器和附加板供应链均位于该地区附近，进一步提升了亚太地区的重要性；但与此同时，对集中化晶圆制造产能的依赖仍然构成风险。

中国

中国是亚太地区游戏、内容创作、工业自动化、云计算和本土人工智能开发的重要需求中心。当地采购环境受到供应可获得性、技术管制以及构建自主计算能力的推动所影响。因此，供应商需要制定针对区域特点的渠道、产品和合规策略，而不能假定全球参考设计能够满足当地需求。

拉丁美洲

2025 年，拉丁美洲约占全球市场收入的 4.2%，预计年均复合增长率（CAGR）约为 8.5%。需求主要与游戏零售、云服务可及性和专业可视化相关，其中巴西是一个值得关注的新兴市场。与超大规模市场相比，产品组合更可能受到价格承受能力、进口成本和渠道融资的显著影响。

中东和非洲

2025 年，中东和非洲约占全球收入的 3.5%，预计年均复合增长率（CAGR）约为 7.5%。主权人工智能计划、云区域投资和数字基础设施项目支撑了部分市场的高端需求，而广泛的市场增长则取决于数据中心建设进度，以及当地技术人才和电力基础设施的可获得性。

沙特阿拉伯

沙特阿拉伯是该地区的关键新兴市场，原因在于政府主导的数字基础设施和人工智能计划能够将需求集中于大型机构部署。与仅面向零售的产品相比，能够提供部署支持、安全控制和长生命周期系统的供应商与集成商更有机会受益。

这些差异意味着，统一的全球产品战略并不足够。能够将高端加速器的分配与北美云计算产能相匹配、在亚太地区保持主板和组件灵活性，并为欧洲工业用户提供节能且易于维护的配置的供应商，将获得商业优势。沙特阿拉伯和巴西等新兴市场能够带来增量需求，但这些需求能否转化为持续收入，与基础设施执行和渠道能力的关系，比与人工智能承诺的 headline 规模更为密切。

显卡市场份额与竞争格局

NVIDIA Corporation、Advanced Micro Devices（AMD）、Intel Corporation、ASUSTeK Computer Inc. 和 MSI 在 2025 年合计占据市场的 91.9%。NVIDIA 的市场份额为 78%，其次是 AMD（8%）、Intel（2.8%）、ASUSTeK（1.9%）和 MSI（1.2%）。市场集中度反映了硅平台开发商与附加板卡合作伙伴所承担的不同角色：前者掌控架构、软件生态系统和平台认证，后者则通过散热设计、供电、外形规格、渠道覆盖和品牌定位展开竞争。

NVIDIA 的地位得到了其数据中心生态系统和部署合作关系的强化。该公司报告称，已与 CoreWeave 开展合作，目标是在 2030 年前建设超过 5 吉瓦的人工智能工厂；此外，该公司还与 Meta 达成合作，涉及数百万块 Blackwell 和 Rubin GPU。这些承诺提升了软件兼容性、网络集成和供应保障的价值，使竞争不再主要取决于独立芯片规格。

AMD 的业务覆盖游戏、工作站和加速计算应用，而 Intel 则将集成显卡与 Arc 独立显卡产品相结合。Intel 于 2024 年 12 月推出 Arc B 系列显卡，凭借配备 12GB GDDR6 显存并支持硬件 AI 加速的 Arc B580，扩展了其独立显卡产品组合 ^{[5]Intel Corporation, "Intel Launches Arc B-Series Graphics Cards". newsroom.intel.com}。包括 ASUSTeK 和 MSI 在内的板卡合作伙伴，在消费级和专业级渠道中仍发挥着重要作用，因为散热性能、出厂配置、产品供应情况和本地支持都会影响采购决策。

其余纳入公司范围的企业包括 PNY Technologies、Gigabyte Technology、Sapphire Technology、Zotac、Palit Microsystems、Colorful Technology、PowerColor、XFX、ASRock、Leadtek Research、Sparkle、Advantech Co., Ltd.、Kontron AG 和 Matrox Graphics。这些企业的竞争相关性因地区和应用领域而异，业务覆盖游戏附加板卡、紧凑型设计、嵌入式计算、工业系统以及专业多显示器环境。

近期行业发展

• 2024 年 12 月：Intel 推出 Arc B 系列独立显卡产品线，其中包括面向游戏和 AI 加速客户端工作负载的 Arc B580 产品。
• 2025 年 2 月：AMD 发布 RDNA 4 架构和 Radeon RX 9070-series 显卡，扩展了其消费级独立 GPU 产品组合。
• 2025 年 5 月：AMD 推出 Radeon AI PRO R9700 专业显卡产品，配备 32GB 显存并支持 PCIe Gen 5 连接，面向本地 AI 和内容创作工作负载。
• 2025 年 7 月：Microsoft 报告称，在此前 12 个月内新增了超过 2GW 的数据中心容量，并披露将继续投资于基于 GPU 和 CPU 的服务器。
• 2026 年 2 月：Amazon 报告称，2025 财年资本支出总额为 1,318 亿美元，并提出 2026 年计划资本支出约为 2,000 亿美元，主要用于 AI 投资。
• 2026 年 2 月：NVIDIA 报告称，2026 财年数据中心业务收入为 1,937 亿美元，并披露了 Blackwell AI 计算在云服务商和超大规模云服务商中的广泛部署活动。