垄断市场 被罚近30亿元 美芯片巨头摊上大事了 GPU芯片行业市场发展

• 李波 2023年9月26日 来源：少妇性BBB搡BBB爽爽爽欧美-亚洲一区av热在线观看-欧美精品综合一区二区在线观看-女性抹胸开襟哺乳衣的注意事项-西西人体做爰大胆GOGO、央视财经、中研网 706 41
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当地时间22日，欧盟委员会发布公告说，由于美国芯片巨头英特尔滥用其市场主导地位，决定对英特尔处以3.76亿欧元，约合29.22亿元人民币的罚款。

当地时间22日，欧盟委员会发布公告说，由于美国芯片巨头英特尔滥用其市场主导地位，决定对英特尔处以3.76亿欧元，约合29.22亿元人民币的罚款。

公告说，欧盟委员会当天通过了一项决定，对英特尔公司的垄断限制行为处以罚款。2002年11月至2006年12月期间，英特尔向三家计算机制造商付款，要求它们停止或延迟推出搭载了竞争对手芯片的产品，并限制这些产品的销售渠道。

2009年，欧盟委员会曾因此事对英特尔处以10.6亿欧元，约合82.34亿元人民币的罚款。2022年1月，位于卢森堡的欧盟普通法院部分废除了2009年欧盟委员会的决定，并取消了对英特尔的罚款。

但欧盟委员会认为，英特尔非法将竞争对手排除在市场之外的行动，构成了滥用市场主导地位。正是基于这一判决，欧盟反垄断监管机构重新启动了对此案的调查。

GPU技术不断发展，GPU的应用场景也随之不断拓宽，不仅包含图形处理，还在AI、边缘计算等新领域发挥重要作用。图形显示是GPU最基本的功能。

GPU的诞生原因就是分担CPU计算量，凭借其处理并行计算的优势承担图像信息的运算工作。在游戏画面显示、图像运算等领域广泛应用。

数据显示，以GPU为主的人工智能算力近年来呈快速增长态势。2016年，整个算力结构中，国内人工智能算力比例只占3%左右，而到2022年该比重已超50%。

GPU芯片，为壁仞科技在上海发布了自主研发的首款通用芯片。GPU芯片BR100，其16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFlops(1PFlops等于1000万亿次浮点指令/秒)级别。

GPGPU被视为AI时代的算力核心。应用于人工智能场景的服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片。加速芯片和中央处理器的性能结合支撑高吞吐量的运算需求， 为图形视觉处理、语音交互等场景提供算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

GPU由于在架构设计上擅长进行大量数据运 算，被广泛应用于人工智能计算中。在人工智能的应用和研究、智能安防、边缘计算、无人驾驶等领域发挥作用。

根据中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国GPU芯片行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》显示：

GPU芯片行业市场发展分析

现代的GPU不仅具备高性能图形处理能力，更是高性能计算和人工智能领域的算力核心，广泛应用于云计算、数据处理、深度学习、智慧医疗、自动驾驶、金融等计算密集型领域。

2022年全球GPU市场规模达到448.3亿美元，国内外市场空间正高速增长，年复合增长率达到32.8%。Verified Market Research 数据显示，2020年，全球GPU市场规模为254.1亿美元，且该机构预计2028年市场规模将达到2465.1亿美元， 对应年复合增长率达32.8%。

研究机构Bernstein的分析师Mark Moerdler经过测算发现，微软提供的云端算力租赁服务中，平均每张英伟达A100 GPU每小时可赚1.5美元，相当于每月约1000美元;以财务模型计算，微软GPU算力租赁业务产生的毛利率高达42%。

过去一年，随着AI大模型的迅猛发展，算力成为各大厂商争相竞逐的核心资源，一时间GPU显卡呈现出“一卡难求”的局面。 随着各大厂商的大模型逐步进入商用，GPU租赁业务的发展前景将更加广阔。

英伟达第二季度财报显示，其净利润达到创纪录的61.88亿美元，同比暴增843%;营收也同比激增101%至135亿美元，超过预期的112.2亿美元。

百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组总经理何俊杰提到，大模型的下一站是应用，整个百度移动生态正进行一场彻底的重构。

9月21日，华为云也发布盘古汽车大模型和盘古医学大模型，并宣布和展示了盘古数字人大模型和盘古气象大模型的重磅升级。

银河证券指出，目前国内大模型竞争激烈，未来或迎来“万模大战”，巨大的算力消耗及团队招募带来的资金成本，以及能否有足够多的用户共建生态，是国内大模型的制胜关键。国内大模型产品面向产业加速落地，国外巨头们也在不断推新。

GPU芯片发展方向

GPU可并行处理大量数据，计算能力出色。CPU与GPU有着完全不同的逻辑架构，CPU具备完善的控制器、Cache以及存储单元，适用于功能复杂的通用计算;

GPU则很大程度上省略了控制器和Cache，并包含了大量的ALU(逻辑运算单元)，能够实现同时处理多任务的并行计算，在大量的、繁杂的重复计算领域具备优势。

举例而言，主流CPU的浮点运算能力一般在几十GFLOPS，而Tesla K40双精度浮点运算能力可达1.43TFLOPS。在深度学习训练上，采用GPU加速算法，在某些情况下可实现超过人类水平的识别和检测能力。

GPU的发展趋势主要有两个方向：

一是延续传统意义的GPU，随着视觉和虚拟现实的发展，对图像显形计算提出更高要求，以达到更逼真的视觉效果。二是高性能计算(GPGPU)，包括通用计算和人工智能计算。GPGPU作为运算协处理器，能够提升浮点运算的进度和性能，满足不同计算场景的需要。

在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。GPU芯片行业报告对中国GPU芯片行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。

本报告同时揭示了GPU芯片市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。同时包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。

想了解关于更多GPU芯片行业专业分析，可点击查看中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国GPU芯片行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》。

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