随着科学技术的快速发展，数字芯片在半导体行业占据了核心地位，市场规模巨大。数字芯片可分为逻辑芯片、存储芯片和微控制单元。

随着人工智能的兴起，GPU已经成为当今最热门的芯片之一。GPU诞生于图形处理，其设计特点使其非常适合大规模并行计算和高性能计算处理，成为人工智能计算领域的理想选择。根据Verified，GPU的盛宴将继续上演 Market 据Research统计，2027年全球GPU市场规模有望达到1853.1亿美元，年平均增速高达32.82%。

中国仍然需要在GPU领域努力工作，英伟达和其他外国制造商占据主导地位。然而，随着国际供应链不确定性的增加，国内GPU迎来了发展的关键窗口期。2023年，国内GPU展示，但英伟达的护城河仍然牢不可破；2024年，GPU前三名将如何发展，国内GPU制造商是否能在结构、技术和生态方面取得新的成就值得期待。

英伟达等外国制造商的生产能力有限，导致GPU严重短缺，价格上涨。与此同时，美国政府升级了中国人工智能芯片出口控制政策，进一步抑制了中国人工智能产业的发展。然而，这也将加快中国人工智能核心环节的独立和可控进程。

云厂商结合GPU短缺、成本高、更智能化、自主化、灵活化、可扩展化的需求和广阔的前景，结合GPU的自主研发，微软、Meta、Google、亚马逊、特斯拉和国内阿里巴巴、百度、腾讯都在投资更多的资源来开发人工智能芯片。云制造商正在重塑数据中心的内部结构，以促进整个云计算行业的地壳运动。

随着人工智能的兴起和大型模型的深度商业化，GPU已成为一个新的核心。云制造商自主开发的人工智能芯片正成为促进整个行业变革和发展的趋势。中国需要加强GPU领域的自主研发和创新，以应对国际竞争，促进自主可控进程。

在数字芯片领域，GPU已成为人工智能计算领域的核心组成部分。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，GPU的市场需求继续增长。特别是在生成人工智能的兴起和大型模型的深度商业应用中，GPU的作用越来越突出。

然而，在GPU市场上，英伟达和其他外国制造商占据了主导地位，中国制造商面临着巨大的挑战。然而，随着国际供应链不确定性的增加，ADI亚德诺半导体，芯片线上商城，模拟芯片国内GPU制造商也迎来了发展的关键窗口期。华为、阿里巴巴、百度等国内云巨头也在增加对人工智能芯片的投资，呈现出“双管齐下”的战略：推出自主研发芯片，并提供英伟达等外国制造商的人工智能芯片作为替代解决方案。

虽然云巨头自主开发的芯片有一定的优势，但这些芯片可能更像是“备胎”，因为只有英伟达一直在推动人工智能的发展方向。虽然这些云巨头很富有，但开发的特殊芯片专注于特定的场景，双方的市场并不冲突。

国内GPU制造商也面临着许多挑战，但它们正在通过独立开发、生态建设、应用推广等方式不断进步。在生态层面，国内GPU制造商与现有生态发展相兼容，未来将以开源或开发自身生态为目标；为了扩大应用，也从小到大，小步快速运行，为大型模型创新开发和应用实施提供更坚实的计算能力支持。

与此同时，国内GPU制造商也在向综合平台供应商转型，以测试水。摩尔线程首个国内千卡千亿模型培训平台——摩尔线程KUAE智能计算中心开幕式，宣布国内首个基于国内全功能GPU的大规模计算能力集群正式实施。

展望2024年，国内GPU的机会依然“在线”。禁运和供应缺口为国内GPU制造商提供了机会，这也是国内替代的好机会，尤其是未来的大型模型应用。虽然本地化需要时间，但只要我们努力前进，目标就会实现。

2024年，GPU市场将迎来新的竞争模式。英伟达、英特尔、AMD等外国制造商将推出新产品和技术，进一步巩固或提高市场地位。与此同时，国内GPU制造商将继续努力在市场上获得更大的份额。

在这种情况下，GPU市场的竞争将更加激烈。外国制造商之间的竞争将主要集中在产品性能、生态建设和市场发展上。国内GPU制造商需要面临更多的挑战，包括技术研发、生产制造、生态建设、市场营销等。

然而，国内GPU制造商也有一定的优势。首先，他们更了解中国市场的需求和特点，可以更好地满足国内用户的需求。其次，它们在政策支持和资本运营方面也有一定的优势。最后，他们在应用场景和商业模式方面也有更多的创新和尝试。

总的来说，2024年GPU市场的竞争将更加激烈，但国内GPU制造商也有更多的机遇和挑战。只有不断创新和扩大市场，我们才能在这个竞争激烈的市场中获得更大的份额。

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