全球处理器市场正迎来由生成式AI与云端基础设施驱动的深刻变革。Yole Group发布的《2025年处理器产业状况》报告显示，2024年GPU以1130亿美元的销售额超越APU和CPU，占据全球处理器市场39%的份额，同比增长126%。这一突破主要得益于英伟达的绝对主导地位，以及生成式AI模型训练对GPU算力的爆发式需求。
报告预测，到2030年GPU市场规模将突破2390亿美元，较2024年增长超一倍。驱动这一增长的核心因素是服务器GPU平均售价的持续攀升，而美国对华技术出口限制已显著重塑全球竞争格局。值得注意的是，尽管GPU当前占据市场主导，但专为AI设计的ASIC芯片正成为重要替代方案。
ASIC（特定用途集成电路）通过高度定制化设计实现远超GPU和FPGA的算力效率，但需承担高昂的初始研发成本与算法适应性风险。Google、亚马逊、华为等超大规模云服务商已启动大规模自研芯片计划，旨在降低对英伟达的依赖。以Google为例，其2013年秘密研发的TPU芯片已迭代至v4版本，2023年公开的第四代产品专为机器学习矩阵运算优化，在自然语言处理和计算机视觉领域展现显著性能优势。
亚马逊通过收购芯片初创公司Annapurna Labs，推出自研AI训练芯片Trainium，配合数据中心定制化改造，在提升计算效率的同时有效控制成本。这类战略投资正推动AI ASIC市场快速增长，Yole Group预计该领域年复合增长率将达45%，市场规模从2024年的90亿美元激增至2030年的850亿美元，成为增速最快的细分市场。
其他类型处理器呈现差异化发展态势：DPU受益于人工智能与服务器需求，预计2030年市场规模达170亿美元；FPGA虽在2024年出现销售额下滑，但受汽车电子应用支撑，2030年前有望恢复至80亿美元规模。市场结构方面，2024年电信与基础设施领域收入占比首次超越移动消费领域，达到53%，预计2030年将进一步提升至66%，凸显云端AI部署的核心地位。汽车行业ADAS与娱乐系统应用则保持15%的年增长率。
摩根士丹利最新研究报告进一步强化了市场对GPU驱动的AI基础设施的乐观预期。在与英伟达管理层会谈后，该机构维持"增持"评级，将目标价设定为210美元，对应约5.1万亿美元市值。报告指出，全球云服务商资本支出持续扩张，计算核心正从CPU向GPU加速迁移，这已成为英伟达收入增长的核心动力。
随着AI技术在各行业的深度渗透，算力需求呈现指数级增长。英伟达凭借CUDA生态系统的先发优势，稳居AI基础设施建设核心供应商地位。摩根士丹利预测，2030年AI基础设施市场规模将达3-5万亿美元，较此前预测大幅上调。针对英伟达与OpenAI的合作模式，分析团队认为这种"需求加速器"战略通过投资CoreWeave等数据中心运营商，既能快速扩大产能满足市场需求，又为英伟达创造了新的增长点，该模式未来或向更多行业复制。
