为了能一目了然地理解CPU、GPU与AI之间复杂的协同关系和产业链，我们将按照大家熟悉的方式，通过三张关键图表进行总结。

核心关系：CPU、GPU与AI的分工与协同

下图清晰地展示了CPU和GPU在AI计算中截然不同的“性格”和定位，它们协同工作，共同支撑起从模型开发到运行的全过程。

简单来说：

· CPU是“总指挥”，负责复杂的逻辑、任务调度和通用计算。在AI中，它负责控制流程、为GPU准备数据，并处理一些轻量级的模型推理。

· GPU是“主力军团”，专为大规模并行计算而生，其数千个核心特别擅长处理AI模型训练和推理所需的海量矩阵运算，因此成为当前AI算力的绝对核心。

· NPU/TPU等是“特种兵”，专为神经网络运算定制，在手机（如苹果A系列芯片）、边缘设备或特定云平台（如Google TPU）上追求极致的能效比。

产业链全景：从硬件到应用

下图描绘了以GPU等加速芯片为核心的智能算力产业链，它清晰地展示了从底层硬件到顶层服务的完整链条。

关键环节的全球竞争格局

下图总结了几个核心环节的全球主导者及其市场份额，帮助你快速把握竞争态势。

· GPU设计（全球市场）：美国公司占据绝对主导。在独立显卡（AIB）市场，仅英伟达（NVIDIA） 一家在2025年第三季度就占据了92% 的份额。集成显卡市场则由英特尔（Intel）领跑。

· 半导体制造（全球产能）：主要集中在亚洲，占全球总产能的75%以上。

· 先进制程（如5nm以下）：由中国台湾（台积电）和韩国（三星）主导。

· 成熟制程（28nm及以上）：中国大陆是全球最大基地，产能约占全球的33%。

· 半导体材料与设备：日本在光刻胶等材料领域优势明显，荷兰（ASML）垄断高端光刻机，美国在部分核心设备上领先。

核心要点总结

总的来说，CPU与GPU在AI时代是协同工作的“大脑”和“肌肉”。其产业链条长，且上游的设计和制造环节技术壁垒最高，呈现高度集中化：

1. 设计端（美国主导）：以英伟达为代表的美国公司在GPU设计及生态上近乎垄断。

2. 制造端（亚洲主导）：先进制程产能高度集中于中国台湾和韩国，成熟制程则向中国大陆集中。

3. 应用端（全球竞争）：基于上游算力，中下游的模型研发和应用落地在全球范围内展开激烈竞争。

格局解读与动态观察

这张图揭示了几个关键特征：

1．纵向分工明确，环节壁垒极高

．产业链呈清晰的"美国设计一亚洲制造一日美荷供应材料设备"垂直分工模式。

．每个环节技术、资本壁垒极高，头部企业优势稳固，形成强者恒强的格局。

2．横向竞争焦点： 制造与封装

．先进制程（≤5nm)：是

数字芯片（CPU/GPU）

性能基石，目前由台积电和三星双雄竞逐，台积电占据技术和产能优势。

．先进封装（如CoWoS)：随着摩尔定律趋缓，通过先进封装集成不同工艺的芯片(Chiplet）成为提升算力的关键路径，是当前新的战略竞争焦点。

3．地缘政治成为关键变量

．全球主要经济体都将半导体视为战略核心，推动本土化供应链建设。

·这可能导致未来产能分布出现一定程度的区域化香组，但短期内难以改变上述分工格局。