GPU与NPU的“算力分工”与国产突破！
一、AI芯片中，GPU 是通用算力核心，NPU 是AI专用算力。两者共同围绕 “国产替代”+“场景渗透”展开，差异在于：
GPU 更考验 生态兼容（如CUDA替代）、高性能算力（数据中心、自动驾驶）；
NPU 更聚焦 算法-芯片协同、低功耗集成（边缘设备、消费电子）。
二、GPU芯片个股拆解：从“通用算力”到“场景卡位”
1. 景嘉微
国内GPU领军者，从 图形处理GPU 向AI算力延伸，军工领域技术壁垒高，图形处理技术积累深厚。
2. 龙芯中科
自主通用GPU核心供应商，联动 自主CPU生态（LoongArch指令集），打造“CPU+GPU”自主算力平台。全自主架构，摆脱国外技术依赖，适配政务、军工等安全敏感领域。
3. 好利科技
子公司布局自研GPU芯片，属于“子公司孵化”模式，技术细节未完全公开。跟踪自研GPU性能（算力、功耗） 及 下游客户验证（是否进入汽车/安防供应链）。
4. 芯原股份
GPU IP全球前三，主打 IP授权模式（为客户定制GPU模块，不直接生产芯片）。技术通用性强，覆盖汽车电子、安防、物联网等多场景，降低企业研发门槛；
5. 摩尔线程
上市辅导中，聚焦通用GPU研发，团队源自前英伟达核心成员。技术起点高，产品从游戏GPU向AI推理延伸；
6. 海光信息
国产CPU+GPGPU龙头，GPGPU对标英伟达Tesla系列，主攻 服务器端AI训练。生态兼容性强（兼容x86架构+CUDA生态模拟），已切入数据中心市场，国内GPU第一梯队；
三、NPU芯片个股拆解：从“专用算力”到“场景融合”
1. 北京君正
不做独立AI芯片，而是将 算法+NPU集成到计算芯片（智能穿戴、物联网设备）。软硬件协同优化，通过算法提升NPU能效，适配功耗敏感场景（如智能手表、摄像头）。
2. 富瀚微
NPU布局聚焦 视频监控升级（智能摄像头的行为分析、人脸识别）。安防场景深度绑定（原有视频编解码芯片客户资源），NPU助力产品从“看得到”到“看得懂”。
3. 瑞芯微
提供 ASIC+NPU融合芯片（接口转换、无线连接+AI加速），主打定制化场景（智能硬件）。多协议适配能力强，NPU作为辅助算力模块嵌入系统。
4. 美格智能
算力模组集成 CPU/GPU/NPU多核异构，瞄准AIoT边缘设备（智能网关、车载终端）。一站式算力解决方案，降低客户集成难度，适配算力密度高的场景（如自动驾驶域控制器）；
5. 全志科技
SOC主控芯片龙头，产品为 ASIC芯片（集成NPU），覆盖智能终端（智能音箱、教育平板）。
规模效应+低成本，实现“普惠AI”（终端设备低门槛智能化）。
6. 国科微
NPU实现 前端4T算力+后端NVR/DVR9T算力，聚焦视频存储设备（硬盘录像机）。“端-存”协同加速（前端采集+后端存储的AI处理），提升安防系统效率。
7. 安凯微
SoC设计能力，集成 CPU+NPU，主攻消费电子+物联网（智能家电、低功耗传感器）。低功耗集成技术，平衡算力与续航，适配电池供电设备。
8. 智微智能
推出 GPU+ASIC+ARM NPU 多系列产品（AI服务器、AIBOX边缘设备），覆盖云端+边缘，“算力融合方案商”，满足不同场景算力需求（云端训练、边缘推理）。
9. 云天励飞
自主研发 ASIC+NPU产品，聚焦视觉AI（人脸识别、行为分析），全栈布局（算法→芯片）。算法-芯片协同优化（算法定义芯片架构），安防、智慧城市场景落地。
10. 炬芯科技
推出 CPU+DSP+NPU三核异构AI音频芯片（ATS286X），主攻智能音频设备（耳机、音箱），多模态融合（音频+AI交互），提升语音识别、降噪性能。
11. 芯原股份（NPU维度）
自主研发 神经网络处理器NPUIP，支持多AI算法模型，延续IP授权模式，为客户提供灵活的NPU算力模块（适配SoC集成、边缘设备）。
四、逻辑总结：从“技术”到“场景”的筛选框架
1. GPU核心标的：
海光信息（GPGPU生态突破，数据中心刚需）；
景嘉微（军工+智能驾驶双场景壁垒）；
芯原股份（IP授权模式，多场景赋能）。
2. NPU核心标的：
云天励飞（算法-芯片闭环，视觉AI深度落地）；
美格智能（异构算力模组，AIoT高端场景）；
全志科技（规模效应，消费电子普惠AI）。
3. 跟踪关键指标：
技术端：自主架构（如龙芯LoongArch）、生态兼容、算法-芯片；
商业端：头部客户合作（如汽车厂商定点）、出货量增速、毛利率变化（衡量技术溢价）。
AI芯片竞争的本质是 “算力突破速度” vs “场景落地效率”，需结合企业技术壁垒与商业验证，动态判断价值。
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