GPU作為一種協(xié)處理器，傳統(tǒng)用途主要是處理圖像類并行計算任務；計算機系統(tǒng)面對的計算任務有著復雜而不同的性能要求，當CPU無法滿足特定處理任務時，則需要一個針對性的協(xié)處理器輔助計算。GPU就是針對圖像計算高并行度，高吞吐量，容忍高延遲而定制的并行處理器。
人工智能加速硬件技術路線尚未確定，GPU加速受多重挑戰(zhàn)；在人工智能技術發(fā)展早期，GPU作為一種現(xiàn)成的并行計算加速芯片被使用在多個項目之中，如汽車的自動駕駛，圖像識別算法等。
但GPU未必為人工智能加速硬件的終極答案。早在2014年就有研究表明使用FPGA（現(xiàn)場可編程邏輯門陣列）與GPU在加速圖像識別類任務能效比為7：2；2016年5月末谷歌披露其TPU（TensorProcessingUnit）專用人工智能加速芯片性能相比之前解決方案高出一個數(shù)量級。TPU已秘密使用在谷歌諸多商業(yè)項目中超過一年，并參加了與李世石的世紀人機圍棋大戰(zhàn)。谷歌專用人工智能芯片實用化超出市場的認知和預期；芯片上大規(guī)模并行計算優(yōu)化可分為兩個主要問題：計算單元優(yōu)化和片上網(wǎng)絡優(yōu)化。GPU限于最初設計目標，在兩個方向上均不能完美匹配人工智能主流算法。未來隨著人工智能技術大規(guī)模商用化，從產(chǎn)業(yè)鏈過去發(fā)展的歷史類比，專用人工智能加速協(xié)處理器將對GPU這類過渡方案構成挑戰(zhàn)。
GPU是VR顯示性能的保障，VR是未來GPU市場的支撐之一；VR對圖形計算性能要求超過現(xiàn)有大眾級顯卡水平，未來VR設備市場將成為GPU市場增長的支撐之一。重度VR設備主要替換現(xiàn)有的游戲主機和部分客廳高清電視市場，2015年兩者合計最大可替換規(guī)模6000萬臺?？紤]到GPU在游戲主機領域是替換升級而非新增市場，且游戲主機消費人群與高清電視消費人群有一定重合，我們預期未來高性能GPU市場空間在游戲主機與游戲主機+高清電視市場之間的某一個數(shù)字。
GPU在云計算/大數(shù)據(jù)等領域也有較好的應用前景；GPU的并行計算能力適合在除圖形計算以外的多種特定計算場景中，云計算提供商如亞馬遜將GPU嵌入云計算服務EC2中提供給用戶。大數(shù)據(jù)基礎開源軟件架構Hadoop的部分組件適合使用GPU加速；Nvidia積極推廣云+GPU+游戲模式拓展新市場。NV產(chǎn)品線中供給數(shù)據(jù)中心的業(yè)務雖然體量依然與游戲用GPU相比太小，但是還是可以有積極期待。
風險提示GPU/人工智能/并行計算等前沿技術領域，易被新技術改變行業(yè)趨勢；GPU產(chǎn)業(yè)長期被寡頭壟斷，A股相關公司極少，差距極大。