1. 技术积累与研发能力：美国在GPU领域拥有40多年的积累，而中国起步较晚，技术积累相对较少。目前，中国在GPU设计和生产方面，只有少数企业如景嘉微、芯动科技、壁仞科技等能够设计GPU，但这些企业的技术仍与国际巨头存在较大代际差距。
2. 性能差距：国产GPU在性能上与美国的NVIDIA等公司相比仍有明显差距。例如，国产GPU在训练方面的性能仅为英伟达A100的50%，与英伟达H100存在两代以上的差距；而在推理方面，与英伟达A10、T4性能接近，但整体仍有一定差距。寒武纪的思元290芯片虽然在某些维度上接近或超过英伟达A100，但整体上仍落后于国际领先水平。
3. 制造工艺与生态建设：国产GPU在制造工艺上受制于先进制程技术的限制，而美国公司如英伟达在CUDA生态系统上具有较高的壁垒。CUDA平台积累了大量软件库和开发者，形成了强大的生态效应，而国内企业多采用OpenCL进行自主生态建设，在软件和生态层面与英伟达存在较大差距。
4. 市场占有率与应用领域：目前，国产GPU在市场上的占有率较低，主要局限于军工、工业及政企行业，消费级市场上难以崛起。相比之下，美国的GPU产品在全球市场占据主导地位，英伟达的市场份额超过95%。
5. 人才与研发支持：中国在高端研发人才供给方面与美国存在较大差距，需要建立与人工智能产业相匹配的人才支撑体系。美国对中国的技术封锁也加剧了这一差距，限制了中国在高端GPU芯片领域的技术进步。
6. 政策与市场环境：美国对华出口管制政策对国产GPU的发展产生了较大影响。例如，美国禁止向中国销售高端GPU芯片，导致国内企业不得不依赖国产替代方案，但短期内难以完全满足需求。
尽管如此，随着技术的不断进步和政策的支持，国产GPU正在逐步缩小与美国的差距。例如，部分国产芯片在性能上已接近甚至超越NVIDIA的中高端产品，并且价格更具优势。未来，随着技术迭代和市场应用的加速，国产GPU有望在某些领域实现部分超越。
