为什么同时代消费级的显卡比CPU贵的多?
为啥会这样？这事儿啊，得从几个方面掰扯掰扯。
1. 核心设计和制造的复杂程度是天壤之别。
咱先拿CPU来说，它就像是人的大脑，负责思考、运算、调度。它需要处理各种指令，逻辑判断，数学计算等等。虽然CPU核心数量也在涨，但它最核心的任务是“通用计算”。你想啊，操作系统、办公软件、网页浏览，这些活儿哪一样不是CPU一把抓？所以，CPU的设计讲究的是指令集架构、缓存层次、核心调度、睿频技术这些玩意儿，让它能高效地处理各种各样、五花八门的任务。
再看看GPU，它更像是人的眼睛和双手。它的主要任务是什么？渲染图像，处理大量并行数据。 玩游戏、做3D建模、跑AI模型，这些都需要GPU同时处理海量的像素、顶点、纹理，进行大量的浮点运算。为此，GPU内部集成了成千上万个小型计算单元（CUDA核心/流处理器），这些单元虽然单个能力比CPU核心弱，但胜在数量庞大，能够高度并行地工作。
你想想，这两者在设计和制造上的复杂度就不是一个量级的。GPU那成千上万个核心，每一个都需要精密的布线、高效的调度，还要配合专门的显存控制器、光栅化引擎、纹理单元等等。这就像是制造一个精密的雷达阵列，里面的每一个传感器都要工作正常，并且协同配合。而CPU虽然也复杂，但核心数量相对少得多，更像是一个高度集成的超级大脑，但毕竟“大脑”的复杂度，在单位面积上，可能不如GPU那密密麻麻的“感官神经元”阵列。
2. 摩尔定律的“变异”和制造工艺的挑战。
摩尔定律嘛，大家都知道，就是集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍。最初这定律更多是指CPU。但后来GPU也受益匪浅。然而，随着制程工艺越来越精细，制造的难度和成本也在指数级增长。
制程节点： 现在高端GPU动辄采用5nm、4nm甚至3nm工艺。越先进的工艺，制造难度越大，良品率越低，对设备（比如EUV光刻机）的要求越高。这些都是极其昂贵的。
晶体管密度： GPU为了容纳那成千上万个核心，以及配套的各种功能单元，对晶体管密度的要求远超CPU。这导致一块GPU芯片的尺寸也可能比CPU大不少，自然成本更高。
缓存和显存： GPU除了核心之外，还需要庞大的显存（GDDR6、HBM等）来存储纹理、帧缓冲等数据。这些显存芯片的制造成本也非常可观，而且它们与GPU核心的连接速度（显存带宽）直接决定了GPU的性能，所以厂商会不惜成本采用更高规格的显存。CPU虽然也有缓存，但规模和技术要求与GPU显存不在一个层级。
3. 市场需求和应用场景的拓展，尤其是AI的崛起。
这就是最关键的“为什么现在”的解释了。
游戏玩家的“军备竞赛”： 游戏画面越来越精美，特效越来越炫酷，对GPU性能的要求也水涨船高。想要流畅运行3A大作，并且开启最高画质，一块强劲的GPU几乎是刚需。很多玩家愿意为追求极致的游戏体验而付出高昂的代价。
AI和深度学习的“掘金热”： 这几年，AI领域发展迅猛，尤其是深度学习。GPU凭借其强大的并行计算能力，简直是AI训练的“神器”。无论是训练大型语言模型，还是图像识别，GPU都比CPU快了不知道多少倍。这导致了AI研究者、工程师对高端GPU的需求爆炸式增长。
算力需求： AI模型训练需要海量的计算量，GPU的TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）是衡量其能力的重要指标，而且这个数字越大越好。
显存需求： 大型AI模型需要大量的参数和数据，这直接转化为对显存容量和带宽的需求。动辄几十GB甚至上百GB的显存，是普通CPU平台望尘莫及的。
内容创作和专业领域： 除了游戏和AI，3D动画制作、视频剪辑、科学计算等专业领域，也越来越依赖GPU来加速工作流程。这些专业用户往往对性能有极高的要求，也更愿意为效率买单。
当一项技术，尤其是一项如此有吸引力的技术（AI）出现，并且对某种硬件有着如此迫切、如此大规模的需求时，自然就会推高该硬件的价格。GPU就成为了这个“金矿”，厂商们自然会加大投入，并且根据市场需求来定价。
4. 产能限制和市场定价策略。
芯片产能： 高端GPU的制造需要最先进的晶圆厂，而这些厂的产能是有限的。即使是最大的代工厂，也无法瞬间满足所有需求。
黄牛和囤积： 在某些热门时期，GPU供应紧张，黄牛党会趁机囤积居奇，进一步推高价格。
厂商的盈利考量： 显卡厂商（NVIDIA、AMD）本身也是商业公司，他们会根据市场对性能和价格的承受能力来制定产品策略。当他们发现某个价位段的市场接受度很高，并且能带来可观利润时，自然会把高端产品的定价推到更高。
总结一下：
GPU之所以比CPU贵得多，是多种因素共同作用的结果。核心原因在于GPU的设计复杂性（尤其是并行计算能力）、先进制造工艺带来的高成本、以及AI等新兴应用带来的爆炸性需求。 加上产能限制和市场定价策略，最终就形成了现在大家看到的，GPU普遍比CPU贵好几倍的局面。
这就像是，CPU是维持生活运转的“必需品”，而GPU则成了追求极致体验，甚至是“改变世界”（AI）的“奢侈品”或“工具”。当“工具”的价值被无限放大时，它的价格自然也会水涨船高。
网友意见
不加范围限制的话，这是一个伪命题。如果限定在主流消费级的话，命题成立，原因在于消费级应用对显卡性能要求更高，此外还有显卡整体比CPU包含更多组件。
去Dell官网定制一台T7920工作站[1]，CPU从单路8280L升级到双路8280L，价格是24.8W：
显卡方面，单张Quadro GV100升级到两张，价格是16.9W：
虽然说Dell官网的定制价格含水量很高，但相同品牌相同渠道，对比一下价格高低还是OK的。
如果限定范围在主流消费级配件的话，问题还是对的。毕竟主流消费级，现在最贵的CPU，AMD家是16核的R9 3950X，京东盒装价格不到6000；Intel家是9900KS，京东盒装价格4299。而nVIDIA家最贵的显卡是2080Ti，铭瑄乞丐版也要近8000。
这里面有两个原因：
直接对比CPU价格和显卡价格不合理。一张显卡除了GPU以外，还有电路板、供电模块、显存、显示设备接口和散热器等原件，而CPU就单单是一个CPU。两者要对比成本的话，某个角度来说应该用CPU+内存+主板+散热器的总价和显卡来比较——3950X+570主板+16G内存+散热器，便宜点的也接近8000了，和铭瑄乞丐版2080Ti差不多了。要是高端主板+超频内存+水冷散热，也没几张2080Ti比这个总价贵。
高分辨率显示设备的普及，对GPU的游戏性能要求大幅提升。相当部分的3A级游戏，4K分辨率下特效全开，单张最顶级显卡的性能尚且不一定能满足60FPS的“流畅运行”标准——更别说还有双屏、三屏和144Hz的要求了。4K分辨率60FPS，就一共有 近5亿组数据需要计算——每组数据还有RGB三种颜色。因此GPU厂商有堆核的需求，用户也会买账。反倒是CPU，除了极个别行业应用，绝大部分人用不到十个以上核心的性能——起码在今天的消费级市场几乎看不到有这样的应用。
顺道说几句CPU和GPU的性能问题。计算机应用中，对计算性能要求高的，要么是对数据处理过程复杂，要么是处理的数据量大——当然，也有对大量数据进行极其复杂处理的。但一般来说，单组数据的处理过程再复杂有限，对于今天以GHz为单位来计算主频的计算芯片来说，处理少量数据要长时间运算的，除了迭代算法，一个程序能写多长能跑多久？而海量数据则是很常见很简单，一张照片就动则数百万甚至几千万上亿像素，一小时的1080P 24FPS视频就涉及接近1800亿像素，一个传感器以1kHz的采样率工作24小时就有8640万数据……
海量数据的简单处理，是非常适合GPU的架构的。单个处理单元性能不高，但是处理单元数量很多。而CPU单个核心性能高，但功耗也高，单个CPU无法容纳更多的核心，整体性能还是要比GPU低不少的。如果是海量数据的复杂处理，则GPU往往很难保证一组处理单元都满载工作，对比之下还不如CPU——例如一些仿真计算，单张顶级GPU的加速效果可能只有高端CPU的50~60%。只是目前来说，这样的应用数量少，应用范围也窄。所以，需要计算性能的应用中，适合用GPU其实比适合CPU的是要多不少的，这也是CUDA近几年得以流行的重要原因。
此外，相对x86的CPU已经发展了四十多年了，提升性能的手段几乎都用过了。而GPU虽然也有了二十多年历史，但GPU计算提出不过12年，流行起来也就近这几年的事情，硬件架构方面还有调整提升的空间。游戏方面，传统游戏性能方面也许提升不会太大了，不过NV刚刚提出来的光线追踪，这方面估计会根据游戏开发商反馈、游戏效果逐步调整，还需要若干代产品才会成熟和普及。
参考
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