（信息來源：tomshardware）

來自 AMD、英偉達、博通和主要研究公司的越來越多的預測表明，在人工智能基礎設施建設規模比該行業歷史上任何一次擴張都大數倍的推動下，半導體市場將在本十年結束前突破萬億美元大關。

Creative Strategies 的最新分析將這種轉變稱為「千兆周期」（Gigacycle），並指出人工智能前所未有的需求規模正在同時重塑計算、內存、網絡和存儲的經濟格局。2024 年全球半導體收入約為 6500 億美元，但目前多項預測顯示，2028 年或 2029 年將突破萬億美元大關。人工智能是造成這一預測上調的主要原因。

AMD首席執行官蘇姿豐(Lisa Su)近期上調了公司長期預期，稱到2030年人工智能硬件市場規模將達到1萬億美元，並預測AMD整體複合年增長率將達到35%，數據中心業務的複合年增長率將達到60%左右。她還公開反對近幾個月來盛行的人工智能泡沫論調。

與此同時，英偉達給出了更為宏大的預期，在2026年第二季度財報電話會議上，該公司將未來五年人工智能基礎設施市場規模描述為3萬億至4萬億美元。這一數字基於超大規模數據中心、自主人工智能項目和企業集羣的系統級部署。

更廣泛的意義在於，所有主要硅芯片類別都在同步擴張。Creative Strategies 預計，到 2026 年，數據處理硅芯片的收入將超過半導體總收入的一半。人工智能加速器市場在 2024 年的規模不足 1000 億美元，預計到 2029 年或 2030 年將達到3000 億至 3500 億美元。這一增長將大幅推高系統支出。人工智能服務器市場預計將從 2024 年的約 1400 億美元攀升至 2030 年的 8500 億美元，即使不考慮定製硅芯片，這一增長軌跡也將重塑芯片需求。

在這種環境下，ASIC芯片的研發在超大規模數據中心的發展路線圖中佔據了核心地位。博通預計，到本十年末，其定製芯片業務規模將超過1000億美元。該公司此前已披露了一份價值100億美元的人工智能基礎設施訂單，據信來自OpenAI。

存儲器和封裝仍然是制約因素。HBM的收入預計將從2024 年的約 160 億美元增長到2030 年的超過 1000 億美元。每一代 HBM 消耗的晶圓供應量都高於傳統 DRAM，隨着人工智能集羣規模的擴大，這將推動整個存儲器市場的增長。先進封裝也面臨着類似的壓力，因為從 2025 年底到 2026 年底，CoWoS的產能預計將增長 60% 以上。

「半導體千兆周期的決定性特徵是市場擴張規模足夠大，可以在價值鏈的每個環節創造全新的發展機遇，」Creative Strategies 表示，並將這種綜合效應描述為每個環節同步增長的時刻，而不是集中在某個特定領域的周期。

半導體千兆周期

半導體行業在其發展歷程中經歷了各種規模的周期性波動。個人電腦時代帶來了持續增長。智能手機革命創造了許多人所說的超級周期。雲計算的興起進一步推動了這一增長。

現在發生的事情完全是另一回事。

人工智能基礎設施建設代表着半導體行業有史以來規模最大的潛在市場擴張——這是一個千兆級的增長周期，無論從絕對美元數額還是從其對價值鏈各個環節的影響範圍來看，都遠遠超過了以往的增長時期。

這些數字揭示了一個前所未有的規模。全球半導體收入將從2024年的約6500億美元攀升至本十年末的1萬億美元以上，而一些預測甚至將萬億美元大關的到來提前至2028-2029年。

此次擴張並非由單一產品類別或地域市場驅動，而是行業發展軌跡的根本性重組，其驅動力是基礎設施建設的需求，而這些需求同時影響着半導體技術的各個類別。

半導體行業從此將面目全非。該行業的格局已徹底改變。

是什麼讓千兆循環與衆不同

個人電腦時代主要惠及微處理器和通用存儲器。智能手機革命則集中推動了移動應用處理器和NAND閃存的發展。雲計算的興起則持續推動了對服務器處理器和網絡設備的需求。

人工智能基礎設施的構建有所不同，因為訓練和推理工作負載的架構要求會在計算、內存、網絡和存儲方面同時造成瓶頸。

沒有哪個單一類別佔據了新增支出的大部分。每個細分市場都受到限制，但每個細分市場都在擴張。

到 2026 年，數據處理硅芯片的收入將首次超過半導體總收入的一半——這標誌着數據中心和人工智能工作負載正成為該行業新的重心。

TAM擴張的規模

過去18個月裏，行業預測的上調幅度非常巨大。

AMD首席執行官蘇姿豐(Lisa Su)認為，到2030年，涵蓋CPU、GPU、ASIC和網絡的AI硬件市場規模將超過1萬億美元。在AMD 2025年11月的分析師日上，她直言不諱地指出這一機遇：「市場正以我們過去幾年才意識到的速度加速增長。毫無疑問，數據中心是目前最大的增長機遇。」

AMD的目標是在未來幾年內實現超過35%的整體營收複合年增長率，其中數據中心營收複合年增長率約為60%。該公司預計到2027年，其人工智能業務的年營收將達到數百億美元，而未來三到五年內，數據中心業務的營收將超過1000億美元。

目前的普遍預測顯示，僅專用人工智能加速器市場到 2029-2030 年就將達到約 3000-3500 億美元，高於 2024 年的不到 1000 億美元。如果將加速器、CPU、網絡和 HBM 加起來，到本十年末，數據中心硅芯片的總支出將接近9000 億美元至 1 萬億美元。

萬億美元基礎設施建設

黃仁勳已經明確闡述了未來規模。在英偉達2026年第二季度財報電話會議上，他詳細列出了相關數據：「未來五年，我們將抓住3萬億至4萬億美元的人工智能基礎設施機遇。而我們目前仍處於這一建設的初期階段。」

他強調這並非猜測：「未來五年內投入 3萬億至 4 萬億美元是相當合理的。」

對計算能力的需求真實存在且前所未有。亞馬遜、谷歌、微軟和Meta這四大雲服務提供商的資本支出在短短兩年內翻了一番，達到每年約6000億美元。

英偉達已公佈，截至2026年，其Blackwell和Rubin業務累計營收（包括網絡業務）將達到5000億美元——這一營收可見度在半導體歷史上前所未有。市場需求正從美國頂級超大規模數據中心擴展到自主研發的人工智能工廠和企業級部署。隨着市場機遇的擴大，客戶羣體也在不斷擴大。

計算基礎設施：主要驅動力

·GPU市場動態

在人工智能基礎設施建設中，GPU市場仍然是最大的投資類別。NVIDIA預計2025年GPU出貨量將增長約85% ， 2026年還將增長50%至60% 。該公司目標是在2027年實現進一步增長，並預計到2030年，NVIDIA的年收入將超過6000億美元。

這些實體體積需要大幅擴展製造能力、包裝吞吐量和內存可用性。

從系統層面來看，人工智能服務器正逐漸成為一個價值萬億美元的獨立品類。人工智能服務器市場預計將從2024年的約1400億美元增長到2030年的8000億至8500億美元——複合年增長率超過30%（這可能還是保守估計）。

最終結果是，晶圓總量中佔比極小的部分卻創造了不成比例的行業收入：人工智能芯片在2024年晶圓開工量中佔比不到0.2%，卻已貢獻了約20%的半導體收入。硅片價值密度達到了前所未有的水平。

AMD的發展軌跡也呈現出類似的增長勢頭。Lisa Su將市場需求形容為「永無止境」 ——該公司預計到2030年，人工智能數據中心芯片收入將以每年80%的速度增長，整體收入將以每年35%的速度增長。

· 定製硅的崛起

定製芯片市場正以驚人的速度發展，這使得ASIC芯片有望挑戰通用GPU的主導地位。這種發展趨勢的驅動力來自超大規模數據中心資本配置的結構性轉變，以及它們希望控制更多自身芯片堆棧以滿足自身主要工作負載的需求，同時也是為了降低第三方成本和提高效率。

到2027年， ASIC芯片主要領導者的收入將以119%的複合年增長率增長，遠超AI GPU 82%的預期增長率。定製芯片預計將從2023年僅佔超大規模數據中心資本支出的2%上升到2027年的13%。

博通公司正是這種擴張的典範。首席執行官陳福雄設定了一個雄心勃勃的目標：到本十年末，將定製業務規模提升至1000億美元以上。博通的人工智能銷售額預計到2030財年將達到900億美元，在較為樂觀的預測下甚至可能達到1200億美元。該公司近期披露了一份來自超大規模數據中心客戶（據廣泛報道為OpenAI）的價值100億美元的人工智能基礎設施訂單，該訂單專注於定製ASIC芯片，預計將在2026財年和2027財年顯著提升公司營收。

譚透露，僅三大主要客戶對定製人工智能芯片的需求，到2027年就可能達到600億至900億美元。谷歌、Meta和OpenAI已經是其深度客戶。蘋果和ARM也可能加入這一行列。

這種增長並非零和博弈。潛在市場總量正以驚人的速度擴張，足以讓定製芯片和商用GPU同步增長，從而滿足多樣化的計算需求。

· CPU市場復興

CPU市場正經歷着人工智能驅動的復興。服務器CPU市場規模預計到2030年將以18%的複合年增長率增長，達到約600億美元，高於2025年的260億美元。

這種擴張的驅動力既來自通用服務器上對智能體人工智能日益增長的需求，也來自集成機架級系統（例如NVIDIA的NVL72）的架構要求。與傳統標準服務器通常配備的一到兩個CPU相比，NVL72每個機架需要36個主機CPU。隨着每個機架的加速器數量增加到144個甚至更多，以及每個加速器機架增加的DPU數量增多，這種擴張趨勢可能會進一步加劇。

我們正在構建自己的CPU增長模型，預計到2030年，CPU市場規模將從200億顆左右增長到600億顆。AMD也認同這些預測，並預計僅人工智能的興起就將在2030年前帶來約300億美元的CPU增量收入，其明確目標是在此期間佔據數據中心CPU市場50%以上的份額。這一市場擴張也將惠及英特爾和Arm，無論是在通用CPU、專用CPU還是AI核心節點平台。

· 連接架構：網絡基礎設施

AI工廠的概念從根本上依賴於高性能的連接架構，該架構將龐大的加速器集羣集成到一個統一的超級計算機中。隨着AI工作負載擴展到超過10萬個加速器的集羣，互連的速度、覆蓋範圍和能效變得與計算單元本身同樣重要。

預計到 2030 年，不包括存儲在內的網絡硅芯片市場規模將達到約 750 億美元。僅人工智能數據中心交換機一項，市場規模就將從 2024 年的約 40 億美元增長到2030 年的約190 億美元，複合年增長率接近 30%。

光互連市場的發展軌跡也與之類似。預計到 2030 年，光收發器市場規模將達到220 億至 270 億美元左右，而隨着800G 和 1.6T 部署的加速，更樂觀的預測認為，到2030 年代初，市場規模將超過 300 億美元。

向1.6太比特網絡的過渡正在造成供應鏈緊張，這與計算領域的限制如出一轍。預計到2029年，人工智能網絡端口數量將增長至約1.5億個，這意味着年複合增長率約為40-50%。對先進激光器和調製器組件的需求持續遠遠超過供應，多家供應商的尖端光學組件實際上已售罄至2026年。

內存和存儲：容量瓶頸

· 高帶寬內存超級周期

高帶寬內存已成為加速計算的主要推動因素，隨着 GPU 集羣規模的擴大，其需求遠遠超過供應。

預計到 2025 年，全球 HBM 產業收入將翻一番，達到 300 億美元左右。HBM 市場規模將從2024 年的約 160 億美元增長到2030 年的超過1000 億美元，增長近四倍——這一市場規模將超過 2024 年整個 DRAM 產業（包括HBM）的規模。

預計到 2030 年，HBM 將貢獻DRAM 行業總收入的一半左右，而目前這一比例還不到 20%。

製造工藝的複雜性會對整個內存市場產生溢出效應。HBM3E生產相同位數的內存，所需的晶圓消耗量約為標準 DDR5 的三倍。預計HBM4 的這一比例將上升至 4:1，這自然會限制非 HBM 產品的整體行業供應，並加劇整個內存市場的供需緊張。

· 企業存儲爆炸式增長

向檢索增強生成和推理模型的轉變正在推動對溫存儲的需求呈爆炸式增長。人工智能服務器的需求將推動企業級服務器固態硬盤（SSD）需求在2030年前增長7到11倍。預計到2029年，數據創建量將從2024年的水平增長近四倍，超過500澤字節。

預計到2030年，企業級固態硬盤（SSD）市場規模將接近400億美元中段，高於目前的十幾億美元。到2026年，服務器固態硬盤預計將超越智能手機，成為NAND閃存最大的應用領域，從而正式確立人工智能服務器作為尖端存儲設備主要用戶的地位。

· 系統級內存超級周期

當前環境代表着系統級內存超級周期，DRAM 和 NAND 閃存將同時受益。超大規模數據中心運營商預測，到 2026 年，服務器 DRAM 的增長率將達到約 50%。多項預測顯示，隨着人工智能資本支出疊加在傳統工作負載之上，DRAM 和 NAND 閃存的供應緊張狀況將持續到 2027 年。

與以往周期不同，由於空間限制以及先進HBM和堆疊式NAND所需的較長生產周期，此次供應擴張面臨挑戰。技術壁壘和供應限制導致價格缺乏彈性，即在需求強勁時價格會急劇上漲。

· 晶圓製造設備和先進封裝

晶圓製造設備支出已經反映出這種轉變。預計到2025年，300毫米晶圓製造設備投資將首次超過1000億美元，到2028年將攀升至約1400億美元，而從2026年到2028年，300毫米晶圓製造設備累計支出將達到3000億美元以上。

到 2028 年，先進工藝產能（7 納米及以下）有望增長近70%，僅先進節點工藝設備的年支出預計到 2028 年就將超過500 億美元。

生產線後端正經歷着自身的超級周期。測試設備銷售額在2025年飆升超過20%，創下歷史新高，甚至超過了WFE（晶圓廠設備）的增長速度；而組裝和封裝工具的銷售額也實現了接近兩位數的增長。僅台積電的CoWoS（芯片封裝）產能預計就將從2025年底到2026年底增長超過60% 。

全球半導體公司計劃到 2030 年新建價值約1 萬億美元的製造工廠。僅美國半導體產業生態系統中的公司就已宣佈超過5000 億美元的私人部門投資，用於提升國內產能。

· 綠地經濟學：人人受益

半導體千兆周期的顯著特徵是市場擴張規模足夠大，可以在價值鏈的每個環節創造全新的發展機遇。

這並非零和博弈。人工智能系統的瓶頸驅動特性確保了價值獲取能夠同時擴展到內存、存儲、網絡和封裝等各個環節。

預計未來幾年，人工智能將為半導體市場帶來超過5000億美元的增量收入。到2030年，數據中心累計資本支出將達到約6.7萬億美元，其中約5萬億美元將用於建設人工智能就緒型設施。數據中心基礎設施的年度支出正飆升，峯值將達到9000億美元。

· 是什麼讓這一刻與衆不同

個人電腦時代主要惠及少數幾家公司。智能手機時代則讓移動端供應商集中獲利。

AI 千兆周期正在提升整個半導體生態系統——從邏輯到存儲器，從網絡到封裝，以及整個 WFE 支持供應鏈。

需求的全新特性意味着新進入者和現有企業都能找到增長點。各品類的制約因素意味着定價權分佈廣泛。同步擴張意味着以往一個細分市場的增長必然導致另一個細分市場下降的模式已被打破。

當計算資源受限時，內存和網絡資源會受益；當內存資源受限時，計算和存儲資源會受益。這種需求的同步性確保了一個領域的資源限制不會減少另一個領域的支出，反而會增加支出。

半導體歷史上規模最大的市場擴張讓每個人都從中受益。