盡管2026年芯片銷售持續(xù)飆升，但行業(yè)焦點可能轉(zhuǎn)向風(fēng)險規(guī)避、集成系統(tǒng)架構(gòu)及均衡投資策略。

德勤發(fā)布《2026全球半導(dǎo)體行業(yè)趨勢報告》其中表示，受人工智能（AI）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)驅(qū)動，2026年全球半導(dǎo)體銷售額預(yù)計將達(dá)9750億美元，創(chuàng)歷史新高。然而繁榮之下暗藏隱憂：行業(yè)對AI布局高度集中，雖短期策略合理，但仍需前瞻性評估需求放緩風(fēng)險，未雨綢繆制定應(yīng)對策略。

2025年，半導(dǎo)體行業(yè)的增長率達(dá)到22%，預(yù)計2026年將加速至26%，即使此后增速放緩，到2036年，年銷售額仍有望達(dá)到2萬億美元。然而，這一創(chuàng)紀(jì)錄的增長掩蓋了一個顯著的結(jié)構(gòu)性差異。雖然高價值的人工智能芯片目前貢獻(xiàn)了約一半的總收入，但其銷量占比卻不到0.2%。另一個差異是，在人工智能芯片蓬勃發(fā)展的同時，用于汽車、計算機、智能手機和非數(shù)據(jù)中心通信應(yīng)用的芯片增長速度相對放緩。

股市通常是行業(yè)表現(xiàn)的領(lǐng)先指標(biāo)。截至2025年12月中旬，全球十大芯片公司的總市值達(dá)到9.5萬億美元，較2024年12月中旬的6.5萬億美元增長46%，較2023年12月中旬的3.4萬億美元增長181%。此外，該市值高度集中，前三大芯片公司就占據(jù)了總市值的80%。

德勤預(yù)測到2026年，生成式人工智能芯片的收入將接近5000億美元，約占全球芯片銷售額的一半。此外，AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐（Lisa Su）已將數(shù)據(jù)中心人工智能加速器芯片的潛在市場規(guī)模預(yù)期上調(diào)至2030年的1萬億美元。

2025年，芯片銷量將達(dá)到1.05萬億片，平均售價為每片0.74美元。粗略估計，盡管人工智能芯片在2026年可能占到行業(yè)收入的50%左右，但其產(chǎn)量不足2000萬片，約占總銷量的0.2%。盡管預(yù)計2025年全球芯片收入增長22%，但硅晶圓出貨量預(yù)計僅增長5.4%。

就主要終端市場而言，個人計算設(shè)備和智能手機的銷量原本預(yù)計在2025年增長，但由于內(nèi)存價格上漲，預(yù)計2026年將出現(xiàn)下滑。

預(yù)計2026年存儲器收入將達(dá)到約2000億美元，占當(dāng)年半導(dǎo)體總收入的25%。存儲器市場歷來具有周期性，制造商似乎對過度產(chǎn)能建設(shè)持謹(jǐn)慎態(tài)度。因此，他們僅適度增加資本支出，其中大部分用于新產(chǎn)品的研發(fā)，而非大規(guī)模擴產(chǎn)。因此，人工智能推理和訓(xùn)練解決方案對HBM3、HBM4和DDR7內(nèi)存的需求增長，導(dǎo)致了DDR4和DDR5等消費級內(nèi)存的短缺；這些產(chǎn)品的價格在2025年9月至11月期間上漲了約4倍。預(yù)測存儲器的供應(yīng)、需求和價格非常困難，但一些人認(rèn)為，目前消費級內(nèi)存的緊張局面可能會持續(xù)十年。預(yù)計2026年第一季度和第二季度價格將進一步上漲，漲幅可能高達(dá)50%，例如，一種流行的內(nèi)存配置到2026年3月價格將達(dá)到700美元，而2025年10月的價格為250美元。

這種價值集中似乎促成了市場動態(tài)的轉(zhuǎn)變。隨著制造商優(yōu)先發(fā)展人工智能訓(xùn)練和推理所需的專用硬件，由此產(chǎn)生的晶圓和封裝產(chǎn)能的“零和博弈”競爭已經(jīng)對下游行業(yè)造成了沖擊。對于行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者而言，2026 年的挑戰(zhàn)不僅限于滿足人工智能需求，還要應(yīng)對高利潤、低銷量模式下的系統(tǒng)性風(fēng)險。在這種模式下，內(nèi)存等關(guān)鍵組件的嚴(yán)重短缺預(yù)計將在年中導(dǎo)致價格飆升 50%，并重塑全球供應(yīng)鏈格局。

擁抱AI數(shù)據(jù)中心熱潮需審慎

芯片市場高度依賴數(shù)據(jù)中心的人工智能芯片，預(yù)計到 2026 年，該市場將貢獻(xiàn)近一半的行業(yè)收入。但什么因素可能會阻止這種情況發(fā)生，如果個人電腦、智能手機和汽車等非數(shù)據(jù)中心市場持續(xù)疲軟，這對半導(dǎo)體行業(yè)又意味著什么？

首先，這些預(yù)期在2026年不太可能改變。芯片訂單已經(jīng)發(fā)出并已積壓，數(shù)據(jù)中心正在建設(shè)中，未來12個月的數(shù)據(jù)可能較為穩(wěn)定。但2027年和2028年的情況可能會與目前的預(yù)期出現(xiàn)顯著偏差，原因如下：

投資回報：大多數(shù)建設(shè)數(shù)據(jù)中心的機構(gòu)并不期望在第一年就收回全部投資。但在五到十五年的時間里，應(yīng)該會有穩(wěn)定的收入流，其現(xiàn)值能夠為投資者帶來一定程度的回報。如果人工智能的商業(yè)化進程可能比預(yù)期更長或更低，數(shù)據(jù)中心項目可能會被取消或推遲，從而對芯片銷售產(chǎn)生不利影響。

電力：預(yù)計到2027年，人工智能數(shù)據(jù)中心將需要額外92吉瓦的電力。這些電力可能無法從電網(wǎng)獲得，雖然在2025年一些“用戶側(cè)”燃?xì)獍l(fā)電是可行的，但未來的燃?xì)廨啓C已售罄，使得未來的燃?xì)獍l(fā)電越來越困難。由于消費者電價上漲的風(fēng)險，獲得數(shù)據(jù)中心許可證可能會變得困難。

創(chuàng)新：每一代芯片的效率都會大幅提升，這很可能使現(xiàn)有芯片的安裝基礎(chǔ)成為一種負(fù)擔(dān)而非資產(chǎn)。用于訓(xùn)練和推理的人工智能模型似乎也會隨著時間的推移變得更加高效，完成相同任務(wù)所需的計算量（或業(yè)內(nèi)人士所說的“計算”）也會減少。這些趨勢可能已經(jīng)納入數(shù)據(jù)中心的資本支出計劃，但如果其中任何一項出現(xiàn)數(shù)量級的突破，則可能意味著對芯片的需求量減少或芯片價格降低。

定價：人工智能芯片目前價格昂貴，利潤率很高。如果新的競爭芯片以更低的價格推出，這可能會對整個芯片市場，尤其是價格市場，產(chǎn)生通縮效應(yīng)。

上述部分或全部內(nèi)容在未來一到三年內(nèi)可能對芯片行業(yè)產(chǎn)生哪些影響？

目前受益于人工智能發(fā)展勢頭的芯片設(shè)計商和制造商可能面臨逆風(fēng)。營收增長可能放緩甚至轉(zhuǎn)為負(fù)值。盈利可能下降。市盈率和市銷率可能降低，市值也可能縮水。

由于人工智能芯片價值高但產(chǎn)量低，收入下降對芯片制造商或芯片制造工具供應(yīng)商的影響可能相對較小。即使人工智能芯片產(chǎn)量下降，由于人工智能芯片在制造能力中所占比例很小，晶圓廠不太可能因此停產(chǎn)。也就是說，生產(chǎn)某些類型封裝、存儲器、電源和通信半導(dǎo)體的公司可能會受到影響。

系統(tǒng)級性能之爭：計算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)連接

預(yù)計2026年至2030年間，人工智能數(shù)據(jù)中心的工作負(fù)載將以每年三到四倍的速度增長，因此，為了提升超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)性能，需要進行芯片級和系統(tǒng)級集成。正如德勤預(yù)測的那樣，Chiplet正在滿足人工智能數(shù)據(jù)中心的芯片級性能需求，從而帶來良率、帶寬和能效方面的優(yōu)勢。

到2026年，芯片制造商可能會越來越多地將HBM集成到更靠近邏輯芯片組的位置，無論是在硅中介層上還是在3D堆疊中，這將使數(shù)據(jù)能夠在處理器（圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU))和內(nèi)存(HBM 堆疊）之間以每秒數(shù)TB的速度快速傳輸，同時提高能效。

此外，共封裝光器件 (CPO) 可能會在數(shù)據(jù)中心交換機中得到廣泛應(yīng)用，從而在更小的以太網(wǎng)/ InfiniBand交換機占用空間內(nèi)實現(xiàn)更高的機架聚合帶寬。高帶寬閃存能夠支持更快的縱向擴展（在服務(wù)器機架內(nèi)）和橫向擴展（跨多個機架和系統(tǒng)），預(yù)計在2026年需求將會增加，尤其是在人工智能工作負(fù)載從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理的情況下。

然而，由于傳統(tǒng)的銅纜以太網(wǎng)設(shè)計無法滿足人工智能工作負(fù)載的需求（人工智能工作負(fù)載會在GPU之間產(chǎn)生海量的東西向流量），光互連（包括CPO和線性可插拔光模塊，即LPO）預(yù)計將在2026年得到更廣泛的應(yīng)用。

預(yù)計2024年至2029年間，人工智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)支出將以38%的復(fù)合年增長率增長（圖2）。

隨著人工智能數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的交換容量擴展到每秒51.2太比特甚至更高（無論是在機架內(nèi)部還是跨機架和集群），不僅需要集成各種組件（內(nèi)存堆棧、計算系統(tǒng)和機架級網(wǎng)絡(luò)），還需要重新評估銅纜或傳統(tǒng)可插拔光模塊的使用，因為它們可能會對功耗和帶寬產(chǎn)生不利影響，或者占用過多空間。 2026年，CPO和LPO技術(shù)可以彌補這些差距，因為它們有助于縮短電氣路徑，降低30%至50%的功耗，并提供更高的帶寬和更低的總體擁有成本。

一些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運營商正在使用來自商用芯片供應(yīng)商的先進網(wǎng)絡(luò)芯片和解耦式硬件模型，以便在這些解決方案之上開發(fā)自己的定制拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。然而，鑒于軟件定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在性能、編排和總體擁有成本方面的優(yōu)勢，到 2026 年，該行業(yè)可能會越來越多地轉(zhuǎn)向軟件定義網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將計算和網(wǎng)絡(luò)集成到單一的垂直整合解決方案中。即使云計算超大規(guī)模企業(yè)、人工智能網(wǎng)絡(luò)公司、晶圓代工廠和外包半導(dǎo)體封裝測試 (OSAT) 設(shè)施競相應(yīng)對復(fù)雜的異構(gòu)系統(tǒng)集成挑戰(zhàn)，它們?nèi)孕钁?yīng)對下一代后端封裝測試工藝的諸多難題。例如，每個芯片產(chǎn)品都需要經(jīng)過特定的工藝步驟，例如封裝、單晶化、熱管理和凸點成型。這些步驟需要專業(yè)的封裝技術(shù)和統(tǒng)計過程控制技能，而這些技能在美國和歐洲都十分稀缺。因此，即使亞洲的后端產(chǎn)能持續(xù)增長，先進封裝領(lǐng)域的人才短缺仍可能繼續(xù)阻礙區(qū)域?qū)崿F(xiàn)更高半導(dǎo)體自主性的目標(biāo)。

人工智能投資與交易促進垂直整合發(fā)展

更廣泛的人工智能、半導(dǎo)體和云基礎(chǔ)設(shè)施提供商之間的戰(zhàn)略聯(lián)盟預(yù)示著新一輪人工智能計算資本周期的到來。2025年的投資很可能在2026年持續(xù)或加速，從而形成一個資金和需求生態(tài)系統(tǒng)，在這個生態(tài)系統(tǒng)中，資本和計算資源在主要從事人工智能模型開發(fā)、人工智能加速器設(shè)計、生產(chǎn)、封裝和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的公司之間雙向流動。例如，一家投資公司（通常是芯片硬件、平臺或云基礎(chǔ)設(shè)施提供商）可能會向一家人工智能初創(chuàng)公司投資數(shù)十億美元，以加速解決方案的開發(fā)。作為回報，這家人工智能初創(chuàng)公司將迅速孵化并加速新產(chǎn)品開發(fā)，并反過來購買投資公司的計算資源和基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品。這些舉措已成為芯片公司實現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)中心堆棧垂直整合的一種方式。

除了人工智能訓(xùn)練和推理工作負(fù)載之外，推動半導(dǎo)體行業(yè)投資活動激增的另一個因素是地緣政治的必然性，即便各國/地區(qū)政府和企業(yè)都希望影響區(qū)域技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。許多政府認(rèn)為人工智能模型、芯片設(shè)計知識產(chǎn)權(quán)和領(lǐng)先的人工智能加速器對國家安全、供應(yīng)鏈韌性和技術(shù)主權(quán)至關(guān)重要。各國/地區(qū)政府正日益尋求通過出口管制措施來保障這些能力，以幫助增強本地和區(qū)域領(lǐng)先的人工智能芯片制造能力，從而使本土芯片制造商能夠擴大市場份額。與此同時，他們也在尋求在限制戰(zhàn)略性人工智能和技術(shù)產(chǎn)品的出口和允許部分先進芯片出口之間找到平衡。

隨著科技和芯片巨頭不斷推進這種新型垂直整合模式（一些行業(yè)分析師稱之為循環(huán)融資），半導(dǎo)體行業(yè)的資本配置策略可能需要從產(chǎn)能驅(qū)動型轉(zhuǎn)向能力驅(qū)動型，重點在于實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)層面的差異化。展望2026年及以后，芯片公司不僅應(yīng)考慮通過建設(shè)更多人工智能晶圓廠或開發(fā)新的人工智能芯片平臺來拓展業(yè)務(wù)范圍，還應(yīng)建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系并進行直接投資，圍繞其晶圓廠或芯片平臺構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)。

傳統(tǒng)以批量生產(chǎn)為導(dǎo)向的晶圓代工廠可能需要整合先進的封裝能力。OSAT（外包半導(dǎo)體組裝和測試） 廠商可以與集成器件制造商和設(shè)計廠商共同設(shè)計芯片組，而電子設(shè)計自動化公司和晶圓代工廠則可以從與晶圓廠前端設(shè)備供應(yīng)商的緊密合作中獲益。隨著芯片行業(yè)高管尋求戰(zhàn)略性地部署資金，他們應(yīng)該考慮評估人才需求和技能可用性、核心競爭力以及更具地域性或國家性的合作伙伴模式。這項評估還應(yīng)涵蓋非人工智能市場機遇，重點關(guān)注成熟的芯片節(jié)點，以滿足汽車和電動汽車、航空航天和國防、制造業(yè)以及電力基礎(chǔ)設(shè)施市場的需求――其中許多市場可能具有地域性。

未來半導(dǎo)體行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)

展望2026年，半導(dǎo)體行業(yè)高管應(yīng)注意以下幾個關(guān)鍵風(fēng)向標(biāo)：

第一，面對新進入者的挑戰(zhàn)以及人工智能技術(shù)從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理的趨勢，目前在人工智能GPU、CPU和內(nèi)存領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)可能難以維持其市場主導(dǎo)地位。一種觀點認(rèn)為，不斷擴大的市場蛋糕足以容納所有人，而另一種觀點則認(rèn)為，這更像是一場零和博弈。

第二，預(yù)計DRAM資本支出將增長14%，NAND閃存資本支出將增長5%，分別達(dá)到610億美元和210億美元。鑒于年底價格飆升，這些數(shù)字可能會進一步攀升，以滿足短期需求，但也可能再次導(dǎo)致行業(yè)產(chǎn)能過剩。

第三，隨著科技債務(wù)的進一步增加，涉及復(fù)雜收益分成協(xié)議或計算換股權(quán)的交易數(shù)量和價值不斷增長，可能會對人工智能模型開發(fā)商和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施運營商未來的盈利能力和投資回報率造成壓力。

第四，由于北美、歐洲、中東和日本計劃提高自身芯片生產(chǎn)能力，對亞洲其他地區(qū)的外國直接投資可能會受到影響。

由此推論，各地區(qū)之間的差異可能會更大：例如，東南亞和印度很可能成為以批量生產(chǎn)為主的后端組裝和測試中心，專注于后端流程的特定領(lǐng)域。而中國臺灣、美國、日本和歐洲部分地區(qū)則可能側(cè)重于異構(gòu)集成和先進封裝，但專業(yè)化程度各不相同。

隨著人工智能數(shù)據(jù)中心整體規(guī)模的不斷擴大，可能會進一步加劇電網(wǎng)的緊張狀況。因此，那些積極投資或?qū)l(fā)電能力和可用性納入考慮的云計算和半導(dǎo)體公司可能會從中受益，而那些沒有將電力納入整體考慮的公司則可能面臨執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)。

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