GPU力压CPU，AI改变芯片行业

摘要： 月日武汉网球公开赛第轮比赛进行中国金花王欣瑜出战对手是赛会号种子佩古拉本场比赛王欣瑜直落两盘爆冷将佩古拉淘汰出局职业生涯首次在级别赛事跻身八强在的报告中预测在生成式人工智能的推动下...

10月10日，WTA1000武汉网球公开赛第3轮比赛进行。中国金花王欣瑜出战，对手是赛会2号种子佩古拉。本场比赛王欣瑜直落两盘6-3/7-5爆冷将佩古拉淘汰出局，职业生涯首次在WTA1000级别赛事跻身八强。

Yole在 的报告中预测。在生成式人工智能的推动下，GPU 市场规模预计将在 2029 年达到 1900 亿美元，比 CPU 市场规模大两倍！

他们表示，处理器市场将经历显著增长，这主要得益于对生成式 AI 应用不断增长的需求。到 2029 年，市场规模预计将达到 4800 亿美元，而 GPU 和 AI ASIC 将引领这一扩张。虽然 APU、CPU 和 GPU 目前按此顺序领先市场，但 GPU 预计将超越其他细分市场，因为它们在 AI 驱动的工作负载中发挥着关键作用。数据中心 AI ASIC 也有望快速增长，因为用于 AI 任务的专用芯片正在获得关注，尤其是随着云超大规模提供商开发定制处理器。

预计到 2024 年，电信和基础设施行业将超过移动和消费行业，成为领先的细分市场，这得益于对人工智能基础设施的大量投资。与此同时，汽车行业正在成为一个主要的增长领域，这得益于该行业向人工智能和先进处理技术的转变。相比之下，预计未来五年智能手机和个人电脑的需求将保持疲软，导致移动和消费行业增长温和，预计复合年增长率约为 5%。

英伟达独霸GPU，英特尔CPU面临竞争

在对 AI 加速器的需求不断增长的情况下，Nvidia 将凭借其高性能 GPU 主导生成式 AI 革命。

报告显示，处理器市场主要由CPU和GPU组成，其中英特尔和 AMD 在 CPU 领域领先，Nvidia 则近乎独霸 GPU ，他们合计占据各自市场的 97%，并占据整个处理器市场的 47%。

英特尔仍然是 CPU 领域的领导者，但由于来自 Ampere Computing 等初创公司以及亚马逊和谷歌等科技巨头的竞争日益激烈，其市场份额正在下降。与此同时，高通和联发科在 APU 领域占据主导地位，而苹果在内部设计方面处于领先地位。在笔记本电脑市场，他们与曾经的双头垄断企业英特尔/AMD 的竞争越来越激烈。汽车市场的竞争也日益激烈，众多公司都在争夺不断扩大的机会。

AMD 和英特尔在 FPGA 领域处于领先地位，尤其是在 SoC FPGA 领域，而 AI ASIC 主要由谷歌、亚马逊和阿里巴巴等数据中心 OEM 以及英特尔的 Gaudi 产品线推动。DPU 市场也由领先的数据中心处理器和超大规模云提供商主导。

在中国，因为 优先发展人工智能和 RISC-V，为处理器营造了竞争环境。总体而言，人工智能处理器市场正在快速增长，表明该行业正处于转型阶段。

生成式AI，推动处理器创新

自 2023 年以来，生成式人工智能推动了处理器创新，优化了数据中心和消费设备中的人工智能。人工智能个人电脑正在重塑笔记本电脑和台式机市场，Apple M 和高通的骁龙 X-Elite/Plus 引领潮流。AMD 和英特尔也分别凭借 4nm 和 3nm 处理器进入人工智能个人电脑领域。

在智能手机中，人工智能集成提高了性能，尤其是联发科的Dimensity 9300+。Nvidia 的 Blackwell GPU 采用芯片架构，将增强数据中心功能，而基于 Arm 的 CPU（如 Nvidia Grace）和来自主要科技公司的定制处理器正在服务器领域获得关注。受对 ADAS 技术的需求推动，汽车行业也在不断发展。

初创公司和超大规模企业正专注于 AI ASIC 推理，以与 Nvidia 竞争，同时利用小芯片和 HBM 内存来提 率。4nm 工艺正在成为标准，而 3nm 仅限于特定应用。如今，台积电在先进工艺方面处于领先地位，而三星则面临产量方面的挑战。小芯片架构正在整个行业得到广泛采用，从而能够针对各种应用进行优化。

收入下降后，英特尔正在调整战略，以提高代工业务的竞争力，计划利用台积电的 3nm 工艺来生产其 Lunar Lake 处理器。到 2026 年，英特尔的重点将转移到内部生产 Panther Lake 处理器。

先进封装，快速发展

Yole表示，在人工智能的推动下，2024 年第二季度先进封装收入达到 109 亿美元，较上一季度增长 5%。

报告指出，由于正常的季节性因素通常会影响后端业务，预计上半年将是表现最弱的半年。而随着需求显示出缓慢复苏的迹象，预计 2024 年第三季度收入将再增长 15.5% 至 126 亿美元。尽管需求仍然疲软且客户的库存正在进一步消化，但 2024 年将是复苏的一年，2下半年的保险应该会更强劲。

在资本支出方面，2024 年第二季度略高于上一季度。 参与者在 2023 年的先进封装资本支出约为 103 亿美元，比上一年下降 19%，但预计 2024 年将增长 7%。监测中增 对 FOPLP 采用的两种不同情景的新分析。最乐观的情况是，考虑到台积电将从 2027 年开始将其 CoWoS 和 InFO 生产的很大一部分转移到面板，UHD FO 向 PLP 的转变更高。

Yole同时预测，在未来几年，先进封装收入预计将以 12.7% 的复合年增长率，那就意味着整个市场规模将从 2023 年的 390 亿美元增至 2029 年的 800 亿美元。总体而言，2023 年是整个半导体行业较为疲软的一年，先进封装市场也受到了影响。尽管如此，随着需求增加和先进封装的采用不断增长，市场将在 2024 年复苏。

按照Yole的头颅，先进封装市场主要受移动和消费、电信和基础设施以及汽车市场推动，受 HPC 和生成式 AI 等大趋势推动。在所有封装 中，2.5D/3D 封装将在未来五年内增长最快。台积电、英特尔和三星等行业巨头以及 ASE、A or 和 JCET 等 OSAT 正在大力投资先进封装技术和产能，预计 2024 年将在其先进封装业务上投资约 107 亿美元。

AI芯片，影响蔓延

作为芯片行业的最主要动力来源，AI芯片的影响正在蔓延，例如作为光刻机巨头的掌舵人，A L CEO Ch stophe Fouquet在上个礼拜发布财报的时候就曾直言：“如果没有AI，半导体行业会很惨。”

而从A L和台积电财报以及带来的影响，我们可见AI正在深入影响半导体行业。

正如彭博社在日前的一篇报道所说，半导体行业通常被视为全球经济的晴雨表，因为芯片对于从数据中心服务器到洗碗机等一系列产品都至关重要。提供制造这些芯片所需设备的公司处于该行业的前线。

在半导体公司开始生产之前，需要花费数月时间来建造、安装和 用于制造芯片的机器。因此，像 A L 这样的公司对客户的感受有着不同寻常的长远看法。目前，他们对除人工智能以外的所有领域都发出了警告信号。例如，由于客户库存增加，汽车和工业供应商的需求正在下滑。

此外，英特尔公司正在削减成本并推迟新工厂的建设，以应对销售额下降和亏损增加的问题。三星电子公司本月向投资者道歉，原因是高带宽内存芯片的延迟导致财务业绩令人失望。投资者本周将关注德州仪器公司，该公司将于周二公布业绩，因为该公司的模拟芯片被广泛的客户使用。

综合来看，设备制造商的前景似乎很艰难，其中许多公司的股价在今年早些时候创下了历史新高。一些交易员没有等待观望，已经开始抛售股票。

A L 刚刚经历了自 9 月初以来最糟糕的一周，其在美国上市的股价下跌了 14%。美国最大的芯片设备制造商应用材料公司 (Applied M e als Inc.) 下跌了 9.1%，而 KLA 和 Lam Research 分别下跌了 12% 以上。

与此同时，以色列芯片公司的股票在特拉维夫证券交易所下跌，这与其在美国证券交易所的下跌保持一致。领跌的是 Nova，下跌约 14.8%，市值蒸发约 36 亿新谢克尔（约 9.6 亿美元），目前市值约为 204 亿新谢克尔（54 亿美元）。Tower 下跌 3.6%，蒸发约 7.2 亿新谢克尔，市值降至 194 亿新谢克尔（51.5 亿美元）。Camtek 下跌 3.5%，蒸发约 5.4 亿新谢克尔，市值约为 144 亿新谢克尔（38.2 亿美元）。

Cantor Fitzgerald 分析师 CJ Muse 在一份研究报告中写道：“我们对其他半导体设备公司一直持谨慎态度。但我们原本认为，像 A L 这样交货时间较长的公司会表现优异。显然，我们的这种假设是错误的。”

AI芯片费钱，玩家不会太多

近日，Marvell 执行副总裁兼首席技术官 Noam Mizrahi 在接受日经采访的时候表示，由于保持竞争力需要大量资金，只有少数顶尖芯片开发商能够继续投资用于人工智能计算的半导体。

“不过，即使‘没有多少’参与者有能力留在这场游戏中，定制人工智能芯片的市场也将急剧增长。”Noam Mizrahi 强调。

Mizrahi指出：“从投资角度来看，这确实是一个庞大的市场。对于那些拥有规模并能进行长期投资的人来说，这是一个赛道。”“你需要投资封装技术，你需要投资 5 纳米、3 纳米、2 纳米的芯片工艺技术。你需要投资一切，包括知识产权、接口技术和内存技术。......为此我认为这个领域不会太拥挤。”

按照国际商业战略公司 (IBS) 估计，制造 7 纳米芯片的单片晶圆成本接近 10000 美元，制造 5 纳米芯片的单片晶圆成本超过 14000 美元，制造 2 纳米芯片的单片晶圆成本接近 20000 美元。为了保持竞争力，芯片开发商花费数亿美元开发和设计每一代芯片，以保持相关性。

与此同时，定制芯片的需求正在增长，尤其是用于人工智能计算的芯片。

虽然 Nvidia 和AMD的现成产品仍然很受欢迎，但 Google、Microsoft、Amazon 和 Meta 等领先的云服务提供商正在投入巨资开发自己的数据中心半导体。这些科技巨头的目标是充分优化性能，实现产品差异化。这不仅需要建立自己的芯片设计团队，还需要寻找合作伙伴来支持芯片的开发和生产。

为此Marvell 预计，2023 年至 2028 年，定制计算芯片市场总量的复合年增长率将达到 45%，从 66 亿美元增至 429 亿美元。该公司的目标是在这个不断增长的领域中提高其市场份额。

Mizrahi表示，人工智能热潮的另一个主要增长动力在于数据中心的“互连”功能。例如，为人工智能计算而设计的 计算机需要多个图形处理单元或人工智能加速器之间的快速连接，以便作为一个计算单元运行，从而优化其性能。

“我们谈论的不是一个单一的[组件]，”Mizrahi说。“我们谈论的是数百个、数千个、数万个组件。它们都是相互连接的......它们都需要作为一个虚拟机出现。它们的互连方式对[计算]结果有巨大影响。”

据 Marvell 称，互连市场预计从 2023 年到 2028 年将以 27% 的年复合率增长，达到近 140 亿美元的价值。

写在最后

其实在没多久以前，芯片行业的大哥是英特尔，英伟达虽然发展不错，但依然不能与大哥相提并论。尤其是在经历了挖矿大潮的 以后，大家都曾为英伟达的未来表达担忧。但Ch GPT的到来，让这一切改变了。

从市场看来，目前AI市场最稳定的赢家就是英伟达。虽然台积电、AMD和SK海力士目前也受益匪浅，但从相关垄断情况看来，他们也会面临不确定性。

AI未来将如何影响半导体，还是应该继续观望。

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