晶片行業，還好嗎？

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來源：內容編譯自nextplatform，謝謝。

半導體制造業規模龐大。為了更直觀地瞭解這些數字，2024年，晶片製造商的收入約為美國國防預算的四分之三，約為國會撥款社會服務預算的三分之二。隨著容量更大的裝置最終應用於更多產品，以及新的工作負載（尤其是人工智慧）推動全新領域的增量支出和鉅額支出，晶片製造支出也在不斷增長。

Gartner 最近釋出了其年度晶片業務報告，每次報告發布時，我們都會留意一下，但我們還沒有真正收集長期的公開資料集並進行分析，而現在似乎正是最佳時機，因此我們回顧了 Gartner 過去十年的報告，並按供應商彙總了晶片銷售資料集，填補了公開報告中某些資料的空白。值得慶幸的是，所有主要的晶片製造商——我們指的是晶片設計商，而不是製造晶片的代工廠——都參與其中，而人們通常都這樣稱呼這些公司。

除了英特爾和三星電子運營著擁有先進工藝的代工廠外，其他所有“製造”晶片但真正從事設計的公司都沒有自己的代工廠。當然，臺積電是全球最大的代工廠，它無意成為透過渠道或直接向個人裝置或資料中心繫統制造商銷售產品的“晶片設計者”。而蘋果公司在2021年首次躋身年度半導體制造商排行榜，該公司自行設計晶片，併為其裝置生產晶片，然後直接向消費者和企業銷售。

這是一個有趣的區別，我們想知道，鑑於亞馬遜網路服務、谷歌、微軟、Azure、阿里巴巴、百度和騰訊在資料中心領域對 CPU 和 AI 加速器的大量投資，它們還要多久才能以“晶片製造商”的身份躋身榜單。如果蘋果能上榜，那應該很快就會出現。尤其考慮到一半的計算引擎都基於自制的 Graviton Arm 伺服器晶片，並且對 Nitro DPU、Trainium 和 Inferentia AI 加速器（用於訓練和推理）以及可能還有一些自制的網路交換機 ASIC 進行了鉅額投資，AWS 應該很快就會進入前十二名，成為第一個上榜的超大規模計算和雲服務提供商。谷歌和微軟正在爭奪第二個上榜的資料中心提供商。（據我們所知，他們應該已經取代了一些排名墊底的公司。）

讓我們為您提供所有資料，以便您掌握：

2024 年的半導體收入比 2014 年高出 2.1 倍，即使將人工智慧巨頭 Nvidia 排除在外，所有晶片製造商的收入在這 11 年間也增長了 1.85 倍。

2024年，晶片收入增長21%，達到6559億美元。我們希望知道去年和十年前有多少晶片出貨量不足，但這很難估算。上市公司會談論他們的財務和利潤，但通常不會非常具體地說明他們的單位出貨量。

首先要注意的是，要改變如此龐大的市場非常困難。即使在 GenAI 熱潮期間，英偉達的晶片銷售額實現了 120.1% 的爆炸式增長，也未能帶來預期的顯著增長。這更清楚地表明瞭這一點：

英偉達是全球最大的半導體公司，這可謂一項了不起的成就。除非全球經濟飛速發展，否則英偉達的增長勢頭不會停止。坦白說，鑑於人工智慧工作量本身就具有取代人類並削減成本的性質，全球經濟衰退可能會加速人工智慧的普及，而不是阻礙其發展。（我們一直認為，經濟衰退會加速轉型，而不是阻礙轉型。）

可以肯定的是，英偉達佔據了晶片製造利潤的最大份額，這得益於其作為GenAI工作負載計算和網路供應商的獨特地位。我們無法證實這一點，但這是我們基於經驗得出的結論。事實上，我們認為臺積電和英偉達佔據了迄今為止GenAI繁榮所創造利潤的絕大部分。

上圖還有一個你不會注意到的地方，那就是記憶體製造商的興衰週期，其中三星、SK海力士和美光科技是最大的三家公司。此外，與這些興衰週期和計算引擎週期相關的支出高峰也經常同步出現，從而推動了我們在上圖中看到的年度晶片銷售額的鋸齒狀波動。

下面是另一張圖表，總結了過去十一年全球頂級晶片製造商的晶片收入：

CPU 和 AI 加速器製造商用虛線表示，記憶體製造商則用實線標記。博通用橙色實線表示，因為它本身就是一家巨頭。如果 Marvell 的規模足夠大，能夠進入前十二強，我們就能在那裡看到它。

鑑於目前的趨勢以及我們對2029年營收的預測，英偉達（2024年取代三星成為全球最大晶片製造商）將在很長一段時間內保持全球最大晶片製造商的地位。英特爾能否實現增長尚不明確，但我們認為AMD可以發展成為英特爾在CPU領域的替代者，以及英偉達在GPU領域的替代者。

高通在資料中心裝置方面供應不多，雖然也做過一些嘗試，但在真正投入使用之前，我們對其並不感興趣。蘋果也是如此，它為自己的手機、平板電腦和個人電腦生產自己的處理器，但尚未生產用於自身工作負載的伺服器CPU和AI加速器。當然，有傳言稱蘋果正在研發這兩款處理器。

有趣的是，如果能將自主研發的資料中心XPU單獨列出，將所有資料中心晶片歸為一類，就像Gartner在其季度伺服器收入報告中將所有原始設計製造商（ODM，即超大規模資料中心和雲構建商安裝系統的真正製造商）歸為一類一樣。（IDC也採取了同樣的做法。）此外，看看哪些晶片用於終端使用者裝置，哪些晶片位於邊緣，哪些晶片用於資料中心，也同樣有趣。

參考連結

https://www.nextplatform.com/2025/04/21/the-chips-are-definitely-not-down/

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