AI拉动算力需求 半导体产业链创新机遇多

　　10月27日，A股存储板块继续走强，江波龙、精智达、兆易创新、德明利等多只个股涨幅超过10%（含）。消息面上，由于AI算力需求激增叠加供应端产能紧缩，三星、SK海力士等存储头部厂商于今年四季度再次调涨产品价格，涨幅最高达30%。

　　算力需求呈现供给不足、生态兼容、系统集群等特点，GPU和ASIC两条AI芯片技术路线并行发展；Chiplet（芯粒）集成技术成为突破算力瓶颈的关键路径，EDA面临新的发展机遇和挑战；可能明年市面上就能看到全光交换机……在10月25日举行的上海交通大学集成电路校友会产业发展论坛上，多位半导体业内人士表示，AI大模型拉动算力需求快速增长，给半导体全产业链带来众多创新机遇。

　　AI需求旺盛带动算力发展，A股相关芯片公司已经深度受益。芯原股份10月27日晚披露的三季报显示，前三季度，公司与AI算力相关的芯片设计业务收入占比约为73%。公司前三季度实现营收22.55亿元，同比增长36.64%，其中第三季度实现营收12.81亿元，同比增长78.38%。此前，寒武纪、泰凌微等芯片公司已交出亮丽的三季报，AI是其成长的最主要动力。

　　AI催动全球算力投资狂飙

　　“AI大模型时代，算力成为算法实现的底层支撑，算力需求呈现供给不足、生态兼容、系统集群等特点。”在上述论坛上，沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉在主旨演讲中介绍，这正是近期OpenAI与AMD达成合作的原因。

　　10月6日，OpenAI和AMD宣布达成一项价值数百亿美元的合作协议，共同开发基于AMD处理器的AI数据中心。AMD将在为期四年的协议中，向OpenAI提供数十万块人工智能芯片，后者从明年开始将首先购买MI450芯片。

　　事实上，ChatGPT的问世，成为算力发展的转折点。之后，在亚马逊、谷歌、微软、Meta等的带动下，全球算力投资进入狂飙时刻，以英伟达GPU为代表的AI芯片是云计算的最关键核心基础设施，成为云计算厂商眼中的“香饽饽”。

　　公开资料显示，亚马逊于2025年1月透露全年资本开支1000亿美元，并在美国俄亥俄州和佐治亚州投资超过10亿美元建设专注于AI算力的高性能数据中心。微软于2025年1月宣布计划全年投资800亿美元用于AI智算中心建设。谷歌2025年预计资本支出将达到750亿美元。“星际之门”（Stargate）更是推出一项计划投资5000亿美元的AI基建计划，甲骨文是其数据中心的承建者。

　　英伟达投资OpenAI高达1000亿美元、软银投资OpenAI达400亿美元，OpenAI计划在未来数年内部署10吉瓦规模的NVIDIA系统、甲骨文为OpenAI提供云端服务器……英伟达、OpenAI、甲骨文、软银等企业的千亿美元复杂资本循环已经形成了算力产业闭环。

　　国内的算力投资力度也不遑多让。公开资料显示，阿里巴巴2025年2月宣布未来三年将投入至少3800亿元用于建设云计算和AI的基础设施；其2026财年第一季度对AI+云的资本支出投入达386亿元，同比增长220%。腾讯2025年计划投入约1000亿元用于AI算力基础设施。字节跳动2025年的资本开支将达1600亿元，其中在AI基础设施上投入约900亿元。

　　IDC预测，2025年全球云计算市场规模将突破1万亿美元大关，达到1.02万亿美元，年复合增长率维持在18%至20%区间。

　　半导体产业链创新机遇多

　　“可能到2026年，就会出现一些纯粹由AI生成的电影、短剧等。”展望AI大模型应用，彭莉介绍，AI大模型落地正在加速，一些轻量级的AI大模型，正在形成生产力，为新质生产力发展贡献力量。

　　AI大模型落地提速，算力投资有了更多实实在在的需求和客户，产业链闭环进一步完善和正向发展，也给众多软硬件领域带来全新的创新发展机遇。

　　作为算力底座的基础核心，芯片（如GPU、HBM存储、高速互联芯片）、光通信、高速交换机等硬件商将率先获益。这也正是当前存储芯片供不应求、涨价的直接原因。

　　彭莉介绍，在规模法则的影响下，智算中心的计算范式发生转变，计算硬件从以CPU为主导转向以GPU为主导的范式，以英伟达为代表的GPU和ASIC两条AI芯片技术路线正在并行发展。

　　“当前，AI基础设施对‘算力（GPU）、存力（CPU）、运力（高速互联）、电力（能源）’四力协同提出更高要求。”谈及产业链机遇，芯和半导体创始人、总裁代文亮表示，这推动硬件系统复杂度攀升，性能指标也跳跃式增长，Chiplet集成技术成为突破算力瓶颈的关键路径，EDA面临新的发展机遇和挑战。

　　在GPU和HBM获得快速提升后，运力成为当前云计算的瓶颈之一，高速光通信和光交换机备受市场关注，光模块市场持续增长。“到2026年，大家也许就能够在市面上看到全光交换机。”NI中国仪器业务负责人孙冶介绍，英伟达和博通是该领域的先行者。而在AI芯片封装环节，除了Chiplet技术，创新的测试技术和测试设备需求旺盛。

　　“未来，Token是社会发展的驱动力，其成本下降具有巨大意义。”魔形智能创始人、总裁徐凌杰认为，AI大模型带动算力产业发展，其中的创新机遇众多，产业上大小公司都有施展拳脚的空间。毕竟，强如英伟达也在GB200上遇到散热、冷却等问题，从而带动了液冷产业发展。

（文章来源：上海证券报）

(原标题：AI拉动算力需求 半导体产业链创新机遇多)

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