AI芯片，继续大卖

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受人工智能爆炸式增长的推动，全球最大的半导体公司在2025年的总销售额超过4000亿美元，创下芯片行业有史以来最高的销售纪录。而明年有望更加火爆。

然而，首席执行官和分析师所说的对计算能力的“永无止境的需求”所推动的迅猛增长，也带来了一系列挑战，从关键组件的短缺到人工智能公司如何以及何时才能产生足够可靠的利润来继续购买芯片等问题。

像英伟达这样的硬件设计公司，其营收同比增长超过一倍，是这场新数字淘金热背后的主要技术供应商。但英伟达正面临着来自Alphabet旗下谷歌和亚马逊等公司的日益激烈的竞争，而市场格局也在悄然发生变化。

上周，英伟达与芯片初创公司Groq签署了一项价值200亿美元的授权协议。Groq致力于设计芯片和软件，以加速人工智能推理——即训练好的人工智能模型对提示做出响应的过程。如果说人工智能竞赛的上一阶段主要取决于训练，那么如今科技巨头们正在竞相提供最快、最具成本效益的推理方案。

伯恩斯坦的分析师在英伟达最近宣布达成交易后写道：“推理工作负载更加多样化，可能会开辟新的竞争领域。”

数据中心运营商、人工智能实验室和企业客户对英伟达先进的H200和B200图形处理器趋之若鹜。谷歌日益精密的定制芯片（称为TPU）以及亚马逊的Trainium和Inferentia芯片（均与英伟达的GPU竞争）也在抢占客户。与此同时，像OpenAI这样的软件开发商正与博通等定制芯片设计公司合作，开发自己的芯片。

拥有半个世纪历史的游戏、个人电脑和数据中心芯片制造商AMD将于2026年推出一款GPU，这将是它对英伟达AI处理器发起的首次重大挑战。

微软在10月份表示，将在未来两年内将其数据中心规模扩大一倍，分析师认为，这意味着芯片制造商在 2026 年可能会获得额外的收入，而且预期甚至会高于去年。

所有这些都预示着芯片行业将迎来又一个创纪录的年份。高盛估计，仅英伟达一家公司在2026年就将售出价值3830亿美元的GPU和其他硬件，比上一年增长78%。FactSet调查的分析师估计，英伟达、英特尔、博通、AMD和高通五家公司的总销售额将超过5380亿美元。这还不包括谷歌TPU业务或亚马逊定制芯片的销售收入，这两项业务的收入均未按其母公司单独列出。

然而，2026年也可能带来前所未有的挑战。电力变压器和燃气轮机等零部件的短缺阻碍了数据中心的建设，运营商也难以获得运行计算集群所需的大量电力。

另一个重大挑战是：全球人工智能数据中心服务器所需组件短缺。短缺的组件包括某些芯片所需的超薄硅衬底层和存储芯片——这些半导体为人工智能处理器提供数据并帮助存储计算结果。随着数据中心建设的加速和推理需求的增长，对高带宽存储芯片的需求也激增。

部分原因是，人工智能推理工作负载更容易受到“内存限制”，或者说更容易受到可用内存容量的限制，而训练工作负载则往往受到所用处理器性能的限制。

“我们远远无法满足客户的需求，这种情况还会持续一段时间，”美光科技首席商务官苏米特·萨达纳(Sumit Sadana) 表示。美光科技是人工智能领域高带宽内存芯片的最大制造商之一。

今年以来股价已上涨229%的美光科技，以及韩国三星和SK海力士等存储芯片领域的竞争对手，都是此次供应短缺的主要受益者。供应短缺使他们能够提高产品价格并增加资本支出以扩大生产规模，但建造满足大型芯片公司产能所需的巨型洁净室和制造工厂需要时间。

此外，数据中心建设背后的融资可持续性也存在严重问题，像OpenAI这样的大客户能否迅速筹集到足够的资金来维持其芯片采购的惊人速度也令人担忧。与此同时，投资者已经习惯了季度营收的超高速增长，任何增速放缓的迹象都容易让他们感到恐慌。

今年秋季，投资者普遍抛售人工智能股票，包括大型芯片设计公司的股票，原因是他们担心推动人工智能基础设施产品采购的融资可能不像他们之前认为的那样稳固。

大规模数据中心建设的大部分是由OpenAI推动的，该公司与亚马逊、微软、甲骨文等公司签订了价值数十亿美元的计算能力协议。微软等超大规模公司已承诺在2026年加大数据中心建设力度，但一些分析师认为，这股热潮可能会在2027年放缓。

“2026年有可能是一个峰值，”DA Davidson的分析师吉尔·卢里亚表示。“如果到了3月底，我们还没有听到OpenAI融资千亿美元的消息，那么市场可能就会开始踩刹车。”

随着越来越多的芯片公司推出人工智能产品，利润率面临的压力也日益凸显。博通公司股价在12月公布创纪录的季度营收后依然下跌，部分原因是投资者担心其高利润率产品线的销售增长未来将会放缓。

业内其他人士则持更为乐观的态度，认为这种需求将长期持续增长。

“我不认为这会是顶峰，”总部位于马萨诸塞州的计算硬件分销商Circular Technologies的全球研究主管布拉德·加斯特沃斯（Brad Gastwirth）表示。该公司分销的产品包括用于人工智能的GPU、服务器机架和网络技术。“通用人工智能的竞赛仍在推动着各类客户对计算能力的巨大需求。”

https://www.wsj.com/tech/ai/after-a-year-of-blistering-growth-ai-chip-makers-get-ready-for-bigger-2026-d9f62dbd

（来源： 编译自WSJ）

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