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根据DIGITIMES最新研究报告指出，随着Google、AWS等大型云端服务商（CSP）自研ASIC芯片在2027年大幅放量，全球高阶云端AI加速器出货量预估将攀升至2,595.1万颗，年增率64.5%。其中，ASIC出货量预估将达1,526.2万颗，年增率高达110.9%，首度在出货量上超越传统GPU，意味着全球AI硬体市场正从「NVIDIA独大」迈向「NVIDIA与Google双强竞争」的新格局。
在需求端方面，微软、亚马逊、Google、Meta与甲骨文（Oracle）持续扩建AI资料中心、电力与网路基础设施。随着「Agentic AI」（代理式人工智能）将单次互动延伸为多步骤规划、工具呼叫与反覆推理，大幅推升了Token用量与推论需求。
同时，OpenAI、Anthropic、Neocloud与主权AI也扩大GPU采购，并积极租用TPU、Trainium等云端算力。在供应端方面，随着NVIDIA Rubin、Google TPU v8及亚马逊Trainium3全面进入放量期，市场竞局出现明显变化。
业者出货表现方面，NVIDIA虽仍以909.6万颗（年增18.2%）的出货量稳居市占首位，但市占率下滑至35.1%，主因受限于中国市场、Google与AWS自研ASIC及超微（AMD）Helios分流预算，加上整柜系统成本上升，使其成长率降至主要业者最低，主力产品为Rubin R200与R300。
相较之下，Google兼具高基期与爆发性成长，出货量预估大幅升至800.9万颗（年增134%），市占率高达30.9%，与NVIDIA的差距缩小至4.2个百分点，其TPU v8i与v8t在Gemini、内部自用、Google Cloud及外部客户需求推升下，成为ASIC最大增量来源。
此外，亚马逊出货量估达255万颗（年增71.9%），华为估210万颗（年增75%），而超微、微软、Meta与中国CSP则转向规模部署，年增率均超越100%。
面对下一代芯片载板面积与层数的增加，2027年的供应瓶颈已从过去的常规缺料，转向T-Glass、低CTE玻纤布、高阶ABF载板、高层数PCB，以及HBM3E、HBM4与HBM4E等关键零组件，业界也传出NVIDIA正评估在Rubin Ultra采用分级HBM配置以降低单颗记忆体用量。
值得注意的是，产品世代升级同步改变制程与封装结构。NVIDIA Rubin、Google TPU v8及亚马逊Trainium3等主力产品，推升台积电3纳米制程占比至75.4%，2纳米占比亦达6.6%，4纳米则因B300出货比重下降而降至3.8%。同时，大尺寸芯片需求也带动CoWoS-L占比显著爬升至54.6%，确立其作为高阶云端AI加速器主流封装技术的地位。
另一方面，华为、寒武纪与中国CSP的加速放量，带动中芯国际与中国本土封测厂商渗透率同步攀升至14.1%，显示2027年全球AI供应链一方面加速向台积电先进制程与CoWoS-L靠拢，另一方面中国市场也在政策与本土需求带动下，逐步形成涵盖AI加速器、先进制程与封装的自主供应体系。
（来源：编译自经济日报，谢谢）
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今天是《半导体行业观察》为您分享的第4547期内容，欢迎关注。
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