德勤发布《2026年全球半导体行业趋势报告》 预测全球芯片销售额创历史新高,人工智能需求主导行业走向,结构性风险不容忽视德勤近日正式发布《2026年全球半导体行业趋势报告》。报告指出，2026年全球半导体行业年销售额预计将达到9750亿美元，创历史新高，这主要得益于人工智能基础设施建设的蓬勃发展。与此同时，报告也指出："尽管年芯片销售持续飙升，但行业焦点可能转向风险规避、集成系统架构及均衡投资策略。"报告还提示："该行业似乎把所有鸡蛋都放在了人工智能的篮子里，如果人工智能的繁荣持续下去，这或许无可厚非。但该行业也应该考虑如何应对人工智能需求放缓或萎缩的情况。" 报告预测，2025年全球半导体行业增长率达到22%，2026年将进一步加速至26%。即使此后增速放缓，到2036年，年销售额仍有望达到2万亿美元。 从资本市场角度看，截至2025年12月中旬，全球十大芯片公司的总市值达到9.5万亿美元，较2024年12月中旬的6.5万亿美元增长46%，较2023年12月中旬的3.4万亿美元增长181%。报告指出，该市值高度集中，前三大芯片公司就占据了总市值的80%。 报告揭示了一个值得高度关注的结构性差异：高价值的人工智能芯片目前贡献了约一半的总收入，但其销量占比却不到0.2%。 具体数据方面，德勤预测到2026年，生成式人工智能芯片的收入将接近5000亿美元，约占全球芯片销售额的一半。AMD首席执行官苏姿丰已将数据中心人工智能加速器芯片的潜在市场规模预期上调至2030年的1万亿美元。 尽管预计2025年全球芯片收入增长22%，但硅晶圆出货量预计仅增长5.4%——这一数字对比，深刻揭示了人工智能芯片高价值、低产量的特殊市场结构。 在终端市场层面，报告指出，用于汽车、计算机、智能手机和非数据中心通信应用的芯片增长速度相对放缓。个人计算设备和智能手机的销量原本预计在2025年增长，但由于内存价格上涨，预计2026年将出现下滑。 报告预计2026年存储器收入将达到约2000亿美元，占当年半导体总收入的25%。 人工智能推理和训练解决方案对HBM3（高带宽内存）、HBM4、DDR7和内存的需求增长，导致了DDR4和DDR5等消费级内存的短缺，这些产品的价格在2025年9月至11月期间上涨了约4倍。报告预测，2026年第一季度和第二季度价格将进一步上涨，涨幅可能高达50%——例如，一种流行的内存配置到2026年3月价格将达到700美元，而2025年10月的价格为250美元。 报告同时指出，存储器市场历来具有周期性，制造商似乎对过度产能建设持谨慎态度。因此，他们仅适度增加资本支出，其中大部分用于新产品的研发，而非大规模扩产。 报告预计，到2026年，数据中心的人工智能芯片市场将贡献近一半的行业收入。然而，报告也系统性地梳理了可能制约这一趋势持续的多重风险因素： 投资回报周期： 大多数建设数据中心的机构并不期望在第一年就收回全部投资。如果人工智能的商业化进程比预期更长或更低，数据中心项目可能会被取消或推迟，从而对芯片销售产生不利影响。 电力供应瓶颈： 预计到2027年，人工智能数据中心将需要额外92吉瓦的电力。报告指出，这些电力可能无法从电网获得，且未来的燃气轮机已售罄，使得未来的燃气发电越来越困难。由于消费者电价上涨的风险，获得数据中心许可证可能会变得困难。 技术创新迭代： 每一代芯片的效率都会大幅提升，这很可能使现有芯片的安装基础成为一种负担而非资产。用于训练和推理的人工智能模型似乎也会随着时间的推移变得更加高效，完成相同任务所需的计算量也会减少。 定价竞争风险： 人工智能芯片目前价格昂贵，利润率很高。如果新的竞争芯片以更低的价格推出，这可能会对整个芯片市场，尤其是价格市场，产生通缩效应。 报告预计2026年至2030年间，人工智能数据中心的工作负载将以每年三到四倍的速度增长。为应对这一需求，报告识别了以下关键技术方向： Chiplet技术： 正在满足人工智能数据中心的芯片级性能需求，带来良率、带宽和能效方面的优势。到2026年，芯片制造商可能会越来越多地将HBM集成到更靠近逻辑芯片组的位置，无论是在硅中介层上还是在3D堆叠中。 光互连技术： 共封装光器件（CPO）可能会在数据中心交换机中得到广泛应用，从而在更小的以太网/InfiniBand交换机占用空间内实现更高的机架聚合带宽。由于传统的铜缆以太网设计无法满足人工智能工作负载的需求（人工智能工作负载会在GPU之间产生海量的东西向流量），光互连（包括CPO和线性可插拔光模块，即LPO）预计将在2026年得到更广泛的应用。CPO和LPO技术可以降低30%至50%的功耗，并提供更高的带宽和更低的总体拥有成本。 网络架构演进： 预计2024年至2029年间，人工智能网络架构支出将以38%的复合年增长率增长。到2026年，该行业可能会越来越多地转向软件定义网络架构，将计算和网络集成到单一的垂直整合解决方案中。 报告指出，更广泛的人工智能、半导体和云基础设施提供商之间的战略联盟预示着新一轮人工智能计算资本周期的到来。2025年的投资很可能在2026年持续或加速，从而形成一个资金和需求生态系统，在这个生态系统中，资本和计算资源在主要从事人工智能模型开发、人工智能加速器设计、生产、封装和数据中心基础设施的公司之间双向流动。 在地缘政治层面，报告指出，各国政府认为人工智能模型、芯片设计知识产权和领先的人工智能加速器对国家安全、供应链韧性和技术主权至关重要。各国政府正日益寻求通过出口管制措施来保障这些能力。作为案例，报告援引了美国政府于2025年12月批准英伟达向中国部分指定客户销售H200人工智能芯片，以换取英伟达芯片销售额的25%这一事件。报告还指出，欧洲似乎陷入了美国出口管制与中国反制措施的夹缝之中。 展望2026年，报告为行业高管提炼了以下关键风向标： 市场竞争格局： 面对新进入者的挑战以及人工智能技术从训练转向推理的趋势，目前在人工智能GPU、CPU和内存领域的领先企业可能难以维持其市场主导地位。 存储器资本支出： 预计DRAM资本支出将增长14%，NAND闪存资本支出将增长5%，分别达到610亿美元和210亿美元。鉴于年底价格飙升，这些数字可能会进一步攀升，但也可能再次导致行业产能过剩。 区域分化趋势： 东南亚和印度很可能成为以批量生产为主的后端组装和测试中心；而中国台湾、美国、日本和欧洲部分地区则可能侧重于异构集成和先进封装。 电力战略： 随着人工智能数据中心整体规模的不断扩大，可能会进一步加剧电网的紧张状况。那些积极投资或将发电能力和可用性纳入考虑的云计算和半导体公司可能会从中受益。
