我們相信人工智慧浪潮將帶來深刻的變化，不僅是科技產業，而是整個社會。這些變化對世界的影響可能不亞於農業革命和工業革命，而這兩場革命都對經濟產生了巨大的影響。雖然這些變化的確切進程和時間尚不可預測，但有一點是明確的：如果沒有硬體和軟體（尤其是矽片）的進步和穩定供應，人工智慧浪潮將無法實現。

半導體設計和製造的複雜性，加上快速創新和供應鏈的脆弱性，創造了獨特而具有挑戰性的動態，我們認為，這些動態正在重塑半導體產業的領導地位。

我們的預測顯示，1) 提供製造設備、零件和軟體來建造製造設施的公司；2) 晶片製造商；3) 晶片和AI 軟體設計公司的總收入將在本十年接近1 兆美元。我們的研究表明，NVIDIA Corp.、台灣半導體製造公司、Broadcom Inc. 和Qualcomm Inc. 這四家公司將佔據這一萬億美元機會的近一半。

在本期《Breaking Analysis》中，我們邀請了CUBE Research 榮譽分析師David Floyer 來量化和預測動態半導體生態系統。我們將2010 年的市佔率與2023 年的市佔率進行比較，並為業內十幾家頂級企業提供五年展望。我們也利用Enterprise Technology Research 的一些調查數據，對整體市場的發展方向、我們對市場和頂級企業的假設、我們認為哪些公司會贏、哪些公司會輸以及原因進行了分析。

我們還將討論以下五項內容：

NVIDIA 的護城河有多永續？

競爭對NVIDIA 有何影響，包括來自超大規模企業、英特爾公司、超微半導體公司等的競爭？

兩家設計和製造半導體的公司—英特爾和三星電子有限公司面臨的挑戰。

邊緣機會對企業和競爭意味著什麼。

我們的情境中的風險包括地緣政治、技術和能源風險。

人工智慧捕捉預算動力

讓我們先從過去兩年生成式人工智慧的覺醒對資訊科技支出的宏觀影響開始。下面來自ETR 的數據顯示了該公司每季追蹤的19 個產業。縱軸是支出速度或淨得分，橫軸是滲透率，即調查中該產業的滲透率。

我們之前已經多次展示過這一點，但請注意2022 年10 月的調查中ChatGPT 發布前一個月人工智慧的情況。當月，它跌至40% 的魔力線下方，此後一直呈上升趨勢。因此，其他行業受到了抑制。正如我們所報導的，42% 的客戶表示他們正在從其他預算中竊取資金來資助人工智慧。我們知道，一般來說，企業人工智慧的投資回報目前是以小幅生產力提升的形式出現的，對於大多數組織來說，還沒有自籌資金。

重點是，人工智慧不僅消耗了對話，還消耗了消費動能。

我們認為，這會對所有組織產生三大重大影響。

首先是全面提高生產力。我們預計，未來幾年，大量採用人工智慧的人將看到生產力最初提高20%，最終提高50%。

第二是服務品質。例如，聯絡中心代表應該能夠正確、準確、及時地回答任何客戶或潛在客戶的問題。或者客戶可以在公司的網站上以他們選擇的語言透過語音自助獲取答案。

人工智慧對組織最重要的價值可能是業務流程的潛在自動化。具體來說，業務流程中人員的減少會簡化業務流程和整個公司。

因此，我們為客戶提供的指導是，三者結合才是理想的。如果您不打算在未來五到十年內將生產力提高十倍，那麼新創公司和競爭對手就會冒險搶走您的業務。

NVIDIA 的護城河又寬又深

好吧，讓我們直奔主題。 NVIDIA 的發展勢頭非常驚人，引起了業內所有人的注意。 AI 生態系統（尤其是NVIDIA）的創新速度令人震驚。下面這張圖表強調了我們所處的計算新時代，由大型語言模型和AI 突破催化。

這張圖表顯示了NVIDIA 自2016 年以來在萬億次浮點運算方面的進步。我們疊加了摩爾定律的進步描述。對比結果非常驚人，NVIDIA 在八年內實現了平行/矩陣運算（NVIDIA 稱之為加速運算）的1000 倍改進，而摩爾定律在十年內實現了100 倍改進。

重要的是要明白，在本期中，我們預測了半導體產業生態系統，並且我們在範圍上有所取捨。我們的意思是，我們將NVIDIA 塑造為一個完整的平台解決方案，以及一家正在建立端到端AI 資料中心（即所謂的AI 工廠）的公司。它透過合作夥伴銷售這種能力。

NVIDIA 的護城河的關鍵方面之一是它建造了整個AI 系統，然後將其分解並分塊出售。因此，當它銷售AI 產品（無論是晶片、網路、軟體等）時，它知道瓶頸在哪裡，並可以幫助客戶微調其架構。

我們認為，NVIDIA 的護城河既深又寬。它擁有生態系統，正在大力推動創新。執行長黃仁勳宣布，Blackwell 背後還有另一款大晶片——這並不令人意外——而且它的系統和網路「節奏」為一年一次，新系統將運行CUDA。 NVIDIA 聲稱在乙太網路上“全力以赴”，該公司將繼續擴展NVLink 以用於同質AI 工廠，Infiniband 的路線圖也將繼續。

黃仁勳的主張和賭注是，你在NVIDIA 上花的錢越多，你省下的錢就越多，你能獲得的收入就越多。

另外：

我們認為NVIDIA 的效能提升將會持續下去。這意味著五年後我們將看到每秒100 兆次浮點運算。

但重要的是，NVIDIA 不僅僅是一個晶片，而是一個完整的AI 平台。它擁有專門的圖形處理單元、中央處理器、網路、冷卻和軟體——它是一個完整的系統軟體。 CUDA 是迄今為止業界最好的軟體。它是關鍵的AI 軟體平台。

NVIDIA 可以提供整個AI 資料中心。自1964 年IBM 推出改變電腦產業的System 360 以來，還沒有推出過如此具有革命性的產品。

此外，我們的目標是每年加快步伐並推出一個新系統。我們認為，對於用戶、超大規模企業和任何使用這些技術的人來說，其價值是如此之高，再加上創建替代方案的成本，對我們來說，這意味著至少在未來五年內，NVIDIA將成為AI 資料中心的主導供應商。

兆美元的半導體生態系統

讓我們來看看這項研究的重點和我們對生態系統的五年展望。下表列出了我們對半導體產業發展的看法。在第一欄中，我們展示了生態系統中的參與者，包括高通等晶片設計公司、台積電等晶片製造商、三家同時從事晶片和晶片業務的領先公司——英特爾、三星和美光科技公司、ASML Holding NV 和應用材料公司等設備製造商，以及Cadence Design Systems Inc. 等軟體供應商，後者屬於「其他」類別。

當然，我們也將NVIDIA 也納入其中，我們認為該公司已成為並將繼續成為市場上最重要的參與者。我們再次在預測方面突破了界限，預測了NVIDIA 的整個收入來源，而不僅僅是晶片。

對於每家公司，我們都展示了它們2010 年、2023 年的相關收入，以及我們對每家公司2028 年的預測，以及相關時間段的複合年增長率。

方法和主要發現

我們收集了每家公司的一系列相關財務數據，並將這些數據與我們的基本假設相結合，以創建一個自上而下的行業模型，正如我們在此處所述。我們用兩個外部數據點測試了這些數據，並添加了第三個維度，包括：1) 基於公司長期財務框架的公司戰略預測；2) 為這些公司做出長期預測的各種財務分析師的意見；3) 應用我們自己對市場發展的假設。

我們要指出的是，我們的假設和由此得出的預測與普遍接受的市場敘述有很大偏差。特別是，當你考慮到公開可用的基本數據時，普遍的共識是每個人都是贏家，對現有公司的干擾將是適度的。但我們不這麼認為。相反，我們預測將出現向矩陣計算或所謂的加速計算的重大轉變；我們看到重大的支出轉變導致市場混亂，特別是對傳統的x86 市場。

我們對市場進行評估，得出以下高層結論：

隨著我們範圍的擴大，全球半導體生態系統到2028 年將超過9,000 億美元，到2030 年將接近1 兆美元。

我們預測2023 年至2028 年的複合年增長率為10% 。

市場正在大規模地從通用x86 轉向平行AI 運算架構或矩陣運算來支援AI。

到2028 年，四家公司將佔此預測中約40% 的收入：NVIDIA、台積電、博通和高通。

三星和英特爾透過垂直整合設計和製造來逆勢而上，也面臨類似的挑戰。

人工智慧電腦將縮短電腦的生命週期。它們將成為主流，不僅會參與Windows 的更新，還會改變電腦使用壽命的動態。

基於Arm 的設計佔據了市場主導地位，並將為Arm 曲線上的公司帶來顯著的成本優勢

高頻寬記憶體或HBM 推動了對記憶體供應商的前所未有的需求，並為那些能夠生產它們的公司創造了順風。

讓我們按公司更詳細地查看數據，按我們對2028 年的預測降序排列。我們將展示公司、我們預計的複合年增長率和我們對2028 年的收入預測。

一、NVIDIA：複合年增長率為25%，銷售額為1,600 億美元

我們認為，NVIDIA 本質上的壟斷有點類似於1990 年代Wintel 的雙頭壟斷，核心GPU 主導地位和AI 作業系統都在同一家公司。我們認為，隨著NVIDIA 進入新市場，其成長率實際上會加快，到2028 年，其收入將超過1,600 億美元。

重要的是，我們在此預測中涵蓋的不僅僅是晶片。具體來說，我們假設NVIDIA 的整個平台和產品組合收入；並且假設NVIDIA 繼續以快速節奏執行其產品組合。

NVIDIA 的表現非常出色。它押注於超大晶片，並投資於GPU、CPU、網路和軟體，提供完整的解決方案和可分解的完整資料中心。我們的假設和信念是，NVIDIA 將在未來至少五年內保持這種節奏。

二、台積電：複合年增長率14%，營收1,350 億美元

TSMC 已成為先進晶片的首選製造商。我們預計，未來五年內，台積電的規模將幾乎翻倍。我們的核心假設是，規模經濟將為TSMC 帶來重大戰略優勢，並且它將維持全球第一大代工廠的地位。

值得注意的是台積電的投資方式。該公司剛剛宣布了A16、1.6nm 工藝，目標是在2026 年推出。我們相信，這將是其製造業的一個重要里程碑，包括奈米片電晶體和背面供電。台積電稱之為超級電源軌。我們認為這些創新是行業領先的，該公司在執行和高產量交付方面的良好記錄將使其保持領先。

三、博通半導體：複合年增長率10%，營收580 億美元

名單上的下一個是博通，我們只包括其半導體收入。因此，我們認為，儘管該公司的複合年增長率放緩至10%，但這實際上是因為2010 年該公司的規模非常小。在我們的模型中，博通2023 年的大部分收入分散在「其他」類別下。

博通透過收購和工程取得了卓越的成就。雖然它是Google有限責任公司、Meta Platforms Inc. 以及位元組跳動有限公司（我們認為是位元組跳動）的主要矽片和AI 晶片IP 供應商（透過其客製化矽片部門），但它並沒有在GPU 領域與NVIDIA 正面競爭。我們預計博通的半導體業務將在未來五年內以10% 的複合年增長率成長，使該部門的規模達到目前規模的1.6 倍。它解決了將所有GPU、CPU、NPU、加速器和高頻寬記憶體連接在一起的真正困難問題。它在市場上具有獨特的優勢，可以繼續獲勝。博通幾乎涉足所有領域，包括消費者、企業、行動、雲端和邊緣。

我們認為，博通是一家定位良好、營運良好的公司。它對網路的關注至關重要。所有類型的高速網路對於人工智慧處理來說都是絕對必要的，而且它在這個市場中根深蒂固。特別是，它與將成為人工智慧領導者的主要網路公司建立了良好的關係。因此，博通對最關鍵的市場趨勢有著早期的預見性。

四、高通：複合年增長率為9%，銷售額為550 億美元

高通在行動領域和現在的AI PC 領域都佔據著非常有利的地位。我們看到，微軟最近推出的Windows AI PC 堆疊為它帶來了巨大的推動力。就成長而言，高通的發展軌跡與博通相似。從本質上講，微軟在Windows Copilot 11 版本中追隨了蘋果幾年前的步伐，這對為AI PC 提供核心晶片的高通來說將是一個很大的好處。這對基於x86 的PC 來說是個壞消息。

微軟宣布全面支援基於高通的Arm 架構PC。現在戴爾、聯想和其他公司也宣布推出基於Arm 架構的PC，突然間，你會看到一大堆這樣的舉措，它們以性能提升和24 小時電池續航時間為賣點，直接追趕英特爾的PC 安裝基數。

所以你可以看到，我們的預測表明，到2028 年，排名前四的公司NVIDIA、台積電、博通和高通將佔據9,000 億美元以上市場的45% 左右。

五、英特爾：複合年增長率為2%，銷售額為540 億美元

我們預測，到2028 年，英特爾的代工收入將佔其540 億美元業務的約220 億美元。因此，與許多人不同，我們預測英特爾在此期間不會成長。我們認為代工收入的成長無法抵銷x86 的下滑。結合我們假設AMD 繼續在x86 市場獲得份額，我們預計英特爾資料中心和客戶端收入將下降。

英特爾在支援AI PC 方面落後了，我們預計其14A 製程將延遲12 到18 個月，這是英特爾的一大賭注。它結合了環繞閘極技術（稱為RibbonFET）和背面供電（英特爾稱之為Power Via）。該公司希望成為第一個使用高NA EUV 技術的公司，該技術與其他創新相結合是非常大膽的，但也可能會被推遲。因此我們假設14A 會被推動。

英特爾需要這三項創新才能取得成功，並在業界脫穎而出。我們認為英特爾很有可能同時實施其中兩項，但即便如此，風險也很大。我們假設英特爾的14A 將在2028 年（最佳情況）或2029 年（可能情況）實現量產並實現高產量，甚至可能在2030 年（最壞情況）實現量產並實現高良率。

在我們看來，了解英特爾的關鍵在於它已經失去了銷售領先地位。在我們看來，蘋果和台積電已經佔據了領先地位，而基於Arm 的手機和個人電腦為其提供了顯著的學習曲線護城河，這對英特爾不利。

然而，如果英特爾能夠按計劃在2026 年成功實現14A 量產，並在2027 年底推出10A 1nm 節點，那麼我們的預測將是不正確的，英特爾的地位將比我們預測的要好得多。

六、ASML：複合年增長率為7%，銷售額為410 億美元

ASML 擁有獨一無二的差異化優勢，將保持無可匹敵。從本質上講，我們認為ASML 將繼續保持壟斷地位，並能夠隨意定價。

七、SK海力士：複合年增長率10%，營收400億美元

高頻寬記憶體已成為AI 的新推動力。它供不應求，這將推動SK 海力士的發展。 SK 海力士的成長實際上正在加速，收入將從目前的250 億美元增長到2028 年的400 億美元。高速記憶體非常重要，該公司在這個領域有多種選擇。

八、三星半導體：-1% 複合年增長率，380 億美元

我們認為三星將很難讓其先進製程發揮作用。我們認為它將繼續面臨挑戰，我們認為這會限制產量並使其陷入成本困境。我們認為三星的市值與今天的400 億美元基本持平。

英特爾曾表示，它計劃在2030 年成為全球第二大晶圓代工廠。考慮到三星的困境，我們認為這是英特爾的正確目標。問題只是英特爾能否實現這個目標。因此，從這個意義上說，追趕三星是正確的舉措。

九、AMD：年均成長率為10%，銷售額為370 億美元

執行長蘇姿豐(Lisa Su) 在這家公司取得了非凡的成就。一個關鍵的轉折點是AMD 放棄了晶圓廠，儘管聯合創始人傑裡·桑德斯(Jerry Sanders) 曾說過一句名言：「真正的男人有晶圓廠。」從長遠來看，這對AMD 來說並沒有真正證明這一點。公司花了幾年時間才重回正軌，但它的堅持得到了回報。

AMD 仍與x86 緊密相連。到2028 年，也就是我們的預測期結束時，AMD 仍有45% 的收入來自x86，這給該公司很大一部分的總可用市場帶來了下行壓力。好消息是，我們的假設要求AMD 繼續從英特爾手中奪取份額，同時在AI 硬體方面取得進展。

當然，英特爾會拼命爭奪x86 資料中心的份額，但我們對AMD 作為晶片設計商的前景更為樂觀。它沒有受到代工廠的束縛，儘管x86 的壓力是負面的，但我們相信AMD 將繼續佔據份額。它只是上市速度更快，而且產品品質確實很好。例如，甲骨文公司剛剛為其新的Exadata 系統全部採用了基於AMD 的晶片，這對AMD 來說是一個巨大的勝利。

十、應用材料：複合年增長率為6%，銷售額為350 億美元

我們認為應用材料將繼續發揮作用。它處於非常有利的位置。它面臨的競爭比ASML 更激烈，但我們認為它在這方面表現相當不錯，從2023 年的270 億美元增長到350 億美元，複合年增長率為6%。我們基本上預測ASML、SK Hynix、三星、AMD 和AMAT 的市值都在350 億至400 億美元之間。

十一、蘋果半導體價值：複合年增長率12%，330 億美元

本質上，我們在這裡所做的就是模擬蘋果硬體對矽片的價值貢獻，並對其在價值鏈中的價值貢獻做出一些假設。根據我們的假設，我們發現，蘋果在2010 年至2023 年的複合年增長率為15%，而2023 年至2028 年的複合年增長率為12%。我們假設矽片的貢獻為330 億美元。

有報導稱，蘋果將作為供應商出售矽片。我們的數據中並沒有做出這樣的假設。儘管如此，蘋果進入設計自己的晶片業務意義深遠。它從智慧型手機中的A 系列開始，現在當然是其最新筆記型電腦和iPad 中的M 系列。它是第一個在iPhone 和PC 都推出神經處理單元的公司。現在，隨著AI PC 競爭的升溫，它必須做出重大舉措。

蘋果悄悄引領了人工智慧PC 浪潮。多年前，蘋果在iPhone 上引入了大型晶片，並將CPU、NPU 和GPU 整合在同一晶片上。它擁有大型共享SRAM，從架構上講，這是一個領先的例子，並且非常適合人工智慧。蘋果在晶片方面有著良好的業績記錄，例如，其M 系列、M1、M2、M3 和現在的M4 都在不斷發展。

我們認為蘋果在設計AI 所需的矽片架構方面處於領先地位，並認為它將迅速響應高通AI PC 趨勢。我們認為，蘋果是微軟推動支援基於Arm 的設計的主要原因，因為它受到了蘋果的壓力。

十二、美光：複合年增長率14%，銷售額310 億美元

我們相信，在高頻寬記憶體的推動下，美光可以加快其成長率。與SK 海力士類似，美光HBM 的需求遠超過供應。美光錶現非常好。我們預計其複合年增長率將加速至14%，到2028 年，營收將幾乎翻一番，從2023 年的160 億美元增加到310 億美元。美光不僅設計晶片，多年來一直是一家成功的製造商。

十三、雲端廠商的晶片－AWS、Google、微軟、Meta、阿里巴巴、位元組跳動：15% 複合年增長率，120 億美元

我們將超大規模雲端提供者歸為一類。超大規模供應商設計自己的晶片，並與Broadcom 等商業供應商合作。例如，我們對超大規模供應商的預測不包括Broadcom 的客製化晶片貢獻。我們在這裡沒有重複計算。

我們認為，超大規模通用、訓練和推理晶片將用於成本敏感型應用，例如邊緣推理。我們假設它們不會在高端市場與NVIDIA 保持同步，但它們將獲得應有的份額。我們假設AWS Graviton 在2023 年佔AWS 工作負載的約20%。 Inferentia 和Trainium 在2023 年的AI 工作負載中所佔比例較小，Google和微軟的同業也是如此。我們假設超大規模廠商做出了可觀的貢獻，但我們認為它們不會成為顛覆NVIDIA 的主導因素。

超大規模企業正在引進NVIDIA IP。他們確實必須採用NVIDIA，因為他們自己無法製造類似的平台。我們預計未來五年內價格會更便宜，因此他們將繼續成為NVIDIA 的大客戶。

十四、其他矽生態系參與者：複合年增長率為4%，銷售額為1,750 億美元

其他包括價值鏈上的長尾供應商。其中包括德州儀器、GlobalFoundries、長江儲存、CXMT 等中國公司、Cerebras 等新創公司等等。

我們假設人工智慧PC 市場總體上遵循蘋果從x86 到Arm 的趨勢。我們預測x86 在2010 年約佔市場收入的13%，到2023 年將下降到11%。預計到2028 年將達到5%。

以下是我們剛剛經歷的視覺效果。為了節省時間，我們只能說，在領導者中逆勢而上的兩家公司是英特爾和三星。美光從事不同的業務，並獨特地找到了合併模式。人工智慧正在為投資者一直認為有風險的市場帶來新的投資。

人工智慧PC將縮短生命週期

以下是我們對2009 年以來個人電腦的預測。 2011 年個人電腦銷售達到頂峰，而這正是英特爾從巔峰下滑的開始，儘管大多數人沒有意識到這一點。 David Floyer 在2013 年做出了預測。以下是關鍵點：

iPhone 的消費量推動了AI PC 的創新。

具體來說，第一個真正的推理出現在2017 年，當時Apple 使用神經處理單元(NPU) 進行面部識別，這一創新導致了筆記型電腦中第一批NPU 的出現以及AI PC 的早期例子。

儘管在疫情期間PC 銷量有所回升，但一直在下降。但我們相信AI PC 將會改變遊戲規則。

微軟剛剛圍繞Arm 重置了Windows AI 堆疊——WinArm——以效仿蘋果的舉措。戴爾科技公司和惠普公司等個人電腦製造商正在採用，高通正在抓住時機。您可以在下面的綠色部分看到我們認為這對搭載Arm 的AI PC 意味著什麼，以及x86 PC 會發生什麼——它遵循了蘋果的路線。雖然沒有那麼嚴重，但基本上是一個可控的衰退市場。

雖然我們預測PC 銷量將激增，但重要的是要明白，這並不意味著英特爾等PC 晶片製造商將重返主導地位。目前，市場格局受到基於Arm 的晶片的嚴重影響，其晶圓產量是x86 的十倍。 NVIDIA、Apple 和Tesla 等公司很早就意識到了這一轉變，並利用賴特定律在基於Arm 的晶片設計和製造方面獲得了顯著的成本和上市時間優勢。

這項轉變凸顯了Arm 技術在降低設計成本方面日益重要的價值，也凸顯了x86 面臨的挑戰。市場動態發生了根本性變化，Arm 的進步使其成為主導力量，從根本上改變了競爭格局。

關於關鍵主題的最終想法

讓我們最後討論一些尚未涉及的關鍵問題。

人工智慧的未來及其市場動態正在迅速演變，對關鍵參與者和新興技術有重大影響。我們的分析重點介紹了未來十年將塑造人工智慧格局的關鍵趨勢和預測，重點關注邊緣人工智慧推理、能源需求、地緣政治風險和半導體製造業的潛在轉變。

我們認為，人工智慧市場即將迎來重大轉型，邊緣人工智慧推理將成為主導工作負載。能源創新和地緣政治穩定對於維持這一成長至關重要。儘管NVIDIA 目前處於領先地位，但競爭格局仍然不穩定，技術進步和市場顛覆因素可能會帶來潛在變化。我們的分析強調，需要密切關注這些發展，因為它們將塑造人工智慧的未來。

您如何看待未來五年的市場發展？您對我們的假設和預測有何看法？