报告行业投资评级 * 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][22][23][24][25][26][27][28][30][31][32][33][34][35][36][37][38][40][42][43][46][47][48][49][50][51][52][54][55][57][58][60][61][64][65][67][68][69][70][71][72][75][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][98][99][100][101] 报告核心观点 * 人工智能需求激增导致先进半导体供应持续紧张，芯片买家需采取三大战略路径来确保供应并构建韧性：成为供应商不可或缺的合作伙伴、打造区域生态系统、以及拥抱下一代芯片技术 [13][18][19] * 到2028年，AI加速器芯片（如GPU、NPU、TPU、ASIC）的需求预计将增长50%至70% [13] * 83%的芯片买家表示已经遭遇AI加速芯片的供应瓶颈 [17] * 约80%的高管认为，获得本地生产的AI芯片、就近的AI人才资源和可访问的AI平台对其所在地区至关重要 [9][46] * 专业化与定制化是未来趋势，82%的芯片买家正寻求专用芯片以优化能耗，近90%的供应商预计定制化系统级芯片与芯粒需求将增加 [10][64] * 下一代计算技术（如光子计算、神经形态计算、量子计算）预计将在未来三年内涌现，以支持AI发展需求 [11][72] 根据相关目录分别进行总结 引言：以“缺”为机，赢在稀缺时代 * AI算力需求高涨，企业业务愿景高度依赖先进半导体提供的算力支撑 [13] * 未来三年，全球及中国芯片买家对各类先进半导体的需求增长预期强烈，例如全球市场对GPU/NPU的需求预计增长68%，中国市场预计增长63% [14] * 随着AI从虚拟世界更深地融入物理世界（如自动驾驶、智能制造），针对特定领域的训练和边缘推理需求将显著增长，加剧供需矛盾 [17] * 目前供应链各环节均难以跟上需求，83%的芯片买家曾遭遇AI加速芯片断供，75%的买家认为依赖少数供应商是主要战略挑战 [17] 第一章：成为不可或缺的合作伙伴 * 芯片供应商面临多重挑战：全球超过80%的供应商指出地缘政治紧张局势、技术人才短缺、供应链技术瓶颈及财务投资需求是关键难题 [22][27] * 中国大陆的供应商中，89%认为地缘政治竞争是最大挑战 [22][27] * 供应商存在关键技能缺口，全球范围内，供应链管理（缺乏比例47%）、先进芯片设计与架构（40%）、AI算法与芯片集成（42%）是主要短板 [33] 在中国市场，AI算法与芯片集成的技能缺乏比例高达73% [37] * 芯片买家可通过深化战略联盟、提供长期采购承诺、共享技术专长（如供应链管理经验、AI芯片设计能力）等方式，成为供应商的优选合作伙伴，从而提升自身在供应名单上的优先级 [28][40] 第二章：打造区域生态系统增强AI韧性 * 供应链高度集中导致瓶颈，91%的芯片采购商正在努力实现供应商多元化，地域多元化是首要任务 [46] * 高管们预计到2028年，区域化AI资源将满足重点领域近半数需求，例如，全球高管预计70%的AI芯片和加速器需求将通过本地化采购满足 [49] * 推动本地化需要应对巨大的资本投入，例如芯片制造厂的平均投资回收期为75个月，新一代AI加速器芯片为41个月 [47] * 协调财务预期至关重要，例如特斯拉与三星达成为期八年、总额165亿美元的合作，在美国建设先进AI芯片制造工厂 [51] * 84%的受访高管表示，政府激励政策对组织成长与竞争力提升至关重要 [3][51] 第三章：释放下一代AI芯片的最大潜能 * 技术进步已被83%的芯片买家纳入产品战略，企业正在探索所有可能选项以保持创新速度 [64] * 专业化是重要方向，82%的芯片买家寻求用于特定任务的专用芯片以优化能耗 [10] * 定制化需求旺盛，近90%的供应商预计客户对定制AI芯片（主要是系统级芯片SoC）的需求将持续增长，目前仅有24%的AI加速器和21%的SoC是定制化的 [64] * 先进封装技术是芯粒发展的关键推动力，92%的全球供应商和93%的中国供应商认为其至关重要 [64][68] * 未来三年内，88%的全球供应商和89%的中国供应商预计将出现支持AI需求的替代计算技术，如光子计算、神经形态计算和量子计算 [11][72] * 83%的半导体供应商高管认为，人工通用智能的实现高度依赖于半导体技术的进步 [75] 行业运营与能效观点 * 半导体企业正利用AI优化内部流程（设计、制造、良率控制、供应链等），芯片供应商预计未来三年AI将使运营成本降低17%，并带动收入增长32% [57] * 在AI驱动的先进封装与组装优化领域，73%的供应商预计生产力可提升21% [57] * 由于72%的供应商在寻找先进芯片设计人才方面存在困难，72%的供应商转向利用AI优化电子设计自动化工具，预计可提升生产力26% [60] * AI训练消耗巨额能源，国际能源署预测至2030年全球数据中心耗电量将增加一倍以上，规模与日本全年用电量相当 [82] * 当前能效进展未达预期，仅40%的供应商对自身在提升能效方面的进展感到满意 [82] * 产业链正在采取行动应对能效挑战，例如83%的数据中心制造商正在开发专用AI处理器，78%的工业用户转向轻量化AI模型部署 [83] 市场背景与预测 * 据国际半导体产业协会预测，2026年全球半导体设备销售额将攀升至1381亿美元，实现连续三年增长 [5] * 中国已连续五年成为全球最大半导体设备市场，本土芯片产能接近全球三分之一 [5] * IBM商业价值研究院研究显示，约九成的全球和中国供应商预计，至2028年，定制AI芯片、先进封装及新型计算架构将重塑全球半导体格局 [6] * 62%的芯片买家认为，到2028年，高性能AI计算基础设施将成为企业竞争优势的核心支柱 [13]