文章核心观点 - AI浪潮推动算力需求激增，行业竞争格局从GPU主导的通用计算转向ASIC与Arm架构主导的专用计算，各大半导体公司正通过差异化战略争夺市场 [2][25][26] 行业格局与趋势 - AI芯片行业形成“一超多强”格局，英伟达凭借GPU在AI训练领域占据超过90%市场份额，市值突破4.5万亿美元 [2] - 行业价值重心从卖产品转向卖能力，包括算力、IP、设计服务等，定制化ASIC与Arm架构成为去中心化竞争的关键载体 [25][26] - AI基础设施未来将更倾向于专用芯片，争夺云巨头订单成为决定下一个十年行业领导地位的关键 [26] 英特尔战略转向 - 公司成立中央工程集团，整合工程人才，由前Cadence高管斯里尼·艾扬格领导，旨在拓展ASIC和设计服务新业务 [3] - 战略目标是从纯芯片制造商转型为提供“设计+制造+封装”的一站式服务商，利用其IDM模式的完整产业链优势 [4] - 与英伟达达成合作，共同开发多代定制产品，但合作也带来复杂竞合关系，例如数据中心芯片将按英伟达规格定制，未来消费级SoC可能集成英伟达GPU而非自家Arc产品 [5] - 面临制造挑战，英伟达CEO对台积电能力大加赞赏，暗示短期内不太可能大规模转向英特尔代工 [6] 高通市场进军 - 公司大举进军数据中心AI推理市场，宣布将发布AI200和AI250加速器芯片，消息使股价飙升11% [8] - AI200计划于2026年上市，配备768GB LPDDR内存，采用直接液冷，每机架功率高达160kW；AI250计划于2027年上市，增加近内存计算架构，内存带宽提升10倍以上 [10] - 采用差异化策略，专注于AI模型推理而非训练，避开英伟达优势领域，并提供灵活的商业模式，可单独出售芯片或提供整套系统 [10][11] - 技术基础源于移动端Hexagon NPU的积累，并构建端到端软件平台支持主流AI工具集，以实现无缝部署 [9][12] 联发科业务拓展 - 从手机芯片厂商向云端ASIC设计服务扩展，核心竞争力在于其SerDes技术，已推出专为数据中心的224G Serdes并完成硅验证 [14] - 与英伟达合作设计GB10 Grace Blackwell超级芯片，为DGX Spark个人AI超级计算机提供动力，提供1 PFLOP的AI性能 [15] - 成功获得云服务提供商订单，包括谷歌的TPU芯片和可能获得Meta代号“Arke”的2nm ASIC大额订单，后者专注于推理功能，计划于2027年上半年量产 [16][17][18] AMD架构探索 - 公司正在开发一款代号为“Sound Wave”的基于Arm架构的APU，采用小巧封装，瞄准移动和低功耗AI应用 [21] - 此次探索被视为在自身GPU短期难以直接对抗英伟达的情况下，寻求在PC与边缘AI场景建立差异化优势的合理选择 [24][25] - 公司曾有开发Arm架构服务器的历史，但项目曾被取消，当前因技术趋势变化和财力增强，重新押注Arm架构 [22][23][24]

市场份额变化 - 英特尔处理器市场份额跌至2002年以来最低水平，从67.1%降至65.3% [1] - Arm市场份额从10.8%上升至13.6%，持续蚕食英特尔份额 [1] - AMD市场份额从22.1%降至21.1% [1] - 芯片行业本月出现反弹，5月迄今AMD股价上涨19%，Arm股价上涨13%，英特尔年初至今上涨12% [1] 公司动态 - AMD董事会批准60亿美元股票回购计划，股价上涨约6% [1] - 花旗维持对英特尔和AMD的"中性"评级，认为市场份额变化是渐进式调整 [1] - AMD正在研发基于Arm架构的SoC"Sound Wave"，可能为微软Surface笔记本电脑提供动力 [2][3] - 英特尔设计效率优先的替代方案Lunar Lake，采用台积电N3B工艺等先进技术 [5] 行业趋势 - 微软明确向Windows on Arm平台迈进，与高通合作推出骁龙X系列 [3] - 英伟达与联发科合作开发N1系列SoC进军WoA领域 [3] - Arm希望到2025年底将其在全球数据中心CPU市场份额从15%提升至50% [8] - 谷歌和微软已开始采用Arm技术设计数据中心处理器 [8] 技术发展 - AMD的Arm芯片可能采用现成的Cortex内核，摒弃传统x86设计 [3] - 英特尔Lunar Lake采用Foveros 3D封装、集成LPDDR5x-8533 RAM等下一代IP模块 [5] - Arm提供基于Neoverse核心的计算子系统，帮助芯片制造商构建数据中心级CPU [10] - Nvidia的Grace CPU搭载144个Arm Neoverse V2核心，为AI服务器提供动力 [9]