AI晶片競賽日益激烈：哪些AI半導體公司有望主導？

AI 基礎設施投資的爆炸性增長已引發半導體製造商之間的激烈競爭。無論你是在追蹤 AI 採用情況，還是尋求這一 mega-trend 的曝光，了解 AI 半導體公司的格局都至關重要。以下是為何有五個特定玩家在此領域中脫穎而出的原因。

誰真正掌控 AI 晶片供應鏈？

AI 基礎設施的繁榮不僅僅是關於某一種類型的晶片——它是一個生態系統。一方面，你有設計商競相搶佔市場份額；另一方面，則有一個關鍵的瓶頸：實際的製造能力。讓我們來拆解每個玩家的角色。

GPU 主導故事：Nvidia 的堡壘

當人們談論 AI 晶片時，通常指的是 GPU。Nvidia 不僅在這裡領先——它幾乎在 GPU 領域掌控著**92%**的市場份額，幾乎在掌控整個局面。但使 Nvidia 的地位如此防禦性的是：CUDA，它的專有軟體平台。

當 GPU 只用於遊戲圖形時，Nvidia 就有遠見地建立了 CUDA 作為一個通用的程式設計工具。當競爭對手反應遲緩時，Nvidia 將 CUDA 推廣到大學和研究實驗室。如今，全球的開發者都在 Nvidia 系統上接受訓練，並且公司持續在 CUDA 上層疊工具和函式庫，以提升 GPU 性能。

這已不僅僅是硬體的問題——更是生態系統的鎖定。無論 AI 基礎設施的投資流向何處，Nvidia 自然能捕捉大部分份額。這是一道極難突破的護城河。

挑戰者：AMD 的非對稱策略

AMD 在 GPU 市場位居第二，但它並沒有走 Nvidia 的老路。相反，AMD 在資料中心 CPU (（負責邏輯運算的處理器，而 GPU 負責原始計算）)方面建立了真正的實力。資料中心的 CPU 市場正在成長，雖然規模仍遠小於 GPU。

更有趣的是，AMD 正在在 AI 推論階段開拓真正的領域——訓練後模型進行預測的階段。這裡的微妙之處在於：推論工作負載對性能的要求較低，且成本敏感度遠高於訓練。這使得 CUDA 的優勢被削弱。AMD 可以在價格與性能上競爭，這是一個合理的切入點。

展望未來，推論預計將成為比訓練更大的市場。如果 AMD 能在未來幾年內在推論方面從 Nvidia 獲得即使是適度的市場份額，營收潛力將非常可觀。

基礎設施層：未被重視的贏家

設計晶片是一回事。讓它們在龐大的 AI 叢集上高效運行則是另一回事。

博通：網路 + 定制晶片雄心

博通已建立起作為資料中心和 AI 叢集連接骨幹的地位。其乙太網路交換機和互連元件管理著龐大的數據流，確保高性能運算環境的順暢運作。隨著 AI 叢集擴展，這個網路產品組合的價值只會增加。

但博通最大的潛力不在於網路——而在於定制 AI 晶片。公司已在協助 Alphabet 建造其 Tensor Processing Units (TPUs)方面扮演關鍵角色。這一成功打開了大門。博通目前與多個客戶合作開發專有的 AI 半導體，包括較新的進入者如 Apple。

公司已將其三個最成熟的定制晶片客戶定位為一個到 2027 年可達到 $60-90 億 的服務市場機會。雖然博通不會獨佔全部，但這一細分市場本身就可能帶來數十年的成長，且未來還有新客戶加入。

馬維爾科技：IP 引擎

與博通類似，馬維爾提供定制晶片的智慧財產權（IP）和互連技術。亞馬遜的 Graviton 和 Trainium 處理器都依賴馬維爾的技術。此外，據報導，馬維爾還為亞馬遜提供網路晶片、連接解決方案和存儲控制器，這是擴展 AI 基礎設施的關鍵。

近期報導指出，馬維爾也在微軟的定制晶片計畫 Maia 中取得角色，並已獲得未來幾代該計畫的承諾。雖然仍處於早期階段，但這個合作關係可能成為一個重要的營收推動力。

這裡的風險在於客戶集中度高，以及大型雲端服務商可能會內部化更多開發工作。不過，馬維爾在多個超大規模雲端服務商中的多元化產品組合，使其比依賴單一客戶的公司更具優勢。

製造商：台積電的無可匹敵地位

雖然設計商和 IP 提供商在爭奪市場份額，但台積電的運作層級完全不同。台積電是全球主要的先進半導體製造商——幾乎所有尖端 AI 晶片的代工廠。

台積電地位的優雅簡單在於：誰贏得 AI 晶片設計戰爭都無所謂。只要全球 AI 基礎設施支出持續加速——而所有證據都指向會如此——台積電就贏了。公司擁有無與倫比的技術專業和規模，其最接近的競爭對手都在努力追趕。

台積電正因產能擴張和價格走強而經歷強勁的營收成長。公司正與最大客戶密切合作，確保晶片供應充足，為未來數年的持續成長做好準備。

這對 AI 半導體投資策略意味著什麼

AI 半導體的故事並非單一面向。不同公司以不同方式贏得勝利：

• Nvidia 透過主導地位和生態系統控制
• AMD 透過在相關市場的競爭定位
• 博通和馬維爾 透過支持主要雲端提供商的定制晶片開發
• 台積電 透過成為不可避免的製造合作夥伴

對於投資於 AI 基礎設施主題的投資者來說，理解這些差異非常重要。每家公司在供應鏈的不同點捕捉價值，且每個公司具有不同的風險與回報特性。所有這些 AI 半導體公司快速成長的趨勢，顯示這個趨勢仍有相當的成長空間。