📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
AI芯片的隱形贏家,“暴露了”
原文來源:半導體行業觀察
如今在全球市場中,我們正在見證一場前所未有的範式轉變。在OpenAI的ChatGPT引起消費者和投資者的關注後,各行業的企業都在競相整合人工智能功能。美股市值超1萬億的巨頭中,蘋果以3.08兆美元的市值位列榜首,緊隨其後的是微軟(2.51兆美元)、Google母公司Alphabet(1.67兆美元)、亞馬遜(1.35兆美元)和英偉達(1.15兆美元),除蘋果依靠iPhone等消費類設備,其他四家科技巨擘都在全力推動與AI領域的融合。
例如,微軟近期宣布其企業AI軟件工具將開始向企業用戶收取月服務費,這無疑敲響了大企業成功將AI商業機會與客戶端“變現”的先鋒號角。另外,Alphabet也正在整合多項產品以引入生成式AI,從而助力擴大潛在市場。隨著這些科技巨頭投入大額的資本支出,AI正在攪動一池春水。
AI這場東風,也使得芯片供應鏈中的企業獲益匪淺,首先是,英偉達憑GPU獨攬整個生成式AI芯片市場,SK海力士和三星等因HBM而受惠,負責封裝和代工的台積電也是供不應求,產能直線告急,日月光/SPIL等封測廠得以從台積電手中分得封裝外包訂單。還有眾多AI芯片玩家在虎視眈眈,就連IBM也在推其潛心研究了5年的AIU芯片。 **生成式人工智能的“淘金熱”,正在率先讓一部分“賣鏟人”富起來。 **
你以為AI的紅利都被他們吃掉了嗎?其實不然,除了這些直觀的紅利者之外,許多設備製造商、EDA/IP供應商也意外地成為了間接的受益者。如果說AI芯片廠商是賣鏟人,那麼他們則可以稱得上是“造鏟者”,他們也在享受著這場變革帶來的機遇。
設備廠商意外受益
諸如生成式AI領域所需的芯片大都採用先進製程,而ASML作為生產先進製程晶圓的設備EUV光刻機的唯一提供商,肯定是贏家之一。 2023年第二季度,ASML實現了淨銷售額69億歐元,毛利率為51.3%,淨利潤達19億歐元。今年第二季度的新增訂單金額為45億歐元,其中16億歐元為EUV光刻機訂單。而更讓人驚訝的是,ASML還有380億歐元未交付的訂單。 ASML預計2023年銷售額將增長30%。
“與傳統服務器相比,先進的人工智能服務器具有明顯更高的前沿邏輯、內存和存儲需求,人工智能服務器和數據中心的滲透率每增加1%,預計將帶動10億至15億美元的額外(芯片設備)投資。目前人工智能正處於初級階段,對工廠和公司設備的更多投資在未來幾年至關重要。”Lam Research首席執行官Tim Archer表示。
截至2023年6月25日的季度,Lam Research 收入32.1億美元,淨收入為8.03億美元,盈利水平超出了預期範圍。從地區銷售情況來看,中國大陸仍然是Lam Research 的最大營收來源地區,佔比26%,韓國占24%,台灣地區佔20%,日本佔據10%,美國和歐洲均佔8%,東南亞地區佔據4%。
**測試設備廠商也是受益的一方,很多AI芯片都需要採用2.5D堆疊、3D堆疊以及Chiplet技術,為了幫助製造商保證性能和質量,這從結構上增加了對芯片測試設備的需求,這些芯片測試需要越來越複雜的測試設備來查明製造錯誤發生的位置。 **東洋證券分析師Hideki Yasuda表示:“服務器芯片將變得更大、更複雜,需要更多時間進行測試。沒有什麼神奇的方法可以縮短測試時間。芯片製造商唯一的解決方案是購買更多工具來同時測試更多芯片。高性能GPU芯片測試設備的全球收入可能會在幾年內超過智能手機芯片測試設備。”
得益於人工智能技術對半導體需求的增長,2023年第二季度。美國的芯片測試設備巨頭泰瑞達(Teradyne)的收入為6.84億美元,其中半導體測試業務為4.75億美元,系統測試業務為9400萬美元,無線測試業務為4400萬美元,機器人業務為7200萬美元。
Teradyne首席執行官Greg Smith表示:“我們的收入達到了預期範圍的高端,半導體測試出貨量增加超過了季度內機器人需求的疲軟,利潤超過計劃,主要得益於較高的毛利率。在進入第三季度時,數據中心應用的DRR5和HBM內存設備測試需求仍然強勁,汽車應用的SOC測試需求也在逐漸增強。在機器人領域,由於客戶應對全球產業活動放緩和宏觀經濟壓力,我們預計訂單率將下降。”
另一家日本的測試設備大廠Advantest聯席首席戰略官Mihashi日前在接受采訪時表示:“我們是行業的主導者,因此當ChatGPT等擴展高性能計算的用途時,我們會受益。”他們還認為人工智能需求有助於芯片測試設備的複蘇。
半導體後端設備廠商也享受到了很大的紅利,生成式AI背後芯片供不應求,迫使台積電一再加大CoWos產能,甚至斥資900億元在台灣新建了一個CoWos先進封測廠。因此,設備廠商被拉動起來。為了滿足日益增長的CoWoS 封裝需求,台積電正在與全球多家供應商合作,包括美國的Rudolph Technologies、日本的Disco 和德國的SUSS MicroTec,以及台灣專家Grand Process Technology (GPTC) 和Scientech。據DigiTimes 報導,這些供應商被要求在2024 年中期之前提供近30 套工具。
EDA/IP廠商享“兩重利”
以往來看,在行業處於下行週期階段的時候,EDA和IP市場通常會在整體市場放緩之前下跌,但要比市場恢復得更快。但這次的下行週期卻沒有發生這種情況。 EDA廠商在整個疫情期間及恢復後都表現出了強勁的實力。
具體來看下EDA廠商的財報情況,新思科技在截至2023年4月30日止的2023會計年度第二財季財報營收為13.95億美元,上年同期為12.79億美元,同比增長9.07% ,淨利潤為2.73億美元。對於第三財季的業績,新思科技預估營收將介於14.65-14.95億美元,大致優於市場預期。同時,新思科技上調了2023財年全年業績指引,預計營收為57.90-58.30億美元。
Cadence在2023年第二季度取得了出色的業績,在截止6月30日的第二季度財報中,Cadence實現營收為9.77億美元,而2022年同期收入為8.58億美元,淨利潤為2.21 億美元。 Cadence總裁兼首席執行官Anirudh Devgan表示:“憑藉其無與倫比的前景,生成式人工智能開始在全球範圍內產生重大影響。過去幾年我們對人工智能的專注,加上我們的計算軟件專業知識和人工智能核心的寶貴數據,使我們處於獨特的地位,能夠發揮這一變革性技術的巨大潛力。”Cadence也已經將全年營收預期上調至略高於華爾街預期,Cadence 預計全年營收在40.5億美元至40.9億美元之間,比去年同比增長14%。
**而說到生成式AI發展對EDA廠商的影響,不同於只賣設備和芯片的供應商,EDA廠商至少有兩種方式從生成式AI中受益:一方面是提供用於AI芯片設計的EDA工具;另一方面,還可以利用生成式AI,將其添加到其自己的軟件中,來進一步幫助完成芯片設計。 **
隨著越來越多的系統廠商如穀歌、Meta、阿里巴巴等自研自己的AI芯片,他們成為EDA購買的大軍之一。 SEMI 電子設計市場數據報告執行發起人Walden C. Rhines 表示:“電子設計自動化(EDA) 行業在2023 年第一季度繼續實現兩位數增長,所有產品類別和地理區域均出現增長。這些產品類別包括計算機輔助工程、IC物理設計和驗證、印刷電路板和多芯片模塊以及服務均呈兩位數增長。”
AI應用於EDA軟件中已經不是新鮮事,EDA三巨頭新思科技、Cadence、西門子目前均已經推出各自的AI工具。現有的AI工具已經在當下為芯片製造商提供了生產力和速度方面的大幅改進,逐漸顯現出優勢。因此,生成式AI的發展,對EDA廠商而言,長遠來看,將更是錦上添花的事情。
2023年4月,西門子與微軟官宣,兩家正在合作將生成式AI 用於工業產品的設計、工程、製造和運營全生命週期中以提升創新和效率。雙方將西門子的產品生命週期管理軟件Teamcenter與微軟的協同平台Teams、Azure OpenAI服務中的語言模型,以及其它Azure AI功能進行集成。
Synopsys的工程師們正在探索像ChatGPT使用的尖端大型語言模型(LLM)如何幫助簡化內部流程和增強現有解決方案。
Cadence企業營銷副總裁KT Moore在一次研討會上表示,生成式AI可以幫助構建學習數據集。反過來,這些數據集可用於創建其他未來的設計。
不過,雖然生成式AI在語言和圖像方面確實有著出色的結果,但其發展還處於初級階段,完全用來設計芯片還會存在缺陷。實際的芯片設計需要精準度足夠高(9個9),再微小的一個錯誤也可能會在效率、產量、上市時間等方面產生巨大的後果。
結語
個人電腦和智能手機銷售的衰退給行業帶來了巨大的壓力。然而,人工智能的崛起,尤其是由ChatGPT和Stable Diffusion等生成式AI工具推動的強勁勢頭,一定程度上改變了這一局面。它們不僅緩解了疫情后的銷售衰退對整個半導體行業的震盪,也為全行業開創了新的商機與可能性。展望未來,有一點是明確的:AI不僅僅是科技產業的一部分,它正在成為科技產業的主導。
Omdia高級諮詢總監Akira Minamikawa在一場半導體市場趨勢研討會中指出:“生成式AI在三年內已經發展到佔數據中心應用的20%左右,並且在處理能力方面將增加約10倍。為了滿足這一需求,數據我們將需要將中心數量擴大到目前的1.7倍,因此未來將進行大規模投資。”
通過ChatGPT等這種生成式AI市場所獲得的,不是短時間偶然的意外之財,更將是未來很長一段時間半導體領域重要的營收來源。