芯片戰場：巨頭博弈四大關鍵市場！

2025-04-29 來源：國際電子商情

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AI人工智能浪潮洶涌，有望重塑半導體產業發展格局。芯片設計作為產業核心環節之一，已成為芯片競爭重要戰場。全球芯片設計產業格局高度集中，TrendForce集邦咨詢數據顯示，2024年全球前十大芯片設計業者營收合計約2498億美元，其中前五家廠商總計貢獻逾90%營收。當前，英偉達、AMD、高通、聯發科等IC設計巨頭正圍繞手機、AI PC、汽車、服務器四大關鍵市場積極展開布局；與此同時，隨著AI推動高性能芯片需求上漲，加上市場競爭日趨激烈，產業鏈協同合作趨勢明顯。

手機市場：旗艦芯片AI性能大幅提升

AI、先進制程正成為智能手機市場關鍵詞，高通、聯發科兩大手機SoC廠商爭相發力，推出最新旗艦芯片以滿足市場需求。

高通旗艦芯片驍龍8至尊版以性能、AI終端以及游戲生態為主要看點，該款產品采用第二代3nm制程（N3E）；雙Oryon超大核，主頻突破4.2GHz，單核性能提升35%，專司高負載任務（如游戲渲染、AI推理）；搭載六顆定制性能核，主頻3.5GHz，能效比優化40%，負責多任務并行與后臺管理。

為滿足AI算力需求，驍龍8至尊版集成第六代AI引擎（Hexagon NPU），算力達73 TOPS（每秒73萬億次運算），較前代提升45%。

游戲體驗方面，驍龍8至尊版搭載Adreno 830 GPU，支持硬件級光線追蹤與全局光照，圖形渲染速度提升25%。通過Snapdragon Elite Gaming技術，實現可變分辨率渲染（VRS）與游戲超分技術。

今年4月聯發科正式推出天璣9400+旗艦5G智能體AI移動芯片，提供生成式AI和智能體化AI能力，以高智能、高性能、高能效、低功耗特性，帶來旗艦手機新體驗。

天璣9400+采用第二代全大核架構，8核CPU包含1個主頻高達3.73GHz的Arm Cortex-X925超大核，以及3個Cortex-X4超大核和4個Cortex-A720大核。

天璣9400+集成MediaTek第八代AI處理器NPU 890，端側率先支持DeepSeek-R1推理模型四大關鍵技術，同時率先支持增強型推理解碼技術（SpD+），智能體AI任務的推理速度可提升20%。MediaTek天璣9400+搭載12核Arm GPU Immortalis-G925，支持天璣OMM追光引擎和天璣倍幀技術，不僅提升了視覺效果，還能提供持久流暢的移動游戲體驗。

AI PC：芯片設計廠商必爭之地

在AI算力需求爆發與PC市場逐步回暖的雙重驅動下，AI PC成為芯片設計廠商的必爭之地，代表廠商包括AMD、英偉達等。

今年3月AMD舉行“AI PC”創新峰會，向外界展示了AMD銳龍AI PC生態，包括采用AMD銳龍AI Max，AMD銳龍AI 300和AMD銳龍9000HX系列處理器的筆記本電腦、Mini PC等產品。

資料顯示，銳龍AI Max系列處理器具有工作站級別的性能，擁有16個“Zen 5”架構CPU核心、40個AMD RDNA 3.5圖形核心和一個高達50 TOPS AI算力的AMD XDNA2 NPU，而這一切都集成在一顆芯片上。此外，該處理器還支持高達128GB的統一內存，其中最高可將96GB用于圖形處理，搭載該處理器的系統能夠實現無縫、可靠的多任務處理，并支持運行超大規模的AI模型。

銳龍9000HX系列采用了第二代3D V-Cache技術進行重新設計，將內存重新安置在處理器下方，從而實現更高的性能優勢、更低的溫度和更高的時鐘頻率。作為該系列的頂級產品，銳龍9955HX3D預計將成為專為游戲玩家和創作者打造的超快移動處理器之一。

英偉達布局上，該公司RTX 5090顯卡搭載920億晶體管，集成4000 AI TOPS算力，支持2000億參數大模型本地化運行，性能較前代提升100%。其3nm制程與第三代RT Core技術，使《賽博朋克2077》等3A大作在4K分辨率下幀率提升60%。

此外，今年年初，聯發科宣布與英偉達合作設計NVIDIA GB10 Grace Blackwell超級芯片，將應用于NVIDIA的個人AI超級計算機NVIDIA Project DIGITS。據悉，Project DIGITS是英偉達推出的一款個人AI超級計算機項目，旨在讓用戶在家里就能享受到超級計算機的性能。Project DIGITS設備配備了GB10超級芯片，主要面向AI研究人員、數據專家以及科學家等。

汽車：芯片賦能全車智能化發展

在近期召開的2025年上海車展上，多款汽車芯片重磅亮相，助力智能汽車發展。

高通展示了8775平臺，采用CPU+NPU+GPU的異構計算架構，單芯片支持4K多屏交互、高速NOA導航及車身域實時控制，系統帶寬達154GB/s。

高通還與眾多汽車產業生態伙伴共同展示關鍵技術落地、智能體驗升級以及產業生態共建方面的最新成果。高通和德賽西威宣布將共同打造一系列組合駕駛輔助解決方案。雙方將采用“同套硬件、兩套算法”的合作模式，加速推動全球汽車產業實現安全可靠的駕駛輔助功能普及與落地升級。

此外，高通還聯合寶駿、零跑、奇瑞、上汽通用別克、一汽紅旗、卓馭科技等合作伙伴，在本次上海車展帶來搭載Snapdragon Ride平臺的解決方案。據悉，高通以多款SoC、加速器、豐富的軟件和軟件棧等打造的Snapdragon Ride平臺，具有靈活、可擴展性等優勢，能夠為不同階段的駕駛輔助系統和面向不同價位段的車型提供解決方案，并且可以大幅降低合作伙伴產品開發的復雜性，加速駕駛輔助功能的普及。

聯發科發布天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1，基于先進的3nm制程，采用Arm v9.2-A架構，集成了NVIDIA Blackwell GPU與深度學習加速器，以雙AI引擎構建彈性算力架構，提供滿足未來智能座艙需求的強大AI算力。娛樂體驗領域，天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1集成了NVIDIA RTX GPU光線追蹤技術，為游戲渲染帶來逼真的光影視覺效果，提供清晰流暢的車載AAA級游戲娛樂體驗。

天璣汽車座艙平臺C-X1與英偉達先進的安全和AI處理器（如NVIDIA DRIVE AGX Thor）搭配使用，可形成一套完整的集中式計算平臺解決方案，能夠托管所有車輛域處理器。

英特爾在上海車展期間發布了第二代英特爾AI增強軟件定義汽車（SDV）SoC，率先在汽車行業內采用了多節點芯粒架構，汽車廠商可以根據自身需求定制計算、圖形和AI功能，降低開發成本，縮短上市時間。與上一代產品相比，新產品生成式和多模態AI性能最高可提升10倍；圖形性能最高可提升3倍，可帶來更豐富的人機界面(HMI)體驗。英特爾表示，這種靈活且面向未來的設計可助力汽車廠商打造差異化的產品，為駕駛員和乘客提供下一代體驗，同時還能降低其功耗和成本。

服務器：英偉達、AMD出招

在數字化轉型與AI算力需求爆發的雙重驅動下，服務器尤其是AI服務器重要性持續凸顯。

英偉達致力于鞏固其在數據中心、AI、HPC領域的優勢，其在服務器領域的產品布局呈現出多層次、全場景覆蓋的特點。英偉達GPU加速卡產品中，有針對AI訓練的H100/B100系列，采用Hopper/Blackwell架構，集成Transformer引擎與FP8精度計算，AI訓練性能較A100提升3倍，B200芯片算力達20 petaFLOPS（FP4），支持10萬億參數模型訓練；還有面向推理與圖形渲染的A40/RTX 4090，以及主打能效比的T4/L4系列。

CPU與DPU領域，Grace CPU基于Arm架構，通過NVLink-C2C與GPU互聯，內存一致性達900GB/s；BlueField-4 DPU集成ASAP2與NVMe SNAP技術，實現網絡與存儲虛擬化卸載。此外，英偉達還推出了DGX GB200等AI服務器系統，內置72顆B200 GPU及36顆Grace CPU，算力達1.44 exaFLOPS（FP4），采用冷板式液冷散熱。

在今年3月召開的“GTC 2025”大會上，英偉達透露將在2025年下半年推出Blackwell Ultra架構，采用該架構的芯片包括GB300 NVL72等。Blackwell GB300 NVL72集成了72個Blackwell Ultra GPU和36個基于Arm Neoverse架構的NVIDIA Grace CPU，其算力（FLOPS）是GB200 NVL72的1.5倍，同時該架構還有1.5倍更快的存儲和2倍更大的帶寬。英偉達表示，其合作伙伴預計將從2025年下半年開始推出基于Blackwell Ultra的產品。包括思科、戴爾科技、慧與、聯想等廠商將推出基于Blackwell Ultra的相關服務器。

另一家大廠AMD同樣積極發力服務器芯片領域，憑借Zen架構與EPYC處理器的不斷迭代，AMD服務器芯片布局正展現出欲引領市場發展的雄心壯志。

AMD第五代EPYC處理器基于Zen 5架構，采用臺積電3nm制程，單線程性能提升25%，能效比提高30%。通過集成AI加速引擎和CXL 3.0內存擴展，該架構在AI推理、科學計算等場景中實現性能躍升。

近期，AMD對外展示了其第六代EPYC"Venice(威尼斯)"處理器的首顆2納米級核心模塊（CCD），該款采用臺積電N2工藝的芯片已成功完成基礎測試，預計2026年正式面世，將成為高性能計算領域首款基于該先進制程的處理器。

全新Zen 6架構，延續AMD每代性能提升30%以上的傳統。同時，得益于臺積電N2工藝，芯片在相同性能下功耗最高可降低35%，或在保持功耗不變時性能提升15%。另據AMD透露，公司第五代EPYC處理器已通過臺積電亞利桑那州工廠的驗證，目前搭載192核的第五代EPYC已在Dell、HPE等合作伙伴的服務器中商用，在AI訓練等場景展現出兩倍于前代的吞吐量。

AI驅動：芯片產業鏈迎來更深層次協同合作

隨著半導體產業競爭加劇，AI驅動芯片性能大幅提升，半導體產業中封裝、代工與設計等環節協同發展趨勢明顯，以持續探索芯片架構與性能的極限。

當前芯片設計公司與晶圓代工廠商的協同合作是最基礎的模式，英偉達、高通、AMD、聯發科等芯片設計公司需要臺積電、三星、格芯、聯電等晶圓代工廠商生產芯片產品。隨著技術發展，半導體產業的合作正走向更深層次的協同優化，特別是在先進節點和封裝技術上。

傳統的單片系統級芯片（SoC）在微縮方面正逼近物理極限，其設計和制造成本與難度急劇增加。為了繼續提升性能和集成度，業界正轉向更先進的解決方案，如3D集成電路（3D-IC）、Chiplet（芯粒）和異構集成。這些技術需要跨越設計、工藝、封裝和系統等多個領域的專業知識進行協同優化。比如，實現高密度互連和管理復雜的多芯片系統熱效應，需要設計公司、代工廠和封裝廠的緊密配合。

此外，AI和HPC應用的爆發式增長，對專用、高性能、高能效的芯片（GPU、NPU、AI加速器）提出了極高要求。下游的系統廠商（如云服務提供商、汽車制造商）日益傾向于尋求針對特定應用定制或半定制的芯片解決方案，這直接推動了芯片設計公司與代工廠、甚至終端客戶之間更緊密的合作關系，實現系統與技術的協同優化成為滿足這些需求的關鍵。