從英偉達到臺積電，科技巨頭集體“越界”

撰文 | 雁 秋
編輯 | 李信馬
題圖 | 豆包AI

如果你 經常關注 科技 新聞 ，一定會驚訝于這兩年半導體產業的變化。

曾經大家各司其職，誰設計芯片、誰制造芯片、誰賣芯片、誰買芯片，都有自己的位置：英偉達做游戲顯卡，Arm收著不起眼但穩賺的版稅，臺積電只管把別人設計的圖紙變成硅片，不挑客戶，也不問用途。

然而，AI的爆發改變了原有的分工。大模型訓練需要成千上萬張GPU，端側AI要求手機和PC也能在本地跑起百億參數。算力成為AI時代最稀缺、最昂貴的資源，誰掌握了算力，誰就掌握了定價權。

清晰的邊界隨之變得模糊，做顯卡的成了“AI軍火商”，賣IP的親手做起了芯片，而芯片巨頭一頭扎進了數據中心......上下游之間的墻，被AI一錘一錘地敲碎。

下面我們就來聊聊，那些最具代表性的公司，在AI浪潮爆發前后的變化。

英偉達：

從“游戲顯卡巨頭”

到“AI基礎設施總架構師”

圖源：IC photo

英偉達是AI浪潮中變革最早，也是受益最大的一家。

過去，提起英偉達，大家第一反應是游戲顯卡。這家公司的GPU占據了PC游戲和圖形渲染的絕大部分市場，以至于每一個攢機少年和硬核玩家都知道那句口頭禪：“顯卡，我只認N卡。”

巨頭英偉達的雛形，起源于一個叫“AlexNet”的神經網絡。2012年，多倫多大學的一個研究團隊用兩塊英偉達GPU訓練了它，這個模型在圖像識別大賽上以碾壓性的優勢擊敗了所有對手，錯誤率只有第二名的一半不到。

圈內人炸了，他們意識到，幾千個計算核心同時運轉，恰好完美匹配了神經網絡需要的海量并行計算。CPU要算一個月的東西，GPU一個下午就能搞定。也正是AlexNet創新式的用多塊顯卡訓練網絡，造就了日后的巨頭英偉達。

但英偉達之后的發展并非一帆風順，2016年DGX-1面世，這是全球第一臺AI超算系統，投入巨大，但市場反響“冷到發涼”。黃仁勛曾在《The Joe Rogan Experience》中談到當時市場的冷淡：“沒有人想要，我沒有收到任何采購訂單，一個都沒有，只有埃隆例外。”

彼時的埃隆·馬斯克正在運營的一家AI非營利機構，急需這樣的計算平臺。于是，黃仁勛親自開車將 DGX-1 送往舊金山，交到馬斯克手里。而那家AI機構，正是OpenAI早期團隊。

后來的事大家都知道了，ChatGPT引爆全球，大模型時代降臨，無論是OpenAI、Google還是Meta，他們訓練大模型用的全都是英偉達的GPU。

如今的英偉達早就不只是一家芯片公司了，它是AI世界的“軍火商”，它的產品線從GPU擴展到CPU（Grace）、網絡芯片（BlueField、NVLink），拼出了一整套AI算力解決方案。其軟件生態CUDA也成為AI開發的“行業普通話”，后來者想繞開它，難度堪比另建一個Windows。

英偉達的目標很明確：到2027年，相關芯片訂單總額要突破1萬億美元。

AMD：

“萬年老二”的反擊

圖源：AMD

在GPU的世界里，如果英偉達是第一，那AMD就是那個永遠被拿來比較的“老二”。

過去三十年，它一邊做Radeon顯卡硬剛英偉達，一邊做Ryzen/EPYC處理器死磕英特爾。玩家們提起AMD，印象往往是“性價比高，但驅動差點意思”。在過去很長一段時間里，AMD的處境并不樂觀。2008年前后，AMD的股價一度跌至不足2美元。

直到2020年，AMD瞄準了數據中心這個龐大的市場，通過收購賽靈思，把FPGA和自適應計算能力納入麾下。當時AMD的股票市值也不過900億美元（英偉達3000億美元），AMD算是為了賽靈思出了大價錢。

這里補充一個小tips：賽靈思是全球第一大FPGA廠商，2018年，該公司宣布收購中國AI芯片領域的明星創業公司——深鑒科技，后者人送綽號“中國的英偉達”。

這是一場野心勃勃的整合，AMD將其CPU、GPU與賽靈思的FPGA、自適應SoC和AI引擎技術拼在了一起，構筑起了一個CPU+GPU+FPGA的完整產品矩陣。

隨后，AMD推出了Instinct MI系列加速卡，這個產品悄悄出現在一些超算和AI訓練集群里。行業人士開始注意到，AMD的MI250X在部分科學計算任務上，性能已經能跟A100比肩。到了MI300X，更是把CPU+GPU+內存整合在一塊芯片上，HBM容量直接堆到192GB，比當時英偉達H100的144GB還高。

原來AMD也能跑大模型，這個認知在2024年迅速擴散，微軟、Meta、甲骨文開始批量采購，部署到自己的AI云服務中。

如今，數據中心業務成為AMD最亮眼的增長引擎。其2025年第四季度營收達到103億美元，其中數據中心營收占總營收比例超過 52%。媒體如此評價：AMD 在 2025 年迎來了關鍵的結構性轉型，從組件制造商向數據中心及AI基礎設施全棧架構師轉變。

CEO蘇姿豐定下目標，到2027年，Instinct系列AI加速卡年收入要達到數十億美元量級。為了補齊軟件短板，AMD收購了Nod.ai和Mipsology，還拉來了原英偉達CUDA團隊的核心成員。同時，AMD也在向軟件生態進一步發力，試圖打造自己的“硬件+軟件”全棧能力。

Arm：

親手打破自己35年的原則

圖源：IC photo

1990年，Arm在劍橋附近的一個谷倉里成立，創始團隊只有12個人。

長久以來，這家公司向合作伙伴授權IP和計算子系統（CSS）。成立35年來，累計出貨芯片超3500億顆，全球每個家庭平均擁有160顆Arm芯片。憑借輕資產的IP授權模式，毛利率可以高達97%。

AI的到來，讓Arm不得不重新考慮自己的位置。2023年9月14日，軟銀旗下的Arm在納斯達克掛牌上市，以652億美元的市值成為當年全球規模最大的IPO。（愿意回顧的請移步DoNews過往文章《》。）Arm需要站在更大的舞臺上講一個新的AI故事。

終于，在2026年，在Agentic AI 浪潮的驅動下，Arm 在原有 IP 與計算子系統業務基礎上，邁出了新的一步。

3月24日，Arm推出首款自研芯片——Arm AGI CPU，一款專門為代理式AI（Agentic AI）設計的數據中心處理器，TDP高達300瓦，用臺積電3納米工藝制造——擺明了就是要啃數據中心里x86架構的骨頭。

面對媒體“是否會帶來市場競爭與壓力”的尖銳提問，Arm首席執行官Rene Haas首先指出，市場機遇巨大，足以容納眾多參與者。更重要的是，他拋出了一個核心論點：需求遠未被滿足。

Arm已經拿到了第一批“大客戶門票”：Meta是深度參與聯合開發的核心伙伴，OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SK電訊等也已確認合作。Meta將把Arm AGI CPU與自研的MTIA加速器協同部署。

未來，在數據中心領域，Arm 會采用 “IP + 計算子系統 + 芯片” 的并行模式，在為客戶提供更豐富的產品與方案選擇的同時，進一步提升自身在 AI 時代的產業話語權。

Rene Haas在溝通會上給出了一個明確的營收目標：到2030年，Arm將擁有兩大業務板塊，IP業務年營收突破100億美元，芯片業務年營收達到150億美元。公司整體營收將從目前的約50億美元增長到250億美元。

高通：

從“手機之王”走向“數據中心”

圖源：DoNews攝

過去十五年，高通就是安卓旗艦的代名詞，驍龍系列處理器幾乎撐起了每一臺安卓旗艦機。在2024財年營收389.6億美元中，手機芯片貢獻了約三分之二。

但手機市場早已飽和，過去五年全球出貨量在11～13億臺區間反復徘徊。再加上AI的加速發展，倒逼高通必須向外突圍。

高通很明確自己的下一個業務重心，即端側AI，要在終端設備上運行AI模型，而不是把所有計算都拋到云端。

2021年3月，高通以14億美元收購了由蘋果前芯片工程師創立的芯片設計公司Nuvia，這一動作補上高通自研高性能CPU核心的最后一塊拼圖。收購完成后，高通CEO安蒙宣布，將Nuvia的CPU設計集成到智能手機、PC、數字駕駛艙、ADAS系統等所有產品線。

2024年，基于Nuvia技術的高通驍龍X平臺正式亮相。高通正在從一個單純的移動通信芯片公司，轉變為覆蓋PC、汽車、XR、物聯網等全場景的端側AI架構師。

2025年10月27日，高通高調發布了兩款數據中心AI推理芯片——AI200（2026年商用）和AI250（2027年商用），并宣布AI機架方案將從2026年起部署于沙特AI企業HUMAIN的數據中心。消息公布當天，股價一度飆升20%，市值單日增加近280億美元。

高通打的是差異化牌——不碰英偉達統治的訓練市場，而是聚焦AI推理賽道，主打能效和總擁有成本。

高通CEO安蒙將AI芯片定位為公司多元化戰略的關鍵延伸。除了推理芯片，高通也在布局數據中心CPU，并計劃在2028年推出第三款AI芯片。在邊緣端，高通的AI PC和AI手機芯片也將同步推進，形成“從云到端”的全鏈路覆蓋。

臺積電：

AI時代的“地基”

圖源：IC photo

臺積電是一家只做晶圓代工、“只此一家”的公司。

AI浪潮席卷全球之前，臺積電已經是半導體制造領域的絕對霸主，它幾乎包攬了全球所有旗艦手機的“心臟”制造。

過去，臺積電營收最大的招牌是智能手機的相關收入。從蘋果A系列芯片到高通驍龍，每一部智能手機的性能飛躍背后都離不開臺積電。當時公司的業務重心非常明確，把制程從7nm推向5nm，再攻克3nm，目標只有一個——讓手機更快、更省電。

然而，AI算力需求的爆發，把臺積電推向了一個全新的戰略高度。AI芯片，尤其是英偉達的GPU，對制程和封裝的要求極高，而臺積電在這兩個維度上都沒有對手。

一方面是先進的制程，其貢獻了臺積電晶圓收入的77%（7nm及以下），其中3nm獨占28%，5nm占35%，2nm制程已于2025年第四季度在新竹和高雄成功量產，良率在60%-70%之間。

還有CoWoS先進封裝——沒有它，所有高端AI芯片都只是“一堆昂貴的硅片”。目前CoWoS產能已被英偉達預訂過半（英偉達CEO黃仁勛在2025年公開表示，英偉達目前是臺積電最大的客戶），其次是博通、AMD，CoWoS是AI時代的“緊俏貨”，直接影響著巨頭的出貨能力。

從2025年開始，臺積電的業務版圖發生了根本性的結構性變化。

這一年，公司全年營收達1220億美元，同比增長35.9%。全年毛利率59.9%，凈利潤率高達50.8%。高性能計算（HPC）全年營收占比已達58%，正式取代智能手機成為第一大收入來源。

再看2025年第四季度數據，HPC板塊營收占比55%，同比增長48%，智能手機則退居次席，占比降至32%。臺積電CEO魏哲家更是直接放話：“AI需求比我們預想的更強”。

臺積電是AI芯片物理實現的唯一“必經之路”，所有叫得上名字的AI玩家，其最尖端的芯片都繞不開臺積電的產線。毫不夸張地說，臺積電走了一條沒有人走過的路，而AI浪潮的到來，正在讓這條路變得更加寬闊平坦。

如果我們把視線放寬，會發現整個產業鏈都在上演類似的“越界”。谷歌自研TPU，亞馬遜推出Graviton處理器，Meta搞出了MTIA加速芯片，甚至連OpenAI都傳出了自研芯片的計劃......這些原本應該“乖乖”采購芯片的互聯網/云服務公司，正在加快速度向上游滲透。

AI給半導體帶來的最深刻的改變，并不是說讓某家公司市值擴大十倍，而是把原本習以為常的商業版圖連根拔起，重新拼了一遍。

只不過，舊的邊界被撕碎，大概率都是在為下一套規則做準備。真正值得追問的是，新的邊界何時會出現，它會劃在哪里，話語權又握在誰手里？這些才是半導體產業下一個十年的真正看點。

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