隨著年底臨近，我們拆解了IDC對服務器開支的評估，包括加速超級計算機用于運行生成式人工智能和傳統機器學習工作負載的巨大增長，今年開始時，我們基于公司對以太網交換和路由收入的計算進行了法醫分析和建模。

今天，我們將對Gartner年度全球半導體銷售細分進行剖析和補充，特別關注AI XPU、HBM內存和網絡收入，這些收入正以不斷增長的速度增長，并且每年都占越來越多的芯片芯片。

也許在Gartner關于全球芯片銷售的報告中，最重要的一點是市場研究機構高級首席分析師Rajeev Rajput的聲明，2025年銷售或用于AI系統的XPU和GPU處理器、HBM堆棧內存以及用于AI系統的網絡芯片占了近三分之一。整體市場銷售額為7934億美元，同比增長21%，但如果你嘗試推算“近三分之一”的比例——我們僅僅為了給出一個數字以便做預測——那么這三種芯片（XPU， HBM，切換ASIC）。

Gartner在報告中進一步表示，HBM收入超過300億美元（占2025年全球DRAM總銷售額的23%），2025年AI“處理器”銷售額超過2000億美元，AI半導體整體到2029年將占芯片總收入的50%以上。

讓我們仔細分析這些數據，看看過去十多年各供應商的芯片收入如何建模。我們收集了Gartner提供的十大供應商數據，然后盡力分析STMicroelectronics和德州儀器的表現。這兩家公司都被英偉達的迅速崛起以及蘋果（為其銷售的設備設計和制造大量芯片）和聯發科的成長擠出了排名。

以下是基于Gartner數據，2013年至2025年芯片銷售的龐大收入表：

一如既往，粗紅色斜體數字是我們用來填補數據空白的估計值。

人工智能系統巨頭英偉達直到2019年才進入芯片銷售前十名，但在短短五年內，它超越了崩潰的英特爾以及市場上的其他巨頭——美光科技、博通、高通、SK海力士和三星——成為2024年芯片銷售的無可爭議的收入領頭羊。2025年，GenAI熱潮幫助英偉達的收入驚人增長了63.9%，達到1257億美元，占全球芯片銷售份額的15.8%。這大約是英特爾在2010年代中期的最高收入份額，那時人工智能的機會還小得多，CPU依然非常重要，AMD還沒有真正讓英特爾陷入困境，英特爾的代工也僅略遜于臺積電路制造公司。

以下是相同的圖表數據：

你可以從三星、SK海力士和美光的收入流中看到內存和閃存市場的起伏，以及博通和AMD的穩步增長，這兩家公司顯然是數據中心及其他設備領域的重要參與者。

上面那張圖表有趣的是，它顯示英偉達的崛起遠比英特爾的下跌更為顯著。而后者在數據中心仍未有AI的應用，而前者則在多個領域涉足個人AI設備。博通和AMD正緩慢而穩步增長，各自以各自的方式受益于人工智能。作為英偉達、AMD以及來自超大規模和云構建商的本土XPU的HBM內存供應商，幫助穩定了三大內存和閃存制造商。我們很想看看Kioxia和Western Digital的表現如何。（Solidigm是SK海力士數據的一部分）用來獲取閃存存儲的指標。

正如我們過去指出的，Gartner 并未提供低于前十芯片制造商的細致數據，但顯然，所有主要的超大規模和云構建者都在自制 CPU 和 XPU，并且為其生產付費，存在著我們看不到來自 Google、Microsoft、Meta Platforms 的“收入”流。 百度、阿里巴巴、騰訊等公司已經占了CPU“收入”近一半，到本世紀末AI虛擬XPU也有可能做到同樣的水平。

我們推測這些芯片已包含在Gartner報告的“其他”部分。

還有兩件事。首先，可能感覺英偉達在生成式AI時代獨自扭轉芯片銷售曲線，但事實并非如此，正如下面的圖表所示：

如果把英偉達從全球芯片收入中剔除，市場依然在穩健增長。公平地說，HBM內存、常規DRAM、高端CPU以及用于互連結構和擴展網絡的芯片的銷售確實在推動這個趨勢。把Nvidia打出去并不是重點;把AI排除在外，這樣你可以單獨看待它，同時也把芯片市場的其他部分看得出與之不同的情況。

根據我們開篇提到的Gartner暗示，我們對AI芯片銷售和非AI芯片銷售有明顯差異。

我們認為AI芯片銷售已接近大量銷售的極限，未來幾年整體芯片芯片銷售的增長率將放緩——準確來說，從2025年的21%降至2029年的8%。如果把這些計算出來，2029年芯片銷售額達到1.2萬億美元，幾乎是2024年全球銷售額的兩倍。我們知道2025年AI芯片占總芯片收入不到三分之一，2029年將占一半以上，因此我們有兩個終端。如果你在這兩個端點之間做一個大致直線的增長，你會得到一個反向Zorro圖，顯示AI與非AI芯片銷售的比例如下：

請記住，這些都是The Next Platform的估計，絕對不是Gartner的預測。我們認為，除了人工智能之外，所有事物在現在到本世紀末期間進入某種維護狀態是完全合理的。

這些內容你自己看吧。

現在，讓我們來拆解一下芯片堆里的AI部分。我們認為AI加速器仍將主導收入流，但HBM內存和網絡芯片將逐漸在AI市場中占比。帶寬和內存容量在這些分布式AI系統中比原始計算更能驅動性能，因此這是合理的。但我們也知道，高性能計算和現在的人工智能公司不愿意為存儲和網絡支付高額費用——這一點六十年來未曾改變。

在我們的模型中，AI XPU（包括 GPU）的銷售額在2025年至2029年（含內）增長了2.3倍，達到4650億美元，而人工智能系統HBM內存銷售額增長了4.1倍，達到1240億美元。網絡增長僅為18倍，達到310億美元。我們可能在網絡投入上稍顯有限，而HBM投入則稍顯偏重，但我們正試圖彌補XPU與其HBM堆棧之間存在的巨大容量和帶寬不平衡。問題是HBM內存制造商能否快速提升良率，以便他們的堆疊內存能被慷慨地添加到XPU中。如果能做到，推理和培訓的成本應該會降低。

我們并不是說這是不可避免的。像往常一樣，預測未來的唯一方法是親身經歷，但預測完后，你就能判斷自己是否在路線圖上。我們不怕冒險，制定財務路線圖，看看現實能否契合曲線。