到十年末，人工智能将推动超过一半的芯片销售
随着年底临近，我们拆解了IDC对服务器开支的评估，包括加速超级计算机用于运行生成式人工智能和传统机器学习工作负载的巨大增长，今年开始时，我们基于公司对以太网交换和路由收入的计算进行了法医分析和建模。
今天，我们将对Gartner年度全球半导体销售细分进行剖析和补充，特别关注AI XPU、HBM内存和网络收入，这些收入正以不断增长的速度增长，并且每年都占越来越多的芯片芯片。
也许在Gartner关于全球芯片销售的报告中，最重要的一点是市场研究机构高级首席分析师Rajeev Rajput的声明，2025年销售或用于AI系统的XPU和GPU处理器、HBM堆栈内存以及用于AI系统的网络芯片占了近三分之一。整体市场销售额为7934亿美元，同比增长21%，但如果你尝试推算“近三分之一”的比例——我们仅仅为了给出一个数字以便做预测——那么这三种芯片（XPU， HBM，切换ASIC）。
Gartner在报告中进一步表示，HBM收入超过300亿美元（占2025年全球DRAM总销售额的23%），2025年AI“处理器”销售额超过2000亿美元，AI半导体整体到2029年将占芯片总收入的50%以上。
让我们仔细分析这些数据，看看过去十多年各供应商的芯片收入如何建模。我们收集了Gartner提供的十大供应商数据，然后尽力分析STMicroelectronics和德州仪器的表现。这两家公司都被英伟达的迅速崛起以及苹果（为其销售的设备设计和制造大量芯片）和联发科的成长挤出了排名。
以下是基于Gartner数据，2013年至2025年芯片销售的庞大收入表：
一如既往，粗红色斜体数字是我们用来填补数据空白的估计值。
人工智能系统巨头英伟达直到2019年才进入芯片销售前十名，但在短短五年内，它超越了崩溃的英特尔以及市场上的其他巨头——美光科技、博通、高通、SK海力士和三星——成为2024年芯片销售的无可争议的收入领头羊。2025年，GenAI热潮帮助英伟达的收入惊人增长了63.9%，达到1257亿美元，占全球芯片销售份额的15.8%。这大约是英特尔在2010年代中期的最高收入份额，那时人工智能的机会还小得多，CPU依然非常重要，AMD还没有真正让英特尔陷入困境，英特尔的代工也仅略逊于台积电路制造公司。
以下是相同的图表数据：
你可以从三星、SK海力士和美光的收入流中看到内存和闪存市场的起伏，以及博通和AMD的稳步增长，这两家公司显然是数据中心及其他设备领域的重要参与者。
上面那张图表有趣的是，它显示英伟达的崛起远比英特尔的下跌更为显著。而后者在数据中心仍未有AI的应用，而前者则在多个领域涉足个人AI设备。博通和AMD正缓慢而稳步增长，各自以各自的方式受益于人工智能。作为英伟达、AMD以及来自超大规模和云构建商的本土XPU的HBM内存供应商，帮助稳定了三大内存和闪存制造商。我们很想看看Kioxia和Western Digital的表现如何。（Solidigm是SK海力士数据的一部分）用来获取闪存存储的指标。
正如我们过去指出的，Gartner 并未提供低于前十芯片制造商的细致数据，但显然，所有主要的超大规模和云构建者都在自制 CPU 和 XPU，并且为其生产付费，存在着我们看不到来自 Google、Microsoft、Meta Platforms 的“收入”流。 百度、阿里巴巴、腾讯等公司已经占了CPU“收入”近一半，到本世纪末AI虚拟XPU也有可能做到同样的水平。
我们推测这些芯片已包含在Gartner报告的“其他”部分。
还有两件事。首先，可能感觉英伟达在生成式AI时代独自扭转芯片销售曲线，但事实并非如此，正如下面的图表所示：
如果把英伟达从全球芯片收入中剔除，市场依然在稳健增长。公平地说，HBM内存、常规DRAM、高端CPU以及用于互连结构和扩展网络的芯片的销售确实在推动这个趋势。把Nvidia打出去并不是重点;把AI排除在外，这样你可以单独看待它，同时也把芯片市场的其他部分看得出与之不同的情况。
根据我们开篇提到的Gartner暗示，我们对AI芯片销售和非AI芯片销售有明显差异。
我们认为AI芯片销售已接近大量销售的极限，未来几年整体芯片芯片销售的增长率将放缓——准确来说，从2025年的21%降至2029年的8%。如果把这些计算出来，2029年芯片销售额达到1.2万亿美元，几乎是2024年全球销售额的两倍。我们知道2025年AI芯片占总芯片收入不到三分之一，2029年将占一半以上，因此我们有两个终端。如果你在这两个端点之间做一个大致直线的增长，你会得到一个反向Zorro图，显示AI与非AI芯片销售的比例如下：
请记住，这些都是The Next Platform的估计，绝对不是Gartner的预测。我们认为，除了人工智能之外，所有事物在现在到本世纪末期间进入某种维护状态是完全合理的。
这些内容你自己看吧。
现在，让我们来拆解一下芯片堆里的AI部分。我们认为AI加速器仍将主导收入流，但HBM内存和网络芯片将逐渐在AI市场中占比。带宽和内存容量在这些分布式AI系统中比原始计算更能驱动性能，因此这是合理的。但我们也知道，高性能计算和现在的人工智能公司不愿意为存储和网络支付高额费用——这一点六十年来未曾改变。
在我们的模型中，AI XPU（包括 GPU）的销售额在2025年至2029年（含内）增长了2.3倍，达到4650亿美元，而人工智能系统HBM内存销售额增长了4.1倍，达到1240亿美元。网络增长仅为18倍，达到310亿美元。我们可能在网络投入上稍显有限，而HBM投入则稍显偏重，但我们正试图弥补XPU与其HBM堆栈之间存在的巨大容量和带宽不平衡。问题是HBM内存制造商能否快速提升良率，以便他们的堆叠内存能被慷慨地添加到XPU中。如果能做到，推理和培训的成本应该会降低。
我们并不是说这是不可避免的。像往常一样，预测未来的唯一方法是亲身经历，但预测完后，你就能判断自己是否在路线图上。我们不怕冒险，制定财务路线图，看看现实能否契合曲线。
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