投資AI供應鏈 1 — AI芯片主要企業

概述

人工智能（AI）工作負載正在驅動對半導體的前所未有的需求。AI芯片供應鏈可分為四個主要環節：

1. 芯片設計（無廠） – 負責架構AI處理器，如GPU或AI加速器。主要公司包括NVIDIA（AI GPU領域占主導地位）、AMD、Intel，以及初創公司Cerebras、Graphcore等。

2. 軟件/EDA工具 – 為複雜芯片提供設計和驗證的電子設計自動化軟件。主要供應商為Synopsys和Cadence；Mentor（西門子EDA）也是重要玩家。

3. 設備 – 提供光刻及工藝設備給晶圓廠。關鍵公司有ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA，負責EUV光刻、沉積、刻蝕、清洗和檢測設備。

4. 製造（代工廠） – 為無廠設計公司製造芯片。台積電在先進製程中占主導地位，其次是三星代工、Intel Foundry（原IFS）和中芯國際等。

TechInsights指出，2023年數據中心AI芯片市場規模達177億美元，NVIDIA市場份額約65 %、Intel 22 %、AMD 11 %techinsights.com。

芯片設計領導者

NVIDIA（財年2025，截止 2025年1月26日）

• 收入與利潤：2025財年收入1305億美元，同比增長114 %；GAAP淨利潤729億美元nvidianews.nvidia.com。

• 增長：數據中心業務在第四季度收入356億美元，同比增長93 %；非GAAP每股收益增長約130 %nvidianews.nvidia.com。

• 優勢：在AI加速器市場擁有Hopper和Blackwell GPU及CUDA生態係統，2023年數據中心AI芯片市場份額約65 %techinsights.com。

• 挑戰：高度依賴台積電先進製程，供應受限；穀歌TPU、亞馬遜Graviton等定製芯片競爭激烈nvidianews.nvidia.com。

AMD（財年2024，截止 2024年12月）

• 收入與利潤：2024財年收入258億美元，同比增長14 %；第四季度數據中心收入39億美元（同比+69 %）；GAAP淨利潤16.4億美元ir.amd.com。

• 增長：非GAAP淨利潤同比增長26 %。

• 優勢：提供EPYC服務器處理器和Instinct MI300加速器；2024年加速器收入超過50億美元ir.amd.com。

• 挑戰：數據中心AI芯片市場份額僅約11 %，軟件生態落後於CUDA；通過開源ROCm和與雲廠商合作開發定製ASIC來追趕techinsights.com。

Intel（信息有限）

• 市場份額：TechInsights估計其在2023年數據中心AI芯片市場的份額約22 %techinsights.com。

• 發展動向：推出Gaudi加速器，計劃2025年發布Falcon Shores；分拆代工服務IFS以吸引外部客戶。

• 挑戰：過去製程路線延誤，Gaudi加速器采納度有限；通過開放軟件標準和價格策略提升競爭力。

其他玩家

初創企業（Cerebras、Graphcore、Tenstorrent、寒武紀）推出專用AI加速器，營收規模較小，但在特定領域有差異化設計，如晶圓級芯片。

電子設計自動化（EDA）軟件

Synopsys（財年2024，截止 2024年10月）

• 收入與利潤：全年收入61.27億美元，同比增長15 %；GAAP淨利潤14.42億美元，非GAAP淨利潤20.58億美元futurumgroup.comfuturumgroup.com。

• 業務結構：設計自動化貢獻42.21億美元（約68.9 %），設計IP貢獻19.06億美元（約31.1 %）futurumgroup.com。

• 優勢：全球最大的EDA供應商，與TSMC和三星合作緊密；計劃收購ANSYS以加強仿真能力。

• 展望：預計2025財年收入67.5–68億美元futurumgroup.com；依賴半導體研發預算，客戶集中度高。

Cadence（信息來自公開披露）

• 收入與利潤：電話會議透露2024財年收入增長約13.5 %，非GAAP營業利潤率42.5 %；2025年第二季度收入12.75億美元，同比增長20 %，全年收入指引52.1–52.7億美元design-reuse.com。

• 優勢：專注EDA工具、IP和係統分析，推出Cadence AI平台和協同設計工具。

• 挑戰：對華出口限製和法律和解影響利潤design-reuse.com；預計2025年實現高十幾的增長design-reuse.com。

Mentor/西門子EDA

• 特點：西門子未單獨披露該部門收入。業務優勢在驗證、功能安全和汽車設計工具，依托西門子工業軟件生態。

設備供應商

ASML（2024年）

• 業績：2024年淨銷售額283億歐元（約31億美元），淨利潤76億歐元asml.com。

• 展望：預計2025年淨銷售300–350億歐元，增長約15 %asml.com。

• 優勢：EUV光刻機全球唯一供應商，與TSMC、三星、Intel簽訂長期合同。

• 挑戰：訂單隨客戶資本開支波動，出口管製影響對華銷售，正在開發High?NA EUV設備。

Applied Materials（應用材料，財年2024）

• 業績：全年收入271.8億美元，同比增長2 %；GAAP淨利潤71.8億美元businessnewsthisweek.combusinessnewsthisweek.com。

• 優勢：沉積、刻蝕、外延、檢測設備產品線廣，覆蓋邏輯與內存。

• 挑戰：內存市場疲軟影響增長，對華出口限製亦構成風險。公司預計AI基礎設施建設將支撐需求，2025年增長低到中個位數。

Lam Research（泛林，財年2024）

• 業績：收入149.05億美元，同比下降14 %；淨利潤38.28億美元，同比下降15 %macrotrends.netmacrotrends.net。

• 優勢：在幹法刻蝕、沉積和清洗設備（尤其是3D NAND和DRAM）領域具有優勢，並推出Semiverse®軟件模擬晶圓工藝。

• 挑戰：業務高度周期性，受存儲製造商投資波動和出口限製影響；2025–26年AI服務器和先進封裝需求或助複蘇。

KLA（財年2024）

• 業績：收入98.1億美元，淨利潤27.6億美元sec.gov；2025財年收入121.6億美元，淨利潤40.6億美元ir.kla.com。

• 優勢：晶圓與光罩檢測、計量及工藝控製係統的市場領導者。

• 挑戰：依賴晶圓廠資本開支周期，需要持續投入研發。

製造（代工廠）簡述

• 台積電（TSMC）：全球最大代工廠，掌握5 納米及以下大部分產能，是NVIDIA H100/B100 GPU唯一供應商。優勢在規模、良率和合作生態；挑戰為台灣地緣政治風險和三星、Intel的競爭。

• 三星代工：唯一能在領先製程上挑戰台積電的對手，已量產3 nm環柵晶體管並在德州建廠；仍需提升EUV良率。

• Intel Foundry（IFS）：對外開放代工服務，計劃推出18A製程，並依托CHIPS法案補貼。過去延誤導致市場信心不足。

• 中芯國際及其他中國代工廠：在出口限製下生產7 nm級芯片，國產AI芯片企業依賴其產能；受EUV設備限製，工藝升級空間有限。

觀察與增長前景

1. AI加速器需求爆炸 – 生成式AI工作負載使GPU和AI加速器需求旺盛，NVIDIA財年收入暴增114 %，AMD數據中心收入幾乎翻倍nvidianews.nvidia.comir.amd.com。

2. 市場高度集中 – 數據中心AI芯片市場由NVIDIA（約65 %份額）、Intel和AMD主導techinsights.com。

3. 軟件護城河顯著 – NVIDIA依靠CUDA生態，AMD和Intel正推進ROCm和oneAPI；Synopsys通過收購Ansys擴充仿真工具futurumgroup.com，Cadence投資AI驅動設計design-reuse.com。

4. 設備供應商寡頭 – ASML在EUV設備上壟斷；Applied Materials、Lam Research、KLA主導沉積/刻蝕/檢測市場。AI基礎設施和先進封裝需求將推動設備銷售。

5. 地緣政治與供應鏈風險 – 對華出口限製和台灣局勢影響供應鏈，多數公司在美國、歐洲擴建產能。

6. 增長前景樂觀 – 預計AI半導體供應鏈將在本十年末保持兩位數複合增長。Synopsys預測2025財年收入67.5–68億美元futurumgroup.com；Cadence預計增長約13 %design-reuse.com。

結論

AI半導體價值鏈高度集中且相互依賴，芯片設計商、EDA供應商、設備製造商和代工廠需要緊密協作。NVIDIA和ASML憑借長期投入和專有技術在各自領域形成準壟斷。AMD、Synopsys、Applied Materials、Lam Research及KLA等正積極布局以分得更大AI市場蛋糕。地緣政治風險和出口管製仍是重要的投資考量因素，但整體看，AI半導體供應鏈的中長期前景依舊強勁。