隨著AI浪潮席卷全球，半導體產業格局正在被重塑。芯片設計作為該產業鏈的核心環節，已成為全球科技巨頭競爭的關鍵戰場。據TrendForce集邦咨詢數據顯示，2024年全球前十大芯片設計廠商的總營收達2498億美元，前五大廠商貢獻了超過90%的份額。當前，英偉達、AMD、高通、聯發科等IC設計巨頭正圍繞手機、AI PC、汽車和服務器四大關鍵市場加速布局。與此同時，AI對高性能芯片的推動和日益激烈的市場競爭，正促使產業鏈上下游加快協同合作的步伐。

手機市場：旗艦芯片AI性能躍升
AI與先進制程已成為智能手機市場的新引擎。高通與聯發科兩大SoC巨頭紛紛推出旗艦產品，力圖滿足日益增長的AI與性能需求。
高通推出的驍龍8至尊版以高性能、AI終端計算和游戲生態為主要亮點，采用第二代3nm制程（N3E）。其雙Oryon超大核主頻高達4.2GHz，單核性能提升35%，擅長處理高負載任務如游戲渲染與AI推理；此外還搭載六顆定制性能核，主頻達3.5GHz，能效比提升40%，專注于多任務并行與系統管理。
為了應對AI算力的需求，驍龍8至尊版集成了第六代AI引擎（Hexagon NPU），算力高達73 TOPS，較上一代提升45%。圖形處理方面，該芯片配備Adreno 830 GPU，支持硬件級光線追蹤和全局光照，圖形渲染速度提升25%，并通過Snapdragon Elite Gaming技術實現可變分辨率渲染（VRS）和游戲超分功能。
聯發科于今年4月推出天璣9400+旗艦5G AI移動芯片，主打生成式AI與智能體化AI能力，憑借高智能、高性能、高能效、低功耗，為旗艦手機帶來新體驗。
 
該芯片采用第二代全大核架構，包括1個主頻3.73GHz的Arm Cortex-X925超大核、3個Cortex-X4超大核與4個Cortex-A720大核。天璣9400+集成第八代NPU 890 AI處理器，率先支持DeepSeek-R1推理模型的四大關鍵技術及增強型推理解碼（SpD+），智能體AI推理速度提升20%。同時配備12核Arm GPU Immortalis-G925，結合天璣OMM追光引擎與倍幀技術，實現出色視覺體驗和流暢的高性能移動游戲。
 
AI PC：新戰場全面開啟
AI算力的爆發與PC市場的回暖，共同推動AI PC成為芯片廠商的新戰場，代表企業包括AMD與英偉達。
AMD于今年3月召開“AI PC”創新峰會，推出了銳龍AI PC生態系統，涵蓋采用銳龍AI Max、銳龍AI 300及銳龍9000HX系列處理器的筆記本、Mini PC等多款設備。
銳龍AI Max系列處理器具備工作站級性能，集成16個“Zen 5”架構CPU核心、40個RDNA 3.5圖形核心及AI算力高達50 TOPS的XDNA2 NPU，并支持高達128GB統一內存，其中最多可為圖形處理分配96GB。該平臺支持大規模AI模型無縫運行，兼顧高效多任務處理。
銳龍9000HX系列采用第二代3D V-Cache技術，通過將內存重新布局于處理器下方，帶來更優的性能、熱管理及時鐘頻率。其中銳龍9955HX3D為該系列旗艦產品，面向發燒級玩家和內容創作者。
英偉達方面，其最新發布的RTX 5090顯卡擁有920億晶體管和4000 TOPS AI算力，支持本地運行2000億參數的大模型，性能比前代翻倍。得益于3nm制程與第三代RT Core，該卡在4K游戲中的幀率提升達60%。
此外，聯發科與英偉達聯合開發NVIDIA GB10 Grace Blackwell超級芯片，將應用于英偉達的個人AI超級計算機項目“Project DIGITS”。該項目旨在為AI研究人員、數據科學家等提供家庭級超級計算能力。
 
汽車芯片：全車智能化核心動力
在2025年上海車展上，多款汽車芯片集中亮相，加速智能汽車向全車智能化演進。
高通展示的8775平臺采用CPU+NPU+GPU異構計算架構，支持4K多屏互動、高速NOA導航和車身域控制，系統帶寬達154GB/s。
此外，高通還與德賽西威合作推出“同套硬件、兩套算法”的駕駛輔助方案，加快自動駕駛技術的普及。高通還聯合寶駿、零跑、奇瑞等企業，展示了搭載Snapdragon Ride平臺的解決方案。該平臺具備高度靈活與可擴展性，適配不同駕駛輔助等級及車型，降低系統開發復雜度，加快技術落地。
聯發科方面，發布天璣汽車旗艦座艙平臺C-X1，采用3nm工藝，基于Arm v9.2-A架構，融合NVIDIA Blackwell GPU與深度學習加速器，構建雙AI引擎架構，滿足未來智能座艙的強大AI算力需求。該平臺還集成光線追蹤技術，支持AAA級車載游戲，提供卓越的視聽娛樂體驗。
C-X1亦可與NVIDIA DRIVE AGX Thor等處理器結合，構建集中式計算平臺，承載全車各域處理任務。
英特爾則推出第二代AI增強SDV SoC，首次采用多節點芯粒架構，支持計算、圖形與AI功能的靈活定制，提升AI性能10倍、圖形性能3倍，助力車企打造差異化產品，同時降低功耗與成本。
 
服務器：AI算力的核心高地
AI與數字化轉型持續推動服務器市場升級，特別是AI服務器已成為算力基礎設施的核心支撐。
英偉達在GPU加速卡方面布局全面，H100/B100系列面向AI訓練，采用Hopper/Blackwell架構，配備Transformer引擎與FP8精度，訓練性能是A100的3倍；B200芯片FP4算力達20 petaFLOPS，支持十萬億級參數模型。A40/RTX 4090適用于推理與渲染，T4/L4系列注重能效比。
CPU與DPU方面，Grace CPU基于Arm架構，通過NVLink-C2C與GPU互聯，實現900GB/s內存一致性。BlueField-4 DPU則集成ASAP2與NVMe SNAP技術，實現高效網絡與存儲虛擬化。英偉達還推出DGX GB200 AI服務器系統，集成72顆B200 GPU與36顆Grace CPU，FP4總算力達1.44 exaFLOPS，并采用冷板式液冷散熱方案。
在2025年GTC大會上，英偉達宣布Blackwell Ultra架構將于下半年推出，代表產品GB300 NVL72集成72顆Ultra GPU與36顆Grace CPU，其算力、帶寬與存儲速度均為前代1.5倍。思科、戴爾、慧與、聯想等廠商將陸續推出相關產品。
AMD方面，其第五代EPYC處理器采用Zen 5架構和臺積電3nm工藝，單線程性能提升25%、能效提升30%，并支持AI加速引擎與CXL 3.0內存擴展。
更具前瞻性的是，AMD已完成基于臺積電N2工藝的第六代EPYC“Venice”核心模塊測試，預計2026年發布。Zen 6架構延續30%以上性能增幅，同時功耗最多可降低35%。第五代EPYC現已在戴爾、HPE等服務器中商用，在AI訓練場景下吞吐量是前代的兩倍。
 
AI驅動下的產業協同演進
AI推動芯片性能迅猛增長，芯片設計、制造與封裝之間的協同合作愈加緊密。
芯片設計公司（如英偉達、高通、AMD、聯發科）與晶圓代工廠（如臺積電、三星、格芯、聯電）之間的協作日益深化，尤其是在先進制程和封裝技術領域。隨著單片SoC設計接近物理極限，3D-IC、Chiplet與異構集成方案日漸主流。這些技術需要跨越設計、工藝與封裝等多個環節的深入協同，特別是在高密度互連與熱管理方面的協作至關重要。
AI與HPC對專用高效芯片的需求不斷上升，促使系統廠商（如云服務商、汽車廠商）越來越多地尋求定制化芯片解決方案。芯片設計公司與代工廠、終端客戶之間的深度合作，將成為未來滿足系統級性能需求的關鍵。
 
結語
全球芯片市場正經歷深度變革。芯片設計作為半導體產業鏈的核心，正在手機、AI PC、汽車和服務器等多個關鍵領域掀起新一輪技術競賽。技術創新、產品迭代與產業鏈協同合作將成為廠商贏得未來的關鍵武器。在巨頭激烈博弈之下，芯片產業的未來走向值得持續關注。