💢💢💢

摩根大通：2026 年 AI 加速器出货量将暴增 62%

摩根大通的最新预测，正在揭示 AI 芯片竞争一个非常重要的变化：

AI 加速器市场还远没有见顶，但市场份额正在从传统 GPU 向定制 ASIC 快速转移。

摩根大通预计，2026 年全球 AI 加速器出货量将达到约 1,630 万台，同比增长 62%。其中，$英伟达(NVDA.US) 和 $AMD(AMD.US) 的 GPU 合计占比约 58%，低于 2025 年的 68%。(X (formerly Twitter))

这并不意味着英伟达和 AMD 的 GPU 需求下降。

恰恰相反——当整个市场一年增加超过 60% 的加速器出货量时，即使市场份额下降，绝对出货量依然可能大幅增长。

真正发生变化的是：

AI 计算正在从 “GPU 一家独大”，进入 GPU + ASIC 并存的时代。

其中最值得关注的是 Google。

$谷歌-C(GOOG.US) 正在通过 TPU 持续扩大定制 AI 芯片的部署规模，而 Amazon 的 Trainium、其他超大规模云厂商的自研芯片，也正在推动 ASIC 在 AI 基础设施中的渗透率不断提升。

这意味着未来 AI 芯片市场可能出现非常清晰的分工：

GPU：通用性、灵活性、训练和复杂推理。

ASIC：特定工作负载、更高能效、更低单位计算成本。

对于投资者来说，这个变化反而让 $博通(AVGO.US) 和 $迈威尔科技(MRVL.US) 的战略价值越来越重要。

Broadcom 已经深度参与 Google TPU 等定制 AI 加速器项目，而 Marvell 则受益于定制计算、网络、DSP 和高速互连等需求。

摩根大通进一步预计，到 2027 年，AI ASIC/XPUs 的出货量甚至可能超过 GPU，预计达到约 1,250 万台，而 GPU 约 1,090 万台。(KuCoin)

这意味着 AI 芯片行业正在发生一次非常重要的结构性变化：

过去市场问的是：

“英伟达能卖多少 GPU？”

未来市场更应该问：

“全球一共需要多少 AI 加速器？”

如果 AI 加速器总需求继续高速增长，那么即使 $英伟达(NVDA.US) 的市场份额从 68% 下降到 58%，并不意味着 AI 芯片市场的蛋糕变小。

恰恰可能意味着：

蛋糕正在变得更大，而参与分蛋糕的公司更多了。

因此，下一阶段 AI 半导体投资逻辑可能不再只是押注单一 GPU 龙头，而是围绕整个计算架构升级寻找赢家：

$英伟达(NVDA.US) —— 通用 AI GPU
$AMD(AMD.US) —— GPU 第二供应商
$博通(AVGO.US) —— 定制 ASIC + AI 网络
$迈威尔科技(MRVL.US) —— 定制计算 + 高速互连
$谷歌-C(GOOG.US) —— TPU + AI 基础设施
$亚马逊(AMZN.US) —— Trainium + Inferentia
AI 芯片的下一轮竞争，可能不是 GPU vs GPU。
而是：
GPU vs ASIC。
而无论最终哪种架构占据更大份额，只要 AI 计算需求继续增长，整个 AI 加速器市场都可能持续扩张。
真正值得关注的，不是谁赢得 100% 的市场，而是谁能从 AI 计算总量爆炸式增长中持续获得收入。

$英伟达(NVDA.US) $AMD(AMD.US) $博通(AVGO.US) $迈威尔科技(MRVL.US) $谷歌-C(GOOG.US) $亚马逊(AMZN.US)