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摩根大通：2026 年 AI 加速器出貨量將暴增 62%

摩根大通的最新預測，正在揭示 AI 芯片競爭一個非常重要的變化：

AI 加速器市場還遠沒有見頂，但市場份額正在從傳統 GPU 向定製 ASIC 快速轉移。

摩根大通預計，2026 年全球 AI 加速器出貨量將達到約 1,630 萬台，同比增長 62%。其中，$英偉達(NVDA.US) 和 $AMD(AMD.US) 的 GPU 合計佔比約 58%，低於 2025 年的 68%。(X (formerly Twitter))

這並不意味着英偉達和 AMD 的 GPU 需求下降。

恰恰相反——當整個市場一年增加超過 60% 的加速器出貨量時，即使市場份額下降，絕對出貨量依然可能大幅增長。

真正發生變化的是：

AI 計算正在從 “GPU 一家獨大”，進入 GPU + ASIC 並存的時代。

其中最值得關注的是 Google。

$谷歌-C(GOOG.US) 正在通過 TPU 持續擴大定製 AI 芯片的部署規模，而 Amazon 的 Trainium、其他超大規模雲廠商的自研芯片，也正在推動 ASIC 在 AI 基礎設施中的滲透率不斷提升。

這意味着未來 AI 芯片市場可能出現非常清晰的分工：

GPU：通用性、靈活性、訓練和複雜推理。

ASIC：特定工作負載、更高能效、更低單位計算成本。

對於投資者來説，這個變化反而讓 $博通(AVGO.US) 和 $邁威爾科技(MRVL.US) 的戰略價值越來越重要。

Broadcom 已經深度參與 Google TPU 等定製 AI 加速器項目，而 Marvell 則受益於定製計算、網絡、DSP 和高速互連等需求。

摩根大通進一步預計，到 2027 年，AI ASIC/XPUs 的出貨量甚至可能超過 GPU，預計達到約 1,250 萬台，而 GPU 約 1,090 萬台。(KuCoin)

這意味着 AI 芯片行業正在發生一次非常重要的結構性變化：

過去市場問的是：

“英偉達能賣多少 GPU？”

未來市場更應該問：

“全球一共需要多少 AI 加速器？”

如果 AI 加速器總需求繼續高速增長，那麼即使 $英偉達(NVDA.US) 的市場份額從 68% 下降到 58%，並不意味着 AI 芯片市場的蛋糕變小。

恰恰可能意味着：

蛋糕正在變得更大，而參與分蛋糕的公司更多了。

因此，下一階段 AI 半導體投資邏輯可能不再只是押注單一 GPU 龍頭，而是圍繞整個計算架構升級尋找贏家：

$英偉達(NVDA.US) —— 通用 AI GPU
$AMD(AMD.US) —— GPU 第二供應商
$博通(AVGO.US) —— 定製 ASIC + AI 網絡
$邁威爾科技(MRVL.US) —— 定製計算 + 高速互連
$谷歌-C(GOOG.US) —— TPU + AI 基礎設施
$亞馬遜(AMZN.US) —— Trainium + Inferentia
AI 芯片的下一輪競爭，可能不是 GPU vs GPU。
而是：
GPU vs ASIC。
而無論最終哪種架構佔據更大份額，只要 AI 計算需求繼續增長，整個 AI 加速器市場都可能持續擴張。
真正值得關注的，不是誰贏得 100% 的市場，而是誰能從 AI 計算總量爆炸式增長中持續獲得收入。

$英偉達(NVDA.US) $AMD(AMD.US) $博通(AVGO.US) $邁威爾科技(MRVL.US) $谷歌-C(GOOG.US) $亞馬遜(AMZN.US)