TrendForce近日公布了2026年第二季度全球无晶圆厂公司前十榜单，为行业带来了一份颇具震撼力的数据。榜单显示，这十家企业的总营收达到1414.5亿美元，较去年同期增长了73%。尽管73%的同比增幅看似惊人，但这只是一个整体数字，更值得深究的是哪些企业在增长、增长了多少、以及增长源自何处。透过这份榜单，几个产业趋势已逐渐明朗。

01 前十榜单究竟有何变化？

纵观整个榜单，总营收持续攀升，但增长分布极不均衡。英伟达继续稳坐头把交椅，占据前十总营收的64%，其余九家难以匹敌。博通位列第二，营收虽远不及英伟达，但同比增速居首，超过110%。AMD以115.36亿美元超越高通升至第三，高通则滑落至第四，且同比和环比增速均呈下滑态势。榜单后续排名依次为联发科、Marvell、瑞昱、MPS、联咏和豪威。

榜单中后段同样值得关注。Marvell同比增长34%，环比增长12%；MPS同比增长48%，环比增长22%。这两家企业的营收规模虽不及前列公司，但增长质量较高。总体而言，这份榜单的“洗牌”不仅体现在名次变动上：英伟达的领先优势进一步扩大，AMD成功超越高通，而中后段企业在增速上呈现出更明显的分化。

02 英伟达如何占据64%的营收？

前文提到英伟达是其余九家“难以望其项背”的存在，那么它是如何形成当前领先地位的？

答案主要有两点。

首先，AI GPU需求的持续增长是关键。 随着大模型训练、推理以及Agentic AI应用的不断拓展，云服务商、AI公司和企业客户持续加大AI基础设施投入，GPU仍是当前AI数据中心的核心计算加速器。TrendForce指出，除传统超大规模云服务商外，NeoCloud、主权AI项目以及企业客户也开始为英伟达贡献更多收入，客户范围的扩大进一步支撑了GPU需求。

从英伟达自身财报来看，AI数据中心仍是公司最主要的增长引擎。英伟达本季度总营收达962.2亿美元，其中数据中心业务营收达890亿美元，同比增长117%，约占公司总营收的92%。这一业务规模已远超游戏、专业可视化和汽车等其他板块。

英伟达的优势还来自GPU之外的AI基础设施布局。 随着AI计算规模持续扩大，多颗GPU之间需进行高速数据交换，GPU与CPU、网络设备及其他计算节点间的通信效率直接影响整个系统的运行效率。因此，英伟达持续强化高速互连和网络能力，并将GPU、NVLink、网络芯片和整机系统整合，逐步构建覆盖计算、互连与系统的AI基础设施方案。

其中，NVLink是这一体系的核心技术。它是一套高速互连技术，用于提升GPU之间以及处理器与加速器间的数据传输效率。在英伟达的AI计算平台中，NVLink可将多颗GPU连接，形成更大规模的高速计算域；NVLink-C2C则负责处理器与加速器间的高速、低延迟互连。随着AI集群规模扩大，高速互连的重要性日益提升。在此基础上，英伟达进一步推出NVLink Fusion，将NVLink能力延伸至第三方定制芯片。通过这一平台，合作伙伴可开发定制CPU和XPU，并将其接入基于英伟达NVLink的AI基础设施。英伟达提供互连、网络和机架级系统等配套能力，合作伙伴则可根据特定工作负载设计处理器。

目前，Marvell已加入NVLink Fusion生态，为定制XPU提供相关互连和网络方案；AI推理芯片公司d-Matrix也宣布采用NVLink Fusion，将下一代Raptor推理处理器接入英伟达AI基础设施。英伟达还与联发科展开合作，由联发科面向数据中心客户开发定制XPU。

从GPU到NVLink，再到网络和机架级系统，英伟达正不断扩大AI基础设施的覆盖范围。对客户而言，这意味着AI算力部署可围绕一套更统一的软硬件体系展开，而英伟达也借此进一步巩固了其在AI数据中心中的平台地位。

03 AMD升至第三，AI红利向CPU传导

如果说英伟达直接受益于AI算力需求，那么AMD的排名变化则体现了这种需求正向更广泛的数据中心计算环节扩散。

从AMD自身财报看，本季度营收达115亿美元，数据中心营收达67亿美元，占总体的58%，同比增长107%。CEO苏姿丰特别强调，此次数据中心的“成功”很大程度上得益于市场对EPYC（霄龙）处理器以及Instinct GPU的强劲需求。也就是说，AMD的业绩增长不能完全归功于CPU，GPU同样是重要增长来源。

不过，在数据中心业务高速增长的同时，AMD的服务器CPU也持续扩张。服务器CPU营收已连续第五个季度创下历史新高，云端和企业客户的相关销售额均同比增长超过70%。与此同时，随着第五代EPYC Turin和第四代EPYC Genoa持续扩大部署，AMD在x86服务器市场的营收份额也继续提升。第五代EPYC Turin目前已覆盖全球超过1600种EPYC公有云实例中的近三分之一，云服务商正将其用于数据库、存储和AI等更多工作负载。

这背后的逻辑与GPU受益于AI需求的方式并不完全相同。大模型训练和推理对并行计算能力的需求，首先直接推高了GPU加速器的采购量，GPU因此成为AI基础设施扩张中最先感受到需求增长的芯片。随着越来越多GPU进入数据中心，围绕这些加速器运行的服务器系统也需要更多CPU承担数据处理、任务调度、存储访问和系统管理等工作，AI算力需求由此开始向通用计算环节传导。

AMD已开始围绕这一变化调整产品布局。公司今年推出第六代EPYC服务器处理器，并明确将其面向Agentic AI、通用计算和企业工作负载。同时，AMD也通过Helios机架级AI系统，将EPYC CPU、Instinct GPU以及网络等产品整合到更完整的AI基础设施中。

AI首先带动GPU需求快速上升，随后通过数据中心规模扩张和工作负载变化，将增量传导至CPU等通用计算环节。恰好同时拥有GPU和CPU产品线，使AMD能够承接这两层需求，这也成为其数据中心业务持续扩张的重要支撑。

04 手机芯片厂商也开始争夺AI算力蛋糕

与英伟达和AMD不同， 高通和联发科选择了“另辟蹊径”。

这两家公司原本以手机芯片业务为主，但随着手机芯片市场面临压力，AI正成为它们寻找增长空间的重要突破口。

高通走的路线较为多元，汽车、物联网和数据中心正成为其持续发力的增长方向。

根据高通财报，本季度营收达99.47亿美元，其中15.88亿美元来自QCT收入中的汽车部分，这部分同比增长61%，汽车业务已连续23个季度保持两位数同比增长；物联网则带来18.3亿美元营收，同比增长9%。对此，高通表示，汽车部分2029年预计可达100亿美元，物联网部分超过140亿美元。

不仅如此，高通正将数据中心视为下一阶段的重要增长方向。

今年6月，高通正式公布了面向数据中心的完整AI路线图，并将2029财年数据中心业务营收目标定为超150亿美元。公司推出一系列全新数据中心解决方案，包括DragonflyC1000 CPU、高带宽计算 (HBC)、DragonflyAI300 推理加速器以及连接产品，同时还提供定制芯片解决方案，并进一步收购AI软件平台公司Modular，希望从芯片向软硬件协同的平台方案延伸。

联发科走的路线则更集中于AI ASIC。相比继续依赖手机SoC，联发科正利用自身在高速SerDes、低功耗处理器和连接技术上的积累，为云服务商开发定制AI芯片。公司在2026年第一季度业绩会上已将2027年ASIC市场规模预估上调至700亿至800亿美元，并预计这一市场仍将随着云服务商持续增加自研算力而扩大。

本季度，联发科又进一步上调了数据中心业务目标。公司披露，2026年数据中心营收目标已从此前的10亿美元以上提高至20亿美元以上，同时首款面向大型美国云服务商的AI加速器ASIC预计在第四季度进入量产。联发科本季度Smart Edge业务收入占比达53%，首次超过Mobile Phone业务的41%，也反映出公司业务重心正逐步向手机之外扩展。

更值得关注的是，联发科已与英伟达建立了更深的AI基础设施合作。8月31日，英伟达宣布投资联发科35亿美元，双方将进一步围绕NVLink Fusion开展合作。联发科客户可据此开发定制AI芯片，并将其接入英伟达的数据中心基础设施。这意味着联发科在发展ASIC的同时，也可借助英伟达既有的互连和系统生态加快进入AI数据中心市场。

05 传统消费电子芯片厂商也在寻找AI切入点

AI带来的产业增量并未仅停留在GPU、CPU和ASIC等核心算力芯片上。随着AI服务器规模持续扩大，电源管理、光通信、网络连接等基础设施环节也在同步获得新需求，一些原本深耕消费电子市场的无晶圆厂公司正凭借自身优势进入新的增长赛道。MPS和豪威就是很好的例子。

作为高性能模拟和电源芯片厂商，MPS与前述厂商不同，它并不直接参与AI算力竞争。但AI服务器功耗不断提升，意味着供电系统需处理更高的功率密度和更复杂的电源转换需求。GPU数量增加、服务器功率提升，最终都会转化为对电源管理芯片和解决方案的新增需求。

这一变化已体现在MPS的业绩中。2026年第二季度，MPS营收达9.81亿美元，同比增长47.6%，创下单季新高。其中，企业数据业务营收达3.81亿美元，同比增长164.3%，环比增长44.8%，成为公司增长最快的业务之一。MPS明确表示，企业数据业务的增长主要受AI相关电源解决方案需求推动，公司正持续扩大面向AI和数据中心的电源产品布局。

随着AI数据中心向更高功率密度发展，MPS的产品也开始向更高功率的供电架构延伸。公司已开始为800V数据中心架构提供高压AC-DC产品样品，进一步扩大其在AI基础设施供电环节的产品覆盖。对MPS而言，AI带来的机会已从单一电源管理芯片需求，逐步延伸到更完整的数据中心供电方案。

豪威则体现了另一种“迂回”的增长路径。据财报，其第二季度营收实现约11.35亿美元（76.11亿人民币），环比增长18.65%。其中，图像传感器解决方案虽实现收入92.54亿元，占主营业务收入66.05%，但同比减少10.55%；而新兴市场表现强劲，增长较快，合计收入17.26亿元，同比增长47.12%，其中专业影像终端12.87亿元（同比增长53.36%）、机器视觉与机器人2.10亿元（同比增长71.15%）、端侧AI 2.30亿元（同比增长8.46%）。同时，豪威还在向光通信及AI算力基础设施等方向持续布局，进一步扩大模拟芯片业务布局。

对豪威而言，手机、车载CIS等传统业务的市场空间受到挤压，公司正加快布局新兴赛道，从专业影像、机器视觉、端侧AI，到光通信和AI算力基础设施，持续拓展新应用场景，谋求构建第二增长曲线。

06 AI正重新定义无晶圆厂公司的增长逻辑

纵观整张榜单，不同厂商面对AI这张考卷都给出了各自独特的答案。这些答案也代表了整个行业的不同发展走向。

第一种答案显然是继续押注通用算力，这是最稳定且不易出错的选择。AI模型规模扩大和算力需求增加，为通用GPU和CPU提供了持续增长的市场空间。英伟达和AMD等都在持续扩展数据中心GPU业务。TrendForce也指出，2026年Q2全球前十大无晶圆厂公司的营收增长，主要受GPU、CPU、ASIC和互连产品需求上升推动。

第二种答案是向定制化算力延伸。博通、Marvell和联发科都在加强ASIC相关布局。随着大型云服务商越来越多地开发自研AI芯片，定制ASIC可针对特定模型和工作负载进行优化，在性能、功耗和成本之间寻找更适合自身业务的平衡。TrendForce预计，Google、AWS等云服务商将在2026年继续加速部署自研ASIC，ASIC在AI服务器中的占比也将进一步提升。

第三种答案是向AI基础设施延伸。高通和联发科的变化，代表着无晶圆厂厂商正将计算、连接和芯片设计能力带入更大的数据中心市场。随着AI算力规模不断扩大，市场需求不断抬升，从单颗加速芯片扩展到CPU、互连、连接以及系统级方案，无晶圆厂公司的竞争边界随之进一步拓宽。

最后一种答案是探索新兴市场寻求增长空间。MPS和豪威的布局说明，AI带来的产业增量还在继续向产业链其他环节扩散，并与机器视觉、专业影像、光通信、电源管理等已有市场产生交集。对无晶圆厂公司而言，新需求往往会沿着既有技术能力向外延伸，进而形成新的应用场景和增长空间。

07 结语

AI正将芯片产业的增长空间进一步向不同环节铺开。GPU承接最直接的AI算力需求，CPU随着数据中心规模扩大和新型AI工作负载获得更多增量，ASIC则顺着定制化算力需求持续发展，电源管理、网络、光通信等基础设施芯片也开始分享AI数据中心扩张带来的市场机会。

排名变化只是结果，背后更重要的是AI正重新分配芯片产业的增长机会。 对无晶圆厂公司而言，未来的竞争边界正不断拓宽，通用算力、定制芯片、基础设施以及软硬件生态，都可能成为新的增长支点。

本文来自微信公众号“半导体产业纵横”（ID：ICViews），作者：霄萌，36氪经授权发布。

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