写给高管的2025年半导体预测

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来源：本文编译自德勤，谢谢。

2024 年，半导体行业表现强劲，预计实现两位数 (19%) 增长，全年销售额达 6270 亿美元。这甚至好于早先预测的 6110 亿美元。2025年的表现可能会更好，预计销售额将达到 6970 亿美元，创下历史新高，并有望实现到 2030 年芯片销售额达到 1 万亿美元的广泛接受的目标。这意味着，该行业在 2025 年至 2030 年期间仅需以 7.5% 的复合年增长率增长（图 1）。假设该行业继续以这样的速度增长，到 2040 年就可能达到 2 万亿美元。

股市往往是行业表现的领先指标：截至 2024 年 12 月中旬，全球十大芯片公司的总市值为 6.5 万亿美元，较 2023 年 12 月中旬的 3.4 万亿美元增长 93%，比 2022 年 11 月中旬的 1.9 万亿美元高出 235%。话虽如此，值得注意的是，过去两年芯片股的“平均”表现一直是“两个市场的故事”：参与生成式人工智能芯片市场的公司表现优于平均水平，而没有这种风险的公司（例如汽车、计算机、智能手机和通信半导体公司）表现不佳。

推动行业销售的一个因素是对新一代人工智能芯片的需求：包括 CPU、GPU、数据中心通信芯片、内存、电源芯片等。德勤的《2024 年 TMT 预测》报告预测，这些新一代人工智能芯片的总价值将“超过”500 亿美元，这是一个过于保守的预测，因为到 2024 年，市场价值可能超过 1250 亿美元，占当年芯片总销售额的 20% 以上。在本文发表时，我们预测到 2025 年，新一代人工智能芯片的价值将超过 1500 亿美元。此外，AMD 首席执行官 Lisa Su 将她对人工智能加速器芯片总潜在市场的估计上调至 2028 年的 5000 亿美元，这一数字高于 2023 年整个芯片行业的销售额。

在终端市场方面，个人电脑销量在 2023 年和 2024 年持平于 2.62 亿台后，预计 2025 年将增长 4% 以上，达到约 2.73 亿台。与此同时，智能手机销量预计将在 2025 年（及以后）以低个位数增长，到 2024 年达到 12.4 亿台（同比增长 6.2%）。这两个终端市场对半导体行业至关重要：2023 年，通信和计算机芯片销售额（包括数据中心芯片）占当年半导体总销售额的 57%，而汽车和工业（仅占总销售额的 31%）则占比更高。

该行业面临的一个挑战是，虽然新一代人工智能芯片和相关收入（内存、先进封装、通信等）带来了巨额收入和利润，但它们只代表了少数高价值芯片，这意味着整个行业的晶圆产能（以及利用率）并不像看起来那么高。2023 年，芯片销量接近 1 万亿，平均售价为每片 0.61 美元。粗略估计，虽然新一代人工智能芯片可能占 2024 年收入的 20%，但它们在晶圆总产量中所占比例还不到 0.2%。尽管预计 2024 年全球芯片收入将增长 19%，但全年硅晶圆出货量实际上预计下降2.4%。预计到 2025 年，这一数字将增长近 10%，这得益于对新一代 AI 芯片中大量使用的组件和技术（如小芯片）的需求，正如我们在 2025 年 TMT 预测报告中提到的那样。当然，硅晶圆并不是唯一需要追踪的产能：先进封装的增长速度更快。例如，一些分析师估计，台积电的 CoWoS（基板上晶圆上的芯片）2.5D 先进封装产能将在 2024 年达到每月 35,000 片晶圆（wpm），并可能增加到 70,000 wpm（同比增长 100%），到 2026 年底将进一步同比增长 30% 至 90,000 wpm。

此外，推动行业创新并不便宜。2015 年，芯片行业整体研发支出占息税前利润 (EBIT) 的平均水平为 45%，但到 2024 年，这一比例预计将达到 52%。研发支出的复合年增长率似乎为 12%，而白色 EBIT 的增长率仅为 10%（图 2）。

最后，值得提醒读者的是，芯片行业是出了名的周期性行业。在过去 34 年中，该行业曾 9 次从增长转为萎缩（图 3）。因此，与 1990 年至 2010 年相比，过去 14 年该行业的极端增长或萎缩似乎有所减少，但萎缩的频率似乎有所增加。目前看来，2025 年前景看好，很难预测 2026 年会带来什么。

这些趋势和其他趋势都影响着我们对 2025 年半导体行业的展望，我们将深入探讨未来一年的四大主题：用于个人电脑和智能手机以及企业边缘的生成式 AI 加速器芯片；芯片设计的新“左移”方法；日益严重的全球人才短缺；以及在不断升级的地缘政治紧张局势中建立有弹性的供应链的必要性。

1

个人电脑、智能手机、企业边缘和物联网中的生成式 AI 芯片

用于训练和推理新一代人工智能的许多芯片价格高达数万美元，用于大型云数据中心。2024 年和 2025 年，这些芯片或这些芯片的轻量级版本也将在企业边缘、计算机、智能手机以及（随着时间的推移）其他边缘设备（如物联网应用）中找到归属。需要明确的是，在许多情况下，这些芯片要么用于新一代人工智能，要么用于传统人工智能（机器学习），或者两者的结合（这种情况越来越多）。

企业边缘市场在 2024 年就已成为一个因素，但 2025 年的问题将是这些芯片的更小、更便宜、功能更弱的版本如何成为计算机和智能手机的关键部件。它们在单芯片价值上的不足可以通过数量来弥补：预计 2025 年个人电脑销量将超过 2.6 亿台，而智能手机销量预计将超过 12.4 亿台。有时，“新一代人工智能芯片”可以是一块独立的硅片，但更常见的是，它是几平方毫米的专用人工智能处理空间，是更大芯片的一小部分。

企业边缘：尽管通过云端实现人工智能可能仍将是许多企业的主导选择，但预计全球约有一半的企业将在本地增加人工智能数据中心基础设施——这是企业边缘计算的一个例子。这可能部分是为了帮助保护他们的知识产权和敏感数据，并遵守数据主权或其他法规，同时也是为了帮助他们节省资金。这些芯片与超大规模数据中心的芯片大致相同，服务器机架的成本高达数百万美元，需要数百千瓦的电力。虽然比超大规模芯片的需求要小，但我们估计，到 2025 年，全球企业边缘服务器芯片的价值可能达到数百亿美元。

个人电脑：预计到 2025 年，搭载人工智能的 PC 销量将占到所有 PC 的一半，一些预测表明，到 2028 年，几乎所有 PC 都将至少配备一些板载人工智能处理，也称为神经处理单元 (NPU)（图 4）。这些搭载 NPU 的机器预计价格将高出 10% 至 15%，但需要注意的是，并非所有人工智能 PC 都一样。根据主要 PC 生态系统公司的建议，只有每秒运算速度超过 40 TOPS 的计算机才被视为真正的人工智能 PC，40 TOPS（每秒万亿次运算）级别是一条分界线。截至撰写本文时，一些买家对这些新 PC 持谨慎态度，要么不愿意支付溢价，要么等到 2025 年下半年推出更强大的人工智能 NPU。

截至 2024 年 12 月，许多已安装的 PC 都运行在 x86 CPU 上，其余则运行在基于 Arm 架构的 CPU 上。联发科、微软和高通于 2024 年宣布，他们将生产基于 Arm 的 PC，特别是新一代 AI PC。目前尚不清楚这些机器在未来 12 个月内会取得多大成功，但这很可能是各家芯片制造商面临的一个关键问题，高通预计到 2029 年，其每年将销售价值 40 亿美元的 PC 芯片。

智能手机：PC NPU 的价值可能高达数十美元，而与智能手机相当的新一代 AI 芯片的价值可能要低得多，我们估计下一代智能手机处理器的硅片价格不到 1 美元。尽管智能手机市场每年的销量超过 10 亿部，尽管我们预测到 2025 年新一代 AI 智能手机将占手机销量的 30%，但以美元计算，半导体的影响可能小于 PC。相反，对于芯片制造商来说，一个有趣的角度可能是看看消费者是否对新一代 AI 手机和功能足够兴奋，以缩短更换周期。消费者在升级之前会保留手机更长时间，而且多年来销量一直持平。如果新一代 AI 热情导致智能手机销量上升，那么它可能会使所有类型的芯片公司受益，而不仅仅是那些自己生产新一代 AI 芯片的公司。

物联网：数据中心的新一代人工智能芯片可能要花费 30,000 美元。个人电脑上的新一代人工智能芯片可能要花费 30 美元。智能手机上的新一代人工智能芯片可能要花费 3 美元。对于在低成本物联网市场中发挥作用的新一代人工智能芯片，它们的成本应该在 0.3 美元左右。这不太可能在短期内发生，但由于数百亿个物联网终端可能需要人工智能处理器，因此这是一个值得长期关注的市场。

需要考虑的战略问题：

尽管目前数据中心的新一代人工智能芯片需求旺盛，但考虑到其对行业增长的重要性，是否有迹象表明需求正在减弱，或者处理正在从数据中心转移到边缘设备？

鉴于人工智能芯片在数据中心的成功，各种边缘芯片的市场潜力可能会推动并购，并吸引更多私募股权、风险投资和主权财富基金的兴趣：芯片公司已经与金融参与者结盟。我们能在 2025 年看到更多这样的情况吗？

一些分析师预计，到 2025 年及以后，人工智能推理市场的增长速度将超过训练市场：这会对各个半导体行业和参与者产生什么影响？随着人工智能推理成本的快速下降，它将如何影响半导体芯片？

随着人们更加关注可持续性，以及由于人工智能推动的电力需求激增而导致的电力消耗压力不断加大，行业如何在笔记本电脑、手机和物联网设备等小型设备中取得电源效率和性能之间的平衡？

2

芯片设计“左移”，呼吁整个行业加强合作

德勤预测，到 2023 年，人工智能将成为人类半导体工程师的强大助手，帮助他们完成极其复杂的芯片设计流程，并使他们能够找到改进和优化 PPA（功率、性能和面积）的方法。截至 2024 年，新一代人工智能已实现快速迭代，以增强现有设计并发现可以在更短时间内完成的全新设计。2025年，可能会更加重视“左移”——一种芯片设计和开发方法，其中测试、验证和确认在芯片设计和开发过程的早期被提前——因为优化策略可以从简单的 PPA 指标发展到系统级指标，例如每瓦性能、每瓦 FLOP（或“每秒浮点运算”）和热因素。而先进的人工智能功能（图形神经网络和强化学习）的结合可能会继续帮助设计比人类工程师生产的典型芯片更节能的芯片。

领域专用芯片和专业芯片预计将继续比通用芯片占据主导地位，因为多个行业（例如汽车）和某些 AI 工作负载需要定制的芯片设计方法。然而，专用集成电路的广泛采用仍不太明朗，因为此类硬件的开发和维护成本高昂，可能会分散对其他 AI 进步的关注。但这正是新一代 AI 工具可以让公司设计出更专业、更有竞争力的产品（包括定制硅片）的地方。

3D IC 和异构架构带来了与排列、组装、验证和测试各种芯片相关的挑战，这些芯片有时可以预先组装。这种从单个产品设计转向系统设计的转变可以在早期融入软件和数字孪生——强调了早期和频繁测试的重要性。到2025 年，在流程上游同步硬件、系统和软件开发可能会有助于重新定义未来的系统工程，并提高整体效率、质量和上市时间。

为了发展并跟上设计面貌的变化，业界可能需要考虑处理复杂设计流程的新方法。芯片行业已经在探索数字孪生，以逐步模拟和可视化复杂的设计流程，包括移动或交换芯片以测量和评估多芯片系统性能的能力。数字孪生可以越来越多地用于提供物理终端设备或系统的视觉表示（通过 3D 建模），以协助设计的各个方面，包括机械和电气（软件和硬件）。设计师应该与电子设计自动化 (EDA) 和其他高科技计算机辅助设计/计算机辅助工程公司合作，以加强混合和复杂异构系统的设计、仿真、验证和确认工具和能力。他们还应该考虑使用和调整基于模型的系统工程工具，作为更广泛的 EDA“左移”方法的一部分。

由于设计和软件有望在下一代先进芯片产品的开发中发挥关键作用，因此在 2025 年，加强网络防御将变得更加重要。为了与左移方法保持一致，芯片设计人员应在芯片设计过程的早期集成安全性和安全测试。他们应该实施冗余和错误纠正和检测机制，以帮助确保系统即使某些组件发生故障也能继续运行，以及基于硬件的安全功能，例如安全启动机制和加密引擎。

需要考虑的战略问题：

随着芯片设计中的人工智能变得越来越普遍和普遍，并且 EDA 越来越多地支持人工智能，行业如何才能通过始终让人类工程师参与其中并让他们在整个过程中发挥重要作用，主动确保复杂设计过程中的信任和透明度？

在定制硅片设计的情况下，设备原始设备制造商、产品设计师和芯片设计师之间的关系性质是什么？芯片公司和最终客户之间的一些差异化因素是什么？增加定制化是否会在产品定价方面带来规模优势，或者降低生产原型的成本或加速原型生产？

新的工具和方法可能需要更广泛的芯片行业（包括 EDA 和设计公司）考虑长期方向和目标。在此背景下，半导体公司应该从系统工程和芯片开发/研发的角度解决哪些方面的问题？

对更快速、更复杂芯片的设计以及更快的速度不断增长的需求将如何影响制造能力和产能，特别是对于后端参与者（先进封装代工厂和外包半导体组装和测试）？

3

半导体行业人才挑战加剧

在德勤 2023 年半导体行业展望中，我们估计该行业到 2030 年需要增加 100 万名技术工人，即每年增加 10 万名以上。两年后，这一预测不仅成真，而且人才挑战预计将在 2025 年进一步加剧。从全球来看，各国都无法培养足够的技术人才来满足其劳动力需求。

从核心工程到芯片设计和制造、运营和维护，人工智能可能有助于缓解一些工程人才短缺问题，但技能差距依然存在（图 5）。到2025 年，吸引和留住人才可能仍将是许多组织面临的挑战，而问题很大一部分是劳动力老龄化，这在美国甚至欧洲更为突出。再加上复杂的地缘政治格局和供应链脆弱性，很明显，全球人才供应都面临压力。

随着美国和欧洲制造、组装和测试的回流，芯片公司和代工厂在 2025 年可能会面临压力，因为它们需要在当地寻找更多人才。例如，人才挑战是新工厂开业延迟的原因之一。与此相关的是，“友岸化”（与被视为盟友的国家或地区的公司合作）可以为供应链提供稳定性和弹性，尤其是对美国和欧盟而言。但它也要求在马来西亚、印度、日本和波兰等目的地寻找合适的技能，以帮助满足新的产能需求和人才角色。

芯片公司不能继续争夺同样有限的人才资源，同时还期望跟上行业技术进步和产能扩张的步伐。那么，半导体公司在 2025 年可以做些什么来解决人才难题呢？

为了吸引人工智能和芯片人才，芯片公司应该考虑提供一种信任感、稳定性和预期的市场增长。这样，他们可以帮助让该行业对高中毕业生和新进入者更具吸引力，从而帮助重振人才渠道。

希望从各自国内芯片法案中获益的国家应考虑将战略目标和与劳动力发展和激活相关的方面纳入其中。一些例子可能包括培训计划、扩大职业和专业教育以及当地芯片公司为获得资金而承诺提供的就业机会。半导体公司应考虑与教育机构（高中、技术学院和大学）和当地政府组织合作，利用芯片资金开发和策划符合该地区特定行业需求的有针对性的劳动力培训和发展计划。

半导体公司应设计灵活的技能提升和再培训计划，以实现职业道路的灵活性，帮助解决未来劳动力技能和差距问题。此外，他们还应实施和利用先进的技术和基于人工智能的工具来评估各种人才相关因素，例如供应、需求以及当前和预计的支出，以执行复杂的劳动力情景建模，以支持战略人才决策。

需要考虑的战略问题：

如何根据专业领域（例如设计和知识产权、制造、操作员、工程和技术角色）对劳动力进行描述和细分？行业如何根据这些角色以及招聘的特定地理区域定制人才采购和技能发展战略？

一个新兴趋势是代理人工智能：多模式、多代理人工智能能否部分解决迫在眉睫的人才短缺问题？

在将新人才融入主流劳动力队伍时，应考虑哪些细微差别和因素以确保企业文化的一致性？应解决与人才保留问题和人才管道发展差距相关的哪些风险和陷阱？

作为未来人才管道开发的一部分，应该考虑哪些相邻的技术劳动力类型，以及整体人才组合应该是什么样子，包括全职和零工，以帮助公司在未来一到两年内占据强势地位？

4

在地缘政治紧张局势中构建有弹性的供应链

德勤的 2024 年半导体展望已经深入讨论了地缘政治紧张局势，那么 2025 年又有哪些新情况呢？

一样……但更多。例如，2024 年 12 月，刚离任的政府发布了一份新的美国出口限制清单，主要仍集中在先进节点上（尽管有人猜测限制可能会扩大到包括一些相对不太先进的节点）。这些限制现在包括围绕先进检测和计量的单独附加类别。此外，许多（超过 100 个）新实体（主要是中国）已被添加到受限实体列表中。

作为这些限制措施的一部分，美国似乎正在采取“小院子、高围栏”的半导体出口限制方式。其目的是对相对较小的芯片技术子集施加高水平的限制，重点是国防技术，包括先进武器系统和军事应用中使用的先进人工智能。

新的限制措施（如果由新政府实施）进一步表明，人工智能的发展越来越被视为国家安全问题。在这些新限制措施出台的第二天，中国宣布进一步限制镓和锗（以及其他材料）的出口，这两种材料都是制造多种半导体的关键。正如我们在 2024 年预测的那样，持续的材料限制可能会对芯片行业构成挑战，但也是该行业加大电子垃圾回收力度的当务之急。

2025 年 1 月中旬，已离任的政府宣布了《人工智能技术扩散临时最终规则》。《临时最终规则》将对芯片出口实施新的管制。

在撰写本文时，尚不清楚新一届政府是否会取消 12 月和 1 月的限制措施、进行修改，甚至提出额外的限制措施。

此外，新政府还提议增加关税，包括对来自中国、墨西哥和加拿大的商品征收关税。69鉴于大多数半导体供应链的全球性，即将离任的政府提出的新的人工智能相关芯片出口管制以及计划中的更高关税可能会产生影响，并可能使供应链的管理变得更加复杂，从而转移利润、成本等。而且这种影响可能会影响整个供应链（包括研发和制造），并影响各个国家和地区的行业政策的制定方式。

当然，还有其他地缘政治风险或变化：乌克兰/俄罗斯和中东的冲突仍在继续，可能会影响半导体制造、供应链和关键原材料。但芯片行业还有其他薄弱环节：韩国 12 月的戒严令凸显了全球供应链对某些类型半导体的依赖和集中，尤其是在最先进的技术领域。作为集中度的一个例子，全球近 75% 的 DRAM 内存芯片都是在韩国制造的。

不仅仅是地缘政治因素会中断关键材料供应：2024 年的飓风海伦 (Hurricane Helene) 曾短暂关闭北卡罗来纳州的两座矿山，这两座矿山是全球几乎所有超高纯度石英的产地，而石英对于制造芯片制造过程中的关键部件——坩埚至关重要。由于气候变化，飓风、台风和其他极端天气事件预计将变得更加频繁和猛烈，扩大关键材料来源可能仍是供应链的首要任务。

值得注意的是，截至 2024 年底，美国及其盟友的出口限制措施中一个关键部分正在产生影响：对极紫外光刻机的限制似乎构成了一道障碍，阻止中国公司大规模生产先进节点芯片并获得可接受的产量。虽然使用较旧的深紫外技术制造了数量有限的先进工艺芯片，但良率很低，不经济，这种情况预计至少会持续到 2026 年。

需要明确的是，即使行业增长了近 20%，半导体供应链在 2024 年仍然运转良好。目前，没有理由相信 2025 年的供应链会缺乏弹性，但风险始终存在。考虑到人工智能芯片在 2025 年及以后的重要性（高达销售额的 50%，也许是75%），以及尖端芯片所需的处理器、内存和封装的相对更高集中度，该行业可能比以往任何时候都更容易受到供应链中断的影响。尽管由于各种芯片法案，该行业在地理上的集中度可能会降低——在岸外包、回岸外包、近岸外包和友岸外包等举措都还处于早期阶段——但至少在未来一两年内，该行业仍然非常脆弱。

需要考虑的战略问题：

鉴于不断变化的地缘政治环境和不断升级的出口限制，回流与离岸外包应该如何搭配？行业应如何考虑对曾经友好国家和盟友的现有供应链渠道合作伙伴关系（即友邦外包）的潜在破坏？

由于不可预测的气候变化影响材料和零部件供应，再加上本已复杂的地缘政治格局，这一因素将如何影响全球数十个国家正在雄心勃勃规划和推广的前端晶圆厂和后端封装测试厂？

如果贸易战继续升级，对人才的获取和供应意味着什么？出口限制是否会进一步扩大，并最终导致芯片竞赛中各国面临更广泛的人才流动挑战？

鉴于有将生产活动转移到美国的动机，拥有芯片制造能力的国家将如何应对美国可能征收的额外关税？考虑到更高的成本，高附加值的生产活动是否是转移到美国的理想选择？美国公司是否会重新考虑其离岸制造投资和活动？

5

未来的路标

展望2025年，半导体行业高管应留意以下迹象：

目前，人工智能在半导体方面的高额支出与企业能够将其人工智能产品货币化之间存在着不匹配的情况。对于 2025 年，“投资不足的风险大于投资过度的风险”这一论点似乎仍占主导地位，但如果这种态度发生转变，对人工智能芯片的需求可能会变得比预期的要弱。

来自敏捷芯片初创公司的竞争可能会加剧，对整个半导体行业的现有企业构成挑战。值得注意的是，人工智能芯片初创公司在 2024 年第二、第三和最后一个季度在全球范围内获得了累计 76 亿美元的风险投资，其中几家初创公司提供专业解决方案，包括可定制的基于 RISC-V 的应用程序、芯片、LLM 推理芯片、光子集成电路、芯片设计和芯片设备。

由于美国和其他主要市场的利率可能会进一步下降，有利的信贷环境可能会成为芯片行业并购的顺风，而该行业的并购在 2024 年已经出现上升趋势。此外，随着两个不同的芯片市场的发展（一个是人工智能芯片市场，另一个是所有其他类型芯片市场），该行业可能会经历并购和整合，尤其是当拥有宝贵知识产权的公司落后于同行并被视为有吸引力的目标时。尽管如此，全球范围内可能出现的更严格的监管和贸易冲突可能会抑制交易环境。

随着地缘政治挑战席卷全球，芯片公司应该做好应对进一步中断的准备。即使回流、友好外包和近岸外包势头强劲，传统的渠道合作伙伴模式和联盟关系也可能被颠覆。长期的地区冲突和战争可能会进一步影响重要材料和库存的流动。所有这些都可能扰乱半导体公司的需求计划，要求它们更加灵活，调整供应链和采购合同以及定价条款。

资本支出和收入的很大一部分是由人工智能和生产这些高度先进的人工智能芯片所需的先进晶圆推动的。然而，汽车、工业和消费领域的晶圆需求仍然低迷，而手机和其他消费产品的需求有所上升。到 2025 年和 2026 年，虽然总体收入和资本支出似乎继续呈上升趋势（至少在未来 9 到 12 个月内），但人工智能相关支出的任何下降趋势和零部件短缺都可能对更广泛的全球半导体和电子供应链产生不利影响。

https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/semiconductor-industry-outlook.html

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