AI推理接棒训练，SEMI预测2030年半导体市场达2.3万亿美元

AI正把半导体产业推入一轮全新的增长周期。

美国旧金山此前举办的SEMICON West 2026期间，SEMI举行了年度Market Symposium。麦肯锡、彭博行业研究、Yole Group、波士顿咨询集团（BCG）等机构的分析师和行业专家到场，讨论的话题包括AI基础设施建设、芯片需求、数据中心投资、供应链变化以及半导体市场前景。

去年的讨论更多聚焦地缘政治和贸易政策，今年则几乎全部围绕AI展开。与会者形成一个重要共识：AI正从模型训练逐步走向Agentic AI（智能体AI），推理需求会成为下一阶段半导体产业增长的重要驱动力。与此同时，AI带来的算力需求正迅速超过现有供应链的扩张速度，电力、存储、先进封装和半导体制造能力都将成为影响产业发展的关键因素。

与会者对未来半导体市场规模的预测相当乐观。SEMI预计，到2030年全球半导体市场规模将达到2.3万亿美元；Yole Group的预测更为激进，认为这一数字可能达到3.5万亿美元。

麦肯锡的Bill Wiseman和Syed Alam在此次会议上，都把Agentic AI视为未来AI产业发展的重要方向。

早期AI发展阶段主要依赖模型训练，Agentic AI则不同，它需要持续执行任务、调用工具、进行推理和反馈，AI系统由此会产生更加持续的Token需求。智能体应用逐渐普及后，推理计算的重要性将进一步提升。

麦肯锡预测，到2030年推理在AI需求中的占比将达到42%。Bill Wiseman还预计，从更长期看，到2040年推理将占AI计算量的90%。

AI 基础设施往后怎么建，思路恐怕会变。以前业界盯得更多的是 GPU 训练集群铺了多大，接下来推理服务得长期跑着，GPU、ASIC、CPU、网络芯片连同存储系统，需求结构会被拉得更复杂。

彭博行业研究的Kunjan Sobhani也认为，GPU和ASIC将共同推动下一阶段加速计算市场的发展。他预测，全球加速器市场规模（包括GPU和HBM）将从2026年的4000亿美元增长至2030年的1.4万亿美元。

从这一趋势看，AI芯片市场并非简单地从GPU转向ASIC，不同类型的计算芯片将围绕不同应用场景共同扩张。

AI市场的前景看上去不错，不过与会者点出了一个很现实的问题：需求涨得太快，供应链跟不上。

BCG的Joseph Fitzgerald给出的数字是，眼下AI需求已经比供应能力高出约60%。Bill Wiseman的概括更直观：AI需求在指数级增长，现有供应链和生产流程却还是线性扩张。矛盾不只出在GPU上，HBM、数据中心基础设施、电力供应、先进封装等多个环节同样吃紧。

电力在这次会议上被反复提起。Fitzgerald和Alam预计，到2031年，AI市场对电力的需求可能达到245GW至300GW。电力和存储供应一旦受限，市场增长就可能落在预测区间的低端；基础设施建设跟得上，才有机会冲到更高水平。

彭博行业研究给出的另一项预测是，到2027年，美国数据中心资本开支总额可能达到1.2万亿美元。SEMI的Clark Tseng和Hilltop Economics的Duncan Meldrum则指出，仅全球四大超大规模云服务商，预计2026年就将在数据中心领域投入7500亿美元。

这些数字说明，AI基础设施建设早已不只是几家大型科技公司买芯片的事，而是牵涉数据中心、电力、网络、存储和半导体制造的系统性投资。

麦肯锡的Bill Wiseman还提出，产业今后需要重新思考芯片和系统如何协同，过去那套集成电路设计和供应链组织逻辑不能简单照搬。要把Token成本降下来，得从整个系统层面找方案，光靠单颗芯片性能提升不够。

SEMI和Yole Group都上调了对2026年全球半导体市场的判断：SEMI预计2026年全球半导体芯片收入将达到1.5万亿美元，Yole Group的预测则为1.7万亿美元。两家机构的数字有差异，背后的驱动力却基本一致——AI加速器和DRAM价格上涨。

Yole Group的Jean-Christophe Eloy指出，AI活动和模型数量不断增加，DRAM和加速器平均售价（ASP）持续上涨，传统的半导体市场预测方式正在发生变化。今后，除了芯片出货量和销售额，GW（吉瓦）和每焦耳Token产出效率也将成为衡量AI产业发展的重要指标。

2030年的市场规模，两家机构给出了不同答案。SEMI预计全球半导体市场能到2.3万亿美元，Yole Group则看到了3.5万亿美元。

Eloy给出的数据中心芯片数字是：包括GPU、CPU、网络芯片和ASIC在内的数据中心处理器收入，2026年为4640亿美元，到2030年将增至1.631万亿美元。

彭博行业研究另有测算，2030年全球数据中心市场的总潜在市场规模（TAM）会达到2.8万亿美元。不过这个数字没有把中国市场算进去。

具体到产品，HBM和加速器依然是增长最突出的品类。电源管理和功率半导体同样有新机会。Yole Group预计，AI机架里功率半导体的价值量会从目前约1.5万美元涨到2030年的10万美元。

换句话说，AI带来的产业机会不会只落在GPU、ASIC和HBM上。单个AI机架的功耗一路往上走，供电、功率转换和电源管理系统的价值量也会跟着抬升。

AI基础设施建设的扩张，到头来会传到晶圆制造和半导体设备市场。

SEMI预计，全球300mm晶圆厂设备支出2026年为1490亿美元，2029年将升至2270亿美元，这期间每年都保持两位数增长。

把范围放大到全球晶圆厂设备市场，SEMI的预计是：2025年1170亿美元，2028年2200亿美元。

晶圆代工和逻辑芯片仍将是投资最集中的领域。SEMI预计，这一领域的设备支出会从2025年的656亿美元增至2028年的1160亿美元。AI和高性能计算的需求，加上先进制程持续扩产，是主要推动力。

DRAM的投资也会明显加码。HBM需求、先进制程迁移和产能扩张三股力量推动下，SEMI预计到2028年DRAM设备投资将达630亿美元。

先进封装和组装设备市场同样会继续增长，预计从2025年的61亿美元增加到2028年的100亿美元。半导体材料市场则预计2026年、2027年分别增长12.85%和11.4%，2028年达到920亿美元。

AI 拉动的这轮增长，正从芯片设计环节往制造环节蔓延。GPU、ASIC 和 HBM 需求上涨，晶圆厂得投更多先进制程产能，DRAM 制造、先进封装和材料方面的投入也要跟着加码。

BCG 的 Joseph Fitzgerald 提到，关税、地缘政治，加上各国推动本土化制造的政策，都在改写全球半导体供应链的布局。市场规模的扩张和技术需求的变化之外，供应链区域化同样被摆上了台面。

他的判断是，全球供应链回不到过去那种高度一体化的样子了。到 2030 年乃至更久，企业都得围着区域化网络不断调整供应链。换句话说，区域制造中心会一点点顶替原来高度集中的全球供应模式。对半导体企业来说，产能落在哪些地区、供应商怎么配、不同市场的政策要求怎么接，都是要长期打算的事。

Fitzgerald 还强调，往后供应链竞争里能胜出的，得早点把自己的区域位置定下来，并且持续投资源去落地。

整场 SEMI Market Symposium 传出的信号挺清楚：未来几年 AI 还是半导体产业最主要的增长引擎，可增长的逻辑已经在变。训练转向推理，GPU 之外 ASIC 也并行上量，比拼从单颗芯片性能挪到系统级效率，再加上数据中心电力、HBM、先进封装和区域化供应链，AI 正把半导体产业的需求结构重新拼一遍。

不过，乐观预测归乐观预测，投下去的钱不一定都能变成实打实的收入。电力、存储、制造产能这几道坎，还有 AI 商业化的回报能不能兑现，都是产业绕不开的问题。

从 SEMI、麦肯锡、彭博行业研究、Yole Group 和 BCG 等机构的判断看，半导体产业正走进一个由 AI 基础设施拉动的长期扩张周期。接下来几年，谁能把算力供给、能源效率和制造能力之间的矛盾摆平，谁就更有机会在这一轮增长里占住位置。