Creative Strategies 最新行业分析提出“千兆周期（Gigacycle）”概念，指出 AI 需求的空前规模正同时改写计算、存储、网络等半导体全领域的经济格局，推动行业在本年代末冲击万亿美元规模，其扩张规模与协同效应远超历史上任何一次行业周期。2024 年全球半导体收入约 6500 亿美元，当前主流预测显示这一数字将在 2028-2029 年突破万亿美元，AI 是这一预期上调的核心驱动力。
巨头预期与市场规模：AI 硬件成万亿美元级赛道
头部厂商与研究机构纷纷上调长期预期，AI 基础设施成为必争之地：
- AMD：CEO 苏姿丰将 2030 年 AI 硬件市场定位为万亿美元机遇，预测公司整体复合年增长率达 35%，数据中心业务更高达 60%，并反驳“AI 泡沫论”，强调需求的真实性与持续性。
- 英伟达：在 2026 财年二季度财报电话会议中，将未来五年 AI 基础设施市场规模预期定为 3 万亿 - 4 万亿美元，覆盖超大规模云服务商、主权 AI 项目及企业集群的系统级部署。
- 博通：定制芯片业务被视为核心增长极，预计本年代末规模超 1000 亿美元；已披露一份来自 OpenAI（据信）的 100 亿美元 AI 基础设施订单，体现超大型客户对定制化算力的迫切需求。
全领域扩张：计算、存储、封装同步爆发
“千兆周期”的核心特征是全价值链协同增长，而非集中于单一环节，各细分领域均呈现爆发式增长态势：
（1）计算与加速：AI 加速器与 ASIC 成主力
- AI 加速器收入：2024 年不足 1000 亿美元，2029-2030 年预计达 3000 亿 - 3500 亿美元，成为推动数据处理芯片增长的核心；
- 数据处理芯片占比：预计 2026 年超过半导体总收入的 50%，AI 服务器市场规模将从 2024 年约 1400 亿美元攀升至 2030 年的 8500 亿美元，倒逼芯片设计与制造向高算力、低功耗方向迭代；
- ASIC 崛起：超大规模云服务商将 ASIC 开发纳入核心路线图，定制化芯片因适配特定 AI 场景的高效能优势，需求快速增长。
（2）存储瓶颈突破：HBM 需求指数级增长
存储是当前 AI 集群扩张的主要制约因素，HBM（高带宽内存）成为重中之重：
- 市场规模：HBM 收入预计从 2024 年约 160 亿美元增长到 2030 年的超 1000 亿美元；
- 供应结构：每一代 HBM 占用更大份额的晶圆产能，随着 AI 集群规模扩大，将持续拉动整个存储市场上行，传统 DRAM 也因 AI 场景的扩容需求同步受益。
（3）先进封装承压：CoWoS 产能大幅扩张
封装技术是芯片性能释放的关键，AI 高算力需求推动先进封装产能加速提升：
- CoWoS（晶圆级系统集成）作为 AI 芯片的核心封装方案，产能预计在 2025 年底 - 2026 年底扩张超 60%，以缓解当前供应紧张的局面；
- 先进封装的技术迭代与产能扩张，成为支撑 AI 芯片性能提升的核心保障。
千兆周期的本质：全链路协同创造新机遇
Creative Strategies 指出，“千兆周期”的定义性特征在于其市场扩张规模足以在价值链每个环节创造全新机遇，而非单一环节的局部繁荣：
- 协同效应：计算、存储、网络、封装等环节不再是孤立发展，而是形成“需求 - 供给 - 技术迭代”的正向循环，例如 HBM 需求增长推动晶圆产能向存储倾斜，同时倒逼先进封装技术升级；
- 长期趋势：这一轮周期并非短期需求脉冲，而是 AI 基础设施长期建设带来的持续性增长，其规模与时长均超越历史上的 PC 与移动互联网周期；
- 挑战与机遇并存：存储与封装仍是当前的主要瓶颈，但也为相关企业提供了技术突破与产能扩张的窗口期，成为行业新的增长极。
随着 AI 模型持续升级、应用场景不断拓宽，半导体“千兆周期”将进一步深化，推动行业从“规模增长”向“技术与规模双轮驱动”转型，为全产业链参与者带来前所未有的发展空间。
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