主要發現
- • 高頻寬記憶體（HBM）預計在2025年達到US$23.9 Bn，並在2035年達到US$120.9 Bn。
- • 下一代記憶體成長最快：HBM4年複合成長率為35.1%，CXL記憶體為31.6%。
- • 隨著加速器由多個晶粒構成，AI小晶片市場從US$7.9 Bn成長至US$88.3 Bn。
- • AI晶片市場的中位數在2035年前以每年21.6%的速度成長。
AI半導體市場，2025年與2035年
| 市場 | 2025年 (US$) | 2035年 (US$) | 2025-2035年 CAGR |
|---|---|---|---|
| AI Accelerator | $55.1 Bn | $370.7 Bn | 21.0% |
| AI Inference Processor | $36.4 Bn | $192.1 Bn | 18.1% |
| AI SoC | $45.0 Bn | $235.5 Bn | 18.0% |
| High Bandwidth Memory (HBM) | $23.9 Bn | $120.9 Bn | 17.6% |
| HBM4 | $286.0 Mn | $5.8 Bn | 35.1% |
| CXL Memory | $742.0 Mn | $11.6 Bn | 31.6% |
| AI Chiplet | $7.9 Bn | $88.3 Bn | 27.3% |
| Advanced Packaging | $40.1 Bn | $90.7 Bn | 8.5% |
| Co-Packaged Optical Engines | $186.0 Mn | $3.1 Bn | 32.5% |
| Silicon Photonics Packaging | $731.0 Mn | $6.5 Bn | 24.4% |
| Photonic Computing Chips | $214.0 Mn | $2.7 Bn | 28.9% |
| Neuromorphic Chip | $214.1 Mn | $2.3 Bn | 26.8% |
資料來源：Market-Reports.com估算。基準年2025年，預測至2035年。
記憶體瓶頸
加速器的速度取決於其存取資料的速度。因此，高頻寬記憶體（High-Bandwidth Memory, HBM）堆疊與處理器並置，每一代都增加頻寬。CXL透過匯集多個處理器可共享的記憶體，將此概念擴展到伺服器層級。兩者都比加速器本身成長更快，因為每個新的加速器都需要更多的記憶體。
由晶片組成的晶片
大型AI處理器越來越多地由多個較小的晶粒（chiplets）透過先進封裝技術組裝而成。這使得封裝從後端製程轉變為效能的來源，並在小晶片設計、測試和互連方面創造了新的市場。
晶片之間的光傳輸
銅線在AI叢集所需的距離和速度下表現不佳。共同封裝光學元件（co-packaged optics）和矽光子（silicon photonics）直接在晶片上以光傳輸資料，降低了每位元的功耗。光子和神經形態運算規模較小且處於早期階段，但它們的目標相同：以更低的功耗完成更多的AI工作。
關於數據
所有數字均為Market-Reports.com對全球市場收入的估計，以美元計價，2025年為基準年，預測至2035年；成長率為2025-2035年的年複合成長率（CAGR）。這些數據來自我們涵蓋19個產業、超過4,600份市場報告的目錄，其中每個市場都根據其自身的定義進行規模估算。市場存在重疊——AI伺服器也是AI基礎設施的一部分——因此本研究中的數字不可相加。中位數是根據2026年10月發布的所有市場名稱符合主題的報告計算得出。
使用本數據
記者、分析師與部落客可在註明Market-Reports.com並連結本頁的前提下，引用本研究並轉載表格：
Source: Market-Reports.com, "超越GPU：AI關鍵記憶體、封裝與光子市場" - https://www.market-reports.com/insights/ai-chips-beyond-the-gpu-2035-zh-tw
需要其他市場或地區的數據？請聯絡 contact@market-reports.com。
重點摘要
- • 記憶體的成長速度快於其所支援的加速器。
- • 封裝和小晶片已成為AI效能的來源。
- • 晶片上的光學連結是下一個互連技術的轉變。