2026年半导体行业研究

2026年半导体行业研究关键信息打破半导体行业的历史周期晶圆厂扩建以把握增长周期高性能计算推动代工厂收入增长OEM半导体支出和战略转变中国半导体市场内存和存储——DRAM、NAND、HDD和SSDMEMS和传感器——人工智能和物联网驱动增长智能系统重塑汽车格局功率分立器件和模块CPU和MCU——3nm工艺普及、Arm架构以及2026年边缘AI的增长2026年光电元件行业会发生转变吗？内容关键信息人工智能(AI)驱动的增长正在重塑半导体行业人工智能正在推动半导体市场前所未有的增长，对人工智能技术的投资带来了创纪录的收入。受人工智能发展推动的数据中心服务器是半导体收入的主要驱动力，对GPU、逻辑ASSP/ASIC、DRAM（HBM）和电源管理IC的需求量很大。人工智能的蓬勃发展预计将持续六年增长期，有可能打破半导体行业历史上周期性的收入趋势。数据处理和先进技术引领市场转型受数据中心和人工智能相关应用的推动，数据处理业务预计将在2026年首次占半导体总收入的50%以上。高性能计算(HPC)的进步，包括7nm到2nm的硅以及硅光子学和芯片等特殊技术，将主导晶圆代工收入的增长。内存芯片支出将加速增长，重点将放在先进的DRAM和HBM扩展上，以满足人工智能驱动的需求。生态系统演化与新出现的挑战汽车行业正在向软件定义汽车转型，这需要一个新的半导体生态系统，该系统具有先进的人工智能服务、区域架构和强大的网络安全。供应链挑战，包括潜在的基础设施瓶颈、供应限制和地缘政治风险，可能会影响增长。QLCESSD和边缘AI等新兴技术正在获得关注，但HDD等传统解决方案对于大规模存储需求仍然至关重要，这凸显了创新与现有基础设施之间的平衡。123打破半导体行业的历史周期“半导体行业历来具有周期性，收入增长由特定的繁荣市场推动，而这些市场最终都会衰退。目前，人工智能正在推动前所未有的增长，终端市场在人工智能技术上投入数十亿美元，并创造了创纪录的收入。

由于目前尚不清楚何时会达到峰值，人工智能驱动的半导体周期是否会改变历史趋势？”克雷格·斯蒂斯

，半导体首席分析师全球半导体收入百万来源：Omdia©2025Omdia在过去的25年里，半导体市场总收入连续三年以上实现同比增长，这种情况只出现过一次（在21世纪初）。自那以后，出现了两次连续三年同比增长的营收时期。一次是在2010年代后期的企业扩张时期，另一次是在COVID-19时代。预计2025年将成为人工智能驱动的第二个增长期，预计年增长率将在整个预测期内持续（六年整体市场收入增长）。人工智能的蓬勃发展是否具有足够的韧性，能够打破半导体行业的收入周期？到2026年，数据处理半导体收入能否超过半导体总收入的50%？从收入来看，数据处理一直是六大半导体应用领域中最大的。二十年前，个人电脑是主要应用设备。数据中心目前是推动这一领域发展的主要力量。然而，这一领域在半导体市场中所占的份额从未如此之大，到2025年也不会超过40%。20多年来，半导体市场份额一直徘徊在30%至40%之间。十年前，智能手机将数据处理市场份额挤压到了30%左右。尽管十多年前无线领域的收入比现在高出近1000亿美元，但如今该领域的收入已不足半导体收入的四分之一。数据处理业务的收入在短短两年内翻了一番，而且丝毫没有放缓的迹象。2025年该领域的规模将比2023年增加2000亿美元。该行业的市场份额已达到历史最高水平，约占半导体总收入的46%。2026年会是数据处理市场份额首次超过50%的一年吗？按应用领域划分的半导体市场份额（按收入计）来源：Omdia©2025Omdia？数据中心服务器：人工智能增长推动下，2026年半导体收入的主要驱动力数据中心服务器已成为半导体收入的最大驱动力。考虑到其他与数据中心相关的应用，例如数据中心网络交换机，这种需求趋势的主导地位远超其他领域（例如手机和个人电脑）。2026年数据中心相关的主要趋势包括：更大规模的人工智能模型训练及其更广泛的应用；谷歌、微软和亚马逊等云服务提供商（CSP）持续投资并扩大容量；老旧服务器组件的升级；电力和冷却设备的改进；以及边缘人工智能需求的增长。这些增长因素将推动GPU、用于处理和高速网络的逻辑ASSP/ASIC、DRAM（HBM）以及电源管理IC等半导体产品的收入增长。该行业增长面临的威胁包括人工智能商业化进程放缓、政府和/或社区对新设施的抵制、贸易限制、IT支出减少（经济疲软）以及供应链问题。2870亿美元3000亿美元以上1920亿美元770亿美元半导体总量占比13.6%

2026年市场增长-2029年半导体市场整体复合年增长率为8.6%。来源：Omdia©2025Omdia全球半导体市场收入复合年增长率预测（2024-2029年，按应用领域划分）晶圆厂扩建以把握增长周期在经历了一段谨慎的产能扩张阶段后，IDM厂商现在正进行战略布局，以利用半导体行业复苏推动的近期晶圆厂投资。这一增长周期将主要由下一代人工智能数据中心基础设施部署、半导体密集型电动汽车的日益普及以及工业市场的广泛数字化转型所推动。晶圆产能扩张将日益多元化，从核心逻辑和存储器扩展到分立器件、模拟器件和微组件，从而形成一个全面的行业产能增长周期。资本支出和IDM产能预计将在2026年达到新高峰-2026年资本支出增长与IDM产能扩张对比来源：Omdia©2025Omdia为缓解近期供应短缺，将进行大量资本支出投资由于晶圆产能需求下降和库存上升，资本支出有所放缓。2025年：人工智能驱动产能扩张大多数组件类型的

产能实现多元化增长；2025年及以后：公司开始履行其在《全球芯片法》下的承诺。2026年存储器IC资本支出将加速增长，占据IDM资本支出的主导份额。预计2026年内存IC支出将再次激增，使内存IDM资本支出占比扩大至77.7%。来源：Omdia©2025Omdia由于利用率低、价格压力和财务困境，内存集成开发模块（IDM）在经济低迷时期控制了资本支出。随着需求反弹，此前推迟的扩张计划重新进入规划周期，预计将在2025-2026年出现支出大幅增长。SK海力士、三星和美光正优先推进HBM和先进DRAM的扩张，这得益于未来多年强劲的AI数据中心需求。投资重点包括硅通孔（TSV）产能、混合键合、HBM堆叠、1纳米以下DRAM节点以及新建大规模晶圆厂。这些投入使得存储器成为2026年之前资本支出路径最为清晰的行业。由于关税不确定性、地缘政治风险、工业和汽车行业复苏缓慢以及政府激励计划申请过多，非存储型集成电路器件（IDM）的资本支出仍然受到限制。预计2026年微控制器（MCU）、模拟电路和分立器件的资本支出将出现小幅削减。高性能计算推动代工厂收入增长2010-2026年按特征尺寸划分的纯晶圆代工厂硅芯片出货量来源：Omdia©2025Omdia数百万平方英寸纯晶圆代工行业的晶圆出货量预估随着人工智能渗透到各种应用中，对计算能力的需求不断增长，高性能计算将在2026年主导晶圆代工厂的技术进步和收入增长。预计到2026年，7nm至2nm硅将占纯晶圆代工行业总收入的59%，但仅占硅总出货量的10%。大部分资本支出将集中在产能扩张和先进技术节点的研发上。由于对高性能计算的强劲需求，2026年收入（尽管基数较低）和对硅光子学和芯片等新兴技术的持续投资都将强劲增长。随着对高性能计算的强劲需求，处理更高数据量的需求也将随之增长。晶圆代工厂将在2026年继续引领先进封装技术的发展。一级代工厂流程路线图

20172018201920202021202220232024202520262027202820291小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时1小时2小时7nm(N7)

N7量产于2018年N6量产2020年第四季度

5nm(N5)

N5量产于2020年N4量产1Q22

3nm（N3B）

N3B量产2022年4月

3nm(N3E)

N3E量产2023年3月

3nm(N3AE)

N3AE2023年下半年量产

3nm(N3P)

N3P量产3Q24

3nm(N3X)

N3X量产1H25

2nm(N2)

N2大规模生产2H25

2nm(N2P)

N2P大规模生产2H26

2nm(N2X)

N2X量产将于2027年启动1.6nm(A16)

A16量产2H261.4nm(A14)

A14量产预计2028年启动来源：Omdia©2025Omdia晶圆代工厂的技术进步将持续推进，以满足行业对更高计算能力的需求。2nm工艺于2025年开始量产，小于2nm的几何尺寸计划于2026年开始量产。OEM半导体支出和战略转变人工智能驱动的战略正在加速顶级汽车制造商的研发支出和投资，因为企业专注于人工智能功能和系统级集成以推动增长。三大无线通信设备制造商苹果推动定制人工智能芯片的研发，三星推进人工智能无线技术和内存技术的发展，小米则致力于构建长期的系统级芯片（SoC）和跨设备人工智能能力。三大计算机平台OEM厂商戴尔、联想和浪潮正在向人工智能转型，扩展企业人工智能基础设施和跨设备生态系统；戴尔专注于ISG，减少对PC的投资，联想专注于端到端人工智能集成，浪潮则专注于其硬件-软件-云战略。三大汽车OEM厂商电装和博世正在推进电气化、软件定义汽车(SDV)和人工智能驱动的出行，重点关注半导体、模块化电子控制单元(ECU)和系统级解决方案；特斯拉正在扩展汽车、能源产品和人工智能项目，如Cybercab和Optimus。人工智能的应用推动了该行业的快速发展，但同时也带来了经济、地缘政治和供应链方面的挑战，包括制造业多元化的必要性。为了抓住人工智能带来的机遇，企业正致力于构建更具韧性的供应链、实现垂直整合并采用先进技术。人工智能驱动的战略推动OEM厂商增长来源：Omdia©2025Omdia中国半导体市场

“人工智能应用模型正在中国各个垂直行业广泛部署，标志着边缘人工智能时代的到来。众多LLM（生命周期管理）正在积极地在各行业部署垂直应用模型。具备边缘推理能力的数字终端将迎来快速增长，成为推动中国半导体产业扩张的重要动力，尤其是在成熟工艺技术领域。”何辉

研究总监，半导体预计中国半导体市场在2025年和2026年将保持两位数增长。预计到2025年，中国半导体市场将迎来显著增长，达到3930亿美元（同比增长超过16%），这主要得益于人工智能数据中心投资的推动。2025年上半年，智能手机市场供应相对稳定，个人电脑行业供应有所改善。人工智能运算芯片的国产化趋势持续加速。政府的消费补贴政策以及对关税上涨的担忧，促使部分消费者加快了技术更新换代的速度。受政府补贴驱动，消费电子产品收入增长放缓。2025年下半年及整个2026年，市场扩张将主要得益于人工智能领域的持续投资和边缘人工智能的兴起，这将推动特定应用领域对芯片需求的增长。近年来，随着中国不断扩大成熟工艺代工产能，从2026年开始，将有大量成熟工艺产能投放市场。这将进一步提高国内自给率，并对现有的全球二级代工厂产生积极影响。2021-2029年中国半导体总出货量收入来源：Omdia©2025Omdia百万2021-2029年中国半导体按应用领域划分的总出货量来源：Omdia©2025Omdia百万人工智能将为中国带来新的半导体应用。由于中国禁止销售英伟达人工智能芯片，2026年中国国内人工智能芯片供应商的市场份额将进一步扩大。2026年，边缘人工智能将为中国推理人工智能芯片带来显著的增长机遇。预计到2026年，人工智能在终端设备的渗透率将持续提升，而无缝的设备连接对于低延迟网络连接至关重要。对于具备端到端人工智能处理能力的设备而言，采用多专家垂直领域（MoE）架构对于加速开发至关重要，尤其是在压缩和小型化大型模型方面。我们看到计算能力与人工智能生态系统之间存在着深层次的协同效应，这展现了中国在人工智能基础设施领域取得的多项突破。到2026年，随着技术与生态系统协同效应的持续增强，中国的智能计算能力将发挥日益重要的作用。何辉，半导体研究总监中国人工智能芯片组和服务器概览来源：Omdia©2025Omdia中国的TAM——用于训练的AI芯片组来源：Omdia©2025Omdia出货量（千件）中国TAM——用于推理的AI芯片组来源：Omdia©2025Omdia出货量（千件）人工智能推动DRAM需求周期上升全球半导体收入（不包括存储器收入）和存储器收入百万来源：Omdia©2025Omdia从历史上看，波动性极大的存储器市场约占半导体总收入的25%。存储器市场的增长将对半导体总收入产生深远影响。在21世纪初，DRAM（最大的内存市场）经历了仅有的三年同比营收增长期。自那以后，DRAM市场仅经历了三次连续两年的收入增长。2025年将是DRAM收入连续第二年增长，预计到2029年将继续增长，这是前所未有的。存储器市场的长期增长预测是什么推动了前所未有的内存升级周期内存市场正经历前所未有的上升周期。数万亿美元的人工智能基础设施投资正在催生新的资本引擎。推理能力的增长和上下文窗口的扩展正使内存而非计算能力成为核心瓶颈。以HBM为中心的生产模式限制了DRAM的供应，并导致市场供应紧张。资本扩张结构记忆需求供应限制公共资本、私人资本和金融资本正在形成一个新的人工智能生态系统主权人工智能、超大规模数据中心和新型云计算投资正在打造一个多元化的资本引擎。全球人工智能基础设施投资8万亿美元（2025-2029年）推动了对内存前所未有的需求可见性。资本密集型需求从GPU集群蔓延到以内存为中心的基础设施。推理、上下文和智能体人工智能正在重塑记忆的使用方式。人工智能需求正从训练转向推理（从2025年开始，超过85%的设备将用于推理）。上下文窗口和智能AI的扩展导致内存负载呈指数级增长（HBM→DRAM→SSD→CXL）。内存已成为人工智能的核心性能瓶颈，而非计算能力。以HBM为中心的生产方式限制了传统DRAM的产能增长。到2026年，DRAM供应增长（约20%）将继续落后于需求增长（超过20%）。供应商优先发展高利润的HBM技术，延缓了传统钻头的发展。结构性紧缩维持了高价，并将上涨周期延长至2026年。人工智能周期下一阶段的潜在风险因素流动性紧缩供应扩张基础设施瓶颈人工智能投资热潮依赖于充裕的资金和低利率。货币紧缩可能会减缓对主权人工智能和新型云计算项目的融资。时机：一旦下一次加息周期开始，就存在潜在风险，预计在2026年之后。创纪录的盈利能力可能会促使工厂大规模扩建。新增的HBM/DRAM产能可能导致到2028年出现供应过剩。时机：结构性风险取决于三星P4/P5和SK海力士龙仁晶圆厂的产能提升速度、美光博伊西新晶圆厂的进展情况，以及长江半导体对额外晶圆厂建设的决定。芯片生产的规模扩张速度比基础设施建设速度更快——数据中心和电网建设速度落后于基础设施建设。电网扩建通常比数据中心建设或芯片供应需要更长的时间（3-5年）。电力或输电能力保障方面的延误可能导致人工智能项目延期甚至取消。时机：从2026年开始，如果大规模人工智能集群面临电力短缺或电网连接延迟，则风险将会出现。人工智能需求推动NAND闪存价格到2026年上涨40%NAND定价来源：Omdia©2025Omdia平均售价（美元/GB）平均售价增长率（同比）NAND闪存的价格历来呈现明显的周期性波动。在2017年达到峰值后，价格在2022年稳步下降，并由于供应过剩和需求疲软，在2023年跌至多年来的低点。2024年的反弹标志着自2017年以来最强劲的复苏，这主要得益于供应商产能利用率的降低、库存的正常化以及CSP需求的激增。鉴于目前的低基数和供应趋紧的状况，当前的上涨趋势很有可能持续到2026年。NAND闪存价格复苏：上涨趋势预计将持续到2026年大于40%？>0.1美元/GB？NAND技术转型——向200层以上发展，并在2026年前扩大QLC供应规模工业光刻技术转型比特份额来源：Omdia©2025Omdia按细胞类型混合的比特比特份额来源：Omdia©2025Omdia128升200升以上行业向更高层数和更大比例四分之一单元（QLC）渗透率的转变也限制了供应。这些技术需要更长的工艺周期、更复杂的堆叠步骤和更漫长的客户认证过程，这意味着产能爬坡速度慢于需求增长速度。人工智能将在2026年提升固态硬盘和机械硬盘的性能人工智能驱动的存储需求

各行各业的供应限制和新技术应用正在塑造2026年。人工智能前所未有的数据生成推动了近线存储需求的激增，而多模态和智能体人工智能推理有望实现更强劲的增长。另一方面，存储层优化在2025年的重要性已与人脑存储器（HBM）的开发不相上下，代表着人工智能工程领域一个充满前景的前沿方向。由于产能扩张非常有限，Omdia预计企业级SSD(ESSD)和企业级HDD(EHDD)的供应限制将持续到2026年年中，潜在的短缺情况可能会持续到年底。由于预计2026年人工智能领域的投资将大幅增长，NAND闪存制造商正在将供应转向企业级SSD，但强劲的需求可能会将SSD价格推回2022年的水平。到2026年，短缺将推动产能提升技术（包括QLC和HAMR）的更快普及。Omdia认为2026年是QLCESSD的转折点——不是因为它要取代HDD，而是因为AI推理应用创造了引人注目的用例。凭借其可靠性和成本优势，硬盘驱动器(HDD)仍然是海量近线存储的首选，占据了数据中心80%以上的数据容量。目前NAND闪存行业的扩张速度在未来十年内尚不足以实现对HDD的大规模替代。Omdia预测，到2029年，QLCESSD和EHDD之间的成本差异将达到6倍。123ESSD/EHDD每GB价格差距和比特出货量来源：Omdia©2025Omdia美元/英镑差距EBOmdia预测，2026年固态硬盘和机械硬盘市场将迎来显著增长。SSD和HDD制造商应利用市场条件与主要买家合作，达成协议以预测未来需求，并考虑产能扩张计划和长期技术路线图，以满足人工智能不断变化的需求。对于采购相关方，Omdia建议与固态硬盘（SSD）和机械硬盘（HDD）供应商建立合作伙伴关系，以确保必要的供货承诺。在机械硬盘领域广泛采用的长期协议（LTA）模式，为战略合作提供了一个宝贵的框架。2026年存储市场增长：合作与战略伙伴关系是满足人工智能需求的关键移动NAND闪存增长放缓；NOR闪存则受益于汽车和边缘计算领域的需求增长。

智能手机eMMC与UFS的预测（按单位计）2026年：移动NAND进入物料清单约束阶段移动NAND：DRAM驱动的物料清单(BOM)压力将减缓2026年的升级势头。人工智能相关的DRAM成本上涨正在重塑智能手机的内存策略。尽管NAND闪存价格趋于稳定，但OEM厂商越来越不愿意承担更高的物料清单总成本，这阻碍了NAND闪存的升级。成本压力可能会推迟UFS5.0的全面普及，OEM厂商会优先考虑库存控制和选择性SKU升级。NAND闪存的平均售价（ASP）正在上涨，但涨幅低于DRAM，原因是供应商收紧了产品配额并调整了产品组合。预计移动NAND位增长将在2026年初放缓，然后随着UFS4.x在中端设备中成为主流而复苏。NOR闪存：价格稳定，结构性增长NOR闪存：价格稳定，高密度存储推动汽车和边缘人工智能领域的快速扩张2026年，NOR闪存的特性将与DRAM和NAND有根本性的差异。价格保持稳定，并且在很大程度上与周期性存储器波动无关，而需求则转向用于汽车、工业和真无线立体声(TWS)应用的高密度SPINOR。更大的固件和空中下载(OTA)要求，以及边缘AI集成，正在推动高密度NOR闪存设备的普及，特别是从128Mb过渡到256Mb及更高容量。尽管单元出货量趋于平稳，但密度不断提高、认证周期延长以及稳定的55-40nm工艺迁移正在维持价值增长。NOR稳定的供需平衡使其在2026年之前保持持续的收入增长势头。MEMS和传感器——人工智能和物联网驱动增长MEMS与传感器——人工智能和物联网驱动增长物联网(IoT)和人工智能的持续发展推动了对功耗更低、精度更高、体积更小的MEMS和传感器的需求。目前，将具备边缘计算能力的“智能传感器”应用于各种设备已成为一种日益增长的趋势，这些传感器能够集成人工智能和机器学习技术。这些新型智能传感器对于自动驾驶和可穿戴设备中的手势识别等高级应用至关重要。汽车行业——整体增长将由汽车电气化、互联化和数字化驱动，预计到2026年，高级驾驶辅助系统(ADAS)的日益普及将支撑增长。无线通信——作为物联网终端设备的一部分，无线通信在传感器组件出货量中所占比例最大，其增长将受到支持5G的手机数量的增加的推动，而这反过来又将促进射频(RF)滤波器市场的发展。消费电子产品——产品组合的变化，包括耳机、可穿戴设备和智能音箱等一些终端产品的出货量下降，将影响收入前景，尤其是MEMS麦克风的收入前景。来源：Omdia©2025Omdia作为物联网终端设备一部分的传感器组件出货量出货量（十亿件）传感器融合是自动驾驶和机器人智能的关键多传感器融合与信号处理集成任何单一传感器都无法提供车辆周围环境的完整信息。传感器融合技术结合来自多个数据源的数据，从而更全面、更详细地了解周围环境。这对于自动驾驶和人形机器人至关重要。对于目标识别、跟踪和场景理解等高级计算机视觉任务，传感器上的ISP和神经形态预处理可以有效地结合来自多个传感器（摄像头[RGB、深度、热成像]、激光雷达、雷达等）的数据，从而对环境产生更丰富、更准确的理解。2026年，传感器行业将呈现多模态融合的趋势，物理、化学和生物传感技术的交叉领域将涌现出跨学科创新。传感器的竞争重点将从单纯缩小物理尺寸转向集成更多智能功能。通过集成轻量级人工智能算法，可以实现运动估计和噪声抑制等前端处理功能。车辆上的传感器类型来源：Freepik和Omdia©2025Omdia智能系统重塑汽车格局向软件定义汽车的转型需要一个新的半导体生态系统。到2026年，智能系统将在推动车辆向持续演进的软件平台转型中发挥关键作用。竞争优势将日益源于先进的人工智能服务、强大的网络安全和OTA升级能力、差异化的用户体验以及高效的软硬件协同设计。这些转变将促使汽车制造商与更广泛的先进零部件供应商合作，从而在不同的车辆领域和功能中实现各种平台架构。与此同时，NVIDIA等领先供应商将继续深化与OEM和一级供应商的直接合作，效仿2025年与通用汽车、现代汽车和麦格纳国际的合作模式。半导体供应商还将扩大与软件、中间件和云生态系统参与者的合作，以加速技术应用，并在汽车行业赢得长期设计订单。汽车行业也将继续向区域化车辆架构转型，这将为更广泛的供应商（MCU和SoC）带来新的机遇。然而，这种转变也会带来挑战，因为集成多个处理器平台会增加软件的复杂性，需要先进的虚拟化、域划分以及对延迟和数据吞吐量的精细管理，以确保系统性能流畅。汽车SoC和MCU营收预测来源：Omdia©2025Omdia营收（十亿美元）功率分立器件和模块按材料划分的功率分立器件和模块市场预测内部：2024外层：2029硅（Si）半导体仍然占据市场主导地位，但宽带隙半导体预计到2029年将保持强劲增长，预计到2026年将占总收入的20%以上。传统硅基半导体的性能正在减弱，汽车和工业等主要应用领域面临挑战。宽禁带半导体表现强劲。碳化硅（SiC）在动力总成应用领域的应用持续增长，但年增长率有所放缓。氮化镓（GaN）市场规模仍然较小，但数据中心需求的增长预计将成为下一个增长动力。按应用划分的功率分立器件和模块市场预测内部：2024外层：20292026年CPU–3nm工艺普及、Arm架构和边缘AI增长2026年趋势：3nm工艺普及率提高、Arm架构发展以及新兴CPU厂商涌现预计到2026年，3nm工艺的普及率将强劲增长，而5nm工艺的普及率增长则较为缓慢。5nm技术用了四年时间才达到10%的市场渗透率，而3nm技术在第一年就突破了这一里程碑。3nm工艺的快速普及主要得益于英特尔的制程战略，该战略充分利用了内部和外部资源。预计到2026年，随着基于Arm的核心架构不断蚕食市场份额，x86架构在核心架构中的份额将继续下降。这一趋势在PC、服务器和有线通信市场尤为明显。越来越多的芯片服务提供商正在开发自己的CPU（也称为专用集成电路[ASIC]）。由于开发成本和上市时间等方面的考虑，这些ASICCPU预计不会完全取代第三方CPU。新兴CPU供应商：其中包括AmpereComputing和一些中国公司，例如Hygon，该公司专门向中国客户提供x86CPU（该领域的其他大多数中国供应商都是基于Arm的）。MCU预计在2025年复苏；AI边缘计算增长和并购预计在2026年实现。库存水平的提高和技术的进步将推动MCU在2026年持续增长。2025年MCU市场持续复苏。展望2026年，随着库存降至更健康的水平，预计新订单量将有所改善。随着入门级32位MCU的价格下调（这是8位MCU的一个优势替代选择），以及产品系统发布新型号，预计32位MCU将进一步普