数据中心CPU，还在疯狂扩张

CPU收入增长了35%，超过了AI ASIC（+23%）和GPU（+13%）。

超大规模数据中心的资本支出将在2026年几乎翻一番，预计到2031年将达到约1.9万亿美元，这将使自由现金流从超大规模数据中心转移到其半导体供应商。这种影响已在处理器收入中显现：Yole Group的数据中心处理器监测报告显示，2026年第二季度CPU收入将达到132亿美元，较上一季度增长34.9%，主要受人工智能需求的推动；此外，GPU收入将达到663亿美元，人工智能专用集成电路（ASIC）收入将达到151亿美元。

在此背景下，Yole Group发布了最新报告《2026年数据中心网络展望》，该报告全面分析了数据中心网络行业、其生态系统、技术洞察以及塑造下一代架构的技术路线图。该报告与按季度发布的《数据中心处理器市场监测报告》相辅相成，通过富有洞察力且切实可行的分析，为决策者提供半导体行业独特且持续的视角。

网络是数据中心半导体市场中增长最快的领域，预计从 2026 年的约 13% 增长到 2031 年的 34%。到 2026 年，数据中心网络芯片市场价值将达到 530 亿美元，其中人工智能工作负载约占 88% 的收入。

按网络领域划分，横向扩展交换机已占据 2026 年收入的 60%，领先于前端交换机（29%）和纵向扩展交换机（11%）。纵向扩展交换机是增长最快的交换机细分市场：2026 年的销量比 2025 年增长 94%，随后收入将以每年 59% 的速度增长，到 2031 年达到 420 亿美元，其中共封装光技术占比 23%。

Yole表示，在人工智能集群中，数据传输的支出占比增长速度超过了计算支出占比。互连不再是数据中心预算中的辅助项目，而是成为了主要支出项目之一。

美国公司主导着这个充满活力的市场。NVIDIA在2025年和2026年位居全球第一大网络ASIC供应商，它率先推出了基于交换机的纵向扩展架构，并且是高性能AI千兆集群横向扩展的关键参与者。

从2026年起，博通、思科、Marvell、Astera Labs和华为等公司将占据重要地位，尤其是在AMD MI400 GPU方面。与此同时，AWS、Meta和微软等超大规模数据中心运营商也在开发各自的AI ASIC芯片。谷歌的TPU则独立于传统的纵向扩展和横向扩展框架，采用环形拓扑结构进行点对点连接，而非通过数据包交换机。

Yole表示，长期以来一直是 NVIDIA 优势的纵向扩展交换技术，随着开放标准的出现，为超大规模数据中心提供了一个可靠的替代方案，这一技术正在向 NVIDIA 开放。

在横向扩展交换机领域，博通预计在2026年将引领市场，英伟达紧随其后，思科、Marvell和华为分列其后。

网卡（NIC）的排名则截然不同：英伟达遥遥领先，AMD、AWS Nitro（供内部使用）和博通分列其后。由于大多数网络芯片都采用先进工艺制造，台积电是该市场的领先代工厂。在中国大陆，华为海思占据主导地位，其互连芯片与昇腾人工智能ASIC芯片共同设计，国内没有其他厂商能够达到类似的规模。根据我们的晶圆需求预测，仅满足2031年对网络芯片的需求就至少需要两座新的尖端晶圆厂。

到2031年，网络技术有望占据数据中心半导体市场的三分之一，因此，对于芯片制造商、超大规模数据中心运营商、设备供应商和投资者而言，这一新周期的步伐和方向从未像现在这样至关重要。

AMD苏姿丰：2026将是“AI推理元年”

AMD首席执行官苏姿丰在公开讲话中表示，AI推理将驱动新一轮增长浪潮，预计到2030年，数据中心AI加速器市场规模有望达到1.5万亿美元。而今年，将会是全球的“推理元年”。

在2026年开放计算项目全球峰会 (OCP Global Summit)上，苏姿丰表示，随着AI智能体工作负载拉动算力需求，推理业务或将占据AI市场总量的60%。“今年真正属于推理时代。我们判断，推理业务未来将占到整体市场的60%。不只是推理本身，真正爆发的是AI智能体工作负载。”

苏姿丰称，AMD预计，2030年数据中心AI加速器市场规模将接近1.5万亿美元。她同时指出，AI智能体可在少量人工参与下自主完成任务，这一需求也带动中央处理器（CPU）需求大幅攀升。

“过去9个月，我们已经三次上调该赛道的潜在市场规模（TAM）。CPU整体需求增长势头强劲，我们预计未来4至5年，CPU市场的复合年均增长率约50%，到2030年潜在市场规模将突破2000亿美元。”

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