在“大模型深度思考”和智能體AI的帶動下，2026年的半導體產(chǎn)業(yè)將繼續(xù)受益于人工智能，實現(xiàn)超越周期的增長。據(jù)WSTS（世界半導體貿(mào)易統(tǒng)計組織）預測，2026年全球半導體市場規(guī)模將增長26.3%，達到9750億美元，逼近萬億美元大關(guān)。與此同時，衛(wèi)星通信組網(wǎng)提速，量子計算邁入產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵期。在多種技術(shù)潮流的交織并進之下，半導體產(chǎn)業(yè)十大看點呼之欲出。

01、半導體打破周期性定律

當前，人工智能正推動半導體行業(yè)實現(xiàn)史無前例的增長，目前尚無明確的增長峰值，有望打破半導體行業(yè)營收的周期性波動規(guī)律，進入結(jié)構(gòu)性增長的全新階段。傳統(tǒng)半導體周期高度依賴消費電子需求，而當前AI與數(shù)據(jù)中心已成為核心增長引擎，北美四大云廠商2026年在AI基礎設施領(lǐng)域的投資將達6000億美元，重點布局AI芯片、高帶寬存儲及算力集群，帶動上游半導體需求持續(xù)攀升。同時，邊緣AI、汽車電子化、工業(yè)智能化等多元場景加速滲透，為產(chǎn)業(yè)提供穿越周期的韌性支撐。

02、物理AI拓展半導體應用邊界

“面向真實世界部署”的物理AI，正在成為芯片廠商的著力點。首先，物理AI需要理解物理規(guī)律，并具備根據(jù)物理因果關(guān)系進行推理的能力，使決策及執(zhí)行過程匹配現(xiàn)實環(huán)境要素。其次，物理AI需要部署在無縫集成多種類型處理器的計算平臺，因而芯片企業(yè)在深耕物理AI時，都強調(diào)完整的技術(shù)棧。比如高通發(fā)布了高性能機器人處理器高通躍龍IQ10系列，并推出集成硬件、軟件和復合AI的機器人技術(shù)棧架構(gòu)；英偉達在新一代算力平臺的基礎上推出NVIDIA Cosmos開源世界基礎模型。其三，面向物理AI場景的芯片要滿足現(xiàn)實世界的可靠性要求，比如汽車和工業(yè)場景中的認證要求、太空探索中的抗輻射要求等。2026年將成為半導體廠商圍繞物理AI梳理技術(shù)棧、聯(lián)動產(chǎn)品線，并積極適配智能體AI需求的窗口期。

03、端側(cè)SoC持續(xù)受益于AI終端創(chuàng)新

2026年，AI將持續(xù)成為半導體產(chǎn)業(yè)的第一推動力，這一規(guī)律不僅適用于數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，也適用于邊端側(cè)。2025年，AI眼鏡、智能音箱等內(nèi)嵌AI技術(shù)的新型產(chǎn)品成為半導體企業(yè)財報的關(guān)鍵詞。從CES 2026來看，AI已成為終端產(chǎn)品的“默認選項”，這將給半導體產(chǎn)業(yè)帶來兩大機會：手機、電腦等傳統(tǒng)終端產(chǎn)品繼續(xù)追求端側(cè)算力提升，將陸續(xù)采用業(yè)界最先進工藝；AI玩具、AI教育終端、智能穿戴等新興產(chǎn)品將在2026年實現(xiàn)高頻次的產(chǎn)品迭代，進行產(chǎn)品形態(tài)大洗牌。2026年將是半導體供應商圍繞AI終端需求進行產(chǎn)品研發(fā)、加速產(chǎn)品導入、實現(xiàn)批量出貨的關(guān)鍵期。

04、衛(wèi)星通信開辟半導體增量空間

2026年被視為衛(wèi)星通信的發(fā)展元年。2025年12月25日到31日期間，我國正式向國際電信聯(lián)盟(ITU)提交新增20.3萬顆衛(wèi)星的頻率與軌道資源申請。2026年1月9日，SpaceX公司獲得美國聯(lián)邦通信委員會授權(quán)，可以再運營7500顆第二代“星鏈”衛(wèi)星。衛(wèi)星通信加速組網(wǎng)為半導體產(chǎn)業(yè)帶來廣闊的市場空間：一方面，在軌衛(wèi)星數(shù)量會進一步提升；另一方面，包括手機、可穿戴設備、無人機、車載通信系統(tǒng)等越來越多的地面終端將具備衛(wèi)星通信能力。以上趨勢將拉動基帶芯片、射頻芯片、通信波束賦形芯片等多種芯片品類的增長，并帶動上下游配套環(huán)節(jié)的市場擴容。

05、量子計算邁向產(chǎn)業(yè)化關(guān)鍵年

當前量子計算已基本實現(xiàn)“量子優(yōu)越性”，2026年將成為量子計算從含噪中型量子（NISQ）階段邁向工程化落地的關(guān)鍵節(jié)點。此前，中科院“祖沖之3.2號”107比特超導量子處理器，在碼距7的表面碼上實現(xiàn)低于閾值的量子糾錯新進展；Quantware公布VIO-40K新架構(gòu)已突破百級量子比特，預計在2028年實現(xiàn)交付。隨著中等規(guī)模量子處理器的發(fā)展，量子計算的應用場景將從“演示驗證”邁向“實用探索”，在材料模擬、藥物研發(fā)、金融風控等領(lǐng)域誕生首批有商業(yè)價值的量子解決方案。

06、ASIC出貨量有望超越GPU

2026年，隨著AI應用從訓練向推理下沉，ASIC在推理任務中的能效比和定制化優(yōu)勢將進一步凸顯，基板式AI服務器的推廣驅(qū)使云服務商根據(jù)自身業(yè)務需求定制芯片，AI服務器市場的ASIC需求將迎來爆發(fā)式增長。谷歌TPU、亞馬遜AWS Trainium、微軟Maia等自研ASIC芯片的規(guī)?；渴?，以及我國ASIC供應商的技術(shù)突破和商業(yè)化落地，共同推動ASIC滲透率加速提升。根據(jù)高盛最新預測，2026年全球AI服務器對應AI芯片的需求將達1600萬顆，而ASIC滲透率將達到40%，2027年進一步升至50%。這標志著AI算力供給將從通用GPU主導轉(zhuǎn)向“GPU+ASIC”雙軌并行的新格局，為產(chǎn)業(yè)鏈帶來新的發(fā)展機遇。

07、國產(chǎn)算力芯片進入大規(guī)模應用關(guān)鍵期

經(jīng)過幾年的積累，國產(chǎn)算力芯片代表企業(yè)陸續(xù)形成了具有企業(yè)特色的產(chǎn)品序列，且實現(xiàn)了產(chǎn)品量產(chǎn)。截至目前，已有多家國產(chǎn)AI芯片代表性企業(yè)實現(xiàn)了在金融、醫(yī)療、交通、通信、智能制造、互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的布局，海光信息、寒武紀等企業(yè)已實現(xiàn)業(yè)績兌現(xiàn)?，F(xiàn)階段，國產(chǎn)算力芯片企業(yè)一方面在擴展集群規(guī)模，提升算力集群的穩(wěn)定性，以提升應對科學計算等超大算力場景的能力；另一方面，上述企業(yè)加速推進生態(tài)建設，推動國產(chǎn)算力在千行百業(yè)實現(xiàn)深度滲透。2026年，預計國產(chǎn)算力芯片的商業(yè)化程度將繼續(xù)加深，并將有更多企業(yè)進入業(yè)績兌現(xiàn)期。

08、RISC-V加速進軍數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心素來是高性能處理器的主戰(zhàn)場，具有性能標桿高、驗證壁壘高、生態(tài)要求高的特點。2025年，一批RISC-V高性能處理器IP核實現(xiàn)交付；2026年，RISC-V將加速在數(shù)據(jù)中心場景，尤其是服務器級別場景的產(chǎn)品化，并構(gòu)建靈活定制、更具成本效益、更有利于聯(lián)合研發(fā)的計算生態(tài)。1月15日，靈睿智芯發(fā)布全球首款動態(tài)4線程服務器級高性能RISC-V CPU內(nèi)核P100，SPEC CPU2006單核性能超過20/GHz，是面向數(shù)據(jù)中心典型性能需求的服務器級內(nèi)核產(chǎn)品。進迭時空基于開源香山“昆明湖”架構(gòu)研發(fā)的第三代高性能處理器核X200單核性能達到50 SpecInt2006/Core，支持服務器級特性優(yōu)化，基于該RISC-V核的高性能計算芯片預計2026年底面市。知合計算基于新一代高性能RISC-V內(nèi)核的高端服務器產(chǎn)品將于2026年正式亮相。

09、存儲芯片產(chǎn)能吃緊態(tài)勢延續(xù)

2026年，全球存儲芯片產(chǎn)能吃緊態(tài)勢將持續(xù)，核心源于AI算力需求爆發(fā)引發(fā)的結(jié)構(gòu)性供需失衡。AI服務器對存儲的需求為傳統(tǒng)服務器的8~10倍，對NAND閃存的需求提升至12倍以上。三星、SK海力士、美光等企業(yè)紛紛將產(chǎn)能向HBM、DDR5 DRAM等高毛利高端產(chǎn)品傾斜，DDR4 DRAM/NAND產(chǎn)能收縮，導致其他市場供給緊縮。據(jù)集邦咨詢數(shù)據(jù)，2026年第一季度，傳統(tǒng)DRAM合約價預計環(huán)比漲55%~60%，NAND閃存漲33%~38%，服務器DRAM漲幅超60%，漲勢將貫穿全年。盡管各大企業(yè)都在加速擴產(chǎn)，但存儲產(chǎn)線建設周期長，新增產(chǎn)能最早2027年下半年才能釋放，難以緩解年內(nèi)缺口。預計2026年DRAM需求增速遠超供給增幅，價格持續(xù)上漲。

10、邊緣AI驅(qū)動多傳感器深度融合

自動駕駛、具身智能及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應用領(lǐng)域，正在驅(qū)動視覺、雷達、聲學等傳感器的深度融合，以滿足邊緣AI實時處理多種信號的需求。這意味著傳感器組合將從“硬件拼接”進階至“數(shù)據(jù)層協(xié)同”，通過先進封裝推動傳感單元與邊緣算力芯片高密度集成，使多模態(tài)數(shù)據(jù)在邊緣端完成同步校準與特征融合，再進行實時反饋，以規(guī)避隱私泄露的風險，并實現(xiàn)功耗與體積的雙優(yōu)化。