2025年全球芯片产业主要增长驱动因素及关键应用
思瀚产业研究院 君正集成    2025-09-17

AI。AI作为21世纪最具变革性的技术之一，借助先进算法和大数据训练，AI系统从多维度模拟、延伸与扩展人类智能。目前全球的AI发展均已进入加速渗透的新阶段。从数据层面来看，2024年全球生成的数据总量已接近200 ZB。该增长直接推动了包含存储及计算在内的芯片需求，也使得AI发展成为终端市场半导体需求的关键及持续驱动因素。

端侧AI。AI推理及日渐普及的设备端训练正逐步向终端设备迁移。这一趋势使终端设备从单纯的执行指令工具变成了具备自主感知、决策与交互能力的智能体，进一步推动消费电子、汽车、智能安防等产业全面向AI化升级。随著端侧AI规模扩大，软硬件堆栈对设备的要求不断提高，要求设备须具备更複杂的模型、更高的算力和更大的数据处理量。

对半导体而言，这些趋势转化为更严苛的性能要求：

• 计算：更高的算力密度、更快的响应速度以及在多变工作负载下更严格的功耗控制。

• 存储：更高容量、更快的读写带宽、更低延迟以及更优的能效。

• 模拟╱混合信号：更高能效、更高集成度，以及更智能化的电源与信号管理，以支持异构化、不间断的AI功能。

这些要求不仅推动存储芯片和计算芯片的需求上升，更驱动模拟元件架构与工艺的升级。

云侧AI。从另一维度来看，云侧AI依靠超大规模数据中心和服务器集群来运行分佈式训练及推理，抬高了整个芯片供应链的门槛。在存储方面，服务器要处理PB级的海量资料；在计算方面，训练及部署百亿级甚至千亿级参数模型对并行训练、必要时的高数值精度以及持续高负载运行的稳定性等方面的标准更高。随著模型规模扩大与训练数据集增加，对存储（包括高带宽、高容量解决方案）与计算加速器的需求也相应提高。这一态势令数据中心处理器、加速器、互连及存储领域的投资週期长达数年，而每瓦效能与总持有成本已成为关键设计限制因素。

汽车加速向电动化、智能化、网联化演进。

电动车与智能汽车的电子架构複杂度显著高于传统燃油车，在全球消费需求升级趋势带动下，预期销量将稳定增长。在汽车“三化”深入推进的背景下，电动与智能架构对芯片在算力、能效、功能安全与车规可靠性方面提出更高要求，更複杂的应用场景要求更卓越性能的芯片支撑，带来芯片单价提升，同时功能模组的集成推动数量扩容，在这双重作用下，单车半导体芯片数量大幅增加且价值量显著提升，带动了汽车芯片需求的整体增长。

2、驱动全球芯片增长的关键应用

芯片的终端应用覆盖汽车、工业、医疗和消费电子等广泛领域，是整个数字经济的核心基础设施。近年来，随著人工智能技术的深度渗透，云端算力建设需求不断涌现、终端智能设备加速升级，推动汽车电子的扩张。这些新兴领域有望成为芯片产业的重要增长引擎，与现有领域的需求形成互补效应。

汽车：电动化、智能化、网联化进程加速渗透

汽车行业作为芯片的重要应用场景，对汽车系统存在大量需求。2024年全球乘用车出货量达8,930.0万辆。预计电动车销售增速显著高于传统燃油车，其渗透率预计将从2024年的20.6%增长到2029年的39.7%。智能汽车销量增长同样迅速，其渗透率预计将从2024年的57.7%增长到2029年的92.4%。

车规DRAM：在电动化、智能化、网联化的驱动下朝向更高容量的新兴产品迈进

在汽车数字化持续推进的背景下，用于ADAS与自动驾驶领域的车规级DRAM迁移路径清晰。当前L1/L2等级驾驶系统仍以车规级DDR3 1Gb、2Gb等容量的产品为主，短期内这类产品会依託现有车型保持一定存量；但随著L2渗透率持续提升及L3逐步落地，车规级LPDDR4/4X（16Gb、32Gb）与DDR4(L)(8Gb)凭藉更高容量与性能，预计对DDR3的替代节奏将明显加快。

在利基型DRAM应用中，LPDDR4/4X仍保持主导地位，并广泛应用于多种汽车场景。与此同时，LPDDR5凭藉其更高带宽、更低功耗及更强稳定性的优势，正逐步加速渗透至L3及以上高等级自动驾驶的细分场景。两者共同构成了高级自动驾驶应用的关键支撑解决方案。

于车载娱乐与座舱系统方面，DRAM升级路径呈现新旧并存的特徵。传统燃油车对DDR2 (512Mb)、DDR3 (1Gb)的依赖度仍高，未来一段时间内，这类产品会随燃油车存量维持稳定需求；与此相对，电动车中控系统已大幅向DDR3(1Gb)过渡，大容量应用更已迈向LPDDR4，部分甚至迈向LPDDR5。儘管汽车应用对可靠性的严苛要求会放慢迭代升级的步伐，但随著智能座舱普及率提升，长期来看，预期DDR4系列对DDR3的替代仍是不可逆的方向。

整体来看，电动化、智能化、网联化推动车规级DRAM向高容量、更新一代升级的趋势明确。ADAS与自动驾驶功能层级提升、车载系统日趋成熟，都在加速LPDDR4/4X、DDR4等产品对小容量DDR3的替代；同时，受传统车型存量需求与稳定性要求影响，预计DDR3在部分特定场景仍会保持一定市场空间。但长期来看，大容量、高性能DRAM的技术优势显著，其替代进程会持续深化，带动单车DRAM价值量稳步提升。

端侧AI设备：广泛普及率推动出货量高速增长

全球端侧AI设备市场在轻量化AI算法发展、边缘计算技术进步以及消费电子持续升级的推动下快速扩张。2020年至2024年间，全球端侧AI设备出货量从2,480万台成长至3.11亿台，複合年增长率达88.1%。展望未来，市场将凭藉在消费电子、智能安防系统和可穿戴设备等领域的持续渗透，进一步驱动成长动能，预计到2029年全球出货量将达到13亿台，2025年至2029年间的複合年增长率将维持31.0%。

AI摄像头：透过专用芯片架构实现智能视觉

AI摄像头作为智能视觉设备，通常以IP-Cam SoC为核心处理平台，协同芯片实现“感知－处理”闭环。IP-Cam SoC整合异构计算与多模态处理能力，能高效执行从影像採集到编码的全流程作业，并透过低功耗算力平衡，实现人形检测、行为识别等AI算法的本地实时推理，使摄像头具备端侧智能。ISP透过对原始图像数据进行降噪、色彩还原与动态范围优化，进一步提升画质。这项技术即使面对安防应用中常见的逆光或低光源╱夜视等複杂光线场景，也能为AI分析提供清晰准确的视觉输入。

3、全球芯片市场规模及结构

2020年至2024年，在人工智能、汽车电子及工业电子等核心应用领域快速发展的推动下，全球芯片市场显著扩张。整体市场规模从2020年的约3,562亿美元增长至2024年的5,153亿美元，複合年增长率达9.7%。展望未来，市场预计持续扩张，到2029年将达到约9,003亿美元，2025年至2029年的複合年增长率为11.0%。

在全球芯片产业中，逻辑芯片包含计算芯片（如CPU）、控制逻辑芯片（如MCU）、接口逻辑芯片及可编程逻辑芯片，约佔总市场规模的39.0%。作为实现各类计算任务的核心基础，逻辑芯片从AI大模型训练到数据中心的高效运算等应用场景皆不可或缺。存储芯片约佔总市场规模32.0%，用于数据存储与读取，随著数据量的爆炸式增长，无论是云端存储基础设施或终端设备存储方面，对存储芯片的需求持续强劲。逻辑芯片与存储芯片二者共同推动著全球芯片产业前行。

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