TrendForce：2Q26全球前十大Fabless IC设计厂营收年增73%突破1414.5亿美元，英伟达一枝独秀占比64%

【新闻原文】 9 月 11 日，TrendForce 集邦咨询发布最新 IC 设计产业研究。随着 AI 相关应用扩张，GPU、CPU、ASIC、互连产品等需求攀升，带动 2026 年第二季全球前十大无晶圆厂（Fabless）IC 设计厂商合计营收年增 73%，突破 1,414.5 亿美元，环比增长 17%。 NVIDIA（英伟达）稳居榜首，第二季营收年增 99%、接近 911.6 亿美元，在前十大厂商营收占比从上一季进一步提升至 64%。TrendForce 指出，除了超大型云端服务供应商（Hyperscale CSP）为其主要客户，Neo Cloud 客户、主权 AI 及企业客户也对营收有显著贡献。TrendForce 同时观察到，NVIDIA 近期借由扩大 NVLink Fusion 生态系参与 ASIC 相关市场，例如投资 MediaTek（联发科）以协助定制化 XPU 客户加强与现有 NVIDIA 基础设施互通，并为将来的车载 AI 领域作布局；此前对 Marvell（美满电子）的投资也将 NVLink Fusion 纳入合作项目。 Broadcom（博通）第二季营收排名第二，其协助设计的 OpenAI 首款 ASIC、Google TPU 8i 于本季开始出货，网通业务也随 XPU 同步高速成长，营收年增幅高达 112%、超过 188.9 亿美元。包含 Anthropic、OpenAI 等前沿模型（Frontier Model）开发商在内的六大定制化芯片客户，将持续驱动其 XPU 需求。 AMD（超威）排名升至第三，得益于代理式 AI（Agentic AI）时代来临，CPU 重要性再度提升，第二季营收超过 115.3 亿美元。其数据中心 CPU 营收已连续五季创下新高，持续提升在 x86 服务器领域的市占率，从 Intel 手中继续抢份额。Qualcomm（高通）则因手机业务走弱退居第四，第二季营收逾 85 亿美元，但其车载市场已连续 23 个季度保持双位数年增，近期也重返数据中心业务，加速 QCT 部门的多角化布局。 MediaTek（联发科）营收同样受手机业务影响，约 48.15 亿美元，排名第五。但该公司上修 AI ASIC 业务展望，预计 2026 年数据中心营收将超过 20 亿美元，并将 2028 年 ASIC 可服务市场规模（SAM）上调至 800 亿美元。 高速增长的互连需求推升 Marvell 第二季营收至 26.3 亿美元，排名第六。其 PAM4 DSP 芯片领先业界，800G DSP 需求强劲、1.6T DSP 正快速放量；定制化业务亦与 Google 达成合作协议，将于 2029 财年带来显著贡献。 消费类 IC 设计厂商则受益于客户提前拉货，同时寻找新的增长动能。Realtek（瑞昱）以近 11.9 亿美元营收排名第七，由于 PC 市场在 2026 年下半年预计进一步走弱，公司计划利用既有 IP 优势拓展服务器市场，包括 10G 以太网与服务器控制平面交换机。MPS（芯源系统）以 9.81 亿美元排名第八，主要由 AI 相关电源管理方案驱动，公司持续扩产并转型为更广泛的半导体解决方案供应商。Novatek（联咏）以 9.07 亿美元排名第九，SoC 营收占比已过半，持续投入边缘 AI 相关机器视觉 SoC 应用。OmniVision（豪威集团）排名第十，半导体设计营收 8.38 亿美元，是唯一跻身前十的中国大陆厂商，尽管存储涨价拖累其手机与车载 CIS 业务，运动相机等新兴应用仍有强劲增长，公司也在将模拟 IC 组合扩展至光通信 EIC（含 TIA 与驱动 IC）。 【企服观察】 TrendForce 这份榜单最扎眼的一个数字不是 73% 的整体增速，而是英伟达一家的 64%。在全球前十大 Fabless 厂商 1,414.5 亿美元的总营收里，英伟达独占 911.6 亿，同比增长 99%——这已经不是"领先"，而是接近垄断级的集中度。理解这个数字，对任何做 IT 企服、算力采购、AI 应用的公司都有直接意义。 先看增长引擎的结构性变化。英伟达的客户结构里，除了超大型云厂商，Neo Cloud（新兴云服务商）和主权 AI 项目、企业客户都开始贡献显著收入。这个变化很关键：过去英伟达的订单高度集中在几家超大客户手上，属于典型的"少数大单"模式；现在客户群体向中型云厂商、国家级算力项目、以及直接采购算力的企业扩散，说明 AI 算力需求正在从互联网巨头向更广泛的产业渗透。对企服行业的含义是，算力供给的买方变多了，意味着围绕算力做集成、调度、运维、优化的服务商有了更大的市场空间——这些中型客户往往没有能力自建完整的算力工程团队，正是第三方服务的天然客户。 第二个值得深挖的信号是 ASIC 与 GPU 的边界正在模糊。博通第二季营收增速 112%，超过英伟达的 99%，驱动力来自 OpenAI 首款自研 ASIC 和 Google TPU 8i 的量产出货，以及网通业务随 XPU 同步高速增长。这背后是一个清晰的行业趋势：有足够规模和资金的前沿模型开发商与超大型云厂商，正在通过定制化芯片降低对通用 GPU 的依赖和成本。而英伟达的应对方式是开放 NVLink Fusion 生态，通过投资联发科、Marvell 把这些定制 XPU 拉进自己的互联体系里。这个动作的战略含义是：即使客户不用英伟达的芯片，只要用英伟达的互联标准，它就依然在价值链里。对采购方而言，这意味着未来在做算力选型时，"互联协议的兼容性"可能比"芯片本身的算力参数"更值得关注——一旦被锁定在某套互联生态里，迁移成本会非常高。 第三，AMD 挤进前三这件事，标志着 Agentic AI 给 CPU 带来了第二春。过去几年行业普遍认为 CPU 在 AI 时代地位下降，GPU 才是主角。但当代理式 AI 成为主流，Agent 需要频繁调度工具、管理状态、执行逻辑判断、协调多个模型调用，这些工作并不适合全部塞给 GPU。AMD 数据中心 CPU 营收连续五季创新高、持续从 Intel 手里抢 x86 服务器份额，说明企业级 AI 基础设施的形态正在从"纯 GPU 堆叠"转向"CPU + GPU + 网络"的均衡配置。这对企业 IT 规划的影响很直接：如果你的 AI 基础设施预算全部押在 GPU 上，而忽视了 CPU 侧和网络侧的配套，很可能出现 GPU 利用率上不去的情况——这恰好呼应了前几日中科曙光提到的"网络通信耗时占比达 30%—50%"的问题。 第四，国产厂商的位置值得正视。前十名单里中国大陆只有豪威集团一家（8.38 亿美元，第十位），中国台湾的联发科以 48.15 亿美元排名第五，瑞昱、联咏分列第七、第九。这个格局说明，在 Fabless 这个环节，中国大陆厂商的规模与国际头部还有数量级的差距。但同时也要看到结构性机会：联咏的 SoC 营收占比过半并持续投入边缘 AI 机器视觉，瑞昱计划用既有 IP 拓展服务器市场（10G 以太网、服务器控制平面交换机），豪威把模拟 IC 组合扩展到光通信 EIC（TIA 与驱动 IC）——这些方向都不是去和英伟达正面竞争大算力芯片，而是切进 AI 基础设施的配套环节。对国内 IC 设计与相关企服厂商来说，光互连、电源管理、边缘视觉、服务器配套芯片这些"不那么性感但必须有"的位置，反而更现实。 最后需要提醒的是存储涨价的传导效应。榜单里明确提到"存储价格上涨拖累其手机与车载 CIS 业务"，这个细节值得企业采购部门留意。存储涨价已经不是一个孤立现象，它会沿着整条半导体供应链向下传导，最终体现为服务器、终端设备、嵌入式方案的整机成本上升。如果企业有硬件采购计划，建议提前锁定价格或调整采购节奏，避免在涨价周期的高点下单。 整体来看，这份榜单传递的核心信息是：AI 对半导体产业的拉动仍然强劲，但增长的分配极不均衡，且在向"算力—互连—电源—存储"全链条扩散。对企服从业者来说，机会不在于追逐最热的那一环，而在于判断自己所在的环节是否位于这条链路上、是否具备不可替代性，以及能不能用可量化的方式证明价值。