Wednesday 02/09/2026

• AI 是半导体创新的结构性驱动力， 影响远超周期性波动。AI 与半导体交叉领域的专利申请量增长 114%，而半导体整体增长为 78%。深入分析 AI 领域相关的主要半导体子类别，可以更清楚地看到，AI 正在对芯片市场产生远超常规的影响。这并非小众趋势：AI 已成为主导半导体研发投资和专利申请方向的核心主线。
• NVIDIA 的专利规模看似与其市场主导地位不匹配，因其竞争壁垒不在硬件。NVIDIA 仅持有 49 项标题中含有 GPU 字样的半导体专利（排名第 7），在推理芯片领域排名第 15。其持久优势在于 2006 年推出的 CUDA（统一计算设备架构）软件生态。
• IBM 在最难攻克的科学领域领先。IBM 在 AI 与半导体交叉（794 项）领域和模拟 AI（389 项）领域的专利申请量均位居榜首， 其布局集中在量子计算、神经形态芯片以及相变存储器等前沿技术。相变存储器将神经网络权重直接编码于芯片之上，据称能效可提升约 14 倍，现已通过 Spyre 加速器进入商业部署。
• Qualcomm 正在快速从移动市场向数据中心市场拓展。Qualcomm 长期深耕设备端和边缘 AI，目前在推理领域排名第 9（655 项申请，值得注意的是五年前尚无授权专利），其增速也居报告前列：AI 架构增长 186%（252 项申请），GPU 排名有所上升（排名第 4，134 项申请）。Qualcomm 的模拟技术涵盖神经形态移动电路及新型 AI200/AI250 数据中心推理加速器，在功耗效率和内存容量上形成差异化优势。
• Samsung 正利用其内存优势，构建 AI 硬件领域的领先地位。Samsung 在 AI 架构专利（1,194 项申请）和 HBM 专利（107 项申请）方面均位居榜首，在推理和模拟 AI 领域均排名第 2，涵盖神经处理单元 (NPU)、存内计算 (PIM) 及其 Exynos 系统级芯片 (SoC) 产品线。这是存储器制造商将自身优势转化为端到端 AI 芯片能力的最典型案例。
• 中国在 AI 推理专利方面大幅领先，GPU 领域快速崛起。中国政府部门有关实体在推理和加速器领域的申请量五年内达 5,387 项，远超 Samsung 的 1,897 项，分布于大学、国家实验室和国家研究机构。这些实体在 GPU 申请量方面排名第 3，Moore Threads、Muxi 等初创企业正在兴起。这可以看作是中国为应对美国出口限制而推动芯片自主战略的结果。
• Intel 在 AI 未来布局中处于战略位置。Intel 在 GPU 半导体申请量方面以 188 项领先， 在 AI-in-IC（IC 即集成电路）架构领域排名第 2（967 项申请）。Intel 在 HBM 相关专利方面（23 项）排名第 3，在 AI 与模拟 IC 交叉领域的已授权专利中排名第 5（225 项），在推理半导体专利方面（792 项）排名第 8。
• 超大规模企业已开始自研芯片。Alphabet/Google 的张量处理单元 (TPU) 和 Microsoft 的 Maia 加速器相关专利申请几乎出现在 AI 与半导体的每一个交叉领域。这反映出云巨头正在为自身业务需求设计定制芯片，而非采购现成产品，呈现出一种围绕 AI 硬件控制权的垂直整合趋势。