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AMD预计第四季度营收170亿美元,带动芯片设备与封装前景

AMD于11月3日周二表示,第四季度营收将达到170亿美元,上下浮动3%,高于分析师平均预期的163亿美元。

人工智能与模型新闻王雅琴发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 16
AMD预计第四季度营收170亿美元,带动芯片设备与封装前景

AMD为AI需求给出具体数字

对芯片买家和投资者来说,这是近期最清晰的一个数字,说明AI数据中心支出并未停滞。对设备、封装和材料供应商而言,随之而来的各项预测意味着需求正在向测试、组装和先进封装扩散。目前仍不清楚的是,这些需求有多少依赖少数几家超大规模客户,以及供应商能否足够快地扩充产能来满足需求。

预测公布后,AMD股价在盘后交易中上涨约7%。彭博社称该公司是英伟达在AI芯片领域的主要挑战者。紧随其后的各项预测延伸到2028年和2032年。这些预测来自行业协会和研究机构,而非芯片厂商的订单簿。

星展银行高级经济学家Han Teng Chua表示,AI相关股票近期波动相当大,原因是市场质疑这类支出能否持续。

设备与封装预测随之出炉

SEMI预计2026年全球半导体设备销售额为1659亿美元,比2025年增长23.2%。该行业协会认为,到2028年这一数字将达到2295亿美元的历史新高。

《环球邮报》同一篇报道援引TrendForce的估算,九大云厂商2026年的资本支出将达到约8300亿美元。这笔支出最终会转化为设备订单。测试设备销售额预计2026年增长31.0%,达到153亿美元,此前2025年已增长55.3%。组装与封装设备今年预计增长9.6%,达到67亿美元。

材料位于产业链更下游。ResearchAndMarkets估计2026年封装材料市场规模为5122000万美元,到2032年将以10.72%的复合年增长率增至9476000万美元。

该机构将这一增长归因于异构集成和芯粒架构,称二者正在加速对高密度基板、中介层和细间距焊料的需求。低翘曲基板、低损耗介质和热界面材料被列为优先方向。报告称,对RoHS和REACH法规的合规要求也在影响材料选择。

边缘芯片与拆解业务

The Business Research Company预计2026年边缘AI半导体市场规模为813000万美元,高于2025年的689000万美元。该机构预计到2030年市场将达到155亿美元,复合年增长率为17.5%。

同一份报告称,2025年至2026年的增长为17.9%,略快于其对这十年剩余时间预测的17.5%。边缘芯片在设备端而非数据中心内运行推理,报告将增长归功于物联网部署以及对低延迟处理的需求。

拆解业务是一个规模较小但指向相同的市场。ResearchAndMarkets预计2026年半导体拆解服务市场规模为79534万美元,到2032年达到123000万美元,复合年增长率为7.51%。该机构列出的应用包括逆向工程、知识产权尽职调查、失效分析和假冒产品检测。它将需求与先进封装、芯粒、硅通孔以及日益严格的供应链审查联系起来。

按每年7.51%计算,这是上述各项增速中最慢的一个。

新加坡制造商看到订单

新加坡经济发展局的季度调查于11月2日周一发布。调查发现,29%的制造商预计2027年10月至3月期间经营状况将改善,5%预计会走弱。乐观者比悲观者多24个百分点,高于上次调查的12个百分点。

精密工程是表现最积极的集群,乐观者领先48个百分点,受到半导体和AI投资增长的支撑。电子业同样乐观,动力来自AI应用和半导体需求。调查覆盖397家制造商,回复率为83%,调查时间为9月至10月。化学行业则相反,悲观者领先13个百分点,石油企业提到原油原料供应存在不确定性。

产能是制约因素

Chua表示,AI资本支出在今年剩余时间可能保持强劲,并援引美国主要超大规模云厂商近期的财报。

Chua还说,产能有限可能仍是寻求扩大生产的公司面临的主要挑战。这一提醒与上述供应链预测相矛盾。设备和封装数字是SEMI和ResearchAndMarkets的第三方预测。它们都没有说明底层需求在少数超大规模买家之间的集中程度。

新加坡的精密工程和电子集群是调查中最受这一问题影响的部分,因为两者都依赖与AI数据中心和半导体设备相关的订单。

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资料来源

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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