由于存储芯片价格急剧下降,2023年全球半导体市场收入下降11%至5330亿美元。

这使得英特尔重新成为全球收入最高的半导体供应商,超过了一年前排名第一的三星电子。Nvidia的排名也取得了令人印象深刻的攀升,首次进入前五名。
近日,Gartner的2023年十大半导体厂商收入报告公布了这些数据,报告显示,Nvidia当年的销售额超过150亿美元,同比增长56%。相比之下,严重依赖存储芯片销售的三星公司,其收入较上年下降了37%,落后于同样出现两位数降幅的英特尔。
Gartner副总裁分析师Alan Priestley表示,收入下降是半导体行业周期性的结果,需求根据各种市场力量的变化而变化。Priestley表示,去年对半导体行业来说是特别困难的一年,存储芯片收入是“历史上最糟糕的十年”。
他补充说:“表现不佳的市场也对多家半导体厂商产生了负面影响,2023年排名前25的半导体厂商中,只有9家厂商实现了收入增长,其中10家厂商出现了两位数的下降。”
存储芯片领域的收入大幅下降并不令人感到奇怪,因为存储芯片市场的主要厂商去年都开始削减产量,以阻止价格大幅下跌。芯片制造商都遭受了需求低迷的影响,因为他们的客户试图转移因新冠疫情期间出现的短缺而积压的大量库存。结果就是,他们减少了产能,试图提高他们能够销售的、少数产品的价格。
遗憾的是,这一策略给三星和SK海力士等主要存储芯片制造商带来了一些短期痛苦,这两家厂商的收入分别下降了37.5%和32.1%。
有人认为,如果这些厂商保持生产运营全速运转,以便从规模经济中受益,他们的表现可能会更好。毕竟,如果价格进一步下跌,客户可能会忍不住囤积更多库存,以利用成本较低的机会。然而,三星和SK海力士似乎都注意到了这一点,有报道称他们可能很快会再次扩大生产。
总体来看,存储芯片细分市场的收入同比下降了37%。Gartner表示,这是迄今为止对半导体行业的最大拖累,因为那些不生产存储芯片的芯片制造商的平均收入下滑了3%。
英特尔就是其中之一。英特尔在2022年退出存储芯片业务,尽管去年营收仍下降16.7%,但仍能超越了三星,重新成为全球最大芯片制造商。
然而,没有哪家厂商的表现能及Nvidia,如今Nvidia已经成为了人工智能市场的宠儿,其增长速度比科技行业中的任何其他板块都要快。Nvidia的GPU被广泛视为支持AI训练和推理工作负载的最佳芯片,这推动Nvidia的总收入从第12位提升到第5位。
市场对Nvidia的芯片需求量如此之大,以至于Nvidia正在努力满足客户的订单,这可能会对AMD等竞争对手有所帮助。去年,AMD推出了一款竞品的AI芯片,据称该芯片的性能和Nvidia最强大的GPU芯片一样好。AMD在2023年的总体排名中位列第七,与一年前一样,不过收入下降了5.6%。
智能手机芯片制造商高通公司的收入下降了16.6%,但仍稳居第三位,而自称受益于汽车芯片销量增长的博通公司则从第六位上升至第四位,去年收入增长了7.2%。
意法半导体(STMicroelectronics)也因其稳步攀升而值得一提。去年,该公司的收入增长了7.7%,从去年的第11位上升到整体排名第8位。
好文章,需要你的鼓励
亚马逊云服务部门与OpenAI签署了一项价值380亿美元的七年协议,为ChatGPT制造商提供数十万块英伟达图形处理单元。这标志着OpenAI从研究实验室向AI行业巨头的转型,该公司已承诺投入1.4万亿美元用于基础设施建设。对于在AI时代竞争中处于劣势的亚马逊而言,这项协议证明了其构建和运营大规模数据中心网络的能力。
Meta FAIR团队发布的CWM是首个将"世界模型"概念引入代码生成的32亿参数开源模型。与传统只学习静态代码的AI不同,CWM通过学习Python执行轨迹和Docker环境交互,真正理解代码运行过程。在SWE-bench等重要测试中表现卓越,为AI编程助手的发展开辟了新方向。
当今最大的AI数据中心耗电量相当于一座小城市。美国数据中心已占全国总电力消费的4%,预计到2028年将升至12%。电力供应已成为数据中心发展的主要制约因素。核能以其清洁、全天候供电特性成为数据中心运营商的新选择。核能项目供应链复杂,需要创新的采购模式、标准化设计、早期参与和数字化工具来确保按时交付。
卡内基梅隆大学研究团队发现AI训练中的"繁荣-崩溃"现象,揭示陈旧数据蕴含丰富信息但被传统方法错误屏蔽。他们提出M2PO方法,通过改进数据筛选策略,使模型即使用256步前的陈旧数据也能达到最新数据的训练效果,准确率最高提升11.2%,为大规模异步AI训练开辟新途径。