大摩：邊緣、推論、客製化AI長三大區動利 　ASIC比GPU更具競爭力

SEMICOM 國際半導體展再度邀請摩根士丹利證券半導體產業分析師詹家鴻，針對市場趨勢，
聚焦全球AI供應鏈和明年技術趨勢，2030年半導體產值將上看1兆美元，其中，邊緣AI、推論AI和客製化AI將成主要三大驅動力。AI ASIC已進入2.0時代 ，ASIC效能效率和多元供應鏈優勢，推升強勁需求，且各大科技廠考量效能和總體擁有成本，ASIC對比GPU具備相當競爭力。

今年外資圈奧斯卡盛會Extel，摩根士丹利證券順利連莊亞洲最佳研究團隊、達成11連霸，詹家鴻更奪下電子半導體上游最佳分析師。

AI趨勢底定，沒有泡沫化的疑慮，詹家鴻在去年論壇現場做過用戶調查，當初使用AI的民眾並不高，但從近期供應鏈調查顯示，ODM從去年使用AI比例約10%，今年已有20~30%供應鏈使用AI，需求已經不是問題。


綜觀至2030年，摩根士丹利證券認為，雲端CSP主要資本支出仍是強勁，2026年雲端資本支出將達5820億美元。AI半導體產值今年已達2350億美元，2030年半導體產值將上看1兆美元。其中，邊緣AI半導體年複合成長率將可達22%，推論AI半導體複合成長率則有55%，客製化AI半導體複合成長率也有39%。