生成人工智能(AIGC)興起對上游晶片領域的受惠者除了眾所周知提供高階人工智能(AI)芯片的Nvidia外，還有其他細分的晶片領域也能受益，EDA (Electronic Design Automation)軟件就是其中之一。根據Deloitte全球的資料顯示，全球頂級半導體公司今年會在AI工具上花費3億美元來設計晶片，預計未來四年支出會每年增長20%。這是由於AI晶片設計背後會使用EDA工具，因此對於EDA行業的需求也會有所增加。與此同時AIGC的發展會讓EDA工具運行更快，同時用於晶片設計讓工程師能夠將具有正確規格的晶片推出市場，創建更複雜的系統性設計。提供EDA的公司包括Synopsys(SNPS)和Cadence(CDNS)早就制定了AI相關戰略，這兩家公司除了提供晶片設計軟件外，還提供IP核(IP core)，一方面推出使用AI 做出的更具智慧晶片設計工具，另一方面提供AI晶片的IP，滿足越來越多晶片供應商對 AI 能力的需求。比如Cadence在過去一年先後推出多款面向視覺和語音等不同領域的處理器IP，使晶片設計師可以更快的交付有AI能力的產品。

另外，執行大算力的同時，海量的數據也需要大容量的記憶體支撐。過去一年，由於市場需求低迷，各大存儲芯片巨頭承受大量虧損壓力，AIGC應用可能會為市場帶來新的增量需求。Nvidia(NVDA)的GPU安裝了包括高頻寬記憶體(High Bandwidth Memory)在內的大量DRAM。HBM(High Bandwidth Memory)通過垂直連接多個DRAM，能大幅提高數據處理速度，是當下速度最快的DRAM產品。HBM主要是安裝在GPU、網絡交換及轉發設備、AI加速器、超級計算器及高效能AI服務器上。據韓國業界透露，如今第三代HBM報價飛漲，已是效能最高的DRAM產品的五倍之多，其市場成長率是三星、SK Hynix原本預測的兩倍以上，由此可見，高性能存儲芯片需求也有莫大益處。

最後，在目前消費類市場持續疲軟的震盪影響下，半導體行業進入了週期的下行階段，ChatGPT等AIGC興起對半導體需求帶來多大的影響還難以完全量化， 要視乎具體AI公司的產品進度和訓練量而定。

傅可怡，持證監會持牌人士，博立研究團隊/中原資產管理高級分析員
執筆之時，博立客戶沒有持有上述股票