2025电子行业对先进制程未来需求的思考：从智驾到具身智能，世界还需几个
今天分享的是：2025电子行业对先进制程未来需求的思考：从智驾到具身智能，世界还需几个台积和中芯？
报告共计：31页
从智驾到机器人：先进芯片产能需求将迎来颠覆性增长
随着人工智能技术的飞速发展，AI算力需求的爆发已成为科技行业的核心驱动力。但在AI GPU之外，另一个潜在的"算力巨兽"正逐渐浮出水面——智能驾驶与具身智能（机器人）领域的芯片需求，正在重塑全球半导体产业的格局。东北证券最新行业报告指出，未来智驾与机器人芯片对先进制程产能的消耗，可能达到当前AI GPU的数倍乃至数十倍，彻底改变半导体产业链的下游结构。
智驾芯片：被低估的"产能消耗大户"
长期以来，市场对AI算力的关注多集中在数据中心的GPU上，但智能驾驶芯片的潜在影响力可能被严重低估。从芯片核心尺寸（Die size）来看，主流智驾芯片与AI GPU已非常接近。例如华为昇腾610智驾芯片的核心尺寸为401mm²，英伟达Orin X更是达到455mm²，而AI GPU如昇腾910A的核心尺寸为456mm²，两者在单晶圆可切割数量上处于同一量级。
但两者的终端需求量却存在天壤之别。目前全球AI GPU年出货量约500-1000万颗，而全球汽车年销量达9000万辆，若未来高阶智驾（L3及以上）渗透率达到100%，且每车搭载2颗智驾芯片，年需求将达1.8亿颗，是AI GPU的十余倍。这意味着，智驾芯片对先进制程晶圆产能的消耗将远超AI GPU——报告测算，远期智驾芯片的月产能需求约13.62万片，而AI GPU仅为3.97万片。
更关键的是，智驾芯片与AI GPU在技术架构上高度同源。以华为昇腾系列为例，智驾专用的昇腾610与AI训练用的昇腾910共享相同的神经网络计算单元（Ascend Core），仅在核心数量与接口配置上略有差异。英伟达的Orin智驾芯片与A100 GPU更是基于同一代Ampere架构，共享CUDA核心与Tensor核心技术。这种技术同源性意味着，智驾芯片的爆发无需重建技术体系，只需在现有先进制程基础上扩大产能。
智驾芯片与机器人大脑：本是"同根生"
如果说智驾芯片的需求已足够惊人，那么具身智能（机器人）的潜力更是难以想象。从技术本质来看，智驾芯片与机器人大脑芯片几乎可以画等号——两者都需要通过传感器感知物理世界，经AI推理后发出决策指令，唯一的区别在于执行端一个是汽车，一个是机器人肢体。
特斯拉的实践最具代表性。其Optimus机器人直接复用了汽车FSD芯片，两者共享摄像头视觉神经网络、规划算法与仿真训练工具，仅在芯片数量上因冗余需求不同而有差异（汽车用2颗确保安全冗余，机器人原型机用1颗）。小鹏汽车的图灵芯片同样实现了"一芯多用"，既驱动G7车型的智驾系统，也为旗下AI机器人IRON提供算力支持，甚至能适配飞行汽车的自动驾驶需求。
英伟达的Orin系列则成为跨领域的"明星产品"：不仅被20余家车企的80多款车型采用，还广泛应用于宇树科技G1人形机器人、优必选"天工Ultra"等机器人产品中。这种通用性意味着，智驾芯片的技术积累与产能建设，可直接为机器人产业的爆发"铺路"。
颠覆先进制程格局：从手机主导到"智驾+机器人"时代
当前，智能手机仍是先进制程产能的最大消耗者，台积电等厂商的先进制程产能中，手机芯片占比长期居首。但这种格局正在被改写。
报告测算显示，当高阶智驾渗透率达到100%时，其对先进制程的月产能需求将达13.6万片，接近当前手机芯片的消耗规模（15-20万片/月）。而具身智能的潜力更令人震撼——若全球人形机器人年产量达10亿台（每台搭载2颗与智驾芯片同级的大脑芯片），其月产能需求将飙升至151万片，是当前手机需求的7倍多。马斯克甚至预测，到2040年全球人形机器人数量可能超过人类，达到百亿级，这意味着相关芯片的产能需求将是天文数字。
这种需求爆发将彻底重塑半导体产业的下游结构。目前，手机、电脑、服务器是先进制程的主要用户，而未来智驾与机器人可能成为绝对主导。从产能规模看，仅机器人领域就可能需要新增2个台积电级别的先进制程产能（台积电当前先进制程月产能约50万片），而中国大陆若要满足自身需求，先进制程产能可能需要扩张17倍以上。
随着摩尔定律逐渐逼近物理极限，单芯片性能提升放缓，"以量换性能"成为必然。在这场算力扩张竞赛中，智驾与具身智能正从边缘需求走向舞台中央，推动全球半导体产业迎来新一轮结构性变革。
以下为报告节选内容
报告共计： 31页
中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！