信骅在AI服务器领域占据主导地位，BMC芯片需求持续增长

据服务器供应链透露，Google、微软等大厂经过多年研发的AI特用芯片（ASIC）已全面放量，自研CPU也将进入量产阶段，逐步取代传统x86架构的英特尔（Intel）和超微（AMD）CPU。这一趋势使得创意、信骅以及富士康、广达等多家厂商持续进入供应链，为全年营运增添动力。

全球服务器产业长期以x86架构CPU为主，英特尔主导市场，市占率超过9成，属于成熟但成长缓慢的硬件产业。然而，ChatGPT的问世使AI训练与推论需求急遽攀升，带动NVIDIA AI GPU出货暴增，单机服务器价格与数据中心资本支出同步飙升，产业结构首次出现明显转折。

随着GPU成本高涨与供应吃紧，Google、AWS、微软等CSP大厂加速ASIC自研芯片量产，并投入ARM架构CPU研发，以降低对NVIDIA与x86平台的依赖。供应链透露，AI ASIC量能不断增强，微软与Google ARM架构CPU放量在即，供应链将迎来荣景。例如，Google CPU主要IC设计服务合作伙伴为创意，对信骅BMC芯片需求大增。与Google合作紧密的富士康也持续获得大单。

在此波算力重组浪潮中，中国台湾地区供应链角色同步升级。富士康凭借AI服务器整机制造与高密度机柜整合能力，成为CSP大厂重要合作伙伴；而线上管理与维运不可或缺的BMC芯片，则让信骅凭借市占优势，同时掌握AI GPU与AI ASIC平台商机。

据估算，全球整体服务器（包含AI服务器）市场中，BMC全年总需求约2,000万颗，供应链预估至2030年，BMC总用量需求将超过4,600万颗。AI GPU高密度机柜的兴起直接推升单柜BMC用量。例如，NVIDIA GB200 NVL 72单个机柜BMC用量提升至20~40几颗，GB300 NVL 72则达68~80颗左右。预计2026年下半进入Rubin时代后，VR200 NVL72用量将进一步大幅推升。

此外，CSP大厂自研ASIC芯片所需BMC用量约20多颗，随着GPU、ASIC与x86 CPU、ARM CPU混合架构成为常态，BMC的战略地位不断提升。供应链指出，信骅在AI GPU服务器市占逾7成，除了NVIDIA，还在超微MI系列中拥有高比重，甚至在AI ASIC市场几近独占地位。

与此同时，中国台湾地区IC设计业者也在AI服务器市场积极布局。联发科ASIC业务将开花结果，瑞昱近年Gigabit PHY在服务器市场获多家客户青睐，2026年更将打入AWS等一线CSP大厂，营收贡献有望逐年放大。