Imagination：边缘AI是半导体市场重要增长引擎，E-Series 架构恰逢其时

2025 年半导体市场在 AI 需求爆发与全产业链复苏的双重推动下，呈现出强劲的增长态势。以 EDA/IP 先进方法学、先进工艺、算力芯片、端侧 AI、精准控制、高端模拟、高速互联、新型存储、先进封装等为代表的技术创新，和以 AI 数据中心、具身智能、新能源汽车、工业智能、卫星通信、AI 眼镜等为代表的新兴应用，开启了新一轮的技术与应用革命。过去一年，半导体助力夯实数字经济高质量发展的全新底座；新的一年，半导体行业又将如何推动端云协同、普惠智能的普及之路？近日，由电子发烧友网策划的“2026 半导体产业展望”专题正式发布。电子发烧友网已连续数年策划推出“半导体产业展望”系列专题，每次上线均反响热烈、好评如潮。这里汇聚了半导体行业高管对往年发展的回顾总结，以及对新年市场机会与形势的前瞻预测，他们的睿智洞察为产业界提供了重要参考与启发。今年，来自国内外的半导体创新领军企业高管又将带来哪些前瞻观点？此次，电子发烧友网特别采访了 Imagination 高级营销与营收运营总监 Vitali Liouti，以下是他对 2025 年半导体产业的回顾，以及 2026 年的分析与展望。

Imagination 高级营销与营收运营总监 Vitali Liouti

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边缘AI是支撑半导体市场增长的重要引擎

2025 年，数据中心 AI 市场继续延续高增长和高热度。《2025 年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024 年全球 AI 服务器市场规模为 1251 亿美元，2025 年将增至 1587 亿美元，同比增长约 27%。进入 2026 年，全球半导体市场继续高速增长，WSTS预计 2026 年全球半导体市场将实现超过 25% 的增长，整体规模接近 9750 亿美元。如果这一预测成立，整个行业将有望逼近万亿美元这一关键门槛。

在这个近万亿美元市场里，数据中心 AI 仍将会是市场的舆论热点。但 Vitali Liouti 认为，真正具备出货规模潜力的市场正悄然转向边缘端——包括智能手机、汽车、下一代消费电子设备、工业系统以及机器人领域。到 2032 年，边缘 AI 市场规模预计将超过 4000 亿美元。这是一个每年出货量以数十亿计的市场，在这里，功耗效率决定商业可行性。同时，Vitali Liouti 指出，需要谨慎对待将 AI/ML视为单一整体的看法。功耗高达 700W 的数据中心加速器，与仅有 2W 功耗预算的移动处理器，其工程约束条件完全不同。用数据中心的思维方式是无法解决边缘端问题的。边缘 AI 的核心挑战在于：如何在严格的功耗约束下实现可持续的性能。许多加速器在参数表上看起来非常亮眼，但在实际量产和真实负载场景中，由于热限制和内存带宽瓶颈，性能会大幅下降。真正的商业成功，取决于在真实工作负载下持续、稳定且高效的性能表现。

在 Imagination 看来，可编程性至关重要。AI 模型的演进速度远快于芯片的设计周期，甚至可以肯定，2028 年主流的模型架构今天尚未出现。如果现在就设计一个固定功能的 NPU，那么等芯片量产时，它可能已经过时。相比之下，基于可编程 GPU的方案，使客户可以通过软件更新来适配新模型，而无需重新流片。这种灵活性，将成为长期赢家的决定性因素，尤其是在对成本高度敏感的市场中。电动汽车（EV）是重要的边缘AI市场，对于 2026 年半导体市场而言，其也是重要的驱动引擎之一。随着中国在全球电动车普及方面处于领先地位，汽车正逐步成为一个高度“半导体密集型”的系统节点。Imagination 的角色，是为数字座舱以及 ADAS（高级驾驶辅助系统）/ 自动驾驶系统提供具备功能安全特性的 GPU 技术，同时最大化能效表现。

汽车 OEM希望在单一 SoC上同时运行仪表盘、信息娱乐系统以及后排显示系统，这就要求在安全关键功能之间提供硬件级隔离保障。Imagination 的 HyperLane 虚拟化技术在硬件层面实现了“硬隔离”，使仪表集群能够保持功能安全完整性，同时信息娱乐系统运行 Android 系统。通过单颗 GPU 支持多个相互隔离的工作负载，从而有效降低系统成本。因此，Imagination GPU 已为当今大多数汽车提供动力，并正在向下一代车载计算平台持续拓展。第三个令人振奋的市场是机器人。机器人在实时感知、功能安全和功耗效率方面的技术要求，与汽车 ADAS 高度相似。Imagination 正利用在汽车领域数十年的经验，进入机器人市场，提供成熟、工业级的 IP解决方案。最后，AI PC 市场虽然仍处于早期阶段，但具有关键性意义。Imagination 设想的未来，是本地 AI Agent 能够安全地运行在 GPU 之上。在中国，Imagination 长期积累的生态合作伙伴关系正在持续开花结果，基于 B-Series 和 D-Series 架构的国产独立 GPU 产品已进入规模量产，为桌面市场提供具备竞争力的本土化选择，后续也将引入 E-Series 架构。

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E-Series 架构充分释放边缘AI发展潜力

Vitali Liouti 表示，相比万亿美元这些宏观数字，Imagination 更关注其背后潜藏的结构性张力：

• AI 需求高度集中：目前，基础设施层面的 AI 投资主要由少数几家超大规模云服务商（hyperscalers）所驱动。当市场由极少数买家主导时，行业的波动性必然上升。
• 存储成本压力持续上升：高带宽存储（HBM）和 DDR等存储器价格正在上涨，这些成本最终会传导至整机物料清单（BOM），使 OEM 厂商承受巨大压力。在这种背景下，芯片层面的效率变得前所未有地重要——通过更智能的架构设计，每节省一个字节的外部存储访问，都会显著改善整体系统的经济性。

综合而言，2026 年产业面临的核心挑战在于：推动 AI 从云端训练走向终端侧推理，并且在大众市场中实现真正可行的商业模式。对于 Imagination 而言，2026 年是一个“验证之年”：公司期待看到基于 Imagination 技术的芯片真正走向消费者市场，并通过实际产品证明，统一的 GPU + AI 战略，是推动边缘 AI 实现商业化落地的正确路径。Imagination 在过去四十多年中，正是在“功耗效率决定商业可行性”领域积累了深厚的技术能力，因此产业趋势正好契合 Imagination 的优势。2025 年 5 月，Imagination 推出了 E-Series 架构，将 AI 加速能力直接集成到 GPU 架构中，使合作伙伴能够在不牺牲图形能力的前提下，将算力从 2 TOPS扩展到 200 TOPS，并支持 FP16、BF16、INT8、FP8、FP4等所有对边缘 AI 至关重要的数值格式。

目前，Imagination 已看到这一策略开始产生成果，领先客户正在推进流片并进入硅实现阶段。Imagination 的 E-Series GPU 核心最高可提供 200 TOPS 的算力，并支持所有关键数值格式。更重要的是，它们依然完全基于标准 API保持可编程性，使开发者能够在不更换硅片的情况下适配新的模型架构。此外，Imagination 的 Burst Processor 技术通过减少 GPU 内部的数据搬运，将功耗效率提升最高可达 30%，直接解决了边缘 AI 工作负载中最大的能耗来源问题。在 E-Series 之外，Imagination 还在持续巩固汽车领域的领先地位。Imagination GPU IP 已被应用于瑞萨（Renesas）的 R-Car Gen 5 平台，这是一款基于 3nm 工艺、面向集中式车载计算和软件定义汽车架构的 SoC；同时也应用于德州仪器（TI）最新的高性能 TDA5 SoC。在中国市场，Imagination 的生态合作伙伴持续取得商业化成果，基于 Imagination 架构的国产独立 GPU 产品已进入规模量产阶段。

同时，Imagination 的商业模式使其能够灵活应对目前的供应链挑战。公司采用的是 IP 授权模式，这与 IDM（垂直整合制造商）所面临的供应链模式存在根本差异。Vitali Liouti 指出，Imagination 的 IP 设计具备良好的工艺可移植性，E-Series 可适配不同代工厂和不同制程节点，包括最先进的工艺节点。客户可以根据自身的供应链需求、成本结构和区域因素，自主选择制造合作伙伴，Imagination 并不会将他们锁定在单一路径上。同时，尽管整个行业在HBM和先进封装等领域面临集中化风险，Imagination 的架构设计在一定程度上可以缓解这些影响。通过提升整体能效，Imagination 帮助客户降低对超大规模外部存储带宽的依赖，而这恰恰是当前供应链中最为波动、成本也最高的环节。