AI半導體專利5年暴增114%，三星、IBM領跑，雲端巨頭加速自研晶片重塑競爭版圖

2026年09月02日（優分析／產業數據中心報導）⸺ 智慧財產權管理技術公司Anaqua最新報告顯示，過去5年AI與半導體技術交叉領域的專利申請數量大增114%，明顯高於整體半導體專利的78%增幅，反映AI已成為重新配置半導體研發投資的重要驅動力。

Anaqua發布的《2026半導體產業專利報告：AI與創新趨勢》(2026 Semiconductor Industry Patent Report: AI & Innovation Trends)，透過旗下專利分析平台AcclaimIP，分析最近5年共713,755件半導體相關專利申請，其中最近12個月的申請數量超過174,000件。資料蒐集期間為2026年5月至6月，相關搜尋與分析透過AcclaimIP的模型上下文協定(Model Context Protocol，MCP)連接器完成。

報告指出，AI相關半導體專利5年增加114%，增速較整體半導體專利的78%高出約40%，且成長並非集中在單一技術，而是橫跨晶片架構、GPU、推論處理器，以及超大規模雲端服務商(Hyperscaler)自行開發的客製化加速器，顯示AI對半導體研發方向的影響已從局部技術延伸至整體技術堆疊。

Anaqua產品長Toni Njim表示，半導體是科技產業的基礎，每一波半導體技術進步，都可能開啟新的創新領域。Anaqua此次研究的核心，就是衡量AI究竟在多大程度上推動基礎半導體技術發展。研究結果顯示，AI的影響已不只是增加部分晶片需求，而是進一步改變企業研發資源與專利布局方向。

值得注意的是，輝達NVIDIA(NVDA-US)雖然主導全球AI加速運算市場，但其硬體專利數量並未呈現與市場地位相同的領先幅度。報告顯示，名稱包含GPU的半導體專利中，NVIDIA僅有49件，排名第7；推論晶片領域則排名第15。

Anaqua認為，NVIDIA長期競爭優勢不完全建立在硬體專利數量，而是來自2006年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)軟體生態系。這也意味著，在AI半導體競爭中，單純比較晶片專利數量可能無法完整反映企業護城河，軟硬體整合能力與開發者生態系同樣是關鍵。

IBM(IBM-US)則在技術門檻較高的前瞻AI半導體領域占有重要位置。IBM在AI與半導體交叉領域擁有794件專利申請，排名第1；類比AI領域則以389件居首。

IBM的研發布局涵蓋量子運算、神經形態晶片，以及可直接在晶片內儲存神經網路權重的相變記憶體(phase-change memory)等技術。相變記憶體可帶來約14倍能源效率改善，目前相關技術正透過IBM Spyre加速器朝商業化發展。

高通Qualcomm(QCOM-US)則呈現從行動與邊緣AI向資料中心延伸的趨勢。高通在推論領域累計655件專利申請，排名第9，而5年前在此領域甚至沒有已登記專利，反映布局速度明顯加快。

在AI架構領域，高通專利申請數達252件、增加186%，為報告中成長幅度最高的企業之一；GPU領域則以134件排名第4。其類比AI技術布局已從神經形態行動電路，延伸至AI200與AI250資料中心推論加速器，並以能源效率與記憶體容量作為主要產品差異化方向。

三星電子Samsung Electronics(005930-KR)則利用既有記憶體技術優勢，持續向完整AI硬體架構擴張。三星在AI架構領域以1,194件專利申請排名第1，HBM領域也以107件居首，並在推論與類比AI領域雙雙排名第2。

三星相關技術橫跨神經網路處理器(NPU)、記憶體內運算(PIM)以及Exynos系統單晶片(SoC)，顯示記憶體業者正嘗試把DRAM、HBM等既有優勢延伸至運算架構，建立從記憶體到AI運算晶片的整合能力。

中國則在AI推論與加速器專利數量上快速累積規模。報告指出，過去5年中國政府相關機構在推論與加速器領域共申請5,387件專利，遠高於三星的1,897件，相關專利分布於大學、國家實驗室及政府研究機構。

中國相關機構在GPU專利申請數也排名第3，同時摩爾線程Moore Threads(688795-CN)、沐曦Muxi(688802-CN)等本土GPU業者逐漸加入競爭。Anaqua認為，這項趨勢可從美國出口管制下，中國持續推進半導體自主化的政策方向觀察。

英特爾Intel(INTC-US)則持續強化AI時代的智慧財產權布局。英特爾在GPU半導體領域以188件專利申請排名第1；AI與積體電路(IC)架構交叉領域則以967件排名第2。

此外，英特爾HBM相關專利達23件、排名第3；AI與類比IC交叉領域擁有225件已登記專利、排名第5；推論半導體專利則達792件，排名第8。從專利分布來看，英特爾布局並未集中在單一AI加速器，而是橫跨GPU、晶片架構、記憶體與類比運算等多個環節。

另一項值得關注的產業變化，是超大規模雲端服務商正由晶片採購者轉變為晶片設計者。Alphabet(GOOGL-US)旗下Google的Tensor Processing Unit(TPU)，以及微軟Microsoft(MSFT-US)的Maia加速器，相關專利已出現在AI與半導體交叉的多個技術領域。

這反映雲端業者不再只向傳統晶片公司採購通用處理器，而是依據自身AI工作負載、資料中心能源效率與運算需求，設計客製化晶片。隨著AI基礎設施資本支出持續增加，晶片設計、雲端服務、軟體生態系與資料中心之間的垂直整合程度，也正成為下一階段AI半導體競爭的重要觀察指標。

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