全球十大芯片公司

全球十大芯片公司有英特尔、高通、华为、三星、联发博动、英伟达、安华高、德州仪器、超威半导体、SK海力士。

1、英特尔

英特尔成立于1968年，是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商。风靡全球的旦渣芯片供应商，世界500强，专业从事研发生产微处理器、芯片组、板卡、系统及软件的科技巨擘。

2、高通

高通创于1985年美国，世界领先的无线科技创新者。全球较大的无线半导体生产商、无线芯片组及软件技术供应商，其主要产品包括手机处理器芯片骁龙、射频基带芯片等。

3、华为

海思成立于2004年，前身为1991年成立的华为集成电路设计中心，是全球领先的Fabless半导体与器件设计公司。其推出的麒麟、巴龙、鲲鹏和升腾等芯片，在手机移动终端、通信、数据中心、Al等领域具有领先优势。海思产迅孙品覆盖智慧视觉、智慧loT、智慧媒体等。

4、三星

三星始于1938年韩国，全球知名的大型跨国企业集团。旗下拥有三星电子、三星物产、三星航空等下属企业，涉及电子、金融、机械、化学等众多领域。

5、联发博动

联发科技始于1997年，台湾上市公司，世界尖端的系统单芯片供应商，全球领先的无晶圆半导体公司。核心业务包括移动通信、智能家居与车用电子，生产有天玑系列芯片。

6、英伟达

公司始于1993年，1999年发明可编程GPU。专注于以设计智核芯片组为主，3D眼镜等为辅的科技企业，持有1.100多项美国专利。

7、安华高

公司博通始于1991年美国，全球领先的有线和无线通信半导体公司模昌悄。WLAN芯片领域佼佼者，专注于为计算和网络设备、数字娱乐和宽带接入产品以及移动设备的制造商提供业界广泛并且一流的片上系统和软件解决方案。

8、德州仪器

TI德州仪器始于1930年美国，世界较大的模拟电路技术部件制造商。以开发、制造、销售半导体和计算机技术闻名于世，主要从事设计、制造、测试。

9、超威半导体

始于1969年美国，全球知名的半导体厂商。专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器，包括CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等，以及提供闪存和低功率处理器解决方案。

10、SK海力士

海力士成立于1983年韩国，是以生产和提供电脑和移动设备产品等IT设备必需的D-RAM和NAND闪存为主力产品的企业。

英特尔公司（INTC）

英特尔是一家集成设备制造商，致力于设计和制造主板芯片组，网络接口控制器和集成电路。该公司的最初产品是存储芯片，包括世界上第一个金属氧化物半导体。今天，英特尔为各种计算机和技术公司创建处理器。分析师预计，在2020年6月，苹果公司（AAPL）宣布计划终止与英特尔的长期合作关系，而苹果公司准备内部生产自己的芯片。

台积电（TSM）

台积电（Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.）是全球最大的独立自主纯晶圆代工厂。纯晶圆代工厂仅制造集成电路，不具有任何内部设计能力。许多半导体公司将其组件制造外包给台湾半导体。

高通公司（QCOM）

高通公司是一家设计和销售无线通信产品和服务的全球半导体和电信公司。全球各地的电信公司都使用高通公司的专利CDMA（码分多址）技术，该技术在无线通信的发展中起了不可或缺的作用。其Snapdragon芯片组可在许多移动设备中找到。

Broadcom Inc.（AVGO）

Broadcom生产数字和模拟半导体，并为计算机的蓝牙连接，路由器，交换机，处理器和光纤提供接口。

美光科技公司（MU）

美光科技在国际上销售半导体产品。其产品用于计算机，消费电子产品，汽车，通信和服务器。它创建闪存RAM产品以及可擦写光盘存储解决方案。

德州仪器（TXN）

德州仪器（TI）为全球制造商设计和制造半导体。该公司是移动设备，数字信号处理器和模拟半导体芯片的主要制造商。它仍然生产最初广为人知的产品：计算器。德州仪器（TI）在1930年成立时是一家石油和天然气公司，然后在1940年代专注于国防系统电子产品。该公司于1958年开始从事半导体业务，目前拥有成千上万的专利。

1、英特尔

英特尔公司成立于1968年，是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商。英特尔公司是世界上最大的半导体芯片制造厂商，它拥有了几十年的生产历史，从英特尔推出全球第一个处理器之后，就对我们的生活作出了重大的改变，同时也引发了之后的信息技术革命。

2、高通

高通成立于1985年美国，是较大的无生产线半导体生产商、无线芯片组及软件技术供应商，是目前5G研发、商用与实现规模化的推动力量之一，致力于发明突破性基础科技，变革了世界连接、计算和沟通的方式。高通芯片事物gpu性能强，在游戏过程中很占优势。兼容性好，是移动cpu里兼容性最好的。

3、英伟达

英伟达始创于1993年美国，是全球知名的电脑显卡供应商，也是较早推出图形处理器技术。Nvidia的芯片架构能够在通用性和效率之间实现一个很好的平衡，而在这个基础上，一套易用且能充分调动芯片架构潜力的软件生态则会让Nvidia在机器学习模型社区拥有巨大的影响力。

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