我是芯片超人花姐，入行20年，有50W+芯片行業(yè)粉絲。有很多不方便公開發(fā)公眾號(hào)的，關(guān)于芯片買賣、關(guān)于資源鏈接等，我會(huì)分享在朋友圈。

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作者簡(jiǎn)介：

湯之上隆先生為日本精密加工研究所所長(zhǎng)，曾長(zhǎng)期在日本制造業(yè)的生產(chǎn)第一線從事半導(dǎo)體研發(fā)工作，2000年獲得京都大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，之后一直從事和半導(dǎo)體行業(yè)有關(guān)的教學(xué)、研究、顧問及新聞工作者等工作，曾撰寫《日本“半導(dǎo)體”的失敗》、《“電機(jī)、半導(dǎo)體”潰敗的教訓(xùn)》、《失去的制造業(yè)：日本制造業(yè)的敗北》等著作。

近年來(lái)，不少人士將AI相關(guān)投資的擴(kuò)張趨勢(shì)視為"AI市場(chǎng)存在泡沫"。但筆者并不認(rèn)同這種觀點(diǎn)，現(xiàn)將理由闡述如下。

01人工智能并非“泡沫”

云服務(wù)廠商的資本性支出（Capex），已經(jīng)膨脹到一個(gè)無(wú)法再用“高速增長(zhǎng)”這種溫和詞匯來(lái)形容的規(guī)模。云廠商Top 8的設(shè)備投資額，從2021年的1451億美元，預(yù)計(jì)將在2026年擴(kuò)大到6020億美元，增長(zhǎng)超過4倍。這樣的增幅，已經(jīng)明顯超出了常識(shí)范圍。

即便如此，市場(chǎng)上仍不斷有人低聲嘀咕：“反正又是泡沫吧?！薄翱傆幸惶鞎?huì)崩的?！边@是一種熟悉的、逃避現(xiàn)實(shí)的說法。但這種判斷并沒有事實(shí)依據(jù)，甚至連樂觀臆測(cè)都算不上，只是一種心理上的自我安慰。因?yàn)檫@一次的投資擴(kuò)張，并不是由景氣、情緒或投機(jī)推動(dòng)的，而是被數(shù)量級(jí)完全不同的計(jì)算需求——一種近乎物理法則的力量——所驅(qū)動(dòng)的。

決定性的差異在于：生成式AI的計(jì)算負(fù)載，并不是“搜索的延伸”，而是處在完全不同維度的“訓(xùn)練與推理”。后文將詳細(xì)說明，Google搜索主要依賴CPU即可完成，而ChatGPT的推理則是以GPU為核心的大規(guī)模矩陣運(yùn)算，其計(jì)算量高出1萬(wàn)到10萬(wàn)倍。

也正因?yàn)槿绱?，云廠商并不是“樂于”增加投資，而是如果不增加投資，就會(huì)被競(jìng)爭(zhēng)淘汰。一個(gè)無(wú)法運(yùn)行生成式AI的云平臺(tái)，將不再具備存在價(jià)值。因此，投資不會(huì)停止，準(zhǔn)確地說，是無(wú)法停止。

本文將論證：當(dāng)前正在發(fā)生的，并非所謂的“AI泡沫”，而是一場(chǎng)將不可逆地改變半導(dǎo)體市場(chǎng)重心的“AI趨勢(shì)”。

02云計(jì)算投資以異常速度膨脹

首先，讓我們直面現(xiàn)實(shí)。圖1展示了云服務(wù)廠商Top 8的設(shè)備投資變化趨勢(shì)。這里的Top 8包括：美國(guó)的Amazon（AWS）、Microsoft（Azure）、Google（Google Cloud）、Meta（原Facebook）、Oracle（OCI），以及中國(guó)的阿里云、騰訊云、字節(jié)跳動(dòng)等。

圖1云制造商Top8企業(yè)的設(shè)備投資；來(lái)源：基于TrendForce數(shù)據(jù)由筆者制作

如前所述，這8家公司的設(shè)備投資，將從2021年的1451億美元，膨脹至2026年的約6020億美元，超過4倍增長(zhǎng)。這已經(jīng)不是“增長(zhǎng)”可以形容的了，而是一種加速。

2022年至2023年間雖曾出現(xiàn)下滑，但絕不能因此掉以輕心。觀察2024年后的增長(zhǎng)趨勢(shì)便可發(fā)現(xiàn)，云服務(wù)商已"進(jìn)了一步又一步"。而這波投資熱潮，恰恰發(fā)生在美國(guó)OpenAI發(fā)布ChatGPT之后。

也就是說，他們投資生成式AI并非因?yàn)樗恰跋乱粋€(gè)金礦”，而是因?yàn)樯墒紸I作為顛覆現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施需求的“游戲規(guī)則改變者”，迫使他們不得不投資。

推動(dòng)云投資膨脹的因素當(dāng)然很多：數(shù)據(jù)中心建設(shè)、土地、電力、冷卻、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、安全……但如果用一條主線貫穿這些因素，其本質(zhì)只有一個(gè)——算力需求。正是算力需求的爆炸式增長(zhǎng)，帶動(dòng)了其他所有成本的同步膨脹。所謂云投資的擴(kuò)大，本質(zhì)上就是一場(chǎng)圍繞算力資源的大規(guī)模爭(zhēng)奪戰(zhàn)。

而當(dāng)前的算力需求，已經(jīng)無(wú)法用傳統(tǒng)Web服務(wù)或搜索服務(wù)的延長(zhǎng)線來(lái)解釋。生成式AI并不是向云平臺(tái)“再要一個(gè)胃口”，而是在要求把整個(gè)胃袋本身徹底做大。

03Google搜索與ChatGPT：看似相同，實(shí)則完全不同

在這里，有必要糾正一個(gè)很明顯的誤解，那就是：“對(duì)用戶來(lái)說，Google搜索和生成AI不都是提問、然后得到答案嗎？”

誠(chéng)然，如圖2所示，用戶的操作行為具有相似性。無(wú)論是谷歌搜索還是生成式AI，人類的操作方式幾乎如出一轍。然而，全球擁有30億以上用戶的谷歌搜索正逐漸向ChatGPT等生成式AI轉(zhuǎn)移，其用戶規(guī)模正持續(xù)擴(kuò)大至10億人。

圖2人類在進(jìn)行一次Google搜索與一次ChatGPT5提問時(shí)所執(zhí)行的操作

筆者本人也是從去年開始使用ChatGPT的付費(fèi)版本，之后使用Google搜索的頻率明顯下降。原因很簡(jiǎn)單：ChatGPT更方便。全球大量用戶正在意識(shí)到生成AI的便利性，這正是其用戶數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)的根本原因。

真正關(guān)鍵的問題在于：即便是同樣的“問題”，Google搜索與ChatGPT等生成AI，在云端所執(zhí)行的計(jì)算卻完全不同。

這一決定性差異體現(xiàn)在圖3中。Google搜索本質(zhì)上是以CPU為中心的索引檢索；而ChatGPT的推理，則是以GPU為核心的大規(guī)模矩陣運(yùn)算。從計(jì)算量（FLOPs，浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）來(lái)看，Google搜索大約在10億到100億量級(jí)，而ChatGPT一次推理則達(dá)到10萬(wàn)億到1000萬(wàn)億，兩者相差高達(dá)1萬(wàn)到10萬(wàn)倍。

圖3　谷歌單次搜索與ChatGPT5單次提問的計(jì)算對(duì)比；來(lái)源：基于筆者調(diào)查與推測(cè)

不僅如此，與Google搜索相比，ChatGPT在服務(wù)器占用時(shí)間上高出10到100倍，能耗高出10到200倍，CO?排放量同樣高出10到200倍，而單次推理的成本估算甚至高出50到2000倍。

換言之，生成式AI絕不是“更高級(jí)的搜索”。它是一種完全不同的計(jì)算形態(tài)，承載著完全不同級(jí)別的負(fù)載。因此，生成AI的普及，意味著云平臺(tái)所處理的“計(jì)算單位”正在急劇放大。這不是靠壓價(jià)、談判或銷售技巧就能解決的問題，而是物理層面的必然結(jié)果——需要GPU這樣的AI芯片，需要電力，需要冷卻，需要高速網(wǎng)絡(luò)，需要高帶寬內(nèi)存（HBM），甚至還需要更先進(jìn)的封裝與互連技術(shù)。

市場(chǎng)上常聽到一句話：“將來(lái)計(jì)算效率會(huì)提升，負(fù)載會(huì)變輕。”效率提升確實(shí)會(huì)發(fā)生，但問題在于，生成式AI應(yīng)用擴(kuò)張、使用頻率提升、模型性能進(jìn)化的速度，遠(yuǎn)快于效率提升的速度。即便單次計(jì)算因優(yōu)化而變輕，只要社會(huì)整體使用次數(shù)增長(zhǎng)10倍，總計(jì)算量仍然會(huì)增加。再考慮到輸入更長(zhǎng)、輸出更長(zhǎng)，以及圖像、視頻推理的普及，計(jì)算負(fù)載只會(huì)變得更加沉重。

因此，云投資持續(xù)擴(kuò)大的原因，并不是“過熱”，也不是“盲目樂觀”，而是算力需求結(jié)構(gòu)本身發(fā)生了變化。而且，投資一旦停止，就意味著失敗已經(jīng)注定。云廠商持續(xù)加碼投資，并非源于勇氣，而是源于恐懼——被時(shí)代拋下的恐懼，正迫使他們將投資油門一踩到底。

04AI與過去的泡沫有著決定性的不同

那么，接下來(lái)進(jìn)入核心問題：當(dāng)前這種狀況，究竟是不是泡沫？

先給出結(jié)論：用“泡沫”來(lái)概括這一次的現(xiàn)象，是完全錯(cuò)誤的。原因在于，過去的泡沫與這一次相比，需求的性質(zhì)在根本上就不一樣。下面嘗試用定量方式來(lái)說明這一點(diǎn)。

圖4展示了全球半導(dǎo)體出貨金額及其同比增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì)，其中標(biāo)注了Windows 95泡沫、IT泡沫以及存儲(chǔ)泡沫等階段。從這張圖可以清楚地看到，過去的泡沫都有一個(gè)共同特征：在急速增長(zhǎng)之后，緊接著就是急劇下滑。這是因?yàn)楫?dāng)時(shí)的需求高度依賴于“短期需求激增”和“庫(kù)存調(diào)整”。

圖4 全球半導(dǎo)體出貨金額與同比增長(zhǎng)率；來(lái)源：基于WSTS數(shù)據(jù)，由筆者整理

接下來(lái)，圖5A將Windows 95泡沫、IT泡沫、存儲(chǔ)泡沫，以及當(dāng)前正在發(fā)生的AI熱潮（這里暫且稱之為“熱潮”），在N年至N+3年的同比增長(zhǎng)率并列進(jìn)行比較。再將其繪制成圖5B后可以看到：Windows 95泡沫在41.7%的高增長(zhǎng)之后，緊接著出現(xiàn)了-8.6%；IT泡沫在36.8%之后暴跌至-32.0%；存儲(chǔ)泡沫也在13.4%之后跌至-12.0%。也就是說，“快速升溫—迅速崩塌”的周期性特征非常明顯。

數(shù)據(jù)來(lái)源：基于WSTS數(shù)據(jù)，由筆者整理

與此形成鮮明對(duì)比的是生成式AI熱潮。其增長(zhǎng)軌跡為：2023年-8.1%，2024年19.7%，2025年22.5%，而2026年幾乎可以肯定不會(huì)出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。正如許多業(yè)內(nèi)人士所指出的那樣，在2030年之前，生成式AI相關(guān)需求出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的可能性極低。

換言之，當(dāng)前正在發(fā)生的并非“泡沫”，而是一種單一但極其龐大、極其強(qiáng)勁的“趨勢(shì)”。

這一次與過去最大的不同在于，需求的源頭并不是“PC普及”或“智能手機(jī)等通信設(shè)備的換機(jī)周期”這種一次性消費(fèi)波動(dòng)，而是算力需求本身正在基礎(chǔ)設(shè)施化。生成式AI并不是某個(gè)產(chǎn)品賣完就結(jié)束的生意。

AI正在滲透進(jìn)社會(huì)的幾乎所有業(yè)務(wù)流程，被嵌入到各種服務(wù)中，與搜索深度融合，成為企業(yè)活動(dòng)中生產(chǎn)力的底座。而這個(gè)底座，是由極其沉重的計(jì)算構(gòu)成的。在這種前提下，云計(jì)算投資不再是“景氣周期中的熱度”，而是作為一種社會(huì)結(jié)構(gòu)本身固定下來(lái)。

從這個(gè)意義上講，把生成式AI稱為“泡沫”的觀點(diǎn)，本質(zhì)上是在逃避現(xiàn)實(shí)、依賴過去的經(jīng)驗(yàn)記憶。這一次發(fā)生的事情，在以往任何一本產(chǎn)業(yè)教科書中都找不到對(duì)應(yīng)章節(jié)。

05面向2030年，投資仍將持續(xù)增長(zhǎng)

那么，云服務(wù)廠商Top 8的設(shè)備投資，究竟會(huì)膨脹到什么程度？圖6給出了云廠商Top 8在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的投資預(yù)測(cè)，并分別列出了悲觀、基準(zhǔn)和樂觀三種情景。

圖6 云服務(wù)廠商Top 8的數(shù)據(jù)中心投資預(yù)測(cè)；來(lái)源：TrendForce新聞稿及筆者預(yù)測(cè)

這里需要特別注意的一點(diǎn)是：即便在悲觀情景下，投資規(guī)模依然呈現(xiàn)持續(xù)累積的趨勢(shì)。原因在于，生成式AI已經(jīng)不再是“錦上添花的奢侈品”，而是參與競(jìng)爭(zhēng)的基本條件。

而生成式AI時(shí)代的云競(jìng)爭(zhēng)，其殘酷性正體現(xiàn)在這里：一旦停止投資，企業(yè)并不會(huì)因?yàn)椤敖档椭С觥倍纳评麧?rùn)率，反而會(huì)在AI性能上落后，進(jìn)而失去客戶，最終喪失平臺(tái)本身的價(jià)值。也就是說，投資放緩并不是理性的經(jīng)營(yíng)判斷，而更接近于一份失敗宣言。

事實(shí)上，投資回收本身并不輕松。GPU價(jià)格高昂，HBM同樣昂貴，電力供給緊張，散熱難度極高，供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)復(fù)雜。盡管如此，投資仍然無(wú)法停止，其根本原因在于：在討論投資回報(bào)率（ROI）之前，市場(chǎng)已經(jīng)形成了一種結(jié)構(gòu)性現(xiàn)實(shí)——沒有計(jì)算能力的參與者，將直接被淘汰出局。

最終，云計(jì)算投資已經(jīng)不再是“為未來(lái)下注”的行為，而是變成了“守住當(dāng)下”的行為。只要這種結(jié)構(gòu)存在，面向2030年，投資規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，幾乎是一件順理成章的事情。

06數(shù)據(jù)中心用邏輯芯片市場(chǎng)快速擴(kuò)張

云計(jì)算投資的持續(xù)擴(kuò)大，直接推動(dòng)了半導(dǎo)體市場(chǎng)整體規(guī)模的增長(zhǎng)。其中，數(shù)據(jù)中心用Logic（邏輯芯片）無(wú)疑是未來(lái)增長(zhǎng)確定性最高的領(lǐng)域。

圖7給出了數(shù)據(jù)中心用Logic在2024年至2030年的市場(chǎng)預(yù)測(cè)。從中可以看到，GPU市場(chǎng)將從1000億美元增長(zhǎng)至2300億美元以上，規(guī)模翻倍；與此同時(shí)，AI ASIC的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從90億美元激增至840億美元，增長(zhǎng)超過9倍。

圖7 數(shù)據(jù)中心用Logic的市場(chǎng)預(yù)測(cè)（2024-2030年）；來(lái)源：主要基于Yole Group的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，由筆者整理

這里有一點(diǎn)絕不能忽視：生成式AI并不會(huì)永遠(yuǎn)停留在“NVIDIA GPU一統(tǒng)天下”的狀態(tài)。超大規(guī)模云廠商（Hyperscaler）天然厭惡對(duì)單一供應(yīng)商的依賴，因?yàn)槟且馕吨鴨适r(jià)格談判能力。正因如此，他們會(huì)轉(zhuǎn)向特定用途的AI ASIC，以實(shí)現(xiàn)“在不犧牲、甚至提升性能的前提下降低成本”。而在這一領(lǐng)域，Broadcom承擔(dān)了大量芯片設(shè)計(jì)工作。

換言之，AI半導(dǎo)體市場(chǎng)并不會(huì)是“只有GPU的黃金時(shí)代”，而是將演變?yōu)椤?strong>以GPU為核心支柱，同時(shí)AI ASIC（以Broadcom為代表）迅速壯大，形成雙支柱結(jié)構(gòu)”的市場(chǎng)格局。即便GPU依然是主角，AI ASIC也必然會(huì)高速增長(zhǎng)——這正是數(shù)據(jù)中心Logic市場(chǎng)的真實(shí)面貌。

07存儲(chǔ)將長(zhǎng)期處于“供不應(yīng)求、價(jià)格高企”的狀態(tài)

在生成式AI所“吞噬”的所有半導(dǎo)體品類中，存儲(chǔ)是受沖擊最為劇烈的一個(gè)。圖8展示了存儲(chǔ)市場(chǎng)在2024年至2030年的預(yù)測(cè)情況：DRAM市場(chǎng)規(guī)模將從970億美元增長(zhǎng)至1940億美元，幾乎翻倍；其中，HBM的市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到980億美元。

圖8 存儲(chǔ)市場(chǎng)預(yù)測(cè)（2024→2030年）；來(lái)源：主要基于Yole Group的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，由筆者整理

也就是說，到 2030 年，HBM 將占據(jù) DRAM 市場(chǎng)的一半。這并不僅僅是市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大，而是意味著存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)主角的更替。

此外，從圖9可以看到，DRAM與NAND的現(xiàn)貨價(jià)格在2023年至2026年間持續(xù)大幅上漲。在這里，那種“價(jià)格上漲→擴(kuò)大產(chǎn)能→市場(chǎng)回歸平穩(wěn)”的舊時(shí)代常識(shí)已經(jīng)不再適用。HBM的擴(kuò)產(chǎn)難度極高：良率提升困難，涉及先進(jìn)封裝，設(shè)備與材料制約重重，供應(yīng)要追上需求絕非易事。

圖9 DRAM與NAND現(xiàn)貨價(jià)格上漲趨勢(shì)；來(lái)源：基于TrendForce數(shù)據(jù)，由筆者整理

再加上，存儲(chǔ)廠商正在將資源和產(chǎn)能更多地傾斜至AI服務(wù)器領(lǐng)域——原因很簡(jiǎn)單，那里利潤(rùn)率更高。結(jié)果就是，PC和智能手機(jī)用的通用型存儲(chǔ)供給被壓縮，價(jià)格隨之上升。也就是說，AI的擴(kuò)張正在為存儲(chǔ)市場(chǎng)內(nèi)生性地嵌入“長(zhǎng)期緊缺”和“價(jià)格高位運(yùn)行”這兩種特征。

歸根結(jié)底，存儲(chǔ)短缺不會(huì)被徹底解決，價(jià)格也將持續(xù)高企。這并非“偶發(fā)的異?，F(xiàn)象”，而很可能成為AI時(shí)代的新常態(tài)。

筆者本人在去年12月，時(shí)隔6年更換了一臺(tái)PC（而且相當(dāng)倉(cāng)促）。原因在于，DRAM和SSD價(jià)格已經(jīng)開始明顯上漲，而且這種上漲在未來(lái)很可能會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)。因此，作者判斷：在PC廠商還有存儲(chǔ)庫(kù)存的階段盡早購(gòu)買，才是更理性的選擇。隨著存儲(chǔ)價(jià)格的上行，PC和智能手機(jī)的終端價(jià)格也必然上漲。如果晚半年再買，PC價(jià)格翻倍的可能性并非不存在。筆者或許只是“險(xiǎn)險(xiǎn)躲過了一劫”。

08臺(tái)積電的“賺錢主力”從 N5 轉(zhuǎn)向 N3

乘著這股巨大的“AI 浪潮”，最有可能、也最有效率實(shí)現(xiàn)盈利的半導(dǎo)體廠商，恐怕非臺(tái)積電莫屬。圖10展示了臺(tái)積電按制程節(jié)點(diǎn)劃分的營(yíng)收變化趨勢(shì)，可以清楚看到，其“賺錢主力”正從 N7 轉(zhuǎn)向 N5，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)向 N3。

圖10 臺(tái)積電各季度按節(jié)點(diǎn)劃分的營(yíng)收；來(lái)源：基于 TSMC Historical Operating Data，由筆者整理

接下來(lái)，圖11展示的是按節(jié)點(diǎn)劃分的晶圓投片量變化趨勢(shì)。從中可以看出，未來(lái)會(huì)持續(xù)增加的只有 N5、N3 和 N2，其余制程節(jié)點(diǎn)則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這并不是一句“先進(jìn)制程至關(guān)重要”的漂亮口號(hào)，而是一個(gè)現(xiàn)實(shí)：只有先進(jìn)制程在增長(zhǎng)。也就是說，臺(tái)積電已經(jīng)蛻變?yōu)橐患規(guī)缀踔豢肯冗M(jìn)制程賺錢的晶圓代工廠。

圖11 臺(tái)積電各季度按節(jié)點(diǎn)劃分的晶圓投片量（2025 年 Q4 為預(yù)測(cè)）；來(lái)源：Claus Aasholm《One Peak short of Twin Peaks》，Semiconductor Business Intelligence，2025 年 10 月 22 日數(shù)據(jù)及筆者推算

生成式 AI 所需的計(jì)算量極其龐大，因此必須使用大量高性能 AI 芯片。而這又離不開先進(jìn)制程所支撐的巨大產(chǎn)能。如今，能夠滿足這一需求的廠商，幾乎只剩下臺(tái)積電一家。正是這種簡(jiǎn)單而直接的因果關(guān)系，正在成為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的“引力中心”。

09N3 的主角：從蘋果轉(zhuǎn)向NVIDIA與Broadcom

接下來(lái)才是真正有意思的部分。過去，推動(dòng)臺(tái)積電先進(jìn)制程發(fā)展的最大客戶毫無(wú)疑問是蘋果，但這一格局正在發(fā)生動(dòng)搖。

圖12 和圖13 展示了 TSMC N3 制程按客戶劃分的晶圓投片量預(yù)測(cè)。從中可以看出，在 2025-2026 年期間，NVIDIA 和 Broadcom 的投片量將持續(xù)增加，并呈現(xiàn)出超過蘋果的趨勢(shì)。

圖12 臺(tái)積電3nm 制程按企業(yè)劃分的晶圓投片量預(yù)測(cè)（折合月產(chǎn) 1000 片）；來(lái)源：基于 TrendForce 的 Joanne Chiao 在《2026 年代工市場(chǎng)展望——先進(jìn)制程的優(yōu)勢(shì)與成熟制程的飽和》（2025 年 12 月 16 日）研討會(huì)資料，由筆者整理

圖13臺(tái)積電3nm 制程按企業(yè)劃分的晶圓投片量預(yù)測(cè)；來(lái)源同上

這并不僅僅是客戶排名的變化。從先進(jìn)半導(dǎo)體的發(fā)展歷史來(lái)看，這意味著產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從“由智能手機(jī)處理器拉動(dòng)先進(jìn)制程的時(shí)代”，轉(zhuǎn)向“AI 芯片主導(dǎo)先進(jìn)制程的時(shí)代”。

蘋果使用先進(jìn)制程，是為了提升消費(fèi)者體驗(yàn)；而 NVIDIA 與 Broadcom 使用先進(jìn)制程，則是為了爭(zhēng)奪云計(jì)算的主導(dǎo)權(quán)，這種差異非常明顯。AI 芯片并不是“賣出去就結(jié)束”的產(chǎn)品，而是作為持續(xù)運(yùn)行的基礎(chǔ)設(shè)施不斷擴(kuò)張。因此，對(duì)先進(jìn)制程的需求具有極強(qiáng)的粘性。

臺(tái)積電的賺錢主力轉(zhuǎn)向 N3，并不僅僅說明臺(tái)積電很強(qiáng)，更重要的是：AI 重塑了先進(jìn)制程的需求結(jié)構(gòu)。

而在臺(tái)積電已于 2025 年第四季度開始量產(chǎn)的 N2 制程上，同樣的情況也很可能會(huì)再次上演。最早采用 N2 的客戶或許仍然是蘋果，但半年之后，NVIDIA 與 Broadcom 很可能就會(huì)成為主角。換句話說，蘋果扮演的是為最先進(jìn)產(chǎn)線“打頭陣”的角色，而隨后，作為“重量級(jí)選手”的 NVIDIA 與 Broadcom 將占據(jù)大多數(shù)產(chǎn)能，并為臺(tái)積電的利潤(rùn)做出更大的貢獻(xiàn)。

10真正的瓶頸在 CoWoS

然而，AI 半導(dǎo)體的成長(zhǎng)面臨著多重瓶頸。其中最為嚴(yán)峻的，就是 CoWoS 等2.5D封裝的產(chǎn)能（Capacity）。

圖14 展示了 2.5D 封裝產(chǎn)能的變化趨勢(shì)。AI 半導(dǎo)體并不是僅靠先進(jìn)制程制造出來(lái)的“單顆芯片”就能成立的產(chǎn)品，它必須與 HBM 結(jié)合，形成一個(gè)系統(tǒng)級(jí)集成來(lái)實(shí)現(xiàn)性能。這一系統(tǒng)級(jí)集成不可或缺的關(guān)鍵，正是 CoWoS。只要 CoWoS 的產(chǎn)能不足，AI 半導(dǎo)體的供給緊張就不可能真正緩解。

圖14 2.5D 封裝產(chǎn)能的變化趨勢(shì)；來(lái)源：TrendForce 的 Joanne Chiao，《2026 年代工市場(chǎng)展望——先進(jìn)制程的優(yōu)勢(shì)與成熟制程的飽和》（2025 年 12 月 16 日）研討會(huì)資料

也就是說，當(dāng)下 AI 市場(chǎng)的所有制約，最終都會(huì)歸因到一點(diǎn)：CoWoS 不夠用。

但這里存在一個(gè)與直覺相反的未來(lái)。如果 CoWoS 的瓶頸被解除，投資會(huì)因此趨于冷靜嗎？——答案恰恰相反：投資只會(huì)進(jìn)一步放大。

原因在于，目前有大量云廠商“想買卻買不到”的 AI 半導(dǎo)體需求，被供給瓶頸強(qiáng)行壓制著。一旦供給限制解除，被抑制的投資將瞬間噴涌而出。云廠商會(huì)趁機(jī)集中采購(gòu)此前無(wú)法獲得的 AI 芯片，加速建設(shè) AI 數(shù)據(jù)中心，競(jìng)爭(zhēng)也將隨之進(jìn)一步白熱化。投資非但不會(huì)“降溫”，反而極有可能進(jìn)入下一個(gè)更激進(jìn)的階段。

11這不是泡沫，而是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的“地殼變動(dòng)”

本文的結(jié)論其實(shí)很簡(jiǎn)單，可以歸納如下：

1）云廠商投資持續(xù)擴(kuò)大的根源，在于生成式 AI 所需的計(jì)算量呈數(shù)量級(jí)躍升；

2）當(dāng)前正在發(fā)生的，并非類似 Windows 95 泡沫、IT 泡沫或存儲(chǔ)泡沫那種“以崩潰為前提”的泡沫，而是規(guī)模巨大、力量強(qiáng)勁的 AI 趨勢(shì)；

3）在這一 AI 趨勢(shì)推動(dòng)下，邏輯芯片與存儲(chǔ)市場(chǎng)持續(xù)擴(kuò)張，存儲(chǔ)價(jià)格也因 AI 轉(zhuǎn)型而維持在高位；

4）臺(tái)積電的先進(jìn)制程被 AI 全面占據(jù)，N3 的主角正從蘋果轉(zhuǎn)向 NVIDIA 與 Broadcom；

5）AI 的最終瓶頸在 CoWoS，一旦這一瓶頸解除，云廠商的投資將進(jìn)一步放大，甚至走向“暴走”。

生成式 AI 所創(chuàng)造的，并不是泡沫，而是一種趨勢(shì)。正是這種趨勢(shì)，正在引發(fā)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的“地殼變動(dòng)”。而地殼一旦發(fā)生位移，就不可能再回到原來(lái)的狀態(tài)。

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來(lái)源：內(nèi)容由芯世相（ID：xinpianlaosiji）編譯自 「EE Times Japan」 ，作者：湯之上隆

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