SemiAnalysis ：记忆体价格仍有2-3倍上修空间、CPO大规模部署延至2029年
研究机构 SemiAnalysis 创办人 Dylan Patel 近日深入分析了 AI 基础架构栈的最新动态。他指出，当前 AI 发展受制于记忆体供应瓶颈、CPU 需求调整、以及共封装光学 (CPO) 部署时程的推迟，这些因素正共同重塑晶片市场的投资逻辑。
Patel 认为记忆体正处于一场超级循环，且这不仅是短期的周期性波动，而是数年的结构性短缺。主要动能来自于推论模型 (如 OpenAI o1) 的崛起，这类模型在处理複杂任务时需要庞大的 KV 快取 (KV Cache)，导致记忆体需求呈倍数成长。他预测记忆体价格仍有 2 至 3 倍的上修空间。
由于供应增长跟不上 AI 需求，这将迫使价格敏感度较低的消费性电子产品 (如 iPhone 与 MacBook) 明年面临涨价压力，以与 AI 应用抢夺产能。
CPU 定位为绿叶的补帐行情儘管强化学习 (Reinforcement Learning) 与 AI 代理 (Agents) 历史性的补帐行为，主要是为了填补过去几年 AI 伺服器中 CPU 配比不足的缺口，而非长期的成长转折点。在绝对价值上，单颗 Blackwell 晶片约 5 万美元，而配套 CPU 仅约 5,000 美元，CPU 在 AI 伺服器中的价值佔比仍远低于 GPU。
Patel 强调，记忆体和 AI 加速晶片才是大头，CPU 是被低估后的重估，现在已经更合理定价了，但不会无限期地以超过 AI 晶片的速度增长。
CPO 延后、铜缆红利期延长原本备受期待的共封装光学 (CPO) 技术，由于生产良率、晶片设计与供应链成熟度未达标，大规模部署预计将延迟至 2029 年。
Patel 指出，NVIDIA 下一代的 Rubin 与 Feynman 架构初期仍将大量採用铜缆方案。这项延迟意外延长了铜缆连接器 (如 Amphenol) 与传统光学模组厂商的获利窗口。
他总结称，CPO 长期会发生，铜缆长期会被取代，但时间线被推迟了，短中期铜缆仍有很大机会。
能源挑战：迈向自备电厂时代电力供应已成为 AI 成长的最大物理限制。由于电网传输升级面临法规与成本分配的僵局，资料中心正转向表后发电(Behind-the-meter)，即在厂区自建电源。Patel 预测，未来几年一半的新增电力需求将来自自备电源，包括燃气涡轮机、甚至是由卡车引擎改装的发电机组。
此外，太阳能结合储能的成本预计在两年内低于天然气，长期甚至可能出现太空资料中心以极大化能源效率。
最后，Patel 透过数据驳斥了 AI 投资报酬率 (ROI) 的质疑。他透露 AI 新创 Anthropic 已实现获利，年化营收 (ARR) 突破 500 亿美元，毛利超过 70%，证明 AI 应用的变现能力正逐步显现。