AI基建最大瓶颈是晶片基板！半导体供应恐紧俏至2028年 辉达CoWoS、HBM资源占比下滑
SemiAnalysis 执行长 Dylan Patel 指出，晶片基板是人工智慧（AI）基建最大瓶颈，伯恩斯坦资深分析师 Stacy Rasgon 则指出，半导体供应链紧张恐延续至2028年。另一方面，Google(GOOGL-US) 、亚马逊(AMZN-US) 加速自研晶片，辉达(NVDA-US) 的 HBM 与 CoWoS 资源占比下滑，未来高利润率面临考验。
10月23日，Patel以及Rasgon在美国圣塔克拉拉举行的 CASPA 第35届年度大会上，针对 AI 投资能否持续、半导体供应链瓶颈及辉达的竞争优势展开讨论。
Patel 指出，当前 AI 基础设施建设面临的最大供应链瓶颈并非电力，而是晶片基板。由于日本相关供应商扩产态度谨慎，关键材料供应难以迅速增加。
Rasgon 则预期，半导体供应链紧张情况可能延续至2028年，2029年的供需状况则将取决于市场需求变化。
另一方面，辉达在全球 CoWoS 先进封装及 HBM 资源消耗中的占比已开始下滑，预计2027年将进一步下降。
随着 Google、亚马逊等科技巨头加速自研晶片布局，辉达未来的市场占有率及高利润率能否持续，也将面临新的考验。
AI基建最大瓶颈不是电力，而是晶片基板Patel 指出，晶片基板是目前 AI 基础设施供应链中最严重的瓶颈，影响程度甚至超过土地、电力及半导体製造设备等环节。
由于晶片基板及相关材料过去长期投资不足，加上日本供应商扩产态度谨慎，AI 加速器与 CPU 的产能扩张受到限制。此外，记忆体晶片及光学互连元件也面临供应吃紧的问题。
相较之下，电力短缺仍有其他解决途径。SemiAnalysis 预估，2027年全球在建资料中心规模将接近50吉瓦（GW），其中美国约占35吉瓦。业者可透过部署现场燃气涡轮机、燃料电池等设备，部分缓解电力供应限制；但半导体供应链扩产需要更长时间，难以迅速增加供给。
AI 基础设施建置成本攀升，也为产业扩张带来压力。Patel 估算，2024年建置1吉瓦算力基础设施的总成本约为400亿美元，如今已超过600亿美元，两年内涨幅逾50%。
融资成本上升则进一步增加业者的财务负担。Rasgon 以云端运算业者 CoreWeave(CRWV-US) 为例指出，其无担保债券在次级市场的殖利率已接近15%，反映新兴云端业者面临较高的潜在融资成本。对于缺乏大型科技企业长期算力採购承诺的建设计画而言，取得融资的难度也将随之提高。
半导体供应链紧俏恐延续至2028年，HBM排挤传统DRAM产能AI 需求快速成长，正加剧记忆体市场的供需紧张。Rasgon 指出，儘管记忆体价格大幅上涨、产业获利能力明显改善，部分记忆体类股的预期本益比却仅有2至4倍，反映市场担忧2028年前后新增产能陆续开出后，记忆体价格可能大幅回落。
不过，若价格跌幅不如预期，市场目前的估值也可能面临重新评估。
从需求面来看，AI 伺服器机架约70%至80%的晶片硅面积由记忆体占据，主要为动态随机存取记忆体（DRAM）。
此外，生产相同容量的 HBM，所需晶圆数量约为一般 DDR5 记忆体的3至4倍。随着 AI 加速器需求持续增加，HBM 大量消耗晶圆产能，进一步压缩传统 DRAM 的供应空间。
供给端同样受到限制。目前既有晶圆厂的无尘室产能大致已满载，业者短期内只能透过提高现有设施的利用效率增加产出。部分新增无尘室产能预计2027年开始投入使用，但更多产能要到2028至2029年才能陆续释出。
在此背景下，Rasgon 预期，半导体供应链紧张情况可能持续至2028年，2029年的供需变化则取决于市场需求。
若 AI 需求持续强劲，即使新增产能陆续开出，记忆体供应仍可能难以满足需求；反之，若需求成长放缓，而新增产能集中释出，记忆体价格与产业利润率便可能承受下行压力。
辉达HBM、先进封装资源占比下滑 Google、亚马逊自研晶片加速追赶与此同时，辉达在 AI 晶片市场的竞争优势正面临新的考验。Patel 指出，2023至2024年间，辉达占据全球相当高比例的 HBM 及台积电(2330-TW) CoWoS 先进封装资源，但这一情况已开始改变。
2026年，辉达使用的全球 CoWoS 晶圆与 HBM 资源占比已经下降，预计2027年还会进一步下滑，与此同时，Google、亚马逊及超微半导体(AMD-US) 等竞争对手的占比则逐步提高。
不过，资源使用占比下降并不代表辉达营收与获利必然下滑。随着 AI 晶片市场持续扩大，即使部分市场份额被竞争对手抢占，辉达未来一年的获利仍可能年增一倍。
真正的考验可能落在2028至2029年。随着 Google TPU、亚马逊 Trainium，以及 OpenAI 等企业持续发展自研晶片，辉达能否维持目前的高利润率，将取决于技术更迭能否持续领先。
过去，辉达透过大幅提升晶片效能，支撑产品售价持续上涨。从 Ampere 架构到 Hopper 架构，晶片平均售价约翻倍，效能提升约10倍；从 Hopper 到 Blackwell，平均售价上涨约50%，效能提升幅度则达数倍甚至数十倍，具体取决于应用情境。
只要晶片效能提升速度持续超越价格涨幅，辉达便有望维持较强的定价能力；但若未来效能提升幅度放缓，高售价与高利润率可能面临压力。
另一方面，云端服务业者自行开发晶片的经济诱因也日益明显。Patel 估算，若完全扣除辉达、博通(AVGO-US) 等晶片设计商的利润，建置1吉瓦算力基础设施的成本理论上可降至约200亿美元，凸显大型科技企业透过自研晶片降低外部採购成本、减少对供应商依赖的动机。
儘管如此，辉达仍具备 CUDA 软体生态系、庞大装机基础、资金实力及融资能力等优势。