觀點：所謂「10年AI需求能見度」是謊言，存儲、ABF載板和電力才是隱形瓶頸

動察 Beating AI 快訊，半導體科研機構 P Equity Research 分析師 Mr. P 在 9 月 26 日播客中表示，市場所謂超大型雲廠商擁有「10 年需求能見度」的說法並不可信，雲廠商很難預測兩年後的需求變化，AI 基礎設施投資最終仍將受到週期性支出的約束。

短期來看，AI 推理需求將繼續推動 HBM、DRAM 和 NAND 等存儲產品需求增長，預計明年超大型雲廠商資本支出將達到 1.1 萬億至 1.2 萬億美元，其中存儲支出可能佔 50% 至 60%，約 5000 億至 7000 億美元，瑞銀甚至預計這一數字可能達到 9000 億美元。

Mr. P 認為，當前 AI 算力瓶頸已從單純的 GPU 數量逐漸轉向電力、高級封裝、存儲和 ABF 載板等環節。H100 等老一代 GPU 仍維持較高二手價格，B 系列 GPU 租金也持續上漲，而 ABF 載板供應緊張可能持續至 2028 年至 2030 年以後，三菱、西門子和 GE Vernova 等燃氣輪機廠商的訂單也已排至 2030 年以後。

在數據中心互聯方面，Mr. P 預計銅纜與光通信將在未來數年並存，NPO 可能於 2027 年率先擴大應用，CPO 則可能在 2028 年至 2029 年開始爬坡，但真正成為主流或要等到 2030 年以後。

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