SemiAnalysis創辦人點出AI瓶頸的真實排序！基板>記憶體>光學>電力

人工智慧（AI）基礎建設持續擴張，市場普遍將電力視為資料中心建置的主要瓶頸，但 SemiAnalysis 創辦人 Dylan Patel 提出不同看法。他指出，AI 供應鏈真正的瓶頸依序為封裝基板、記憶體、光學互連與電力，其中基板供應不足的問題最為嚴重，未來兩年恐限制 AI 加速器、中央處理器（CPU）及其他關鍵零組件的產能。

根據華美半導體協會（CASPA）10 月 23 日在美國舉行的第 35 屆年會 CEO 峰會內容，Patel 與 Bernstein 半導體首席分析師 Stacy Rasgon 討論 AI 基礎建設的供應限制、記憶體價格走勢，以及半導體產業未來的競爭格局。

Patel 認為，市場對電力短缺的關注可能過高，半導體供應鏈的擴產難度，才是限制 AI 基建持續成長的關鍵。

封裝基板供應不足成最大瓶頸

Patel 指出，除記憶體外，封裝基板、印刷電路板（PCB）材料及其他基板材料，是目前半導體供應鏈面臨的最大限制。相關產業長期投資不足，加上部分材料供應商位於日本，擴產態度相對保守，使供應難以迅速跟上 AI 需求。

他表示，未來兩年，AI 加速器、CPU 及各類電子元件都可能受到基板供應不足影響，這項瓶頸甚至比土地、電力、資料中心機房與半導體設備更為嚴重。

除了基板，記憶體也是 AI 基建擴張的重要限制。Rasgon 指出，高頻寬記憶體（HBM）的生產會大量消耗晶圓產能，生產相同容量的 HBM，所需晶圓量約為一般 DDR5 記憶體的三至四倍，進一步排擠標準記憶體的生產資源。

隨著 AI 晶片對 HBM 的需求持續增加，記憶體供應緊張也可能延伸至其他產品，影響整體半導體產業的產能配置。

光學互連擴產困難 電力反而有替代方案

在供應瓶頸排序中，Patel 將光學互連列在記憶體之後。他指出，產業正積極擴大光學互連產能，包括共封裝光學（CPO）及近封裝光學等技術，但相關供應鏈仍難以快速擴張。

即使到了 2028 年，若大型業者都希望導入 CPO，雷射與光纖耦合等關鍵元件的供應，仍可能無法滿足任何一家大型業者的需求，成為 AI 基礎建設持續擴張的另一項限制。

相較之下，Patel 認為，電力雖然仍是 AI 資料中心的重要瓶頸，但業者已有多種替代方案，包括在現場設置燃氣輪機、往復式引擎與燃料電池，以補足電力需求。

他指出，電力供應能力可以在相對較短的時間內提升，整體建置複雜度也遠低於半導體供應鏈，因此電力問題雖然受到市場高度關注，卻未必是目前最難突破的限制。

Patel 的研究估計，明年全球預計將有接近 50 吉瓦的資料中心投入運作，其中美國約占 35 吉瓦，中國約占 7 至 8 吉瓦，其餘分布於澳洲、印度及馬來西亞等地。

記憶體與設備供應吃緊恐延續至2028年

Rasgon 指出，記憶體市場目前呈現特殊情況，相關企業的遠期本益比僅約兩至四倍，反映投資人擔憂記憶體價格已處於周期高點，並預期 2028 年新增產能投產後，市場可能出現價格下跌。

不過，他也提出另一種可能性：如果新產能釋出後，記憶體價格並未如市場預期般崩跌，產業的高獲利表現可能持續更長時間。

他進一步指出，半導體設備市場的擴張同樣受到限制。應用材料(AMAT-US) 近期對明年晶圓製造設備（WFE）市場規模提出初步展望，預估將超過 2,000 億美元，但 Rasgon 認為，進一步成長仍受到晶圓廠數量與無塵室空間限制。

今年設備支出增加，主要是業者在既有廠房內提高產能利用率；新建晶圓廠則需要數年時間，預計部分無塵室空間將於 2027 年陸續投入使用，並在 2028 至 2029 年進一步擴大產能。

此外，設備製造商本身也受到 PCB、半導體晶片、閥門及質量流量控制器等零組件供應不足影響，顯示供應鏈瓶頸並不限於最終產品，而是可能一路延伸至上游製造環節。

Rasgon 預期，半導體供應緊張情況今年與明年都將持續，2028 年也很可能仍然吃緊；到了 2029 年，產業面臨的問題才可能逐漸轉向需求端。