SemiAnalysis 執行長 Dylan Patel 指出，晶片基板是人工智慧（AI）基建最大瓶頸，伯恩斯坦資深分析師 Stacy Rasgon 則指出，半導體供應鏈緊張恐延續至2028年。另一方面，Google( GOOGL-US ) 、亞馬遜( AMZN-US ) 加速自研晶片，輝達( NVDA-US ) 的 HBM 與 CoWoS 資源占比下滑，未來高利潤率面臨考驗。

10月23日，Patel以及Rasgon在美國聖塔克拉拉舉行的 CASPA 第35屆年度大會上，針對 AI 投資能否持續、半導體供應鏈瓶頸及輝達的競爭優勢展開討論。

Patel 指出，當前 AI 基礎設施建設面臨的最大供應鏈瓶頸並非電力，而是晶片基板。由於日本相關供應商擴產態度謹慎，關鍵材料供應難以迅速增加。

Rasgon 則預期，半導體供應鏈緊張情況可能延續至2028年，2029年的供需狀況則將取決於市場需求變化。

另一方面，輝達在全球 CoWoS 先進封裝及 HBM 資源消耗中的占比已開始下滑，預計2027年將進一步下降。

隨著 Google、亞馬遜等科技巨頭加速自研晶片布局，輝達未來的市場占有率及高利潤率能否持續，也將面臨新的考驗。

AI 基建最大 瓶 頸不是電力，而是晶片基板

Patel 指出，晶片基板是目前 AI 基礎設施供應鏈中最嚴重的瓶頸，影響程度甚至超過土地、電力及半導體製造設備等環節。

由於晶片基板及相關材料過去長期投資不足，加上日本供應商擴產態度謹慎，AI 加速器與 CPU 的產能擴張受到限制。此外，記憶體晶片及光學互連元件也面臨供應吃緊的問題。

相較之下，電力短缺仍有其他解決途徑。SemiAnalysis 預估，2027年全球在建資料中心規模將接近50吉瓦（GW），其中美國約占35吉瓦。業者可透過部署現場燃氣渦輪機、燃料電池等設備，部分緩解電力供應限制；但半導體供應鏈擴產需要更長時間，難以迅速增加供給。

AI 基礎設施建置成本攀升，也為產業擴張帶來壓力。Patel 估算，2024年建置1吉瓦算力基礎設施的總成本約為400億美元，如今已超過600億美元，兩年內漲幅逾50%。

融資成本上升則進一步增加業者的財務負擔。Rasgon 以雲端運算業者 CoreWeave( CRWV-US ) 為例指出，其無擔保債券在次級市場的殖利率已接近15%，反映新興雲端業者面臨較高的潛在融資成本。對於缺乏大型科技企業長期算力採購承諾的建設計畫而言，取得融資的難度也將隨之提高。

半導體供應鏈緊俏恐延續至 2028 年， HBM 排擠傳統 DRAM 產 能

AI 需求快速成長，正加劇記憶體市場的供需緊張。Rasgon 指出，儘管記憶體價格大幅上漲、產業獲利能力明顯改善，部分記憶體類股的預期本益比卻僅有2至4倍，反映市場擔憂2028年前後新增產能陸續開出後，記憶體價格可能大幅回落。

不過，若價格跌幅不如預期，市場目前的估值也可能面臨重新評估。

從需求面來看，AI 伺服器機架約70%至80%的晶片矽面積由記憶體占據，主要為動態隨機存取記憶體（DRAM）。

此外，生產相同容量的 HBM，所需晶圓數量約為一般 DDR5 記憶體的3至4倍。隨著 AI 加速器需求持續增加，HBM 大量消耗晶圓產能，進一步壓縮傳統 DRAM 的供應空間。

供給端同樣受到限制。目前既有晶圓廠的無塵室產能大致已滿載，業者短期內只能透過提高現有設施的利用效率增加產出。部分新增無塵室產能預計2027年開始投入使用，但更多產能要到2028至2029年才能陸續釋出。

在此背景下，Rasgon 預期，半導體供應鏈緊張情況可能持續至2028年，2029年的供需變化則取決於市場需求。

若 AI 需求持續強勁，即使新增產能陸續開出，記憶體供應仍可能難以滿足需求；反之，若需求成長放緩，而新增產能集中釋出，記憶體價格與產業利潤率便可能承受下行壓力。

輝達 HBM 、先進封裝資源占比下滑 Google 、亞馬遜自 研 晶片加速追 趕

與此同時，輝達在 AI 晶片市場的競爭優勢正面臨新的考驗。Patel 指出，2023至2024年間，輝達占據全球相當高比例的 HBM 及台積電( 2330-TW ) CoWoS 先進封裝資源，但這一情況已開始改變。

2026年，輝達使用的全球 CoWoS 晶圓與 HBM 資源占比已經下降，預計2027年還會進一步下滑，與此同時，Google、亞馬遜及超微半導體( AMD-US ) 等競爭對手的占比則逐步提高。

不過，資源使用占比下降並不代表輝達營收與獲利必然下滑。隨著 AI 晶片市場持續擴大，即使部分市場份額被競爭對手搶占，輝達未來一年的獲利仍可能年增一倍。

真正的考驗可能落在2028至2029年。隨著 Google TPU、亞馬遜 Trainium，以及 OpenAI 等企業持續發展自研晶片，輝達能否維持目前的高利潤率，將取決於技術更迭能否持續領先。

過去，輝達透過大幅提升晶片效能，支撐產品售價持續上漲。從 Ampere 架構到 Hopper 架構，晶片平均售價約翻倍，效能提升約10倍；從 Hopper 到 Blackwell，平均售價上漲約50%，效能提升幅度則達數倍甚至數十倍，具體取決於應用情境。

只要晶片效能提升速度持續超越價格漲幅，輝達便有望維持較強的定價能力；但若未來效能提升幅度放緩，高售價與高利潤率可能面臨壓力。

另一方面，雲端服務業者自行開發晶片的經濟誘因也日益明顯。Patel 估算，若完全扣除輝達、博通( AVGO-US ) 等晶片設計商的利潤，建置1吉瓦算力基礎設施的成本理論上可降至約200億美元，凸顯大型科技企業透過自研晶片降低外部採購成本、減少對供應商依賴的動機。

儘管如此，輝達仍具備 CUDA 軟體生態系、龐大裝機基礎、資金實力及融資能力等優勢。