快科技 3 月 16 日消息，GPT 3.5 发布之后的三年多来，AI 成为全球焦点，中美科技巨头都在全面投资 AI，谷歌、OpenAI、微软、亚马逊等几家公司今年的投资就高达 6000 亿美元以上。

AI 的需求一直被认为还不够，NVIDIA 更是喊出全球 AI 基建至少需要几万亿美元，而限制 AI 算力的最开始是以 GPU 显卡为代表的 AI 芯片，这也让 NVIDIA 大赚特赚，成就了首个 5 万亿美元市值的记录。

去年到现在，AI 算力被卡脖子的关键就变成了内存为主、闪存为辅的存储芯片，高性能 HBM 成为焦点，而每个 HBM 芯片需要 DDR 内存 2-2.5 倍的产能。

内存、闪存的缺货涨价又造就了三星、SK 海力士、美光的业绩奇迹，这些公司市值涨了 5-10 倍了，今年的利润会暴涨 5 倍，三星预计会创造 1.1 万亿的利润。

但这还不算完，AI 算力还会继续被卡脖子，半导体调研机构 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 日前在采访中提出了一个新观点，未来的 AI 瓶颈将会在制造设备上，尤其是 ASML 的 EUV 光刻机。

根据他的说法，1GW 的 AI 算力大约需要投资 500 亿美元，需要生产出 5.5 万片 3nm 晶圆、6000 片 5nm 晶圆以及 17 万片内存晶圆，合计约有 200 万次 EUV 曝光，相当于 3.5 台 EUV 光刻机的能力，价值大约 12 亿美元。

但是 ASML 的 EUV 光刻机产能提升有限，目前年出货量大约 70 台，明年提升到 80 台，但就算到了 2030 年也就 100 台的产能。

总之，在他看来，ASML 的 EUV 产能就锁死了全球 AI 算力的新增上限，卡了全球 AI 的脖子。