快科技 10 月 28 日消息，  SemiAnalysis CEO Dylan Patel 指出，芯片基板是人工智能（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 2028 年。

另一方面，Google、亚马逊加速自研芯片，英伟达的 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英伟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，而是芯片基板。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，英伟达在全球 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芯片布局，英伟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。

Patel 指出，芯片基板是目前 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、电力及半导体制造设备等环节。

由于芯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，存储芯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 年全球在建数据中心规模将接近 50 吉瓦（GW），其中美国约占 35 吉瓦。业者可通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 基础设施建设成本攀升，也为产业扩张带来压力。Patel 估算，2024 年建设 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%。

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责任编辑：鹿角