人工智能正以惊人的速度发展，堪称我们这个时代最伟大的工业革命。人工智能的应用日益普及，但大多数应用仍处于早期学习阶段。

Anthropic 是领先的前沿模型提供商，年化收入 (ARR) 约为 470 亿美元，OpenAI 紧随其后，约为 300 亿美元（福布斯数据）。Google Gemini 的收入未单独列出，但其每月处理超过 3.2 千万亿个代币（Google I/O 大会，2026 年 5 月），同比增长 7 倍。

Anthropic公司表示，如果拥有更多计算资源，其增长速度将会更快。所有人都表示计算资源永远都不够用。博通公司首席执行官陈浩6月24日在CNBC节目中表示，到2028年，客户需求仍将持续旺盛。OpenAI公司开发了自己的AI加速器Jalapeño，旨在以更低的功耗和更少的芯片提供更高的吞吐量，以此来扩展其计算资源。

各大厂商都在竭尽所能地购买或租赁人工智能计算资源。老款英伟达GPU仍然被充分利用，因为它们能在资源受限的环境中提供急需的增量计算能力。超大规模数据中心运营商正在构建自己的计算平台，以优化成本和功耗，同时也为了补充从英伟达和AMD购买的计算能力。Anthropologie和OpenAI已经学会了在任何能够大规模购买或租赁的人工智能计算资源上运行他们的模型。

然而，由于供应链多处瓶颈，人工智能计算能力仍然不足。

几乎所有的人工智能计算芯片都由台积电（台湾积体电路制造股份有限公司）生产，因为台积电拥有所需的先进工艺、产能以及将多个芯片集成到中介层和基板上的先进封装技术。它几乎垄断了数据中心人工智能市场。预计台积电的营收将在2023年至2028年间增长四倍。与存储器公司不同，台积电并没有大幅提价，尽管其利润率正朝着60%左右的水平稳步上升。

台积电近期将2030年全球半导体市场规模预期从此前预测的1万亿美元上调至1.5万亿美元。人工智能预计将占整个市场的55%，智能手机占20%，汽车占10%。

台积电CEO魏哲家表示，“要满足客户需求还需要很长时间”（彭博社）。尽管台积电在美国和台湾大力投资建设了多个新的晶圆厂和封装厂，但其用于人工智能计算的CoWoS（芯片封装在晶圆基板上）封装产能，在2022年至2027年间的复合年增长率高达80%。为了满足市场需求，台积电已将部分CoWoS封装业务外包给日月光和安靠。同期，人工智能加速器晶圆的需求增长超过11倍。

台积电正在开发 CoPoS（芯片封装在基板上）封装技术，以取代使用玻璃芯基板的 CoWoS 封装技术，从而降低成本并提高晶圆利用率 (wccftech.com)。

台积电在开发先进工艺和封装技术方面取得了令人瞩目的成就，同时在全球多个地区迅速扩建了众多生产基地。但即便台积电的发展速度也终究有限——人才是最终的制约因素。

台积电预计将优先服务英伟达、AMD、博通以及其他主要战略客户。台积电投入大量精力，仔细评估客户的晶圆需求，并参考所有可获取的市场数据，以确保订单的合理性。此外，台积电也十分重视那些具有高潜力的小型公司。

台积电的优质替代品寥寥无几：

英特尔和三星拥有领先的制程工艺，但产能却低得多，封装能力/产能也远不及它们。

GF（GlobalFoundries）多年前就放弃了FinFET工艺的研发。其最先进的制程节点是12nm，这对于数据中心人工智能来说并不实用。

鉴于巨大的市场需求，财力雄厚的行业巨头很可能会尝试与英特尔和三星合作生产芯片，或许是产量较低或复杂度较低的产品，尤其是在这样可以腾出台积电的配额用于那些无法外包的产品的情况下。有传言称，谷歌已经向英特尔（或三星？）订购了数百万颗TPU（张量处理单元）。特朗普总统最近表示苹果将使用英特尔的芯片，但苹果尚未证实此事。英特尔和三星中的一家，或者两者兼而有之，很可能成为台积电之后的有力竞争对手，但这注定是一条漫长的道路。

几乎所有晶圆代工厂都受到荷兰ASML（先进半导体材料光刻公司）的制约，ASML是先进光刻制造设备的唯一供应商。不过，这似乎并非产能扩张的瓶颈。

所有晶圆代工厂都受到ABF（味之素增厚膜）的制约，ABF用于将GPU芯片连接到HBM内存堆栈。日本味之素公司生产全球95%以上的ABF。该公司在2026年将价格提高了30%，并预计2027年供应缺口将超过20%。

上世纪90年代，DRAM制造商有几十家。如今，SK海力士、三星和美光三家公司占据主导地位。

中国有一家新兴的DRAM供应商，预计2025年营收将达到80亿美元。中国另一家NAND厂商紧随其后。

目前最紧缺的是高带宽内存（HBM）DRAM，这种内存对英伟达、AMD、谷歌和亚马逊生产的所有GPU/XPU都至关重要。其中约80%产自韩国。

生产更多HBM不仅需要DRAM晶圆厂的产能，还需要复杂的封装能力。HBM由8层、12层或16层高的DRAM堆叠而成，通过通孔将越来越多的内存集成到狭小的空间内。这给制造带来了极大的挑战。

DRAM行业历来是一个波动剧烈的行业——供过于求时价格高昂、利润丰厚，随后又会经历多年的供过于求、价格低迷和亏损。这使得DRAM公司在扩产方面非常谨慎。他们担心会再次陷入供过于求的局面。DRAM芯片非常复杂，因此开发一种新的DRAM工艺需要5年以上，而建造一座晶圆厂则需要数年时间。

与台积电不同，DRAM厂商正在提高价格以满足市场需求。他们正致力于达成战略供应协议，例如美光科技和安特罗普科技最近宣布的协议，旨在锁定长期客户需求，通常需要预付现金。因此，这三家公司的市值均已超过1万亿美元。

JEDEC近期批准了一种新版本的HBM，该版本采用更标准化的封装和玻璃基板，可以避免ABF（集成基板）短缺的问题。这项技术需要数年时间才能逐步推广应用。

数据中心面临的最大问题是电力。亚马逊首席执行官将其列为首要制约因素（《华尔街日报》）。

数据中心正在利用一切能够获得的能源，无论这些能源来自哪里——电网电力、天然气、Bloom Energy燃料电池、Babock & Wilcox蒸汽轮机、太阳能+电池……

电网无法以足够快的速度增加容量来满足需求，而且在许多地方，社区对数据中心提高当地电价的抵制情绪日益高涨。

特斯拉、Sunrun 和谷歌旗下的 Renew Home 三家公司近日宣布，他们将携手合作，释放足够的电力容量，以满足 17 个大型数据中心在用电高峰期的需求。他们的合作方式是鼓励消费者选择加入，允许他们在用电高峰期使用家用电池。

超大规模数据中心运营商正在天然气产量源头签订天然气供应合同，因为那里的天然气供应量超过了管道输送到市场的能力。雪佛龙公司最近与微软达成了一项为期20年的电力销售协议，雪佛龙将与Joulent公司合作，在西德克萨斯州二叠纪盆地油气田中心地带的一个园区内建设一座2.7吉瓦的发电厂。

不仅仅是电源短缺。数据中心运行所需的其他所有设备都供不应求——变压器、高压断路器等等。领先的燃气轮机供应商GE Vernova的订单已经排到了2029年。

太阳能和蓄电池是离网电力解决方案的组成部分，但它们本身并不经济，因为最糟糕的情况是冬季阴天，太阳能不足以支撑蓄电池在漫长的冬夜充电。所需的投资是晴朗夏季（夏夜较短）太阳能发电所需投资的数倍。因此，太阳能和蓄电池将与天然气结合使用，尤其是在天然气或燃气轮机供应短缺的情况下。

许多社区和州对数据中心的抵制情绪日益高涨。即使在德克萨斯州，《德克萨斯论坛报》最近也报道称，大多数德州居民反对建设数据中心。他们最大的担忧是数据中心会推高电价并消耗稀缺的水资源。Cerebras 首席执行官安德鲁·费尔德曼表示，加州杏仁产业的用水量超过了美国所有数据中心的总和（CNBC）。

这或许是最不令人畏惧的瓶颈，因为瓶颈尚未出现。

激光器用于数据中心所有机架顶部交换机之间的横向扩展可插拔收发器光链路。

激光技术也将应用于未来2到5年内将变得普遍的大规模CPO（共封装光器件）链路中。大规模链路的数量是横向扩展链路的10到100倍。

三大激光器供应商分别是Coherent、Lumentum和Sumitomo，三者合计占据 68% 的市场份额。它们在多地拥有自己的生产基地。乐门图姆公司是最大的供应商。相干公司率先将磷化铟 (InP) 激光器的生产工艺升级到 6 英寸晶圆。其他供应商还包括博通公司 (Broadcom)、三菱电机 (Mitsubishi)、MACOM、Applied Opto 和 Landmark。

人工智能激光技术领军企业 Lumentum 和 Coherent 的市值如今均超过 600 亿美元，是去年同期的 10 倍。两家公司的产能均已售罄，且都需要预付资金才能获得产能。今年 3 月，英伟达宣布分别向这两家公司投资 20 亿美元，以确保供应链产能。此事发生在英伟达 GTC 大会之前不久，在 GTC 大会上，首席产品官黄仁勋展示了英伟达从 2028 年开始的路线图。

在 3 月份的 OFC（光纤会议）简报会上，Lumentum 表示其 InP 产能正在快速增长，但需求增长速度更快。

Coherent 还在 OFC 上举行了一次投资者简报会，显示其 InP 产能将在 2026 年翻一番，并在 2027 年翻一番以上，并将继续增长。

供应商越多，InP晶圆厂所需的资本支出就越少，建造周期也就越短。这意味着，在四大瓶颈中，这个瓶颈是最容易解决的。

人工智能的快速发展给供应链的诸多环节带来了压力。供应链正在做出应对，但这些瓶颈问题可能会持续数年。

下个月我们将探讨应对这些瓶颈的策略，以保持人工智能的强劲增长。

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