為什么說AI不是泡沫？這些芯片已經(jīng)起飛

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作者簡介：

湯之上隆先生為日本精密加工研究所所長，曾長期在日本制造業(yè)的生產(chǎn)第一線從事半導體研發(fā)工作，2000年獲得京都大學工學博士學位，之后一直從事和半導體行業(yè)有關的教學、研究、顧問及新聞工作者等工作，曾撰寫《日本“半導體”的失敗》、《“電機、半導體”潰敗的教訓》、《失去的制造業(yè)：日本制造業(yè)的敗北》等著作。

近年來，不少人士將AI相關投資的擴張趨勢視為"AI市場存在泡沫"。但筆者并不認同這種觀點，現(xiàn)將理由闡述如下。

01人工智能并非“泡沫”

云服務廠商的資本性支出（Capex），已經(jīng)膨脹到一個無法再用“高速增長”這種溫和詞匯來形容的規(guī)模。云廠商Top 8的設備投資額，從2021年的1451億美元，預計將在2026年擴大到6020億美元，增長超過4倍。這樣的增幅，已經(jīng)明顯超出了常識范圍。

即便如此，市場上仍不斷有人低聲嘀咕：“反正又是泡沫吧。”“總有一天會崩的。”這是一種熟悉的、逃避現(xiàn)實的說法。但這種判斷并沒有事實依據(jù)，甚至連樂觀臆測都算不上，只是一種心理上的自我安慰。因為這一次的投資擴張，并不是由景氣、情緒或投機推動的，而是被數(shù)量級完全不同的計算需求——一種近乎物理法則的力量——所驅動的。

決定性的差異在于：生成式AI的計算負載，并不是“搜索的延伸”，而是處在完全不同維度的“訓練與推理”。后文將詳細說明，Google搜索主要依賴CPU即可完成，而ChatGPT的推理則是以GPU為核心的大規(guī)模矩陣運算，其計算量高出1萬到10萬倍。

也正因為如此，云廠商并不是“樂于”增加投資，而是如果不增加投資，就會被競爭淘汰。一個無法運行生成式AI的云平臺，將不再具備存在價值。因此，投資不會停止，準確地說，是無法停止。

本文將論證：當前正在發(fā)生的，并非所謂的“AI泡沫”，而是一場將不可逆地改變半導體市場重心的“AI趨勢”。

02云計算投資以異常速度膨脹

首先，讓我們直面現(xiàn)實。圖1展示了云服務廠商Top 8的設備投資變化趨勢。這里的Top 8包括：美國的Amazon（AWS）、Microsoft（Azure）、Google（Google Cloud）、Meta（原Facebook）、Oracle（OCI），以及中國的阿里云、騰訊云、字節(jié)跳動等。

圖1云制造商Top8企業(yè)的設備投資；來源：基于TrendForce數(shù)據(jù)由筆者制作

如前所述，這8家公司的設備投資，將從2021年的1451億美元，膨脹至2026年的約6020億美元，超過4倍增長。這已經(jīng)不是“增長”可以形容的了，而是一種加速。

2022年至2023年間雖曾出現(xiàn)下滑，但絕不能因此掉以輕心。觀察2024年后的增長趨勢便可發(fā)現(xiàn)，云服務商已"進了一步又一步"。而這波投資熱潮，恰恰發(fā)生在美國OpenAI發(fā)布ChatGPT之后。

也就是說，他們投資生成式AI并非因為它是“下一個金礦”，而是因為生成式AI作為顛覆現(xiàn)有基礎設施需求的“游戲規(guī)則改變者”，迫使他們不得不投資。

推動云投資膨脹的因素當然很多：數(shù)據(jù)中心建設、土地、電力、冷卻、網(wǎng)絡、存儲、安全……但如果用一條主線貫穿這些因素，其本質只有一個——算力需求。正是算力需求的爆炸式增長，帶動了其他所有成本的同步膨脹。所謂云投資的擴大，本質上就是一場圍繞算力資源的大規(guī)模爭奪戰(zhàn)。

而當前的算力需求，已經(jīng)無法用傳統(tǒng)Web服務或搜索服務的延長線來解釋。生成式AI并不是向云平臺“再要一個胃口”，而是在要求把整個胃袋本身徹底做大。

03Google搜索與ChatGPT：看似相同，實則完全不同

在這里，有必要糾正一個很明顯的誤解，那就是：“對用戶來說，Google搜索和生成AI不都是提問、然后得到答案嗎？”

誠然，如圖2所示，用戶的操作行為具有相似性。無論是谷歌搜索還是生成式AI，人類的操作方式幾乎如出一轍。然而，全球擁有30億以上用戶的谷歌搜索正逐漸向ChatGPT等生成式AI轉移，其用戶規(guī)模正持續(xù)擴大至10億人。

圖2人類在進行一次Google搜索與一次ChatGPT5提問時所執(zhí)行的操作

筆者本人也是從去年開始使用ChatGPT的付費版本，之后使用Google搜索的頻率明顯下降。原因很簡單：ChatGPT更方便。全球大量用戶正在意識到生成AI的便利性，這正是其用戶數(shù)持續(xù)增長的根本原因。

真正關鍵的問題在于：即便是同樣的“問題”，Google搜索與ChatGPT等生成AI，在云端所執(zhí)行的計算卻完全不同。

這一決定性差異體現(xiàn)在圖3中。Google搜索本質上是以CPU為中心的索引檢索；而ChatGPT的推理，則是以GPU為核心的大規(guī)模矩陣運算。從計算量（FLOPs，浮點運算次數(shù)）來看，Google搜索大約在10億到100億量級，而ChatGPT一次推理則達到10萬億到1000萬億，兩者相差高達1萬到10萬倍。

圖3　谷歌單次搜索與ChatGPT5單次提問的計算對比；來源：基于筆者調查與推測

不僅如此，與Google搜索相比，ChatGPT在服務器占用時間上高出10到100倍，能耗高出10到200倍，CO?排放量同樣高出10到200倍，而單次推理的成本估算甚至高出50到2000倍。

換言之，生成式AI絕不是“更高級的搜索”。它是一種完全不同的計算形態(tài)，承載著完全不同級別的負載。因此，生成AI的普及，意味著云平臺所處理的“計算單位”正在急劇放大。這不是靠壓價、談判或銷售技巧就能解決的問題，而是物理層面的必然結果——需要GPU這樣的AI芯片，需要電力，需要冷卻，需要高速網(wǎng)絡，需要高帶寬內存（HBM），甚至還需要更先進的封裝與互連技術。

市場上常聽到一句話：“將來計算效率會提升，負載會變輕。”效率提升確實會發(fā)生，但問題在于，生成式AI應用擴張、使用頻率提升、模型性能進化的速度，遠快于效率提升的速度。即便單次計算因優(yōu)化而變輕，只要社會整體使用次數(shù)增長10倍，總計算量仍然會增加。再考慮到輸入更長、輸出更長，以及圖像、視頻推理的普及，計算負載只會變得更加沉重。

因此，云投資持續(xù)擴大的原因，并不是“過熱”，也不是“盲目樂觀”，而是算力需求結構本身發(fā)生了變化。而且，投資一旦停止，就意味著失敗已經(jīng)注定。云廠商持續(xù)加碼投資，并非源于勇氣，而是源于恐懼——被時代拋下的恐懼，正迫使他們將投資油門一踩到底。

04AI與過去的泡沫有著決定性的不同

那么，接下來進入核心問題：當前這種狀況，究竟是不是泡沫？

先給出結論：用“泡沫”來概括這一次的現(xiàn)象，是完全錯誤的。原因在于，過去的泡沫與這一次相比，需求的性質在根本上就不一樣。下面嘗試用定量方式來說明這一點。

圖4展示了全球半導體出貨金額及其同比增長率的變化趨勢，其中標注了Windows 95泡沫、IT泡沫以及存儲泡沫等階段。從這張圖可以清楚地看到，過去的泡沫都有一個共同特征：在急速增長之后，緊接著就是急劇下滑。這是因為當時的需求高度依賴于“短期需求激增”和“庫存調整”。

圖4 全球半導體出貨金額與同比增長率；來源：基于WSTS數(shù)據(jù)，由筆者整理

接下來，圖5A將Windows 95泡沫、IT泡沫、存儲泡沫，以及當前正在發(fā)生的AI熱潮（這里暫且稱之為“熱潮”），在N年至N+3年的同比增長率并列進行比較。再將其繪制成圖5B后可以看到：Windows 95泡沫在41.7%的高增長之后，緊接著出現(xiàn)了-8.6%；IT泡沫在36.8%之后暴跌至-32.0%；存儲泡沫也在13.4%之后跌至-12.0%。也就是說，“快速升溫—迅速崩塌”的周期性特征非常明顯。

數(shù)據(jù)來源：基于WSTS數(shù)據(jù)，由筆者整理

與此形成鮮明對比的是生成式AI熱潮。其增長軌跡為：2023年-8.1%，2024年19.7%，2025年22.5%，而2026年幾乎可以肯定不會出現(xiàn)負增長。正如許多業(yè)內人士所指出的那樣，在2030年之前，生成式AI相關需求出現(xiàn)負增長的可能性極低。

換言之，當前正在發(fā)生的并非“泡沫”，而是一種單一但極其龐大、極其強勁的“趨勢”。

這一次與過去最大的不同在于，需求的源頭并不是“PC普及”或“智能手機等通信設備的換機周期”這種一次性消費波動，而是算力需求本身正在基礎設施化。生成式AI并不是某個產(chǎn)品賣完就結束的生意。

AI正在滲透進社會的幾乎所有業(yè)務流程，被嵌入到各種服務中，與搜索深度融合，成為企業(yè)活動中生產(chǎn)力的底座。而這個底座，是由極其沉重的計算構成的。在這種前提下，云計算投資不再是“景氣周期中的熱度”，而是作為一種社會結構本身固定下來。

從這個意義上講，把生成式AI稱為“泡沫”的觀點，本質上是在逃避現(xiàn)實、依賴過去的經(jīng)驗記憶。這一次發(fā)生的事情，在以往任何一本產(chǎn)業(yè)教科書中都找不到對應章節(jié)。

05面向2030年，投資仍將持續(xù)增長

那么，云服務廠商Top 8的設備投資，究竟會膨脹到什么程度？圖6給出了云廠商Top 8在數(shù)據(jù)中心領域的投資預測，并分別列出了悲觀、基準和樂觀三種情景。

圖6 云服務廠商Top 8的數(shù)據(jù)中心投資預測；來源：TrendForce新聞稿及筆者預測

這里需要特別注意的一點是：即便在悲觀情景下，投資規(guī)模依然呈現(xiàn)持續(xù)累積的趨勢。原因在于，生成式AI已經(jīng)不再是“錦上添花的奢侈品”，而是參與競爭的基本條件。

而生成式AI時代的云競爭，其殘酷性正體現(xiàn)在這里：一旦停止投資，企業(yè)并不會因為“降低支出”而改善利潤率，反而會在AI性能上落后，進而失去客戶，最終喪失平臺本身的價值。也就是說，投資放緩并不是理性的經(jīng)營判斷，而更接近于一份失敗宣言。

事實上，投資回收本身并不輕松。GPU價格高昂，HBM同樣昂貴，電力供給緊張，散熱難度極高，供應鏈結構復雜。盡管如此，投資仍然無法停止，其根本原因在于：在討論投資回報率（ROI）之前，市場已經(jīng)形成了一種結構性現(xiàn)實——沒有計算能力的參與者，將直接被淘汰出局。

最終，云計算投資已經(jīng)不再是“為未來下注”的行為，而是變成了“守住當下”的行為。只要這種結構存在，面向2030年，投資規(guī)模持續(xù)增長，幾乎是一件順理成章的事情。

06數(shù)據(jù)中心用邏輯芯片市場快速擴張

云計算投資的持續(xù)擴大，直接推動了半導體市場整體規(guī)模的增長。其中，數(shù)據(jù)中心用Logic（邏輯芯片）無疑是未來增長確定性最高的領域。

圖7給出了數(shù)據(jù)中心用Logic在2024年至2030年的市場預測。從中可以看到，GPU市場將從1000億美元增長至2300億美元以上，規(guī)模翻倍；與此同時，AI ASIC的市場規(guī)模預計將從90億美元激增至840億美元，增長超過9倍。

圖7 數(shù)據(jù)中心用Logic的市場預測（2024-2030年）；來源：主要基于Yole Group的預測數(shù)據(jù)，由筆者整理

這里有一點絕不能忽視：生成式AI并不會永遠停留在“NVIDIA GPU一統(tǒng)天下”的狀態(tài)。超大規(guī)模云廠商（Hyperscaler）天然厭惡對單一供應商的依賴，因為那意味著喪失價格談判能力。正因如此，他們會轉向特定用途的AI ASIC，以實現(xiàn)“在不犧牲、甚至提升性能的前提下降低成本”。而在這一領域，Broadcom承擔了大量芯片設計工作。

換言之，AI半導體市場并不會是“只有GPU的黃金時代”，而是將演變?yōu)椤?strong>以GPU為核心支柱，同時AI ASIC（以Broadcom為代表）迅速壯大，形成雙支柱結構”的市場格局。即便GPU依然是主角，AI ASIC也必然會高速增長——這正是數(shù)據(jù)中心Logic市場的真實面貌。

07存儲將長期處于“供不應求、價格高企”的狀態(tài)

在生成式AI所“吞噬”的所有半導體品類中，存儲是受沖擊最為劇烈的一個。圖8展示了存儲市場在2024年至2030年的預測情況：DRAM市場規(guī)模將從970億美元增長至1940億美元，幾乎翻倍；其中，HBM的市場規(guī)模預計將達到980億美元。

圖8 存儲市場預測（2024→2030年）；來源：主要基于Yole Group的預測數(shù)據(jù)，由筆者整理

也就是說，到 2030 年，HBM 將占據(jù) DRAM 市場的一半。這并不僅僅是市場規(guī)模擴大，而是意味著存儲產(chǎn)業(yè)主角的更替。

此外，從圖9可以看到，DRAM與NAND的現(xiàn)貨價格在2023年至2026年間持續(xù)大幅上漲。在這里，那種“價格上漲→擴大產(chǎn)能→市場回歸平穩(wěn)”的舊時代常識已經(jīng)不再適用。HBM的擴產(chǎn)難度極高：良率提升困難，涉及先進封裝，設備與材料制約重重，供應要追上需求絕非易事。

圖9 DRAM與NAND現(xiàn)貨價格上漲趨勢；來源：基于TrendForce數(shù)據(jù)，由筆者整理

再加上，存儲廠商正在將資源和產(chǎn)能更多地傾斜至AI服務器領域——原因很簡單，那里利潤率更高。結果就是，PC和智能手機用的通用型存儲供給被壓縮，價格隨之上升。也就是說，AI的擴張正在為存儲市場內生性地嵌入“長期緊缺”和“價格高位運行”這兩種特征。

歸根結底，存儲短缺不會被徹底解決，價格也將持續(xù)高企。這并非“偶發(fā)的異常現(xiàn)象”，而很可能成為AI時代的新常態(tài)。

筆者本人在去年12月，時隔6年更換了一臺PC（而且相當倉促）。原因在于，DRAM和SSD價格已經(jīng)開始明顯上漲，而且這種上漲在未來很可能會長期持續(xù)。因此，作者判斷：在PC廠商還有存儲庫存的階段盡早購買，才是更理性的選擇。隨著存儲價格的上行，PC和智能手機的終端價格也必然上漲。如果晚半年再買，PC價格翻倍的可能性并非不存在。筆者或許只是“險險躲過了一劫”。

08臺積電的“賺錢主力”從 N5 轉向 N3

乘著這股巨大的“AI 浪潮”，最有可能、也最有效率實現(xiàn)盈利的半導體廠商，恐怕非臺積電莫屬。圖10展示了臺積電按制程節(jié)點劃分的營收變化趨勢，可以清楚看到，其“賺錢主力”正從 N7 轉向 N5，并進一步轉向 N3。

圖10 臺積電各季度按節(jié)點劃分的營收；來源：基于 TSMC Historical Operating Data，由筆者整理

接下來，圖11展示的是按節(jié)點劃分的晶圓投片量變化趨勢。從中可以看出，未來會持續(xù)增加的只有 N5、N3 和 N2，其余制程節(jié)點則呈現(xiàn)下降趨勢。這并不是一句“先進制程至關重要”的漂亮口號，而是一個現(xiàn)實：只有先進制程在增長。也就是說，臺積電已經(jīng)蛻變?yōu)橐患規(guī)缀踔豢肯冗M制程賺錢的晶圓代工廠。

圖11 臺積電各季度按節(jié)點劃分的晶圓投片量（2025 年 Q4 為預測）；來源：Claus Aasholm《One Peak short of Twin Peaks》，Semiconductor Business Intelligence，2025 年 10 月 22 日數(shù)據(jù)及筆者推算

生成式 AI 所需的計算量極其龐大，因此必須使用大量高性能 AI 芯片。而這又離不開先進制程所支撐的巨大產(chǎn)能。如今，能夠滿足這一需求的廠商，幾乎只剩下臺積電一家。正是這種簡單而直接的因果關系，正在成為半導體產(chǎn)業(yè)的“引力中心”。

09N3 的主角：從蘋果轉向NVIDIA與Broadcom

接下來才是真正有意思的部分。過去，推動臺積電先進制程發(fā)展的最大客戶毫無疑問是蘋果，但這一格局正在發(fā)生動搖。

圖12 和圖13 展示了 TSMC N3 制程按客戶劃分的晶圓投片量預測。從中可以看出，在 2025-2026 年期間，NVIDIA 和 Broadcom 的投片量將持續(xù)增加，并呈現(xiàn)出超過蘋果的趨勢。

圖12 臺積電3nm 制程按企業(yè)劃分的晶圓投片量預測（折合月產(chǎn) 1000 片）；來源：基于 TrendForce 的 Joanne Chiao 在《2026 年代工市場展望——先進制程的優(yōu)勢與成熟制程的飽和》（2025 年 12 月 16 日）研討會資料，由筆者整理

圖13臺積電3nm 制程按企業(yè)劃分的晶圓投片量預測；來源同上

這并不僅僅是客戶排名的變化。從先進半導體的發(fā)展歷史來看，這意味著產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從“由智能手機處理器拉動先進制程的時代”，轉向“AI 芯片主導先進制程的時代”。

蘋果使用先進制程，是為了提升消費者體驗；而 NVIDIA 與 Broadcom 使用先進制程，則是為了爭奪云計算的主導權，這種差異非常明顯。AI 芯片并不是“賣出去就結束”的產(chǎn)品，而是作為持續(xù)運行的基礎設施不斷擴張。因此，對先進制程的需求具有極強的粘性。

臺積電的賺錢主力轉向 N3，并不僅僅說明臺積電很強，更重要的是：AI 重塑了先進制程的需求結構。

而在臺積電已于 2025 年第四季度開始量產(chǎn)的 N2 制程上，同樣的情況也很可能會再次上演。最早采用 N2 的客戶或許仍然是蘋果，但半年之后，NVIDIA 與 Broadcom 很可能就會成為主角。換句話說，蘋果扮演的是為最先進產(chǎn)線“打頭陣”的角色，而隨后，作為“重量級選手”的 NVIDIA 與 Broadcom 將占據(jù)大多數(shù)產(chǎn)能，并為臺積電的利潤做出更大的貢獻。

10真正的瓶頸在 CoWoS

然而，AI 半導體的成長面臨著多重瓶頸。其中最為嚴峻的，就是 CoWoS 等2.5D封裝的產(chǎn)能（Capacity）。

圖14 展示了 2.5D 封裝產(chǎn)能的變化趨勢。AI 半導體并不是僅靠先進制程制造出來的“單顆芯片”就能成立的產(chǎn)品，它必須與 HBM 結合，形成一個系統(tǒng)級集成來實現(xiàn)性能。這一系統(tǒng)級集成不可或缺的關鍵，正是 CoWoS。只要 CoWoS 的產(chǎn)能不足，AI 半導體的供給緊張就不可能真正緩解。

圖14 2.5D 封裝產(chǎn)能的變化趨勢；來源：TrendForce 的 Joanne Chiao，《2026 年代工市場展望——先進制程的優(yōu)勢與成熟制程的飽和》（2025 年 12 月 16 日）研討會資料

也就是說，當下 AI 市場的所有制約，最終都會歸因到一點：CoWoS 不夠用。

但這里存在一個與直覺相反的未來。如果 CoWoS 的瓶頸被解除，投資會因此趨于冷靜嗎？——答案恰恰相反：投資只會進一步放大。

原因在于，目前有大量云廠商“想買卻買不到”的 AI 半導體需求，被供給瓶頸強行壓制著。一旦供給限制解除，被抑制的投資將瞬間噴涌而出。云廠商會趁機集中采購此前無法獲得的 AI 芯片，加速建設 AI 數(shù)據(jù)中心，競爭也將隨之進一步白熱化。投資非但不會“降溫”，反而極有可能進入下一個更激進的階段。

11這不是泡沫，而是半導體產(chǎn)業(yè)的“地殼變動”

本文的結論其實很簡單，可以歸納如下：

1）云廠商投資持續(xù)擴大的根源，在于生成式 AI 所需的計算量呈數(shù)量級躍升；

2）當前正在發(fā)生的，并非類似 Windows 95 泡沫、IT 泡沫或存儲泡沫那種“以崩潰為前提”的泡沫，而是規(guī)模巨大、力量強勁的 AI 趨勢；

3）在這一 AI 趨勢推動下，邏輯芯片與存儲市場持續(xù)擴張，存儲價格也因 AI 轉型而維持在高位；

4）臺積電的先進制程被 AI 全面占據(jù)，N3 的主角正從蘋果轉向 NVIDIA 與 Broadcom；

5）AI 的最終瓶頸在 CoWoS，一旦這一瓶頸解除，云廠商的投資將進一步放大，甚至走向“暴走”。

生成式 AI 所創(chuàng)造的，并不是泡沫，而是一種趨勢。正是這種趨勢，正在引發(fā)半導體產(chǎn)業(yè)的“地殼變動”。而地殼一旦發(fā)生位移，就不可能再回到原來的狀態(tài)。

我是芯片超人花姐，入行20年，經(jīng)手10億+RMB芯片采購。

原創(chuàng)寫了9年文章，有50W+芯片行業(yè)粉絲。

有很多不方便公開發(fā)公眾號的

關于芯片買賣、關于資源鏈接等

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來源：內容由芯世相（ID：xinpianlaosiji）編譯自 「EE Times Japan」 ，作者：湯之上隆

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