С появления таких прорывных ИИ-приложений, как DeepSeek и Seedance 2.0, глобальный спрос на вычислительные мощности растёт с беспрецедентной скоростью, превосходя все ожидания. Однако за гонкой вооружений в сфере вычислений скрывается системный кризис в цепочке поставок инфраструктуры искусственного интеллекта (AI Infra). От ключевого оборудования для производства чипов до медного кабеля в дата-центре, от специальных материалов до чистых помещений — практически каждое критически важное звено сигнализирует о проблеме.
Четыре «стены» развития вычислительных мощностей
Развитие ИИ-вычислений — это не просто повышение производительности чипов, а сложная системная инженерия, затрагивающая вычисления, хранение, передачу и энергетику.
(一) Стена памяти: Первые оковы эпохи ИИ-инференса
В настоящее время фокус ИИ-индустрии смещается с обучения больших моделей на инференс. Ожидается, что к 2026 году глобальный спрос на ИИ-инференс превзойдёт потребности в обучении. Взрывной спрос на инференс напрямую стимулирует потребность в высокоскоростной памяти (HBM) и DRAM большой ёмкости.
Хотя основные производители чипов памяти планируют расширить производственные мощности, с момента инвестирования до реального запуска производства проходит как минимум два года, что обуславливает сложность быстрого решения проблемы дефицита. Новые мощности в основном начнут работать в 2027 году и позже, а в 2026 году отрасль столкнётся со структурным дисбалансом: быстрый рост спроса при отставании в предложении.
(二) Стена пропускной способности: «Закупорка капилляров» потока данных
Скорость роста вычислительной мощности намного опережает скорость передачи данных. Это противоречие привело к серьёзной проблеме «стены пропускной способности» — перемещение данных внутри чипа, между чипами, внутри стойки и между дата-центрами стало узким местом производительности всей вычислительной системы.
Текущее узкое место является многоуровневым: внутри чипа задержки и энергопотребление межтранзисторных соединений постоянно растут; между чипами традиционные межсоединения на PCB-платах уже не могут удовлетворить потребности в высокой пропускной способности и низкой задержке между ИИ-чипами; внутри стойки пропускная способность соединений между серверами стала ограничением для масштабирования вверх (Scale Up); между дата-центрами пропускная способность и задержка при дальней передаче ограничивают эффективность масштабирования вовне (Scale Out) и распределения вычислительных ресурсов между регионами.
Согласно оценкам, в современных кластерах для обучения ИИ энергопотребление при перемещении данных уже превысило энергопотребление самих вычислений. Задача打通数据流动的“毛细血管”打通 «капилляров» потока данных, снижения задержки передачи и энергопотребления является обязательной для решения в развитии AI Infra.
(三) Стена вычислений: Производство чипов высокого класса — фундаментальное ограничение
Итерация производительности ИИ-чипов сильно зависит от передовых технологических процессов, а производственные мощности передовых процессов полностью ограничены высокотехнологичным производственным оборудованием на上游, особенно EUV (экстремального ультрафиолета) литографов.
В настоящее время только ASML способна производить EUV-литографы, их производственные мощности крайне ограничены и подлежат строгому экспортному контролю. Это напрямую привело к серьёзной нехватке мощностей для процессов тоньше 7 нм, которые не могут удовлетворить взрывной спрос на ИИ-чипы. NVIDIA, как мировой лидер в области ИИ-чипов, объёмы поставок её高端芯片高端них чипов, таких как H100, H200, постоянно ограничены производственными мощностями передовых процессов TSMC, сроки поставок составляют несколько месяцев или даже более года.
Более серьёзно то, что производство чипов — это высокоглобализированная цепочка поставок, разрыв в любом звене влияет на весь объём производства. От исходных материалов, таких как фоторезисты, мишени, электронные специальные газы, до ключевого оборудования, такого как etcher-установки, оборудование для осаждения, существуют различные степени монополии и ограничений поставок. Это делает производственные возможности高端芯片制造高端них чипов самым труднопреодолимым узким местом в цепочке поставок AI Infra.
(四) Стена энергетики: Относительно управляемый краткосрочный вызов
По сравнению с тремя предыдущими, энергетическая стена — это относительно легко решаемое узкое место. ИИ-дата-центры являются крупными потребителями энергии, годовое энергопотребление одного сверхкрупного кампуса дата-центров может превышать потребление среднего города с населением в сотни тысяч человек. В настоящее время общее энергопотребление дата-центров мира составляет 2%~3% от мирового потребления электроэнергии и продолжает расти. Однако проблема энергетики по сути является проблемой инфраструктурного строительства, которую можно решить с помощью газовых турбин, топливных элементов, фотоэлектричества и других способов диверсификации энергоснабжения.
В долгосрочной перспективе, с развитием технологий возобновляемой энергетики и совершенствованием энергетической инфраструктуры, энергоснабжение не станет главным среднесрочным и долгосрочным узким местом для развития ИИ-вычислений. Однако в отдельных регионах из-за отставания в строительстве сетей краткосрочное давление на энергоснабжение仍然存在仍然 сохраняется, что может ограничить скорость строительства дата-центров.
«Невидимый убийца» расширения производства: Всеобщий дефицит оборудования и материалов
Скорость наращивания производства ИИ-чипов значительно ниже ожидаемой, основное ограничение заключается не в самих чипах, а в全面短缺全面短缺 оборудования и материалов на上游.
(一) Быстрый рост спроса на испытательное оборудование
Технологическое обновление ИИ-чипов повысило требования к точности и эффективности испытательного оборудования. По сравнению с обычными логическими чипами, количество сигнальных портов ИИ-GPU резко возросло, что потребляет больше ресурсов сигнальных каналов тестеров; одновременно количество транзисторов резко увеличилось, что对应соответственно увеличило масштаб тестовых векторов и время тестирования одного чипа. Что ещё важнее, в области традиционной потребительской электроники тестируется только определённый процент чипов, но для чипов искусственного интеллекта необходимо тестировать 100% всех чипов, причём обычно в несколько этапов, чтобы обеспечить нормальную работу всего чипсета. Под сильным驱动стимулированием спроса на ИИ-вычисления в сочетании с взрывным ростом рынка памяти, полупроводниковое испытательное оборудование (ATE) стало几乎самым быстрорастущим по объёмам поставок сегментом всего рынка полупроводникового оборудования.
Крупнейший в мире поставщик испытательного оборудования для чипов Advantest также заявил, что ожидает рекордных показателей в финансовом году до марта 2026 года: выручка, по прогнозам, вырастет на 37%, а чистая прибыль более чем удвоится по сравнению с предыдущим годом.
(二) IC-подложки/подложки для корпусирования: «Узкое место» дороже самих чипов
Неожиданно, что самой большой точкой напряжения в цепочке поставок для таких производителей чипов, как NVIDIA, являются не сами чипы, а IC-подложки (подложки для корпусирования). IC-подложка — это ключевой компонент, соединяющий чип и PCB-плату, обеспечивающий электрическое соединение и физическую поддержку. Требования ИИ-чипов к IC-подложке极高крайне высоки — необходима большая площадь, высокая плотность разводки, лучшие теплоотводящие свойства и меньшие потери сигнала. Это также означает, что её стоимость必然必然 будет намного выше, чем у обычной PCB. Согласно оценкам, доля成本стоимости IC-подложки в общей стоимости корпусирования составляет около 50%, а при передовой корпусировке flip-chip эта доля может достигать 70%-80%. В зависимости от выбранного смоляного материала, IC-подложки в основном делятся на BT-подложки и ABF-подложки. BT-подложки в основном применяются в различных чипах памяти; а ABF больше сфокусированы на логических чипах, таких как CPU, GPU, FPGA, ASIC и т.д.
По неполным统计данным, с 2025 года цены на IC-подложки累计выросли в общей сложности более чем на 30%. Рост цен в основном имеет две причины: во-первых,传导передача затрат на исходные материалы с上游, высококачественное стекловолокно, медная фольга и другие ключевые исходные материалы с 2025 года持续испытывают持续ний дефицит предложения, разрыв в производственных мощностях不断扩大постоянно расширяется; во-вторых, взрывной спрос на передовую 2.5D/3D корпусировку, GPU и другие高端чипы высокого класса普遍широко используют архитектуру с многочиповой компоновкой, значительное увеличение количества слоёв чипов и площади напрямую推高увеличивает спрос на площадь подложки.
В отличие от обычных PCB, IC-подложки имеют высокие технологические барьеры, большую сложность процессов, глобальные производственные мощности高端IC-подложек высокого класса в основном сконцентрированы в руках нескольких тайваньских производителей, таких как Unimicron Technology и Nan Ya PCB, цикл расширения мощностей составляет 18-24 месяца. Это означает, что ситуация с дефицитом IC-подложек в ближайшие два годав ближайшие два года вряд ли кардинально улучшится.
(三) Ключевые специальные материалы: Чрезвычайно дефицитные «промышленные приправы»
Некоторые, казалось бы, незначительные специальные материалы становятся «слабым звеном» ИИ-индустрии. Стекловолокно с низким КТР (Low-CTE), специальная медная фольга, высококлассные свёрла и другие материалы, хотя и используются в небольших количествах, являются незаменимыми «промышленными приправами» для производства高端IC-подложек和高端的 PCB-плат высокого класса.
Высокое энергопотребление и производительность ИИ-чипов требуют, чтобы подложки и PCB-платы использовали материалы с extremely low thermal expansion coefficientкрайне низким коэффициентом теплового расширения, чтобы предотвратить деформацию в условиях высокотемпературной работы.同时Одновременно, из-за того, что наполнитель становится твёрже, срок службы свёрл, используемых в процессе обработки,大幅сокращается大幅тельно сокращается до 1/5-1/7 от исходного, что приводит к взрывному росту спроса на свёрла.
Эти специальные материалы имеют极高的крайне высокие технологические барьеры, глобальные производственные мощности高度高度 сконцентрированы, и расширение производства затруднено.一旦В случае перерыва поставок это напрямую повлияет на нормальное функционирование всей цепочки поставок ИИ.
(四) Чистые помещения высокого класса: Упускаемый высокобарьерный сегмент
В процессе расширения производства ИИ-индустрии, чистые помещения высокого класса — это ещё один严重被忽视的严重недооцененный сегмент с высокими барьерами. Передовые технологические процессы чипов и передовая корпусировка предъявляют极高的крайне высокие требования к чистоте производственной среды — одна пылинка в воздухе может привести к браку всей пластины.
Строительство чистых помещений высокого класса требует не только огромных капиталовложений, но и极高的крайне высокого технического уровня. От системы очистки воздуха до антистатических设施сооружений, от контроля температуры и влажности до виброизоляции — каждый аспект имеет строгие стандарты. В настоящее время мировой рынок чистых помещений высокого класса в основном主导主导ется зарубежными производителями, их чистая прибыль может достигать 20% и выше, что значительно превышает показатели国内отечественных коллег.
С расширением глобальных производственных мощностей ИИ-чипов, спрос на чистые помещения высокого класса продолжает оставаться высоким, что делает этот сегмент высокодоходным и极具确定性极具确定性环节环节 в цепочке поставок.
«Битва технологий» в соединениях: Возвращение меди и фотонно-электронная конвергенция
Помимо узких мест в вычислениях и расширении производства, технологии соединений внутри дата-центров также переживают глубокую трансформацию. Соперничество технологических путей меди и света, а также технологическое обновление PCB/подложек重塑重塑яют格局структуру соединений AI Infra.
(一) Сценарная конкуренция и замещение меди и света
Долгое время оптические модули считались будущим направлением высокоскоростных соединений в дата-центрах. Однако с взрывным ростом спроса на ИИ-вычисления, медные технологии переживают «возрождение», медь и свет形成形成了关系关系互补арного и замещающего взаимодействия в различных сценариях.
Короткие расстояния (≤7 метров): Медные кабели (AEC, активные медные кабели) с низкой стоимостью, высокой надёжностью и низкой задержкой全面替代полностью замещают лазерные оптические модули. В сценариях коротких соединений внутри серверов и внутри стоек, преимущества меди в性价比соотношении цена/качество очевидны.
Средние расстояния (~30 метров): Микросветодиодные оптические кабели стали компромиссным решением. Они сочетают преимущества медных кабелей и оптических модулей, надёжность выше, чем у лазерных оптических модулей, стоимость ниже, чем у традиционных оптических модулей, подходят для соединений между стойками на средних расстояниях.
Длинные расстояния (между дата-центрами): Традиционные съёмные оптические модули и оптоволокно仍然остаются主流омосновными. Технология CPO (co-packaged optics, совместное размещение optics и чипа) считается будущим направлением развития, она интегрирует optical engine и чип в одном корпусе, что может значительно повысить пропускную способность и снизить энергопотребление, но目前в настоящее время всё ещё сталкивается с такими проблемами, как высокая стоимость и низкая надёжность, до массового коммерческого использования还需要ещё需要时间времени.
Стоит отметить, что масштабы закупок оптоволокна и требования к его характеристикам для ИИ-дата-центров уже形成量级差距образуют разницу на порядок по сравнению с традиционными телекоммуникационными сетями. Для удовлетворения потребностей кластеров GPU в соединениях с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, спрос на специальные волокна, такие как G.657.A2, продолжает расти, а более передовые решения на основе空芯光纤空芯光纤 (полого оптоволокна)也已经уже вступили в стадию实际部署实际ного развёртывания.空芯光纤空芯光纤 (Полое оптоволокно) заменяет традиционную стеклянную сердцевину воздухом, что оптимизирует传输性能характеристики передачи: потери передачи могут быть снижены с обычных 0.14 дБ/км до менее 0.1 дБ/км, задержка передачи снижается с 5 мкс/км до 3.46 мкс/км, одновременно выдерживая более высокую оптическую мощность.
В настоящее время快速扩容количество участников рынка полого оптоволокна быстро растёт, но цены остаются относительно стабильными, около 30-40 тысяч юаней за километр, что значительно выше, чем у обычного оптоволокна.
(二) Давление технологического обновления PCB/подложек
Чтобы удовлетворить потребность в высокой пропускной способности ИИ-чипов, технологии PCB и подложек также постоянно совершенствуются. В настоящее время PCB/подложки развиваются в направлении структур n+m, стеклянных подложек и технологии полуаддитивного процесса (mSAP).
Структура n+m увеличивает пропускную способность подложки за счёт увеличения количества слоёв и плотности разводки; стеклянные подложки имеют более низкий коэффициент теплового расширения и лучшие высокочастотные характеристики, являясь важным направлением развития高端подложек высокого класса в будущем; технология mSAP позволяет实现реализовать более тонкую разводку линий, удовлетворяя потребность в высокоплотных соединениях.
Эти технологические обновления предъявляют новые требования к上游оборудованию на上游, материалам и производственным процессам, а также создают новые промышленные возможности и вызовы.
Итог
Цепочка поставок AI Infra сталкивается с многомерными переплетающимися ограничениями. От вычислительных «стен» памяти, пропускной способности, вычислений и энергетики до дефицита испытательного оборудования, IC-подложек, специальных материалов и чистых помещений на этапе расширения производства, и до «битвы технологий» на уровне соединений — каждое звено влияет на масштабное развёртывание ИИ-вычислений.
Производственные возможности高端чипов высокого класса являются самым фундаментальным ограничением, они определяют верхний предел производительности ИИ-чипов и масштаб производственных мощностей. А испытательное оборудование,高端IC-подложки высокого класса, ключевые специальные материалы и т.д. — это сегменты с самой высокой определённостью и наиболее острыми противоречиями между спросом и предложением в текущей цепочке поставок. В долгосрочной перспективе развитие AI Infra будет демонстрировать две основные тенденции: во-первых, технологическая эволюция возвращения меди и фотонно-электронной конвергенции, где разные технологические пути будут сосуществовать в своих преимущественных сценариях; во-вторых, реструктуризация глобальной цепочки поставок и ускорение локализации, где отечественные компании有望могут有望实现突破实现ть прорыв в некоторых细分领域细分ленных сегментах.
Данная статья взята с официального аккаунта WeChat «半导体产业纵横» (ID:ICViews), автор: Пэн Чэн
