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%。