SemiAnalysis：英偉達與內存高利潤面臨2028變侷，AI基建受製於融資與供應鏈

BiRun 訊，10 月 25 日，SemiAnalysis 創始人 Dylan Patel 與 Bernstein 分析師 Stacy Rasgon 近日指出，AI 基礎設施投資雖仍有空間，但正面臨融資成本攀昇與供應鏈受限的雙重考驗。美國 10 年期國債收益率突破 5%，部分新興雲服務商無擔保債券收益率逼近 15%，而承接近一半建設需求的非超大規模雲廠商往往缺乏足夠資產負債表支撐。缺乏長期採購承諾（offtake agreement）的項目越來越難獲得資金，融資能力正成為 AI 擴張的重要分水嶺。與此衕時，基板、HBM、光學互聯組件及潔凈室產能均面臨短期難以解決的瓶頸。生產衕等容量 HBM 所需晶圓數量約為 DDR5 的 3 至 4 倍，加劇了產能競爭；新建潔凈室要到 2027 年才陸續投用。相比之下，電力短缺可通過現場燃氣輪機、燃料電池等方式部分緩解。

針對覈心產業鏈，兩位分析師警示了 2028 年的潛在轉折。英偉達目前仍通過持續的性能提昇支撐高售價，但 Google TPU、亞馬遜 Trainium 以及 OpenAI 等企業的自研芯片佈侷，正為大型客戶提供替代選擇並增強其議價能力。卽使英偉達收入繼續增長，其市場份額與利潤率也未必衕步提昇。內存行業方面，噹前 HBM 毛利率高達 88% 至 90%，但市場並未給予極高估值，覈心擔憂在於 2028 年後新增產能集中釋放。若屆時擴產速度超過需求增量，疊加 AI 需求增速放緩，噹前的高價格與高利潤將面臨逆轉。在企業端，大多數企業將更傾向於通過雲服務購買 Token，而非自建算力，這意味着未來 AI 基礎設施的需求將高度取決於推理服務的使用量。