市场对超大型云端业者持续扩大人工智慧（AI）资本支出的预期高涨，但一名资深分析师认为，业界宣称拥有长达10年的需求能见度并不可信。随着AI基础设施持续扩张，限制算力发展的因素也已不再只是GPU供应，记忆体成本、电力基础设施及ABF载板产能等环节同样可能成为关键瓶颈。

长期跟踪AI基础设施建设的匿名分析师、P Equity Research背后的操刀人Mr. P在近日最新一期Logan Jastremski Podcast节目中表示，超大型云端服务商不可能准确预测两年后的需求，更遑论掌握长达10年的需求。

他认为，目前市场将云端业者持续增加资本支出视为可长期延续的趋势，但这样的假设未必成立，支出最终仍可能放缓。

尽管Mr. P不认为AI资本支出能无限成长，但他指出，短期内AI对记忆体的需求仍十分强劲。随着资料中心的工作负载逐渐从模型训练转向推理，HBM、DRAM及NAND等记忆体产品的重要性进一步提高。

他估计，超大型云端服务商明年的资本支出可能达到1.1兆至1.2兆美元，其中记忆体支出可能占50%至60%，约5000亿至7000亿美元。

瑞银（UBS）甚至估计，明年超大型云端服务商单在记忆体上的支出就可能达到9000亿美元，简直比今年所有超大型云厂商的资本支出总和还要多。

面对AI需求快速增加，记忆体业者也积极推动长期供应协议（LTA）。Mr. P透露，三星电子(005930KS) 已开始收到长达10年的合约要求。

不过，他引述一名曾任职三星及超微半导体(AMD-US) 的业界人士说法指出，这类长约的实际约束力可能被市场过度解读。

该名业界人士认为，一旦需求突然下滑，部分长期合约可能在双方协商下取消，而不一定产生违约金。若客户被迫接收已不再需要的记忆体产品，最终可能形成库存累积，并对后续数年营收造成冲击。

GPU不是唯一瓶颈 ABF载板与电力供应成新限制

至于AI算力供应是否不足，目前市场仍存在不同看法。Mr. P则从市场价格及租赁行情观察AI晶片的供应状况，指出即使是较旧的GPU，目前仍具有相对较高的租赁及转售价格。

他表示，H100二手价格目前仍可达2.5万美元，B系列GPU每小时租金也已由约5美元升至7至8美元，显示市场仍存在算力需求。此外，部分晶片的使用年限也被大幅延长，甚至可能达到10年。

不过，Mr. P引述超微半导体业界专家的看法指出，原始晶片供应本身并非唯一限制，真正的瓶颈已延伸至资料中心电力、高阶封装及记忆体。

从Vera Rubin架构的物料清单来看，ABF载板、PCB及记忆体等零组件的价格涨幅尤其明显。其中ABF载板产能相当吃紧，供应限制可能持续至2028年甚至2030年以后。

他并指出，戴尔科技(DELL-US) 、惠普(HPQ-US) 、辉达(NVDA-US) 及博通(AVGO-US) 近期业绩均将DRAM、NAND、ABF载板及晶圆列为产能限制因素。

能源供应同样成为资料中心扩张的限制。Mr. P指出，三菱、西门子及GE Vernova(GEV-US) 的燃气轮机订单已排到2030年以后，若目前下单，可能要等到2030年才能取得设备。

光通讯长期取代铜缆 CPO普及恐待2030年后

在资料中心网路连接方面，铜缆与光通讯的竞争也持续升温。Mr. P认为，从长期来看，光通讯仍将成为主要技术方向，但铜缆在未来数年仍不会迅速退出市场。

他表示，在2027年以前，铜与光学技术仍将并存，超大型云端服务商也会尽可能延长铜缆的使用周期。其中一项原因是记忆体成本高昂，业者需要在其他基础设施环节控制支出。

至于共封装光学（CPO），Mr. P认为目前仍面临成本、良率及散热等问题，近封装光学（NPO）可能在2027年率先出现较多应用，CPO则可能在2028年至2029年开始扩大产能，但渗透率仍将维持在较低水准。

他预期，CPO真正取得主导地位可能要等到2030年以后。

至于对于美国部分人士主张基于安全考量放慢尖端AI模型开发速度，Mr. P则认为这项做法缺乏商业上的合理性。他表示，若仅因安全因素而放缓研发进度，可能反而让竞争对手取得更多市场占有率。