半導體行業權威研究機構 SemiAnalysis CEO 迪倫・帕特爾在採訪中表示，一塊 H100 顯卡，三年前出廠價約 2.5 萬美元，如今不僅沒貶值，反而更值錢了。
他談到影響 AI 算力進一步發展的三大瓶頸，台積電 3nm 晶元產能告急、幾十年難得一遇的內存短缺，數據中心的基建落後，還談到了圍繞核心資源展開的供應鏈戰爭，這些矛盾都有一個交匯點，就是台積電。
一、影響 AI 發展的三大要素
1.台積電 3nm 產能成稀缺資源
根據帕特爾的觀點，現在影響 AI 發展的關鍵因素已從 CoWoS 封裝產能不足、數據中心電力短缺等因素，進入到產能不足的狀況，尤其是台積電 N3 邏輯晶元的產能不足是最大的限制性因素。
從 2026 年開始，英偉達Rubin、谷歌 TPU v7、亞馬遜 Trainium3 等新一代 AI 加速器全面採用台積電 N3 工藝。這就導致與 AI 相關晶元占 N3 總產能的 60%，預計到 2027 年這一比例將會達到 86%，進一步佔據智能手機和 PC 等消費類電子產品的產能份額。
台積電 N3 製程晶元 2026 年的訂單已經排滿，有些需要排到 2027 年。為了緩解壓力，台積電被迫升級產線或者跨廠調度，但受到潔凈室空間、設備安裝周期等因素的限制，產能擴張的速度跟不上 AI 發展的需求。
儘管台積電大幅度增加 2026 年的資本開支，但未來兩年內仍難以滿足市場需求，這也讓 3nm 晶元產能成為稀缺資源。
2.內存瓶頸
高帶寬內存（ HBM ）也是影響模型研發的關鍵因素。目前 HBM 的生產效率遠低於普通 DRAM，同樣大小的晶圓，HBM 只能生產出三分之一到四分之一普通 DRAM 的數量。但市場對 HBM 的需求卻不斷增加。例如，每顆英偉達 H200 晶元需搭載 6 顆 HBM3E，每顆谷歌第七代 TPU 卻需要搭載 8 顆。
隨著配置數十萬枚 AI 晶元的超大型數據中心不斷地建立，市場對於 HBM 的需求只會變得更大。
3.電力和基建跟不上速度，影響數據中心的發展
為了建立更多的數據中心，美國在電力供應、土地審批、發電機配套等環節嚴重滯後。谷歌為了滿足電力需求，開始大量採購燃氣輪機和土地，微軟則通過 CoreWeave、Oracle 等合作夥伴擴充產能，馬斯克採用非傳統的方式去解決算力中心供電的問題。
二、供應鏈戰爭的贏家與輸家
1.絕對贏家：英偉達
英偉達很早就做出預判，產能會出現短缺，因此提前與台積電簽訂不可撤銷、不可退貨的長期合同。通過預付大額定金，提前鎖定台積電 50% 以上的 3nm 晶元產能。英偉達除了依靠產品優勢佔據市場主導外，還通過控制核心晶元的產能，間接影響行業的競爭。
英偉達還與三星、SK 海力士等存儲巨頭簽訂 HBM 採購協議，加強自身在數據中心市場的影響力。
2.小贏家：英特爾、三星
由於台積電的產能不足，讓三星和英特爾有了從台積電手中搶奪剩餘訂單的機會。英特爾憑藉美國政府的支持，成為台積電之外晶元代工的首選。一些 AI 企業為了規避供應鏈風險，也開始向英特爾尋求產能支持。
3.蘋果、谷歌深陷產能焦慮，華為技術可期卻被阻隔
隨著 AI 需求暴漲，台積電昔日核心的夥伴蘋果正在失去特權。隨著消費電子的產能被 AI 搶走，蘋果被迫從 3nm 工藝轉向 N2，還被要求需提前預定產能，預付資本開支。
谷歌曾在 2025年第三季度向台積電申請增加 TPU 產能，但台積電最後只給谷歌在 2026 年增加了 5%~10% 的產能。
最令人惋惜的是華為。帕特爾指出，華為曾是首家基於台積電 7nm 工藝推出 AI 晶元的企業。
如果沒有被美國打壓，憑藉在軟體、網路和 AI 人才等領域的綜合優勢，華為不僅有望打造出可以與英偉達 Rubin 向對抗的 AI 加速器，很有可能早就超越蘋果成為台積電第一大客戶。
4.被動犧牲者：消費電子產業
由於 AI 行業能夠帶來更多的利潤，很多存儲企業開始將重心放到 AI 業務。導致手機、PC 的內存晶元供不應求，價格持續攀升。但價格上漲的速度早已超過廠商承受的能力，最終只能將這些成本轉嫁給消費者。
三、核心樞紐：台積電成為唯一不可替代
台積電憑藉技術優勢，在 N3E 晶元的良品率、成本控制上表現突出，N2 工藝晶元仍具有很高的良品率。英特爾、三星在先進晶元良品率和成本控制方面仍與台積電有差距。台積電的 CoWoS 封裝技術與 AI 晶元設計深度適配，進一步強化了台積電的競爭力。
製造先進晶元必須要用到 EUV 光刻機。截止到 2025 年底，台積電擁有 157 台 EUV 光刻機，第二名的三星只有 76 台，這足以看到台積電生產能力。
此外，台積電在產能分配上正在想 AI 領域傾斜。因為 AI / 高性能計算晶元的利潤率遠高於移動晶元。但在風險控制上，台積電優先將產能分配給 CPU 等增長穩定的業務，在向高增長的 AI 晶元傾斜。例如，台積電更願意將 N3 產能分配給 Graviton CPU，而非 Trainium AI 晶元。這進一步加劇了 AI 領域的產能缺口。
在存儲晶元領域，台積電會為 SK 海力士和美光代工 HBM4。這也說明台積電對內存行業有一定影響力。
對台積電來講，產能不足仍是短期內難以解決的難題。雖然將 CoWoS 封裝業務外包給日月光、安靠等封測廠釋放了部分壓力，但是仍面臨潔凈室不足的難題。
儘管台積電在美國亞利桑那州、日本熊本縣等海外工廠建設，試圖實現產能的多元化，但是進展並不順利。美國工廠受技術轉移、人才配套等問題的影響，進展並不如預期，短期內無法代替台灣地區的產能。日本二廠計劃升級成 3nm 晶元工廠，但這需要時間。
從帕特爾的採訪可以看出，當前火熱的 AI 競賽，正受到先進晶元產能，內存供應，基建配套三種因素的影響。台積電作為這場競賽的核心，既享受時代帶來的紅利，也面臨產能短缺和地緣政治風險的壓力。
圖片來源：台積電、英偉達
