分析师称 AI「10年需求能见度」不可信，存储与电力成关键瓶颈

半导体科研机构 P Equity Research 分析师 Mr. P 在 9 月 26 日的一档播客中表示，市场上关于超大型云厂商拥有「10 年需求能见度」的说法并不可信。他说，云厂商实际上很难预测两年后的需求变化，AI 基础设施投资最后仍会受到周期性支出的约束。

明年资本支出预期指向存储需求继续走强

Mr. P 认为，短期内 AI 推理需求仍会继续推动存储产品需求增长，涉及 HBM、DRAM 和 NAND 等品类。

按他的预计，明年超大型云厂商资本支出将达到 1.1 万亿至 1.2 万亿美元，其中存储支出可能占 50% 至 60%，对应规模约为 5000 亿至 7000 亿美元。瑞银甚至预计，这一数字可能达到 9000 亿美元。

AI 算力瓶颈正从 GPU 转向多个上游环节

在 Mr. P 看来，当前 AI 算力的瓶颈已经不再只是 GPU 数量本身，而是逐步转向电力、高级封装、存储和 ABF 载板等环节。

他提到，H100 等老一代 GPU 目前仍维持较高的二手价格，B 系列 GPU 租金也在持续上涨。这一判断对应的并不是单一芯片供给问题，而是更广泛的基础设施约束。

其中，ABF 载板供应紧张可能持续至 2028 年至 2030 年以后。电力侧同样面临约束，三菱、西门子和 GE Vernova 等燃气轮机厂商的订单也已排到 2030 年以后。

数据中心互联路线仍将并行发展

在数据中心互联方面，Mr. P 预计，铜缆与光通信在未来数年将并存。

他判断，NPO 可能会在 2027 年率先扩大应用，CPO 则可能在 2028 年至 2029 年开始爬坡，但如果要真正成为主流，时间或许要等到 2030 年以后。