AI 未来三年的增长瓶颈不在算力规模,而在于物理极限的卡点。
1、存储:HBM 与 eSSD 价格已进入长单兑现期,成本压力将持续传导至下游。
2、互连:800G/1.6T 标准能否按时接棒 Scale-Up 策略,决定了算力集群的有效利用率。
3、封装:CoWoS 与 CoPoS 的产能直接锁死了 HBM 与 GPU 的放量天花板。
4、设计:ASIC 设计复杂度的提升正在拉长定制化芯片的交付周期。
如果先进封装和光互连无法跟上算力扩张的速度,AI 产业可能会在硬件供应侧遭遇“非线性”停滞。
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