历史会重演吗？深度剖析AI芯片“短缺-过剩”迷局

当华尔街投行与硅谷风投的观点激烈碰撞，一方预警30年来最大产能缺口，另一方预言价格终将崩塌，这背后不仅是预测分歧，更是一场关于未来的产业话语权之争。

01 周期幽灵：半导体行业无法摆脱的宿命？

半导体产业的“硅周期”如同一个无法摆脱的幽灵，在过去数十年间反复上演着繁荣与衰退的循环。

典型的周期包括去库存、温和复苏、高速增长和增速趋缓四个阶段。最近的三个周期清晰可见：2017年，存储芯片带领行业迎来一波增长高潮，DRAM销售额飙升76.8%；而2019年则出现自2001年以来最大降幅，DRAM销售额骤降37.1%。

这些周期背后，是供需关系的经典博弈。当需求旺盛时，厂商疯狂扩产；产能释放后，市场却往往已转向饱和，价格战接踵而至。存储芯片尤其被称为半导体周期的“晴雨表”，其价格波动几乎精准地映射了整个行业的冷暖变迁。

如今，生成式AI这匹“黑马”正以颠覆性的动能改写游戏规则。当历史周期规律遭遇前所未有的AI浪潮，半导体行业将何去何从？这次是周期重演，还是一次超越规律的超级周期？

02 短缺现实与过剩预言：两大阵营的激烈交锋

站在2025年末，半导体行业呈现出前所未有的复杂图景。一方面，行业正迈入历史上资本支出最密集的十年；另一方面，关于未来的预测分化为两个截然不同的阵营。

摩根士丹利在近期报告中指出，由生成式AI带来的爆炸性需求，正驱动全球半导体产业从“设计竞赛”转向“产能争夺战”。报告预测到2026年，云AI加速器市场规模将冲上3120亿美元，DRAM的供给缺口预计将创下30年来的最大纪录。

紧张的供应链从“过剩”迅速转向“极限”，先进制程、CoWoS先进封装、HBM高带宽内存以及DDR5等关键环节，在2025年底已全面满载。

与此同时，硅谷风投a16z在《2026大构想》中却描绘了另一幅图景。他们认为“短缺终将导致过剩”，智能单位成本正以超越摩尔定律的速度下降，当前对AI基础设施的数千亿美元投资，最终将引发产能爆发与价格崩塌。

在这两种观点之间，是市场最真实的脉搏。IDC报告指出，AI数据中心的持续需求已导致DRAM价格大幅飙升，内存芯片短缺的连锁效应可能将持续到2027年。

传统消费电子正为此付出代价：由于制造商将产能转向利润率更高的AI专用内存解决方案，智能手机和PC可用的DRAM数量锐减。一场围绕硅片产能的“零和博弈”正在上演。

03 三大基因突变：AI芯片为何可能跳出历史周期？

与历史上的周期波动相比，本轮由生成式AI驱动的半导体热潮，确实携带了独特的“基因”，使其可能跳出传统周期的桎梏。

首先，需求结构发生了根本性转变。需求从过去的“模型训练”转向了“AI推理”。这意味着对“token量”的需求呈指数级增长，推理需求首次成为半导体资本开支的主因。这种需求不仅规模庞大，而且呈现持续性。

其次，供应链的复杂性达到空前高度。瓶颈不再单一，而是分散在先进制程、CoWoS先进封装、HBM高带宽内存、高性能基板甚至电力供应等多个环节。每个环节都可能成为限制整个产业发展的“硬约束”。特别是先进封装已从附属工艺变为性能提升的主路径。

第三，产业格局和资本密度不同以往。云巨头既是最大买家，也是竞争者。谷歌TPU、AWS Trainium、Meta MTIA、Microsoft Maia等自研芯片将在2026年集体大规模放量。资本投入也达到史无前例的规模，只要GPU云租赁的回本周期在3年内，资本就愿意持续涌入。

04 未来推演：三种情景与商业启示

面对当前复杂的产业图景，我们可以尝试推演几种可能的未来情景，以及它们对各类市场参与者的具体含义。

情景一：结构性短缺

在这种情景下，AI需求持续“爆表”，但产能扩张受物理条件限制，导致先进产能长期紧张。由于产能向高利润的AI芯片倾斜，成熟制程可能出现过剩，形成“先进紧缺、成熟宽松”的分化局面。

商业启示：

• 对创业者：避开需要大量先进制程芯片的领域，专注于成熟制程的创新应用或软件优化。

• 对投资者：重点关注拥有先进产能分配权的制造企业，以及能提供替代解决方案（如Chiplet、存算一体）的设计公司。

• 对传统企业：需提前与芯片供应商建立战略合作关系，通过长期协议锁定产能，同时考虑调整产品路线图，降低对最尖端芯片的依赖。

情景二：持续紧平衡

在这种情景下，需求与产能以相近的节奏扩张，市场维持动态平衡。技术突破（如Chiplet架构）缓解了对单一先进节点的依赖，而新兴应用（如边缘AI、AI PC、人形机器人）不断创造新的需求。

商业启示：

• 对创业者：机会在于解决特定垂直行业的AI落地问题，而非底层硬件。

• 对投资者：投资组合应更加多元化，涵盖从基础设施到应用层的全栈机会。

• 对传统企业：这是进行数字化转型的最佳窗口期，AI服务将变得更加可预测和可获取。

情景三：快速过剩

这是a16z预测的路径，也是最颠覆性的情景。需求增长不及预期，而资本开支过度，导致2027年左右出现产能过剩和价格战。可能导致这一情景的因素包括：AI应用商业化遇阻、技术路线突变（如量子计算突破）、地缘政治导致市场分割。

商业启示：

• 对创业者：“算力如水电”将真正成为现实，AI应用层迎来爆发。应聚焦于开发具有高用户粘性和独特数据优势的AI产品。

• 对投资者：需警惕硬件厂商的估值回调，同时积极布局有望从成本下降中最大受益的AI应用公司。

• 对传统企业：获得了一次低成本大规模部署AI能力的机会，应加速制定全面的AI战略。

05 不确定中的确定性：行业已裂变为两个世界

无论哪种情景成为现实，几个趋势已经清晰可见。

半导体行业已经裂变为“两个世界”：AI半导体和非AI半导体。AI的崛起改变了行业周期的特性，从单纯的“硅含量”提升转变为“硅价格”提升。高单价的AI芯片对行业产生了明显的拉动效应。

供应链的地缘化重构不可避免。企业必须建立更具韧性的供应体系，采取“双源路径”或通过长期协议锁定关键产能。

技术演进路径更加多元化。不仅追求制程微缩，也通过Chiplet、先进封装、新材料（如SiC、GaN）和开源架构（如RISC-V）寻求突破。

当被问及AI演进路径时，黄仁勋给出了明确回答：“硅基时代将延续20年。” 半导体行业正向万亿美元规模迈进。在这个历史节点，唯一能确定的是，我们正处于一个由AI重新定义的、前所未有的半导体新周期之中。

那些能够驾驭复杂供应链、在结构性混乱中找到确定性的企业，将成为下一个十年的主角。

你认为，a16z的“过剩论”是洞见未来的先知，还是为其应用层投资组合造势的“阳谋”？这场芯片短缺与过剩的博弈中，谁将成为最大赢家？欢迎在评论区分享你的观点与判断。