在人工智能爆炸式增长的推动下，全球最大的半导体公司在2025年的合计销售额超过4000亿美元，创下芯片行业有史以来最辉煌的一年纪录。而明年，规模预计还将更大。

然而，这种由CEO和分析师口中所谓“对算力永不满足的需求”所推动的高速增长，也带来了一系列严峻挑战——从关键零部件短缺，到一个根本性问题：AI公司究竟何时、以及是否能够产生足够稳定的利润，来持续支撑如此庞大的芯片采购规模。

以英伟达为代表的硬件设计公司，是这场新一轮“数字淘金热”中最核心的“镐和铲”供应商。英伟达的营收同比翻了一倍多。但与此同时，它也正面临来自谷歌母公司Alphabet、亚马逊等科技巨头日益激烈的竞争，而竞争的主战场本身也在发生转移。

上周，英伟达与芯片初创公司Groq签署了一项价值200亿美元的授权协议。Groq专注于设计用于加速AI“推理”的芯片和软件——也就是已经训练好的模型在接收提示后生成答案的过程。如果说上一阶段的AI竞赛核心在于“训练”，那么如今，科技巨头们争夺的焦点已经转向：谁能提供速度最快、成本最低的推理能力。

伯恩斯坦的分析师在这笔交易公布后写道：“推理工作负载更加多样化，可能会打开新的竞争空间。”

数据中心运营商、AI实验室以及企业客户，对英伟达先进的H200和B200图形处理器需求极为旺盛。与此同时，谷歌日益成熟的定制芯片TPU，以及亚马逊的Trainium和Inferentia芯片，这两者都在与英伟达GPU直接竞争，也在不断吸引客户。软件公司如OpenAI，也开始与博通等定制芯片设计商合作，自行设计专用芯片。

拥有半个世纪历史、以游戏、个人电脑和数据中心芯片起家的AMD，计划在2026年推出一款GPU，这是其首次对英伟达AI处理器发起实质性挑战。

微软则在10月表示，将在未来两年内把数据中心规模扩大一倍。分析师认为，这意味着芯片制造商在2026年有望迎来新增收入，市场预期甚至高于今年。

这一切都指向另一个可能刷新纪录的芯片大年。高盛预计，仅英伟达一家在2026年自然年度中，就将出售价值3830亿美元的GPU及其他硬件，同比增长78%。FactSet调查的分析师预计，英伟达、英特尔、博通、AMD和高通五家公司的合计销售额将超过5380亿美元。这一数字还不包括谷歌TPU业务或亚马逊定制芯片的收入，因为母公司并未单独披露。

但2026年也可能带来前所未有的挑战。电力变压器、燃气轮机等关键设备短缺，正在拖慢数据中心的建设进度；运营商也在为获取支撑超大规模计算集群所需的庞大电力而发愁。

另一个重大难题是：AI数据中心服务器所需零部件的全球性短缺。紧缺的包括部分芯片所需的超薄硅基板层，以及内存芯片——后者负责向AI处理器输送数据并存储计算结果。随着数据中心建设加速、推理需求上升，对高带宽内存芯片的需求急剧攀升。

这在一定程度上是因为，与训练任务相比，AI推理工作负载更容易受到“内存瓶颈”的限制，也就是受限于可用内存容量，而非处理器算力本身。

“我们距离满足客户需求还有明显差距，而且这种情况还会持续一段时间。”美光科技首席商务官苏米特·萨达纳表示。美光是AI高带宽内存芯片的主要制造商之一。

今年以来，美光股价已累计上涨229%。包括韩国三星电子和SK海力士在内的其他内存芯片厂商，也成为这轮供应紧张的最大受益者。短缺使它们得以上调产品价格，并加大资本开支以扩充产能。但要建成足以满足大型芯片公司需求的无尘车间和晶圆厂，需要大量时间。

与此同时，围绕数据中心建设融资可持续性的担忧也在加剧：像OpenAI这样的主要客户，是否能够足够快地筹集到所需的巨额资金，以维持其疯狂的芯片采购节奏？投资者已经习惯了季度之间极其夸张的收入增长，对任何放缓迹象都异常敏感。

今年秋季，市场曾大规模抛售包括大型芯片设计商在内的AI股票，原因正是担心：支撑AI基础设施采购的融资，可能并没有此前想象得那么稳固。

目前，大规模数据中心建设的很大一部分需求来自OpenAI。该公司已与亚马逊、微软、甲骨文等签署了价值数十亿美元的算力协议。微软等超大规模云厂商承诺将在2026年继续加码数据中心建设，但部分分析师认为，这一轮热潮可能在2027年开始降温。

DA Davidson分析师吉尔·卢里亚表示：“2026年有可能是一个高点。如果到明年3月底，我们还没有听到OpenAI完成千亿美元级别融资的消息，市场可能就会开始踩刹车。”

随着越来越多芯片公司推出AI产品，市场也开始担忧利润率承压。博通在12月公布创纪录的季度营收后，股价反而下跌，部分原因正是投资者担心其高利润率产品线未来的销售增长将放缓。

但也有人对行业前景持更为乐观的态度，认为需求将长期存在并保持稳定增长。

“我不认为这就是顶点。”总部位于马萨诸塞州、提供GPU、服务器机架和网络设备等AI硬件的Circular Technologies全球研究主管布拉德·加斯特沃斯表示，“通往通用人工智能的竞赛，仍在持续推动各类客户对算力的巨大渴求。”