文章核心观点 - 当前人工智能领域的投资热潮并非泡沫，而是由生成式AI带来的、数量级完全不同的算力需求所驱动的结构性趋势，这种趋势将不可逆地改变半导体产业的重心 [2][3][5][21][24][59][61] 云计算投资趋势 - 全球云服务厂商Top 8（包括AWS、Azure、Google Cloud、Meta、Oracle、阿里云、腾讯云、字节跳动）的设备投资额预计将从2021年的1451亿美元膨胀至2026年的6020亿美元，增长超过4倍 [4][7][10] - 投资扩张并非由景气或投机驱动，而是由生成式AI带来的算力需求爆炸式增长所迫，云厂商若不投资将失去竞争力 [5][10][27] - 2022至2023年投资曾短暂下滑，但2024年后因ChatGPT发布而重启并加速增长，投资本质是围绕算力资源的大规模争夺战 [10] 生成式AI与搜索的本质差异 - 生成式AI（如ChatGPT）与Google搜索的用户操作相似，但云端计算负载有本质不同 [12][14] - Google搜索以CPU为中心进行索引检索，单次计算量约为10亿至100亿FLOPs；ChatGPT推理以GPU为中心进行大规模矩阵运算，单次计算量达10万亿至1000万亿FLOPs，两者相差1万至10万倍 [14] - 相比搜索，ChatGPT单次推理在服务器占用时间上高出10-100倍，能耗高出10-200倍，CO₂排放量高出10-200倍，估算成本高出50-2000倍 [15] - 生成式AI是一种完全不同的计算形态，其应用扩张和模型进化速度远快于计算效率提升的速度，导致整体计算负载持续加重 [16] AI热潮与历史泡沫的对比 - 过去的半导体泡沫（如Windows 95泡沫、IT泡沫、存储泡沫）具有“快速升温后急剧崩塌”的周期性特征，例如IT泡沫在同比增长36.8%后次年暴跌-32.0% [18][19] - 当前的生成式AI热潮增长轨迹不同：2023年增长-8.1%，2024年19.7%，2025年22.5%，预计2026年及2030年前出现负增长的可能性极低 [20] - 当前需求源头并非一次性消费波动，而是算力需求本身正在成为社会基础设施，具有极强的持续性和结构性 [21][24] 数据中心逻辑芯片市场展望 - 数据中心用逻辑芯片市场将快速扩张，其中GPU市场规模预计将从2024年的1000亿美元增长至2030年的2300亿美元以上 [31] - AI专用集成电路（ASIC）市场规模预计将从2024年的90亿美元激增至2030年的840亿美元，增长超过9倍 [31] - 市场将演变为以GPU为核心支柱，同时AI ASIC（以博通为代表）迅速壮大的双支柱结构 [34] 存储器市场展望 - 存储器市场受生成式AI冲击剧烈，DRAM市场规模预计将从2024年的970亿美元增长至2030年的1940亿美元，几乎翻倍 [36] - 高带宽内存（HBM）市场规模预计将达到980亿美元，到2030年将占据DRAM市场的一半 [36][38] - HBM扩产难度高，加上产能向高利润的AI服务器倾斜，导致PC和智能手机用通用存储供给压缩，价格持续上涨，存储器市场将长期处于供不应求、价格高企的状态 [38][39] 台积电的制程演进与客户变迁 - 台积电的营收重心正从N7制程转向N5，并进一步转向N3制程 [41] - 未来晶圆投片量持续增长的只有N5、N3和N2等先进制程，台积电已蜕变为一家主要依靠先进制程盈利的代工厂 [44] - 在N3制程上，英伟达和博通的晶圆投片量预计将在2025-2026年持续增加并超过苹果，标志着产业从“智能手机处理器拉动先进制程”转向“AI芯片主导先进制程”的时代 [48][53] - 苹果扮演为最先进产线（如N2）“打头阵”的角色，而英伟达与博通作为“重量级选手”将随后占据大部分产能并贡献更大利润 [53] AI半导体生产的瓶颈与前景 - AI半导体成长的关键瓶颈在于CoWoS等2.5D先进封装产能不足，AI芯片必须与HBM通过系统级集成（如CoWoS）来实现性能 [55][57] - 一旦CoWoS的产能瓶颈被解除，目前被压制的需求将释放，云厂商投资将进一步放大，竞争将更趋白热化，而非降温 [58]