【導(dǎo)讀】8月26日，英偉達(dá)交出2027財(cái)年第二季度成績單——營收962億美元，同比增長106%；數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)890億美元，同比增長117%。對(duì)任何一家企業(yè)而言，這都是一組令人艷羨的數(shù)字。然而市場關(guān)注的焦點(diǎn)，卻不在增速本身，而在“增速不夠快”。公司對(duì)2028財(cái)年約70%的營收增速預(yù)期，雖顯著高于市場44%的預(yù)期，卻仍遠(yuǎn)低于客戶需求近乎翻番的預(yù)測(cè)。英偉達(dá)CFO Colette Kress與CEO黃仁勛相繼坦言：需求依然旺盛，但供應(yīng)鏈開始成為增長的約束。
但更值得關(guān)注的是，按照英偉達(dá)目前掌握的客戶預(yù)測(cè)，明年的需求增長可能接近翻番。也就是說，客戶想要的增量遠(yuǎn)高于英偉達(dá)目前能夠提供的增量。
英偉達(dá)CFO Colette Kress在電話會(huì)議上表示，供應(yīng)能力限制了公司的增長空間。黃仁勛也表示，如果沒有供應(yīng)瓶頸，明年的業(yè)績展望會(huì)更高。需求依然旺盛，但供應(yīng)鏈開始成為增長的約束。
AI芯片的瓶頸，正在從GPU向整個(gè)供應(yīng)鏈擴(kuò)散
過去兩年，AI芯片競爭主要圍繞GPU展開。芯片性能、先進(jìn)制程和GPU產(chǎn)能，是市場關(guān)注最多的幾個(gè)指標(biāo)。
現(xiàn)在，影響AI芯片交付的因素正在向上下游擴(kuò)散。HBM、先進(jìn)封裝以及高速互連，都開始成為決定算力供給的重要環(huán)節(jié)。
這一次，英偉達(dá)把存儲(chǔ)供應(yīng)問題直接擺到了臺(tái)面上。
Kress表示，目前存儲(chǔ)市場非常緊張，價(jià)格上漲幅度超過此前預(yù)期，而且這種壓力可能延續(xù)到明年。對(duì)于英偉達(dá)來說，存儲(chǔ)成本上升還會(huì)進(jìn)一步影響未來毛利率。
原因在于，GPU出貨增長會(huì)直接帶動(dòng)HBM需求。隨著大模型規(guī)模擴(kuò)大以及推理需求增加，HBM已經(jīng)不是普通的配套器件，而是高端AI芯片系統(tǒng)的重要組成部分。HBM供應(yīng)如果跟不上，GPU本身的產(chǎn)能也很難完全轉(zhuǎn)化為最終出貨。
先進(jìn)封裝面臨的情況也類似。GPU與HBM之間需要進(jìn)行高密度集成，芯片封裝的復(fù)雜度不斷提高，先進(jìn)封裝因此成為影響AI芯片產(chǎn)能的重要環(huán)節(jié)。
所以，英偉達(dá)未來能夠增長多少，已經(jīng)不僅取決于客戶愿意購買多少GPU，也取決于HBM、先進(jìn)封裝以及相關(guān)制造環(huán)節(jié)能夠提供多少產(chǎn)能。
AI集群越大，高速互連越重要
供應(yīng)鏈壓力還在改變AI基礎(chǔ)設(shè)施的競爭重點(diǎn)。
隨著AI集群規(guī)模擴(kuò)大，GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率越來越重要。GPU數(shù)量增加的同時(shí)，交換芯片、高速SerDes、AEC、光模塊以及硅光等高速互連技術(shù)的需求也會(huì)隨之增長。
這也是英偉達(dá)持續(xù)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的重要原因。如今，英偉達(dá)已經(jīng)將GPU、CPU、交換機(jī)、互連和軟件整合成完整的AI計(jì)算平臺(tái)。
對(duì)于AI芯片企業(yè)而言，設(shè)計(jì)出一顆性能不錯(cuò)的芯片只是第一步。能否獲得足夠的HBM和先進(jìn)封裝資源，能否解決高速互連問題，以及最終能否把芯片交付成客戶可以使用的AI系統(tǒng)，都正在變得重要。
某種程度上，英偉達(dá)當(dāng)前最大的約束，已經(jīng)不是訂單，而是供應(yīng)鏈的交付能力。
70%背后，是產(chǎn)業(yè)鏈擴(kuò)產(chǎn)壓力
如果客戶需求真的接近翻番，那么GPU之外的相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈都需要繼續(xù)擴(kuò)張。
HBM需要擴(kuò)產(chǎn)，先進(jìn)封裝需要擴(kuò)產(chǎn)，高速互連需要擴(kuò)產(chǎn)，服務(wù)器、電源和散熱系統(tǒng)也需要同步建設(shè)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)跟不上，都可能影響最終算力部署。
結(jié)論
英偉達(dá)70%的增長預(yù)期，折射出的并非AI需求的放緩，而是供應(yīng)鏈承壓的現(xiàn)實(shí)。GPU產(chǎn)能之外，HBM價(jià)格飆升、先進(jìn)封裝緊缺、高速互連需求暴漲，正在共同構(gòu)成AI算力交付的新瓶頸。當(dāng)AI集群規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，芯片性能之外，能否獲取足夠的關(guān)鍵資源、能否將算力高效整合為可用的系統(tǒng)，正成為決定勝負(fù)的新標(biāo)尺。對(duì)于整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)而言，這既是挑戰(zhàn)，也是機(jī)遇——HBM、先進(jìn)封裝、光模塊、服務(wù)器等環(huán)節(jié)都將受益于這一輪擴(kuò)產(chǎn)浪潮；對(duì)于中國AI芯片產(chǎn)業(yè)來說，推理、邊緣AI、具身智能等差異化賽道，或可成為切入市場的突破口。
