AI 训练与推理需求指数级增长，正将半导体制造推向物理与产能双重瓶颈。全球芯片厂已接近当前制程的理论极限，EUV 光刻机产能紧张、地缘政治限制出口与电力供应不足共同构成新常态。Bloomberg 近期报道指出，AI 正迫使芯片供应链从单纯扩产转向技术路线与区域布局的双重调整。
对比过去五年，英伟达等 GPU 厂商主导的“买买买”模式已难以为继。台积电与三星在 3nm/2nm 节点上的良率爬坡缓慢，美国《芯片与科学法案》补贴落地滞后，而中国大陆先进制程受限进一步加剧全球分配不均。过去一年，AI 相关资本开支已占半导体行业新增投资大头，但实际交付的先进芯片仍供不应求。
根本驱动力在于模型规模与 token 消耗的双重爆炸：闭源大厂为维持领先不得不锁定长期产能，而开源生态则更多依赖现有云 spot 与分布式资源。地缘因素叠加电力瓶颈，使供应链重构从“全球化”转向“区域化+垂直整合”。未来 6-12 个月，关键悬念在于先进封装（如 CoWoS）与新材料（如 backside power）能否在 2027 年前规模量产。若地缘紧张加剧或电力审批受阻，部分模型迭代节奏或被迫放缓；反之，若美欧补贴与中东/东南亚新厂落地加速，供应链碎片化或成新常态。
信源：https://www.bloomberg.com/news/videos/2026-05-06/ai-is-pushing-chipmaking-to-its-limits
