经济信息联播: SemiAnalysis创始人表示，AI算力扩张的瓶颈就像“打地鼠”一直在变化，目前瓶颈或重回芯片制造。 推理模型引爆 #HBM 需求，其晶圆消耗是普通DRAM四倍，将导致手机出货腰斩，2026年科技巨头30%资本开支将被存储吞噬。 #电力 非终极制约，通过航改机、燃料电池等“电表后”方案可解。终极天花板或在2028年后，系于 #ASML 年产量不足百台的EUV光刻机。 #AIDC #内存涨价 计算模型如下：假设以英伟达下一代Rubin芯片建设1 GW（吉瓦）算力的数据中心，整个半导体产业链需要消耗：约5.5万片3nm晶圆、6000片5nm晶圆以及17.0万片DRAM存储晶圆。这些晶圆制造需要进行约200万次EUV曝光。按照单台EUV光刻机的吞吐量计算，刚好需要3.5台EUV光刻机。这就形成了一个极度扭曲的杠杆效应：建设1 GW数据中心需要投入约500亿美元的庞大资本开支；而支撑这500亿美元产能的，仅仅是价值约12亿美元的3.5台EUV光刻机。由于EUV光刻机是人类制造的最复杂机械，其核心组件（如卡尔·蔡司的镜头组、Cymer的极紫外光源）供应链极度僵化。即便在最激进的扩产假设下，#ASML 目前的年产能约为70台，明年增至80台，到2030年也仅能勉强突破100台。这就从物理层面上锁死了全球每年能新增的最高AI算力总盘子。