2026 年 9 月 22 日，费城半导体指数涨幅扩大至 4%，报 12,398.17 点。据 Gate 行情数据显示，英伟达股价上涨 2.3% 至 227.38 美元，博通上涨 1.6%，超威半导体上涨 9.95%，阿斯麦上涨 0.38%，英特尔上涨 12.14%。AMD 市值首次突破 1 万亿美元关口，Arm 涨幅达 17.16%。
市场情绪高涨的背后，一条更深层的产业逻辑正在浮现。资深芯片设计师及硬件分析人士 Mr. Bubble 近日在 Frictionless Podcast 专访中指出，AI 算力基础设施的核心瓶颈正从单纯提升芯片算力，转向先进封装、系统互连延迟以及存储层级管理。他认为，先进制程成本快速上升，而晶体管密度提升幅度有限，使传统摩尔定律面临经济性挑战——相比继续缩小制程，行业正更多通过先进封装将多颗芯片连接为一个计算系统。
本文将从制程经济学、封装产能、互连架构和存储层级四个维度，拆解 AI 芯片产业链的价值分布重构。
制程微缩的经济性挑战与先进封装的崛起
长期以来，市场以晶体管密度每约两年翻倍来衡量芯片进步。但这一框架正面临严峻挑战。Mr. Bubble 指出，推进先进制程节点所需的资本开支已膨胀至数百亿美元量级，而晶体管密度提升幅度却可能仅为 15% 至 20%——“你甚至无法让晶体管数量翻倍”。
行业应对这一挑战的方式，是从“缩小晶体管”转向“扩大面积”。先进封装技术通过将多颗芯片连接为一个计算系统，使它们在逻辑上表现得像一颗芯片。这一趋势正在重塑半导体产业链的价值分布。
中商产业研究院预测，在 AI 加速器订单持续放量、HBM 堆叠层数向 12 层以上演进的推动下，2026 年全球先进封装市场规模将达 581 亿美元，2030 年市场规模接近 800 亿美元。摩根士丹利测算的数据同样指向这一趋势：2026 年全球先进封装市场规模约 560 亿至 580 亿美元，占整体封测比重首次突破 50%，其中 AI 专属封装毛利率高达 48% 至 55%，是半导体产业链中盈利最厚的细分环节。
日月光在 2025 年第四季度法说会上表示，因 AI 普及和整体市场复苏所驱动的半导体需求，2026 年先进封测营收预计从 16 亿美元增长一倍至 32 亿美元，其中约 75% 来自封装，25% 来自测试。台积电方面，2025 年先进封装营收贡献略高于 10%，预期其成长速度将高于公司平均水平，并在 2026 年占营收的百分之十几；2026 年约 10% 至 20% 的资本支出将用于先进封装、测试、光罩制作及其他项目。
CoWoS 产能扩张与供需缺口的持续性
台积电 CoWoS 产能的扩张节奏是观察先进封装瓶颈的关键窗口。根据 TrendForce 数据，台积电 CoWoS 月产能从 2025 年约 7 万片持续爬坡，2026 年底预计达到 12 万至 14 万片，2027 年月产出有望进一步提升至 20 万片左右。摩根大通的预测略有差异，其预计 2026 年底、2027 年底和 2028 年底 CoWoS 月产能将分别达到 11.5 万片、19 万片和 22.5 万片。
尽管产能快速扩张，供需缺口依然存在。供应链资讯显示，英伟达已经预定台积电 2026 年 80 万至 85 万片规格的 CoWoS 晶圆产能，独占全年过半产能配额。在头部客户大量消耗产能之后，博通、AMD、云端厂商定制芯片可分配到的封装资源较为紧张。DIGITIMES 预计 2026 年第四季度 CoWoS-L 占台积电 CoWoS 产能比重将升至约 75%，新增产能主要围绕更大尺寸 AI 芯片展开。
英伟达的路线图演变直观地反映了封装瓶颈的现实约束。据 Mr. Bubble 分析，英伟达最初计划在 Rubin Ultra 架构中封装 4 颗裸片，但受制于封装物理极限，被迫降级为每组封装 2 颗裸片、再通过 PCB 连接两组封装。这意味着 PCB 制造商已成为计算链路中的新瓶颈——它们需要确保相隔数厘米的芯片能够像一颗芯片一样协同运作。
CoWoS 的持续紧缺正在推动先进封装供给体系扩容。部分 CoWoS 后段环节逐步由日月光/矽品、安靠及力成等 OSAT 承接，其中日月光/矽品相关月产能预计由 2026 年约 3 万片提升至 2027 年约 5 万片，安靠则由约 2 万片提升至约 3 万片。产业格局由台积电单点主导，逐步转向晶圆厂、OSAT、基板厂及显示面板企业共同参与的多主体扩产模式。
存储层级重构：HBM 之后，竞争焦点转向闪存与 3D DRAM
随着 AI 推理的上下文窗口从 128K 扩展至百万 token 级别，内存容量正面临前所未有的压力。但 Mr. Bubble 提出了一个务实的拆解思路：模型权重应当保留在 HBM 中，而海量的历史上下文并不需要全部占用昂贵的 HBM 空间。低频访问的上下文可以迁移至更大容量、更低成本的闪存存储层。
存储芯片的供需格局印证了这一趋势的紧迫性。据 IT 市场研究与咨询机构 IDC 预测，2026 年全球 DRAM 供应同比增长仅 16%，NAND 供应增长 17%，均低于历史平均水平，而需求增速分别达 45% 和 38%，供需缺口将持续扩大至 2027 年上半年。SK 海力士披露，其 2026 年 HBM 产能在 2025 年底已全部预售给英伟达、AMD 等核心客户，行业普遍存在“现货溢价”现象。
TrendForce 数据显示，2026 年第二季度 DRAM 产业营收季增 59.5%。其中 SK 海力士第二季度营收季增 37.9% 至 385.9 亿美元，市占 24.9%；美光科技第二季度营收季增 65.5% 至 360 亿美元，市占升至 23.3%。韩国 SK 集团董事长崔泰源近期表示，由于芯片生产存在系统性瓶颈，预计全球内存芯片短缺的情况很可能会持续到 2030 年。
更远期的技术方向指向 3D DRAM——将 DRAM 直接键合在逻辑芯片上方，通过物理距离的极致缩短同时降低延迟、提高带宽并降低功耗。d-Matrix 在 Hot Chips 2026 上展示了 Raptor 3D-DRAM 生成式推理加速器，单卡结合 32 GB 的 3D-DRAM 与约 100 TB/s 的内存带宽，传输每比特仅需约 0.37 皮焦耳。该架构将计算逻辑裸片直接堆叠在 DRAM 之上，每颗 chiplet 提供 4 GB 内存和约 12.5 TB/s 带宽，8 颗 chiplet 组成一张卡。论文数据显示，Raptor 在多种生成模型上实现了比 HBM 配置高 4.71 倍的推理吞吐量，比 SRAM 参考配置高 2.44 倍。d-Matrix 预计 2026 年底完成 Raptor 流片，并已接入英伟达 NVLink Fusion 生态。
系统级设计成为新壁垒：从芯片到机架的范式转换
在 Mr. Bubble 看来，AI 算力的基本单位已不再是单颗芯片或单台服务器，而是完整的机架乃至多个机架。这一判断的核心依据在于：大模型训练和推理的并行化策略，使得芯片间互连的吞吐量与延迟成为决定集群效率的关键因素。
英伟达通过 NVL72 系统和 NVSwitch 交换机网络解决高带宽互连问题，但交换机占用了本可用于 GPU 的物理空间。谷歌 TPU 团队则选择了截然不同的路径——将部分路由逻辑直接构建在芯片内部，使芯片同时充当伪路由器角色。其 Scale-up 扩展域达到了 9,600 颗芯片规模，这也解释了为何 TPU 单卡的 HBM 配置低于英伟达 GPU，却依然能够支撑超大规模训练。
互连技术正在经历从铜缆向光缆的范式切换。2026 年 3 月，AMD、博通与英伟达三大芯片巨头联手微软、Meta 及 OpenAI 成立了光计算互连多源协议小组，核心任务是开发一种通用的光物理层及统一组件，用光缆取代传统铜缆。根据规划，该标准将支持 AI 系统内部和机架间的纵向扩展连接，数据传输速度最终将飙升至 3.2 Tb/s。与以往排他性的技术标准不同，OCI 规范采用了“协议无关”的设计理念，能够同时支持英伟达的 NVLink 以及 AMD、博通主导的 UALink 协议。
在推理侧，“预填充-解码分离”正成为主流架构范式。Kimi 的参考设计已将两个阶段部署在不同节点上，这一架构正在被广泛采纳。预填充阶段计算密集，解码阶段内存带宽密集，将二者分离部署可以显著提升系统整体效率。
硬件层的长期价值：为什么“拥有铁路”比“押注列车”更可靠
Mr. Bubble 的投资逻辑一以贯之：与其押注相互竞争的前沿 AI 实验室，不如持有拥有硬件、封装、存储及其他关键基础设施能力的企业。这一逻辑在近期市场表现中得到了验证。
北京时间 2026 年 9 月 22 日收盘，据 Gate 股票行情数据显示，英伟达报 227.38 美元，涨幅 2.30%；台积电 ADR 报 445.14 美元，涨幅 2.41%；美光科技报 1,043.96 美元，涨幅 2.77%；SK 海力士 ADR 报 188.86 美元，涨幅 0.73%；英特尔涨幅 12.14%，AMD 涨幅 9.95% 且市值首次突破 1 万亿美元关口。
英伟达股价，来源： Gate 股票行情
英特尔股价，来源： Gate 股票行情
AMD 股价，来源： Gate 股票行情
摩根大通将 2026 年底、2027 年底和 2028 年底台积电 CoWoS 月产能预测分别上调至 11.5 万片、19 万片和 22.5 万片，并指出 CoWoS 短缺正在扩大。Evercore 预计博通的电吸收调制激光器产能将从 2025 年的约 4,300 万至 4,400 万只提升至 2026 年的 5,000 万只，反映出互连需求的结构性增长。三家公司——无论是 Astera Labs 对 Scale-up 单芯片互连含量持续提升的判断，还是 Marvell 对连接业务增速的指引，抑或英特尔对先进封装作为全行业瓶颈的强调——都在指向同一结论：互连、封装与内存正在成为 AI 基础设施新的稀缺环节。
结语
AI 算力基础设施的竞争重心，正从制程微缩的单点突破，转向封装、互连与存储的系统级协同。摩尔定律经济学层面的挑战并非意味着算力增长停滞，而是意味着价值分配正在从“谁拥有最先进的制程”转向“谁掌控最关键的瓶颈环节”。先进封装产能的稀缺性、HBM 的供需紧张、闪存卸载与 3D DRAM 的产业化前景，以及 PCB 与系统互连的新瓶颈地位，共同构成了美股芯片投资的新主线。
对于关注这一趋势的投资者而言，理解从芯片到机架的物理堆栈逻辑，或许比追逐单一标的的短期波动更为重要。正如 Mr. Bubble 所言——“拥有铁路的人，比建造列车的公司更值得长期持有。”
FAQ
Q1：先进封装为什么被称为“新摩尔定律”？
传统摩尔定律依赖光刻微缩提升晶体管密度，但先进制程的资本开支已膨胀至数百亿美元量级，密度提升幅度却可能仅 15% 至 20%。先进封装通过将多颗芯片连接为一体化系统，以“扩大面积”替代“缩小晶体管”，成为更具经济可行性的算力扩展路径。
Q2：HBM 之后的存储技术方向是什么？
短期看，闪存卸载是承载海量推理上下文的务实方案。中期看，3D DRAM 通过将 DRAM 垂直键合在逻辑芯片上方，有望同时降低延迟、提升带宽并降低功耗。d-Matrix 的 Raptor 已在 Hot Chips 2026 上展示超过 100 TB/s 带宽的 3D-DRAM 方案，预计 2026 年底完成流片。
Q3：为什么 PCB 制造商成为 AI 芯片的新瓶颈？
当单封装无法容纳更多裸片时，芯片间需通过 PCB 实现高速互连。英伟达 Rubin Ultra 从 4 裸片封装降级为 2 裸片双封装方案，两组封装之间的信号完整性传输依赖 PCB 制造商的工艺能力。这使得 PCB 从被动连接件变为限制算力扩展速度的主动瓶颈。
Q4：GPU 之后，AI 芯片投资应关注哪些方向？
封装环节关注 CoWoS 产能扩张受益方及 OSAT 承接企业；互连环节关注光互连（OCI）标准推进中的参与者；存储环节关注 HBM 供应商、3D DRAM 技术先行者及闪存控制器设计商；系统级关注机架级设计能力领先的企业。
Q5：当前美股半导体板块的估值是否合理？
截至北京时间 9 月 22 日，费城半导体指数报 12,398.17 点，台积电 ADR 市盈率（TTM）约为 33 倍。考虑到 AI 算力基础设施仍处于结构性扩张周期，先进封装和 HBM 的供需缺口预计持续至 2027 年以上，头部企业的盈利增长有望消化当前估值。但需注意出口管制、地缘政治及产能扩张节奏不及预期等潜在风险。
