不要相信“AI资本开支可以无限增长”以及“十年需求能见度”这种叙事

芯片分析师P Equity认为，超大型云厂商根本无法准确预测两年以后，更不用说十年。AI当然可能长期增长，但任何技术最终都会进入成熟期，资本开支迟早会从高速增长转向平台期。因此存储依然是周期行业，只是这轮周期因为长期协议LTA、预付款和价格下限的存在，下行可能比过去温和。

但短中期真正夸张的是存储。AI数据中心正在从训练逐步转向推理，而推理对Memory Bandwidth、模型权重、KV Cache、长期Agent任务的存储要求更高。不同机构对存储占Hyperscaler Capex比例预测差异很大，但共同结论是：存储已经成为AI基础设施最大成本项之一。文件中甚至引用UBS估计，明年单独存储支出可能达到9000亿美元。

这意味着AI产业链下一阶段不能只盯HBM。HBM仍然是最高价值量、利润率最高的核心存储之一，但Agent普及可能同时拉动HBM、DDR5和NAND。尤其是长期运行的Agent，需要保存更多上下文、状态、数据和中间结果，部分数据没有必要全部留在昂贵的HBM里，可以下沉到NAND。因此，Agent爆发本质上是整个Memory Hierarchy需求一起上升，而不是单纯HBM需求增加。

美股投资网获悉，第二个非常重要的变化是：GPU可能已经不是最大的物理瓶颈。现在市场上老GPU租赁价格仍然很高，H100甚至被延长到八九年使用，说明算力需求确实很强。但AMD相关专家给出的判断是，单纯从裸芯片供应来看可能没有想象中那么缺，真正限制GPU部署的是电力、先进封装和存储。也就是说，未来判断AI Capex，不能只看NVDA能生产多少GPU，而要看这些GPU有没有电、有内存、有封装、有机架可以真正运行。

第三个最值得关注的隐藏瓶颈是ABF载板。Vera Rubin的BOM中，出现三位数价格上涨的几个环节包括ABF载板、PCB和存储。Mr. P判断ABF短缺可能持续到2028年以后，甚至有人认为持续到2030年。戴尔、惠普、英伟达、博通近期也都在供应链讨论中提到DRAM、NAND、ABF载板和晶圆限制。这个逻辑非常重要，因为市场已经充分交易GPU和HBM，但ABF可能仍然属于关注度相对较低、却直接决定高端AI芯片能否完成封装出货的环节。

第四个长期趋势是“铜退光进”，但速度会比市场想象得慢。光通信最终一定会赢，因为AI集群规模越来越大，速度、带宽和功耗的重要性越来越高，铜在高速传输下会面临串扰、散热等问题。但CPO目前仍然存在成本、良率和散热问题，因此2027年前铜和光大概率继续共存，2027年可能先看到NPO，2028到2029年CPO开始放量，而真正大规模主导可能要到2030年以后。换句话说，铜不是马上被淘汰，而是在被“强行续命”。

为什么云厂商会尽量拖延CPO？一个很关键的原因其实还是存储。Memory已经贵到占掉越来越多BOM和资本开支，Hyperscaler必须在其他环节压成本。如果铜还能满足需求，他们就会尽量多用几年，而不是立即全面升级昂贵的CPO。这个逻辑说明未来AI服务器产业链不是所有零部件一起涨价，而是会发生资本开支内部的“抢预算”：Memory拿走的钱越多，其他部件越需要降成本。

第五个真正的大瓶颈可能是电力。数据中心并不是服务器买回来就能运行，而是需要Land、Power、Shell、并网、燃气轮机等完整基础设施。现在三菱、西门子、GE Vernova等燃气轮机供应商的积压已经排到2030年以后，今天订燃气轮机可能2030年才能交货。因此未来几年AI算力增长速度，很可能不是由GPU生产速度决定，而是由“多少GW电力能够真正通电”决定。

美股投资网认为对投资最有价值的一句话，AI基础设施正在从“GPU短缺时代”，进入“系统瓶颈时代”。

也就是未来不能再简单理解成“AI需求增长等于NVDA卖更多GPU”，而应该拆成四条主线：Logic、Memory、Power、Networking。Mr. P也明确把AI基础设施归纳为这四大领域。

短中期最强确定性仍然是Memory，尤其HBM、DRAM、NAND ，相关美光，SK海力士；其次是被市场相对忽略的ABF载板、PCB和先进封装；再往后是网络升级，尤其高速光通信、激光器和最终的CPO；而电力虽然可能是最大物理瓶颈，但燃气轮机等部分资产因为订单已经排到2030年以后，新增订单带来的边际增长反而未必像两年前那么有吸引力。这个区别非常重要：产业最短缺的东西，不一定等于股票现在最值得追的东西。

最后还有一个容易被忽视的风险点：LTA并没有彻底消灭存储周期。即使合同写了五年甚至十年，一旦AI资本开支真的大幅下降，供应商也未必敢强迫客户接货，否则客户只会把DRAM囤进仓库，未来几年停止采购。因此LTA更像是“降低周期波动”，而不是“消灭周期”。

根据美股大数据 StockWe.com

AI下一阶段最大的Alpha，可能不再来自最显眼的GPU，而是来自GPU背后那些“没有它就无法开机”的Memory、ABF载板、先进封装、电力和高速网络。

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