摩根大通：AI資本支出2030年翻倍 先進製程成發展瓶頸

摩根大通指出，代理式AI帶動詞元(token)消耗量持續增長，目前尚未看到需求趨緩。不過，AI供應鏈仍面臨產能限制，其中，3奈米、2奈米先進製程未來2至3年產能幾乎被預訂一空，已成為現階段AI發展主要瓶頸。資本支出方面，預計今年將達9500億美元，2030年時將較目前翻倍。

SEMI市場趨勢論壇1日登場，摩根大通證券台灣區研究部主管哈戈谷(Gokul Hariharan)表示，隨著AI進入不同階段，詞元(token)消耗量持續加速成長，尚未因基期擴大而出現成長趨緩。然而，供應端面臨先進製程、先進封裝及電力等限制，其中先進製程已成為現階段主要瓶頸。

哈戈谷指出，3奈米、2奈米未來3年產能幾乎被預訂一空。台積電過去對需求評估相對保守，目前已加速擴充，但新增產能可能要到2027年底或2028年才能陸續到位，哈戈谷說：『(英文原音)先進製程已成為瓶頸，3奈米與2奈米產能在未來兩到三年幾乎已被搶購一空。台積電在去年年中之前，對於需求的判斷與評估可能還偏保守一些。…但現在看起來，TSMC的心態已經改變，我們已經看到非常快速的產能擴建。』

針對先進封裝，哈戈谷說，CoWoS產能自2025年起快速擴充，今年產能可能再翻倍，明年產能有機會再較今年倍增。雖供需仍有缺口，但隨日月光、艾克爾等業者加入投資，以及非台積電陣營業者如英特爾，補充先進封裝供給。

在記憶體方面，哈戈谷指出，記憶體對AI訓練仍相當重要，頻寬是影響運算效能的關鍵因素。不過，由於價格大幅上漲，目前HBM已占AI加速器總成本約70%至75%，也是半導體產業首度出現記憶體占成本如此高的比重。

面對HBM成本攀升，客戶開始調整記憶體配置，依不同需求彈性採用HBM、DDR及NAND Flash等產品，「分層記憶體」(Tiered Memory)架構逐漸成形，以更審慎方式使用高價記憶體。哈戈谷認為，記憶體目前仍是AI產業的限制因素之一。

他也表示，美國供電能力難以跟上快速成長的用電需求，市場已開始重新配置既有電力資源，並尋求其他解決方案，以支撐AI資料中心持續擴張。

針對AI資本支出，他說，今年全球AI資本支出預估已上修至9500億美元，2027年可望增至1.2兆至1.4兆美元，至2030年規模有機會較目前倍增。(編輯：陳文蔚)