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科技史上最大規模的資本支出浪潮正在重寫AI數據中心電子元器件供應規則，影響所有與超大規?；A設施共享供應鏈的OEM（原始設備制造商）廠商。

相關數據令人瞠目。亞馬遜、微軟、谷歌、Meta和甲骨文這五大超大規模數據中心運營商，預計2026年在基礎設施上的支出將超過6000億美元，較2025年增長36%。其中約75%（即約4500億美元）用于AI基礎設施。若將范圍擴大至全球14家最大上市數據中心運營商，全年資本支出將接近7500億美元。

這并非暫時性的激增。高盛預測，2025年至2027年超大規模運營商的資本支出總額將達到1.15萬億美元，是2022年至2024年4770億美元支出的兩倍以上。2025年12月，美國數據中心建設支出折合月度規模達到451億美元，較兩年前上漲85%。

對于為航空航天、國防、汽車和工業市場制造電子產品的原始設備制造商（OEM）中的工程、采購和供應鏈負責人而言，這場AI數據中心的熱潮并非抽象的宏觀經濟趨勢，它已成為其產品所依賴的零部件領域中一個直接且日益激烈的競爭對手。Accuris的交貨周期追蹤數據清晰地揭示了這一影響：2026年3月，半導體交貨周期已達40周，其中AI數據中心大量消耗的存儲器IC和光纖組件面臨最為嚴峻的供應短缺。

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AI數據中心需求規模：數據說話

為了理解AI數據中心熱潮如何重塑電子元器件供應，有必要將需求量化為可直接反映供應鏈現狀的數據。

來源：Fortune、Tom's Hardware、國際能源署（IEA）、BloombergNEF、高盛、Introl、Tech Insider。

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AI數據中心正在消耗供應的五大元器件類別

1.存儲IC：最為嚴峻的短缺

2026年，全球高達70%的存儲芯片產量將被AI數據中心消耗。AI硬件加速器對高帶寬存儲器（HBM）的需求，迫使三星、SK海力士和美光這三大存儲芯片制造商將有限的潔凈室產能重新分配至利潤率更高的企業級產品。HBM目前已占DRAM晶圓總產能的23%，而僅僅兩年前，這一數字還是個位數。

這一產能重配正催生IDC所描述的全球存儲短缺危機。DRAM價格急劇攀升，部分分析師預計年中價格將上漲50%。影響遠不止于數據中心：智能手機、PC、汽車和工業電子制造商都在爭奪剩余30%的產能。對于航空航天和國防領域的OEM廠商，其雷達處理、通信系統和航空電子設備均依賴存儲IC，這種供應緊縮帶來的壓力既直接又持續。

2.電源管理IC與分立半導體

每套AI系統服務器機架都需要復雜的電力傳輸：電壓調節器、電源轉換器、柵極驅動器和電流傳感器，以管理流向GPU集群的數百千瓦電力。2026年全年預計將持續面臨電源IC供應短缺，根源在于AI數據中心服務器需求的急劇增長。這些電源管理芯片采用成熟半導體工藝節點（90納米至350納米）制造，是幾乎所有電子產品的基礎構件：汽車電源系統、工業電機驅動、醫療設備電源及國防電子設備。

其結構性問題在于，成熟節點產能的投資相對于流入AI芯片先進節點的資本而言十分謹慎。這些承壓的芯片，正是在疫情短缺之后恢復周期最長的那些，而現在再度面臨產能跟不上需求的局面。

3.光纖組件與高速互連

AI數據中心在計算節點、存儲陣列與網絡基礎設施之間需要巨大的帶寬。自2025年年中起，光纖收發器、連接器和光學模塊已進入Accuris追蹤數據中交貨期最長的類別，與傳統半導體類別并列。AI訓練集群需要數千塊GPU以每秒太比特的速度進行通信，其帶寬需求消耗了光互連容量，而電信、航空航天和國防項目同樣依賴這些容量。

4.邏輯IC與可編程邏輯器件

盡管當前需求的主要焦點在于AI加速器芯片（GPU 和定制 ASIC），但數據中心基礎設施同樣消耗了大量用于網絡、存儲控制器、主板管理和安全功能的標準邏輯IC、接口IC以及可編程邏輯器件。Accuris的交貨周期數據顯示，受人工智能基礎設施、汽車及工業領域對制造產能的共同拉動，邏輯IC和可編程邏輯器件的交貨周期在2026年3月達到25至40周。

5.被動元件與連接器

每臺AI服務器包含數千個被動元件：用于電源去耦的電容、用于穩壓的電感、用于信號調理的電阻，以及用于板對板和機架間互連的高密度連接器。盡管被動交貨期（Accuris數據為10至20周）相比半導體仍較穩定，但2025年底電感進入交貨期最長類別，這一現象在歷史上往往預示著更廣泛的供應緊張局面即將到來。當被動元件承壓，說明全行業采購團隊已開始防御性備貨。

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這對數據中心市場以外的OEM廠商意味著什么

共享元器件類別的交貨周期延長。存儲器IC、電源管理元器件、光纖和邏輯器件既被AI數據中心產品所消耗，也被非數據中心產品所消耗。當AI數據中心吸納了70%的存儲器產量時，其他所有買家便只能爭奪剩余的30%。

需求驅動的通脹帶來的定價壓力。元器件價格受供貨分配影響。當需求超過供應時，制造商會優先滿足訂單量更大、利潤率更高的AI數據中心客戶。訂單量較小的OEM廠商則面臨兩種選擇：要么支付溢價，要么接受更長的交貨周期。

在缺貨期間，假冒風險加劇。迫使原始設備制造商（OEM）從授權渠道以外采購的因素，即交貨周期延長和配額限制，恰恰是假冒芯片滋生的溫床。國際電子分銷商協會（ERAI）報告稱，2024年假冒芯片數量增長了25%，而2026年的缺貨形勢將更為嚴峻。

被動決策的成本不斷攀升。Accuris的調查數據顯示，72%的企業表示因被動型供應鏈決策導致的年成本超過5萬美元，46%的企業每年遭遇3至10次代價高昂的供應中斷。在AI數據中心需求同時擠壓多個元器件類別供應的環境下，此類中斷的頻率和成本均呈上升趨勢。

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為何這一需求是結構性而非周期性的

以往的半導體需求激增，例如2020年至2022年因疫情引發的短缺，都是由暫時性的需求激增推動的，最終都會得到修正。而AI數據中心熱潮在三個根本方面有所不同。

這項投資得到了全球最大科技公司的支持。這些公司擁有足以支撐多年建設周期的資產負債表，并承諾每年投入6000億美元或更多的資本支出，因此這種需求絕非投機性質。它已獲得資金支持、簽訂合同并正在建設中。

AI工作負載的增長呈復合增長態勢，而非周期性波動。與存在季節性峰谷的消費電子產品周期不同，自2023年以來，AI計算需求持續增長，且沒有放緩的跡象。每一代大型語言模型所需的計算能力、內存和互連帶寬都比上一代更多。

電力供應和建設限制正在延長項目時間表。預計2026年計劃中的AI數據中心容量的30%-50%將推遲至2028年，原因在于電網并網排隊和建設瓶頸。這意味著原本預計在2026年達到峰值的組件需求，將隨著延遲項目的上線而持續至2027年和2028年。

就供應鏈規劃而言，其含義不言而喻：受AI數據中心需求影響的零部件類別，其供應緊張狀況將持續數年，而非僅限于幾個季度。

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OEM廠商如何保護自身供應鏈

與AI數據中心基礎設施共享零部件類別的 OEM，需要調整其采購和設計策略，以適應這樣一個市場：在該市場中，單一買家群體就可能消耗關鍵類別中全球產量的絕大部分。

評估BOM在AI數據中心相關品類上的風險敞口。識別當前BOM中屬于內存、電源管理、光纖、邏輯芯片或高密度連接器類別的所有元器件。針對每類元器件，評估當前交貨周期趨勢、單一來源風險以及與AI數據中心需求的重疊程度。

將受影響元器件的規劃周期延長至52周或更久。當交貨周期超過40周時，標準的13周或26周規劃周期已不足以應對。與分銷商和制造商共享更長期的預測，以便他們能根據您的需求進行資源分配。

在設計中注重采購韌性。對于新設計，應指定兼容多供應商的封裝規格，并評估能夠降低對最受限類別依賴的替代架構。采用避免單一來源HBM或使用兼容第二供應商的電源轉換器的設計，在結構成本和可用性方面具有優勢。

持續監控供應趨勢。對于持續進行監控的企業而言，數據中已清晰顯示出2026年3月供應周期驟增之前長達12個月的逐步延長趨勢。僅靠季度物料清單（BOM）審查無法及早發現這些趨勢并采取行動。

與授權分銷商建立戰略合作關系。在供貨受限的市場環境下，與分銷商的關系以及需求信號的共享將成為競爭優勢。分銷商會優先向那些需求可預見的客戶分配貨源。

為存儲器和電源IC價格的持續上漲做好準備。鑒于當前的需求結構，假設價格將回歸至2024年水平的預算規劃并不現實。應將當前及預測價格納入前瞻性成本模型中。

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電子元器件競爭格局的新面貌

AI數據中心的蓬勃發展已永久性地改變了電子元器件供應領域的競爭格局。航空航天、國防、汽車、醫療和工業市場的原始設備制造商（OEM）不再主要彼此競爭以爭取元器件配額。它們現在面臨的競爭對手是歷史上規模最大、資金最雄厚的科技公司，這些公司的采購規模足以吞噬整個元器件品類的大部分份額。

未來能夠成功駕馭這一局勢的企業，必須具備三項能力：具備前瞻性視野以盡早預判供應影響；擁有數據支持以精準量化風險敞口；以及具備決策智慧，能在市場形勢不利于自身之前采取行動。

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來源：內容由芯世相（ID：xinpianlaosiji）編譯自「accuristech」，作者：Sarita Benjamin

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