求是緣半導體周要聞－莫大康(2026.3.23)

求是緣半導體聯盟 2026-03-23 20:43

“傻瓜式”高密度電源設計 KDES 2026上海峰會：定義下一代工程仿真

地緣政治影響中東數據中心，英偉達急了

過去兩年，英偉達幾乎是整個 AI 產業鏈中最從容的一家公司。算力需求爆炸式增長，GPU 成為 AI 時代最稀缺的資源。

但最近幾個月，一個微妙的變化正在出現。一邊是 OpenAI 的 Stargate 項目出現停滯和調整，另一邊是中東地緣政治風險正在沖擊數據中心建設節奏。

2025年初，OpenAI、SoftBank、Oracle等公司宣布了一個震動整個產業的項目——Stargate。

這個計劃的規模堪稱史無前例：計劃總投資 5000 億美元，目標建設 10GW AI算力基礎設施，主要用于支持 OpenAI 的模型訓練和推理體系。如果順利推進，這將是人類歷史上最大規模的 AI 基礎設施建設計劃之一。

但現實很快變得復雜。2026 年 3 月，據CNBC報道，由于 OpenAI 渴望在全新站點部署英偉達下一代芯片，其已決定不再擴建與甲骨文合作的旗艦項目——“星際門”（Stargate）數據中心，轉而尋求在其他地方建立擁有更新一代英偉達 GPU（Rubin）的集群。該項目原本計劃將數據中心規模從 1.2GW 擴大到接近 2GW，但最終未能推進。

AI芯片的升級速度遠快于數據中心的落成速度。英偉達過去每兩年發布一代數據中心處理器，而現在 CEO 黃仁勛要求公司每年交付一代，且每一代性能都有跨越式提升。今年 1 月在 CES 上揭曉并已投入生產的 Vera Rubin，其推理性能是 Blackwell 的五倍。

而這恰恰是 Stargate 項目遇到困難的原因之一。融資、電力、建設周期——任何一個環節延遲，都可能拖慢AI基建。

過去幾年，AI 行業一直認為 GPU 是最大的瓶頸。但現實正在證明一個新事實：真正的瓶頸正在從“芯片”轉向“基礎設施”。一個典型 AI 數據中心的核心要素包括：GPU、電力、冷卻、網絡、土地。在訓練級 AI 集群中，一座數據中心往往需要數百兆瓦電力。作為參考：一個 1GW 數據中心的電力規模，已經接近一座小型城市的用電量。這意味著：AI算力擴張不僅是芯片問題，更是能源和基礎設施問題。

阿聯酋是當前中東數據中心密度最高的國家之一，其首都阿布扎比有約 32 座，迪拜有約 23 座；二是沙特，在新建數據中心項目中，沙特已經成為中東最活躍的市場之一。數據顯示，沙特在中東新興數據中心市場中占據接近 60% 的總電力容量，并預計到 2025 年底新增約 350MW 數據中心電力容量。

根據Research And Markets 2025年6月的一份報告統計顯示，中東目前已有約170座數據中心，另有約111個項目正在規劃或建設，區域現有算力容量約 1.2GW，未來規劃容量接近 4.5GW。預計到2027年，將有約120億美元的新投資流入中東地區正在建設的數據中心。

按Data Center Map的大概統計，在中東地區，以色列擁有66 座數據中心，沙特有61座，阿聯酋57 座，卡塔爾11 座。這意味著，中東已經成為全球AI基礎設施的重要新戰場。

中東的問題是：戰爭

中東算力故事的另一面，是地緣政治風險。

2026 年 3 月 2 日，AWS 披露其位于阿聯酋和巴林的部分數據中心在無人機襲擊中受損。其中，阿聯酋有兩座設施被直接擊中，巴林也有一座設施因附近襲擊受到物理沖擊；AWS 明確表示，這些襲擊造成了結構性損壞、電力輸送中斷，以及滅火措施帶來的二次水損，恢復過程將會持續較長時間。路透還指出，這是首次有美國大型科技公司的數據中心因軍事行動而遭到擾動，并已影響到部分依賴 AWS 的金融機構和核心云服務。這個事件的意義很大：它說明中東 AI 基建面臨的風險，已經從地緣政治溢價升級為真實的設施受損與業務中斷。

風險的第二層，在于投資與融資成本上升。

數據中心本來就是長周期、重資本項目，一旦地區沖突持續，開發商和云廠商面臨的不只是安保支出增加，更包括保險費用上行、債務融資變貴、項目回報周期被拉長。路透社 2026 年 3 月 6 日援引 JPMorgan 的判斷稱，海灣沖突升級將提高對當地國內投資、外商直接投資和人才吸引的風險；同時，依賴發債籌資的項目和機構也會面臨更高的融資成本。對于沙特這類高度依賴主權基金推進“2030愿景”的國家來說，主權基金不只是財務投資者，還是大型轉型項目的主要資金來源，因此一旦宏觀環境惡化，其“財務和運營約束”都會上升。

不得不說，AI時代的算力戰爭，正在升級。如果說 2023—2024年的AI戰爭，是GPU之戰。那么2025—2027年的 AI 戰爭，將變成算力基礎設施之戰。競爭的焦點將轉向數據中心、電力、網絡、冷卻、地緣政治。

從馬斯克自建芯片廠的啟示

馬斯克自建芯片廠，本質只有一句話：

AI算力需求爆炸，供應鏈卡脖子，誰握不住芯片，誰就做不大AI。

他被英偉達產能、臺積電訂單限制，所以必須自主可控、自給自足。

放到中國AI，完全同理

中國AI大模型、算力需求全球第二，缺的不是算法，是高端AI芯片
美國全方位封鎖：高端GPU、先進制程、設備、軟件全斷供
靠買、靠進口已經走不通，只能自主造、自主產

當前真正卡脖子的痛點

不是成熟工藝、不是傳統芯片，

就是先進AI算力芯片 + 先進制造能力。

訓練大模型必須高算力芯片

沒有自主芯片，AI生態隨時被掐斷

沒有自主制造，芯片設計再強也生產不出來

一句話總結

AI時代，芯片就是話語權。

別人不給、不夠、卡脖子，唯一出路：自己造、全鏈條自主。

這不是選擇，是生存必須。

臺積電徹底扛不住，張忠謀預言成真，面對美國只剩無可奈何

據中國臺灣《聯合報》報道，在3月14日臺積電年度股東大會上，臺積電董事長劉德音就美國芯片法案施壓、產能遷移等問題，與以半導體行業專家身份聞名的臺灣地區民意代表王美花進行討論。

臺積電計劃2026年下半年起，在美國亞利桑那州工廠啟動3納米芯片量產作業。此舉旨在從供應鏈安全角度出發，滿足美國政府對高端芯片制造的本土化要求。

王美花對此表示擔憂，稱其為“犧牲臺積電核心競爭力、充滿被動與風險的決定”。

她還炒作今年早些時候美國商務部要求臺積電提交核心客戶數據一事，擔憂稱“美國是否可能對臺積電在芯片產能分配上實施某種形式的強制干預”。

她進一步宣稱，臺積電全球市場份額已超60%，就此并詢問劉德音：“在美國推進芯片本土化相關活動時，臺積電與臺灣地區相關部門可以如何確保自身核心技術不被泄露？”

劉德音回答稱，這是非常重要的問題，讓臺積電能夠持續保持技術領先和運營自主至關重要。

他還稱，臺積電在全球各地的工廠平時就充分發揮協同能力，與各供應鏈企業保持密切協作，例如通過技術研發和產能調配獲取的行業動態，會及時適當地提供給包括聯發科、蘋果在內的各核心客戶。

關于美國芯片法案，他稱“臺積電當時也進行了充分的評估與協商”，并放話“今后也將繼續與美國相關機構協作，確保產能遷移順利推進”。

對此，王美花還提出要求，“臺積電與臺灣地區科技部門之間需要更加精密的協作。希望能夠順利推進，為臺灣半導體產業的未來盡責”。

今年2月，美國商務部表示，已正式要求臺積電、三星等全球芯片企業，每季度提交芯片產能、客戶訂單等核心數據。美國商務部發布消息稱，臺積電在高端芯片制造領域的壟斷地位，已影響美國芯片供應鏈安全，提交數據是保障美國產業安全的必要舉措。臺積電此前也證實，已按要求提交相關數據，未涉及核心技術機密。

臺灣《經濟日報》報道稱，臺積電首次公開承認美國芯片法案帶來的經營壓力，業內認為臺積電旨在妥協求存，警惕美國進一步加強對芯片產業的管控。

對此，臺積電前董事長張忠謀3月10日重申，芯片產業的全球化是不可逆轉的趨勢，強行推動本土化只會推高成本、降低效率。張忠謀一貫奉行務實的產業理念，希望美方客觀理性看待芯片產業的發展規律。

近年來，美國已毫不掩飾對芯片產業的控制欲和霸權野心，甚至為一己之私，企圖以芯片法案為抓手，強行捆綁全球芯片企業，侵蝕半導體產業的全球化格局，損害全球科技企業的整體利益。

張忠謀多次強調，根據半導體產業的發展規律，芯片制造的核心競爭力在于技術研發和規模效應，美國強行推動芯片本土化違反產業規律，最終只會自食惡果。

有國際半導體媒體分析認為，沒有哪個企業比臺積電更易受美國芯片政策的沖擊。臺積電的技術優勢高度依賴全球化的供應鏈和市場需求。臺積電早就開始為應對美國的壓力做準備。2023年美國芯片法案出臺后，美國對臺積電實施了高端芯片設備出口限制，臺積電自此被迫調整產能布局。

ASML裁員1700人，員工一頭霧水

在荷蘭芯片設備制造商ASML宣布計劃裁減1700個管理崗位，同時公布全年營收創下327億歐元的歷史新高后，該公司員工至今仍不知道自己是否會失去工作。此次裁員主要針對ASML技術和IT部門的管理職位，其中荷蘭1400個崗位和美國300個崗位將被裁減，約占公司全球員工總數的4%。

據ASML發言人向荷蘭廣播公司Omroep Brabant透露，持續的不確定性正在引發內部動蕩。“人們根本不知道自己的處境。他們會問：‘這對我意味著什么？’”這位發言人說，“我們現在無法就個人問題給出答案。這對每個人來說都是非常艱難的處境，也造成了動蕩，我們完全理解這一點。”

據熟悉此事的工會透露，ASML表示希望在4月1日前敲定重組條款，部分受影響的管理人員可能會被提供新的工程崗位，以代替裁員。“我們將盡一切努力將裁員人數控制在最低水平，”發言人表示，“但裁員人數永遠不可能完全為零。”

英偉達在GTC 2026 3月16日開幕前披露三大核心看點

1?? Feynman 1.6nm 旗艦架構（硬件天花板）

制程：臺積電A16（1.6nm），英偉達首款進入1nm時代的GPU

定位：全球首款為世界模型設計的GPU，支撐AI理解/預測物理世界

關鍵突破：

單GPU算力50 PFLOPS，推理性能較Blackwell提升5倍

大規模硅光子光互連：帶寬密度×10、能耗↓90%，打破“互連墻”

3D堆疊LPU集成，千億參數模型訓練從10天縮至4天

量產：2028年，微軟/谷歌/Meta已鎖定訂單

2?? Rubin Ultra + LPU 推理雙引擎（量產+效率）

Rubin Ultra（訓練旗艦）：

Blackwell繼任，2026下半年量產

單卡FP8算力>20 PFLOPS，推理較Blackwell提升3.3倍

HBM4e（1.2TB/s）+ 第六代NVLink（3.6TB/s）+ 2500W+全液冷

LPU推理專用芯片：

整合Groq技術，主打低延遲、高吞吐推理

形成“訓練用Rubin、推理用LPU”雙輪驅動

3?? NemoClaw 開源AI智能體平臺（軟件生態）

定位：企業級自主AI智能體全棧開發平臺

核心能力：

開源、硬件無關（支持AMD/Intel），打破GPU綁定

內置NeMo/Nemotron/NIM，提供訓練→部署全流程工具

預置HR/財務/客服/IT等垂直模板，快速對接企業軟件

戰略：從“硬件供應商”轉向全棧AI服務商

美國半導體分析機構SemiAnalysis創始人迪倫·帕特爾（Dylan Patel）近期萬字長文摘要

當前AI正進入萬億美元基建軍備競賽，算力、電力、光刻機、供應鏈構成四層硬約束，決定未來五年格局。短期（2024–2025）瓶頸是電力與數據中心，美國AI算力用電快速攀升，傳統電網難以支撐，大廠轉向自建電廠與分布式能源；中期（2026–2028）瓶頸是晶圓制造與ASML EUV，EUV產能有限、擴產緩慢，直接卡住先進制程供給；長期（2030年后）瓶頸是地緣與供應鏈韌性，關鍵材料、設備、人才高度集中，風險被放大。

AI芯片格局上，英偉達仍主導，但博通、AMD、云廠商自研ASIC快速分流，專用化與性價比成為競爭焦點。摩爾定律放緩，性能增幅回落，行業從“純性能”轉向能效、密度、系統級優化。大模型與推理側，LPU、低時延架構崛起，訓練與推理分工更清晰，成本與吞吐決定商業化成敗。

資本開支將持續高位，但會更聚焦基礎設施與核心芯片，純算法與應用層估值回歸理性。美國憑借算力規模、設備與生態形成領先，若關鍵突破集中在2026–2030年，優勢將進一步擴大；追趕方需在電力、產能、供應鏈上補齊短板，否則差距難收。

他判斷，AI不是單純技術競賽，而是人類最大規模基建投資，誰掌控算力、電力、制造與供應鏈，誰主導下一代生產力。行業將從狂熱走向務實，能解決瓶頸、落地規模化的企業，才會成為最終贏家。

特朗普沒料到中東戰局會影響全球數據中心

一、核心事實（截至2026-03-16）

伊朗已實戰打擊+公開清單

3月1日：伊朗無人機精準打擊阿聯酋、巴林3處亞馬遜AWS數據中心，引發火災、斷電、水損，中東云大面積癱瘓，全球AI服務（如Claude）宕機近10小時。

3月11日：伊朗革命衛隊公開清單，將亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文、英偉達、IBM、Palantir在中東約29–30處數據中心/算力設施列為“合法軍事目標”，覆蓋以色列、阿聯酋、巴林、卡塔爾。

美國數據中心在中東的分布（高風險區）

AWS：巴林、沙特、以色列、阿聯酋（4大區，11個在以色列）

微軟Azure：以色列、多哈、阿布扎比

谷歌云：卡塔爾多哈、沙特達曼、以色列特拉維夫

這些設施深度服務美軍情報、AI作戰、鐵穹算力、原油期貨清算，被伊朗視為“數字軍事基礎設施”。

二、雙重沖擊：原材料漲價 + 算力/數據中心癱瘓

1）原材料端（芯片漲價）

氦氣：卡塔爾占全球30%供應，沖突致現貨價一周漲35%–50%，直接推高晶圓冷卻/光刻成本。

溴：以色列占全球97.5%，DRAM/NAND蝕刻關鍵材料，價格飆升。

能源：油價高位→電價上漲→AI數據中心（耗電是普通3–5倍）運營成本暴增→芯片需求與資本支出被抑制。

2）數據中心/算力端（更致命）

直接癱瘓：中東云節點被打→全球AI推理、云計算、金融清算、物流系統連鎖中斷。

投資驟停：微軟152億、谷歌100億中東投資暫停；AWS關閉受損節點、暫停擴張。

成本飆升：保險費翻倍、防空/安防投入大增→中東“低成本算力”優勢消失。

算力重構：全球算力加速外遷（歐洲、東南亞、中國西部），AI供應鏈從集中走向分散。

三、為什么數據中心比原材料更關鍵？

芯片漲價是成本端壓力；數據中心被打是供給端斷供+需求端萎縮的雙重打擊。

中東是美國AI/云的核心算力樞紐，承載美軍、金融、全球AI服務；一旦癱瘓，全球數字基礎設施直接“斷鏈”。

這是人類戰爭史上首次大規模打擊商業云數據中心，標志“基礎設施戰”進入數字時代。

四、短期與中長期影響

短期（1–3個月）：云服務不穩定、AI算力緊張、芯片（尤其存儲）價格繼續上行、全球科技股波動。

中長期（6–12個月）：

數據中心分散化、多區域、強冗余成為標配。

中東從“算力天堂”轉向高風險區，投資轉向安全+低成本區域。

半導體供應鏈加速自主可控，中國算力/設備出海迎來窗口。

一句話總結：中東戰火已從“石油戰”升級為“數字戰”，美國在中東的數據中心是伊朗打擊的核心，其影響比芯片原材料漲價更深遠、更直接。

馬斯克能吃漢堡抽雪茄的晶圓廠啟動

特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克3月14日通過社交平臺X宣布，特斯拉自研AI芯片超級工廠TeraFab項目將于7日后正式啟動(Terafab Project launches in 7 days)。此舉標志著特斯拉在核心硬件領域的戰略布局進入實質性推進階段，也意味著這家以智能汽車與AI技術為核心主業的科技企業，正式跨界延伸至半導體制造領域。

2025年11月，特斯拉年度股東大會上，馬斯克首次提出TeraFab項目的核心構想，將其定位為與特斯拉超級工廠(Gigafactory)同級別的戰略級基礎設施。與傳統芯片代工廠不同，該項目核心目標是實現AI芯片從設計、制造到封裝測試的全鏈條垂直整合。

在2026年初的財報電話會議中，馬斯克再次重申自建芯片生產基地的必要性，指出外部代工企業的產能已無法滿足特斯拉未來的算力需求(點擊回顧)。“若不建晶圓廠，我們將撞上'芯片墻'。擺在我們面前的路只有兩條：要么撞墻，要么建廠。”他認為。

隨后，馬斯克進一步披露該項目將聚焦2nm先進制程技術，并提出具有行業顛覆性的“晶圓隔離”技術，主張通過全流程自動化管控替代傳統超高規格潔凈室，打破芯片制造必須依賴嚴苛潔凈環境的行業固有認知。

所以要全力推進TeraFab項目，是因為隨著FSD自動駕駛系統的持續迭代升級、Optimus人形機器人的規模化部署，以及Dojo超算平臺的算力擴容，特斯拉對AI芯片的年需求量已達到1000至2000億顆。目前，臺積電、三星等全球主流芯片代工巨頭的產能，即便處于滿負荷運轉狀態，也難以匹配這一規模化需求。

在此背景下，TeraFab項目設定的產能目標是初期階段實現月產10萬片晶圓，對應年產能100至200億顆芯片；遠期規劃將月產能提升至100萬片，若能如期達成，特斯拉將躋身全球頂尖芯片制造商行列。

作為一項總投資規模達250億美元的重大工程，TeraFab項目已被納入特斯拉2026年度超200億美元的資本支出計劃。馬斯克提出，該項目將在3年內完成建設并實現投產，大幅縮短行業常規5年的建設周期。

對于馬斯克的構想，英偉達CEO黃仁勛于日前一場臺積電相關活動上回應指出，芯片制造的復雜程度常被外界低估。他直言，“建立先進芯片制造能力極其困難。除了廠房本身，臺積電累積的工程技術、科學研究與工藝經驗，都是高度挑戰。”

但不管怎樣，對特斯拉而言，TeraFab項目的落地將打破其對外部芯片代工廠的依賴，實現核心算力供應鏈的自主可控，加速FSD、Optimus等核心業務的迭代進程。對于全球半導體行業而言，特斯拉的跨界入局，不僅將直接沖擊臺積電、三星在先進制程代工領域的主導地位，也有望推動整個行業重新審視芯片制造的技術路徑與發展模式。

ATH（Alibaba Token Hub）是全球科技巨頭中第一個以Token為核心組織原則、徹底重構AI與數據基礎設施的事業群，意義深遠

一、對全球數據基礎設施的顛覆意義

重新定義“數據基礎設施”的核心

傳統數據基建：以算力、存儲、帶寬、數據湖/數倉為核心，服務BI、大數據、云原生。

ATH范式：以Token為核心生產要素，把Token定義為AI Agent的“燃料”與價值單位。

本質升級：從“數據存儲/計算” → “智能生產/分發/消費”的全鏈路基礎設施。

2. 組織邏輯的革命（全球首創）

拋棄“按產品線/業務線劃分”（電商/云/本地生活）。

改為創造Token→輸送Token→應用Token 的全鏈路閉環組織。

通義實驗室（造Token）→ MaaS百煉（送Token）→ 千問/悟空（用Token）。

意義：把AI從“部門級工具”升級為“集團級基礎設施”，全球巨頭首次這么做。

3. 卡位AI Agent時代的“鑄幣權”

未來是百億級AI Agent協同工作的時代，Token是Agent運行的基本單位。

ATH相當于AI世界的央行+電網+結算系統：

創造：通義造高質量、高智能密度的Token。

輸送：阿里云+MaaS做Token的“高速電網”。

應用：千問（C端）、悟空（B端）做Token的“終端應用” 。

意義：誰掌控Token的生產與分發，誰就掌控下一代人機交互入口。

二、與全球數據基建巨頭的核心差異（一句話看懂）

AWS/Azure/GCP：云+算力+數據服務，按資源計費（CPU/存儲/流量）。

阿里ATH：云+模型+Token，按智能價值計費（Token=智能單位）。

OpenAI/Anthropic：模型+API，垂直封閉生態。

阿里ATH：模型+MaaS+全生態場景，開放基礎設施+商業閉環。

國內云廠商：多為算力/數據平臺，未以Token重構組織與價值體系。

三、三大戰略意義（對阿里+對行業）

內部：徹底打通AI與數據基建的協同

解決“模型團隊追技術、應用團隊追用戶、云團隊追資源”的目標割裂。

用Token做跨部門“共同語言”，統一度量、統一KPI、統一資源調度。

把散在各業務的AI能力（通義、千問、釘釘、淘寶）擰成集團軍。

2. 商業：重構云+AI的盈利閉環

阿里云從“賣算力” → “賣智能（Token）”。

模式：模型訂閱+Token消耗+云資源三重變現，形成可持續增長。

對標：阿里云2026目標日均Token調用15–20萬億，規模效應碾壓全球。

3. 全球：中國AI基建的“升維競爭”

以Token+生態+成本優勢，在AGI時代與美巨頭正面競爭。

把中國的云計算、大模型、超級App生態打包成一套可輸出的AI基礎設施。

意義：從“跟隨者”到“規則定義者”，在數據與AI基建領域建立中國范式。

四、一句話總結

ATH不是“又一個數據平臺”，而是全球首個以Token為核心的AI基礎設施操作系統，標志著數據基建從“算力時代”正式進入“智能Token時代”。

END

莫大康：浙江大學校友，求是緣半導體聯盟顧問。親歷50年中國半導體產業發展歷程的著名學者、行業評論家。

以上評價僅代表嘉賓立場。

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