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AI芯片紧缺转向存储:1%的配额、4000美元的HBM、扩产缓慢

据《金融时报》报道,美国官员对协议提出担忧后,甲骨文取消了与腾讯价值70亿美元的芯片租赁交易。同一天彭博社报道,订购了约600万颗英伟达RTX Pro 5500芯片的中国AI公司,预计四个月内只能拿到其中约1%。

科技解释林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 23
AI芯片紧缺转向存储:1%的配额、4000美元的HBM、扩产缓慢

订单簿上的百分之一

彭博社援引知情人士的话报道,阿里巴巴、腾讯、字节跳动等中国AI和云计算公司合计订购了约600万颗英伟达RTX Pro 5500芯片。他们预计未来四个月内只能拿到数万颗,约为订单量的1%。对中国所有采购AI算力的人来说,这改变了他们的规划。预算是按订购硬件的一小部分来编的,而没有人说明这个比例将如何决定。英伟达和中国买家都没有公布分配规则。

《金融时报》上个月报道,甲骨文签署了一项为期五年的协议,向腾讯出租10万颗芯片,这是这家中国公司有史以来最大的海外交易。该报援引两位知情人士的话称,美国官员向甲骨文表达了对腾讯交易的担忧。腾讯未立即回应置评请求。

华为让买家转向灰色市场

据The Information报道,华为正让部分客户自行采购其AI芯片所需的存储。其昇腾960DT定于明年初发布。三星和SK海力士合计控制全球HBM市场80%以上,而美国的出口规定禁止直接从这两家购买。走私者把HBM与低于出口门槛的廉价服务器处理器捆绑在一起,以此填补缺口。这些货物经香港中转,深圳的作坊再把存储从电路板上拆下来。Tom's Hardware援引The Information的报道,描述了一名走私者,其芯片设计公司生产那些搭载存储绕过管制的低性能处理器。这门生意很脆弱。失败率很高,但利润足以覆盖。

一位深圳经纪人告诉The Information,一年前一颗HBM3E在中国转手价是几百美元,如今卖到约4000美元。每颗AI芯片需要六到八颗这样的单元,单是存储一项,每块GPU就要2.4万到3.2万美元。

执法正在收紧。截至5月,韩国海关已查获价值5.6亿美元的贸易违规,已经超过此前的全年纪录。其中三分之一涉及芯片等战略物资,这些物资在未获适当许可或申报不实的情况下出口。

苹果在另一端买单

在消费端,苹果正在承受同样的压力。首席执行官约翰·特努斯在周一的电话会议上表示,存储定价“前所未有”,并预测今年第四季度的存储成本将比前三个月更高。苹果营收从1025亿美元增至1145亿美元,增长12%。在利润率预警之后,其股价在盘后交易中仍下跌2.75%。特努斯表示,6月iPad和MacBook涨价、9月iPhone跟进涨价,提供了一定的抵消。

产能在来,但很慢

新产能正在陆续公布,但时间表与短缺对不上。博世表示,将从2028年1月起把其半导体业务并入一个专门部门,目标是到2030年实现约50亿欧元的年度芯片营收。该部门仍留在博世内部,而不是成为独立公司。博世已在其德累斯顿和罗伊特林根的晶圆厂投入约30亿欧元,并正在花费约20亿美元将其加州罗斯维尔工厂改造为碳化硅生产。博世还计划向外部客户出售产能。其目标市场是机器人、工厂自动化和AI数据中心。

Sahasra Semiconductors位于拉贾斯坦邦比瓦迪的工厂获得了超过15亿卢比的资金支持,约合1580万美元,其公布的年度封装产能为6000万颗。塔塔电子在阿萨姆邦的2700亿卢比(约合32.5亿美元)OSAT工厂获批产能为每天4800万颗。

中国的存储龙头离问题更近。长鑫存储已开始HBM3E的风险试产,预计今年年底前量产。据报道其良率偏低,这使得其芯片的生产和采购成本都很高。

值得关注什么

博世的埃里克·赖恩表示,这个专门部门开启了“我们60多年半导体历史上的新篇章”。外部客户是否签约,将决定这一代工计划是真正增加了供应,还是只多了一个纸面上的选项。据报道,华为曾表示其下一代旗舰AI处理器960DT的性能将与H100相当。它无法从三星或SK海力士购买HBM,而中国存储厂商的产能不足以满足其全部芯片需求。这使其客户继续留在灰色市场。

值得关注的是执法,而不是公告。被捕者中已经包括超微电脑的高管,台湾和马来西亚也加强了反走私工作。那名走私者担心韩国和美国当局很快会打击这些业务。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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