【行情快报】最完整的 AI 供应链拆解：掌握剧烈波动下的关键风险！

我们想让你知道的是：
近期市场波动剧烈，同时美国各大巨头相继公佈财报，市场的目光再度回到资本开支、自由现金流、及 AI 落地变现的速度。因此，我们重新梳理了全球 AI 供应链，回溯至供应链中解析各分层的现况、瓶颈、及压力出现在什么地方，进而分辨下半年最需要留意的三大风险。

file

首先，AI 供应链图中，我们以颜色进行区分，越红表示供需越紧，反之越绿则供需越鬆，由此来分辨各产业间的供需状况，并将整个 AI 供应链区分成上、中、下游进行拆解：

上游-芯片与基础建设：将上游拆解成「芯片层」与「基础建设层」来分类，芯片层中包括了各种半导体相关领域如内存储器、 AI 芯片、先进封装等，多数均为当前供应链中供给较为紧张的产业；而基础建设层则是包括各大电子零组件与代工组装等多个产业，同时也是 AI 浪潮下最显着受惠的主角们。
中游-云端供应商：我们将 CSP 与 Neocloud 归类在此供应链的中游，在服务器组装完成后由云端业者部署，开始产生算力。而资料中心的瓶颈除了缺地、缺电以外，也逐渐蔓延至资金借贷的问题，因此也将本层标示为红色。
下游-应用场景：我们将下游区分成「 AI 」与「非 AI 」，用于观察其需求强度，生成与代理式 AI 仍是当前最直接的应用，其余包含边缘 AI 、物理 AI 则仍处于开发阶段，消费性电子、及汽车电子则因低迷位于供需宽鬆的阶段。

AI 的问世正重新定义着价值链，如同我们在 8 月月报中提到的，硬件公司的「现金流」大幅增加，显示获利持续由下游往上游移动，而供应链则由上游向下传导并製造「算力」给应用层使用。本文将就此 AI 供应链的上、中、下游，分别分析各自的现况与需多加留意的风险为何。

本文重点：

透过梳理全球 AI 供应链，解析「上游」面临的两大库存乱象、「中游」面临的资金挑战、及「下游」面临的 AI 与非 AI 的竞争。

短线应当留意长短料造成的波动，而长线应关注 AI 应用的持续推进。

一、上游：供应链瓶颈两大乱象

「供应链瓶颈」为过去一年来，亚洲股市最强劲的叙事，缺货涨价对于供应链已是常态，同时我们也看到由于 AI 供给瓶颈、地缘焦虑、以及 AI 真实需求的迭加之下，供应链开始出现部分乱象。

乱象一：供应链缺货潮，备货难度大幅提高

首先看到下方的供应链热力图，不论是在半导体亦或是电子零组件，其实多数产业均属于「重资本与资本密集产业」，扩产时从动土到盖完可以进入量产最少也需要 2 ~ 3 年的时间。因此，在经历 2022 年的大幅度砍单与去库存后，供应链的扩产步调谨慎，造就此次面对 2025 年 AI 爆发之时「供不应求」的主要原因。

已经是订阅会员了吗? 若您已经是订阅会员请点此登入

成为订阅会员
享 M 平方完整服务