3月16日有消息称，自从GPT-3.5发布至今已过去三年多，人工智能已成为全球瞩目的焦点，中美两国的科技巨头都在全力押注AI领域。仅谷歌、OpenAI、微软、亚马逊等几家巨头今年的投入就超过了6000亿美元。
过去人们一直认为AI的需求尚未充分释放，而英伟达更是大声疾呼，全球AI基础设施的建设至少需要数万亿美元的资金支持。限制AI算力增长的关键，最初是以GPU显卡为代表的AI芯片，这也让英伟达赚得盆满钵满，并创下了首家市值突破5万亿美元的纪录。
从去年到目前，制约AI算力发展的瓶颈已经转向以内存为主、闪存为辅的存储芯片，高性能HBM成为业界关注的焦点。而每一片HBM芯片所需的内存产能，相当于传统DDR内存的2到2.5倍。
内存和闪存的供应短缺与价格上涨，造就了三星、SK海力士、美光等公司的业绩奇迹。这些企业的市值已增长5至10倍，预计今年的利润将激增5倍，其中三星更是有望创下1.1万亿的利润新高。
然而这还不是终点，AI算力仍将持续面临制约。半导体调研机构SemiAnalysis的创始人Dylan Patel近日在采访中提出了一个新观点：未来AI的发展瓶颈将出现在制造设备上，尤其是ASML的EUV光刻机。
据他分析，实现1GW的AI算力大约需要投入5000亿美元，这要求生产出5.5万片3纳米晶圆、6000片5纳米晶圆以及17万片内存晶圆。合计需要进行约200万次EUV曝光，相当于3.5台EUV光刻机的年产能，总价值约120亿美元。
但ASML的EUV光刻机产能提升有限，目前年出货量大约为70台，明年预计提升至80台，即便到2030年，年产能也只能达到100台左右。
总而言之，在他看来，ASML的EUV产能实际上锁定了全球AI算力增长的上限，卡住了整个AI产业发展的脖子。
