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求是缘半导体周要闻－莫大康(2026.3.23)
来源: | 作者:芯缘 | 发布时间: 2026-03-24 | 160 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:

地缘政治影响中东数据中心，英伟达急了

过去两年，英伟达几乎是整个 AI 产业链中最从容的一家公司。算力需求爆炸式增长，GPU 成为 AI 时代最稀缺的资源。
但最近几个月，一个微妙的变化正在出现。一边是 OpenAI 的 Stargate 项目出现停滞和调整，另一边是中东地缘政治风险正在冲击数据中心建设节奏。
2025年初，OpenAI、SoftBank、Oracle等公司宣布了一个震动整个产业的项目——Stargate。
这个计划的规模堪称史无前例：计划总投资 5000 亿美元，目标建设 10GW AI算力基础设施，主要用于支持 OpenAI 的模型训练和推理体系。如果顺利推进，这将是人类历史上最大规模的 AI 基础设施建设计划之一。
但现实很快变得复杂。2026 年 3 月，据CNBC报道，由于 OpenAI 渴望在全新站点部署英伟达下一代芯片，其已决定不再扩建与甲骨文合作的旗舰项目——“星际门”（Stargate）数据中心，转而寻求在其他地方建立拥有更新一代英伟达 GPU（Rubin）的集群。该项目原本计划将数据中心规模从 1.2GW 扩大到接近 2GW，但最终未能推进。
AI芯片的升级速度远快于数据中心的落成速度。英伟达过去每两年发布一代数据中心处理器，而现在 CEO 黄仁勋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 上揭晓并已投入生产的 Vera Rubin，其推理性能是 Blackwell 的五倍。
而这恰恰是 Stargate 项目遇到困难的原因之一。融资、电力、建设周期——任何一个环节延迟，都可能拖慢AI基建。
过去几年，AI 行业一直认为 GPU 是最大的瓶颈。但现实正在证明一个新事实：真正的瓶颈正在从“芯片”转向“基础设施”。一个典型 AI 数据中心的核心要素包括：GPU、电力、冷却、网络、土地。在训练级 AI 集群中，一座数据中心往往需要数百兆瓦电力。作为参考：一个 1GW 数据中心的电力规模，已经接近一座小型城市的用电量。这意味着：AI算力扩张不仅是芯片问题，更是能源和基础设施问题。
阿联酋是当前中东数据中心密度最高的国家之一，其首都阿布扎比有约 32 座，迪拜有约 23 座；二是沙特，在新建数据中心项目中，沙特已经成为中东最活跃的市场之一。数据显示，沙特在中东新兴数据中心市场中占据 接近 60% 的总电力容量，并预计到 2025 年底新增约 350MW 数据中心电力容量。
根据Research And Markets 2025年6月的一份报告统计显示，中东目前已有约170座数据中心，另有约111个项目正在规划或建设，区域现有算力容量约 1.2GW，未来规划容量接近 4.5GW。预计到2027年，将有约120亿美元的新投资流入中东地区正在建设的数据中心。
按Data Center Map的大概统计，在中东地区，以色列拥有66 座数据中心，沙特有61座，阿联酋57 座，卡塔尔11 座。这意味着，中东已经成为全球AI基础设施的重要新战场。
中东的问题是：战争
中东算力故事的另一面，是地缘政治风险。
2026 年 3 月 2 日，AWS 披露其位于阿联酋和巴林的部分数据中心在无人机袭击中受损。 其中，阿联酋有两座设施被直接击中，巴林也有一座设施因附近袭击受到物理冲击；AWS 明确表示，这些袭击造成了结构性损坏、电力输送中断，以及灭火措施带来的二次水损，恢复过程将会持续较长时间。路透还指出，这是首次有美国大型科技公司的数据中心因军事行动而遭到扰动，并已影响到部分依赖 AWS 的金融机构和核心云服务。这个事件的意义很大：它说明中东 AI 基建面临的风险，已经从地缘政治溢价升级为真实的设施受损与业务中断。
风险的第二层，在于投资与融资成本上升。
数据中心本来就是长周期、重资本项目，一旦地区冲突持续，开发商和云厂商面临的不只是安保支出增加，更包括保险费用上行、债务融资变贵、项目回报周期被拉长。路透社 2026 年 3 月 6 日援引 JPMorgan 的判断称，海湾冲突升级将提高对当地国内投资、外商直接投资和人才吸引的风险；同时，依赖发债筹资的项目和机构也会面临更高的融资成本。对于沙特这类高度依赖主权基金推进“2030愿景”的国家来说，主权基金不只是财务投资者，还是大型转型项目的主要资金来源，因此一旦宏观环境恶化，其“财务和运营约束”都会上升。
不得不说，AI时代的算力战争，正在升级。如果说 2023—2024年的AI战争，是GPU之战。那么2025—2027年的 AI 战争，将变成算力基础设施之战。竞争的焦点将转向数据中心、电力、网络、冷却、地缘政治。

从马斯克自建芯片厂的启示

马斯克自建芯片厂，本质只有一句话：
AI算力需求爆炸，供应链卡脖子，谁握不住芯片，谁就做不大AI。
他被英伟达产能、台积电订单限制，所以必须自主可控、自给自足。
放到中国AI，完全同理
  1. 中国AI大模型、算力需求全球第二，缺的不是算法，是高端AI芯片
  2. 美国全方位封锁：高端GPU、先进制程、设备、软件全断供
  3. 靠买、靠进口已经走不通，只能自主造、自主产
当前真正卡脖子的痛点
不是成熟工艺、不是传统芯片，
就是先进AI算力芯片 + 先进制造能力。
  • 训练大模型必须高算力芯片
  • 没有自主芯片，AI生态随时被掐断
  • 没有自主制造，芯片设计再强也生产不出来
一句话总结
AI时代，芯片就是话语权。
别人不给、不够、卡脖子，唯一出路：自己造、全链条自主。
这不是选择，是生存必须。

台积电彻底扛不住，张忠谋预言成真，面对美国只剩无可奈何

据中国台湾《联合报》报道，在3月14日台积电年度股东大会上，台积电董事长刘德音就美国芯片法案施压、产能迁移等问题，与以半导体行业专家身份闻名的台湾地区民意代表王美花进行讨论。
台积电计划2026年下半年起，在美国亚利桑那州工厂启动3纳米芯片量产作业。此举旨在从供应链安全角度出发，满足美国政府对高端芯片制造的本土化要求。
王美花对此表示担忧，称其为“牺牲台积电核心竞争力、充满被动与风险的决定”。
她还炒作今年早些时候美国商务部要求台积电提交核心客户数据一事，担忧称“美国是否可能对台积电在芯片产能分配上实施某种形式的强制干预”。
她进一步宣称，台积电全球市场份额已超60%，就此并询问刘德音：“在美国推进芯片本土化相关活动时，台积电与台湾地区相关部门可以如何确保自身核心技术不被泄露？”
刘德音回答称，这是非常重要的问题，让台积电能够持续保持技术领先和运营自主至关重要。
他还称，台积电在全球各地的工厂平时就充分发挥协同能力，与各供应链企业保持密切协作，例如通过技术研发和产能调配获取的行业动态，会及时适当地提供给包括联发科、苹果在内的各核心客户。
关于美国芯片法案，他称“台积电当时也进行了充分的评估与协商”，并放话“今后也将继续与美国相关机构协作，确保产能迁移顺利推进”。
对此，王美花还提出要求，“台积电与台湾地区科技部门之间需要更加精密的协作。希望能够顺利推进，为台湾半导体产业的未来尽责”。
今年2月，美国商务部表示，已正式要求台积电、三星等全球芯片企业，每季度提交芯片产能、客户订单等核心数据。美国商务部发布消息称，台积电在高端芯片制造领域的垄断地位，已影响美国芯片供应链安全，提交数据是保障美国产业安全的必要举措。台积电此前也证实，已按要求提交相关数据，未涉及核心技术机密。
台湾《经济日报》报道称，台积电首次公开承认美国芯片法案带来的经营压力，业内认为台积电旨在妥协求存，警惕美国进一步加强对芯片产业的管控。
对此，台积电前董事长张忠谋3月10日重申，芯片产业的全球化是不可逆转的趋势，强行推动本土化只会推高成本、降低效率。张忠谋一贯奉行务实的产业理念，希望美方客观理性看待芯片产业的发展规律。
近年来，美国已毫不掩饰对芯片产业的控制欲和霸权野心，甚至为一己之私，企图以芯片法案为抓手，强行捆绑全球芯片企业，侵蚀半导体产业的全球化格局，损害全球科技企业的整体利益。
张忠谋多次强调，根据半导体产业的发展规律，芯片制造的核心竞争力在于技术研发和规模效应，美国强行推动芯片本土化违反产业规律，最终只会自食恶果。
有国际半导体媒体分析认为，没有哪个企业比台积电更易受美国芯片政策的冲击。台积电的技术优势高度依赖全球化的供应链和市场需求。台积电早就开始为应对美国的压力做准备。2023年美国芯片法案出台后，美国对台积电实施了高端芯片设备出口限制，台积电自此被迫调整产能布局。04

ASML裁员1700人，员工一头雾水


在荷兰芯片设备制造商ASML宣布计划裁减1700个管理岗位，同时公布全年营收创下327亿欧元的历史新高后，该公司员工至今仍不知道自己是否会失去工作。此次裁员主要针对ASML技术和IT部门的管理职位，其中荷兰1400个岗位和美国300个岗位将被裁减，约占公司全球员工总数的4%。
据ASML发言人向荷兰广播公司Omroep Brabant透露，持续的不确定性正在引发内部动荡。“人们根本不知道自己的处境。他们会问：‘这对我意味着什么？’”这位发言人说，“我们现在无法就个人问题给出答案。这对每个人来说都是非常艰难的处境，也造成了动荡，我们完全理解这一点。”
据熟悉此事的工会透露，ASML表示希望在4月1日前敲定重组条款，部分受影响的管理人员可能会被提供新的工程岗位，以代替裁员。“我们将尽一切努力将裁员人数控制在最低水平，”发言人表示，“但裁员人数永远不可能完全为零。”05

英伟达在GTC 2026 3月16日开幕前披露三大核心看点

1️⃣ Feynman 1.6nm 旗舰架构（硬件天花板）
制程：台积电A16（1.6nm），英伟达首款进入1nm时代的GPU
定位：全球首款为世界模型设计的GPU，支撑AI理解/预测物理世界
关键突破：
  • 单GPU算力50 PFLOPS，推理性能较Blackwell提升5倍
  • 大规模硅光子光互连：带宽密度×10、能耗↓90%，打破“互连墙”
  • 3D堆叠LPU集成，千亿参数模型训练从10天缩至4天
量产：2028年，微软/谷歌/Meta已锁定订单
2️⃣ Rubin Ultra + LPU 推理双引擎（量产+效率）
Rubin Ultra（训练旗舰）：
  • Blackwell继任，2026下半年量产
  • 单卡FP8算力>20 PFLOPS，推理较Blackwell提升3.3倍
  • HBM4e（1.2TB/s）+ 第六代NVLink（3.6TB/s）+ 2500W+全液冷
LPU推理专用芯片：
  • 整合Groq技术，主打低延迟、高吞吐推理
  • 形成“训练用Rubin、推理用LPU”双轮驱动
3️⃣ NemoClaw 开源AI智能体平台（软件生态）
定位：企业级自主AI智能体全栈开发平台
核心能力：
  • 开源、硬件无关（支持AMD/Intel），打破GPU绑定
  • 内置NeMo/Nemotron/NIM，提供训练→部署全流程工具
  • 预置HR/财务/客服/IT等垂直模板，快速对接企业软件
战略：从“硬件供应商”转向全栈AI服务商06

美国半导体分析机构SemiAnalysis创始人迪伦·帕特尔（Dylan Patel）近期万字长文摘要

当前AI正进入万亿美元基建军备竞赛，算力、电力、光刻机、供应链构成四层硬约束，决定未来五年格局。短期（2024–2025）瓶颈是电力与数据中心，美国AI算力用电快速攀升，传统电网难以支撑，大厂转向自建电厂与分布式能源；中期（2026–2028）瓶颈是晶圆制造与ASML EUV，EUV产能有限、扩产缓慢，直接卡住先进制程供给；长期（2030年后）瓶颈是地缘与供应链韧性，关键材料、设备、人才高度集中，风险被放大。
AI芯片格局上，英伟达仍主导，但博通、AMD、云厂商自研ASIC快速分流，专用化与性价比成为竞争焦点。摩尔定律放缓，性能增幅回落，行业从“纯性能”转向能效、密度、系统级优化。大模型与推理侧，LPU、低时延架构崛起，训练与推理分工更清晰，成本与吞吐决定商业化成败。
资本开支将持续高位，但会更聚焦基础设施与核心芯片，纯算法与应用层估值回归理性。美国凭借算力规模、设备与生态形成领先，若关键突破集中在2026–2030年，优势将进一步扩大；追赶方需在电力、产能、供应链上补齐短板，否则差距难收。
他判断，AI不是单纯技术竞赛，而是人类最大规模基建投资，谁掌控算力、电力、制造与供应链，谁主导下一代生产力。行业将从狂热走向务实，能解决瓶颈、落地规模化的企业，才会成为最终赢家。07

特朗普没料到中东战局会影响全球数据中心

一、核心事实（截至2026-03-16）
  • 伊朗已实战打击+公开清单
3月1日：伊朗无人机精准打击阿联酋、巴林3处亚马逊AWS数据中心，引发火灾、断电、水损，中东云大面积瘫痪，全球AI服务（如Claude）宕机近10小时。
3月11日：伊朗革命卫队公开清单，将亚马逊、微软、谷歌、甲骨文、英伟达、IBM、Palantir在中东约29–30处数据中心/算力设施列为“合法军事目标”，覆盖以色列、阿联酋、巴林、卡塔尔。
  • 美国数据中心在中东的分布（高风险区）
AWS：巴林、沙特、以色列、阿联酋（4大区，11个在以色列）
微软Azure：以色列、多哈、阿布扎比
谷歌云：卡塔尔多哈、沙特达曼、以色列特拉维夫
这些设施深度服务美军情报、AI作战、铁穹算力、原油期货清算，被伊朗视为“数字军事基础设施”。
二、双重冲击：原材料涨价 + 算力/数据中心瘫痪
1）原材料端（芯片涨价）
  • 氦气：卡塔尔占全球30%供应，冲突致现货价一周涨35%–50%，直接推高晶圆冷却/光刻成本 。
  • 溴：以色列占全球97.5%，DRAM/NAND蚀刻关键材料，价格飙升。
  • 能源：油价高位→电价上涨→AI数据中心（耗电是普通3–5倍）运营成本暴增→芯片需求与资本支出被抑制。
2）数据中心/算力端（更致命）
  • 直接瘫痪：中东云节点被打→全球AI推理、云计算、金融清算、物流系统连锁中断。
  • 投资骤停：微软152亿、谷歌100亿中东投资暂停；AWS关闭受损节点、暂停扩张。
  • 成本飙升：保险费翻倍、防空/安防投入大增→中东“低成本算力”优势消失。
  • 算力重构：全球算力加速外迁（欧洲、东南亚、中国西部），AI供应链从集中走向分散。
三、为什么数据中心比原材料更关键？
  • 芯片涨价是成本端压力；数据中心被打是供给端断供+需求端萎缩的双重打击。
  • 中东是美国AI/云的核心算力枢纽，承载美军、金融、全球AI服务；一旦瘫痪，全球数字基础设施直接“断链”。
  • 这是人类战争史上首次大规模打击商业云数据中心，标志“基础设施战”进入数字时代。
四、短期与中长期影响
  • 短期（1–3个月）：云服务不稳定、AI算力紧张、芯片（尤其存储）价格继续上行、全球科技股波动。
  • 中长期（6–12个月）：
  • 数据中心分散化、多区域、强冗余成为标配。
  • 中东从“算力天堂”转向高风险区，投资转向安全+低成本区域。
  • 半导体供应链加速自主可控，中国算力/设备出海迎来窗口。
一句话总结：中东战火已从“石油战”升级为“数字战”，美国在中东的数据中心是伊朗打击的核心，其影响比芯片原材料涨价更深远、更直接。

马斯克能吃汉堡抽雪茄的晶圆厂启动

特斯拉首席执行官埃隆·马斯克3月14日通过社交平台X宣布，特斯拉自研AI芯片超级工厂TeraFab项目将于7日后正式启动(Terafab Project launches in 7 days)。此举标志着特斯拉在核心硬件领域的战略布局进入实质性推进阶段，也意味着这家以智能汽车与AI技术为核心主业的科技企业，正式跨界延伸至半导体制造领域。
2025年11月，特斯拉年度股东大会上，马斯克首次提出TeraFab项目的核心构想，将其定位为与特斯拉超级工厂(Gigafactory)同级别的战略级基础设施。与传统芯片代工厂不同，该项目核心目标是实现AI芯片从设计、制造到封装测试的全链条垂直整合。
在2026年初的财报电话会议中，马斯克再次重申自建芯片生产基地的必要性，指出外部代工企业的产能已无法满足特斯拉未来的算力需求(点击回顾)。“若不建晶圆厂，我们将撞上'芯片墙'。摆在我们面前的路只有两条：要么撞墙，要么建厂。”他认为。
随后，马斯克进一步披露该项目将聚焦2nm先进制程技术，并提出具有行业颠覆性的“晶圆隔离”技术，主张通过全流程自动化管控替代传统超高规格洁净室，打破芯片制造必须依赖严苛洁净环境的行业固有认知。
所以要全力推进TeraFab项目，是因为随着FSD自动驾驶系统的持续迭代升级、Optimus人形机器人的规模化部署，以及Dojo超算平台的算力扩容，特斯拉对AI芯片的年需求量已达到1000至2000亿颗。目前，台积电、三星等全球主流芯片代工巨头的产能，即便处于满负荷运转状态，也难以匹配这一规模化需求。
在此背景下，TeraFab项目设定的产能目标是初期阶段实现月产10万片晶圆，对应年产能100至200亿颗芯片；远期规划将月产能提升至100万片，若能如期达成，特斯拉将跻身全球顶尖芯片制造商行列。
作为一项总投资规模达250亿美元的重大工程，TeraFab项目已被纳入特斯拉2026年度超200亿美元的资本支出计划。马斯克提出，该项目将在3年内完成建设并实现投产，大幅缩短行业常规5年的建设周期。
对于马斯克的构想，英伟达CEO黄仁勋于日前一场台积电相关活动上回应指出，芯片制造的复杂程度常被外界低估。他直言，“建立先进芯片制造能力极其困难。除了厂房本身，台积电累积的工程技术、科学研究与工艺经验，都是高度挑战。”
但不管怎样，对特斯拉而言，TeraFab项目的落地将打破其对外部芯片代工厂的依赖，实现核心算力供应链的自主可控，加速FSD、Optimus等核心业务的迭代进程。对于全球半导体行业而言，特斯拉的跨界入局，不仅将直接冲击台积电、三星在先进制程代工领域的主导地位，也有望推动整个行业重新审视芯片制造的技术路径与发展模式。09

ATH（Alibaba Token Hub）是全球科技巨头中第一个以Token为核心组织原则、彻底重构AI与数据基础设施的事业群，意义深远

一、对全球数据基础设施的颠覆意义
  1. 重新定义“数据基础设施”的核心
  • 传统数据基建：以算力、存储、带宽、数据湖/数仓为核心，服务BI、大数据、云原生。
  • ATH范式：以Token为核心生产要素，把Token定义为AI Agent的“燃料”与价值单位。
  • 本质升级：从“数据存储/计算” → “智能生产/分发/消费”的全链路基础设施。
2. 组织逻辑的革命（全球首创）
  • 抛弃“按产品线/业务线划分”（电商/云/本地生活）。
  • 改为 创造Token→输送Token→应用Token 的全链路闭环组织。
  • 通义实验室（造Token）→ MaaS百炼（送Token）→ 千问/悟空（用Token）。
  • 意义：把AI从“部门级工具”升级为“集团级基础设施”，全球巨头首次这么做。
3. 卡位AI Agent时代的“铸币权”
  • 未来是百亿级AI Agent协同工作的时代，Token是Agent运行的基本单位。
  • ATH相当于AI世界的央行+电网+结算系统：
  • 创造：通义造高质量、高智能密度的Token。
  • 输送：阿里云+MaaS做Token的“高速电网”。
  • 应用：千问（C端）、悟空（B端）做Token的“终端应用” 。
  • 意义：谁掌控Token的生产与分发，谁就掌控下一代人机交互入口 。
二、与全球数据基建巨头的核心差异（一句话看懂）
  • AWS/Azure/GCP：云+算力+数据服务，按资源计费（CPU/存储/流量）。
  • 阿里ATH：云+模型+Token，按智能价值计费（Token=智能单位）。
  • OpenAI/Anthropic：模型+API，垂直封闭生态。
  • 阿里ATH：模型+MaaS+全生态场景，开放基础设施+商业闭环。
  • 国内云厂商：多为算力/数据平台，未以Token重构组织与价值体系。
三、三大战略意义（对阿里+对行业）
  1. 内部：彻底打通AI与数据基建的协同
  • 解决“模型团队追技术、应用团队追用户、云团队追资源”的目标割裂。
  • 用Token做跨部门“共同语言”，统一度量、统一KPI、统一资源调度。
  • 把散在各业务的AI能力（通义、千问、钉钉、淘宝）拧成集团军 。
2. 商业：重构云+AI的盈利闭环
  • 阿里云从“卖算力” → “卖智能（Token）”。
  • 模式：模型订阅+Token消耗+云资源三重变现，形成可持续增长。
  • 对标：阿里云2026目标日均Token调用15–20万亿，规模效应碾压全球。
3. 全球：中国AI基建的“升维竞争”
  • 以Token+生态+成本优势，在AGI时代与美巨头正面竞争。
  • 把中国的云计算、大模型、超级App生态打包成一套可输出的AI基础设施。
  • 意义：从“跟随者”到“规则定义者”，在数据与AI基建领域建立中国范式。
四、一句话总结
ATH不是“又一个数据平台”，而是全球首个以Token为核心的AI基础设施操作系统，标志着数据基建从“算力时代”正式进入“智能Token时代”。

END


莫大康：浙江大学校友，求是缘半导体联盟顾问。亲历50年中国半导体产业发展历程的著名学者、行业评论家。