比推消息，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 与 Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 近日指出，AI 基础设施投资虽仍有空间，但正面临融资成本攀升与供应链受限的双重考验。美国 10 年期国债收益率突破 5%，部分新兴云服务商无担保债券收益率逼近 15%，而承接近一半建设需求的非超大规模云厂商往往缺乏足够资产负债表支撑。缺乏长期采购承诺（offtake agreement）的项目越来越难获得资金，融资能力正成为 AI 扩张的重要分水岭。与此同时，基板、HBM、光学互联组件及洁净室产能均面临短期难以解决的瓶颈。生产同等容量 HBM 所需晶圆数量约为 DDR5 的 3 至 4 倍，加剧了产能竞争；新建洁净室要到 2027 年才陆续投用。相比之下，电力短缺可通过现场燃气轮机、燃料电池等方式部分缓解。

针对核心产业链，两位分析师警示了 2028 年的潜在转折。英伟达目前仍通过持续的性能提升支撑高售价，但 Google TPU、亚马逊 Trainium 以及 OpenAI 等企业的自研芯片布局，正为大型客户提供替代选择并增强其议价能力。即使英伟达收入继续增长，其市场份额与利润率也未必同步提升。

内存方面，当前 HBM 毛利率高达 88% 至 90%，但市场并未给予极高估值，核心担忧在于 2028 年后新增产能集中释放。若届时扩产速度超过需求增量，叠加 AI 需求增速放缓，当前的高价格与高利润将面临逆转。在企业端，大多数企业将更倾向于通过云服务购买 Token，而非自建算力，这意味着未来 AI 基础设施的需求将高度取决于推理服务的使用量。