另一个关键原因是利润结构。
AI基础设施——尤其是数据中心处理器和HBM内存——通常具有更高利润率,因此晶圆厂和存储厂商自然更愿意优先分配资源给这些产品。
一些企业已经把原本用于其他芯片的产能转向:
这些组件是训练和运行大型AI模型的核心硬件 。
TrendForce指出,一些晶圆厂正在将8英寸和12英寸产线的成熟制程产能转向与AI基础设施相关的电源类工艺,以提升每片晶圆的利润 。
根据TrendForce预测,全球前十大晶圆厂的8英寸产线利用率到2026年可能接近90%,并在2027年前仍保持80%以上,显示成熟制程产能将持续紧张 。
即使AI芯片本身在先进节点生产,它仍可能间接挤压其他芯片的供应。
原因在于半导体产业链共享许多关键资源,例如:
当AI需求激增时,企业往往优先投资与数据中心和AI基础设施相关的项目。这意味着用于消费电子、工业设备或嵌入式系统芯片的资源可能被压缩 。
结果就是:AI需求快速增长,但日常电子芯片的产能扩张速度却更慢,从而形成结构性供需紧张。
随着部分海外晶圆厂把资源转向AI芯片生产,一些客户不得不寻找新的成熟制程供应来源。
行业报告显示,AI热潮正在促使全球客户把部分订单转移到中国晶圆厂,因为其他代工厂优先生产高利润的AI芯片和HBM内存 。
这一趋势直接提升了中芯国际成熟制程产线的需求、价格和利用率。
中芯国际表示,AI相关芯片需求上升、客户提前囤货以及工业订单回流,都在推动公司积压订单增加并提升盈利能力 。
在供应趋紧时,企业通常会提前下单或增加库存,以确保未来生产所需的芯片供应,这也进一步放大了产能紧张的感觉。
除了AI需求,地缘政治和供应链安全同样在推动市场变化。
各国政府和企业都在尝试减少对单一地区半导体制造的依赖,因此开始强调供应链本地化(localisation)。
由于绝大多数芯片需求仍来自成熟制程,这些节点的本土制造能力对很多国家来说变得更加关键。在中国,这使得本土代工厂在消费电子、汽车和工业设备供应链中的战略地位不断上升 。
成熟制程短缺通常首先冲击依赖传统芯片的大量行业,包括:
这些产品广泛使用模拟芯片、电源管理芯片、微控制器和传感器,而这些几乎都在成熟制程生产。
一旦相关产能趋紧,企业可能面临更长的交付周期或更高的采购成本,即使先进AI芯片本身仍然供应充足。
AI产业的爆发不仅改变了先进制程竞争格局,也正在重塑整个半导体生态。
当晶圆厂将资金和产能集中在高利润的AI处理器和HBM内存上时,成熟制程——也就是支撑绝大多数电子设备的芯片制造——反而变得更加紧张。
在这种背景下,越来越多企业开始分散供应链,并把部分成熟制程订单转向像中芯国际这样的中国代工厂。短缺程度可能因芯片类型和地区不同而有所差异,但AI正在重新塑造整个半导体供应链,这一点已经在全球市场中逐渐显现。