亚太科技行业：AI 供应链——GPU 架构优化与内存短缺分析

本报告主要探讨了 AI 供应链中 GPU 架构的演进与核心挑战。受 HBM（高带宽内存）产能短缺和成本压力影响，英伟达的 Rubin Ultra 系列 GPU 可能采取内存“降级”策略，通过调整 HBM 规格以适配不同工作负载。在服务器架构方面，报告指出 Kyber 刀片服务器存在延期风险，目前 NVL72 部署仍以 Oberon 方案为主，但 CPO/NPO 技术在提升算力密度和互联性能中发挥关键作用。针对 ASIC 市场，联发科（MediaTek）在 Google TPU 项目中的份额预计将在 2027-2028 年持续增长。此外，报告更新了 2026-2027 年 GPU 及 ASIC 的出货量与 CoWoS 产能分配预测，强调了在算力扩张背景下，电力基础设施可能成为全球供应瓶颈。整体而言，AI 芯片市场需求依然强劲，且随着测试周期延长与性能要求提升，晶圆代工与后道测试环节的价值量持续释放。