AI愈慳算力愈缺晶片 | 莫灝楠
發佈時間：17:02 2026-06-09 HKT
成日聽人講：「依家啲 AI model又蒸餾又剩，唔使以前咁大算力都行到啦，咁晶片咪即係冇人要？晶片股要爆炸？」
最近SemiAnalysis出左份報告話Vera Rubin伺服器記憶體容量減半，嚇到早幾日美國所有半導體股大跌。
直接同你講結論：軟體幫手慳算力，非但唔會令半導體需求下跌，反而會刺激需求繼續上升。慳出嚟嘅算力，一瞬間就會俾全新、更複雜嘅需求填滿。
筆者GTC/Computex見聞
筆者早前去左台北睇Computex & GTC。筆者唔係咩電腦專家，好多野都係睇YouTube、跟兩位拍檔學。睇完一大堆機櫃同presentation之後，用超級Layman嘅語言講，而家啲機櫃分工越來越明確。一個Rack負責擺GPU、另一個擺CPU、DRAM、NVLink等等。密度越來越高，晶片越塞越多。GTC見到個CPU Rack，一個Rack放4粒CPU，每一粒U隔離有32條RAM，一個機櫃放256粒U，有幾多條RAM大家自己計下。
慳出嚟嘅算力 一秒鐘就會俾人塞爆
算力短缺嘅問題呢兩年黎講基本上係無窮無盡。軟體優化幫工程師慳咗算力？正啊！騰出嚟嘅資源，大家會即刻搶住用嚟做更極端嘅事：
模型越推越大：以前慳埋嘅算力，工程師會即刻攞去跑更高級、參數多幾倍嘅神經網絡，追求更全能嘅 AI。
多模態同連續思考（Reasoning）：淨係處理文字就話夠啫，依家要 AI 即時生成高清片、行自動駕駛、甚至幾十個 AI Agent 自己內部開會幫你執成套 System。呢啲超複雜嘅任務，每行一步都食算力食到傻。
呢個情況喺經濟學有個term叫「杰文斯悖論」（Jevons Paradox）：當一樣嘢嘅使用效率提高、成本平咗，大家唔係用少咗，而係會因為太抵玩而用得仲多。
慳算力絕對唔係半導體需求會跌嘅藉口
千祈唔好以為軟體進步，硬體廠就要乞食。事實上，好似 NVIDIA 老黃近期都講到明：「睇唔到短缺結束嘅盡頭」
就算硬體架構點樣微調、點樣幫個系統減磅，現實情況係成個 AI 產業鏈——由最上游嘅晶圓、先進封裝到記憶體，全部都嚴重供不應求。
門檻低咗，全人類一齊搶：軟體優化令算力要求降低，原本得 Big Tech 玩得起嘅 AI，依家連 Startup、中小企、甚至邊緣設備（手機、汽車、全屋家電）都行到。當每部機都要加塊 AI 晶片，呢個普及化嘅市場大到你想像唔到。
短缺起碼玩多幾年：老黃話，無論係超級電腦、AI PC 定智能機器人，全球嘅建設需求都去得好急，成個半導體供應鏈缺貨嘅狀況，起碼仲要持續好幾年。
當然股票升跌未必完全跟曬基本面情況，市場對硬件預期都可能過高，但起碼短期內行業無逆轉跡象。唔好周圍聽到啲鬼故就覺得AI就黎爆炸。
