當超大規模雲廠商持續加碼資本開支，AI算力需求從訓練向推理、Agentic AI等新場景擴散，投資者開始尋找下一個關鍵答案：這一輪AI基礎設施周期還能持續多久？那些環節將繼續受益？
9月8日至11日，高盛將在舊金山舉辦Communacopia暨科技大會，32家來自數字/AI晶片、EDA軟件、模擬半導體、半導體設備、記憶體及IT服務等領域的全球公司將參與。高盛分析師圍繞本次大會梳理出五大核心辯題，涵蓋AI算力需求、半導體設備周期、記憶體供需、模擬晶片復甦以及EDA軟件的AI商業化。
從高盛的最新判斷來看，AI資本開支的韌性仍是貫穿產業鏈的主線，而設備、記憶體等周期性行業也正在迎來結構性需求支撐。與此同時，定製AI晶片和Agentic AI正在打開新的增量空間，科技產業鏈的增長邏輯正從單一的算力擴張，進一步向更廣泛的硬體和軟件環節延伸。
辯題一：AI算力需求——驅動因素與競爭格局如何演變？
AI算力市場正在進入一個新的階段。過去市場更關注大模型訓練帶來的GPU需求，如今投資者開始進一步追問：雲廠商還能投入多少資本？數據中心的土地、電力和機房資源是否會成為瓶頸？Agentic AI能否帶來新的算力需求？通用晶片與定製晶片的競爭又將如何演變？
高盛預計，各家公司整體仍將對AI需求保持樂觀。超大規模雲廠商的資本開支環境依然強勁，而Agentic AI有望成為新的需求催化劑。隨著推理成本持續下降，以及代碼生成等應用開始展現可量化的投資回報，AI基礎設施投資的經濟性正在得到進一步驗證。
在晶片架構方面，高盛認為，通用晶片（merchant silicon）短期仍將佔據主導，但ASIC（專用整合電路）和定製加速晶片的市場份額將逐步提升。隨著客戶對單位算力成本和能耗效率的要求不斷提高，AI晶片競爭也將從單純的性能比拚，轉向性能、成本與功耗的綜合優化。
與此同時，輝達預計將進一步圍繞Rubin產品周期以及實體AI（Physical AI）展開討論；博通則可能重點介紹AI網絡和定製XPU的發展；AMD則有望圍繞MI4XX機架級解決方案和ROCm軟件棧，進一步闡述其在AI基礎設施中的競爭位置。
辯題二：半導體設備——WFE上行周期能否延續至2028年？
AI資本開支正在通過先進邏輯、晶圓代工、DRAM和先進封裝等環節傳導至半導體設備市場。市場當前最核心的爭議是：2027年WFE（晶圓製造設備）增速能否超過2026年約35%的預期，以及本輪設備上行周期能否延續至2028年以後。
高盛的判斷相對積極，認為本輪WFE上行周期至少有望持續至2028年。其中，DRAM、前沿邏輯/晶圓代工和先進封裝將成為主要增長動力，NAND和成熟製程邏輯的資本開支也有望逐步恢復。
除傳統晶片廠商外，Terafab等非傳統客戶的進入，以及Intel投資周期重新提速，也可能為設備需求帶來額外增量。
從工藝環節看，沉積（deposition）和刻蝕（etch）仍是高盛重點關注的方向。與此同時，先進封裝、檢測和計量等環節也有望受益於AI晶片複雜度提升以及先進製程擴張。
辯題三：記憶體與固態硬盤——供需偏緊能否支撐估值重構？
AI服務器需求正在將記憶體從傳統周期品重新推向AI基礎設施核心環節。當前市場爭議主要集中在：2028年前DRAM和NAND將增加多少供給，廠商擴產會否改變全球供需格局，以及AI服務器廠商優化內存配置會不會削弱需求增長。
高盛供需模型顯示，2026年至2028年，DRAM供需缺口預計分別為5.0%、5.9%和3.9%；NAND同期缺口預計為4.4%、4.6%和3.0%。這意味著，即使未來幾年新增產能逐步釋放，DRAM和NAND市場仍可能維持供不應求。
供需之外，行業資本回報同樣值得關注。高盛預計，多數記憶體企業可能將約50%至100%的超額自由現金流用於資本返還，若記憶體價格持續保持強勢，現金流改善與股東回報提升可能進一步改變市場對行業估值的定價方式。
技術進展則是另一條主線。硬盤方面，HAMR（熱輔助磁記錄）量產進度值得關注；NAND方面，HBF等新技術路線的商業化也可能影響未來供給結構。
辯題四：模擬半導體——周期復甦能否比預期更持久？
模擬半導體的市場邏輯正在從「周期觸底」轉向「復甦空間還有多大」。
高盛數據顯示，截至6月，模擬晶片出貨量已經較長期趨勢線高出約5%。但分析師認為，這並不意味著本輪周期已經接近尾聲。過去四年行業出貨量持續低於趨勢水平，意味著此前積累了較大的需求修復空間。
與此同時，汽車等傳統終端市場正在逐步改善，AI數據中心又提供了新的增量需求。如果價格回升能夠進一步傳導至營收和利潤率，AI需求與傳統終端復甦的疊加，可能使本輪模擬晶片周期比市場此前預期更加持久。
因此，市場接下來需要重點觀察的並非單純的出貨量變化，而是價格、庫存和終端需求改善能否形成正向循環，以及AI數據中心需求能否成為拉長行業周期的新結構性變量。
辯題五：EDA軟件——Agentic AI能否打開新的增長曲線？
如果說AI算力、設備和記憶體是本輪基礎設施投資的直接受益環節，那麼EDA軟件可能成為下一階段的新增量。
高盛關注的核心問題是：定製AI晶片浪潮能否推動EDA行業增長提速，以及Agentic AI能否將設計效率提升轉化為實際收入。
隨著AI晶片定製化程度提高，晶片設計複雜度上升，工程師短缺問題也更加突出。高盛認為，EDA企業有望藉助Agentic AI自動化部分設計、驗證和優化流程，將效率提升轉化為商業價值。
高盛估算，到2030年，Agentic AI可能為EDA行業帶來每年約37億美元的增量市場，這一機會目前尚未充分反映在賣方盈利預期中，最早可能於2026年下半年開始顯現。 (華爾街見聞)