【行情快報】最完整的 AI 供應鏈拆解：掌握劇烈波動下的關鍵風險！

我們想讓你知道的是：
近期市場波動劇烈，同時美國各大巨頭相繼公佈財報，市場的目光再度回到資本支出、自由現金流、及 AI 落地變現的速度。因此，我們重新梳理了全球 AI 供應鏈，回溯至供應鏈中解析各分層的現況、瓶頸、及壓力出現在什麼地方，進而分辨下半年最需要留意的三大風險。

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首先，AI 供應鏈圖中，我們以顏色進行區分，越紅表示供需越緊，反之越綠則供需越鬆，由此來分辨各產業間的供需狀況，並將整個 AI 供應鏈區分成上、中、下游進行拆解：

上游-晶片與基礎建設：將上游拆解成「晶片層」與「基礎建設層」來分類，晶片層中包括了各種半導體相關領域如記憶體、 AI 晶片、先進封裝等，多數均為當前供應鏈中供給較為緊張的產業；而基礎建設層則是包括各大電子零組件與代工組裝等多個產業，同時也是 AI 浪潮下最顯著受惠的主角們。
中游-雲端供應商：我們將 CSP 與 Neocloud 歸類在此供應鏈的中游，在伺服器組裝完成後由雲端業者部署，開始產生算力。而資料中心的瓶頸除了缺地、缺電以外，也逐漸蔓延至資金借貸的問題，因此也將本層標示為紅色。
下游-應用場景：我們將下游區分成「 AI 」與「非 AI 」，用於觀察其需求強度，生成與代理式 AI 仍是當前最直接的應用，其餘包含邊緣 AI 、物理 AI 則仍處於開發階段，消費性電子、及車用電子則因低迷位於供需寬鬆的階段。

AI 的問世正重新定義著價值鏈，如同我們在 8 月月報中提到的，硬體公司的「現金流」大幅增加，顯示獲利持續由下游往上游移動，而供應鏈則由上游向下傳導並製造「算力」給應用層使用。本文將就此 AI 供應鏈的上、中、下游，分別分析各自的現況與需多加留意的風險為何。

本文重點：

透過梳理全球 AI 供應鏈，解析「上游」面臨的兩大庫存亂象、「中游」面臨的資金挑戰、及「下游」面臨的 AI 與非 AI 的競爭。

短期應當留意長短料造成的波動，而長期應關注 AI 應用的持續推進。

一、上游：供應鏈瓶頸兩大亂象

「供應鏈瓶頸」為過去一年來，亞洲股市最強勁的敘事，缺貨漲價對於供應鏈已是常態，同時我們也看到由於 AI 供給瓶頸、地緣焦慮、以及 AI 真實需求的疊加之下，供應鏈開始出現部分亂象。

亂象一：供應鏈缺貨潮，備貨難度大幅提高

首先看到下方的供應鏈熱力圖，不論是在半導體亦或是電子零組件，其實多數產業均屬於「重資本與資本密集產業」，擴產時從動土到蓋完可以進入量產最少也需要 2 ~ 3 年的時間。因此，在經歷 2022 年的大幅度砍單與去庫存後，供應鏈的擴產步調謹慎，造就此次面對 2025 年 AI 爆發之時「供不應求」的主要原因。

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