從芯到雲，算力為何全線短缺？
全球算力產業鏈進入全線短缺狀態
因為全球算力產業鏈，開始進入全線短缺的狀態——從服務器的GPU（圖形處理器）、CPU（中央處理器）、HBM（高帶寬內存），再到數據中心的光模塊、銅模塊、高速交換機、電力與液冷等相關資源，乃至雲計算和Token資源，幾乎都供不應求。
人工智能需求爆發式增長導致供給不足
當前，全球部分國家和地區出現的算力緊張局面，一方面與芯片製造、電力供應等物理層面的瓶頸有關，更關鍵的原因在於，人工智能需求的爆發式增長超出了現有供給能力。
算力短缺推動全產業鏈漲價
2026年，一場覆蓋芯片、雲、服務器、數據中心零部件的全產業鏈算力短缺席捲全球。算力稀缺與全線漲價，貫穿整個AI產業。全球資本市場算力相關公司迎來了高點。
結構性因素加劇算力短缺
另一個加劇短缺的結構性因素在於：大量AI初創企業此前簽訂的兩至三年雲服務合同正陸續到期，雲服務商借此機會向客戶開出更高價格，或直接將算力重新分配給優先客戶。
算力部署趨勢轉向本地化
算力要像水源一樣，部署到離數據最近的地方。過去依賴雲端時，企業不僅要持續支付調用費用，業務數據還可能成為公共模型的訓練素材。
中國面臨算力過剩與短缺並存現象
解釋一：芯片部署不當，導致“高質量算力”短缺，而“低質量算力”過剩。在人工智能熱潮中，許多公司和地方政府急於購買GPU，認為僅僅擁有這些硬件就能確保利潤。然而，由於其中許多部署方式不合理，實際算力利用率偏低。
AI行業過去兩年一直在警告電力供應短缺的問題，但如今，芯片短缺可能比電力更先成為瓶頸。美國新安全中心（CNAS）發佈的一份新報告指出，半導體制造產能——涵蓋芯片製造、封裝測試等環節——已接近飽和。