3月16日消息，GPT 3.5发布之后的三年多来，AI成为全球焦点，中美科技巨头都在全面投资AI，谷歌、OpenAI、微软、亚马逊等几家公司今年的投资就高达6000亿美元以上。

AI的需求一直被认为还不够，NVIDIA更是喊出全球AI基建至少需要几万亿美元，而限制AI算力的最开始是以GPU显卡为代表的AI芯片，这也让NVIDIA大赚特赚，成就了首个5万亿美元市值的记录。

去年到现在，AI算力被卡脖子的关键就变成了内存为主、闪存为辅的存储芯片，高性能HBM成为焦点，而每个HBM芯片需要DDR内存2-2.5倍的产能。

内存、闪存的缺货涨价又造就了三星、SK海力士、美光的业绩奇迹，这些公司市值涨了5-10倍了，今年的利润会暴涨5倍，三星预计会创造1.1万亿的利润。

但这还不算完，AI算力还会继续被卡脖子，半导体调研机构SemiAnalysis创始人Dylan Patel日前在采访中提出了一个新观点，未来的AI瓶颈将会在制造设备上，尤其是ASML的EUV光刻机。

根据他的说法，1GW的AI算力大约需要投资500亿美元，需要生产出5.5万片3nm晶圆、6000片5nm晶圆以及17万片内存晶圆，合计约有200万次EUV曝光，相当于3.5台EUV光刻机的能力，价值大约12亿美元。

但是ASML的EUV光刻机产能提升有限，目前年出货量大约70台，明年提升到80台，但就算到了2030年也就100台的产能。

总之，在他看来，ASML的EUV产能就锁死了全球AI算力的新增上限，卡了全球AI的脖子。

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