知名行业人士：AI供应链极度紧绷，民愤正在积累

半导体与AI领域独立研究机构SemiAnalysis CEO Dylan Patel在一场深度对话中，揭示了AI产业当下最核心的矛盾，需求端以超乎预期的速度爆发，而供给端几乎在每一个环节都亮起红灯。

Patel将当前这一轮模型进化称为"近两年来最大的能力跃迁"。他以Anthropic为例指出，该公司原本计划在2025年底前让模型具备L4级（合格工程师）的编程能力，Opus 4.6基本兑现了这一目标。但紧随其后的内部代号为Mythos的新模型，在基准测试中已触及L6级，这相当于拥有多年经验的资深技术专家。两个等级之间的跨越，只用了大约两个月。

Mythos是一个训练规模显著扩大的模型，等效动用了约10万块英伟达Blackwell芯片的算力。这也从侧面印证了行业内一个关键共识尚未失效：投入更多计算资源，模型能力仍会持续增强。

供应链“极度短缺”

模型能力的飞跃直接将压力传导至物理世界。Patel描述了一幅几乎全线告急的供应链图景。

在存储芯片领域，他判断实质性的新增产能要到2028年才会到位，DRAM价格在此期间可能上涨两到三倍，本质上是通过价格手段淘汰一部分需求。

在晶圆代工端，他预计台积电2028年的资本支出有可能触及1000亿美元，一个听起来惊人但他认为完全现实的数字。

CPU需求正在暴增，一方面因为强化学习的训练环境依赖CPU而非GPU运行，另一方面AI生成的代码最终仍需部署在CPU服务器上。

此外，PCB铜箔、玻璃纤维、激光器等上游小众材料也出现了供应紧张和预付款抢货的现象。

GPU的生命周期同样被市场低估。Patel指出，服役三四年的Hopper集群正在续签未来三到四年的新合同，实际使用寿命远超此前市场假设的五年。

Patel用一句话概括了当前的产业格局，最优秀的模型所能创造的经济价值，正在以超过Token实际供应能力的速度增长。这个缺口还会持续扩大，直到供应链上的每一个环节都开始重新审视自己应得的利润份额。

美国民愤情绪正在积累

在技术的狂飙突进和资本的疯狂盛宴之外，Patel对AI引发的美国社会情绪发出了极其严厉的预警。

他指出，随着企业利用AI大幅提高效率并可能随之裁员，美国普通大众对AI的敌意正在迅速逼近临界点。

“我认为三个月内，就会出现针对大模型公司的大规模抗议活动。”Patel在访谈中直言不讳。他列举了近期的极端事件，Sam Altman的房子在两周内两次被人投掷燃烧瓶，而新闻评论区里人们竟然在欢呼，这仅仅是个开始。AI现在比政客还要不受欢迎。

他将这种公众愤怒部分归咎于美国AI公司高管的公关策略失误。他认为，美国头部AI公司的掌舵者（如Sam Altman和Dario Amodei）在面向公众时缺乏魅力，且过于热衷于谈论AI将如何“改变整个世界”和“自动化所有工作”。