随着全球超大规模云厂商持续加大在人工智能领域的资本投入，AI算力需求正从传统的大模型训练向推理、Agentic AI等新兴应用场景加速拓展。这一趋势引发了资本市场对AI基础设施投资周期的深度思考：本轮技术红利窗口还能持续多久？哪些细分领域将迎来持续性增长机遇？9月8日至11日，高盛在旧金山举办的Communacopia科技大会上，32家涵盖数字芯片、EDA软件、半导体设备等领域的全球科技企业，将围绕AI产业链的五大核心议题展开深度对话。
高盛分析指出，AI资本开支的韧性仍是贯穿产业链的核心主线，但增长逻辑已从单纯的算力扩张向硬件与软件协同创新延伸。在芯片架构领域，通用GPU虽仍占据主导地位，但ASIC专用芯片和定制加速器的市场份额正逐步提升。客户对单位算力成本和能耗效率的严苛要求，推动行业竞争从性能参数转向性能、成本与功耗的综合优化。英伟达预计将重点讨论Rubin产品周期与实体AI的融合路径，博通可能聚焦AI网络架构与定制XPU的协同发展，AMD则有望通过MI4XX机架级解决方案和ROCm软件栈强化其AI基础设施布局。
半导体设备市场正迎来结构性需求支撑。AI资本开支通过先进逻辑芯片、晶圆代工和DRAM制造等环节持续传导，市场对WFE（晶圆制造设备）上行周期的持续性存在争议。高盛预测本轮周期至少延续至2028年，DRAM、前沿逻辑芯片和先进封装将成为主要增长引擎，NAND和成熟制程逻辑的资本开支也有望逐步回暖。非传统芯片厂商如Terafab的入局，以及英特尔投资周期的重启，可能为设备需求注入额外动能。在工艺环节，沉积与刻蚀设备仍是重点，而先进封装、检测计量等领域将受益于AI芯片复杂度的提升。
存储市场正经历从传统周期品向AI基础设施核心组件的转型。AI服务器需求推动DRAM和NAND供需格局持续趋紧，高盛模型显示2026-2028年DRAM供需缺口将维持在3.9%-5.9%，NAND缺口则为3.0%-4.6%。即便新增产能逐步释放，市场仍可能维持供不应求状态。行业资本回报率成为新的关注点，多数存储企业计划将50%-100%的超额自由现金流用于股东回报，若存储价格保持强势，现金流改善可能重塑市场估值逻辑。技术层面，HAMR热辅助磁记录技术和HBF等NAND新路线的商业化进程，将直接影响未来供给结构。
模拟半导体市场正从周期触底转向复苏持续性验证。截至6月，模拟芯片出货量已超长期趋势线5%，但高盛认为这仅是需求修复的开端——过去四年行业出货量持续低于趋势水平，积累了较大的修复空间。汽车等传统终端市场的改善与AI数据中心的新增需求形成双重驱动，若价格回升能传导至营收和利润率，本轮复苏周期可能比市场预期更持久。市场需重点观察价格、库存与终端需求的正向循环，以及AI数据中心需求能否成为拉长周期的结构性变量。
EDA软件领域可能成为AI基础设施投资的下一增长极。随着定制AI芯片浪潮兴起，芯片设计复杂度飙升导致工程师短缺问题加剧，Agentic AI的自动化设计能力成为破局关键。高盛估算，到2030年，Agentic AI可能为EDA行业创造约37亿美元的增量市场，这一机遇尚未被充分纳入卖方盈利预期，最早可能于2026年下半年显现。定制芯片需求与AI设计工具的融合，或将重新定义EDA企业的商业价值实现路径。
