【财新网】英伟达宣布大幅扩产试图消除市场担忧。当地时间10月21日，英伟达CEO黄仁勋在2026年英伟达GTC柏林大会首日，宣布与欣兴电子、三星电机等六家供应商合作扩大产能，涉及基板、先进封装、测试和光引擎等环节。

而对AI需求泡沫的担忧正冲击全球股市，科技股在10月普遍进入调整阶段，半导体、存储芯片和AI基础设施服务商领跌。

自10月6日进入下跌通道以来，费城半导体指数跌约14%，韩国综合股价指数（KOSPI）跌超18%，日经225指数跌约8%，A股科创50跌超12%，创业板指跌14%。个股方面，违约风险引发市场担忧的新云服务商（NeoCloud）CoreWeave股价下跌超30%，SK海力士跌27%，三星电子跌近18%，英伟达跌近8%。

英伟达试图以大规模扩产计划提振行业信心。英伟达计划，在未来三年内，将产品基板产能扩大至目前的2.5倍；2027年半导体测试产能较今年翻倍；到2027年年中，从全球最大半导体封测企业日月光投控（ASE Technology Holding）旗下的矽品精密（SPIL）处采购的共封装光学（CPO）光引擎数量扩大至目前的15倍。

为增强上游扩产意愿，英伟达将以预付款形式分担投入。英伟达称，将向日本封装基板巨头揖斐电（IBIDEN）提供数十亿美元的产能预定预付款，支持其位于日本的工厂扩产，计划将产能提升至目前的三倍，新增产能将于2028年一季度开始爬坡。

韩国最大半导体基板厂三星电机（Samsung Electro-Mechanics）也将加入英伟达基板供应链，利用其韩国现有生产设施提供产能。英伟达也将支持三星电机升级韩国现有生产设施，并在韩国世宗市和釜山市新建工厂，到2028年，英伟达将占三星电机基板总产能的一大部分。

此外，全球封装基板龙头中国台湾欣兴电子（Unimicron Technology Corporation）也将获得英伟达产能预留协议支持，扩大其KF封装基板制造能力。新增产能预计于2027年第二季度开始释放，到2028年年中达到满产。

市场调研机构Global Info Research数据显示，上述三家企业2025年封装基板业务全球市占率合计达到近四成。

先进封装方面，英伟达宣布与美国封测服务巨头安靠科技（Amkor）合作，扩大韩国的中介层晶圆产能，计划到2028年底将产能提升超300%。安靠科技还将在韩国建设新的制造设施，支持英伟达现有及下一代计算平台实现更大规模生产。

除封装环节外，英伟达也在扩大半导体测试产能。公司预计，2027年整体半导体测试产能将较2026年翻倍，相关扩产项目分布在美国、中国台湾和新加坡。

其中，英伟达将向中国台湾芯片测试厂商京元电子（KYEC）提供11亿美元的产能预留预付款，支持其在美国建设新的芯片测试设施，目标是到2027年4月实现大规模生产。此前在新加坡扩建的测试业务预计于2027年2月大规模生产。

光引擎方面，英伟达与全球最大半导体封测企业日月光投控（ASE Technology Holding）旗下的矽品精密（SPIL）合作，在中国台湾扩大用于共封装光学（CPO）的光引擎制造产能。双方计划到2027年年中将产能扩大至目前的15倍，并争取到2028年底在此基础上再翻一倍。

英伟达持续通过大规模投资，向下游企业提供资金支持以推动其扩大AI基础设施建设，而这些企业又是英伟达GPU的采购方，市场对此一直有循环交易（circular deals）的担忧。如今，英伟达推动这一模式向行业上游拓展。

英伟达最新财报显示，截至7月26日，公司股权投资规模为990亿美元，另有250亿美元股权投资承诺，两项合计约1240亿美元（约合人民币8281亿元）。

违约风险高企的CoreWeave正是英伟达投资的企业之一，10月16日，彭博社援引洲际交易所数据服务公司（ICE Data Services）数据称，为CoreWeave债务提供五年期违约保护的成本达到1194.5个基点的历史高位。信用违约互换（CDS）市场的定价显示，CoreWeave未来五年内的隐含违约概率超过60%。黄仁勋当日回应彭博，CoreWeave财务状况正在改善，英伟达无需为CoreWeave提供支撑。

10月15日，黄仁勋在接受科技投资播客采访时强调，AI算力需求仍然庞大，需求来源多样，而行业给OpenAI和Anthropic两家企业施加了太大的压力。

黄仁勋提出，计算领域需求来源可分为三类：传统计算、前沿AI模型实验室和新兴AI企业，各占约三分之一。

首先，包括数据处理、物理模拟、分子动力学、量子物理、计算机图形学，以及金融欺诈检测、内容推荐等传统机器学习应用每年仍保持30%-40%的增长。

第二类需求来自开发前沿大模型的AI实验室。黄仁勋指出，市场往往只关注少数头部企业，但英伟达实际上与更多模型开发商合作，包括Meta、xAI、谷歌以及Anthropic等。他估计，前沿AI实验室约占英伟达计算业务的25%至30%。

第三类需求则来自各行业不断涌现的AI初创企业，全球已有数千家此类初创企业，它们通过租用英伟达计算资源开展研发和商业化业务。黄仁勋认为这部分需求类似于新一代云计算服务，而市场处于该架构建设的早期阶段。

事实上，柏林GTC召开前，黄仁勋先后访问法国、英国、瑞典和德国，并宣布14笔对于初创企业的投资。“欧洲需要加入这场（AI）竞赛”，黄仁勋呼吁。

黄仁勋预计，到2030年末，全球基础设施建设规模将接近4万亿美元。原因之一在于摩尔定律已经失效。过去只需要等待一年，就可以以相同价格获得两倍数量的晶体管；而现在无论等待多长时间，想要获得两倍数量的晶体管，就必须支付两倍成本。通用计算基础设施每吉瓦成本大约是50亿美元，如今这个数字是500亿美元。

“整个行业仍然需要建设数万亿美元规模的计算基础设施，才能继续向前发展。”他表示。

GTC柏林大会上，英伟达还发布了包括模块化低能耗的AI工厂设计DSX POD、安全智能体参考架构OpenShell、AI医疗模型RFD4-Proteina、人形机器人参考平台Agile ONE SN等多款新品。

其中，黄仁勋介绍，DSX POD可将数据中心部署时间从六个月缩短至最快14天，提升经济效益；同时，相关参考设计支持100%液冷，并可最高降低30%的功率，以回应对高能耗数据中心影响环境的担忧。■