存储面临数年结构性短缺，CPO落地延至2028年底

背景

随着 AI 模型规模持续扩大，AI 基础设施栈的供需格局正经历深刻变化。近日，研究机构 SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 在一场专访中梳理了当前 AI 基础设施核心动态与投资逻辑，重点涉及存储、CPU 以及共封装光学（CPO）三大领域的关键趋势。Patel 指出，存储将面临长达数年的结构性短缺，而备受期待的 CPO 大规模落地时间点已推迟至 2028 年底至 2029 年，这为铜缆连接器厂商带来了更长的红利窗口。

核心内容

Dylan Patel 在专访中提出三个核心观察：

1. 存储结构性短缺持续，上行空间可观：Patel 认为，AI 训练与推理对高带宽存储器（HBM）及大容量 NAND 的需求将长期处于供不应求状态，这一结构性短缺可能持续数年。他判断存储板块仍有 2 至 3 倍的上行空间，相关厂商将受益于量价齐升。

2. CPU 需求被推高，但 AI 服务器中价值远不及 GPU：尽管智能体（Agent）和强化学习等新场景提升了 CPU 的用量，但 Patel 指出当前 CPU 卖方定价过高，其增长主要来自历史“补账”——即过去几年因 GPU 短缺而积压的配套需求。在 AI 服务器中，CPU 的价值占比远低于 GPU，因此 CPU 厂商的利润率改善空间有限。

3. 共封装光学（CPO）大规模落地推迟，铜缆红利期延长：原本预期在 2026-2027 年实现的 CPO 规模部署，现已被推迟至 2028 年底至 2029 年。推迟原因包括光引擎与硅光集成工艺成熟度不足、良率及成本挑战。这一推迟意味着当前主流的有源铜缆（ACC/AEC）和直连铜缆（DAC）连接方案将继续主导数据中心内部互联，铜缆连接器厂商的红利期将至少延长两年。

关键要点

• 存储面临长达数年的结构性短缺，HBM 及 NAND 需求旺盛，板块仍有 2 至 3 倍上行空间。
• CPU 需求因智能体和强化学习增长，但卖方定价过高，增长多为历史补账，在 AI 服务器中价值远不及 GPU。
• CPO 大规模落地时间推迟至 2028 年底至 2029 年，主要原因在于光引擎集成工艺与良率挑战。
• CPO 推迟进一步延长了铜缆连接器（如 DAC、ACC、AEC）的部署红利期，相关厂商将获得更长的需求窗口。
• SemiAnalysis 创始人强调投资应聚焦于价值占比高且长期紧缺的环节，如存储和连接，而非高估值但价值有限的 CPU。

意义与影响

Patel 的观点为 AI 基础设施投资提供了清晰的排序逻辑：在 GPU 之外，存储和连接是当前确定性最强且具有长期结构性红利的细分领域。存储的结构性短缺意味着相关厂商的定价权和营收韧性将高于市场预期，而 CPO 推迟则直接利好铜缆厂商，并为传统铜连接技术争取了更长的演进时间。对于数据中心运营商而言，这意味着未来 2-3 年内的互联方案仍需依赖铜缆，而非提前转向光互连。同时，CPU 在 AI 服务器中价值占比有限的判断，也提醒投资者避免高估通用处理器在 AI 浪潮中的增长弹性。整体来看，这一解读有助于市场更准确地理解 AI 基础设施栈中不同环节的供需失衡程度与投资优先顺序。