在AI热潮席卷全球的当下，一个反复被提及的疑问是：我们是否正身处一场“AI泡沫”之中？许多投资者和分析师警告，AI相关企业的估值已严重脱离现实，市场可能正在重演互联网时代的非理性繁荣。
然而，美国分析机构Stratechery创始人本·汤普森（Ben Thompson）却在近日发表了不同的观点。他认为，台积电保守的扩产策略已经阻碍了AI行业的发展，“而且，这种风险的负面影响已经开始显现。”
与本·汤普森观点相印证是，全球最顶尖的科技公司——微软、谷歌、Meta、亚马逊——却在财报电话会议中一致传递出同一个信号：AI的需求不仅真实存在，而且远超供给能力。更关键的是，这些巨头将这一供需失衡的根源，指向了同一家企业：台积电。
本·汤普森指出，即便三星、英特尔等竞争对手试图入场，短期内也难以撼动台积电主导地位，反而凸显了整个AI生态对单一供应商的高度依赖所蕴含的巨大系统性风险。他本人甚至认为：“如果说OpenAI和Altman是推动加速人工智能基础设施建设的动力，那么台积电CEO魏哲家和台积电就是阻碍者。”
人工智能存在泡沫吗？
尽管资本市场对AI的狂热引发广泛质疑，但真正身处产业一线的科技巨头们却给出了截然不同的判断。在最近的财报电话会议上，各大科技巨头高管不约而同地强调：AI基础设施的需求持续超出预期，且供给严重受限。
亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）在公司财报电话会议上表示，“你会看到我们继续大力投资产能，因为我们看到了市场需求。我们目前增加产能的速度与实现盈利的速度一样快。”
微软CFO艾米·胡德（Amy Hood）也介绍，“Azure AI 服务收入总体上符合预期，本季度，即使我们增加了更多容量，各工作负载的需求仍然超过了供应。”
而谷歌首席财务官阿纳特·阿什肯纳齐（Anat Ashkenazi）更是指出，“尽管我们一直在努力提升容量，并加快了服务器部署和数据中心建设的速度，但我们预计在第四季度和2026年仍将面临供需紧张的局面。”
”Meta CEO扎克伯格也透露，公司屡次基于“乐观假设”建设算力基础设施，结果“实际拥有的计算能力仍无法满足需求”。
对此，本·汤普森表示，“Altman的所有交易最终能否落实，取决于台积电目前在产能方面的投资规模。虽然台积电尚未亮出底牌，但他们对人工智能作为一大趋势的言论可谓掷地有声，却尚未承诺投入与OpenAI的目标相匹配的资金。”
他认为，如果上述企业CEO和CFO的评论属实，那么台积电的“刹车”已经让大型科技公司损失惨重。这就是供不应求的后果：原本可以获得的收入却未能实现，因为台积电没有像其他公司那样跟进人工智能的热潮。
台积电资本支出滞后
在本·汤普森看来，造成当前AI芯片供不应求的核心原因，可追溯至台积电过去几年的资本支出决策。
2021年，在新冠疫情引发物资短缺、行业对5G发展满怀信心这两大因素的双重推动下，台积电的资本支出呈现出大幅增长态势。然而，此后几年，台积电的年度资本支出基本持平，甚至在2023年和2024年同比下降。
值得一提的是，2022年11月，ChatGPT横空出世并迅速发布，这一现象级事件直接引发了超大规模数据中心运营商资本支出的井喷式增长。但令人意外的是，台积电在这股资本支出热潮中，似乎并未受到明显的波及与影响。
数据显示，台积电终于开始加大投资，2025年的资本支出增长了37%，达到410亿美元。本·汤普森预计，2026年台积电支出还将进一步增长至520亿至560亿美元，“如果取中间值，则增幅为32%，略低于去年。”
资料来源：Stratechery
然而，晶圆厂建设周期长达2–3年。魏哲家本人也承认：“今年的投资对2026年几乎无贡献，到2027年也只有少量产出，真正放量要等到2028–2029年。”这意味着，当前的短缺正是过去三年投资不足的直接后果。
更严峻的是，AI芯片不仅依赖先进制程（如N3B、N2），还高度依赖台积电独有的CoWoS先进封装技术。而CoWoS产线规模远小于晶圆制造，已成为另一大瓶颈。这种“双重瓶颈”使得即使晶圆产出增加，整体芯片交付仍受限。
资料来源：Stratechery（注：2025年的数据为预估值）
与台积电保守策略不同的是，超大规模数据中心运营商的资本支出增长显得更为“激进”。而这部分资本支出增长很大程度上是用于芯片制造，而芯片制造又依赖于台积电几年前停滞不前的资本支出增长。
本·汤普森认为，“台积电的刹车机制不会消失——如果说有什么变化的话，那就是它正面临比以往任何时候都更大的压力。”
台积电为何谨慎扩产？
尽管本·汤普森认为台积电投资支出不足，严重影响AI芯片产能，但无疑500多亿美元绝对是一个巨大的数字。
实际上，台积电的保守并非短视，而是源于其商业模式的内在逻辑。而本·汤普森也理解台积电非常理性的做法。他介绍，“晶圆代工厂的风险几乎高于其他任何商业模式：晶圆代工厂几乎所有成本都是资本支出，这意味着如果需求未能实现，成本（以折旧的形式）不会像边际成本占比更高的商业模式那样下降。”
他表示，“建造晶圆厂涉及巨额资金，这进一步加剧了风险：520亿至560亿美元的投资或许能带来高利润率的营收，但这些高利润率很容易因为产能过剩而变成巨额亏损，并导致未来几年定价权下降。”
对此，台积电甚至因此放弃了2028年的部分收益。魏哲家坦言，其也在考虑人工智能的需求是否真实存在，“我也深感紧张——毕竟台积电需投入520亿至560亿美元资本支出。如果我们处理不当，对台积电来说肯定是一场巨大的灾难。过去三四个月里，我花了很多时间与我的客户以及客户的客户沟通。我们需要确保客户的需求是真实存在的。”
不过，本·汤普森同样认为，台积电规避的风险并未消失，而是被转嫁给了下游客户。科技巨头们因芯片短缺而损失的营收，本质上是承担了台积电不愿承担的“需求不确定性风险”。
他指出，这种风险转移在短期看似可控，但若AI真如巨头们所言具备颠覆性潜力，那么到2028年，台积电仍然无法生产足够的芯片来满足市场需求，将使这些企业损失数十亿美元的收入。“尽管如此，潜在的损失——尤其是当损失金额可能高达数千亿美元时——仍然是超大规模数据中心运营商由于台积电的保守策略而承担的巨大风险。”
按照本·汤普森的观点，台积电的“理性”正在以牺牲整个AI产业的发展速度为代价。
引入三星、英特尔亦难破局
面对台积电的产能瓶颈，引入三星、英特尔的代工产能会是解决方案吗？
三星已向英伟达送样HBM4，英特尔也在推进Intel 18A和20A工艺，并争取微软、亚马逊等客户。然而，本·汤普森表示，现实远比理想复杂。台积电在过去二十年构建的不仅是技术优势，更是一个高度信任的生态系统：从IP库、EDA工具链到良率管理、客户服务响应，台积电已成为无晶圆厂芯片企业的“默认选项”，特别是英伟达（Nvidia）、苹果（Apple）、AMD 或高通（Qualcomm）这些科技巨头。
本·汤普森认为，面对AI巨大的市场需求，台积电正在不断提高代工价格，但芯片在系统中的总成本仍然很低，“为了节省几美元，却要承受性能下降、客户体验变差、上市时间延长甚至可能导致灾难性产品故障的风险，这值得吗？”
如今，开发一款采用新代工厂工艺的芯片需耗时2–3年，期间若工艺不稳定或支持不足，代价极高。因此，即便三星、英特尔技术接近，客户仍不敢轻易“换道”。这导致竞争难以真正形成，台积电的垄断地位反而在危机中进一步强化。
当然，本·汤普森表示理解为什么科技巨头都坚持选择台积电，但他也希望超大规模数据中心和无晶圆厂芯片公司必须认清一个现实：为规避与台积电以外厂商合作的“显性风险”，反而会带来更隐蔽、更严重的“系统性风险”。
“今天的短缺可能只是小菜一碟：如果人工智能真如这些公司所宣称的那样具有潜力，那么到十年末，未来收入损失的代价将呈指数级增长——肯定远远超过让三星和/或英特尔成为台积电的有力竞争对手所需的任何成本。” 本·汤普森显然看好未来AI的发展潜力，同时也担忧可能存在的“高达数千亿美元行业损失”。