公开市场的定价很灵活，这意味着很难找到的设备可以获得很高的溢价。独立分销商Smith的全球业务开发总裁Todd Burke表示，截至11月，公开市场上的AI芯片库存非常少。“从公开市场的角度或经销商的角度来看，有趣的是，并没有很多材料进入我们的领域。英伟达对库存和有需求的客户有着严格的控制。所以，确实有大量的需求。”

美国禁止向中国销售人工智能芯片并没有放松供应。Smith的市场情报经理Todd Banker说，许多原始设备制造商囤积了芯片，而获得这些设备的公司也在保留芯片。“如果你能够得到它们，即使你不打算立即投入使用或生产，你也要保留它们，”他说。

AI芯片供应会面临盛衰周期吗？

据德勤咨询公司的数据，2023年春季，更先进的人工智能芯片的售价约为每颗4万美元。芯片短缺/分配(主要是由于缺乏先进的封装能力)推迟了数千家公司推出生成式人工智能产品的时间。制造这些芯片的公司生产速度不够快，预计这种不平衡将持续到2024年。

据德勤称，2024年生成式人工智能驱动的市场机会价值约为500亿美元。据估计，到2027年，这一机会将达到4,000亿美元，但德勤警告称这个数字可能过于乐观。有业者担心，2023年至2024年可能会出现人工智能泡沫。

例如，2023年的生成式AI GPU市场由单一设计师主导，依赖于产能受限的晶圆厂合作伙伴。德勤表示，一旦产能增加，人工智能芯片价格可能会下降。

然后是牛鞭效应，这是电子产品供应链目前正在经历的。当客户在分配时，他们经常超额订货。目前，供应链正在根据全球芯片短缺最严重时期下的订单来减少库存。德勤警告称，一旦人工智能芯片供需更加平衡，买家可能会获得超过需求的芯片，然后在新产能上线时撤回。

最后，德勤指出，训练和几乎所有生成式人工智能推理都是使用相同的数据中心生成式人工智能芯片完成的。但随着时间的推移，生成式人工智能推理的很大一部分可能会在边缘处理器上完成。在边缘做更多的事情可能会扩大市场，或者导致数据中心生成人工智能芯片的价格下降。

据TrendForce称，AMD最近增加了AI芯片的产量，中国正在迈向AI芯片制造的自给自足，尽管高端AI芯片的发展仍然受到限制。

来自供应链的信号

人工智能芯片泡沫的可能性已经在电子产品供应链中引起了关注。企业似乎在没有考虑战略目标的情况下拥抱人工智能。

Smith的Todd Burke分享道:“几天前，我和一位客户通了电话，讨论他们的人工智能计划，以及他们将如何实施和使用它，要点是‘我们使用人工智能，我们有一个解决方案，我们正在寻找一个问题来解决。’”“他们并不确切知道自己要用它做什么，但他们知道，这显然是一个强大的工具，他们只是想弄清楚如何将它应用到他们的细分市场。”

在10月份的ECIA执行会议上也表达了类似的观点。

应对方法

人工智能芯片是仍然供应紧张的少数几种半导体之一。总体而言，电子元件在供应链中处于过剩状态。Smith等分销商帮助管理库存失衡——他们转售多余的库存，同时寻找难以找到的零部件。原始设备制造商、组件制造商和EMS供应商通常与独立分销商合作提供这些服务和其他服务。

“我们的销售渠道是通过原始设备制造商，我们知道，在同一垂直领域，类似的原始设备制造商可能会利用过剩的库存。或者我们有(原始设备制造商)和合同制造商可供采购——我们有挨家挨户的关系，我们既买也卖。”Burke说。

当前的过剩源于短缺期间下的不可取消、不可退货(NCNR)订单。当时的价格很高，但随着库存的增加，设备的价值也随之下降。“在某些情况下，我们正在帮助他们将其转移到公开市场，买家正在寻找机会定价。在其他情况下，制造商会减记失去定价能力的库存，”Todd Banker说。

经销商表示，由于第四季度需求疲软，可能还需要几个季度才能消耗掉过剩的库存。Banker总结道:“很难预测需求何时会回升，从而缓解过剩，也很难预测晶圆厂何时投产，从而加剧过剩。”“希望到2024年第二季度，在大量晶圆厂投产之前，过剩产能将被消耗掉。”