人工智能算力基礎設施的供給側約束，正從芯片前道製造向光學元件與先進封裝材料全面蔓延。博通高管首度點名 AI 供應鏈三大瓶頸，揭示這場算力軍備競賽的真正卡點遠比市場普遍認知的更為深層，且短期內難以消解。
博通實體層產品營銷總監 Natarajan Ramachandran 於 3 月 24 日在台北舉行的媒體見面會上指出，AI 相關供應鏈當前面臨三大核心瓶頸：激光器產能、晶圓（特指台積電先進製程），以及 PCB（Paddle Card，印刷電路板）。其中，用於高速光收發器內部的小型 PCB 交貨週期已從約六週驟增至約六個月，預計要到 2027 年才能緩解。
上述表態對市場的直接意義在於：AI 基礎設施的投資熱潮並不能自動化解供給側的結構性約束。從激光器嚴苛測試下良率不足 30%，到台積電先進封裝初期單位產出低迷，再到 PCB 供應商切換認證週期長達六個月以上——多重瓶頸相互疊加，意味着算力產能缺口極可能以結構性方式延續，供應鏈漲價或將趨於常態化。
博通首席執行官 Hock Tan 在 3 月財報會議上亦確認，博通已提前鎖定 2026 年至 2028 年關鍵組件的供應，涵蓋先進製程晶圓、高帶寬內存（HBM）及基板。這一超前佈局本身，正是當前供應緊張程度的直接寫照。
<h2>PCB 交貨週期暴漲十倍</h2>
在 800G/1.6T 高階光收發模組中，PCB 是連接外部線纜與內部光電元件的關鍵接口。這類小型 PCB 由於空間極小且須處理極高頻信號，通常採用 mSAP（改良型半加成法）工藝，技術門檻遠高於普通 PCB，主要由具備高階 HDI 或 IC 基板技術的廠商供應。
PCB 淪為瓶頸的根源在於工藝重疊。其 mSAP 製程與 AI 服務器所需的 IC 基板製程存在部分交集，當全球搶購 HBM 產能時，小型 PCB 的產能隨之遭到擠壓。與此同時，1.6T 模組對信號品質要求極為嚴苛，PCB 須採用超低損耗材料與精密阻抗控制，並非一般 PCB 廠商所能承接。
更關鍵的是，一旦更換供應商，認證週期長達六個月以上。這正是谷歌、Meta 等超大規模雲廠商寧願簽訂三至四年長期合約、也要鎖定既有供應商產能的原因。
<h2>激光器：良率不足三成，磷化銦產能成核心卡點</h2>
激光器元件已成為 CPO（共封裝光學）時代的另一重大瓶頸。為支撐 1.6T 乃至更高帶寬，激光器須在數據中心高温環境下保持波長穩定，對&#34;超高功率&#34;且&#34;極低噪聲&#34;的連續波（CW）激光有嚴苛要求。即便供應商能夠產出激光晶粒，經嚴苛可靠性測試後，符合 CPO 高標準要求的良率可能不足 30%。
產能端的約束同樣嚴峻。高功率激光器依賴磷化銦（InP）技術，而全球具備 6 英寸 InP 大規模量產能力的廠商屈指可數。若上游 InP 外延片廠商或 Coherent、Lumentum 等擁有自有產能的廠商訂單爆滿，下游無論有多少封裝廠，均無激光晶粒可用。
更深層的結構性壓力來自 CPO 架構本身對激光器需求的放大效應。在傳統光模組中，一個模組配置一個激光器；而在 CPO 方案中，為降低熱影響，業界轉向使用 ELSFP（外部激光光源模組）架構，導致激光晶粒需求量與交換機數量之間不再是線性關係，而是成倍數增長，直接衝擊原本就已緊張的 InP 外延產能。
<h2>晶圓與先進封裝：真正的&#34;超級大堵車&#34;在後道</h2>
在晶圓供應方面，Natarajan Ramachandran 直接表示&#34;台積電產能達到極限&#34;，預計台積電先進製程產線將在 2026 年形成瓶頸，儘管台積電計劃持續擴產至 2027 年。
然而，真正的&#34;超級大堵車&#34;發生在後道先進封裝環節。進入 CPO 時代，台積電須導入 COUPE（緊湊型通用光子引擎）技術，通過混合鍵合（Hybrid Bonding）將光學芯片與硅芯片進行立體堆疊。這種全新封裝技術難度極高、測試周期極長，導致設備初期單位產出（UPH）難以快速提升。
競爭格局進一步加劇了產能壓力。2026 年，博通面對的產能競爭對手不再只是傳統網絡通信廠商，而是英偉達、蘋果、AMD、高通，以及正在重金自研 ASIC 芯片的谷歌、Meta、OpenAI。當最頂尖的 AI 算力芯片與最高階的 1.6T 網絡交換器同時湧入台積電同一條產線，產能實質上已進入&#34;配給制&#34;。
即便台積電現在決定大規模擴產，廠房建設、無塵室竣工、引入 ASML 極紫外光（EUV）光刻設備及各類高端測試設備的交貨週期動輒十二至十八個月。這意味着 2026 年的產能，實際上在 2024 至 2025 年間便已被各大廠鎖定——現在才追加訂單的客户，只能等到 2027 年新產能釋放。
<h2>全鏈條外溢：二線供應商擴產滯後，瓶頸蔓延</h2>
產能壓力正向整個供應鏈外溢。先進封裝並不僅僅是封裝廠的事，真正容易形成卡點的環節包括：CoWoS 必須配套的 ABF 基板、先進封裝必備的底部填充膠（Underfill）、AI 功耗爆炸帶來的散熱需求、KGD 測試與老化測試（Burn-in）、CPO 與光模組，以及 TSV 和中介層的切割與鑽孔等。
台積電董事長魏哲家曾表示&#34;CoWoS 產能仍然不夠&#34;——他缺乏的並非資金，而是配套供應商的產能：載板廠、探針卡廠商、底部填充膠供應商等。台積電可以投入巨資建設廠房，卻無法迫使這些中小供應商在短期內將產能翻倍。ABF 基板擴產動輒需要兩至三年，老化測試時間極長，光纖陣列對位容差在次微米級、難以完全自動化——每一個環節都在拖慢整體節奏。
隨着英偉達持續推進 GPU 架構的硬件迭代，供應鏈瓶頸與漲價問題或將成為結構性常態而非週期性擾動。對投資者而言，產能卡點所在，正是定價權集中之處。

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博通高管點名 AI 供應鏈三大核心瓶頸：激光器、先進製程晶圓及 PCB。受制於技術門檻與產能擠壓，小型 PCB 交貨週期已暴增至六個月，激光器良率不足 30%。即便台積電現大規模擴產，因設備交期達 12 至 18 個月、2026 年產能實際已被大廠鎖定，新訂單需排隊至 2027 年，算力缺口將趨於常態化。

- 人工智能基礎設施面臨激光器、晶圓及 PCB 三大供應瓶頸。  
- 激光器良率不足 30%，PCB 交貨週期暴增至六個月。  
- 供給側結構性約束將延續，漲價將趨於常態。

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