博通（Broadcom）物理层产品市场总监 Natarajan Ramachandran 近日在台北媒体沟通会上指出，当前 AI 相关供应链正面临三个核心制约因素：激光器产能、晶圆制造（主要指台积电先进制程），以及印刷电路板（PCB）。
他特别提到，一种用于光收发器内部的微型 PCB（Paddle Card），其交付周期已从大约 6 周拉长至近 6 个月，预计短缺问题要到 2027 年才有望缓解。
光模块小型 PCB：交期或至 2027 年缓解
博通 CEO 陈福阳（Hock Tan）在公司 3 月的财报电话会议中也确认，为确保未来供应，公司已提前锁定了 2026 至 2028 年关键组件的产能，包括先进制程晶圆、高带宽存储（HBM）以及封装载板。
在 800G、1.6T 这类高端光模块中，Paddle Card（桨式电路板）是一个至关重要的部件。它扮演着连接外部电缆与内部光电器件的桥梁角色。这类 PCB 尺寸极小，却要处理超高频信号，因此通常采用 mSAP（改进型半加成工艺）制造，主要由具备高阶 HDI 或 IC 载板能力的厂商供应，例如欣兴、臻鼎、金像电等。
HBM 挤占产能：Paddle Card 成新瓶颈
Paddle Card 之所以成为供应链短板，关键在于其制造工艺。其所需的 mSAP 工艺，与生产 AI 服务器所用 IC 载板的工艺高度重叠。
在全球 HBM 产能被 AI GPU 需求大量抢占的背景下，可用于生产这类高端 PCB 的产能自然被严重挤压。此外，为了满足 1.6T 光模块极低的信号损耗要求，Paddle Card 必须采用超低损耗材料（Ultra Low Loss）并实现高精度阻抗控制，技术门槛远高于传统 PCB。
还有一个现实因素是供应商认证。由于博通等厂商对信号完整性的要求极为严苛，更换供应商通常意味着长达 6 个月以上的漫长认证周期。这促使 Google、Meta 等终端用户更倾向于与供应商签订 3 到 4 年的长期协议，提前锁定产能以保障供应安全。
激光器：CPO 时代的核心瓶颈
随着 CPO（共封装光学）架构的演进，激光器正成为另一个关键的制约点。
要支持 1.6T 乃至更高带宽，激光器必须在数据中心的高温环境下保持极其稳定的波长输出。虽然全球能制造激光二极管的厂商不少，但能够提供满足 AI 数据中心要求的“高功率、低噪声”连续波（CW）激光器的厂商却屈指可数。一些厂商生产的激光芯片，在经过严苛的可靠性筛选后，符合 CPO 应用标准的良品率可能不足 30%。
技术路径也带来了新的需求压力。为避免因单个激光器故障导致整个交换机停机，CPO 架构通常采用具备冗余设计的外部激光源。相比传统光模块“一模块一激光器”的模式，这种外部激光源（ELSFP）设计使得单个交换单元所需的激光芯片数量成倍增加，进一步加剧了上游材料的产能紧张。
高功率激光器主要依赖磷化铟（InP）材料体系，而全球具备 6 英寸 InP 衬底规模化量产能力的厂商非常有限。如果上游 InP 外延片厂（如联亚）或 IDM 厂商（如 Coherent、Lumentum）的产能被大客户锁定，下游封装厂即使有能力，也可能面临“无米下炊”的困境。
真正的“超级拥堵”：先进封装环节
在晶圆制造方面，Ramachandran 直言：“台积电已接近产能上限。”他判断，2026 年先进制程将出现明显的供应瓶颈，尽管台积电仍在持续扩产。
但更深层的问题是，真正的“超级拥堵”并非发生在前道的晶圆制造，而是在后道的先进封装环节。
进入 CPO 时代，像台积电这样的代工厂需要引入 COUPE（紧凑型通用光子引擎）等新型封装技术，通过混合键合（Hybrid Bonding）来实现光芯片与硅芯片的三维集成。这类封装工艺的复杂度极高，测试周期漫长，导致初期设备单位产出（UPH）难以快速爬升，从而形成了新的产能瓶颈。
产能争夺：从市场竞争走向“配给机制”
展望 2026 年，博通在产能争夺战中的对手已经不仅限于传统的网络设备商。它需要与 NVIDIA、Apple、AMD、Qualcomm，以及 Google、Meta、OpenAI 这些自研 AI ASIC 的科技巨头们，共同争夺台积电先进产线的有限资源。
当 AI 训练芯片与 1.6T 高速交换芯片的投片需求同时达到高峰时，先进产能实际上进入了一种“配给制”状态。
即便台积电全力加速扩产，从厂房建设、洁净室完工，到引入 EUV 光刻机及各类配套的测试、封装设备，整个周期通常仍需 12 到 18 个月。这意味着，2026 年的产能，实际上在 2024 至 2025 年间就已经被主要客户通过长期协议提前锁定。后来者或新进入者，可能只能排队等待 2027 年及之后的新增产能释放。
产能外溢：瓶颈向全产业链扩散
随着台积电先进制程产能日趋紧张，压力正在向产业链的上下游传导，形成一种典型的“产能外溢效应”。
先进封装的瓶颈远不止在封装厂本身，它牵扯到一连串关键环节：CoWoS 等封装技术必需的载板、Underfill 底部填充材料、应对高功耗的散热系统、芯片老化测试与良品筛选、CPO 所需的光通信组件、先进制程测试用的探针卡、TSV/中介层加工，以及光纤阵列等。这些环节的扩产周期普遍较长，例如 ABF 载板的产能扩充通常就需要 2 到 3 年时间。
与此同时，芯片尺寸的增大和封装复杂度的提升，对材料和工艺提出了近乎苛刻的要求：无气泡的填充胶、耐受高热应力的能力、100% 的已知良品（KGD）筛选、长时间的老化测试、高精度的探针测试、超薄晶圆的加工，以及亚微米级的光纤对准精度……每一项都在拖慢整体产能释放的速度。
结语：供应链瓶颈与涨价或将常态化
在 NVIDIA 持续推动 GPU 架构迭代、各大厂商竞相布局 AI 芯片的背景下，供应链的局部瓶颈与价格上涨，未来一段时间内可能将成为半导体行业的一种常态。
正如台积电董事长魏哲家所言，“CoWoS 产能仍然不足”。这里短缺的不仅仅是资金或工厂空间，而是整个配套生态的产能，包括载板、探针卡、测试服务、光通信组件、TSV 加工设备、封装材料等一系列关键供应商。台积电可以投入巨资自建厂房，却无法在短期内让所有生态伙伴的产能同步翻倍。而供应链中那个“最卡脖子”的环节，往往正是定价权所在，也成为了资本市场密切关注的价值洼地。
这场由 AI 驱动的超级周期，正在对整个半导体供应链的韧性进行一次前所未有的压力测试。对于开发者社区和行业观察者而言，理解这些底层硬件的制约因素，有助于我们更清晰地把握未来技术演进的节奏与边界。更多深入的行业分析与技术讨论，欢迎访问 云栈社区 进行交流。
原文链接：https://www.ctee.com.tw/news/20260404700011-430201
（来源：ctee）
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