Everyone's focused on OpenAI, Google, an

所有人都在关注 OpenAI、Google 和 NVIDIA。但这三家公司，没有一家能不靠一家荷兰企业的设备造出哪怕一块芯片，而这家企业在全球没有任何竞争对手。

它叫 ASML。大多数科技圈的人都从没听说过它。它的市值超过 5000 亿美元。而它起家于一间漏雨的棚屋。

今天它的重要性无关历史，而是它直接决定了 AI 实际扩容的速度。

它走到今天的简要历程：ASML 成立于 1984 年，是 Philips 和 ASM International 的合资企业。最初只有 31 名员工，扎根埃因霍温一间下雨就漏水的棚屋。他们的第一款产品在商业上彻底失败。

当时市场被尼康和佳能掌控，没人把他们当回事。1992 年，他们几近破产，全靠 Philips 给出紧急贷款才活了下来。大多数创始团队都提前谈好了条款，如果创业失败可以回 Philips 工作，可见当时没人相信他们能成。

之后他们下了两个改变一切的赌注。第一个赌注，他们和 TSMC 合作研发浸没式光刻，而尼康和佳能把数十亿美元砸进了另一条技术路线。这一个决策就让日本企业的研发投入一夜之间沦为废纸。到 2009 年，ASML 已经占据了 70% 的光刻市场。

第二个赌注，他们花了三十年时间、超过 60 亿欧元研发 EUV 光刻，这项技术在当时被大多数物理学家认为不可能实现。今天，他们是全球唯一能量产合格 EUV 设备的公司，占据 100% 的市场份额，没有任何其他公司能接近他们的水平。

这家起家于漏雨棚屋、一度没有成型产品的公司，现在扼住了全球科技供应链最核心的命门。

接下来讲讲它为什么对 AI 格外重要。你用过的所有 AI 模型，ChatGPT、Claude、Gemini，都运行在由 ASML 设备光刻出来的芯片上。所有 NVIDIA GPU、所有 Google TPU、所有定制 AI 加速器都是如此。ASML 的设备是所有一切的前置环节。

人们谈论 AI 算力短缺时，通常会把矛头指向 NVIDIA。但 NVIDIA 只负责设计芯片，制造环节由 TSMC 完成，而 TSMC 的制造速度完全取决于 ASML 能供应多少设备。这就是大多数人从来不会想到的供应链层级：NVIDIA 等 TSMC，TSMC 等 ASML。

而 ASML 目前每年大约只能生产 70 台 EUV 设备。整整七十台，要供给全球所有先进芯片生产需求——所有手机、所有数据中心、所有 AI 训练集群。

SemiAnalysis 首席执行官 Dylan Patel 在最近一期播客里说得直截了当：2028 到 2030 年间 AI 扩容的真正瓶颈，不是电力，不是土地，不是模型架构，而是 ASML 的产能。

瓶颈背后的经济逻辑

这和你现在为 AI 付的钱直接相关。Microsoft、Meta、Amazon 和 Google 计划在 AI 基础设施上投入超过 6000 亿美元，所有这些基础设施都需要芯片，所有这些芯片都需要 ASML 的设备。而 ASML 设备的交付排期已经积压到 12 到 18 个月之后。

ASML 今年正在将产能提升 36%，计划生产约 60 台 EUV 设备，为此投入了 22 亿美元扩产。但即便按照这个增速，需求还是远超供给。TSMC 的 2nm 工艺产能在 2026 年就已经被全部订满。

下一代技术 High-NA EUV 的产能缺口更紧张。每台 High-NA EUV 设备售价 3.7 亿到 4 亿美元，以当前产能 ASML 每年只能生产不到 20 台，订单排期已经到 2027 年末。

到 2030 年，全球投入运行的 EUV 设备大约会有 700 台。Sam Altman 公开提出的每年 52 吉瓦 AI 算力目标， alone would need roughly 25% of that entire global capacity. But AI has to share that capacity with every other industry that needs advanced chips, phones, cars, medical devices, defense. 仅这一个目标就需要消耗全球总产能的大约 25%，但 AI 还要和所有其他需要先进芯片的行业共享产能——手机、汽车、医疗设备、国防。

所以整体图景就是：AI 需求在指数级增长，但制造 AI 所用芯片的物理产能只是线性增长，完全受制于这家荷兰企业每年能组装出多少台由 70 万个零件组成的设备。指数需求和线性供给之间的缺口，就是 GPU 价格居高不下、AI 订阅价格保持高位、所有大型科技公司都要提前数年锁定芯片供应的原因。

这一切意味着什么

未来会发生两件事。第一，早早锁定 ASML 产能的企业，未来数年都会在 AI 领域拥有结构性优势。TSMC、Samsung 和 Intel 和 ASML 已经有几十年的合作关系，而且早在 2012 年，三家企业就联合向 ASML 的研发直接投入了 38.5 亿欧元。这笔共同投资为他们换来了其他玩家拿不到的设备优先供货权。

第二，算力会在比大多数人预想更长的时间里保持高价。你见过的所有 AI 成本预测，都默认芯片供应能跟上需求，但实际上做不到——除非 ASML 完成产能扩张，而扩产需要数年时间和数百亿美元，不是几个季度就能搞定的。

ASML 自己定下的 2030 年营收目标是 440 亿到 600 亿欧元，即便按照他们最乐观的情景，供应在本世纪剩下的时间里都会保持紧张。

过去几年，AI 一直在把硬件抽象化，云计算让硬件变得不可见，API 让它感觉起来供给无限。但在这一切之下，物理世界的限制回来了。一个模型可以通过业务部门审批、由数据团队设计、通过云 API 部署，但它背后的算力仍然要依赖光刻设备，而整个供应链都要经过荷兰的一座小镇。

看懂这一点的企业会提前做好规划，其他企业只会一直纳闷，为什么算力永远达不到他们预期的低价。