存储这条线我们从年初跟到现在，闪迪 8 月的 Investor Day 官方把供给紧张写到 2028 年，而昨天又传出消息称，客户开始和内存制造商谈 2029 和 2030 年的产能了….
整个市场还都是紧的信号，但有个问题一直答不上来：现在到底缺到什么程度，这个程度在历史上排第几，还能缺多久？
于是野村发了一篇深度报告，综合供应、需求、出口价格等多重因素，野村推出了芯片短缺指数，之后应该会按月更新。
做这个指数的是野村的亚洲经济组，不是科技组。芯片缺不缺，现在已经变成宏观经济学家要回答的问题了….
除了野村这个偏宏观的角度，还有维度就是跟踪 A100 和 GB300 一线数据。前几天新云厂把 A100 签约到了 2029 年，昨晚阿里的电话会举例两个例子：20 年买的 A100，以及 18 年买的 V100 至今任然满负荷运行，要知道财报中的折旧一般就是 5 年左右….
| 时间 | CSI 读数 | 含义 |
|---|---|---|
| 2012-07（样本起点） | ≈100 | 供需均衡基线（100=balance） |
| 2018–2019 | ≈98–99 | 供应宽松期（低于100=supply slack） |
| 2020–2021 峰值 | 102.2 | 上一轮芯片短缺峰值 |
| 2022–2023 | ≈98.5 | 供应再次过剩 |
| 2024 起 | 持续攀升 | 短缺信号重新强化（Shortage intensifying） |
| 2026-07（最新） | 103.8 | 2012年以来历史最高 |
（数据来源：Nomura Global Economics、CEIC）
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 文章主题 | 野村推出 Nomura 芯片短缺指数（CSI），用宏观+行业序列衡量全球芯片缺货程度 |
| 核心数字 | 2026-07 CSI 读数 103.8（100=供需均衡），为 2012 年以来最高，2020-21 峰值仅 102.2 |
| 方法论 | 动态因子模型从 40-50 个月度序列提取供需因子 → 三变量 VAR 合成（按 FCI 思路赋权），价格锚=韩国央行半导体出口价格指数 |
| 关键数据 | 需求因子 z-score +3.5，供给因子 +2.0，缺口 2012 年以来最大；韩国芯片出口价格 2026 +180% vs 出口量回落零附近 |
| GPU 经济性 | A100 仍在网络中是因芯片短缺而非经济；GB300 token 数 400×A100，能效 115×A100，毛利 1.7-2.7 vs 1-1.2 美元/小时 |
| 结论 | 短缺程度在历史上排前列且延续时间长；A100 退出节奏由供给决定，与经济回报无关 |
| 时间 | 关键事件 |
|---|---|
| 2012年起 | CSI 样本起点（100=供需均衡），当前 2026-07 读数 103.8 创样本新高 |
| 2018年起 | 英伟达 V100 销售（仍在满负荷运行） |
| 2020-21 | 上一轮芯片短缺峰值，CSI 102.2 |
| 2020年 | 阿里等云厂采购 A100 批次（现仍在网络运行） |
| 2025-08 | 闪迪 Investor Day 把供给紧张写到 2028 年 |
| 2025-08（最近） | 客户开始和内存制造商谈 2029-2030 年产能 |
| 2026-07 | CSI 读数 103.8；阿里财报会举例 A100/V100 仍满负荷；新云厂 A100 签约到 2029 |
| 2026-10-01 | 知识星球优惠截止（[北向牧风] 100 元立减券） |
A100 还在用是因为芯片短缺：GB300 的 token 成本差 100 倍
今天聊的稍晚多一点，市场还有对 A100 和 GB300 现在价差其实还有很多疑问，Semianalysis 给机构的报告中提到 A100 之所以仍留在网络中，只是因为芯片短缺，而不是经济原因….
详细看看上边提到的这些到底是怎么个事….
芯片短缺指数是怎么算的？野村 CSI 的两步法与韩台镜子
先说个前提：目前没有任何公开序列在实时测量全球芯片短缺。但短缺会在宏观数据里留下痕迹，出口金额和出口数量背离、生产和出货背离、订单起来的同时库存往下走、宣布的资本开支跑在实际支出前面。
| 时间 | 出口量（同比%） | 出口价格（同比%） | 特征 |
|---|---|---|---|
| 2017-07 起 | +20～30% | +30～40% | 量价同步温和增长 |
| 2019 低谷 | +15% | -40% | 价格暴跌（存储下行周期） |
| 2020–2021 | +20～50% | 转正回升 | 短缺周期启动 |
| 2024 小高峰 | +50% | +55% | AI需求拉动量价齐升 |
| 2025 | 回落至 +5% | 开始陡升 | 剪刀差初现 |
| 2026-07（最新） | ≈0% | ≈+180% | 极端剪刀差：价暴涨、量停滞 |
（数据来源：CEIC、Nomura Global Economics）
具体两步。第一步用动态因子模型，从两组各 20-25 个月度宏观和行业序列里，分别提取供给因子和需求因子。第二步把这两个因子和半导体出口价格放进一个三变量 VAR，用估出来的价格响应当权重，把供需合成一个指数。这套权重法是照着金融条件指数（FCI）搬过来的：FCI 按每个分项对目标宏观变量的影响赋权，CSI 换成按每个因子对芯片价格的估计影响赋权，好处是供给和需求被放到同一把经济尺子上，跨周期可比。
| 时间 | 需求因子（z） | 供给因子（z） | 供需缺口解读 |
|---|---|---|---|
| 2012 起 | ≈0 | ≈0 | 均衡起点 |
| 2016 小高峰 | +0.8 | +1.2 | 供给略强于需求 |
| 2020 峰值 | +2.5 | +2.2 | 双高（上一轮短缺），需求略超供给 |
| 2022 低谷 | -2.1 | -2.2 | 双低（供应过剩+需求萎缩） |
| 2024 起反弹 | 转正攀升 | 滞后跟随 | 需求先起、供给跟不上 |
| 2026-07（最新） | +3.5 | +2.0 | 缺口为2012年以来最大 |
（数据来源：CEIC、Bloomberg、Nomura Global Economics）
价格锚用的是韩国央行编的半导体出口价格指数。为什么不用现货和合约价？那些市场报价适合做产品层面的交叉检验，但覆盖范围和历史长度各家不一，韩国央行那套在一个很宽的产品组合上是最一致的总量基准。
指数的输入清单我数了一遍：韩国芯片产量、韩国库存出货比、韩国电子业 BSI、台湾电子业 PMI、台湾 ICT 接单、美国电子库存出货比，再加大厂 capex 一致预期、token 支出指数和 GPU 租赁指数。
说是全球芯片短缺指数，骨架其实是韩台镜子。这不算毛病，全球没有更好的高频代理了，但用的时候心里要有数：它对存储和亚洲代工的敏感度，天然高于对模拟、功率、成熟制程….
2/ Semianalysis 机构版
客户完全有理由转向最新的芯片，供应商也是如此。A100 之所以仍留在网络中，只是因为芯片短缺，而不是经济原因
一台 GB300 产生的 token 数量大约是 A100 的 400 倍（这是数量级上的估计，一台 H100 产生的 token 数量大约是 A100 的 8 倍，而一台 GB300 产生的 token 数量大约是 H100 的 50 倍）
A100 的 TDP 为 400W，而 GB300 的 TDP 为 1400W。这意味着，在电价不变的情况下，GB300 的能效大约是 A100 的 115 倍。
一台 A100 的租赁价格大约为每小时 1-1.2 美元，一台 GB300 的租赁价格为每小时 4-5 美元。如果假设芯片在 5 年内收回成本，且一台 GB300 的成本约为 40,000 美元，那么如果 24 小时不间断租赁 5 年，芯片的成本约为每小时 0.91 美元。现在，考虑到维护费用，以及芯片并非 100% 时间被租赁的事实，我们可以非常保守地估计，芯片的成本将比 A100 多出 1.5 美元，而 A100 将完全收回成本。
这意味着，不考虑电费，也不考虑基础设施（基础设施基本相同，至多 GB300 由于更高的网络带宽和更严格的冷却要求而稍贵一些——我们可以慷慨地量化这一部分为 0.8 美元），每台芯片的毛利润为 A100 每小时 1-1.2 美元，而 GB300 每小时为 1.7-2.7 美元。
即使不考虑 token 生成，GB300 在市场上的价格也更有优势。
现在，如果从客户的角度来看，正如上面所说，一台 GB300 生成的 token 数量是 A100 的 400 倍。这意味着 A100 的每个 token 成本是 GB300 的 80 到 120 倍。
因此，客户完全有理由转向最新的芯片，供应商也是如此。A100 之所以仍留在网络中，只是因为芯片短缺，而不是经济原因。
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文章描述：本文围绕野村（Nomura）最新推出的全球芯片短缺指数（CSI）展开：2026-07 读数 103.8，为 2012 年以来最高，需求因子 +3.5 vs 供给因子 +2.0，缺口 2012 年以来最大；方法论采用动态因子模型+三变量 VAR 合成，价格锚=韩国央行半导体出口价格指数，输入含韩台芯片产量/库存/PMI/美国库存/大厂 capex 等；并结合 Semianalysis 报告，分析 A100 仍在网络的真实原因（芯片短缺而非经济性）和 GB300 的 token 成本优势（每 token 成本仅 A100 的 1/80-1/120）。
