涉及的行业与公司 * **行业**：大中华区半导体行业，特别是人工智能（AI）半导体供应链，包括晶圆代工、先进封装（CoWoS）、存储（HBM、DDR4、NAND、NOR）、芯片设计服务、半导体设备与材料、中国AI芯片发展[1][5] * **公司**：覆盖了广泛的大中华区及全球半导体产业链公司，核心提及包括： * **晶圆代工**：台积电（TSMC， 2330.TW， 首选股）、中芯国际（SMIC， 0981.HK）、联电（UMC， 2303.TW）、华虹半导体（Hua Hong， 1347.HK）、世界先进（Vanguard， 5347.TWO）[5][6] * **AI芯片/设计**：英伟达（NVIDIA）、AMD、博通（Broadcom）、谷歌（Google TPU）、亚马逊（AWS Trainium）、微软（Maia）、Meta（MTIA）、华为（Ascend）、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动等公司的AI芯片项目[74][146][148] * **设计服务/IP**：智原（Alchip， 3661.TW）、创意电子（GUC， 3443.TW）、晶心科（Andes， 6533.TW）[5][7] * **封测**：日月光（ASE， 3711.TW）、京元电子（KYEC， 2449.TW， 超配）、长电科技（JCET， 600584.SS）、矽品（SPIL）[5][6][127] * **存储**：华邦电（Winbond， 2344.TW， 首选股）、南亚科（Nanya Tech， 2408.TW）、群联（Phison， 8299.TWO）、兆易创新（GigaDevice， 603986.SS）、旺宏（Macronix， 2337.TW）[5][6] * **设备/材料**：ASMPT（0522.HK， 超配）、北方华创（NAURA， 002371.SZ）、中微公司（AMEC， 688012.SS）、环球晶圆（GlobalWafers， 6488.TWO）[5][6] * **其他**：信骅（Aspeed， 5274.TWO）、联发科（MediaTek， 2454.TW）、稳懋（WIN Semi， 3105.TWO）、力智（Silergy， 6415.TW）等[5][6][7] 核心观点与论据 * **关键投资主题：无论AI GPU还是AI ASIC胜出，台积电都是主要赢家** * 台积电作为AI GPU（如英伟达）和AI ASIC（如各大CSP自研芯片）的主要晶圆代工供应商，将直接受益于AI半导体的整体增长[9] * 预计AI半导体将占台积电2027年预估营收的约34%[16] * **AI半导体需求强劲，驱动供应链扩张与投资机会** * **长期驱动力**：生成式AI推动AI半导体需求重新加速，并扩散至机器人、AI眼镜等不同垂直领域，智能手机和PC的端侧AI计算潜力有待观察[5] * **云AI资本支出强劲**：前四大CSP（亚马逊、谷歌、微软、Meta）2025年第三季度资本支出同比增长65%，预计2026年全球前十大上市CSP资本支出将达6210亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出（含主权AI）将达1万亿美元[51][82][84] * **市场规模预测**：在云AI推动下，全球半导体行业市场规模可能在2030年达到1万亿美元，云AI半导体市场规模在2025年可能增长至2350亿美元[75][77] * **增长前景**：预计2023-2030年，端侧AI半导体、推理AI芯片、定制AI芯片的复合年增长率分别为22%、55%、39%[159][165] * **CoWoS先进封装产能持续扩张，以满足AI芯片需求** * 鉴于AI需求持续强劲，台积电可能将CoWoS产能扩大至2026年的每月12.5万片晶圆[108] * 台积电计划在2025年将CoWoS和SoIC产能翻倍，并预计这一趋势将持续到2026年[113] * 2026年CoWoS需求预测：英伟达80万片晶圆（原预测59万片），博通23.5万片（原预测21万片），AMD 13万片（原预测11.5万片）[113] * 2025年台积电预计生产510万颗GB200芯片，全年GB200 NVL72机柜出货量预计达到3万台[106] * **存储芯片：AI驱动HBM需求，DDR4/NAND/NOR面临短缺** * **HBM**：预计2026年HBM需求将高达290亿Gb，英伟达仍将消耗大部分HBM供应[122][124] * **DDR4**：短缺预计将持续至2026年下半年[59] * **NAND**：AI存储导致NAND短缺[67] * **NOR Flash**：预计到2026年将持续供应不足[67] * **中国AI半导体发展：本土GPU自给率提升，但面临挑战** * **需求驱动**：DeepSeek等模型激发了推理AI需求[5][184] * **自给率提升**：2024年中国GPU自给率为34%，预计到2027年将达到50%，届时本土GPU几乎可以满足中国AI需求[197][200] * **本土供应链**：华为昇腾系列（如910B、910C、950）采用中芯国际7nm（n+2）工艺，预计中芯国际为本土GPU提供的产能将从2024年的每月2千片晶圆增长至2028年的每月2.6万片晶圆，带动本土GPU营收从2024年的425亿人民币增长至2027年的1802亿人民币[189][201] * **性能对比**：华为CloudMatrix 384（基于昇腾910C）在FP16算力（215-307 PFLOPS）和内存带宽（1229 TB/s）上对标甚至超过英伟达NVL72机柜（180 PFLOPS， 576 TB/s）[193] * **潜在风险**：国内GPU是否足够？英伟达H200等产品的潜在出货可能稀释国内GPU供应链的需求[5] * **半导体周期：AI与非AI领域分化，逻辑与存储周期脱钩** * **AI vs 非AI**：半导体供应链优先保障AI芯片，挤压非AI芯片（如T-Glass和存储短缺），排除英伟达AI GPU收入后，2024年非AI半导体增长缓慢，仅为10%同比[5][47] * **逻辑与存储周期**：逻辑半导体晶圆厂利用率在2026年上半年预计为70-80%，尚未完全复苏，而存储周期可能先行[44][45] * **库存指标**：半导体供应链库存天数在2025年第二季度下降，历史上库存下降时半导体股指上涨[49] * **技术趋势与创新** * **摩尔定律2.0**：能效是关键，每次制程节点迁移可提升能效15-20%[38][39] * **先进封装**：CoWoS（2.5D）与晶圆对晶圆（WoW）堆叠是提升带宽和能效的关键解决方案，WoW可能降低AI功能的BOM成本[175][179][180][181] * **共封装光学（CPO）**：有助于提高数据传输速度并降低功耗[132] * **第三代半导体**：SiC在800V数据中心和EV（预计2027年渗透率达45%）中的应用，GaN在高压场景的应用[166][170][171][174] * **财务与估值要点** * **台积电**：当前股价1485新台币，目标价1688新台币，潜在上涨空间14%，评级超配，2025年预估市盈率23.4倍[6] * **关键公司预测**： * **京元电子**：来自最大客户（推测为英伟达）的测试收入在2025/2026年可能显著增长，占其营收比例预计从2024年的11%升至2025年的24%和2026年的26%[127][130] * **AI计算晶圆消耗**：2026年可能高达238亿美元，英伟占占大部分[117][121] * **行业观点**：对大中华区科技半导体行业持“吸引”看法[2][15] 其他重要但可能被忽略的内容 * **科技通胀与AI侵蚀效应**：不断上涨的晶圆、封测和存储成本给芯片设计公司带来更多利润率压力，此外，AI替代部分人力导致需求疲软，以及供应链优先AI芯片，均对非AI半导体构成挑战[5] * **半导体设备进口**：2025年10月，中国半导体设备进口增长反弹至同比17%（3个月移动平均），来自荷兰（主要是DUV光刻机）的半导体光刻设备进口在2025年10月同比增长[213][214] * **定制芯片项目映射**：报告提供了详细的全球主要CSP及科技公司（AWS、谷歌、微软、Meta、特斯拉、百度、阿里、腾讯、字节跳动等）的AI定制芯片项目与设计服务合作伙伴（如Alchip、GUC、博通、Marvell等）的对应关系表，揭示了生态系统的复杂性[146] * **具体产品与技术路线**： * 苹果A20处理器预计在2026年下半年采用台积电N2制程和WMCM封装[23] * 台积电A16背面供电解决方案，英伟达为主要采用者[40] * 英伟达Rubin GPU预计在2026年上量[34] * **风险与合规提示**：报告包含关于美国行政命令（如14032、14105）、出口管制以及摩根士丹利潜在利益冲突的广泛披露，提示投资者相关投资可能受到限制[2][224][225][226][232]

**行业与公司** * 纪要涉及AI半导体供应链行业 包括晶圆代工 封装测试 AI芯片设计等领域[1][2] * 主要讨论公司包括台积电(TSMC) 京元电(KYEC) 联发科(MediaTek) 智原(Alchip) 博通(Broadcom) 英伟达(NVIDIA) 谷歌(Google) 亚马逊云服务(AWS) OpenAI等[2][8][33] **核心观点与论据** * AI资本支出保持强劲 摩根士丹利预计2026年云资本支出将达5820亿美元 同比增长31% 远高于市场共识的16%增长[12] * Oracle的强劲预订量(2026财年资本支出指引约350亿美元)和Stargate项目(至少需要28k个GB200 NVL72机架)成为AI半导体的积极催化剂[2][9][11] * AI推理需求显著增长 中国每日token消耗量从2024年初的0.1万亿增至2025年6月底的30万亿 Google的token处理量在2025年5月至7月间从480万亿翻倍至980万亿[16] * 台积电CoWoS产能2026年底维持93k pwma的预估不变 但对客户分配进行调整 英伟达保持595k晶圆需求 博通因Google TPU v7量上调从145k增至205k[4][30][33] * 京元电目标价从158新台币上调至188新台币 因AI ASIC和芯片探测(CP)市场份额增长 2025年资本支出增加100亿新台币至370亿新台币[71][72] * 联发科目标价从1888新台币下调至1800新台币 因Google TPU v8流片延迟 预计2026年产量从300-400k下调至200-300k[8][117] * 智原目标价从4588新台币下调至4288新台币 因可能无法承接AWS Trainium3全部一站式生产服务以维持毛利率[8][28] **其他重要内容** * 半导体技术进入摩尔定律2.0时代 系统集成比单纯芯片缩放更重要 英伟达Rubin GPU芯片预计2026年第二季度按时量产[3][20] * 共封装光学(CPO)技术采用趋势得到确认 AI计算"横向扩展"的CPO生产预计2026年下半年开始 "纵向扩展"预计2027年下半年开始[24] * 2026年AI计算晶圆消费收入预计达190亿美元 HBM消费量预计达250亿GB 其中英伟达占比分别为52%和50%[46][48][50][53] * 下一代GPU(Rubin)的最终测试时间可能增加50%至1400-1600秒 以确保芯片性能[77] * 京元电在AI测试领域市场份额保持高位 预计AI相关收入贡献2025年达25-30% 2026年达30-35%[73][80] **数据引用** * Oracle2026财年资本支出指引约350亿美元[11] * 一个4.5GW数据中心可能需要28k个GB200 NVL72机架[9] * 2026年云资本支出预计5820亿美元 同比增长31%[12] * 中国每日token消耗量达30万亿[16] * 台积电2026年底CoWoS产能维持93k pwma[4][30] * 博通CoWoS预订量从145k上调至205k[33] * 京元电目标价从158新台币上调至188新台币[71] * 联发科目标价从1888新台币下调至1800新台币[117] * 智原目标价从4588新台币下调至4288新台币[8]