英伟达的投资组合调整 - AI算力巨头英伟达根据13F监管文件进行了一系列投资调整，核心操作包括清仓安谋控股（ARM）剩余股份、退出Applied Digital等AI生态标的，同时大幅增持英特尔、新建仓新思科技，并对诺基亚增持约2.9%的股份 [1][7] 对诺基亚的具体增持与公司现状 - 英伟达增持了诺基亚约2.9%的股份 [1][7] - 诺基亚已转型为全球领先的电信设备供应商，美股收盘价为7.77美元，近三月股价上涨27.59%，总市值达446.17亿美元 [1][8] - 诺基亚在5G接入、基站软件、光通信等领域积淀深厚，并在2024年收购Infinera后强化了高速光纤传输等核心能力，成为少数能提供完整通信基建解决方案的企业 [1][8] 增持诺基亚的战略意图 - 增持诺基亚是英伟达精准贴合其“物理AI”战略的一步棋，旨在实现“算力与网络的深度协同” [3][10] - 英伟达的核心优势在于GPU及AI加速器，但在网络基础设施、光通信、边缘接入等领域涉足较浅，而这是诺基亚的核心长板 [3][10] - 通过增持绑定诺基亚，旨在实现“算力+网络”双向赋能，既可将英伟达的AI计算平台下沉至通信网络以支撑诺基亚5G/6G软件升级，也可借助诺基亚的渠道与技术将自身算力优势延伸至电信基建赛道 [3][10] - 此次增持是英伟达从“分散布局”向“核心聚焦”转型的重要一环，此前布局Applied Digital等是为了广泛覆盖AI产业链，而当前是收缩精力以聚焦AI基础设施的核心环节 [3][4][10] 构建AI基础设施的闭环生态 - 英伟达的战略布局已形成清晰闭环：增持英特尔是为了深化芯片制造合作，破解AI芯片产能瓶颈；增持诺基亚是为了补齐网络通信短板，为物理AI、边缘计算提供低时延网络支撑；新建仓新思科技则是为了强化芯片设计与算力硬件的协同，降低研发成本并提升效率 [6][12] - 上述三者共同指向“算力-网络-芯片设计”的闭环生态 [6][12] - 清仓ARM是因为其持股更多是财务层面的布局，且ARM业务与新思科技存在重叠，无法支撑“算力+网络”的核心需求；退出Applied Digital既是获利了结，也是为了收缩精力，全力聚焦底层基建布局 [6][12] 核心战略目标总结 - 英伟达增持诺基亚的本质是为其“物理AI”战略补短板、筑闭环，核心目标是通过绑定诺基亚的网络基建优势，结合英特尔与新思科技的协同，掌控AI产业的“算力+网络”两大命脉，以巩固其在AI基础设施领域的绝对主导地位 [7][12]

苹果公司业绩指引与供应链瓶颈 - 苹果公司预计其2026财年第二季度业绩将受到台积电尖端制程处理器供应限制 这是该公司多年来首次发布此类声明[1] - 供应瓶颈在于先进制程节点的产能 由于第一季度业绩增长23%导致产能提升空间缩小 无法大幅提高产能[1] - 公司对下一季度的业绩指引基于对供应受限的最佳估计 情况瞬息万变[1] 台积电先进制程产能竞争加剧 - 台积电2纳米（N2）工艺产能被芯片制造商大规模采用 NVIDIA、AMD和ASIC设计商等都在争夺产能[2] - 苹果和高通等移动客户将推动2nm工艺初期应用 随后焦点将转向人工智能巨头[2] - AMD计划在下半年发布的Instinct MI400系列显卡上采用2nm工艺 NVIDIA的下一次重大升级将采用Feynman工艺搭载A16（1.6nm）芯片[2] - 亚马逊和谷歌等ASIC厂商也将占据台积电N2工艺产能的相当大一部分[2] - 台积电在晶圆代工领域处于领先地位 所有累积需求涌向该公司 晶圆代工领域选择寥寥无几[3] - 英伟达CEO表示台积电需要提升产能以跟上人工智能热潮 甚至表示将在十年内将产能翻一番[3] 存储器市场动态与价格飙升 - DRAM合约价格正以前所未有的速度上涨 季度报价几乎翻了一番[4] - 美光率先提议合约价格较2025年第四季度大幅上涨115%至125%[4] - 本季度签署的大部分长期协议集中在服务器DRAM上 大部分内存需求已转向人工智能行业[4] - 目前内存市场完全是卖方市场 买家在批量采购方面几乎没有议价能力[4] - TrendForce预计本季度DRAM价格将上涨90%至95%[4] - DRAM价格上涨将影响消费产品 尤其是在搭载新平台的新款笔记本电脑陆续上市之际 消费级GPU的GDDR内存条价格走势很可能类似[4][5] - 美光晶圆厂建设计划要到2028年才会产生实质性影响 供应商对大幅提高DRAM产量持怀疑态度 短缺状况预计将持续几个季度[5]

台积电2026年资本支出计划与AI需求 - 公司计划在2026年投入创纪录的520亿至560亿美元资本支出，以扩大产能，该支出预计将比上一年增长37% [1] - 然而，即使进行创纪录的资本投资，预计仍不足以满足人工智能芯片的激增需求 [1] 人工智能加速器增长预期 - 公司上调了人工智能加速器收入的增长预期，预计2024年至2029年五年间的复合年增长率将达到50%中高段 [1] - 公司预计2024年起五年间的总收入增长（以美元计）复合年增长率将达到25%，高于此前约20%的目标 [1] - 预计到2025年，NVIDIA和AMD的AI加速器将占公司总销售额的10%以上 [2] 持续的供应短缺与竞争格局 - 多位分析师指出，即使公司扩大产能，也可能无法满足激增的需求，人工智能芯片产能正以每年略高于15%的速度增长，但代币消费增长速度更快 [1] - 预计到2026年，5纳米及以下工艺的晶圆需求将超过产能25-30%，供应短缺情况可能会持续到2027年 [2] - 供应短缺可能会给英特尔和三星电子等竞争对手进入人工智能芯片市场的机会，客户正在寻找至少第二个AI芯片供应商 [1][6] 对“人工智能泡沫”的担忧与管理层态度 - 公司管理层及金融市场存在对是否处于类似“泡沫”局面的担忧 [3] - 公司首席执行官对大规模资本支出表示紧张，称如果不谨慎行事，对公司来说会是一场灾难 [3] - 但首席执行官似乎确信需求增长是真实的，并引用了与云服务提供商的沟通，展示了AI帮助其业务的证据 [3] 资本支出分配与产能扩张计划 - 公司计划将2026年总资本支出的约70-80%用于尖端工艺技术，10%用于特种技术，约10-20%用于先进封装和测试、掩模制造等 [4] - 过去三年，公司的资本支出达到了创纪录的1010亿美元，未来三年这一数字还将大幅增长 [4] - 公司正在亚利桑那州、日本和德国扩大生产规模，计划在亚利桑那州至少兴建三座工厂 [4] 亚利桑那州超级晶圆厂集群投资 - 公司预计将在其亚利桑那州工厂追加投资1000亿至1350亿美元，使其总投资额达到约3000亿美元 [4] - 公司已加快其位于亚利桑那州的第二工厂投产，预计将于2027年下半年开始量产，第三工厂建设已开始，第四工厂在准备中 [4] - 此项计划旨在扩展其位于亚利桑那州的独立超级晶圆厂集群，以满足智能手机、AI和高性能计算应用领域领先客户的需求 [4][5] 市场地位与长期展望 - 到2030年，公司的销售额预计将达到2750亿美元，占所有商用晶圆代工产能的90%（不包括英特尔和三星的自用产能） [4] - 公司在晶圆代工市场的份额预计将从目前的70%进一步扩大 [4] - 公司看到人工智能模型在消费者、企业和主权人工智能等各个领域得到越来越广泛的应用，这将进一步加速对计算能力的需求 [2] 业务优化与行业影响 - 公司似乎正在集中精力服务核心客户以优化供应链管理，并退出部分业务以提高效率 [6] - 由于公司优先生产利润更高的高性能计算晶圆，这肯定会导致一些客户面临人工智能芯片短缺的问题 [6] - 人工智能需求的增长不仅可能提振公司，也可能促进其他先进逻辑半导体制造商（如三星、英特尔、Rapidus）的发展 [6]

报告投资评级 * 报告未明确给出“买入”、“持有”或“卖出”等具体投资评级，但其核心观点积极，强调了公司面临重大发展机遇 [1][2][4][18][37] 报告核心观点 * 全球半导体行业正进入由AI数据中心需求驱动的新景气周期，存储芯片价格飙升，企业积极扩产 [2][3] * 通富微电作为全球第四大、中国大陆第二大第三方封测厂商，深度绑定核心客户AMD，将显著受益于AMD数据中心业务的爆发式增长及与OpenAI的千亿美元级别合作预期 [6][8][9][11][18] * 公司拟通过定增募资不超过44亿元，旨在突破产能瓶颈，重点押注存储、汽车电子、AI数据中心（高性能计算）三大高增长赛道，以把握行业机遇并满足大客户未来需求 [1][4][20][21] * 公司的增长策略（单一大客户、激进扩张）在当下行业趋势下可能带来高收益，但也伴随着相应的风险 [37] 公司市场地位与客户结构 * 通富微电是全球第四大第三方封测厂商，2024年全球市占率为8.0%，在中国大陆封测厂中仅次于市占率11.4%的长电科技 [7] * 公司客户集中度高，2024年前五大客户贡献52.3%营收，其中单一大客户AMD就贡献了高达50.4%的收入 [8] * 通富微电是AMD最大的封测供应商，承接了AMD超过80%的封测订单，双方深度绑定 [9] 公司与核心客户AMD的业绩表现 * **AMD业绩**：2024年总营收258亿美元，同比增长13.7%，净利润16.41亿美元，同比激增92.2%；2025年前三季度营收和利润再度录得34.4%和143.7%的高增速 [11] * **AMD数据中心业务**：是增长核心引擎，2024年收入126亿美元，同比增长94%，占总营收近半；2025年前三季度进一步创收112亿美元，增长近30% [18] * **OpenAI合作**：2025年10月，OpenAI计划部署6GW的AMD芯片，预计未来4年内为AMD带来千亿美元级别收入，这是AMD及通富微电最大的确定性机遇 [18] * **通富微电业绩**：受益于AMD增长，2024年总营收238.82亿元，同比增长7.2%；2025年前三季度总营收201.16亿元，同比增长17.8% [12] * **通富微电利润**：2024年归母净利润6.78亿元，同比大幅增长299.9%；2025年前三季度净利润8.60亿元，同比增长55.7% [13] 44亿元定增募资用途分析 * **定增目的**：因产线保持高产能利用率且瓶颈显现，旨在满足大客户AMD未来的大规模增量需求 [20] * **募资总额**：拟募资不超过44亿元，总投资额46.86亿元 [4][22] * **存储芯片封测产能提升**：拟投入8亿元，顺应存储芯片价格自2025年9月以来累计涨幅超300%的行业趋势，满足AI基础设施对HBM和DDR5的爆发性需求 [21][22][23][24] * **汽车电子等新兴领域封测产能提升**：拟投入10.55亿元，公司是国内少数具备ISO26262功能安全认证的封测厂，为比亚迪等客户提供IGBT模块封装，2024年车载产品业绩同比激增超200% [21][22][29][30] * **晶圆级封测产能提升**：拟投入6.95亿元，满足先进芯片高频、高速、低功耗的封装需求，主要应用于AI加速芯片、CPU、GPU等 [21][22][27] * **高性能计算及通信领域封测产能提升**：拟投入6.20亿元，主要应用领域为AI加速芯片、CPU、GPU等，是配合AMD扩产需求的重头戏 [21][22][27][28] * **补充流动资金及偿还银行贷款**：拟投入12.30亿元 [22][31] 公司财务状况与同业对比 * **财务状况**：截至2025年三季度末，货币资金56.41亿元，但短期借款和长期借款（含一年内到期）合计约180亿元，负债高企源于大举扩张 [32][33] * **现金流**：经营现金流充裕，但资本支出规模更大 [33] * **与长电科技对比**：长电科技客户结构更分散，现金流更充裕，资本开支更谨慎，能实现自由现金流的净流入 [8][35]

公司财务与增长预期 - 公司预计按美元计算的2026年整体营收增幅将接近30% [1] - 公司2024~2029年整体营收按美元计的复合年增长率将接近25% [1] - 公司2025年按美元计营收增长达到35.9% [1] 行业增长前景 - “晶圆代工2.0”行业整体营收在2025年增长了16% [1] - 公司预计“晶圆代工2.0”行业营收在2026年将同比增长14% [1] AI业务表现与展望 - AI加速器在2025年贡献了公司10%以上的营收 [1] - 公司预计2024~2029年AI加速器相关收入的复合年增长率将接近60% [1] 先进封装业务发展 - 先进封装业务对公司总收入的贡献在2024年约为8%，2025年升至10%出头 [1] - 公司预计先进封装业务的增速将超过公司平均水平，2026年贡献占比将达十余个百分点 [1] - 先进封装与掩膜制造等业务将占到2026年公司资本支出的10~20%，高于此前水平 [1] 客户与产能调整 - 公司目前未感觉其PC/手机客户行为因内存供应危机出现变化，这与公司主要负责高价值的手机芯片供应有关 [3] - 公司确认削减了8英寸和6英寸的产能，但仍将持续支持该领域客户 [3]

文章核心观点 - 台积电2025年第四季度财报及2026年第一季度业绩指引全面超越市场预期，标志着公司在由人工智能驱动的第四次工业革命中，作为核心引擎的地位空前稳固 [1] - 公司的增长飞轮由前沿技术、先进封装、全球布局和未来视野共同铸就，其决策正在定义全球半导体产业与科技发展的未来 [52] 财务业绩表现 - **25Q4业绩回顾**：营收达1.046万亿新台币，同比增长20.5%；净利润为5,057亿新台币，远超预期的4,670亿，同比猛增35%；毛利率为62.3%，突破市场预期的60.6% [3] - **26Q1业绩指引**：营收指引为346-358亿美元，远超预期的332.2亿美元；毛利率指引为63%-65%，显著高于市场预期的59.6% [10][11] - **资本开支计划**：2026年资本开支预计高达520-560亿美元，远超2025年的409亿美元及市场460亿美元的预期；未来三年资本支出将“更高”，预示总额可能接近2000亿美元的庞大投资计划 [12][13] 技术制程与市场掌控 - **先进制程主导营收**：3纳米、5纳米和7纳米制程合计贡献总营收的77%，其中3纳米和5纳米占据63%，支撑了公司强大的议价能力和高毛利率 [7] - **制程技术路线图**：2纳米制程计划于2026年第一季度量产，其初期营收规模预计将超过3纳米；增强版N2P计划2026年下半年量产；公司首次披露埃米级制程A16，计划于2026年下半年量产，针对高性能计算产品 [46][47] AI业务的核心驱动力 - **AI业务增长预期**：公司将2024-2029年AI加速器业务的复合年增长率预期从45%上调至55%-59%的“恐怖”级别；预计到2029年，AI业务年营收将至少达到900亿美元，并有望挑战1000亿美元大关 [20][21] - **AI芯片定义扩展**：AI加速器业务不仅包括英伟达GPU，还涵盖谷歌TPU、亚马逊Trainium、Meta MTIA等各大云巨头的自研ASIC芯片及配套模拟芯片，版图更为宏大 [20] - **整体增长指引**：公司预计以美元计价的营收在2026年将增长近30%，远超25%的预期，且从2024年开始的五年复合增长率将高达25% [18] 先进封装技术 - **CoWoS产能与需求**：CoWoS是公司的独门绝技，需求旺盛；摩根大通预计到2026年末，台积电自身的CoWoS月产能将达到11.5万片，但仍存在约1.5万片/月的“外溢产能”由其他封测厂承接 [24] - **增长动力转移**：对CoWoS的需求增长动力正从英伟达GPU转向谷歌、亚马逊、Meta等云巨头的自研ASIC芯片，后者可能成为下一阶段扩产的主力 [26][27] 下一代封装与互联技术 - **CoWoP技术革新**：CoWoP是一种无ABF载板的先进封装技术，能简化结构、降低成本并绕开ABF载板产能瓶颈；预计英伟达将从2026年末的“Rubin”平台开始采用 [31][34][35] - **CoWoP市场价值**：为CoWoP配套的高端PCB单颗GPU价值高达600美元，是当前方案的三倍；预计CoWoP市场规模在2027年将超过6亿美元，2028年飙升至20亿美元以上 [37][38] - **CPO技术布局**：CPO是一种先进的光电共封装互联技术，计划从2027年起开始贡献营收；CPO与CoWoP是互补关系，共同解决芯片内部集成与外部高速通信的挑战 [43][44] 全球产能布局 - **全球建厂战略**：公司正在全球范围内快速扩张产能，以满足需求并进行地缘政治下的战略布局 [49] - **主要基地分布**： - 中国台湾新竹和高雄是2纳米核心基地 - 美国亚利桑那州一厂已量产，后续多个工厂及先进封装厂正在推进 - 日本熊本一厂已量产且良率优异，二厂已动工 - 德国德累斯顿的特殊制程工厂已开始建设 [49][51] 行业影响与上游机遇 - **资本开支的连锁反应**：公司天量的资本支出计划旨在为未来五年的AI算力需求建设产能，直接引爆了上游设备商的历史性机遇 [14] - **设备商订单激增**：仅台积电和三星的订单，就足以将阿斯麦的订单额推向70亿欧元的历史新高 [14]

行业趋势：AI能力演进与算力需求转移 - AI能力发展正从基础能力大模型向智能体AI演进，更注重提供具体功能以构建工作流 [3][7] - 具身智能作为物理AI的重要形态，将数字世界的智能能力嵌入实体设备与真实世界交互，这类应用多以推理为主 [3][7] - 行业分析机构预示，AI算力需求的重心正从训练向推理转移，这将消耗相应比例的算力 [3][7] 技术架构：异构计算成为核心需求 - 多智能体构建完善工作流并实现多流并行运作，对异构基础设施提出需求 [3][7] - AI Agent的功能支持包含多种模型、调度器及预处理模块，这些模块需不同硬件提供最优能效比与成本经济性支撑 [3][7] - 尽管所有任务均可在CPU上运行，但难以兼顾及时性与功能有效性，因此需高端GPU、中端GPU等多种硬件组合搭配，针对不同规模模型与任务场景实现精准适配 [3][7] 系统构建：异构支持能力的三个层面 - 上层需构建开放的AI软件栈，屏蔽系统级变化以保障应用投资有效性 [3][7] - 中间系统基础设施需适配中小企业需求，提供友好的服务器设置配置及以太网互联方案 [3][7] - 底层需整合持续演进的多元硬件，包括不同架构的CPU、GPU、NPU、AI加速器及类脑计算设备，通过分层基础设施构建灵活异构系统 [3][7] 应用领域：具身智能机器人的实现与挑战 - 针对具身智能机器人领域，智能任务实现方式从传统分层定制模型到全端到端VLA模型，行业尚未确定最优方案，正处于多元尝试阶段 [4][8] - 传统工业自动控制方案侧重可靠性、实时性与计算精度，而基于大语言模型的方案偏向神经网络解决路径，需差异化计算架构支撑 [4][8] - 可通过CPU实现高速响应、NPU低功耗输出、GPU完成视觉与语言模型识别，依托CPU+GPU+NPU的异构芯片调度不同工作负载 [4][8] 未来展望：具身智能机器人的规模化发展 - 具身智能机器人时代必将到来，也将带来算力和能耗挑战，异构计算正逐渐成为AI基础设施的核心架构 [4][8] - 未来当机器人规模达到百万级，将突破工业场景限制，广泛承载商业化、个人化应用，亟需多智能体系统支撑 [4][8] - 多智能体系统运行于物理AI设备的技术堆栈仍面临诸多挑战，而异构计算是解决系统可信赖问题的关键路径 [4][9]

行业趋势：AI能力与算力需求演进 - AI能力发展正从基础能力大模型向智能体AI演进，更注重提供具体功能以构建工作流 [3][7] - 具身智能作为物理AI的重要形态，将数字世界的智能能力嵌入实体设备与真实世界交互，这类应用多以推理为主 [3][7] - 行业分析机构预示，AI算力需求的重心正从训练向推理转移，这将消耗相应比例的算力 [3][7] 技术架构：异构计算成为核心需求 - 多智能体构建完善工作流并实现多流并行运作，对异构基础设施提出需求 [3][7] - AI Agent的功能支持包含多种模型、调度器及预处理模块，这些模块需不同硬件提供最优能效比与成本经济性支撑 [3][7] - 尽管所有任务均可在CPU上运行，但难以兼顾及时性与功能有效性，因此需高端GPU、中端GPU等多种硬件组合搭配，针对不同规模模型与任务场景实现精准适配 [3][7] 系统构建：灵活异构支持的三层能力 - 上层需构建开放的AI软件栈，屏蔽系统级变化以保障应用投资有效性 [3][7] - 中间系统基础设施需适配中小企业需求，提供友好的服务器设置配置及以太网互联方案 [3][7] - 底层需整合持续演进的多元硬件，包括不同架构的CPU、GPU、NPU、AI加速器及类脑计算设备，通过分层基础设施构建灵活异构系统 [3][7] 应用领域：具身智能机器人的实现与挑战 - 针对具身智能机器人领域，智能任务实现方式从传统分层定制模型到全端到端VLA模型，行业尚未确定最优方案，正处于多元尝试阶段 [4][8] - 传统工业自动控制方案侧重可靠性、实时性与计算精度，而基于大语言模型的方案偏向神经网络解决路径，需差异化计算架构支撑 [4][8] - 可通过CPU实现高速响应、NPU低功耗输出、GPU完成视觉与语言模型识别，依托CPU+GPU+NPU的异构芯片调度不同工作负载 [4][8] 未来展望：具身智能机器人的规模化发展 - 具身智能机器人时代必将到来，也将带来算力和能耗挑战，异构计算正逐渐成为AI基础设施的核心架构 [4][8] - 未来当机器人规模达到百万级，将突破工业场景限制，广泛承载商业化、个人化应用，亟需多智能体系统支撑 [4][8] - 多智能体系统运行于物理AI设备的技术堆栈仍面临诸多挑战，而异构计算是解决系统可信赖问题的关键路径 [4][9]

合作投资与核心目标 - 英伟达与礼来将在未来五年内共同投资10亿美元 在硅谷建设一座联合实验室[1] - 合作的核心目标是加速人工智能在制药行业的落地应用[1] - 双方希望通过AI技术“提速”目前高度依赖人工和实体实验、周期漫长的药物研发流程[1] 战略背景与市场拓展 - 此次投资凸显英伟达在资金实力增强后 正积极培育其产品的新应用市场[1] - 英伟达认为 医疗健康与制药行业是其AI技术的重要增量空间[1] - 公司收入目前仍高度集中于少数大型科技客户 寻求业务多元化[1] 技术应用与自动化愿景 - 联合实验室旨在帮助AI工程师深入理解实验设备与科研流程 以优化计算机与软件[1] - 目标是使计算机承担部分原本由人完成的工作 人类被认为是限制实验室速度的主要瓶颈[1] - 业内已开始利用AI计算系统提出潜在新药方案 但通常仍需实验室验证 AI有望自动化其中相当一部分工作[1] 生态系统与合作伙伴 - 英伟达正与赛默飞世尔合作 将实验室设备接入英伟达的DGX Spark AI计算机 实现实验活动自动化控制[2] - 同时与Multiply Labs协作 训练机器人掌握科研流程 为未来实现高度自动化实验设施铺路[2] - 除联合实验室外 英伟达还在扩展面向医疗行业的AI模型与智能体 并以开源方式发布[1] 合作历史与项目定位 - 此次协议延续了双方此前的合作 去年10月双方宣布联合打造“由制药公司拥有并运营的最强超级计算机”[2] - 该超级计算机部署于礼来印第安纳波利斯总部 计划在今年第一季度全面投运[2] - 创新实验室初期将聚焦于药物发现与AI模型开发[2] 行业影响与现状 - 此次合作将把礼来推向AI赋能药物发现的前沿[2] - 但该领域仍处于早期阶段 尚未出现重大的商业化突破[2] - 联合设施旨在把礼来的实验室能力更紧密地带到全球人工智能创新中心[1]

全球半导体销售额创历史新高 - 2025年11月全球半导体销售额达到753亿美元，月增3.5%，年增29.8%，连续多月成长并创历史新高 [1] - 此轮增长由所有主要半导体类别需求同步扩张驱动，显示全球芯片市场正进入以人工智能为核心的新一轮长周期扩张 [1] - 单月销售额首次突破750亿美元，显著高于2021年芯片荒期间约550亿美元的高点，较2019年月均350亿至400亿美元的规模几近翻倍 [4] 区域市场表现分化 - **亚太地区**：年增率高达66.1%，月增5%，增幅全球居冠，反映制造产能全面开出与供应链重组效应 [1][2] - **美洲市场**：年增23%，月增3%，AI算力与数据中心投资需求强劲 [1][3] - **中国大陆市场**：年增22.9%，月增3.9%，维持稳健成长，本土化进程加快 [1][2] - **欧洲市场**：年增11.1%，月增1.2%，成长相对温和但保持正向 [1][2] - **日本市场**：年减8.9%，月减0.1%，是主要市场中唯一负增长者，消费电子与车用需求疲弱 [1][3] 亚太地区成为增长核心引擎 - 亚太地区高增长背后是韩国、台湾及东南亚制造产能全面启动 [2] - 三星与SK海力士的高频宽记忆体产线满载运转，相关产能已被提前预订 [2] - 台积电先进制程订单能见度已排至2027年 [2] - 越南、马来西亚、泰国等东南亚新兴制造基地正大量承接封装与测试订单，显示区域半导体供应链正在加速重构 [2] 全产品线需求同步回温 - 逻辑芯片受惠于AI训练与推理需求持续放量 [3] - 高频宽记忆体供给吃紧，带动价格与出货量齐扬 [3] - 类比与功率半导体受工业自动化、新能源车与电力管理需求推升 [3] - 光电元件因数据中心高速互连与感测应用扩张而受益 [3] 产业增长的结构性驱动因素 - **AI算力军备竞赛持续升级**：大型模型、边缘AI与自动化应用持续推升GPU与AI加速器需求 [5] - **数据中心资本支出高档不坠**：全球科技巨头将六至七成资本支出投入数据中心，形成长期订单能见度 [6] - **HBM供给受限带来结构性高毛利**：HBM成为AI效能瓶颈，使具备技术门槛的厂商享有长期定价权 [7] - **消费电子结束去库存周期**：智能手机与PC需求回温，提供产业非AI端的稳定补充动能 [8] - **汽车智能化成为第二成长曲线**：新能源车芯片用量大幅提升，车用半导体成为新一代长线赛道 [9] 市场展望与产业趋势 - 世界半导体贸易统计组织预估，2026年全球半导体销售额有望达到9,754亿美元，年增22.5%，距离年销售额1兆美元仅一步之遥 [5] - 本轮半导体景气最关键的投资讯号在于产业集中化明显加速，具备技术壁垒与规模优势的企业正快速拉开与竞争对手的距离 [9] - 半导体市场已进入“结构性成长搭配高度分化”的新阶段，AI、数据中心与汽车智能化提供了明确的长期方向 [10] 主要市场参与者分析 - **主要受惠者**： - 辉达：AI算力生态系核心，主导GPU与平台标准 [10] - 台积电：先进制程唯一可信赖供应商，订单能见度最长 [10] - 三星、SK海力士：垄断HBM关键供应，毛利结构显著改善 [10] - 博通：AI网络与客制化ASIC需求爆发，角色不可取代 [10] - **相对承压者**： - 英特尔：转型进行中，但AI与制程落后仍限制估值修复 [10] - 美光：HBM布局较慢，短期竞争力受限 [10] - 日本多数芯片厂：终端需求疲弱，错失本轮主升段 [10]