预估2026年HBM消耗量年增逾70% TrendForce集邦咨询表示，高阶AI芯片存储器主要配套HBM，中低阶产品则搭配Graphics DRAM。由于 GPU需求维持在高水位，且供应商产品不断推陈出新，个别芯片搭载的HBM容量亦明显提升，拉动 HBM需求。以2025年AI芯片出货量推估，HBM需求量年增达130%以上；预计2026年HBM消耗量将持 续增加，年成长仍有70%以上，主要驱动力包括B300、GB300、R100/R200、VR100/VR200的渗透，加 上Google(谷歌)TPU、AWS(亚马逊云科技)Trainium皆积极推进至HBM3e世代。 至于HBM价格，2025年因NVIDIA、AMD(超威)芯片主要搭载HBM3e世代产品，ASIC也有升级至 HBM3e的趋势，需求相对热络，HBM3e销售单价年增5-10%。随着Samsung(三星)完成HBM3e验证后， 2026年这项产品将呈现三大原厂竞争的格局，买方握有较大议价优势，合约价将恐有转为年减的压力。 根据TrendForce集邦咨询最新AI Server(AI服务器)产业分析，2026年因来自云端服务业者(CSP)、主权云 的 ...

Oct. 30, 2025 产业洞察 根 据 TrendForce 集 邦 咨 询 最 新 AI Server （ AI 服 务 器 ） 产 业 分 析 ， 2026 年 因 来 自 云 端 服 务 业 者 （CSP）、主权云的需求持续稳健，对GPU、ASIC拉货动能将有所提升，加上AI推理应用蓬勃发 展， 预计全球AI Server出货量将年增20%以上，占整体Server比重上升至17% 。 观察2025年AI Server出货表现，受NVIDIA（英伟达）GB300、B300推动进度较原计划延后等影响， TrendForce集邦咨询微幅下修年增率至24%左右。AI Server产值方面，2025年受惠于Blackwell新方 案、GB200/GB300机柜较高价值的整合型AI方案，预计将有近48%的年成长。2026年在GPU供应商 积极推出整柜型方案，以及CSP扩大投资ASIC AI基础建设的情况下，AI Server产值有望较2025年增 长30%以上，营收占整体Server比重将达74%。 分析AI芯片供应商竞争格局，估计2025年NVIDIA仍占据约70%的市场，然2026年因北美CSP、中国 A ...

涉及的行业与公司 **行业** * 全球科技行业，重点关注人工智能、边缘计算、半导体、IT硬件[1] * 具体细分领域：AI服务器、AI智能手机、AI PC、AI机器人、AI智能眼镜、AI内存（DRAM、HBM）、半导体制造与封装[5][9][12][18][25][29][85][96] **公司** * **全球科技巨头**：苹果、英伟达、高通、Meta、三星、华为[12][118][124] * **半导体与内存**：台积电、SK海力士、美光、三星电子[19][24][25][29][35] * **半导体设备与材料**：应用材料、东京电子、LAM Research、KLA、BESI、ASMPT等[29] * **IT硬件与PC品牌**：戴尔、华硕、联想、宏碁、微星[29][43][48][56][57][62][71][76][80] * **AI智能眼镜供应链**：Goertek、Sunny Optical[126] 核心观点与论据 **1 计算范式转变：从集中式AI服务器向分布式个人AI服务器演进** * 科技行业历史上在“分布式”和“集中式”计算之间循环 随着服务器和云/AI计算的出现 计算工作在“集中式”数据中心服务器中进行[5] * 目前预计AI计算将快速从基于集中式服务器的基础设施转向个人设备端AI服务器 科技大趋势将回归“分布式”[5] * 预计AI服务器将变得极其高效和紧凑 未来人们将能像携带智能手机一样轻松手持个人AI服务器 这些个人AI服务器预计将以智能手机、笔记本电脑、智能眼镜和机器人等多种形态实现便携化[5] **2 AI模型效率突破：小型化与边缘部署成为可能** * DeepSeek以其蒸馏后的DeepSeek-R1模型向行业发出了颠覆性信号 尽管使用了更少的GPU和更低版本的GPU 但在多项基准测试中表现出与最新OpenAI-o1模型相当甚至更优的能力[9] * DeepSeek的Distilled R1模型发布后 看到在边缘设备上处理、参数更少的模型能力日益增强 从而实现更具情境感知和响应能力的设备 相信这一进展将加速AI模型的小型化发展 使其能在边缘AI设备上运行[9] * 因此预计设备端AI需求将在2025年下半年出现 这将驱动计算结构的改变和半导体内容的增长[9] **3 设备端AI市场增长预测强劲 各大公司积极布局** * 随着AI蒸馏技术的扩展 预计AI模型尺寸将显著减小 加速便携边缘设备的架构变革 AI模型可直接嵌入设备[12] * 鉴于AI智能手机/AI PC/机器人市场在各种形态的生成式AI用例方面取得的进展 认为其前景广阔 根据IDC数据 AI手机出货量预计在2023-28E期间复合年增长率为+78% AI PC出货量在2024-29E期间复合年增长率预计为+28%[12] * 全球大型科技公司一直在推动采用设备端AI功能 包括发布特定芯片 如英伟达的DGX Spark和Jetson平台 苹果带有16核神经引擎的A18 Pro 高通的Snapdragon X平台 以及关键智能手机制造商如三星和华为采用边缘AI功能 在其设备上本地运行AI[12] **4 便携AI设备架构将经历三个阶段演变** * 预计便携AI服务器的出现将触发设备端AI产品架构的三个阶段转变：[17] * 阶段1（2025E起）：通过PCIe向传统冯·诺依曼架构添加AI套件 * 阶段2（2026E起）：利用近内存或具有增加I/O和带宽的LPDDR6 near NPU & TPU * 阶段3（2028E起）：将LPW/LLW DRAM直接放置在NPU/TPU旁边 类似于英伟达的AI服务器 * 预计所有IT设备采用的冯·诺依曼计算结构将最终演变为类似AI服务器的架构（阶段3） 其中LPW/LLW DRAM直接位于NPU/TPU旁边以最大化AI功能[17] * 在IT设备中 预计对快速变化用例响应最迅速的智能手机将在架构变革方面领先[17] **5 设备端AI技术发展方向：异构集成与先进内存** * 边缘设备不可避免地需要低功耗配置和更好的热效率 以支持高度集成电路内的AI操作 与数据中心用AI服务器不同 由于边缘设备有限的网络吞吐量 预计便携边缘设备的AI功能将取决于成本效率和能源效率[20] * 分析即将到来的AI硬件架构转变有三个主要方案：[20] * [1] 预计异构集成将更广泛采用 高端移动AP将处理器、GPU、SRAM和其他组件与近内存结合 * [2] 预计下一代近内存DRAM的采用将继续增加 LPDDR6和低延迟宽IO DRAM的使用可能进一步扩大 * [3] 预计采用混合键合的芯片到芯片集成将得到广泛采用 原因是[1]凸点间距从100um减少到5um [2]信号传输效率提高 [3]芯片厚度减少 **6 LPDDR6和LLW DRAM将成为边缘AI关键内存技术** * 特别预计近内存DRAM的采用将继续扩大 预计未来边缘AI计算中逻辑芯片的SRAM贡献将下降或变得有限 而LPDDR6和低延迟宽IO的使用可能在2026-2028E期间扩大[24] * 对于AI手机 LPDDR6预计将首先在2026E开始主要使用 并在2027E成为主流 而LPW预计在2028E成为主流[24] * LPDDR6的数据速率预计范围为10.7Gbps至14.4 Gbps 并利用24位宽数据总线 从LPDDR5的16位总线增加 随着LPDDR6的I/O从LPDDR5X的64个几乎翻倍至144个 LPDDR6将达到高达38.4 GB/s的带宽 提供出色的边缘AI能力[24] * 采用垂直布线扇出技术构建的LLW DRAM随后将作为[1]移动应用的高带宽解决方案和[2]处理器中SRAM的替代品出现[24] **7 AI内存需求将呈现爆炸式增长** * 预计整体AI DRAM需求将以+75%的复合年增长率增长 从2024年的350亿颗（1Gb当量）增长到2028E的3310亿颗（1Gb当量）[28] * 对于AI智能手机 预计采用新计算架构的设备端AI DRAM需求将从2024年的7亿颗（1Gb当量）增长到2028E的530亿颗（1Gb当量） 2024至2028E复合年增长率为+198%[28] * 对于AI PC 预计AI PC DRAM需求将以+104%的复合年增长率增长 从2024年的6亿颗（1Gb当量）增长到2028E的108亿颗（1Gb当量）[28] * 对于AI机器人 认为机器人将从2026E开始有意义地采用设备端AI DRAM 预计机器人设备端AI DRAM需求在2024-2028E期间复合年增长率为+239%[28] * HBM在总DRAM需求中的份额预计将从2024年的5.5%增长到2028E的16.9%[25] **8 AI PC定义、优势与市场前景** * AI PC指的是集成了专用AI加速器（即NPU）以及传统CPU和GPU架构的PC 旨在运行设备端AI工作负载 如生成式AI助手、实时语言翻译、图像/视频增强和生产力工具 而无需依赖云端[44] * AI PC的好处包括1）对实时任务更好的性能和效率 2）本地处理数据提高了安全性和隐私性 3）增强的用户体验和企业应用 这种架构在AI任务中实现了更低延迟、增强的隐私和能效 PC品牌通过外形、捆绑的AI软件和企业AI解决方案来差异化其产品[44] * AI进化代表了PC架构的结构性转变 AI正在成为一种原生计算工作负载 随着AI PC变得像迷你AI服务器 硬件升级应会因更高的平均售价推动行业收入增长 根据IDC估计 这应导致PC总收入市场规模在2024年至2029E期间实现6-7%的复合年增长率[44] **9 AI PC采用率上升 但需杀手级应用和价格下降推动** * 目前 由于缺乏杀手级应用和较高的价格 消费者和企业领域的规模化采用进展缓慢 然而 根据IDC预期 AI PC的平均售价到2029E将稳步下降 指向大众市场采用和更低价格点的推动[47] * 根据IDC AI PC的渗透率应从2024年的30%迅速提高到2029E的98% 几乎所有PC都将是AI PC 随着更多引人注目的用例出现和平均售价降至1000美元以下 需求应在2026年显著改善[47] * 相信PC品牌可能是这一可能不可逆转的结构性趋势的主要受益者 领先的PC品牌如华硕、戴尔和联想都预测 AI PC的出货份额在未来几年将进一步增加 从2025年的20-30%上升 驱动因素包括硬件就绪、操作系统级AI集成、企业更新周期和成本溢价下降[47] **10 全球智能手机需求疲软 但AI智能手机渗透率提升** * 2025年全球智能手机需求可能保持低迷 2025E全球智能手机出货量预计为12.44亿部 同比仅增长0.7%[86] * 然而 AI智能手机（生成式AI手机）主要集中于高端及以上细分市场 苹果和三星引领出货量[90] * 生成式AI手机在2024年已占智能手机出货量的20%以上 不同品牌在设备端/云端大语言模型选项上采取不同方法[92] **11 AI智能眼镜成为AR领域新焦点** * 看到AI智能眼镜成为继AR/VR之后的另一个焦点 自从Meta在2024年10月发布其Ray-Ban Meta智能眼镜以来[111] * 2025年4月 IDC预测2025年AR/VR头显出货量年度下降12% 因供应指标指出一些关键参与者发布延迟 但预计2026年将反弹增长87% 销量应超过2021年疫情期间创下的1120万部峰值[100] * AI智能眼镜通常可分为三种主要类型：1）不带摄像头模块的智能眼镜 2）带摄像头模块的智能眼镜 3）带显示器的智能眼镜[117] * 在AI能力方面 这些智能眼镜通常与AI/大语言模型合作或加载 这也可能是AI货币化的一种新方式 例如 Ray-Ban Meta使用Meta AI 而Rokid Glasses采用阿里巴巴的通义千问大语言模型[117] * Meta在AI智能眼镜出货量方面领先 在2025年第二季度占据83%份额[120] * Meta的Ray-Ban Meta销售在第二季度加速 尽管今年早些时候增加了产量 但最受欢迎型号的需求仍超过供应[122] 其他重要内容 **具体公司财务预测与投资评级** * **三星电子**：买入评级 目标价120,000韩元 预计2026年半导体部门营业利润达32,417亿韩元 内存部门营业利润率达30.4%[30] * **SK海力士**：买入评级 目标价480,000韩元 预计2026年营业利润达64,129亿韩元 营业利润率达49% DRAM业务营业利润率达60%[35] * **宏碁**：卖出评级 目标价26.0新台币 预计2026年每股收益2.02新台币[62] * **研华**：中性评级 目标价365新台币 预计2026年每股收益13.42新台币[67] * **华硕**：买入评级 目标价730新台币 预计2026年每股收益56.18新台币[71] * **联想**：买入评级 目标价13.6港元 预计2027财年每股收益14.09美分[76] * **微星**：买入评级 目标价180新台币 预计2026年每股收益12.27新台币[80] **AI PC与传统PC规格对比** * AI PC型号通常配备更先进的处理器（如Intel Core Ultra系列、AMD Ryzen AI系列）、更多内存（普遍32GB）、更高分辨率显示屏、更快的连接（Wi-Fi 7）以及更高的价格（普遍在1,199美元至1,623美元之间） 而传统PC型号规格相对基础 价格更低（普遍在700美元至1,099美元之间）[56][57] **边缘AI市场整体规模预测** * 根据Precedence Research 全球边缘AI市场预计到2034年将达到约1430亿美元 在2025-2034年期间以21%的复合年增长率增长[61] * 智能制造、智慧城市、机器人和自动驾驶等领域对低延迟处理需求的增加应是边缘AI市场的关键需求驱动因素[61]

My Buy call on Dell Technologies (NYSE: DELL ) in May not only benefited from a broader market rebound from the lows but also from the expected AI server-led narrative. With around 75% gains locked inI am a stock analyst with over 20 years of experience in quantitative research, financial modeling, and risk management. My focus is on equity valuation, market trends, and portfolio optimization to uncover high-growth investment opportunities. As a former Vice President at Barclays, I led teams in model valida ...

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涉及的行业与公司 * 报告主要涉及中国工业科技行业 特别是人工智能数据中心和储能系统供应链[1] * 重点覆盖四家AIDC/ESS供应链公司 科华数据 科士达 英维克 阳光电源[1] * 报告对科士达和英维克给予买入评级 对科华数据和阳光电源给予中性评级[1] 核心观点与论据 **行业驱动因素** * 全球服务器市场显著增长 主要驱动力为AI训练服务器和推理服务器需求[1] * 阿里巴巴强劲的资本支出扩张计划推动中国国内数据中心和云资本支出前景 阿里巴巴计划三年内投资3800亿元人民币[4] * 中国国内ESS需求增长好于预期 5月31日太阳能项目强制配储政策退出后 8月招标的ESS总容量同比增长38% 1-8月同比增长86%[5] * 电池出口数据强劲 包括消费电池和BESS系统 8月同比增长45% 1-8月同比增长67% 主要由欧洲和其他非美国地区贡献[5] **AI服务器需求与冷却技术** * 高功率AI服务器2025年和2026年出货量预测较此前估计分别上调21%和39% 推理AI服务器2025年和2026年出货量预测分别上调3%和5%[4] * 向高密度AI硬件的技术转变 确认了对先进冷却解决方案的关键需求 以满足AI服务器不断升级的热负荷[4] * 英维克在英伟达和英特尔的液冷组件方面具备关键资质 战略性地定位以捕捉这一转变[4] **中国云资本支出与电力需求** * 高盛互联网团队预测 中国数据中心总投运容量到2025年将达到30GW 其中互联网 云和AI合计将占中国数据中心需求的约70% 即13GW[4] * 科士达和科华数据在中国UPS市场处于领先地位 并与多家国内互联网/数据中心客户有合作关系 使其能够抓住国内云资本支出的势头[4] * 科士达的可再生能源业务主要面向海外户用ESS 其基本面优于科华数据主要面向国内电网侧ESS且盈利能力较差 因此科士达能提供更好的长期全公司增长和回报[4] **储能需求与风险** * 阳光电源在非美国海外市场获得坚实订单 如9月来自意大利EP Produzione的220MWh订单和8月来自保加利亚Sunterra RE的1GWh订单[18] * 美国市场存在不确定性 OBBBA法规对2026年以后美国ESS需求构成主要担忧 这对美国ESS业务占比高的公司如阳光电源是主要拖累[5] * 阳光电源的估值方法从EV/EBITDA切换为P/E 以与中国工业科技覆盖范围的估值方法保持一致 因其太阳能业务占比下降 储能贡献上升[18] 目标价与盈利预测调整 * 报告将四只AIDC/ESS供应链股票的目标价上调12%至87%[1] * 科士达目标价从35.3元上调31%至46.2元 基于2026年预测市盈率28倍 反映更高的长期每股收益增长 2026-2030年复合年增长率为23% 以及更高的平均净资产收益率21%[9] * 英维克目标价从70.8元上调14%至81.0元 基于2027年预测市盈率42倍 反映更高的长期增长 2027-2030年每股收益复合年增长率为36% 以及更好的回报状况 平均净资产收益率为40%[13] * 科华数据目标价从42.6元上调12%至47.5元 基于2026年预测市盈率27倍 反映长期增长上调至20% 平均净资产收益率为17%[17] * 阳光电源目标价从79.7元上调87%至148.9元 基于2027年预测市盈率22倍 估值方法切换[18]

涉及的行业与公司 * 行业涉及大中华区科技硬件、日本半导体生产设备、AI数据中心、互联网[1][2][3][5][23][31][32] * 公司包括台达电子、Vertiv、迪思科、爱德万测试、东京电子、阿里巴巴、英业达等[11][23][25][30][33][85][86][87] 核心观点与论据 AI数据中心电源与散热基础设施 * 数据中心电源和散热基础设施市场预计从2026年至2030年的复合年增长率为30%[6] * 台达电子在数据中心领域的业务占比为40%，其电源与散热解决方案贡献了60%的营收[11] * Vertiv在数据中心领域的业务占比高达80%，其电源与散热解决方案贡献了64%的营收[11] 数据中心基础设施供应商对比 * 台达电子2025年预计营收为163.41亿美元，2024-2027年预计营收复合年增长率为23%，2025年预计营业利润率为14%[11] * Vertiv 2025年预计营收为100.24亿美元，2024-2027年预计营收复合年增长率为19%，2025年预计营业利润率为20%[11] * 台达电子终端市场曝光更多元化，而Vertiv专注于数据中心相关产品，其服务收入贡献超过20%[13][14][18] * 台达电子地理曝光更均衡，Vertiv则偏重美洲市场[16][19] 日本半导体生产设备行业 * 半导体生产设备行业受到先进封装、HBM、边缘AI高带宽内存等技术趋势驱动[27] * 兰姆研究和JSR宣布在EUVL光刻胶领域达成非排他性交叉许可和合作协议，可能对涂布机/显影机市场造成冲击，在特定情景下2026年该市场可能萎缩超过300亿日元[28] * 多家日本半导体设备公司被列出，包括迪思科、爱德万测试、东京电子等，并附有评级、目标价和估值指标[25] 特定公司分析与影响 * 戴尔的AI服务器对代工厂英业达的2026年每股收益贡献最佳情况下为1-1.5%[30] * 阿里巴巴被强调为中国最佳AI赋能者，目标价上调至200美元[33] 其他重要内容 财务指标与估值 * 台达电子2025年预计净利润为17.09亿美元，2024-2027年预计净利润复合年增长率为40%，2025年预计净资产收益率为18%，2026年预计市盈率为30倍[11] * Vertiv 2025年预计净利润为20.03亿美元，2024-2027年预计净利润复合年增长率为30%，2025年预计净资产收益率为40%，2026年预计市盈率为27倍[11] * 台达电子的12个月远期市盈率反映了来自多个产品升级周期的增长机会[21] 投资评级与风险披露 * 摩根士丹利对涵盖的众多公司给出了投资评级[25][85][86][87] * 报告包含广泛的免责声明和利益冲突披露，表明摩根士丹利与许多提及公司存在业务往来或持有其股份[3][39][43][44][45][46][47]

市场表现概览 - 恒生指数年初至今上涨30.3%，报26,128点，但单日下跌1.3%[2] - MSCI中国指数年初至今表现最佳，上涨34.8%[2] - 韩国KOSPI指数年初至今上涨41.1%，但单日跌幅最大，为2.5%[2] - 黄金价格年初至今大幅上涨43.6%，至每盎司3,769美元[3] - 波罗的海干散货指数年初至今飙升127.3%，至2,266点[3] 南向资金与零售行业 - 2025年南向资金日均成交额超3,100亿港元，全年净流入预期上调至1.3万亿元人民币[6][7] - 名创优品因良好的回报和产品吸引力获区域运营商积极看法，但零售市场存在IP策略有效性等担忧[8][9][11] - 零售行业整合持续，强大且差异化的供应链被视为跑赢大市的关键[10][11] 电信与AI基础设施 - 中国联通2025年AI服务器招标预算达79.6亿元人民币，采购87,020台服务器，但中标总报价仅60亿元，显示价格竞争激烈[13][16] - 中国联通2025年云计算资本开支预计为180亿元人民币，较2024年增长28%，确认AI算力需求强劲[14][16] - 未来6至12个月内，通用服务器与AI服务器的价格竞争预计将持续加剧[15][17]

行业与公司 * 纪要涉及美国IT硬件行业，特别是人工智能（AI）服务器、存储设备及个人电脑（PC）领域的投资机会与风险 [1] * 重点分析的公司包括：Apple (AAPL) [9]、Dell (DELL) [10]、HPE [5]、Super Micro (SMCI) [5]、SanDisk (SNDK) [11]、Seagate (STX) [11]、Western Digital (WDC) [12]、IBM [13]、HPQ [16] AI市场机遇与风险评估 * AI为硬件供应商带来巨大潜在上行机会，但也存在显著风险 [2] * 基于Anthropic Economic Index数据，约30%的知识工作者任务目前可由AI处理，可能驱动整体约10%的生产力提升 [2] * 估计2025年初模型的企业推理总潜在市场（TAM）为3700亿美元，但若没有模型进一步改进驱动TAM扩张，可能不足以维持当前支出水平，存在短期消化周期风险 [2] * 随着模型持续改进，长期潜在上行空间巨大，企业推理机会规模在悲观情景下为3360亿美元，乐观情景下为11.2万亿美元，基准情景下为1.3万亿美元（2025-2030年复合年增长率67%）[3] * 基准情景的1.3万亿美元TAM不包括训练或消费者市场，这些将是额外增量 [3] 关键指标与数据 * Nvidia 2024年数据中心收入达到约1150亿美元，预计2025年将增至约1800亿美元，基于Nvidia内容占AI服务器价格的约75%且2024年市场份额可能超过90%，推算2024年AI服务器市场规模约为2300亿美元，2025年约为3500亿美元 [21] * IMF数据显示全球劳动力人均生产力为1.6万美元，10%的生产力提升相当于每位工人1600美元，基于23亿可寻址知识工作者和10倍投资回报率要求，得出3700亿美元的TAM [21] * OSWorld智能体任务基准显示，领先模型每年改进37个百分点，按此线性外推，可能在2026年5月达到人类水平性能（当前领先模型约为44%，人类基准为72%）[41] 市场动态与风险信号 * 服务器原始设备制造商（OEM）的股票已因AI收入机会而重新评级，自ChatGPT发布以来，Dell上涨175%，HPE上涨39%，SMCI上涨346%，Lenovo上涨62% [23] * 近中期数据点健康，美国四大超大规模云厂商（Amazon, Meta, Microsoft, Google）的总资本支出预计在2024-2027年间以24%的复合年增长率增长至约4350亿美元 [50] * 最受关注的信号——超大规模云厂商的资本支出——可能更多是滞后指标，而模型改进的速度应是更好的领先指标 [4] * 存在IT基础设施消化周期的历史先例，例如Sun Microsystems在互联网泡沫时期收入增长从约15%加速至超过60%，但随后崩溃，最终被Oracle以70亿美元收购（峰值市值2000亿美元）[22] AI服务器OEM的机遇 * AI建设至今由云主导，但分析显示未来22%的AI工作负载将转向传统企业本地部署，为OEM带来显著的营收和利润增长上行空间 [5] * 虽然AI服务器利润率较低（估计营业利润率约5%或更低），但由于收入机会规模巨大，对绝对利润金额的影响仍然显著 [5] * 传统企业市场是OEM（相对于亚洲原始设计制造商）的利润高地，利润率更高，应能进一步推动利润增长 [5] * Dell被视为最能从此趋势中获益的公司（评级：跑赢大盘），HPE和SMCI也将受益（评级：与大市同步）[5] * 估计约10%的需求将继续来自二级云厂商，这部分需求可能仍由OEM满足，导致超过30%的AI基础设施机会可被OEM获取 [51] 端侧AI的风险与机遇 * 端侧AI对OEM既是风险也是机遇——要么重塑设备，要么被颠覆 [6] * 当前领先模型缺乏支持真正颠覆性功能所需的能力，但模型持续改进，且模型构建者在缩小前沿模型方面有良好记录，因此模型变得"足够好"用于颠覆性用例只是时间问题 [6] * 技术历史一直是外形尺寸迁移的历史，AI以及持续的组件改进可能促进下一次外形尺寸迁移 [67] * 存在现有企业被新平台颠覆的历史先例（如IBM大型机、Intel x86 CPU在向智能手机迁移时），但也存在现有企业重塑自身的机会（如Apple从PC转向iPod和智能手机）[67] * 消费者采用可能需要时间，这给了现有企业适应的时间，调查显示消费者对已发布的AI功能热情不高 [77] * Apple被视为智能革命的门户，获益最多，但如果出错损失也最大（评级：跑赢大盘）[6] 公司特定投资建议 * Apple (AAPL)：跑赢大盘，目标价290美元，作为智能革命的门户，定位良好 [9] * Dell (DELL)：跑赢大盘，目标价175美元，在执行力上超越同行，在AI服务器和存储领域有巨大上行机会 [10] * SanDisk (SNDK)：跑赢大盘，目标价120美元，作为NAND领导者，在智能革命中被低估 [11] * Seagate (STX)：跑赢大盘，目标价250美元，周期性和结构性顺风正在对齐 [11] * Western Digital (WDC)：与大市同步，目标价96美元，将面临市场份额和利润率压力 [12] * IBM：与大市同步，目标价280美元，创新投资正在产生回报，但核心业务好转已基本被定价 [13] * Super Micro (SMCI)：与大市同步，目标价46美元，增长急剧减速，指引看起来激进 [13] * HPE：与大市同步，目标价24美元，在服务器和存储领域继续落后于同行 [15] * HPQ：与大市同步，目标价30美元，打印业务是结构性衰退行业，PC前景相对于同行显得乐观 [16]

涉及的行业与公司 * 行业为数据中心服务器市场 涵盖AI服务器和通用服务器 [1] * 涉及的公司包括服务器品牌商/代工厂 如戴尔 联想 超微 以及ODM直接业务 如鸿海 广达 纬颖 [3][4][5][7] * 报告由摩根士丹利发布 聚焦大中华区科技硬件 [8][9] 核心观点与论据 **整体服务器市场增长强劲** * 2025年第二季度全球服务器出货量达420万台 环比增长7% 同比增长16% [2] * 增长主要驱动力来自云需求 包括AI服务器和通用服务器 同时关税政策也导致部分需求提前 [2] * 预计2025年AI服务器出货量将逐季增长 [1] **AI服务器是亮点 高性能服务器表现突出** * AI服务器良率持续改善 代工厂测试产能提升 这从主要厂商服务器平均售价的连续增长和高价值服务器出货量增长中得到印证 [3] * 2025年第二季度GB200机架出货量环比增长3倍以上 从第一季度的1.1k增至约4.9k 预计第三季度将进一步环比增长至8-9k [5] * 按价格段划分 高端服务器出货量在第二季度同比激增399% 中端服务器增长85% 入门级服务器增长8% [13] * ODM直接业务的平均售价在第二季度环比增长7% 同比增长106% 达到约34.3千美元 反映出AI服务器贡献度提高 [4][15] **需求结构分化 云与企业市场表现不一** * 云需求保持强劲 部分超大规模云厂商如微软的需求持续旺盛 [2] * 企业需求相对疲软 尽管第二季度也从关税政策中获益 但预计全年需求将同比下降5-10% [2] * 预计2025年下半年通用服务器增长势头将放缓 因上半年有关税导致的提前拉货 但实际势头比2-3个月前的预期更强 [6] **区域与厂商份额变化** * 区域表现 美国出货量同比增长32% 表现最优 亚太地区日本除外增长10% 西欧持平 日本下降12% 其他地区下降13% [12] * 厂商份额 ODM直接业务在第二季度的出货量市场份额为45.4% 环比下降2个百分点 可能因美国品牌商在通用服务器上因关税夺回部分份额 [4][16] * 主要品牌商市场份额在第二季度分别为 戴尔8.2% 惠普7.7% 超微6.4% 联想4.7% 浪潮5.7% [16] 其他重要内容 * 报告表达了对服务器组件公司的偏好 列举了鸿海 纬创 工业富联 广达 技嘉等多家公司 [7] * GB300机架的出货量预计从第四季度起才会变得更为显著 具体取决于客户的基础设施准备情况 [5] * 报告包含大量图表数据 展示了全球服务器出货量 市场价值 各地区及各价格段的同比增长情况 [18][20][21][23][24][25][26][27][28][29]