好的，我已经仔细阅读了这份摩根士丹利关于AI供应链的研究报告。以下是我根据要求整理的关键要点。 涉及的行业与公司 * 核心行业：AI半导体供应链、先进封装（特别是CoWoS）、AI ASIC设计服务[1][4] * 核心公司：台积电（TSMC）、英伟达（NVIDIA）、Global Unichip Corp（GUC，世芯）、Alchip（智原）、迈威尔（Marvell）、联发科（MediaTek）[2][8][55][57][59] * 其他重要公司：博通（Broadcom）、超微（AMD）、亚马逊AWS（Trainium）、谷歌（TPU、Axion CPU）、Meta（MTIA）、微软（Maia）、OpenAI、甲骨文（Oracle）、KYEC（京元电子）[8][14][61][52] 核心观点与论据 TSMC CoWoS产能与需求强劲 * 2026年CoWoS产能计划可能供不应求，台积电当前为英伟达提供的590k片CoWoS-L晶圆仍比其需求低20%[1][2] * 由于AI半导体需求强劲，摩根士丹利已将2026年CoWoS产能假设上调至每月100k片（100kwpm），且台积电AP8 Phase 1无尘室空间可随时扩产至110-120k[2][12] * 英伟达与OpenAI的大额交易（10 GW AI算力）预计将为英伟带来3500亿至4000亿美元收入，成本为每GW 500亿至600亿美元，其中350亿至400亿美元流向英伟达[2][11] * 英伟达Rubin CPX GPU将采用CoWoS-S封装并嵌入硅电容，预计2026年下半年开始小规模生产，每片晶圆可产出约30颗芯片[3][13] * 全球CoWoS总需求预计从2025年的680k片增长至2026年的1,154k片，年增70%，其中英伟达占比59%（685k片）[18][20] 中国AI推理需求与GPU供应 * 英伟达Blackwell GPU（包括RTX Pro 6000）在中国需求强劲，2025年下半年B40芯片追踪量为150万至200万颗，显示中国推理需求旺盛[1][14] * 预计Rubin CPX可能在2026年末替代部分RTX Pro 6000在中国推理计算的需求，B40芯片不需要CoWoS-S封装，但Rubin CPX需要[14] * 中芯国际（SMIC）正积极扩张其7nm（N+2）节点产能，以满足中国国内GPU和AI ASIC需求[14] AI ASIC行业动态与厂商展望 * AI ASIC芯片量预计2026年达570万颗，2027年达800万颗，谷歌和AWS是主要玩家，Meta可能快速追赶[47][49] * Alchip（智原）的Trainium3量产大放量更可能发生在2026年第二季度（聚焦高性能第二版本），全年量预计120万颗，其中约60万颗由Alchip处理，预计为Alchip带来约18亿美元收入[8][55][56] * 联发科赢得Meta MTIA v3.5项目的机会正在降低，因先进封装设计挑战大，且面临博通和迈威尔的竞争，建议投资者保持观望[8][57][58] * GUC（世芯）可能因谷歌Axion CPU需求在2026年迎来收入增长，预计消耗台积电10k片前端晶圆，为GUC贡献约2.5亿美元收入（40-50万颗芯片），尽管利润率较低（约中个位数百分比）[8][59] * GUC目标价从新台币1,480元上调至新台币1,580元，基于剩余收益模型，隐含40倍2026年预期每股收益[5][93][95] 全球AI资本支出与市场前景 * 摩根士丹利预计2026年云资本支出将增长31%至5820亿美元，远高于市场共识的16%，AI服务器资本支出在2026年可能同比增长约70%[64][65] * 甲骨文宣布2026财年资本支出约350亿美元，其4.5GW数据中心可能需要28k个GB200 NVL72机架，消耗约200万颗芯片，这降低了AI半导体供应链的库存风险[61][62][63] * 主要CSP的月度token处理量显示AI推理需求增长，例如中国每日token消耗量在2025年6月底达到30万亿，较2024年初增长300倍[68][70] 其他重要内容 * KYEC（京元电子）受益于AI ASIC测试服务增长，AI相关收入预计在2025年贡献25-30%，2026年贡献30-35%，最大客户在2025年下半年的收入贡献可能超过KYEC总收入的40%[52][53][54] * 行业观点：摩根士丹利对“大中华区半导体”行业持“具吸引力”看法，在AI半导体领域建议超配台积电、三星、Alchip、联发科、Aspeed和KYEC[5][65][78] * 风险提示：AI芯片组等项目若缺乏具体终端需求可能导致流片延迟，激烈的技术人才竞争可能推高运营支出以留住研发工程师[108]