المؤلف: 见微知著杂谈
المصدر: مورغان ستانلي أبحاث أشباه الموصلات في Greater China
تاريخ التقرير: 8 مايو 2026
أولاً: التناقض الرئيسي
إن إنفاق رأس المال العالمي على الذكاء الاصطناعي يتوسع بشكل يتجاوز التوقعات، لكن إمدادات قوة الحوسبة تنتقل من "هيمنة NVIDIA وحدها" نحو تطور ثلاثي المسارات يشمل "GPU + ASIC + الرقائق المحلية الصينية". التناقض الأساسي ليس في كفاية الطلب، بل في من سيحصل على حصة من هذا التوسع، وسرعة تهميش أشباه الموصلات غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي خلال هذه العملية.
ثانيًا: الاستنتاجات الأساسية (مرتبة حسب أهمية التداول)
ثالثًا: التوسع المتعمق حسب الفئات
3.1 التパك المتقدم (CoWoS / SoIC) — الخط الرئيسي الأكثر تحديدًا
الصراع الأساسي: الطلب متفجر، لكن الإنتاج لا يمكن التعويض عنه إلا من خلال TSMC؛ تواجه التغليف غير التابع لـ TSMC (Amkor/ASE/UMC) ضغطًا على حصصها.
[المحرك الرئيسي] زاد إنفاق رأس المال لأربعة مزودي سحابة رئيسيين (AWS/Google/Microsoft/Meta) في الربع الأول من عام 2026 بنسبة 95% مقارنة بالعام السابق، ومن المتوقع أن يصل إنفاق السحابة على رأس المال للعام بأكمله إلى 685 مليار دولار، مما يدفع الطلب المباشر على CoWoS/SoIC.
البيانات والجداول الزمنية الرئيسية:
تشكل NVIDIA حوالي 59% من استهلاك CoWoS، وBroadcom حوالي 20%， وAMD حوالي 9%
· بلغ إجمالي قيمة استهلاك أقراص الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في عام 2026 حوالي 27.2 مليار دولار أمريكي، وهو أعلى مستوى على الإطلاق
نسبة إيرادات رقائق AI الخاصة بـ TSMC ستشهد معدل نمو سنوي مركب قدره 60% بين عامي 2024 و2029، وستشكل إيرادات AI أكثر من 30% من إجمالي الإيرادات بحلول عام 2026
[مسار النقل]
رأس المال الاستثماري لمزودي السحابة → طلبات NVIDIA/Broadcom/Google TPU → عقد CoWoS/SoIC → تزايد قوة تفاوض TSMC → توسع مستمر في حصة الإيرادات من الذكاء الاصطناعي.
[إشارات التداول]
TSMC هي الخط الرئيسي ضمن الخطوط الرئيسية، ولا حاجة لاختيار الوقت، فالمنطق持有的 واضح. SoIC هي منحنى النمو الثاني بدءًا من عام 2025، ركّز على فرص موردي OSAT الذين دخلوا في تجميع SoIC (مثل ASE).
3.2 أجهزة الاختبار (Handler / Socket / Probe Card) — أقل تقييمًا وأكثر نموًا تحديدًا
الخلاف الأساسي
زيادة تعقيد الرقائق، ونمو مزدوج الهيكلي في مدة الاختبار، لكن إعادة تقييم سوق معدات الاختبار TAM متأخرة بشدة.
[المحرك الرئيسي]
مدة اختبار شريحة GPU تتضاعف مع كل جيل (Hopper 350 ثانية → Blackwell 700-1000 ثانية → Rubin 1200-1400 ثانية → الجيل التالي 1800-2000 ثانية)؛ عدد دبابيس مقبس الاختبار يرتفع من مستوى الهاتف 1500 إلى مستوى الذكاء الاصطناعي/HPC 6000، وحتى الجيل التالي 10000+.
بيانات العلامات الثلاث الأساسية:
· حجم سوق معالجي العالم: 436 مليون دولار أمريكي في عام 2023 → 6.6 مليار دولار أمريكي في عام 2027، بمعدل نمو مركب سنوي يتجاوز 35%
تتزايد متطلبات اختبار CPO البصري من عام 2025 فصاعدًا، وتدخل عام 2027 مرحلة الاختبار المشترك الكهربائي-البصري (Insertion 4i)
[مسار النقل]
زيادة حجم الشريحة / عدد الطبقات / التعقيد → زيادة مدة الاختبار → ارتفاع السعر والكمية في Handler/Socket → تضاف متطلبات اختبار الضوئي CPO → بدء منحنى النمو الثاني.
[إشارات التداول]
الشركات الثلاث هي التخصصات الأقل تقييماً والأكثر تحديداً من حيث النمو في سلسلة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وهي مناسبة للتكوين الأساسي على المدى المتوسط. إن انخفاض تغطية السوق وانخفاض التسعير يجعلانها أقوى اتجاهات القيمة الحالية التي تستحق الاهتمام.
3.3 شرائح الذكاء الاصطناعي الصينية (GPU/ASIC محلية) — اتجاه طويل الأمد لا رجعة فيه، وتمايز واضح على المدى القصير
الخلاف الأساسي
قيود التصدير تدفع الطلب على الاستبدال المحلي، لكن تقنية الرقائق المحلية / نضج الإنتاج الضخم متفاوتة؛ القدرة على تأمين طلبات عملاء كبار هي الفرق الأساسي.
[المحرك الرئيسي]
يُثبت DeepSeek جدوى الاستدلال منخفض التكلفة → تُسرّع شركات السحابة المحلية التحول → توسيع إنتاج SMIC 7nm يدعم الإنتاج الضخم → ميزة TCO للرقائق المحلية (أقل بـ 30-60% مقارنة بـ NVIDIA) تُشكّل تغذية راجعة إيجابية.
حجم السوق والهيكل:
حصة السوق المحلية في عام 2026: هواوي 62%، كامو جي 14%، كونلوان شين 5%، T-Head 5%، أخرى 14%.
المقارنة الثلاثة التي ركز عليها MS في "التنانين العشرة":
[مسار النقل]
قيود التصدير → استبدال محلي → توسيع إنتاج SMIC 7nm → زيادة كميات هواوي/كونغمينغجي → تحول مزودي السحابة المحليين (بايت دانس/علي بابا/تينسنت) في المشتريات → انخفاض تكلفة الاستنتاج → انفجار تطبيقات إضافية → طلب جديد على قوة الحوسبة.
[إشارات التداول]
الأكثر ثقةً في كامبريدج هو الهدف المفضل؛ تينشوي زهيشين لديها أعلى مرونة لكنها لم تحقق ربحًا بعد، لذا فهي محفوفة بالمخاطر. هواوي (غير مدرجة) هي أكبر عامل تغيير تنافسي، ونمو حصتها يفرض ضغطًا غير مباشر على الشركات المصنعة المحلية الأخرى، ويجب متابعتها باستمرار. نافذة الوقت: سنوات 2026–2027 هي الفترة الحاسمة التي تنتقل فيها رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية من دور البديل إلى دور القائد.
3.4 شرائح أشباه الموصلات غير التابعة للذكاء الاصطناعي (استهلاكية / سيارات / صناعية) — موقف هبوطي هيكلية، التعافي الضعيف ليس تعافيًا قويًا
الخلاف الأساسي
تم امتصاص موارد سلسلة التوريد بشكل منهجي من قبل نظام الذكاء الاصطناعي، واستمرار تعافي القطاع شبه الموصل التقليدي بوتيرة أبطأ من المتوقع، حيث مبالغ السوق في تقدير مرونة الارتداد.
[المحرك الرئيسي]
طاقة التصنيع بالتعاقد / لوحات T-Glass / التخزين تتجه جميعها نحو الذكاء الاصطناعي؛ شرائح غير مخصصة للذكاء الاصطناعي تنتظر في الطابور؛ ارتفاع تكاليف الألواح وOSAT؛ ضغط على هوامش الربح للشركات المصممة للشرائح.
بعد استبعاد وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بـ NVIDIA والتخزين، من المتوقع أن ينخفض معدل نمو أشباه الموصلات غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ بحلول عام 2026
· لا تزال أيام مخزون MCU عند مستويات تاريخية عالية (ثابتة في الربع الرابع من عام 2025 بعد الذروة في الربع الأول من عام 2025)؛ يتباطأ تخفيف المخزون من قبل الشركات الرئيسية مثل STM/GD
من المتوقع أن تعود利用率 مصانع المنطق إلى 80% فقط في الربع الثاني من عام 2026، مع مرونة تعافي محدودة
· SiC أفضل من GaN: نوصي بـ SICC (OW)، ومن المتوقع أن يتجاوز معدل اعتماد SiC 50% بحلول عام 2030؛ تجنب InnoScience (EW)، حيث تضغط تكاليف الاستهلاك الناتجة عن التوسع على الأرباح
[إشارات التداول]
تجنب التعرض الكامل للقطاع شبه الموصل التقليدي، تم تأكيد قاع سوق MCU لكن التعافي ضعيف، لا يُنصح بالاستثمار الكثيف في انتعاش قوي. SiC هو الاتجاه الفرعي الوحيد في القطاع التقليدي الذي يستحق الاهتمام.
3.5 التخزين (HBM / NAND / DDR4) — تباين داخلي حاد، يتطلب التحقق الإشارات
الخلاف الأساسي
الذكاء الاصطناعي يدفع الطلب على HBM للانفجار بوضوح؛ ارتفاع أسعار DDR4/NAND ناتج عن استحواذ الذكاء الاصطناعي على العرض وليس استعادة الطلب الحقيقي، مما يؤدي إلى إشارات مشوهة ومرنية سعرية محدودة.
[إشارات التداول]
HBM متحمسة بشدة للشراء، وهينيكس هي الأكثر استفادة؛ ماكرونيكس (NOR Flash، التوصية الأعلى) تستفيد من النقص وتقييمها معقول؛ ارتفاع أسعار NAND/DDR4 لا يعني تحسن الطلب، كن حذرًا من شراء الأسهم بعد ارتفاعها.
رابعًا: المتغيرات الكلية والجيوسياسية: كمتغيرات تفسيرية لتحديد المسار
【جغرافي سياسي】تتشدد قيود التصدير باستمرار
قيود تصدير NVIDIA إلى الصين → ارتفاع اليقين في الطلب على رقائق الذكاء الاصطناعي المحلية في الصين؛ إن نفقات رأس المال السحابية في الصين متوقعة أن تصل إلى 105 مليار دولار بحلول عام 2026، وتقترب بسرعة من 14% من إجمالي نفقات رأس المال السحابية العالمية.
【مакرو】 قيود الطاقة (الجانب الأمريكي)
إن ضغط إمدادات الطاقة في مراكز البيانات الأمريكية هو سقف محتمل لنمو طلب GPU، لكنه لم يصبح قيدًا ملموسًا على المدى القصير (2026).
[هيكل الصناعة] تأثير ابتلاع الذكاء الاصطناعي
تأثير الجذب الذي تمارسه متطلبات الذكاء الاصطناعي على سلاسل التوريد غير التابعة للذكاء الاصطناعي (T-Glass وDRAM التقليدي وطاقة الإنتاج الاستهلاكية) هو المتغير التفسيري الأساسي لضعف أداء半導体 غير الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر عن التوقعات، وليس العوامل الدورية.
[جانب التكلفة] التضخم التكنولوجي
تزايد تكاليف الوفرة/OSAT/التخزين بشكل شامل، مما يفرض ضغطًا على هوامش الربح الإجمالية لشركات تصميم الرقائق (خاصة تلك غير العاملة في مسار الذكاء الاصطناعي)؛ ويزداد نفوذ التفاوض لشركات التصنيع مثل TSMC.
خامساً: المجموعات الموصى بها وإطار التداول
بناءً على تقييم جميع القطاعات، قم بإنشاء الإطار التداولي التالي:
سادسًا: ملخص في جملة واحدة
اشترِ التغليف (TSMC)، واشترِ معدات الاختبار (Hon Precision / WinWay / MPI)، واشترِ رائد شرائح الذكاء الاصطناعي الصينية (Cambricon)؛ تجنب شركات أشباه الموصلات غير المرتبطة بالذكاء الاصطناعي المتوقعة بانتعاش قوي، وركّز داخل التخزين على HBM بشكل أكبر، وكن محايدًا تجاه DRAM/NAND التقليدية. نافذة الوقت: 2026–2027، ودورة إنفاق رأس المال على الذكاء الاصطناعي لم تنتهِ بعد.
تنبيه بالمخاطر: تم إعداد هذه الملاحظة بناءً على تقرير بحثي منشور من مورغان ستانلي، وهي مخصصة فقط للمرجع الداخلي للبحث ولا تشكل أي نصيحة استثمارية. هناك عدم يقين في السوق، وقد تختلف النتائج الفعلية بشكل كبير عن التوقعات، لذا يرجى من المستثمرين اتخاذ قراراتهم بحذر.
بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المستقبلي — CPU وGPU وASIC ووحدات الضوء والرقائق الصينية
آفاق قوية للشرائح شبه الموصلة للذكاء الاصطناعي
حددت مورغان ستانلي توقعات أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي على أنها "قوية"، حيث تدفعها ثلاثة قوى من طرف الطلب: الانفجار المستمر للتطبيقات القاتلة للذكاء الاصطناعي، وسباق التسلح في قوة الحوسبة بين كبار شركات التكنولوجيا، واحتياجات الدول السيادية لبناء الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، حددت هذه التقرير أربعة قيود على النمو — الميزانيات، وعوائق الطاقة في الولايات المتحدة، وإنتاجية الرقائق الصينية، والتنظيم — حيث يكمن جوهر هذه القيود في عدم قدرة العرض على مجاراة الطلب، وليس في توقف الطلب نفسه.
على المدى الطويل، هناك ثلاثة متغيرات هيكلية تستحق الحذر منها:
1) التضخم التكنولوجي (ارتفاع تكاليف الشرائح/الاختبار/التخزين يضغط على أرباح شركات تصميم الرقائق)؛
2) تأثير الابتلاع الذكي (تُوجَّه موارد سلسلة التوريد نحو الذكاء الاصطناعي، بينما يُهمَّش شبه الموصلات غير الذكية)؛
3) تأثير DeepSeek (تم التحقق من الاستنتاج منخفض التكلفة، وتسارع إطلاق الطلب المحلي على الاستنتاج، وزيادة قدرة إنتاج GPU للذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد المحلية للتصنيع بالتعاقد). مع تراكم هذه العوامل الثلاثة، تشكل الإطار المنطقي الأساسي لجميع تقييمات المسارات في التقرير اللاحق.
مقارنة التقييم: التصنيع بالتعاقد، الخلفية، التخزين، IDM (التصنيع المتكامل للأجهزة) ومعدات أشباه الموصلات
مقارنة التقييم: بدون مصانع (Fabless)، أشباه الموصلات القوية، FPGA، وشرائح التماثلية
الدورة الكبيرة للأشباه الموصلات
الاستنتاج الأساسي هو التمايز الدوري وليس الانتعاش الشامل: من المتوقع أن ترتفع معدلات استخدام مصانع التصميم المنطقي إلى 80% في الربع الثاني من عام 2026، لكن النمو في أشباه الموصلات غير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، بعد استبعاد وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ NVIDIA للذكاء الاصطناعي والتخزين، من المتوقع أن ينخفض بشكل ملحوظ في عام 2026؛ إن انخفاض عدد أيام المخزون من ذروته هو إشارة إيجابية، حيث تشير البيانات التاريخية إلى أن دورات انخفاض المخزون غالبًا ما تتوافق مع ارتفاع مؤشر أشباه الموصلات، لكن درجة التمايز الهيكلي في هذه الدورة الانتعاشية تفوق بكثير ما سبق.
سلسلة توريد أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي وذاكرة النiche
بحلول عام 2030، قد يصل حجم سوق صناعة أشباه الموصلات العالمية إلى 1.5 تريليون دولار أمريكي، نصفه تقريبًا سيأتي من أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي
نقاط مرجعية طويلة الأجل مهمة: من المتوقع أن يصل سوق أشباه الموصلات العالمي إلى 1.5 تريليون دولار بحلول عام 2030، حيث يساهم أشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي بحوالي 753 مليار دولار؛ في سيناريو الصعود، يُفترض أن يصل حجم السوق الإجمالي لأشباه الموصلات السحابية للذكاء الاصطناعي إلى 235 مليار دولار بحلول عام 2025 (بسبب أجهزة NVIDIA AI GPU أساسًا)، بمعدل نمو مركب سنوي قدره 38% بين عامي 2023 و2030، مما يوفر أساسًا لمساحة السوق العليا لتقدير جميع المسارات اللاحقة.
الشبه موصلات السحابية: آفاق أكثر إشراقًا
إن نفقات رأس المال للشركات السحابية الأربع الكبرى (AWS/Google/Microsoft/Meta) زادت بنسبة 95% على أساس سنوي في الربع الأول من عام 2026، وهي أقوى نقطة بيانات من جانب الطلب في النص؛ ومن المتوقع أن يظل معدل نفقات رأس المال إلى EBITDA عند مستوى ثابت يقارب 50%، مما يشير إلى أن رغبة الشركات السحابية في التوسع تتمتع بقابلية استدامة مالية؛ كما تستمر التوقعات الربحية لشركة Aspeed في التصحيح الصعودي، وبصفتها الشركة الرائدة في شرائح BMC لخوادم الذكاء الاصطناعي السحابية، فإن اتجاه التصحيح هذا يؤكد صحة الطلب السحابي.
إن إنفاق رأس المال السحابي لمزودي الخدمة السحابية الرئيسيين يظل قويًا
يتوقع متعقب Capex للسحابة Microsoft أن يصل إنفاق رأس المال للشركات السحابية العشر الكبرى عالميًا إلى 685 مليار دولار بحلول عام 2026، وهو ما يزيد بنسبة حوالي 10% عن التوافق السوقي؛ إن الرسم البياني التاريخي الذي يُظهر التزامن العالي بين إنفاق رأس المال العالمي على السحابة وإنفاق TSMC هو الدليل البصري الأساسي الذي يدعم تقييم "أن هذه الدورة ليست دورة قصيرة الأجل"؛ حيث تشكل الأصول ذات دورة الحياة القصيرة حوالي 65%، مما يعني أن شركات السحابة مُلزمة بشراء مستمرة سنويًا، مما يضمن طلبًا صارمًا.
التأثيرات المعلنة لنشر الطاقة من قبل TSMC
بناءً على مواصفات الرفوف وقوة التثبيت لأربع عملاء رئيسيين: NVIDIA وAMD وBroadcom وAWS، تم حساب طلب Wafer CoWoS من الأسفل إلى الأعلى؛ قوة رف NVIDIA Rubin NVL144 هي 220 كيلوواط و45 ألف رف، مما يشير إلى أن طلب CoWoS السنوي لعام 2027 سيصل إلى 136 ألف وافر، وهو الرقم الأساسي الذي يستند إليه التقييم الشامل لنقص العرض والطلب في CoWoS.
بسبب الطلب المستمر القوي على الذكاء الاصطناعي، قد تزيد تايوان سيميكوندكتور مانوفاكتورينغ كومباني طاقتها الإنتاجية لـ CoWoS إلى 165,000 وحدة شهريًا قبل عام 2027.
قم بتقديم بيانات العرض لـ CoWoS: ستزيد طاقة TSMC من 120kwpm في نهاية عام 2025 إلى 165kwpm في نهاية عام 2027، بينما ستزيد طاقة Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) بالتوازي من 23kwpm إلى 80kwpm؛ من ناحية الاستهلاك، تمثل NVIDIA حوالي 59% من إجمالي استهلاك CoWoS، وBroadcom حوالي 20%، مما يعني أن التغيرات في طلب العملاء القلائل تؤثر بشكل كبير على TSMC.
سيكون توسع SoIC (نظام دمج الرقائق) نقطة محورية رئيسية لشركة TSMC على مدار السنوات القادمة
يُعتبر SoIC اتجاهًا استراتيجيًا رئيسيًا لـ TSMC على مدار السنوات القادمة: ستزداد القدرة الإنتاجية من 45kwpm في نهاية عام 2025 إلى 78kwpm في نهاية عام 2027، وتشمل جهات الطلب NVIDIA و AMD و Apple و Qualcomm/Broadcom؛ يوفر SoIC كثافة تكامل أعلى وحواجز تقنية أعمق مقارنة بـ CoWoS، وهو منحنى النمو الثاني لـ TSMC في التغليف المتقدم بعد CoWoS، ويدخل مرحلة التوسع السريع في عامي 2026-2027.
قد تضاعف TSMC طاقة إنتاج CoWoS و SoIC بحلول عام 2025، ونتوقع استمرار هذا الاتجاه حتى عام 2026
قد يصل إنفاق ورشات العمل على شرائح الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في عام 2026 إلى 27.2 مليار دولار أمريكي، حيث تحتل نيفيديا الجزء الأكبر
قم بسرد تخصيصات إنتاج CoWoS، وكميات الشحن، واستهلاك الواح السيليكون، وقيمة الواح السيليكون لجميع شرائح الذكاء الاصطناعي الرئيسية لعام 2026 من الأسفل إلى الأعلى (NVIDIA B300/Rubin/H200 وGoogle TPU وAWS Trainium3 وMicrosoft Maia وOpenAI Nexus)؛ يُستنتج أن إجمالي قيمة استهلاك أشباه الموصلات لشرائح الذكاء الاصطناعي في عام 2026 يبلغ حوالي 27.2 مليار دولار أمريكي، مع هيمنة NVIDIA، وهي أقوى حساب أساسي لحجم إيرادات TSMC من الذكاء الاصطناعي في النص الكامل.
استهلاك HBM (ذاكرة النطاق العريض العالي) في عام 2026 — يصل إلى 32 مليار جيجابايت
إجمالي الطلب على HBM في عام 2026 حوالي 32,279 مليون جيجابايت، ويشكل استهلاك NVIDIA حوالي 58٪؛ قم بسرد مواصفات HBM لكل شريحة ذكاء اصطناعي (السعة، الجيل، المورد): تستخدم سلسلة Google TPU بشكل رئيسي HBM3e 12hi، بينما تستهلك AWS/Microsoft HBM3/HBM4؛ تتقاسم Hynix وSamsung وMicron العرض، وتحظى Hynix بأكبر استفادة بسبب تفوقها التقني في HBM.
تقدير إنتاج رفوف NVIDIA GB200/300
افتراضات العرض والطلب على رفوف خوادم NVIDIA GB200/300
قد تصل نسبة إيرادات تايوان سيميكوندكتور المخصصة للذكاء الاصطناعي إلى 60% بين عامي 2024 و2029.
إيرادات شرائح TSMC للذكاء الاصطناعي ستشهد معدل نمو مركب سنوي قدره 60% بين عامي 2024 و2029، وستتجاوز نسبة إيرادات الذكاء الاصطناعي من إجمالي الإيرادات 30% بحلول عام 2026؛ وتشمل تركيبة الإيرادات شرائح الذكاء الاصطناعي العامة، وشرائح ASIC المخصصة، وتعبئة واختبار CoWoS، ووحدات معالجة مركزية للخوادم الذكية الاصطناعية، مع وجود Apple بنسبة 19% وNVIDIA بنسبة 21% وBroadcom بنسبة 11% في هيكل العملاء؛ وتستمر هامش الربح الإجمالي وهامش EBITDA في التوسع، مما يؤكد التأثير الإيجابي لنشاط الذكاء الاصطناعي على جودة ربحية TSMC العامة.
Demand segmentation for TSMC's advanced wafers
الذكاء الاصطناعي القائم على الوكلاء (Agentic AI) — توسيع فرص وحدة المعالجة المركزية
يدخل الذكاء الاصطناعي مرحلة الاستدلال إلى مرحلة "الإجراء"، حيث يتحول معدل CPU/GPU من كثافة GPU (1:12) إلى كثافة CPU (≥1:1)، مدفوعًا بمهام أدوات مثل استدعاءات API وتنفيذ الكود والتنفيذ المتزامن للعديد من الوكلاء؛ تقدر MS أن الذكاء الاصطناعي الوكيلي سيضيف سوقًا لوحدات المعالجة المركزية بقيمة 32.5-60 مليار دولار أمريكي (حتى عام 2030)، وتعتبر MediaTek كمصمم لوحدات المعالجة المركزية للخوادم الذكية الاصطناعية من بين الشركات المستفيدة المذكورة في التقرير.
تخزين الذكاء الاصطناعي يسبب نقصًا في NAND؛ نتوقع أن يستمر الطلب على NOR Flash على تجاوز العرض حتى عام 2026
ستستمر ندرة DDR4 حتى الربع الثاني من عام 2026؛ بينما يوجد حد أعلى لأسعار السوق الفورية
AI ASIC وCPO وفحص الرقائق
الرقائق الإلكترونية للذكاء الاصطناعي: الحاضر والمستقبل — «المحرك الأساسي»
عرض أبعاد القيادة، والقيود، وحلول التكنولوجيا، ومنظور النمو لأشباه الموصلات الخاصة بالذكاء الاصطناعي بشكل متوازٍ؛ قم بتحديد ثلاث مجموعات مقارنة للنمو على وجه التحديد — الاستدلال مقابل التدريب، الحافة مقابل السحابة، ASIC مخصص مقابل AI GPU — هذه المجموعات الثلاث هي خريطة تفكير لفهم نقاط الخلاف في جميع مسارات التقرير اللاحقة.
مزوّدو خدمات السحابة (CSPs) يحتاجون إلى شرائح مخصصة حتى مع امتلاكهم لوحدات معالجة الذكاء الاصطناعي القوية من NVIDIA
وفقًا لخطط مزودي السحابة (CSP)، ستُطلق مشاريع ASIC إضافية قريبًا
كيف تبدو المنافسة بين CoWoS من TSMC وEMIB من Intel؟
أحجام التغليف الأكبر تصبح اتجاهًا رئيسيًا في الصناعة
مدة اختبار الرقائق ارتفعت من 350 ثانية في Hopper إلى 1800-2000 ثانية في وحدات معالجة الرسومات من الجيل التالي، وهي البيانات الهيكلية الأكثر أهمية في قطاع معدات الاختبار؛ عدد أطراف مأخذ الاختبار ارتفع من 1500 على مستوى الهواتف/أجهزة الكمبيوتر إلى 6000 على مستوى الذكاء الاصطناعي/HPC، وصولاً إلى أكثر من 10000 في الجيل التالي؛ ومن المتوقع أن يصل متوسط النمو السنوي المركب لسوق معدات الاختبار العالمية بين عامي 2024 و2027 إلى 35٪، وتشير خريطة طريق حجم تغليف TSMC أيضًا إلى توسع مستمر في interposer، حيث يدعم كلا العاملين التقييم الطويل الأجل لازدهار معدات الاختبار.
وصف أدوار هون هاي، يينغ واي تكنولوجي (WinWay)، وMPI في سلسلة توريد أشباه الموصلات
تطورات جديدة في الأجهزة والملحقات: الضوئية المُعبأة معًا (CPO)
Hong Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing times; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: رائد في تقنية كاشفات الاختبار مع خيار CPO؛ تقييم مورغان ستانلي: زيادة (OW)
Yingwei Technology: Market leader in test sockets with a competitive advantage in AI packaging complexity; Rating: Overweight (OW)
ال半导体 الصيني: OSAT، أشباه الموصلات المركبة، MCU وAI GPU
متفائل تجاه أجهزة المرحلة الأخيرة (ASMP)، لكن موقف محايد تجاه OSAT الصينية
الرأي الإيجابي على SiC (كربور السيليكون) مقارنةً بـ GaN (نتريد الغاليوم): SICC (شراء) مقابل InnoScience (بيع)
MCU: لمست القاع لكنها لم تتعافَ بعد
يستمر حجم وحصة سوق أشباه الموصلات الذكية الصينية في النمو
يتميز سوق مسرّعات الذكاء الاصطناعي في الصين بوضوح في توزيعه: تحتل هواوي 62% من السوق بشكل مهيمن، وتشغل كامو جي 14%، بينما جميع اللاعبين الآخرين أقل من 10%؛ تستمر قيمة الشركات الصينية للرسومات الذكية الاصطناعية في النمو، مع توقع إصدارات أولية إضافية، حيث يزداد حجم السوق ونشاط السوق المالي معًا، مما يشكل الخلفية الأساسية لتحليل الأصول المستهدفة في المستقبل.
نتوقع أن ينمو إجمالي السوق المتاح (TAM) لوحدات معالجة الرسومات الخاصة بالذكاء الاصطناعي في الصين إلى 67 مليار دولار بحلول عام 2030
توسيع طاقة التصنيع المتقدمة في الصين لتلبية احتياجات إنتاج وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي المحلية
تتبع السوق الأخير لطلب الصين على وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي
سلسلة قيمة شرائح الذكاء الاصطناعي — الصين والولايات المتحدة — فصل حوسبة الذكاء الاصطناعي
القدرة البنية التحتية في الصين تُقلص الفجوة التقنية المدركة
باستخدام رسم بياني شعاعي، قارن الفجوة في قدرات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة من خلال تسعة أبعاد: تحقق الصين درجات قريبة من الولايات المتحدة في دعم السياسات، ومساحة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، وتحسين البرمجيات (LLM)، بينما تتركز الفجوات الرئيسية في مرحلة ما قبل الرقاقة، وذاكرة HBM، والشبكات البصرية؛ ويُقترح استراتيجية مكونة من ثلاث خطوات للصين لتعويض نقص قوة الحوسبة للرقاقة الواحدة — تغليف متعدد Die → رفوف ومجموعات أكبر → توسيع قدرات التصنيع، حيث يمثل Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod تحققًا عمليًا لهذه الاستراتيجية.
اقتصاديات الاستدلال: إجمالي تكلفة الملكية (TCO) مقابل تكلفة وحدة واحدة من الرمز
تكلفة امتلاك إجمالية (TCO) للرقائق الصينية المحلية للذكاء الاصطناعي أقل بنسبة 30-60% مقارنة بـ NVIDIA، ويمكن لأشهر مُسرّعات صينية محلية تحقيق تكلفة استدلال لكل رمز تساوي أو تفوق تكلفة NVIDIA؛ هذه النتيجة هي الدليل الأساسي على أن "الاستبدال المحلي الصيني ليس مجرد طلب سياسي، بل له أيضًا منطق اقتصادي"، وتدعم مباشرة تقييم التقرير الإيجابي طويل الأجل لقطاع الرقائق الصينية للذكاء الاصطناعي.
حالة أوامر مطوري مسرّعات الذكاء الاصطناعي المحليين والطلبات المحتملة
TPS (عدد الرموز المُخرجة في الثانية) — تحليل الأداء
بسبب انخفاض كبير في السعر، حققت الرقائق المحلية أداءً أعلى لكل دولار.
"الأسود العشرة" لشركات الذكاء الاصطناعي الصينية المصنعة للـ GPGPU. نركز بشكل خاص على Cambricon و MixC 和 天数智芯
مقارنة بين Cambricon و Musen و Iluvatar
مقارنة شاملة بين ثلاث شركات صينية رائدة في تصنيع شرائح الذكاء الاصطناعي: Cambricon (ASIC بحجم 7 نانومتر من SMIC، عملاء كبار مُحصَّنون، الوحيدة الربحية)، MetaX Muxi (GPGPU بحجم 12 نانومتر من SMIC، مملوكة من قبل صناديق سيادية، فجوة تقنية واضحة)، وTianShu ZhiXin Iluvatar (GPGPU بحجم 7 نانومتر من TSMC، سلسلة توريد قوية)؛ من حيث القدرة على تحقيق الربح، وهيكل العملاء، ومرحلة التصنيع، فإن الاستنتاج الضمني للتقرير هو أن Cambricon هي الأقوى من حيث اليقين.
Cambricon: تفوق في أداء الاستدلال (TFLOPS) والارتباط بالعملاء؛ تقييم زيادة الشراء (OW)
天数智芯 (Iluvatar): تعتمد على قدرة كبيرة على رؤية الطلبات ومرونة سلسلة التوريد؛ تقييم بالشراء الزائد (OW)
