Autor: 见微知著杂谈
Fuente: Investigación de semiconductores de Morgan Stanley en Greater China
Fecha del informe: 8 de mayo de 2026
I. Contradicción principal
El gasto global en capital de IA ha superado las expectativas de expansión, pero la oferta de capacidad de cómputo está evolucionando de un modelo dominado exclusivamente por NVIDIA hacia una estructura de tres vías paralelas: GPU + ASIC + chips locales de China. La contradicción central no es si la demanda es suficiente, sino quién captará su parte de esta expansión y con qué rapidez los semiconductores no relacionados con IA serán marginados en este proceso.
Dos: Conclusiones clave (ordenadas por importancia de la operación)
Tres: Desglose en profundidad por categorías
3.1 Paquetes avanzados (CoWoS / SoIC): la línea principal con mayor certeza
Contradicción central: La demanda está explotando, pero solo TSMC es insustituible en producción; los empaquetadores no TSMC (Amkor/ASE/UMC) enfrentan presión sobre su cuota de mercado.
【Impulso clave】 Los cuatro grandes proveedores de nube (AWS/Google/Microsoft/Meta) aumentaron sus gastos de capital en Q1 de 2026 un 95% interanual; se espera que los gastos de capital en nube alcancen 685.000 millones de dólares este año, lo que impulsa directamente la demanda de espera para CoWoS/SoIC por la necesidad de servidores de IA.
Datos clave y puntos temporales:
NVIDIA representa aproximadamente el 59% del consumo de CoWoS, Broadcom aproximadamente el 20% y AMD aproximadamente el 9%.
· El valor total consumido en obleas de cálculo de IA en 2026 será de aproximadamente 27.2 mil millones de dólares, un récord histórico
La participación de los ingresos de los chips AI de TSMC alcanzará un CAGR del 60% entre 2024 y 2029, y en 2026 los ingresos AI representarán más del 30% del ingreso total.
【Ruta de transmisión】
Gasto de capital de proveedores de nube → Pedidos de NVIDIA/Broadcom/Google TPU → Cuellos de botella en CoWoS/SoIC → Mayor capacidad de negociación de TSMC → Proporción de ingresos de IA en constante expansión.
[Insights de trading]
TSMC es la línea principal dentro de la línea principal, no requiere timing, y su lógica de tenencia es clara. SoIC es la segunda curva de crecimiento a partir de 2025; preste atención a las oportunidades de proveedores OSAT (como ASE) que ingresen en el ensamblaje SoIC.
3.2 Dispositivos de prueba (Handler / Socket / Probe Card): valoración más baja, crecimiento más seguro
【Contradicción central】
La complejidad de los chips ha aumentado, y la duración de las pruebas ha crecido estructuralmente al doble, pero la reevaluación del TAM del equipo de prueba por parte del mercado ha quedado gravemente rezagada.
[Impulso clave]
La duración de las pruebas de los chips GPU se duplica en cada generación (Hopper 350 segundos → Blackwell 700-1000 segundos → Rubin 1200-1400 segundos → próxima generación 1800-2000 segundos); el número de pines del socket aumenta de 1500 de nivel móvil a 6000 de nivel AI/HPC, y hasta más de 10000 en la próxima generación.
Datos de los tres principales activos:
· Mercado global de handlers: 436 millones de dólares en 2023 → 6.600 millones de dólares en 2027, CAGR superior al 35%
La demanda de pruebas ópticas CPO aumentará en volumen a partir de 2025, y en 2027 entrará en la fase de pruebas conjuntas eléctricas y ópticas (Insertion 4i)
【Ruta de transmisión】
Aumento en el tamaño del chip / número de capas / complejidad → aumento en la duración de la prueba → aumento simultáneo en la cantidad y el precio de los Handler/Socket → demanda adicional de pruebas ópticas CPO → inicio de la segunda curva de crecimiento.
[Insights de trading]
Tres empresas son el segmento con la valoración más baja y la mayor certidumbre de crecimiento en la cadena de infraestructura de IA, ideal para una asignación central a mediano plazo. La insuficiente cobertura del mercado y los precios bajos lo convierten en la opción de mejor valoración actualmente más importante.
3.3 Chips de IA chinos (GPU/ASIC nacionales): irreversible a largo plazo, diferenciación clara a corto plazo
【Contradicción central】
Las restricciones de exportación impulsan la demanda de sustitución nacional, pero la tecnología y la madurez de la producción de chips en el país varían considerablemente; poder fijar órdenes de clientes importantes es la diferencia clave.
[Impulso clave]
DeepSeek valida la viabilidad del razonamiento de bajo costo → Los proveedores de nube nacionales aceleran la transición → La expansión de SMIC en 7 nm respalda la producción en masa → La ventaja TCO de los chips nacionales (30-60% más bajos que NVIDIA) genera un ciclo positivo.
Tamaño y estructura del mercado:
Cuota de mercado nacional en 2026E: Huawei 62%, Cambricon 14%, Kunlunxin 5%, T-Head 5%, otros 14%.
En los «Diez Dragones», MS se centra en la comparación de tres activos:
【Ruta de transmisión】
Control de exportaciones → Sustitución nacional → Expansión de SMIC 7nm → Aumento de Huawei/Cambricon → Cambio de compras por parte de proveedores locales de nube (ByteDance/Alibaba/Tencent) → Reducción de costos de inferencia → Explosión de más aplicaciones → Nueva ola de demanda de capacidad de cómputo.
[Insights de trading]
La más segura es Kunlun, el activo preferido; TianShu Intelligence tiene el mayor potencial de crecimiento pero aún no es rentable, por lo que presenta un riesgo más alto. Huawei (no cotizada) es la variable competitiva más importante; su crecimiento de cuota de mercado ejerce presión indirecta sobre otros fabricantes nacionales, lo que requiere seguimiento continuo. Ventana temporal: 2026–2027 es el período clave en el que los chips de IA nacionales pasarán de ser alternativos a convertirse en principales.
3.4 Semiconductores no AI (consumo / automotriz / industrial) — Sesgo estructuralmente bajista; la recuperación es débil, no fuerte
【Contradicción central】
Los recursos de la cadena de suministro son absorbidos sistemáticamente por sistemas de IA; la recuperación tradicional del sector de semiconductores continúa siendo más lenta de lo esperado, y el mercado sobreestimó la elasticidad del repunte.
[Impulso clave]
La capacidad de fabricación por contrato, los sustratos T-Glass y el almacenamiento se orientan completamente hacia la IA; los chips no relacionados con la IA quedan en la cola; los costos de obleas y OSAT aumentan; las empresas de diseño de chips enfrentan presión sobre sus márgenes brutos.
Tras excluir las GPU de IA de NVIDIA y el almacenamiento, se espera que el crecimiento del semiconductor no AI en 2026 disminuya significativamente.
·Los días de inventario de MCU siguen en niveles históricamente altos (pico en 1Q25, plano en 4Q25); la eliminación de inventario por fabricantes principales como STM/GD sigue siendo lenta
Se espera que la utilización de las fábricas lógicas vuelva a alcanzar el 80% solo en el segundo semestre de 2026, con una elasticidad de recuperación limitada.
· SiC supera a GaN: recomendar SICC (OW); se espera que la penetración de SiC supere el 50% en 2030; evitar InnoScience (EW), la depreciación por expansión presiona los beneficios
[Insights de trading]
Evite la exposición pura a semiconductores tradicionales; el segmento MCU ha confirmado su fondo pero muestra una recuperación débil, no se recomienda una apuesta masiva en un fuerte rebote. SiC es la única subcategoría del segmento tradicional que merece atención.
3.5 Almacenamiento (HBM / NAND / DDR4): diferenciación interna intensa, señales requieren identificación
【Contradicción central】
La IA impulsa una explosión en la demanda de HBM; el aumento de precios en DDR4/NAND se debe a la competencia por la oferta por parte de la IA, no a una verdadera recuperación de la demanda, lo que genera señales distorsionadas y una elasticidad de precios limitada.
[Insights de trading]
HBM es fuertemente alcista, Hynix se beneficia más; Macronix (NOR Flash, elección principal) se beneficia de la escasez y tiene una valoración razonable; el aumento de precios en NAND/DDR4 no equivale a una mejora en la demanda, evite comprar por impulso.
Cuatro: Variables macroeconómicas y geopolíticas: como variables explicativas para la evaluación de la categoría
【Geopolítico】Las restricciones a las exportaciones continúan endureciéndose
Las exportaciones de NVIDIA a China están restringidas → La demanda de chips AI locales en China aumenta con mayor certeza; el gasto en capital en nube en China se estima en 105.000 millones de dólares para 2026E, acercándose rápidamente al 14% del gasto global en nube.
【Macroeconómico】Restricciones energéticas (lado estadounidense)
La tensión en el suministro de energía de los centros de datos en Estados Unidos es un techo potencial para el crecimiento de la demanda de GPU, pero no se ha convertido en una restricción sustancial a corto plazo (2026).
[Estructura de la industria] Efecto de erosión de la IA
El efecto de succión de la demanda de IA sobre la cadena de suministro no de IA (T-Glass, DRAM tradicional, capacidad de fabricación para consumo) es la variable explicativa central de por qué el semiconductores no de IA han seguido debajo de lo esperado, y no factores cíclicos.
【Costo】Inflación tecnológica
Los costos de wafers, OSAT y almacenamiento están aumentando en general, ejerciendo presión sobre los márgenes brutos de las empresas de diseño de chips (especialmente las que no están en el sector de IA); la capacidad de negociación de fabricantes como TSMC sigue aumentando.
V. Combinaciones recomendadas y marco de operaciones
Según la evaluación de todas las categorías, construya el siguiente marco de operaciones:
Seis: Resumen en una oración
Comprar encapsulados (TSMC), comprar equipos de prueba (Hon Precision / WinWay / MPI), comprar el líder chino en chips de IA (Cambricon); evitar semiconductores no relacionados con IA con fuertes expectativas de recuperación; dentro del almacenamiento, favorecer HBM y mantener postura neutral hacia DRAM/NAND tradicional. Ventana temporal: 2026–2027, el ciclo de gasto de capital en IA está lejos de terminar.
Advertencia de riesgo: Esta nota se basa en estudios de investigación públicos de Morgan Stanley y se proporciona únicamente para referencia interna de investigación; no constituye ninguna recomendación de inversión. El mercado presenta incertidumbre, y los resultados reales pueden diferir significativamente de las predicciones; los inversores deben tomar decisiones con cautela.
Construyendo la infraestructura de IA del futuro: CPU, GPU, ASIC, módulos ópticos y chips chinos
Perspectivas sólidas para semiconductores de inteligencia artificial
Morgan Stanley califica la perspectiva de los semiconductores de IA como "fuerte", impulsada por tres fuerzas en la demanda: el continuo auge de aplicaciones clave de IA, la carrera armamentista en capacidad de cómputo entre gigantes tecnológicos y la demanda de construcción de IA soberana por parte de diversos países. Al mismo tiempo, este informe identifica cuatro restricciones de crecimiento: presupuestos, cuellos de botella energéticos en Estados Unidos, capacidad de producción de chips en China y regulación; la esencia de estas limitaciones es que la oferta no acompaña a la demanda, no que la demanda se haya apagado.
A largo plazo, hay tres variables estructurales que merecen atención:
1) Inflación tecnológica (el aumento de los costos de obleas/pruebas/almacenamiento comprime los beneficios de las empresas de diseño de chips);
2) Efecto de erosión de la IA (los recursos de la cadena de suministro se desvían hacia la IA, marginalizando los semiconductores no relacionados con la IA);
3) Efecto DeepSeek (la inferencia de bajo costo ha sido validada, la demanda local de inferencia en China se acelera, y la capacidad de producción de GPU de IA de la cadena de suministro local de fabricación por contrato también mejora). La combinación de estos tres factores constituye el marco lógico subyacente para todos los juicios posteriores sobre los sectores del informe.
Comparación de valoración: fabricación por contrato, backend, almacenamiento, IDM (fabricación integrada de dispositivos) y equipos semiconductores
Comparación de valoración: sin fábrica (Fabless), semiconductores de potencia, FPGA y chips analógicos
Ciclo grande de semiconductores
La conclusión clave es la diferenciación cíclica, no una recuperación general: se espera que la utilización de las fábricas de lógica aumente al 80% en el segundo semestre de 2026, pero el crecimiento del semiconductores no AI, excluyendo las GPU AI de NVIDIA y el almacenamiento, se prevé que disminuya significativamente en 2026; la reducción del número de días de inventario desde su punto más alto es una señal positiva, y los datos históricos muestran que los ciclos de reducción de inventario suelen coincidir con el aumento del índice bursátil de semiconductores, pero esta recuperación presenta una diferenciación estructural mucho mayor que en ocasiones anteriores.
Cadena de suministro de semiconductores de inteligencia artificial y memoria de nicho
Para 2030, el tamaño del mercado global de la industria de semiconductores podría alcanzar 1.5 billones de dólares estadounidenses, de los cuales la mitad provendrá de semiconductores para IA
Importante punto de anclaje a largo plazo: El mercado global de semiconductores se espera que alcance los 1.5 billones de dólares para 2030, con los semiconductores de IA aportando aproximadamente 753 mil millones de dólares; el escenario alcista para el TAM de semiconductores en la nube para IA asume que alcanzará los 235 mil millones de dólares en 2025 (principalmente provenientes de las GPU de IA de NVIDIA), con una CAGR del 38% entre 2023 y 2030, proporcionando así la base del espacio de mercado superior para la valoración de todos los demás sectores.
Semiconductor en la nube: una perspectiva más brillante
Los cuatro grandes proveedores de nube (AWS/Google/Microsoft/Meta) aumentaron sus gastos de capital en un 95% interanual en el Q1 de 2026, lo que constituye el dato individual más fuerte en el lado de la demanda; se espera que la proporción Capex/EBITDA se mantenga en un nivel estable de aproximadamente el 50%, lo que indica que la voluntad de expansión de los proveedores de nube es financieramente sostenible; las proyecciones de ganancias de Aspeed continúan siendo revisadas al alza, y como líder en chips BMC para servidores de IA en la nube, su tendencia de revisión confirma la autenticidad de la demanda en la nube.
Los gastos de capital en nube de los principales proveedores de servicios en la nube se mantienen sólidos
El rastreador de Capex en la nube de MS estima que los gastos de capital de los 10 principales proveedores de nube a nivel mundial alcanzarán 685.000 millones de dólares en 2026, un 10% más que el consenso del mercado; el gráfico histórico que muestra la sincronización entre el Capex global en la nube y los gastos de capital de TSMC constituye la evidencia visual fundamental que respalda la afirmación de que "este ciclo no es de corta duración"; el porcentaje de activos de ciclo de vida corto es aproximadamente del 65%, lo que implica que los proveedores de nube deben realizar compras continuas anualmente, lo que confiere rigidez a la demanda.
Impacto de la implementación de energía anunciada por TSMC
Mediante las especificaciones de rack y la potencia de despliegue de los cuatro clientes principales: NVIDIA, AMD, Broadcom y AWS, se calcula la demanda de obleas CoWoS de abajo hacia arriba; la potencia del rack NVIDIA Rubin NVL144 es de 220 kW con 45.000 racks, lo que implica una demanda anual de obleas CoWoS de 136.000 en 2027, siendo esta la cifra central que sustenta el juicio de escasez de oferta y demanda de CoWoS en todo el texto.
Dada la continua fuerte demanda de IA, TSMC podría aumentar su capacidad de CoWoS a 165.000 unidades/mes antes de 2027.
Proporcione directamente los datos de la oferta de CoWoS: la capacidad de TSMC aumentará de 120 kwpm a finales de 2025 a 165 kwpm a finales de 2027, mientras que la capacidad de Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) aumentará simultáneamente de 23 kwpm a 80 kwpm; en el lado del consumo, NVIDIA representa aproximadamente el 59% del consumo total de CoWoS, y Broadcom aproximadamente el 20%, lo que significa que los cambios en la demanda de unos pocos clientes tienen un impacto significativo en TSMC.
La expansión de SoIC (Chiplet System Integration) será una prioridad clave para TSMC en los próximos años.
SoIC se ha definido como una dirección estratégica clave para TSMC en los próximos años: la capacidad se incrementará de 45 kwpm a finales de 2025 a 78 kwpm a finales de 2027; entre los demandantes se encuentran NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; SoIC ofrece una mayor integración y barreras tecnológicas más profundas que CoWoS, convirtiéndose en la segunda curva de crecimiento de empaquetado avanzado de TSMC tras CoWoS, con una rápida escalada prevista para 2026-2027.
TSMC podría duplicar la capacidad de CoWoS y SoIC en 2025, y esperamos que esta tendencia continúe hasta 2026
En 2026, el gasto en obleas de cálculo de IA podría alcanzar los 27.200 millones de dólares, con NVIDIA ocupando la mayor parte.
Liste de abajo hacia arriba la asignación de capacidad CoWoS, el volumen de envío de chips, el consumo de obleas y el valor de las obleas para todos los principales chips de IA en 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus); el total acumulado del valor del consumo de obleas de chips de IA en 2026 es aproximadamente de 27.200 millones de dólares estadounidenses, con NVIDIA en posición dominante, lo que constituye la estimación más convincente a nivel fundamental sobre la escala de ingresos de IA de TSMC.
Consumo de HBM (memoria de ancho de banda alto) en 2026: hasta 32.000 millones de Gb
La demanda total de HBM en 2026 será de aproximadamente 32.279 mil millones de Gb, con NVIDIA consumiendo alrededor del 58%; se enumeran detalladamente las especificaciones de HBM (capacidad, generación, proveedor) para cada chip de IA: la serie Google TPU consume principalmente HBM3e 12hi, mientras que AWS/Microsoft consumen HBM3/HBM4; Hynix, Samsung y Micron comparten la oferta, con Hynix beneficiándose más profundamente debido a su liderazgo tecnológico en HBM.
Estimación de la producción de racks GB200/300 de NVIDIA
Supuestos de oferta y demanda para los bastidores de servidores NVIDIA GB200/300
La proporción de ingresos de semiconductores AI de TSMC podría alcanzar el 60% entre 2024 y 2029.
Los ingresos de los chips AI de TSMC alcanzarán un CAGR del 60% entre 2024 y 2029, y en 2026 los ingresos de AI representarán más del 30% del ingreso total; la estructura de ingresos incluye chips AI generales, ASIC personalizados, empaquetado y prueba CoWoS, y CPU para servidores AI; entre los clientes, Apple representa el 19%, NVIDIA el 21% y Broadcom el 11%; las tasas de margen bruto y EBITDA continúan expandiéndose, confirmando el impacto positivo del negocio de AI en la calidad de rentabilidad general de TSMC.
Segmentación de la demanda de obleas avanzadas de TSMC
Inteligencia artificial agente (Agentic AI) — Ampliando las oportunidades de CPU
La IA pasa de la fase de razonamiento a la fase de "acción", con una proporción CPU/GPU que cambia de una configuración pesada en GPU (1:12) a una pesada en CPU (≥1:1), impulsada por tareas de herramientas como llamadas a API, ejecución de código y concurrencia de múltiples agentes; MS estima que la IA agente puede generar un nuevo mercado CPU de entre 32.500 y 60.000 millones de dólares (hasta 2030), y MediaTek, como diseñador de CPUs para servidores de IA, es uno de los beneficiarios mencionados en el informe.
La almacenamiento de IA causa escasez de NAND; esperamos que la situación de oferta insuficiente de NOR Flash persista hasta 2026
La escasez de DDR4 persistirá hasta el segundo semestre de 2026; mientras que el precio al contado tiene un límite superior
AI ASIC, CPO y pruebas de chips
Semiconductores de IA: Ahora y en el futuro — «Motor clave»
Presentar en paralelo los cuatro ejes: impulsores, limitaciones, soluciones tecnológicas y perspectivas de crecimiento para los semiconductores de IA; destacar especialmente tres pares de comparación de perspectivas de crecimiento: inferencia vs entrenamiento, borde vs nube, ASIC personalizado vs GPU de IA; estas tres comparaciones son el mapa mental para comprender todos los puntos de divergencia en las evaluaciones de sectores posteriores del informe.
Los proveedores de servicios en la nube (CSPs) aún necesitan chips personalizados, incluso si poseen las potentes GPU de IA de NVIDIA
Según los planes de los proveedores de servicios en la nube (CSP), se acercan más proyectos ASIC.
¿Cómo es la competencia entre CoWoS de TSMC y EMIB de Intel?
Los tamaños de empaquetado más grandes están convirtiéndose en una tendencia clave de la industria
El tiempo de prueba de chips aumentó de 350 segundos en Hopper a 1800-2000 segundos en la próxima generación de GPU, lo que constituye el dato estructural más central para el sector de equipos de prueba; el número de pines en los zócalos de prueba pasó de 1500 en niveles de teléfono/PC a 6000 e incluso más de 10000 para niveles de IA/HPC; se espera que el CAGR del mercado global de equipos de prueba entre 2024 y 2027 alcance el 35%, y la hoja de ruta de tamaño de empaquetado de TSMC muestra una expansión continua del interposer, lo que respalda conjuntamente la evaluación a largo plazo del auge de los equipos de prueba.
Describa los roles y la división de funciones de Hong Precision, WinWay (Yingwei Technology) y MPI en la cadena de suministro de semiconductores.
Nueva evolución de dispositivos y componentes: óptica empaquetada conjuntamente (CPO)
Hon Hai Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing times; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: Líder en tecnología de sondas con opción CPO; calificación de Morgan Stanley: Sobrepesar (OW)
Yingwei Technology: Líder en zócalos de prueba con ventaja en la complejidad del empaquetado de IA; Calificación: Aumentar (OW)
Semiconductores de China: OSAT, semiconductores compuestos, MCU y AI GPU
Optimista respecto a los equipos posteriores (ASMP), pero neutro hacia los OSAT chinos
Prefieren SiC (carburo de silicio) sobre GaN (nitruro de galio): SICC (comprar) frente a InnoScience (vender)
MCU: Alcanzó el fondo pero aún no se ha recuperado
El mercado y la cuota de semiconductores de IA nacionales están creciendo constantemente
El mercado de aceleradores de IA en China tiene un panorama claro: Huawei domina con un 62%, Cambricon con un 14%, y el resto de los participantes tienen menos del 10%; las empresas chinas de GPU de IA continúan aumentando su capitalización de mercado, con más IPOs pendientes, y la expansión del tamaño del mercado va acompañada de una mayor actividad en los mercados de capitales, lo que constituye el fondo para el análisis de activos clave futuros.
Estimamos que para 2030, el mercado total disponible (TAM) de GPU de IA en China alcanzará 67.000 millones de dólares.
La expansión de la capacidad de procesos avanzados en China para satisfacer la demanda de producción local de GPU de IA
Seguimiento reciente del mercado de la demanda de GPU de IA en China
Cadena de valor de los chips de IA: China y Estados Unidos — La desconexión en el cálculo de IA
La capacidad de infraestructura de China está reduciendo la brecha tecnológica percibida
Use a radar chart to compare the AI infrastructure capabilities of China and the U.S. across nine dimensions: China scores close to the U.S. in policy support, AI data center space, and software optimization (LLM), with main gaps concentrated in front-end wafer processing, HBM memory, and optical networking; proposes a three-step strategy for China to compensate for insufficient single-chip computing power—multi-die packaging → larger racks and clusters → expanded manufacturing capacity—with Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod serving as a real-world validation of this strategy.
Economía de la inferencia: Costo total de propiedad (TCO) frente al costo por token
El costo total de propiedad (TCO) de los chips AI nacionales es un 30-60% más bajo que el de NVIDIA, y el costo de inferencia por token del acelerador nacional de mayor rendimiento puede igualar o incluso superar al de NVIDIA; esta conclusión es la evidencia central de que "la sustitución local en China no es solo una necesidad política, sino también una decisión económica racional", respaldando directamente la evaluación alcista a largo plazo del informe sobre el sector de chips AI en China.
Situación de los pedidos y pedidos potenciales del desarrollador de aceleradores AI nacional
TPS (Tokens per second) — Análisis de rendimiento
Gracias a la reducción significativa de precios, los chips nacionales lograron un rendimiento por dólar más alto.
Las "diez dragones" de los fabricantes chinos de GPGPU de IA. Nos centramos en Cambricon, Muxi y TianShu Intelligent Chip.
Comparación entre Cambricon, Moxi y Iluvatar
Comparación horizontal de las tres empresas chinas de chips de IA más destacadas: Cambricon (ASIC de 7 nm de SMIC, clientes clave asegurados, única con beneficios), MetaX Muxi (GPGPU de 12 nm de SMIC, con participación de fondos soberanos, diferencia tecnológica clara), e Iluvatar (GPGPU de 7 nm de TSMC, cadena de suministro robusta); desde una perspectiva integral en tres dimensiones — rentabilidad, estructura de clientes y nodo de fabricación — la conclusión implícita del informe es que Cambricon tiene la mayor certeza.
Cambricon: Leading in inference performance (TFLOPS) and customer lock-in; Outperform rating (OW)
Iluvatar: With strong order visibility and supply chain resilience; Outperform rating (OW)
