लेखक: जियानवेइज़हु ज़ातान
स्रोत: मॉर्गन स्टैनली ग्रेटर चाइना सेमीकंडक्टर्स रिसर्च
रिपोर्ट तिथि: 2026 अप्रैल 8
एक, मुख्य मुख्य विरोधाभास
वैश्विक AI पूंजी खर्च अपेक्षा से अधिक विस्तारित हो रहा है, लेकिन कैलकुलेशन क्षमता की आपूर्ति “NVIDIA केवल एक” से “GPU + ASIC + चीनी स्वदेशी चिप” तीन समानांतर पथों में विकसित हो रही है। मुख्य संघर्ष यह नहीं है कि मांग पर्याप्त है या नहीं, बल्कि यह है कि कौन इस विस्तार का हिस्सा प्राप्त करेगा, और AI-असंबंधित सेमीकंडक्टर इस प्रक्रिया में कितनी तेजी से किनारे पर धकेले जा रहे हैं।
द्वितीय: मुख्य निष्कर्ष (व्यापारिक महत्व के अनुसार क्रमबद्ध)
तीन, विभिन्न प्रतियोगिता क्षेत्रों में गहराई से विस्तार
3.1 एडवांस्ड पैकेजिंग (CoWoS / SoIC) — सबसे मजबूत निश्चित मुख्य रेखा
मुख्य विरोधाभास: मांग विस्फोटक है, लेकिन क्षमता केवल TSMC ही अप्रतिस्पर्धी है; गैर-TSMC पैकेजिंग (Amkor/ASE/UMC) को हिस्सेदारी का दबाव का सामना करना पड़ रहा है।
[मुख्य ड्राइवर] चार बड़े क्लाउड प्रोवाइडर्स (AWS/Google/Microsoft/Meta) का 2026 के पहले तिमाही में पूंजी खर्च 95% बढ़कर 6850 अरब डॉलर होने का अनुमान है, जिससे AI सर्वर की मांग के कारण CoWoS/SoIC की बुकिंग की मांग सीधे बढ़ेगी।
महत्वपूर्ण डेटा और समय बिंदु:
NVIDIA अकेले CoWoS की खपत का लगभग 59% हिस्सा लेती है, Broadcom लगभग 20% और AMD लगभग 9%
2026 में AI कॉम्प्यूटिंग वेफर की कुल खपत का मूल्य लगभग 272 बिलियन डॉलर होगा, जो इतिहास का सर्वोच्च स्तर है
TSMC के AI चिप आय का अनुपात 2024–2029 के लिए CAGR 60% है, 2026 में AI आय कुल आय का 30% से अधिक होगी
【प्रसारण मार्ग】
क्लाउड प्रोवाइडर कैपेक्स → NVIDIA/Broadcom/Google TPU ऑर्डर → CoWoS/SoIC बॉटलनेक → TSMC की बातचीत क्षमता में वृद्धि → AI आय का हिस्सा लगातार बढ़ रहा है।
[ट्रेडिंग इंसाइट्स]
TSMC निरंतर मुख्य रेखा है, इसके लिए समय चुनने की आवश्यकता नहीं है, धारण करने का तर्क स्पष्ट है। SoIC 2025 से शुरू होने वाली दूसरी विकास वक्र है, SoIC असेंबली में प्रवेश करने वाले OSAT आपूर्तिकर्ताओं (ASE आदि) के अवसरों पर ध्यान दें।
3.2 टेस्टिंग डिवाइस (हैंडलर / सॉकेट / प्रोब कार्ड) — सबसे कम मूल्यांकन, सबसे निश्चित विकास
【मुख्य विरोधाभास】
चिप की जटिलता में वृद्धि होने से परीक्षण का समय संरचनात्मक रूप से दोगुना हो गया है, लेकिन परीक्षण उपकरणों के TAMA के बारे में बाजार का पुनर्मूल्यांकन गहराई से पिछड़ गया है।
【की ड्राइवर】
प्रत्येक पीढ़ी के GPU चिप का परीक्षण समय दोगुना हो जाता है (Hopper 350 सेकंड → Blackwell 700-1000 सेकंड → Rubin 1200-1400 सेकंड → अगली पीढ़ी 1800-2000 सेकंड); परीक्षण सॉकेट के पिन की संख्या मोबाइल स्तर के 1500 से बढ़कर AI/HPC स्तर के 6000 और अगली पीढ़ी के लिए 10000+ हो गई है।
तीन प्रमुख कोर डेटा:
· वैश्विक हैंडलर बाजार आकार: 2023 में 4.36 अरब डॉलर → 2027 में 66 अरब डॉलर, CAGR 35%+
CPO ऑप्टिकल टेस्टिंग की आवश्यकता 2025 से मात्रा में बढ़ेगी, 2027 में इलेक्ट्रिकल + ऑप्टिकल जुड़ी टेस्टिंग चरण (Insertion 4i) में प्रवेश करेगी
【प्रसारण मार्ग】
चिप आकार/परतों/जटिलता में वृद्धि → परीक्षण समय में वृद्धि → हैंडलर/सॉकेट की मात्रा और कीमत में वृद्धि → CPO ऑप्टिकल परीक्षण की नई मांग का जोड़ना → दूसरी विकास वक्र शुरू।
[ट्रेडिंग इंसाइट्स]
तीन कंपनियाँ AI बुनियादी ढांचे की श्रृंखला में सबसे कम मूल्यांकन वाली और सबसे अधिक विकास निश्चितता वाली उप-दिशाएँ हैं, जो मध्यम अवधि के कोर कॉन्फ़िगरेशन के लिए उपयुक्त हैं। बाजार कवरेज की कमी और कम कीमतें वर्तमान में सबसे अधिक महत्वपूर्ण कीमत-प्रदर्शन दिशा हैं।
3.3 चीनी AI चिप (घरेलू GPU/ASIC) — दीर्घकालिक अपरिवर्तनीय, अल्पकालिक विभाजन स्पष्ट
【मुख्य विरोधाभास】
एक्सपोर्ट कंट्रोल के कारण देशी विकल्प की मांग बढ़ी है, लेकिन देशी चिप तकनीक/बड़े पैमाने पर उत्पादन की परिपक्वता असमान है; बड़े ग्राहक ऑर्डर को अटैच करना केंद्रीय अंतर है।
【की ड्राइवर】
DeepSeek सत्यापित करता है कि कम लागत वाला निष्कर्षण संभव है → घरेलू क्लाउड उत्पादक त्वरित रूप से स्विच कर रहे हैं → SMIC 7nm का उत्पादन बढ़ाया जा रहा है जिससे बड़े पैमाने पर उत्पादन समर्थित होता है → घरेलू चिप का TCO लाभ (NVIDIA से 30-60% कम) एक सकारात्मक प्रतिक्रिया बनाता है।
बाजार का आकार और ढांचा:
2026E घरेलू बाजार हिस्सा: हुआवेई 62%, सेंट्रल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 14%, कुनलुन चिप 5%, T-Head 5%, अन्य 14%.
«दस ड्रैगन» में MS तीन लक्ष्यों की तुलना कर रहा है:
【प्रसारण मार्ग】
एक्सपोर्ट नियंत्रण → देशी विकल्प → SMIC 7nm का उत्पादन विस्तार → हुआवेई/कैम्ब्रिज द्वारा मात्रा में वृद्धि → स्थानीय क्लाउड फर्म (बाइटडांस/अलीबाबा/टेंसेंट) द्वारा खरीदारी में परिवर्तन → निष्कर्ष लागत में कमी → अधिक अनुप्रयोगों का विस्फोट → नई गणना मांग।
[ट्रेडिंग इंसाइट्स]
寒武纪确定性最强，是首选标的；天数智芯弹性最大但尚未盈利，风险较高。华为（未上市）是最大竞争变量，其份额增长对其他国产厂商形成间接压力，需持续跟踪。时间窗口：2026–2027年是国产AI芯片从替补走向主力的关键转折期。
3.4 गैर-एआई सेमीकंडक्टर (उपभोक्ता / ऑटोमोटिव / इंडस्ट्रियल कंट्रोल) — संरचनात्मक रूप से निष्पक्ष, कमजोर उत्थान मजबूत उत्थान नहीं है
【मुख्य विरोधाभास】
सप्लाई चेन संसाधनों को AI प्रणाली द्वारा व्यवस्थित रूप से आकर्षित किया जा रहा है, पारंपरिक अर्धचालक के पुनर्जीवन की गति अभी भी अपेक्षा से कम है, बाजार ने पुनर्जीवन की लचीलेपन को अधिमूल्यांकित किया है।
【की ड्राइवर】
ओईएम क्षमता / टी-ग्लास सब्सट्रेट / स्टोरेज पूरी तरह से एआई की ओर झुक रही है; गैर-एआई चिप्स की लाइन पीछे है, वेफर और ओसैट लागत बढ़ रही है; चिप डिज़ाइन कंपनियों का घातक मार्जिन दबाव में है।
NVIDIA AI GPU और स्टोरेज को हटाने के बाद, गैर-AI सेमीकंडक्टर की 2026 की वृद्धि दर में उल्लेखनीय गिरावट की उम्मीद है
· MCU स्टॉक दिन अभी भी ऐतिहासिक उच्च स्तर पर हैं (1Q25 के शीर्ष के बाद 4Q25 स्थिर); STM/GD जैसे प्रमुख निर्माताओं का स्टॉक धीरे-धीरे समाप्त हो रहा है
· लॉजिक फैब उपयोग दर 2H26 तक 80% तक वापस नहीं आएगी, जिससे पुनर्जागरण की लचीलापन सीमित है
· SiC बेहतर है GaN की तुलना में: SICC (OW) की सिफारिश की जाती है, SiC की प्रवेश दर 2030 तक 50% से अधिक होने का अनुमान है; InnoScience (EW) से बचें, विस्तार के कारण अवमूल्यन लाभ को दबा रहा है
[ट्रेडिंग इंसाइट्स]
शुद्ध पारंपरिक सेमीकंडक्टर एक्सपोजर से बचें, MCU सेगमेंट का निचला स्तर पुष्टि हो गया है लेकिन कमजोर उत्थान है, इसलिए मजबूत रिबाउंस पर भारी निवेश की सिफारिश नहीं की जाती है। SiC एकमात्र ऐसा पारंपरिक सेगमेंट है जिसकी उल्लेखनीयता है।
3.5 स्टोरेज (HBM / NAND / DDR4) — आंतरिक विभाजन तीव्र है, संकेतों की पहचान की आवश्यकता है
【मुख्य विरोधाभास】
AI ने HBM की मांग में विस्फोट को स्पष्ट रूप से बढ़ाया है; DDR4/NAND की कीमतों में वृद्धि AI द्वारा आपूर्ति के अधिग्रहण के कारण है, न कि वास्तविक मांग के पुनर्जागरण के कारण, जिससे संकेत विकृत हो गए हैं और कीमत लचीलापन सीमित है।
[ट्रेडिंग इंसाइट्स]
HBM के लिए बहुत बुलिश, Hynix सबसे अधिक लाभान्वित; Macronix (NOR Flash, टॉप पिक) शॉर्टेज से लाभान्वित और वैल्यूएशन उचित है; NAND/DDR4 की कीमतों में वृद्धि का अर्थ डिमांड में सुधार नहीं है, चढ़ाव में शामिल होने से सावधान रहें।
चार: मैक्रो और भू-राजनीतिक चर: पथ निर्णय के लिए व्याख्यात्मक चर
【भूराजनीति】निर्यात नियंत्रण लगातार कठोर हो रहा है
NVIDIA के लिए चीन के लिए निर्यात प्रतिबंध → चीनी स्वदेशी AI चिप्स की विकल्प मांग में निश्चितता बढ़ रही है; चीन के बादल रूपांतरण खर्च 2026E में 1050 अरब डॉलर तक पहुंचने की संभावना है, जो वैश्विक बादल रूपांतरण खर्च के 14% के करीब तेजी से पहुंच रहा है।
【मैक्रो】ऊर्जा सीमाएँ (अमेरिका ओर)
अमेरिकी डेटा केंद्रों में बिजली आपूर्ति का तनाव GPU की मांग में वृद्धि की संभावित सीमा है, लेकिन अल्पकालिक (2026 तक) रूप में यह वास्तविक प्रतिबंध नहीं बना है।
[उद्योग संरचना] AI का अवशोषण प्रभाव
AI की मांग का गैर-AI सप्लाई चेन (T-Glass, पारंपरिक DRAM, उपभोक्ता कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग क्षमता) पर होने वाला आकर्षण प्रभाव, चक्रीय कारकों के बजाय गैर-AI सेमीकंडक्टर के लगातार अपेक्षित स्तर से कम होने का मुख्य व्याख्यात्मक चर है।
【लागत पक्ष】 प्रौद्योगिकी से होने वाला मुद्रास्फीति
वेफर/OSAT/स्टोरेज लागत में समग्र वृद्धि हो रही है, जिससे चिप डिजाइन कंपनियों (विशेषकर AI-अलग पथ वाली) पर ग्रॉस मार्जिन दबाव पड़ रहा है; TSMC जैसे कंपनियों की बातचीत की शक्ति लगातार बढ़ रही है।
पांचवां: सिफारिश की गई कॉम्बिनेशन और ट्रेडिंग फ्रेमवर्क
सभी खेलों के आधार पर निर्णय लेकर, निम्नलिखित व्यापार ढांचा बनाएं:
छह, एक वाक्य में सारांश
खरीदें पैकेजिंग (TSMC), टेस्टिंग उपकरण (Hon Precision / WinWay / MPI), चीन के AI चिप के नेता (Cambricon); AI सेमीकंडक्टर के मजबूत रिकवरी की उम्मीद से बचें, स्टोरेज में HBM पर अधिक ध्यान, पारंपरिक DRAM/NAND के लिए उदासीन। समय खिड़की 2026–2027, AI पूंजी खर्च चक्र अभी तक समाप्त नहीं हुआ है।
रिस्क नोटिस: यह नोट मॉर्गन स्टैनले की जारी की गई औपचारिक अनुसंधान रिपोर्ट पर आधारित है और केवल आंतरिक अनुसंधान के लिए है, यह किसी भी निवेश सुझाव का प्रतिनिधित्व नहीं करता है। बाजार में अनिश्चितता है, और वास्तविक परिणाम भविष्यवाणियों से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हो सकते हैं, कृपया निवेशक ध्यान से निर्णय लें।
भविष्य के AI बुनियादी ढांचे का निर्माण — CPU, GPU, ASIC, ऑप्टिकल मॉड्यूल और चीनी चिप
Strong artificial intelligence semiconductor outlook
मॉर्गन स्टैनले ने AI सेमीकंडक्टर दृष्टिकोण को "मजबूत" के रूप में वर्गीकृत किया है, जिसकी मांग तीन शक्तियों द्वारा संचालित है: AI के किलर एप्लिकेशन की निरंतर विस्फोट, टेक दिग्गजों की कैलकुलेशन कैपेसिटी की हथियारबंदी, और विभिन्न देशों की सार्वजनिक AI निर्माण की मांग। इसके बीच, इस रिपोर्ट में चार वृद्धि सीमाएं पहचानी गई हैं—बजट, अमेरिका की ऊर्जा बंधन, चीन की चिप क्षमता, और नियामक—ये सीमाएं मूल रूप से आपूर्ति की कमी हैं, न कि मांग का समाप्त होना।
लंबे समय में, तीन संरचनात्मक चर हैं जिनकी आपको चेतावनी देनी चाहिए:
1) टेक इन्फ्लेशन (वेफर/पैकेजिंग और टेस्टिंग/स्टोरेज लागत में वृद्धि से चिप डिजाइन कंपनियों के लाभ में संकुचन हुआ);
2) AI का अवशोषण प्रभाव (सप्लाई चेन संसाधनों का AI की ओर झुकाव, गैर-AI सेमीकंडक्टर्स को किनारे पर धकेलना);
3) डीपसीक प्रभाव (कम लागत वाली निष्कर्षण की पुष्टि हुई, चीनी स्थानीय निष्कर्षण की मांग तेजी से जारी हुई, और स्थानीय कंट्रैक्ट मैन्युफैक्चरिंग सप्लाई चेन की AI GPU उत्पादन क्षमता समान रूप से बढ़ी)। तीनों का संयोजन, रिपोर्ट के बाद के सभी विषयों के निर्णय का आधारभूत तर्क संरचना बनाता है।
मूल्यांकन तुलना: कंट्रैक्ट मैनुफैक्चरिंग, बैकएंड, स्टोरेज, IDM (इंटीग्रेटेड डिवाइस मैनुफैक्चरिंग) और सेमीकंडक्टर उपकरण
Valuation Comparison: Fabless, Power Semiconductor, FPGA, and Analog Chips
सेमीकंडक्टर बड़ा चक्र
मुख्य निष्कर्ष चक्रीय विभाजन है, न कि समग्र उत्कर्ष: लॉजिक फैब्रिकेशन की उपयोग दर 2H26 में 80% तक बढ़ने का अनुमान है, लेकिन NVIDIA AI GPU और स्टोरेज को हटाने के बाद, 2026 में गैर-AI सेमीकंडक्टर की वृद्धि दर महत्वपूर्ण रूप से गिरने का अनुमान है; स्टॉक दिनों की संख्या उच्चतम स्तर से गिरना एक सकारात्मक संकेत है, ऐतिहासिक डेटा दर्शाता है कि स्टॉक अवरोही चक्र अक्सर सेमीकंडक्टर इंडेक्स की वृद्धि के साथ समानांतर होता है, लेकिन इस उत्कर्ष में संरचनात्मक विभाजन का स्तर पिछले किसी भी समय से कहीं अधिक है।
AI सेमीकंडक्टर सप्लाई चेन और निचले स्टोरेज
2030 तक, वैश्विक सेमीकंडक्टर उद्योग का बाजार आकार 1.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है, जिसमें से आधा AI सेमीकंडक्टर से आएगा
महत्वपूर्ण दीर्घकालिक अंक: 2030 तक वैश्विक सेमीकंडक्टर बाजार 1.5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुँचने की संभावना है, जिसमें AI सेमीकंडक्टर लगभग 7530 अरब डॉलर का योगदान देगा; क्लाउड AI सेमीकंडक्टर TAM के बुलिश स्थिति का अनुमान 2025 तक 2350 अरब डॉलर है (मुख्य रूप से NVIDIA AI GPU से), 2023-2030 के बीच CAGR 38% है, जो भविष्य के सभी सेगमेंट के मूल्यांकन के लिए शीर्ष स्तरीय बाजार स्थान का आधार प्रदान करता है।
Cloud Semiconductor: एक अधिक उज्ज्वल दृष्टिकोण
चार प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं (AWS/Google/Microsoft/Meta) का 2026 के पहले तिमाही में पूंजी खर्च 95% बढ़ गया, यह पूरे लेख में मांग की दृष्टि से सबसे मजबूत एकल डेटा पॉइंट है; Capex/EBITDA अनुपात लगभग 50% के स्थिर स्तर पर बना रहने की उम्मीद है, जो यह दर्शाता है कि क्लाउड प्रदाताओं का विस्तार करने का इच्छुक होना वित्तीय रूप से स्थिर है; Aspeed के लाभ अनुमान लगातार सुधारे जा रहे हैं, क्लाउड AI सर्वर BMC चिप के नेता होने के कारण, इसका सुधार ट्रेंड क्लाउड मांग की वास्तविकता को साबित करता है।
मुख्य बादल सेवा प्रदाताओं का बादल पूंजी खर्च मजबूत बना रहा
MS क्लाउड Capex ट्रैकर के अनुसार, 2026 तक वैश्विक शीर्ष 10 क्लाउड निर्माताओं का पूंजी खर्च 6850 अरब डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, जो बाजार के समझ से लगभग 10% अधिक है; वैश्विक क्लाउड Capex और TSMC के पूंजी खर्च के बीच उच्च समन्वय के साथ इतिहास में चढ़ाई का ग्राफ़, "यह चक्र छोटा नहीं है" के निष्कर्ष का मुख्य दृश्य सबूत है; लघु जीवनकाल के संपत्ति का अनुपात लगभग 65% है, जिसका अर्थ है कि क्लाउड निर्माताओं को प्रतिवर्ष निरंतर खरीदारी करनी होगी, जिससे मांग कठोर होती है।
TSMC द्वारा घोषित बिजली वितरण का प्रभाव
NVIDIA, AMD, Broadcom, AWS चार प्रमुख ग्राहकों के रैक स्पेसिफिकेशन और डिप्लॉयमेंट पावर के आधार पर CoWoS वेफर मांग की नीचे से ऊपर की गणना की गई; NVIDIA Rubin NVL144 रैक पावर 220kW, 45k रैक, जिससे 2027 के वार्षिक CoWoS मांग 136k वेफर तक पहुंचने का अनुमान है, जो पूरे लेख में CoWoS की आपूर्ति-मांग की तनावपूर्ण स्थिति के निर्णय के लिए केंद्रीय संख्यात्मक आधार है।
लगातार मजबूत AI मांग के कारण, TSMC 2027 तक CoWoS उत्पादन क्षमता को 1.65 लाख मासिक वाफर तक बढ़ा सकता है
CoWoS आपूर्ति श्रृंखला डेटा: TSMC की क्षमता 2025 के अंत तक 120kwpm से बढ़कर 2027 के अंत तक 165kwpm हो जाएगी, Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) की क्षमता समान रूप से 23kwpm से बढ़कर 80kwpm हो जाएगी; उपभोक्ता स्तर पर NVIDIA CoWoS की कुल खपत का लगभग 59% हिस्सा लेता है, Broadcom लगभग 20%, अत्यधिक केंद्रित होने के कारण कुछ ग्राहकों की मांग में परिवर्तन TSMC पर भारी प्रभाव डालता है।
SoIC (System Integration Chip) का विस्तार टाइवेक के आगामी कुछ वर्षों का प्रमुख ध्यान केंद्रित क्षेत्र होगा
SoIC को TSMC के आगामी कई वर्षों की प्रमुख रणनीतिक दिशा के रूप में वर्गीकृत किया गया है: क्षमता 2025 के अंत तक 45kwpm से बढ़कर 2027 के अंत तक 78kwpm हो जाएगी; मांग की ओर से NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom शामिल हैं; SoIC, CoWoS की तुलना में अधिक समाकलन क्षमता और अधिक तकनीकी बाधाएं प्रदान करता है, जो CoWoS के बाद TSMC की उन्नत पैकेजिंग की दूसरी वृद्धि वक्र है, और 2026-2027 में तेजी से मात्रा में वृद्धि की अवस्था में प्रवेश करेगा।
TSMC संभवतः 2025 तक CoWoS और SoIC क्षमता को दोगुना कर देगा, और हम इस रुझान को 2026 तक जारी रहने की उम्मीद करते हैं।
2026 में AI कॉम्प्यूटिंग वेफर की खपत 272 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकती है, जिसमें NVIDIA का बड़ा हिस्सा होगा
2026 वर्ष के सभी प्रमुख AI चिप्स (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus) के CoWoS उत्पादन आवंटन, चिप वितरण, वेफर उपभोग और वेफर मूल्य को नीचे से ऊपर की ओर सूचीबद्ध करें; संकलन से 2026 वर्ष के AI चिप्स के वेफर उपभोग का कुल मूल्य लगभग 272 अरब डॉलर प्राप्त होता है, जिसमें NVIDIA का प्रभुत्व है, जो TSMC की AI आय के पैमाने के लिए सबसे विश्वसनीय नींव की गणना है।
2026 में HBM (हाई बैंडविड्थ मेमोरी) की खपत — अधिकतम 32 बिलियन Gb
2026 में HBM की कुल मांग लगभग 32,279 मिलियन Gb होगी, जिसमें NVIDIA का उपभोग लगभग 58% है; प्रत्येक AI चिप के HBM स्पेसिफिकेशन (क्षमता, पीढ़ी, आपूर्तिकर्ता) को अलग-अलग लिखें, Google TPU सीरीज़ मुख्य रूप से HBM3e 12hi का उपभोग करती है, AWS/Microsoft HBM3/HBM4 का उपभोग करते हैं; Hynix, Samsung, Micron तीनों आपूर्ति को बांटते हैं, Hynix HBM प्रौद्योगिकी में अग्रणी होने के कारण सबसे अधिक लाभान्वित होता है।
NVIDIA GB200/300 रैक उत्पादन अनुमान
NVIDIA GB200/300 सर्वर रैक की आपूर्ति और मांग की मान्यताएँ
TSMC की AI सेमीकंडक्टर आय का अनुपात 2024 से 2029 के बीच 60% तक पहुंच सकता है
TSMC का AI चिप आय 2024-2029 के बीच 60% की CAGR के साथ बढ़ेगी, 2026 तक AI आय कुल आय का 30% से अधिक होगी; आय का संरचना सामान्य AI चिप, कस्टम ASIC, CoWoS पैकेजिंग और टेस्टिंग, और AI सर्वर CPU शामिल है; ग्राहक संरचना में Apple 19%, NVIDIA 21%, Broadcom 11% है; लाभमार्जिन और EBITDA दर लगातार बढ़ रही हैं, जो TSMC के समग्र लाभगति पर AI व्यवसाय के सकारात्मक प्रभाव को साबित करती हैं।
TSMC's advanced wafer demand segmentation
एजेंटिक एआई — सीपीयू अवसरों को बढ़ाएं
AI अब निष्कर्ष चरण से "कार्रवाई" चरण में आ गया है, जहां CPU/GPU अनुपात GPU-भारी (1:12) से CPU-भारी (≥1:1) की ओर बदल रहा है, जिसका कारण API कॉल, कोड निष्पादन, बहु-एजेंट समानांतरता जैसे टूल-आधारित कार्य हैं; MS के अनुसार, Agentic AI 2030 तक CPU बाजार में 325-600 अरब डॉलर का नया स्थान बना सकता है, और MediaTek, जो AI सर्वर CPU डिजाइनर है, रिपोर्ट में उल्लिखित लाभार्थी है।
AI स्टोरेज के कारण NAND की कमी; हम अनुमान लगाते हैं कि NOR Flash की आपूर्ति और मांग का असंतुलन 2026 तक जारी रहेगा
DDR4 की कमी 2026 के दूसरे छमाही तक जारी रहेगी; जबकि स्पॉट मूल्य में ऊपरी सीमा है
AI ASIC, CPO और चिप परीक्षण
AI सेमीकंडक्टर: वर्तमान और भविष्य — «महत्वपूर्ण ड्राइवर»
AI अर्धचालक के चार पहलुओं—ड्राइवर, प्रतिबंध, तकनीकी समाधान और विकास के दृष्टिकोण—को समानांतर रूप से प्रस्तुत करें; विशेष रूप से तीन जोड़ी विकास के दृष्टिकोणों की तुलना करें—इन्फरेंस बनाम ट्रेनिंग, एज बनाम क्लाउड, कस्टम ASIC बनाम AI GPU—ये तीनों तुलनाएँ रिपोर्ट के आगे के सभी सेगमेंट निर्णयों के विभिन्नता को समझने के लिए एक विचार मानचित्र हैं।
Cloud service providers (CSPs) still need custom chips even with NVIDIA's powerful AI GPUs
अनुसार प्रत्येक बादल सेवा प्रदाता (CSP) की योजनाओं, अधिक ASIC परियोजनाएँ आने वाली हैं
TSMC CoWoS और Intel EMIB के बीच प्रतिस्पर्धा कैसी है?
बड़े पैकेजिंग आकार उद्योग की प्रमुख प्रवृत्ति बन रहे हैं
चिप परीक्षण समय Hopper के 350 सेकंड से अगली पीढ़ी के GPU के 1800-2000 सेकंड तक बढ़ गया है, जो परीक्षण उपकरण के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण संरचनात्मक ड्राइवर डेटा है; टेस्ट सॉकेट के पिन की संख्या मोबाइल/PC स्तर के 1500 से AI/HPC स्तर के 6000 और अगली पीढ़ी के 10000+ तक बढ़ गई है; 2024-2027 के बीच वैश्विक परीक्षण उपकरण बाजार का CAGR 35% तक होने का अनुमान है, TSMC के पैकेजिंग आकार रोडमैप में interposer का लगातार विस्तार दिखाई देता है, और दोनों मिलकर परीक्षण उपकरण की लंबी अवधि की समृद्धि का समर्थन करते हैं।
होंगह्वाई प्रिसिजन, इंगवेई टेक्नोलॉजी (WinWay) और MPI की अर्धचालक आपूर्ति श्रृंखला में भूमिकाओं का विभाजन
नए विकास के साथ उपकरण और घटकों का परीक्षण: को-पैकेज्ड ऑप्टिक्स (CPO)
Hong Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing time; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: CPO विकल्प के साथ प्रोब कार्ड तकनीक का नेता; मॉरगन स्टेनली रेटिंग: बढ़ाएं (OW)
Yingwei Technology: Leading test socket provider with advantages in AI packaging complexity; Rating: Overweight (OW)
चीनी सेमीकंडक्टर: OSAT, यौगिक सेमीकंडक्टर, MCU और AI GPU
ASMP के बाद के उपकरणों पर अनुकूल, लेकिन चीनी OSAT पर उदासीन
SiC (सिलिकॉन कार्बाइड) को GaN (गैलियम नाइट्राइड) से बेहतर मानें: SICC (खरीदें) और InnoScience (बेचें)
MCU: निम्नतम स्तर पर पहुंच गया, लेकिन अभी तक पुनर्जीवित नहीं हुआ
भारतीय AI सेमीकंडक्टर बाजार का आकार और हिस्सा लगातार बढ़ रहा है
चीन के आंतरिक AI त्वरक बाजार का ढांचा स्पष्ट है: हुआवेई 62% के साथ प्रमुखता बनाए हुए है, शेनवुजी 14%, और अन्य सभी प्रतियोगी 10% से कम हैं; चीनी AI GPU कंपनियों का बाजार मूल्य लगातार बढ़ रहा है और अधिक IPO लंबित हैं, बाजार के आकार में विस्तार और पूंजी बाजार की सक्रियता समानांतर रूप से बढ़ रही है, जो भविष्य के महत्वपूर्ण लक्ष्यों के विश्लेषण की पृष्ठभूमि है।
हम अनुमान लगाते हैं कि 2030 तक चीन में AI GPU का कुल उपलब्ध बाजार (TAM) 670 अरब डॉलर तक बढ़ जाएगा।
चीन अपनी स्थानीय AI GPU उत्पादन की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए उन्नत प्रक्रिया क्षमता का विस्तार कर रहा है
चीन में AI GPU की मांग का निकट भविष्य का बाजार अनुसरण
AI चिप वैल्यू चेन — चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका — AI कॉम्प्यूटिंग का अलगाव
चीन की बुनियादी ढांचे की क्षमता तकनीकी अंतर को कम कर रही है
नौ आयामों में चीन और अमेरिका की AI बुनियादी ढांचा क्षमताओं की तुलना करने के लिए रडार चार्ट का उपयोग करें: चीन को नीति समर्थन, AI डेटासेंटर स्थान, और सॉफ्टवेयर अनुकूलन (LLM) की दिशा में संयुक्त राज्य अमेरिका के करीब स्कोर मिलते हैं, मुख्य अंतर वेफर प्रारंभिक, HBM मेमोरी, और ऑप्टिकल नेटवर्क में हैं; चीन द्वारा एकल चिप की कैलकुलेशन क्षमता की कमी को पूरा करने की तीन-चरणीय रणनीति प्रस्तावित की गई है—बहु-डाइ पैकेजिंग → बड़े रैक और क्लस्टर → उत्पादन क्षमता में विस्तार, हुआवेई CloudMatrix 384 A3 SuperPod यह रणनीति का वास्तविक प्रमाण है।
इकोनॉमिक्स ऑफ रीजनिंग: टोटल कॉस्ट ऑफ ओनरशिप (TCO) बनाम सिंगल टोकन कॉस्ट
भारतीय AI चिप की कुल स्वामित्व लागत (TCO) NVIDIA से 30-60% कम है, और शीर्ष भारतीय त्वरक प्रति टोकन निष्कर्षण लागत NVIDIA के बराबर या उससे बेहतर हो सकती है; यह निष्कर्ष "चीनी स्थानीय विकल्प केवल राजनीतिक आवश्यकता नहीं, बल्कि आर्थिक तर्कसंगतता भी है" का मुख्य सबूत है, जो चीनी AI चिप पथ के लंबे समय तक बढ़ते हुए दृष्टिकोण को सीधे समर्थन देता है।
देशी AI त्वरक विक्रेता के ऑर्डर और संभावित ऑर्डर
TPS (Tokens per second) — प्रदर्शन विश्लेषण
कीमत में भारी कमी के कारण, घरेलू चिप्स ने अधिक यू.एस. डॉलर प्रति इकाई प्रदर्शन प्राप्त किया है
चीनी AI GPGPU निर्माताओं के “दस ड्रैगन”। हम केंद्रित हैं कंवुजी, मूक्सी, टियानशु ज्ञानकेंद्र पर
Comparison of Cambricon, Muxi, and Iluvatar
चीन की तीन सबसे अधिक ध्यान आकर्षित AI चिप कंपनियों की तुलना: Cambricon (SMIC 7nm ASIC, बड़े ग्राहकों का लॉक-इन, एकमात्र लाभदायक), MetaX Muxi (SMIC 12nm GPGPU, सार्वजनिक फंड का स्टेक, स्पष्ट तकनीकी अंतर), Tianshu Zhixin Iluvatar (TSMC 7nm GPGPU, आपूर्ति श्रृंखला की मजबूती); लाभप्रदता, ग्राहक संरचना और प्रक्रिया नोड के तीन पहलुओं के संदर्भ में, Cambricon की निश्चितता सबसे अधिक है, जो रिपोर्ट का अंतर्निहित निष्कर्ष है।
Cambricon: Leading in inference performance (TFLOPS) and customer lock-in; Outperform rating (OW)
天数智芯（Iluvatar）：依托强大的订单可见度与供应链韧性；增持评级 (OW)
