Autor: 见微知著杂谈
Fonte: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research
Data do relatório: 8 de maio de 2026
I. Contradição principal
Os gastos globais em capital de IA superaram as expectativas, mas a oferta de poder de computação está evoluindo de um modelo dominado exclusivamente pela NVIDIA para um modelo triplo, com GPU + ASIC + chips locais da China. A contradição central não é se a demanda é suficiente, mas sim quem captará sua parcela nesta expansão e quão rápido os semicondutores não relacionados à IA serão marginalizados nesse processo.
II. Conclusões principais (ordenadas por importância na negociação)
III. Desenvolvimento aprofundado por赛道
3.1 Embalagem avançada (CoWoS / SoIC) — A linha principal mais determinística
Contradição central: a demanda está explodindo, mas apenas a TSMC é insubstituível na produção; os empacotadores não-TSMC (Amkor/ASE/UMC) enfrentam pressão sobre sua participação de mercado.
【Impulsor Chave】 Os quatro grandes provedores de nuvem (AWS/Google/Microsoft/Meta) aumentaram seus gastos com capital no Q1 de 2026 em 95% em relação ao ano anterior; os gastos com nuvem para todo o ano são esperados em US$ 685 bilhões, impulsionando diretamente a demanda por fila para CoWoS/SoIC devido à demanda por servidores de IA.
Dados-chave e pontos temporais:
A NVIDIA representa aproximadamente 59% do consumo de CoWoS, a Broadcom cerca de 20% e a AMD cerca de 9%.
· O valor total consumido em wafers de computação de IA em 2026 será de aproximadamente US$ 27,2 bilhões, um pico histórico
A participação da receita de chips AI da TSMC terá uma CAGR de 60% entre 2024 e 2029, com a receita de AI representando mais de 30% da receita total em 2026
[Caminho de transmissão]
Despesas de capital de provedores de nuvem → Pedidos de NVIDIA/Broadcom/Google TPU → Gargalos em CoWoS/SoIC → Aumento do poder de negociação da TSMC → Participação da receita de IA continua a crescer.
【Dicas de negociação】
A TSMC é a principal linha principal, não há necessidade de escolher o momento, a lógica de retenção é clara. O SoIC é a segunda curva de crescimento a partir de 2025; observe as oportunidades dos fornecedores OSAT que entraram na montagem SoIC (como a ASE).
3.2 Dispositivos de teste (Handler / Socket / Probe Card) — menor avaliação, crescimento mais certo
【Contradição central】
A complexidade dos chips aumentou, e a duração dos testes cresceu estruturalmente o dobro, mas a reavaliação do TAM para equipamentos de teste pelo mercado permaneceu significativamente atrasada.
[Impulsor chave]
O tempo de teste de cada geração de chips GPU dobra (Hopper 350 segundos → Blackwell 700-1000 segundos → Rubin 1200-1400 segundos → próxima geração 1800-2000 segundos); o número de pinos do soquete aumenta de 1500 de nível celular para 6000 de nível AI/HPC, e até mais de 10000 na próxima geração.
Dados dos três principais ativos:
· Mercado global de handlers: US$436 milhões em 2023 → US$6,6 bilhões em 2027, CAGR de 35%+
A demanda por testes ópticos CPO aumentará significativamente a partir de 2025, entrando na fase de teste conjuntamente elétrico e óptico em 2027 (Insertion 4i)
[Caminho de transmissão]
Aumento no tamanho do chip / número de camadas / complexidade → aumento na duração dos testes → aumento de preço e volume de Handler/Socket → demanda adicional para testes ópticos CPO → início da segunda curva de crescimento.
【Dicas de negociação】
As três empresas são os segmentos com a menor avaliação e a maior certeza de crescimento na cadeia de infraestrutura de IA, ideais para alocação central de médio prazo. A cobertura de mercado insuficiente e a precificação baixa tornam-nas a opção de melhor custo-benefício mais relevante no momento.
3.3 Chips de IA chineses (GPU/ASIC nacionais) — Irreversível a longo prazo, divergência clara no curto prazo
【Contradição central】
As restrições de exportação impulsionam a demanda por substituição nacional, mas a tecnologia e a maturidade da produção em massa de chips no país variam amplamente; conseguir ancorar encomendas de grandes clientes é a diferença central.
[Impulsor chave]
DeepSeek valida a viabilidade de inferência de baixo custo → Fabricantes chineses de nuvem aceleram a migração → Expansão da SMIC em 7nm suporta a produção em massa → Vantagem TCO dos chips nacionais (30-60% mais baixa que a da NVIDIA) gera feedback positivo.
Tamanho e cenário do mercado:
Participação de mercado nacional em 2026E: Huawei 62%, Cambricon 14%, Kunlunxin 5%, T-Head 5%, outros 14%.
Na lista dos "Dez Dragões", MS destaca a comparação entre três ativos:
[Caminho de transmissão]
Controle de exportação → Substituição nacional → Expansão da SMIC em 7nm → Aumento da produção da Huawei e Cambricon → Mudança na aquisição pelas provedoras locais de nuvem (ByteDance/Alibaba/Tencent) → Redução dos custos de inferência → Explosão de mais aplicações → Nova onda de demanda por capacidade de processamento.
【Dicas de negociação】
A Cambricon é a mais certeza e o ativo preferencial; a TianShu Intelligence tem o maior potencial de expansão, mas ainda não é lucrativa, apresentando risco elevado. A Huawei (não listada) é o maior fator de competição, e seu crescimento de participação pressiona indiretamente outros fabricantes nacionais, exigindo acompanhamento contínuo. Janela de tempo: 2026–2027 é o período crítico em que os chips de IA nacionais passarão de substitutos a principais.
3.4 Semicondutores não AI (consumo / automotivo / controle industrial) — perspectiva estruturalmente baixa, recuperação fraca, não forte
【Contradição central】
Os recursos da cadeia de suprimentos estão sendo sistematicamente absorvidos pela IA; a recuperação tradicional dos semicondutores continua mais lenta do que o esperado, e o mercado superestimou a elasticidade da recuperação.
[Impulsor chave]
Capacidade de contratação de fabricação / substratos T-Glass / armazenamento totalmente direcionados para IA; chips não-IA estão em fila de espera; custos de wafer e OSAT aumentaram; as empresas de design de chips enfrentam pressão sobre suas margens brutas.
Após a remoção das GPUs de IA da NVIDIA e do armazenamento, espera-se que o crescimento dos semicondutores não-AI em 2026 diminua significativamente.
· Os dias de estoque da MCU permanecem em níveis históricos elevados (pico no 1T25, estável no 4T25); a desacumulação de estoque por fabricantes principais, como STM/GD, prossegue lentamente
A utilização das fábricas de lógica está prevista para retornar a 80% somente no 2º semestre de 2026, com elasticidade de recuperação limitada
· SiC supera GaN: recomenda-se SICC (OW); a penetração de SiC deve ultrapassar 50% até 2030; evite InnoScience (EW), a expansão da capacidade e a depreciação pressionam os lucros
【Dicas de negociação】
Evite exposição pura ao setor semicondutor tradicional; o segmento MCU confirmou seu fundo, mas a recuperação é fraca — não recomenda-se aposta pesada em um forte rebound. O SiC é o único subsegmento do setor tradicional que merece atenção.
3.5 Armazenamento (HBM / NAND / DDR4) — Divergência interna acentuada, sinais precisam ser identificados
【Contradição central】
A IA impulsiona a demanda por HBM de forma clara; o aumento dos preços do DDR4/NAND é devido à competição por oferta causada pela IA, e não à recuperação da demanda real, gerando sinal distorcido e elasticidade de preço limitada.
【Dicas de negociação】
HBM está fortemente bullish; Hynix se beneficia mais; Macronix (NOR Flash, escolha principal) se beneficia da escassez e tem avaliação razoável; aumento nos preços de NAND/DDR4 não significa melhora na demanda, evite comprar após alta.
Quatro: Variáveis macroeconômicas e geopolíticas: como variáveis explicativas para a análise de setores
【Geopolitical】Restrições à exportação continuam a ser apertadas
Restrições às exportações da NVIDIA para a China → A demanda por chips de IA locais na China torna-se mais certeira; os gastos com capital em nuvem na China devem atingir 105 bilhões de dólares em 2026E, aproximando-se rapidamente de 14% dos gastos globais em nuvem.
【Macroeconômico】Restrições energéticas (lado dos EUA)
A tensão no fornecimento de energia nos data centers dos EUA é um potencial teto para o crescimento da demanda por GPU, mas ainda não se tornou uma restrição substancial no curto prazo (2026).
【Estrutura do Setor】Efeito de Erosão da IA
O efeito de sucção da demanda por IA sobre a cadeia de suprimentos não relacionada à IA (T-Glass, DRAM tradicional, capacidade de contratação de consumo) é a variável explicativa central para o desempenho contínuo inferior ao esperado dos semicondutores não relacionados à IA, e não fatores cíclicos.
[Extremidade de custo] Inflação tecnológica
Custos de wafer/OSAT/armazenamento aumentam amplamente, pressionando as margens brutas das empresas de design de chips (especialmente aquelas fora da área de IA); o poder de negociação de fabricantes como TSMC continua a aumentar.
V. Combinações recomendadas e estrutura de negociação
Com base na análise de todas as categorias, construa o seguinte framework de negociação:
Seis: Resumo em uma frase
Compre encapsulamento (TSMC), compre equipamentos de teste (Hon Precision / WinWay / MPI), compre o líder chinês em chips de IA (Cambricon); evite semicondutores não-AI com forte expectativa de recuperação; dentro de armazenamento, priorize HBM, mantenha DRAM/NAND tradicional neutro. Janela temporal: 2026–2027, o ciclo de gastos de capital em IA está longe de terminar.
Aviso de risco: Este resumo é baseado em relatórios de pesquisa públicos do Morgan Stanley e destina-se apenas à referência interna de pesquisa; não constitui qualquer recomendação de investimento. O mercado apresenta incertezas, e os resultados reais podem diferir significativamente das previsões; os investidores devem tomar decisões com cautela.
Construindo a infraestrutura de IA do futuro — CPU, GPU, ASIC, módulos ópticos e chips chineses
Perspectivas sólidas para semicondutores de inteligência artificial
Morgan Stanley classificou as perspectivas para semicondutores de IA como "Fortes", com a demanda impulsionada por três forças: o contínuo boom de aplicativos de IA essenciais, a corrida armamentista em capacidade de computação entre gigantes tecnológicos e a demanda por construção nacional de IA por parte de diversos países. Ao mesmo tempo, este relatório identificou quatro restrições de crescimento — orçamento, gargalo energético nos EUA, capacidade de produção de chips na China e regulamentação — cuja natureza é a oferta não acompanhar a demanda, e não o apagamento da própria demanda.
A longo prazo, há três variáveis estruturais que merecem atenção:
1) Inflação tecnológica (aumento dos custos de wafer/empacotamento/teste e armazenamento comprime os lucros das empresas de design de chips);
2) Efeito de erosão da IA (recursos da cadeia de suprimentos sendo desviados para a IA, com semicondutores não-IA sendo marginalizados);
3) Efeito DeepSeek (a inferência de baixo custo foi validada, a demanda doméstica por inferência na China está sendo acelerada e a capacidade de produção de GPU AI da cadeia de suprimentos local está aumentando simultaneamente). A combinação desses três fatores forma o quadro lógico subjacente a todas as análises de setores subsequentes do relatório.
Comparação de valoração: contratados, backend, armazenamento, IDM (fabricação integrada de dispositivos) e equipamentos semicondutores
Comparação de valoração: Fabless, semicondutores de potência, FPGA e chips analógicos
Ciclo grande do setor de semicondutores
A conclusão central é a diferenciação cíclica, e não uma recuperação geral: a taxa de utilização das fábricas de lógica deve retornar a 80% no 2º semestre de 2026, mas, excluindo as GPU de IA da NVIDIA e o armazenamento, o crescimento dos semicondutores não-AI está previsto para declinar significativamente em 2026; a redução dos dias de estoque desde seu pico é um sinal positivo, e dados históricos mostram que ciclos de redução de estoque geralmente correspondem à alta do índice de ações de semicondutores, mas a extensão da diferenciação estrutural desta recuperação é muito maior do que em períodos anteriores.
Cadeia de suprimentos de semicondutores de inteligência artificial e memória de nicho
Até 2030, o mercado global de semicondutores pode atingir US$ 1,5 trilhão, com metade proveniente de semicondutores para IA
Importante ponto de referência de longo prazo: O mercado global de semicondutores está previsto para atingir US$ 1,5 trilhão até 2030, com os semicondutores de IA contribuindo cerca de US$ 753 bilhões; o cenário de alta para o TAM dos semicondutores de IA em nuvem pressupõe US$ 235 bilhões em 2025 (principalmente provenientes das GPU de IA da NVIDIA), com uma CAGR de 38% entre 2023 e 2030, fornecendo a base de espaço de mercado superior para a avaliação de todas as demais áreas.
Semicondutores em nuvem: perspectivas mais brilhantes
As quatro grandes empresas de nuvem (AWS/Google/Microsoft/Meta) tiveram um aumento de 95% nos gastos com capital no Q1 de 2026 em relação ao ano anterior, sendo o único ponto de dados mais forte do lado da demanda no texto; a razão Capex/EBITDA é esperada para permanecer em torno de 50%, indicando que a disposição das empresas de nuvem para expandir é financeiramente sustentável; as previsões de lucro da Aspeed continuam sendo revisadas para cima, e como líder no mercado de chips BMC para servidores de IA na nuvem, sua tendência de revisão confirma a autenticidade da demanda na nuvem.
Os gastos de capital em nuvem dos principais provedores de serviços em nuvem permanecem fortes
O rastreador de Capex da nuvem da Microsoft prevê que, em 2026, os gastos de capital das 10 principais empresas de nuvem globais atinjam 685 bilhões de dólares, cerca de 10% acima do consenso do mercado; o gráfico histórico que mostra a alta sincronizada entre os gastos de capital globais em nuvem e os gastos de capital da TSMC é a evidência visual central que sustenta a avaliação de que "este ciclo não é de curto prazo"; a proporção de ativos de ciclo de vida curto é de aproximadamente 65%, o que significa que as empresas de nuvem devem realizar compras contínuas anualmente, tornando a demanda rígida.
Impact of the power deployment announced by TSMC
A partir das especificações de rack e potência de implantação dos quatro principais clientes — NVIDIA, AMD, Broadcom e AWS — calcula-se a demanda por wafers CoWoS de baixo para cima; a potência do rack NVIDIA Rubin NVL144 é de 220 kW, com 45 mil racks, implicando uma demanda anual de 136 mil wafers CoWoS em 2027, sendo este o número central que fundamenta a avaliação de aperto na oferta e demanda de CoWoS no texto.
Devido à contínua e forte demanda por IA, TSMC pode aumentar a capacidade de CoWoS para 165.000 unidades/mês antes de 2027.
Forneça os dados da oferta de CoWoS diretamente: a capacidade da TSMC aumentará de 120 kwpm no final de 2025 para 165 kwpm no final de 2027, enquanto a capacidade dos não-TSMC (Amkor/UMC/ASE) aumentará simultaneamente de 23 kwpm para 80 kwpm; no lado da demanda, a NVIDIA representa cerca de 59% do consumo total de CoWoS, e a Broadcom cerca de 20%, o que indica alta concentração, significando que mudanças na demanda de poucos clientes têm grande impacto na TSMC.
A expansão da SoIC (System Integration Chip) será uma prioridade-chave para TSMC nos próximos anos
SoIC é definido como uma direção estratégica chave para a TSMC nos próximos anos: a capacidade de produção aumentará de 45 kwpm no final de 2025 para 78 kwpm no final de 2027; entre os demandadores estão NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; o SoIC oferece maior integração e barreiras tecnológicas mais profundas em comparação com o CoWoS, sendo a segunda curva de crescimento da TSMC em embalagem avançada após o CoWoS, com entrada em fase de expansão acelerada em 2026-2027.
TSMC pode dobrar a capacidade de CoWoS e SoIC em 2025, e esperamos que essa tendência continue até 2026
Em 2026, o gasto com wafers de computação de IA pode atingir até US$ 27,2 bilhões, com a NVIDIA detendo a maior parte.
Liste, de baixo para cima, a alocação da capacidade CoWoS, o volume de chips entregues, o consumo de wafers e o valor dos wafers para todos os principais chips de IA de 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus); resumindo, o valor total do consumo de wafers para chips de IA em 2026 é de aproximadamente US$ 27,2 bilhões, com a NVIDIA dominando, sendo o cálculo mais convincente para a escala da receita de IA da TSMC.
Consumo de HBM (High Bandwidth Memory) em 2026 – até 32 bilhões de Gb
A demanda total de HBM em 2026 será de aproximadamente 32.279 mn GB, com o consumo da NVIDIA representando cerca de 58%; liste separadamente as especificações de HBM de cada chip de IA (capacidade, geração, fornecedor): a série Google TPU consome principalmente HBM3e 12hi, enquanto AWS/Microsoft consomem HBM3/HBM4; Hynix, Samsung e Micron dividem a oferta, com a Hynix se beneficiando mais profundamente por sua liderança tecnológica em HBM.
Estimativa de produção de racks GB200/300 da NVIDIA
Suposições de oferta e demanda para racks de servidores NVIDIA GB200/300
A participação da receita de semicondutores de IA da TSMC pode atingir 60% entre 2024 e 2029.
A receita de chips AI da TSMC terá um CAGR de 60% entre 2024 e 2029, com a receita de IA representando mais de 30% do total em 2026; a composição da receita abrange chips AI genéricos, ASIC personalizados, encapsulamento e teste CoWoS e CPU para servidores de IA; entre os clientes, a Apple representa 19%, a NVIDIA 21% e a Broadcom 11%; as margens de lucro bruto e a taxa EBITDA continuam a se expandir, confirmando o impacto positivo do negócio de IA na qualidade de lucratividade geral da TSMC.
Segmentation of demand for TSMC's advanced wafers
Inteligência Artificial Agêntica (Agentic AI) — Ampliando as oportunidades de CPU
A IA passa da fase de raciocínio para a fase de "ação", com a proporção CPU/GPU mudando de uma configuração pesada em GPU (1:12) para uma pesada em CPU (≥1:1), impulsionada por tarefas de ferramentas como chamadas de API, execução de código e concorrência de múltiplos agentes; a MS estima que a IA agente pode criar um espaço de mercado CPU adicional de US$ 32,5 a 60 bilhões (até 2030), e a MediaTek, como projetista de CPUs para servidores de IA, é mencionada no relatório como um beneficiário.
A armazenagem baseada em IA causou escassez de NAND; prevemos que a escassez de NOR Flash persistirá até 2026
A escassez de DDR4 persistirá até o segundo semestre de 2026; o preço à vista possui um limite superior
AI ASIC, CPO e teste de chips
Semicondutores de IA: Agora e no Futuro — «Motor Chave»
Apresentar em paralelo os quatro eixos: impulsionadores, restrições, soluções tecnológicas e perspectivas de crescimento para semicondutores de IA; destacar especialmente três pares de comparação de perspectivas de crescimento — inferência vs treinamento, borda vs nuvem, ASIC personalizado vs AI GPU — essas três comparações são o mapa mental para entender todos os pontos de divergência nas análises de mercados subsequentes do relatório.
Provedores de serviços em nuvem (CSPs) ainda precisam de chips personalizados, mesmo possuindo as potentes GPUs de IA da NVIDIA
De acordo com os planos dos provedores de serviços em nuvem (CSP), mais projetos ASIC estão prestes a chegar
Como está a competição entre o CoWoS da TSMC e o EMIB da Intel?
Os tamanhos de embalagem maiores estão se tornando uma tendência chave da indústria
O tempo de teste de chips aumentou de 350 segundos no Hopper para 1800-2000 segundos no próximo GPU, sendo o dado estrutural mais central para o setor de equipamentos de teste; o número de pinos nos soquetes de teste subiu de 1500 para nível de celular/PC para 6000 no nível AI/HPC e até mais de 10000 no próximo; espera-se que o CAGR do mercado global de equipamentos de teste de 2024 a 2027 alcance 35%, e o roadmap de tamanho de empacotamento da TSMC mostra simultaneamente a expansão contínua do interposer, ambos sustentando a avaliação de longo prazo da prosperidade dos equipamentos de teste.
Descrever os papéis e divisões de trabalho da Hon Hai Precision, da WinWay e da MPI na cadeia de suprimentos de semicondutores
Nova evolução de dispositivos e componentes: Optics Co-Packaged (CPO)
Hon Hai Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing times; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: Líder em tecnologia de sondas com opção CPO; avaliação da Morgan Stanley: Aumentar (OW)
InnVate Technology: Líder em soquetes de teste com vantagem na complexidade de encapsulamento de IA; Classificação: Aumentar (OW)
Semicondutores da China: OSAT, semicondutores compostos, MCU e AI GPU
Positivo em relação aos equipamentos posteriores (ASMP), mas neutro em relação aos OSAT chineses
Preferindo SiC (carbeto de silício) em vez de GaN (nitreto de gálio): SICC (comprar) versus InnoScience (vender)
MCU: Toque do fundo, mas ainda não se recuperou
O mercado e a participação da indústria semicondutora de IA nacional estão em constante crescimento
O cenário do mercado de aceleradores de IA na China está claro: a Huawei detém 62%, a Cambricon 14%, e todos os demais participantes têm menos de 10%; o valor de mercado das empresas chinesas de GPU de IA continua a crescer, com mais IPOs aguardando lançamento, e a expansão do mercado combinada com a alta atividade do mercado de capitais serve como fundamento para a análise de ativos futuros.
Estimamos que, até 2030, o mercado total acessível (TAM) para GPUs de IA na China crescerá para US$ 67 bilhões.
Expansão da capacidade de processamento avançado na China para atender à demanda por produção local de GPU de IA
Rastreamento de mercado recente da demanda por GPU de IA na China
Cadeia de valor de chips de IA — China e Estados Unidos — Desacoplamento no cálculo de IA
A capacidade infraestrutural da China está reduzindo a lacuna tecnológica percebida
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.
Economia da inferência: Custo total de propriedade (TCO) versus custo por token
O custo total de propriedade (TCO) dos chips AI domésticos é 30-60% mais baixo do que o da NVIDIA, e o custo de inferência por token do acelerador doméstico de topo pode ser igual ou até melhor do que o da NVIDIA; essa conclusão é a evidência central de que “a substituição local na China não é apenas uma necessidade política, mas também racional economicamente”, sustentando diretamente a avaliação positiva de longo prazo do relatório para o setor de chips AI na China.
Situação dos pedidos e pedidos potenciais do desenvolvedor chinês de aceleradores de IA
TPS (Tokens por segundo) — Análise de desempenho
Devido à redução significativa nos preços, os chips nacionais alcançaram melhor desempenho por dólar.
As "dez dragões" das fabricantes chinesas de GPGPU de IA. Nos concentramos especialmente em Cambricon, Musen e TianShu Zhixin.
Comparação entre Cambricon, Muxi e Iluvatar
Comparação horizontal das três empresas chinesas de chips de IA mais observadas: Cambricon (ASIC SMIC 7nm, clientes principais garantidos, única lucrativa), MetaX Muxi (GPGPU SMIC 12nm, com participação de fundos soberanos, diferença tecnológica clara) e Iluvatar (GPGPU TSMC 7nm, cadeia de suprimentos robusta); em termos combinados de rentabilidade, estrutura de clientes e nó de processo, a maior certeza da Cambricon é a conclusão implícita do relatório.
Cambricon: Desempenho de inferência (TFLOPS) e vinculação ao cliente líderes; avaliação de aumento (OW)
Iluvatar: Com base na forte visibilidade de pedidos e na resiliência da cadeia de suprimentos; avaliação de aumento (OW)
