Автор: 见微知著杂谈
Источник: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research
Дата отчета: 8 мая 2026 года
Основной противоречивый вопрос
Глобальные капитальные расходы на ИИ превысили ожидания, но обеспечение вычислительной мощностью переходит от монополии «NVIDIA» к параллельной модели: «GPU + ASIC + китайские чипы». Главная проблема — не достаточность спроса, а то, кто получит долю в этом цикле роста, и насколько быстро не-ИИ полупроводники будут вытеснены.
Второй: основные выводы (упорядочены по значимости для торговли)
Три. Глубокое раскрытие по направлениям
3.1 Передовые упаковки (CoWoS / SoIC) — наиболее надежная основная линия
Основной противоречие: спрос взрывной, но производственные мощности незаменимы только у TSMC; упаковка не от TSMC (Amkor/ASE/UMC) сталкивается с сокращением доли.
[Ключевой драйвер] Капитальные затраты четырех крупнейших облачных провайдеров (AWS/Google/Microsoft/Meta) в первом квартале 2026 года выросли на 95% по сравнению с предыдущим годом; капитальные затраты в облачных технологиях за весь год прогнозируются на уровне 685 миллиардов долларов США, что напрямую стимулирует спрос на очередь CoWoS/SoIC.
Ключевые данные и временные рамки:
NVIDIA составляет около 59% потребления CoWoS, Broadcom — около 20%, AMD — около 9%
· Общая стоимость потребления кремниевых пластин для ИИ в 2026 году составит около 27,2 млрд долларов США, что является историческим максимумом
Доля доходов TSMC от ИИ-чипов имеет CAGR 60% в период 2024–2029 гг., и в 2026 году доходы от ИИ превысят 30% от общего объема выручки
[Путь передачи]
Затраты облачных провайдеров на капитальные вложения → Заказы на NVIDIA/Broadcom/TPU от Google → Узкие места в CoWoS/SoIC → Усиление позиций TSMC в переговорах → Доля доходов от ИИ продолжает расти.
[Торговые идеи]
TSMC — это основная основная линия, не требуется подбирать момент входа, логика удержания ясна. SoIC — это вторая кривая роста начиная с 2025 года, обратите внимание на возможности поставщиков OSAT (таких как ASE), вовлеченных в сборку SoIC.
3.2 Тестовое оборудование (Handler / Socket / Probe Card) — наименьшая оценка, наиболее определенный рост
【Основной противоречие】
Сложность чипов растет, продолжительность тестирования структурно удвоилась, однако переоценка рынком TAM для тестового оборудования сильно отстает.
[Ключевой драйвер]
Время тестирования чипов GPU удваивается с каждым поколением (Hopper 350 секунд → Blackwell 700–1000 секунд → Rubin 1200–1400 секунд → следующее поколение 1800–2000 секунд); количество контактов в разъеме для тестирования увеличилось с уровня мобильных устройств — 1500 до уровня ИИ/HPC — 6000, а в следующем поколении — более 10000.
Данные по трем основным активам:
· Рынок глобальных хендлеров: 436 млн долларов США в 2023 году → 6,6 млрд долларов США в 2027 году, CAGR более 35%
·Требования к оптическому тестированию CPO начнут масштабно расти с 2025 года, а в 2027 году перейдут на этап совместного электрического и оптического тестирования (Insertion 4i)
[Путь передачи]
Увеличение размера чипа / количества слоев / сложности → увеличение времени тестирования → рост спроса и цен на Handler/Socket → дополнительный спрос на оптическое тестирование CPO → запуск второй кривой роста.
[Торговые идеи]
Три компании относятся к наиболее недооцененным и с наибольшей определенностью роста сегментам цепочки инфраструктуры ИИ, что делает их подходящими для долгосрочной核心ной настройки. Недостаточная охватность рынка и низкая оценка делают их текущим наиболее ценным направлением с высокой стоимостью.
3.3 Китайские ИИ-чипы (отечественные GPU/ASIC) — долгосрочно необратимо, краткосрочно явная дифференциация
【Основной противоречие】
Ограничения на экспорт стимулируют спрос на отечественные аналоги, но уровень технологий и готовности к массовому производству чипов в стране различается; ключевым различием является способность закрепить заказы от крупных клиентов.
[Ключевой драйвер]
DeepSeek подтверждает жизнеспособность недорогого вывода → отечественные облачные провайдеры ускоряют переход → SMIC расширяет производство 7 нм для поддержки серийного выпуска → преимущество в общей стоимости владения отечественных чипов (на 30–60% ниже, чем у NVIDIA) создает положительную обратную связь.
Размер и структура рынка:
Доля рынка в Китае в 2026 году: Huawei 62%, Cambricon 14%, Kunlunxin 5%, T-Head 5%, остальные 14%.
В «Десяти драконах» MS уделяет особое внимание сравнению трех активов:
[Путь передачи]
Экспортные ограничения → замена отечественных продуктов → расширение производства SMIC 7 нм → увеличение поставок Huawei / Cambricon → переключение местных облачных провайдеров (ByteDance / Alibaba / Tencent) на закупки → снижение стоимости вывода → взрывной рост приложений → новый виток спроса на вычислительные мощности.
[Торговые идеи]
最确定的是寒武纪，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）是最大的竞争变量，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 Не-ИИ полупроводники (потребительские / автомобильные / промышленные) — структурно негативно, слабое восстановление — не сильное восстановление
【Основной противоречие】
Ресурсы цепочки поставок систематически откачиваются ИИ-системами, восстановление традиционной полупроводниковой отрасли продолжает замедляться по сравнению с ожиданиями, и рынок завышает эластичность отскока.
[Ключевой драйвер]
Производственные мощности по контрактному производству, субстраты T-Glass и хранилища полностью направлены на ИИ; не-ИИ чипы откладываются; стоимость вайферов и OSAT растет; маржа прибыли компаний по разработке чипов находится под давлением.
После исключения NVIDIA AI GPU и хранилищ, темпы роста не-AI полупроводников в 2026 году, как ожидается, значительно замедлятся.
· Дни запасов MCU остаются на исторически высоком уровне (пик в 1 кв. 2025 г., затем стабильный уровень в 4 кв. 2025 г.); основные производители, такие как STM и GD, медленно снижают запасы
· Ожидается, что загрузка логических фабрик вернется к уровню 80% только во второй половине 2026 года, восстановление будет ограниченным
· SiC превосходит GaN: рекомендуем SICC (OW), доля SiC, по прогнозам, превысит 50% к 2030 году; избегаем InnoScience (EW), амортизация расширения производства сжимает прибыль
[Торговые идеи]
Избегайте чисто традиционной экспозиции в полупроводниковой отрасли, рынок MCU подтвердил дно, но восстановление слабое, не рекомендуется делать крупные ставки на сильный отскок. SiC — единственное перспективное направление в традиционном сегменте.
3.5 Хранилище (HBM / NAND / DDR4) — внутренняя дифференциация резкая, сигналы требуют анализа
【Основной противоречие】
ИИ однозначно стимулирует взрывной спрос на HBM; рост цен на DDR4/NAND обусловлен перераспределением предложения в пользу ИИ, а не восстановлением реального спроса, что искажает сигналы и ограничивает ценовую эластичность.
[Торговые идеи]
HBM уверенно бычий, Hynix получит наибольшую выгоду; Macronix (NOR Flash, топовый выбор) выиграет от дефицита и имеет разумную оценку; рост цен на NAND/DDR4 не означает улучшения спроса — избегайте покупки на росте.
Четвертый: макроэкономические и геополитические факторы — как объясняющие переменные для оценки направления
[Геополитика] Экспортный контроль продолжает усиливаться
Ограничения на экспорт NVIDIA в Китай → растет уверенность в спросе на китайские локальные ИИ-чипы; капитальные затраты китайских облачных провайдеров в 2026 году достигнут 105 миллиардов долларов США и быстро приближаются к 14% от глобальных капитальных затрат в облачных технологиях.
【Макроэкономика】 Энергетические ограничения (со стороны США)
Напряженность с электроснабжением в американских центрах обработки данных является потенциальным потолком для роста спроса на GPU, но в краткосрочной перспективе (до 2026 года) это еще не стало существенным ограничением.
[Структура отрасли] Эффект поедания ИИ
Эффект притяжения спроса на ИИ на не-ИИ цепочки поставок (T-Glass, традиционный DRAM, производственные мощности для потребительского сектора) является ключевым объясняющим фактором постоянной слабости не-ИИ полупроводников по сравнению с ожиданиями, а не циклическими факторами.
[Стоимостной фактор] Технологическая инфляция
Все затраты на вайфери/OSAT/память растут, создавая давление на маржу прибыли для компаний по разработке чипов (особенно вне сегмента ИИ); рыночная сила контрактных производителей, таких как TSMC, продолжает расти.
Пять. Рекомендуемые портфели и торговые рамки
На основе анализа всех сегментов создайте следующую торговую структуру:
Шесть. Краткое резюме
Покупайте упаковку (TSMC), оборудование для тестирования (Hon Precision / WinWay / MPI), лидера китайских AI-чипов (Cambricon); избегайте полупроводников, не связанных с AI, ожидаемых сильных восстановлений; внутри хранилищ — предпочтение HBM, традиционные DRAM/NAND — нейтрально. Временной окно: 2026–2027 годы, цикл капитальных вложений в AI еще далеко не завершен.
Риск-предупреждение: Данная записка составлена на основе открытого исследовательского отчета Morgan Stanley и предназначена исключительно для внутреннего исследовательского использования; она не является инвестиционной рекомендацией. Рынок несет неопределенность, и фактические результаты могут существенно отличаться от прогнозов; инвесторам следует принимать решения с осторожностью.
Создание будущей инфраструктуры ИИ — CPU, GPU, ASIC, оптические модули и китайские чипы
Прочные перспективы полупроводников для искусственного интеллекта
Morgan Stanley классифицирует перспективы полупроводников для ИИ как «сильные», при этом спрос поддерживается тремя факторами: постоянный взрывной рост ключевых применений ИИ, гонка вооружений в области вычислительных мощностей среди крупных технологических компаний и потребность в государственных проектах ИИ по всему миру. В то же время в настоящем отчете выделены четыре ограничения роста — бюджеты, энергетические ограничения в США, производственные мощности китайских чипов и регулирование — суть которых заключается в том, что предложение не успевает за спросом, а не в том, что сам спрос иссяк.
В долгосрочной перспективе существует три структурных переменных, на которые стоит обратить внимание:
1) Технологическая инфляция (рост стоимости вайфера/упаковки/тестирования и хранения сжимает прибыль компаний по проектированию чипов);
2) Эффект поглощения ИИ (ресурсы цепочки поставок смещаются в сторону ИИ, не-ИИ полупроводники оказываются на периферии);
3) Эффект DeepSeek (подтверждена низкая стоимость инференса, ускоренное высвобождение внутреннего спроса Китая на инференс, одновременный рост производственных мощностей китайских контрактных производителей по выпуску AI GPU). Три фактора в совокупности формируют базовую логическую основу для всех последующих оценок секторов в отчете.
Сравнение оценок: контрактное производство, бэкенд, хранение, IDM (интегрированное производство устройств) и оборудование для полупроводников
Сравнение оценок: фаблесс, силовые полупроводники, FPGA и аналоговые чипы
Большой цикл полупроводников
Основной вывод — циклическая дифференциация, а не общий восстановление: ожидается, что загрузка мощностей логических фабрик вырастет до 80% во второй половине 2026 года, но темпы роста не-AI полупроводников за вычетом AI GPU NVIDIA и памяти в 2026 году, как ожидается, значительно замедлятся; снижение числа дней запасов с пикового уровня является положительным сигналом: исторические данные показывают, что циклы снижения запасов часто сопровождались ростом индекса полупроводников, однако степень структурной дифференциации в этом восстановлении значительно превышает предыдущие случаи.
Цепочка поставок полупроводников для искусственного интеллекта и нишевая память
К 2030 году объем мирового рынка полупроводниковой отрасли может достичь 1,5 триллиона долларов США, половина из которых будет приходиться на полупроводники для ИИ
Важные долгосрочные ориентиры: глобальный полупроводниковый рынок к 2030 году может достичь 1,5 трлн долларов США, из которых AI-полупроводники внесут около 753 млрд долларов США; в бычьем сценарии TAM для облачных AI-полупроводников предполагается достижение 235 млрд долларов США к 2025 году (в основном за счет AI GPU от NVIDIA), с CAGR 38% в период с 2023 по 2030 год, что предоставляет верхний уровень рыночного потенциала для оценки всех последующих секторов.
Облачные полупроводники: более светлое будущее
Капитальные затраты четырех крупнейших облачных провайдеров (AWS/Google/Microsoft/Meta) в первом квартале 2026 года выросли на 95% в годовом выражении — это сильнейший единичный показатель со стороны спроса во всем тексте; соотношение капитальных затрат к EBITDA, как ожидается, останется на стабильном уровне около 50%, что свидетельствует о финансовой устойчивости намерений облачных провайдеров расширяться; прогнозы прибыльности Aspeed постоянно пересматриваются в сторону повышения, и, будучи лидером на рынке BMC-чипов для облачных AI-серверов, его корректировки подтверждают реальность спроса на облачные технологии.
Капитальные расходы основных облачных провайдеров остаются высокими
MS Cloud Capex Tracker прогнозирует, что в 2026 году капитальные затраты десяти ведущих мировых облачных провайдеров достигнут 685 миллиардов долларов США, что на 10% выше общепринятых ожиданий рынка; историческая диаграмма, показывающая синхронный рост глобальных капитальных затрат в облачных технологиях и капитальных затрат TSMC, является ключевым визуальным доказательством вывода о том, что этот цикл не является краткосрочным; доля активов с коротким жизненным циклом составляет около 65%, что означает, что облачные провайдеры должны ежегодно постоянно закупать оборудование, обеспечивая жесткий спрос.
Раскрытые последствия развертывания электроэнергии TSMC
На основе спецификаций стойки и мощности развертывания четырех основных клиентов — NVIDIA, AMD, Broadcom, AWS — рассчитан спрос на волокна CoWoS методом снизу вверх; мощность стойки NVIDIA Rubin NVL144 составляет 220 кВт, количество стоек — 45 000, что подразумевает годовой спрос на волокна CoWoS в 2027 году в размере 136 000 штук, что является ключевым числовым основанием для вывода о дефиците предложения и спроса на CoWoS в статье.
Из-за устойчивого высокого спроса на ИИ, TSMC может увеличить мощности CoWoS до 165 000 пластин в месяц до 2027 года.
Прямые данные о предложении CoWoS: мощности TSMC увеличатся с 120 тыс. шт./мес. на конец 2025 года до 165 тыс. шт./мес. на конец 2027 года, мощности Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) одновременно вырастут с 23 тыс. шт./мес. до 80 тыс. шт./мес.; в потреблении NVIDIA составляет около 59% от общего объема потребления CoWoS, Broadcom — около 20%, высокая концентрация означает, что изменения спроса со стороны немногих клиентов оказывают огромное влияние на TSMC.
Расширение SoIC (системной интегрированной микросхемы) будет ключевым приоритетом TSMC в ближайшие годы
SoIC признан ключевым стратегическим направлением TSMC на ближайшие годы: мощности увеличатся с 45 тыс. шт./мес. на конец 2025 года до 78 тыс. шт./мес. на конец 2027 года; среди ключевых клиентов — NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; SoIC обеспечивает более высокую степень интеграции и более высокие технологические барьеры по сравнению с CoWoS, являясь второй линией роста TSMC в области передовых упаковок после CoWoS, с быстрым ростом объемов в 2026–2027 годах.
TSMC может удвоить产能 CoWoS и SoIC к 2025 году, и мы ожидаем, что эта тенденция сохранится до 2026 года
В 2026 году расходы на полупроводники для ИИ могут достигнуть 27,2 млрд долларов США, из которых значительная часть приходится на NVIDIA.
Перечислите в порядке возрастания распределение мощностей CoWoS, объемы поставок чипов, потребление в виде пластин и стоимость пластин для всех основных ИИ-чипов 2026 года (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus); итоговая оценка общей стоимости потребляемых пластин для ИИ-чипов в 2026 году составляет около 27,2 млрд долларов США, при этом NVIDIA доминирует — это наиболее убедительная базовая оценка масштаба доходов TSMC от ИИ.
Объем потребления HBM (высокополосной памяти) в 2026 году — до 32 млрд Гб
Общий спрос на HBM в 2026 году составит около 32 279 млн Гб, из которых NVIDIA потребляет около 58%; приведены спецификации HBM для каждой модели ИИ-чипа (емкость, поколение, поставщик): серия Google TPU в основном потребляет HBM3e 12hi, AWS/Microsoft потребляют HBM3/HBM4; поставки делят между собой Hynix, Samsung и Micron, причем Hynix наиболее выгодно позиционируется благодаря своему лидерству в технологии HBM.
Оценка производства стойки英伟达 GB200/300
Предположения о спросе и предложении на серверные стойки NVIDIA GB200/300
Доля доходов TSMC от AI-полупроводников может составить 60% в период с 2024 по 2029 год.
Доходы TSMC от чипов для ИИ будут расти с CAGR 60% в период 2024–2029 гг., а доля доходов от ИИ в общем объеме выручки превысит 30% в 2026 году; структура доходов включает универсальные чипы для ИИ, специализированные ASIC, упаковку и тестирование CoWoS, а также CPU для серверов ИИ; среди клиентов Apple составляет 19%, NVIDIA — 21%, Broadcom — 11%; маржа прибыли и показатель EBITDA продолжают расти, что подтверждает положительное влияние бизнеса ИИ на общее качество прибыльности TSMC.
Сегментация спроса на передовые вайфлы TSMC
Агентное искусственный интеллект (Agentic AI) — расширение возможностей для CPU
ИИ переходит от этапа рассуждения к этапу «действия»; соотношение CPU/GPU меняется с GPU-интенсивного (1:12) на CPU-интенсивное (≥1:1), что обусловлено такими инструментальными задачами, как вызовы API, выполнение кода и параллельная работа нескольких агентов; MS оценивает, что агентный ИИ может создать дополнительный рынок CPU объемом 32,5–60 млрд долларов США (к 2030 году); MediaTek, как проектировщик CPU для серверов ИИ, указан в отчете как один из受益标的.
AI-хранилище вызвало дефицит NAND; мы ожидаем, что дефицит NOR Flash сохранится до 2026 года
Нехватка DDR4 продлится до второй половины 2026 года; цена на спот-рынке имеет верхний предел
AI ASIC, CPO и тестирование чипов
AI-полупроводники: настоящее и будущее — «ключевой драйвер»
Параллельно представьте четыре измерения: драйверы, ограничения, технические решения и перспективы роста для полупроводников ИИ; особо выделите три пары сравнений перспектив роста — вывод против обучения, край против облака, специализированный ASIC против AI GPU — эти три пары сравнений являются картой мышления для понимания всех последующих расхождений в оценке секторов в отчете.
Провайдеры облачных услуг (CSPs), даже обладая мощными AI-процессорами NVIDIA, все еще нуждаются в специализированных чипах
Согласно планам различных облачных провайдеров (CSP), вскоре появится еще больше ASIC-проектов
Какова ситуация конкуренции между CoWoS от TSMC и EMIB от Intel?
Более крупные размеры упаковки становятся ключевой тенденцией в отрасли
Время тестирования чипов выросло с 350 секунд у Hopper до 1800–2000 секунд у следующего поколения GPU — это ключевые структурные данные, драйверы для сектора тестового оборудования; количество контактов в тестовых гнездах увеличилось с 1500 для мобильных устройств/ПК до 6000 для ИИ/HPC и более 10000 для следующего поколения; CAGR глобального рынка тестового оборудования на 2024–2027 гг. прогнозируется на уровне 35%, а дорожная карта размеров упаковки TSMC также показывает постоянное увеличение интерпозеров — оба фактора поддерживают долгосрочный оптимизм в отношении тестового оборудования.
Опишите роль и распределение обязанностей Hon Hai Precision, WinWay и MPI в цепочке поставок полупроводников.
Новые разработки в области тестирования устройств и компонентов: совместно упакованная оптика (CPO)
Hong Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing times; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: лидер технологий пробных плат с опцией CPO; рейтинг Morgan Stanley: покупать (OW)
Yingwei Technology: Leader in test sockets with advantages in AI packaging complexity; Rating: Outperform (OW)
Китайская полупроводниковая отрасль: OSAT, соединительные полупроводники, MCU и AI GPU
Позитивно настроены на заднюю часть оборудования (ASMP), но нейтрально относимся к китайским OSAT
Предпочтение SiC (карбид кремния) над GaN (нитрид галлия): SICC (покупать) против InnoScience (продавать)
MCU: достигло дна, но еще не восстановилось
Рынок и доля китайских полупроводников ИИ постоянно растут
На китайском внутреннем рынке ускорителей ИИ четко сформировалась структура: Huawei занимает доминирующие 62%, Cambricon — 14%, остальные участники имеют доли ниже 10%; рыночная капитализация китайских компаний, производящих ИИ-графические процессоры, продолжает расти, и ожидается выпуск дополнительных IPO; расширение размера рынка и высокая активность на капиталовом рынке создают основу для последующего анализа ключевых объектов.
Мы ожидаем, что к 2030 году общий доступный рынок (TAM) китайских AI GPU вырастет до 67 миллиардов долларов США.
Китай расширяет производственные мощности по передовым технологическим процессам для удовлетворения потребностей в локальном производстве AI GPU
Краткосрочный мониторинг спроса на AI GPU в Китае
Цепочка создания стоимости чипов ИИ — Китай и США — декуплинг вычислений ИИ
Инфраструктурные возможности Китая сокращают воспринимаемый технологический разрыв
Используя радиарную диаграмму, сравните разрыв в возможностях инфраструктуры ИИ между Китаем и США по девяти измерениям: Китай показывает результаты, близкие к США, в таких направлениях, как государственная поддержка, пространство для центров обработки данных ИИ и программная оптимизация (LLM), основные различия сосредоточены на переднем этапе производства полупроводников, памяти HBM и оптических сетях; предложена трехэтапная стратегия Китая для компенсации недостатка вычислительной мощности одного чипа — упаковка нескольких die → увеличение размера стойки и кластера → расширение производственных мощностей; Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod является практическим подтверждением этой стратегии.
Экономика выводов: общая стоимость владения (TCO) и стоимость одного токена
Китайские ИИ-чипы TCO (общая стоимость владения) на 30–60% ниже, чем у NVIDIA, а топовые китайские ускорители обеспечивают стоимость вывода на токен, равную или даже более низкую, чем у NVIDIA; этот вывод является ключевым доказательством утверждения «локальная замена в Китае — это не только политическая необходимость, но и экономическая рациональность» и напрямую поддерживает долгосрочный оптимистичный прогноз отчета по китайскому рынку ИИ-чипов.
Ситуация с заказами на отечественные ускорители ИИ и потенциальные заказы
TPS (Token per second) — анализ производительности
Благодаря значительному снижению цен, отечественные чипы достигли более высокой производительности на доллар.
Десять крупнейших китайских производителей GPGPU для ИИ. Мы уделяем особое внимание Cambricon, Musen и TianShu Zhixin.
Сравнение Cambricon, Muxi и Iluvatar
Сравнительный анализ трех самых популярных китайских компаний по производству ИИ-чипов: Cambricon (7 нм ASIC SMIC, закрепленные крупные клиенты, единственный прибыльный), MetaX Muxi (12 нм GPGPU SMIC, акции принадлежат суверенным фондам, очевидное технологическое отставание), Innosilicon (7 нм GPGPU TSMC, высокая устойчивость цепочки поставок); по трем параметрам — прибыльность, структура клиентов и технологический узел — наиболее высокая определенность у Cambricon является скрытым выводом отчета.
Cambricon: лидерство по производительности для вывода (TFLOPS) и привязке клиентов; рекомендация "покупать" (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)
