Yazar: 见微知著杂谈
Kaynak: Morgan Stanley Büyük Çin Yarı iletken Araştırması
Rapor tarihi: 8 Mayıs 2026
Birincil ana çatışma
Küresel AI sermaye harcamaları beklentilerin üzerinde genişliyor, ancak hesaplama kapasitesi tedariki "NVIDIA'nın tek başına tümünü ele geçirmesi"nden "GPU + ASIC + Çin yerel çipleri" üçlü paralel modeline doğru evriliyor. Temel çelişki, talebin yeterli olup olmaması değil; bu genişleme dalgasından hangi oyuncuların ne kadar pay alacağı ve AI dışı yarı iletkenlerin bu süreçte ne kadar hızlı kenara itileceği.
İkinci: Temel Sonuçlar (İşlem Önemine Göre Sıralı)
Üçüncü: Yarışma kategorileri boyunca derinlemesine açılış
3.1 Gelişmiş paketleme (CoWoS / SoIC) — En güçlü kesinlikle belirlenmiş ana hat
Temel çelişki: Talep patlamış durumda, ancak üretim kapasitesi yalnızca TSMC ile değiştirilebilir; TSMC dışındaki paketleme (Amkor/ASE/UMC) pay kaybı ile karşı karşıya kalıyor.
{Ana Sürücü} Dört büyük bulut sağlayıcı (AWS/Google/Microsoft/Meta) 2026 Q1 sermaye harcamalarında %95 artış kaydetti; yıl boyu bulut sermaye harcamaları 685 milyar dolar olarak tahmin ediliyor ve AI sunucu talebi, CoWoS/SoIC sıralama talebini doğrudan tetikliyor.
Ana veriler ve zamanlama:
NVIDIA, CoWoS tüketiminin yaklaşık %59'unu, Broadcom %20'sini, AMD ise %9'unu oluşturuyor.
2026 yılında AI hesaplama wafers'in toplam tüketim değeri yaklaşık 27,2 milyar ABD doları olacak ve tarihi rekor seviyede olacak.
TSMC'nin AI çip gelir oranı 2024–2029 yılları arasında yıllık %60 büyüme oranıyla artacak ve 2026 yılında AI geliri toplam gelirin %30'undan fazla olacak
【İletim Yolu】
Bulut sağlayıcı Capex → NVIDIA/Broadcom/Google TPU siparişleri → CoWoS/SoIC kritik nokta haline gelir → TSMC pazarlık gücü artar → AI gelir oranı sürekli genişler.
【İşlem İlanı】
TSMC, ana hat içindeki ana hat olup, zamanlamaya gerek yoktur ve tutma mantığı nettir. SoIC, 2025'ten itibaren ikinci büyüme eğrisidir; SoIC montajına giren OSAT tedarikçilerine (ASE vb.) odaklanın.
3.2 Test Cihazları (Handler / Socket / Probe Card) — En Düşük Değerleme, En Kesin Büyüme
{Ana Çelişki}
Yükseklik artan çip karmaşıklığı, test sürelerini yapısal olarak iki katına çıkarmıştır, ancak pazarın test ekipmanları TAMS üzerindeki yeniden değerlendirmesi ciddi şekilde geride kalmıştır.
{Ana Sürücü}
Her nesil GPU çipinin test süresi iki katına çıkar (Hopper 350 saniye → Blackwell 700-1000 saniye → Rubin 1200-1400 saniye → bir sonraki nesil 1800-2000 saniye); test soket pin sayısı mobil düzeydeki 1500'den AI/HPC düzeyindeki 6000'e ve bir sonraki nesilde 10000+'e yükseliyor.
Üç temel sembol verisi:
· Küresel Handler pazar büyüklüğü: 2023'te 436 milyon ABD doları → 2027'de 6,6 milyar ABD doları, CAGR %35+
CPO optik test talepleri 2025'ten itibaren ölçeklenmeye başlayacak, 2027'de elektrik + optik birleşik test aşamasına (Insertion 4i) girilecek.
【İletim Yolu】
Çip boyutu / katman sayısı / karmaşıklık arttıkça → test süresi artar → Handler/Socket talebi ve fiyatları aynı anda yükselir → CPO optik testi için yeni ihtiyaçlar eklenir → ikinci büyüme eğrisi başlatılır.
【İşlem İlanı】
Üç şirket, AI altyapı zincirinde en düşük değerlemeye ve en yüksek büyüme kesinliğine sahip alt sektörlerdir ve orta vadeli çekirdek portföy ayarlamaları için uygundur. Pazar kapsama eksikliği ve düşük fiyatlandırma, şu anda en çok dikkat edilmesi gereken maliyet-verimlilik yönüdür.
3.3 Çin yapay zeka çipleri (yerel GPU/ASIC) — Uzun vadeli olarak tersine dönülemez, kısa vadeli olarak belirgin farklılaşmalar görülüyor
{Ana Çelişki}
İhracat kontrolleri yerel alternatif talebini zorlar, ancak yerel çip teknolojisi/seri üretim olgunluğu farklılık gösterir; büyük müşterilerin siparişlerini tutabilmek temel ayrım noktasıdır.
{Ana Sürücü}
DeepSeek, düşük maliyetli çıkarımın uygunluğunu doğrular → Yerel bulut sağlayıcıları hızlıca geçiş yapar → SMIC 7 nm üretimi üretimi destekler → Yerel çip TCO avantajı (NVIDIA'dan %30-60 daha düşük) olumlu bir geri bildirim oluşturur.
Pazar boyutu ve yapısı:
2026E yerel pazar payı: Huawei %62, Cambricon %14, Kunlunxin %5, T-Head %5, diğerleri %14.
「On Ejder」 arasında MS'nin odaklandığı üç varlığın karşılaştırması:
【İletim Yolu】
İhracat kontrolleri → Yerli alternatifler → SMIC 7nm kapasite artırımı → Huawei/Kunlun putra miktarı → Yerel bulut sağlayıcıları (ByteDance/Alibaba/Tencent) satın alma geçişi → Tahmin maliyetlerinde düşüş → Daha fazla uygulama patlaması → Yeni bir hesaplama talebi dalgası.
【İşlem İlanı】
Kunlun, en kesin seçimi temsil eder ve öncelikli hedeftir; Tiandian ZhiXin en büyük esnekliğe sahiptir ancak henüz karlı değildir, riski yüksektir. Huawei (hâlâ listelenmemiş) en büyük rekabet faktörüdür; pay artışı, diğer yerel üreticilere dolaylı baskı uygular ve sürekli takip edilmelidir. Zaman penceresi: 2026–2027 yılları, yerel AI çiplerinin yedekten ana akıma geçişinin kritik dönüm noktasıdır.
3.4 AI Olmayan Yarı İletkenler (Tüketim / Otomotiv / Endüstriyel Kontrol) — Yapısal Olarak Düşüş Eğiliminde, Zayıf İyileşme Güçlü Bir İyileşme Değil
{Ana Çelişki}
Tedarik zinciri kaynakları AI sistemi tarafından sistematik olarak çekiliyor, geleneksel yarı iletken endüstrisinin iyileşme hızı beklentilerin altında kalıyor ve piyasa iyileşme esnekliğini abartıyor.
{Ana Sürücü}
Üretim kapasitesi/T-Glass alt tabaka/depolama, AI'ye doğru yönlendiriliyor; AI olmayan çipler sıraya alınıyor, wafer ve OSAT maliyetleri artıyor; çip tasarım şirketlerinin brüt kar marjı baskı altında.
NVIDIA AI GPU ve depolama çıkarıldıktan sonra, AI olmayan yarı iletkenlerin 2026 yılındaki büyüme hızı önemli ölçüde düşecek
· MCU stok gün sayısı hala tarihi yüksek seviyede (1Q25 tepe noktasından sonra 4Q25 düz); STM/GD gibi ana üreticilerin stoklarını azaltma süreci yavaş sürüyor
Mantık fabrika kullanım oranının %80'e 2H26'da geri dönmesi bekleniyor, iyileşme esnekliği sınırlı.
SiC, GaN'den daha iyidir: SICC (OW) önerilir, SiC nüfus oranı 2030 yılında %50'yi aşacak; InnoScience (EW) kaçınılmalıdır, kapasite genişletme nedeniyle amortismanlar kârı baskılayacak
【İşlem İlanı】
Sadece geleneksel yarı iletken maruziyetinden kaçının, MCU sektörü tabanını doğruladı ancak zayıf bir iyileşme gösteriyor, güçlü bir geri dönüş için büyük pozisyon alınmaması önerilir. SiC, dikkat edilmesi gereken tek geleneksel sektör alt dalıdır.
3.5 Depolama (HBM / NAND / DDR4) — İçsel farklılaşma şiddetli, sinyallerin ayırt edilmesi gerekir
{Ana Çelişki}
AI, HBM talebini açıkça tetikliyor; DDR4/NAND fiyatlarındaki artış, gerçek talep iyileşmesi değil, AI'nın arzı çekmesi sonucu ortaya çıkıyor, sinyal bulanık ve fiyat esnekliği sınırlı.
【İşlem İlanı】
HBM güçlü pozitif, Hynix en çok fayda görecektir; Macronix (NOR Flash, En İyi Seçim) kıtlıktan fayda görecektir ve değerlemesi uygun; NAND/DDR4 fiyat artışları talep iyileşmesi anlamına gelmez, yükselişe takılmaktan kaçının.
Dört: Makro ve coğrafi değişkenler: Yarışma değerlendirmesinin açıklayıcı değişkenleri
【Coğrafi】İhracat kontrolleri giderek sıkılaşıyor
NVIDIA'nın Çin'e ihracatı kısıtlandı → Çin'de yerel AI çip alternatifleri talebinin kesinliği arttı; Çin'in bulut sermaye harcamaları 2026E'de 105 milyar dolara ulaşacak ve küresel bulut sermaye harcamalarının %14'üne hızla yaklaşmaktadır.
【Makro】Enerji Sınırlamaları (Amerika tarafı)
ABD veri merkezlerindeki elektrik tedarik sıkıntısı, GPU talebinin artışı için potansiyel bir tavan olabilir, ancak kısa vadeli olarak (2026 yılına kadar) gerçek bir kısıtlayıcı değildir.
[Endüstri Yapısı] AI'nın Yutma Etkisi
AI talebi, AI dışı tedarik zinciri (T-Glass, geleneksel DRAM, tüketim üretimi kapasitesi) üzerindeki çekim etkisi, AI dışı yarı iletkenlerin beklentilerin altında kalmasının temel nedenidir; döngüsel faktörler değil.
【Maliyet Tarafı】 Teknolojik Enflasyon
Wafer/OSAT/depolama maliyetlerinde genel artış, çip tasarım şirketlerini (özellikle AI dışı sektörlerdekileri) brüt kar marjı baskısı altında bırakıyor; TSMC gibi üretici ortakların pazarlık gücü sürekli artıyor.
Beşinci: Önerilen Kombinasyonlar ve İşlem Çerçevesi
Tüm yarışmaların değerlendirilmesiyle aşağıdaki işlem çerçevesi oluşturulmuştur:
Altıncı: Bir cümleyle özetleyin
TSMC’yi satın alın, test ekipmanlarını satın alın (Hon Precision / WinWay / MPI), Çin’in AI çip liderini satın alın (Cambricon); AI olmayan yarı iletkenlerde güçlü iyileşme beklentilerinden kaçının, depolama içinde HBM’ye ağırlık verin, geleneksel DRAM/NAND’ı nötr tutun. Zaman penceresi 2026–2027 yıllarıdır, AI sermaye harcamaları döngüsü henüz sona ermedi.
Risk Uyarısı: Bu not, Morgan Stanley'in kamuoyuna açık araştırması temel alınarak hazırlanmıştır ve yalnızca dahili araştırma amaçlıdır; herhangi bir yatırım önerisi oluşturmaz. Piyasada belirsizlikler mevcuttur ve gerçek sonuçlar tahminlerden önemli ölçüde farklı olabilir; lütfen yatırımcılar kararlarını dikkatli verin.
Geleceğin AI Altyapısını Oluşturma — CPU, GPU, ASIC, Fiber Optik Modüller ve Çin Çipleri
Güçlü Yapay Zeka Yarı İletken Görünümleri
Morgan Stanley, AI yarı iletken beklentisini "Güçlü" olarak sınıflandırıyor ve talebi üç faktör sürüyor: AI kritik uygulamalarının sürekli patlaması, teknoloji devlerinin hesaplama kapasitesi yarışı ve ülkelerin egemen AI kurulum talepleri. Aynı zamanda bu rapor, bütçe, ABD enerji darboğazı, Çin çip üretimi ve düzenleyici kısıtlamalar olmak üzere dört büyüme kısıtını belirliyor; bu kısıtlamaların temel nedeni, talebin sönmesi değil, arzın talebi karşılayamamasıdır.
Uzun vadede dikkat edilmesi gereken üç yapısal değişken vardır:
1) Teknolojik enflasyon (wafer/test/paketleme maliyetlerindeki artış çip tasarımı şirketlerinin kârını daraltmaktadır);
2) Yapay Zeka'nın yutma etkisi (tedarik zinciri kaynakları Yapay Zeka'ya doğru kayıyor, Yapay Zeka olmayan yarı iletkenler kenara itiliyor);
3) DeepSeek etkisi (düşük maliyetli çıkarım doğrulanmıştır, Çin yerel çıkarım talebi hızla serbest bırakılmaktadır ve yerel üretici tedarik zinciri AI GPU üretim kapasitesi aynı anda artmaktadır). Üçü birlikte, raporun sonraki tüm sektör yargılarının temel mantık çerçevesini oluşturur.
Değerlendirme Karşılaştırması: Sözleşmeli Üretim, Arka Plan, Depolama, IDM (Entegre Cihaz Üretimi) ve Yarı İletken Ekipmanları
Değerleme Karşılaştırması: Fabrikasız (Fabless), Güç Yarı İletkenleri, FPGA ve Analog Çipler
Yarı iletken büyük döngüsü
Temel sonuç, genel iyileşme değil, döngüsel farklılaşma: Mantık fabrika kullanım oranının 2H26'da %80'e yükselmesi bekleniyor, ancak NVIDIA AI GPU ve depolama çıkarıldığında, AI olmayan yarı iletkenlerin 2026'daki büyüme hızı önemli ölçüde düşecek; stok gün sayısı tepe noktadan düşüş gösteriyor, bu olumlu bir sinyal; geçmiş veriler, stok düşüş döngülerinin genellikle yarı iletken endekslerinde artışla eş zamanlı olduğunu gösteriyor, ancak bu iyileşmenin yapısal farklılaşma düzeyi geçmişten çok daha yüksek.
Yapay zeka yarı iletken tedarik zinciri ve niş bellek
2030 yılına kadar küresel yarı iletken endüstrisinin piyasa boyutu 1,5 trilyon ABD dolarına ulaşabilir ve bunun yarısı AI yarı iletkenlerinden gelecektir.
Önemli uzun vadeli referans noktaları: Küresel yarı iletken pazarı 2030 yılında 1,5 trilyon ABD dolarına ulaşmayı hedefliyor; bu tutarın yaklaşık 753 milyar ABD doları AI yarı iletkenlerinden kaynaklanıyor. Bulut AI yarı iletkenlerinin TAM için牛市 senaryosu, 2025 yılında 23,5 milyar ABD dolarına (ana olarak NVIDIA AI GPU'dan) ulaşacak ve 2023-2030 yılları arasında yıllık %38 büyüme oranına sahip olacak; bu da sonraki tüm sektörlerin değerlemesi için üst düzey pazar alanını sağlıyor.
Bulut Yarı İletken: Daha Parlak Bir Görünüm
Dört büyük bulut sağlayıcısı (AWS/Google/Microsoft/Meta) 2026 Q1 sermaye harcamalarında %95 artış kaydetti; bu, metindeki talep tarafının en güçlü tek veri noktasıdır; Capex/EBITDA oranı yaklaşık %50 sabit seviyede kalacak şekilde tahmin ediliyor, bu da bulut sağlayıcılarının genişleme isteğinin finansal olarak sürdürülebilir olduğunu gösteriyor; Aspeed'in kâr tahminleri sürekli olarak yukarı doğru revize ediliyor; bulut AI sunucu BMC çip lideri olarak, bu revizyonlar bulut talebinin gerçekliğini doğruluyor.
Ana bulut hizmet sağlayıcılarının bulut sermaye harcamaları güçlü kalıyor
MS bulut Capex takipçisi, 2026 yılında küresel en büyük 10 bulut sağlayıcısının sermaye harcamalarının 685 milyar dolar olacağını ve bu rakamın piyasa konsensüsünden yaklaşık %10 daha yüksek olacağını tahmin ediyor; küresel bulut Capex ile TSMC sermaye harcamalarının geçmişte birlikte yükseldiği grafik, "bu döngünün kısa dönem olmadığını" iddiasını destekleyen temel görsel kanıttır; kısa ömürlü varlıkların oranı yaklaşık %65'tir, bu da bulut sağlayıcılarının her yıl sürekli satın alma yapması gerektiğini ve talebin esnek olmayan bir yapıya sahip olduğunu gösterir.
TSMC'nin açıklandığı enerji dağıtım etkisi
NVIDIA, AMD, Broadcom ve AWS'nin dört ana müşterisinin raf spesifikasyonlarını ve kurulum güçlerini kullanarak CoWoS wafer talebini aşağıdan yukarıya doğru hesaplayın; NVIDIA Rubin NVL144 raf gücü 220 kW, 45.000 raf, 2027 yılı yıllık CoWoS talebini 136.000 wafer olarak gizliyor ve bu, makaledeki CoWoS arz-talep sıkışıklığı değerlendirmesinin temel sayısal dayanağıdır.
Sürekli güçlü AI talebi nedeniyle TSMC, 2027 öncesinde CoWoS kapasitesini aylık 165.000 adete çıkarmayı planlıyor.
CoWoS tedarik zinciri verileri doğrudan: TSMC'nin kapasitesi 2025 sonunda 120 kwpm'den 2027 sonunda 165 kwpm'e çıkarılır; Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) kapasitesi aynı dönemde 23 kwpm'den 80 kwpm'e çıkar; tüketim taraflarında NVIDIA, CoWoS toplam tüketimin yaklaşık %59'unu, Broadcom ise %20'sini oluşturur; yüksek yoğunluk, az sayıdaki müşterinin talep değişimlerinin TSMC üzerinde büyük etki yaratacağı anlamına gelir.
SoIC (Sistem Entegrasyon Çipi) genişlemesi, TSMC'nin gelecek yılların ana odak noktası olacak.
SoIC, TSMC'nin önümüzdeki birkaç yıl için kritik stratejik yönü olarak tanımlanmıştır: kapasite 2025 sonunda 45 kwpm'den 2027 sonunda 78 kwpm'e çıkarılacaktır; talep tarafında NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom yer almaktadır; SoIC, CoWoS'a göre daha yüksek entegrasyon ve daha derin teknolojik engellere sahiptir ve CoWoS'tan sonra TSMC'nin ileri paketleme alanında ikinci büyüme eğrisidir; 2026-2027 yıllarında hızlı üretim artışı dönemine girecektir.
TSMC, 2025 yılında CoWoS ve SoIC kapasitesini iki katına çıkarabilir ve bu eğilimin 2026 yılına kadar devam etmesini bekliyoruz.
2026 yılında AI hesaplama wafersine harcanan tutar 2,72 milyar doları aşabilir ve bunun büyük bölümü NVIDIA'a aittir.
2026 yılında tüm ana AI çiplerinin (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus) CoWoS üretim kapasitesi dağıtımı, çip teslim miktarları, wafer tüketimi ve wafer değeri aşağıdan yukarıya listelenmiştir; toplamda 2026 yılında AI çipleri için wafer tüketim değerinin yaklaşık 27,2 milyar dolar olduğu hesaplanmıştır ve NVIDIA öne çıkmaktadır; bu, TSMC'nin AI gelir boyutu için en ikna edici alt seviye hesaplamadır.
2026 yılında HBM (Yüksek Bant Genişliği Hafızası) tüketimi — 32 milyar Gb'ye kadar
2026 yılında toplam HBM talebi yaklaşık 32.279 mn GB olacak ve NVIDIA'nın tüketim oranı yaklaşık %58 olacak; her bir AI çipinin HBM specifikasyonlarını (kapasite, nesil, tedarikçi) sırayla listele; Google TPU serisi çoğunlukla HBM3e 12hi tüketiyor, AWS/Microsoft HBM3/HBM4 tüketiyor; Hynix, Samsung ve Micron üçlü tedarikçi piyasayı paylaşıyor, Hynix HBM teknolojisindeki öncülüğü nedeniyle en çok fayda sağlıyor.
NVIDIA GB200/300 raf üretimi tahmini
NVIDIA GB200/300 sunucu rafı talep ve arz varsayımları
TSMC'nin AI yarı iletken gelir oranı 2024 ile 2029 yılları arasında %60'a ulaşabilir.
TSMC'nin AI çip gelirleri 2024-2029 arasında yıllık %60 büyüme oranına ulaşacak, 2026 yılında AI gelirleri toplam gelirin %30'undan fazlasını oluşturacak; gelir yapısı genel amaçlı AI çipleri, özelleştirilmiş ASIC'ler, CoWoS paketleme ve testi ile AI sunucu CPU'sundan oluşuyor; müşteri yapısında Apple %19, NVIDIA %21, Broadcom %11 oranında yer alıyor; brüt kar marjı ve EBITDA marjı sürekli genişliyor, bu da AI iş biriminin TSMC'nin genel kârlılık kalitesine olumlu katkı sağladığını kanıtlıyor.
TSMC'nin ileri teknoloji çiplerine olan talep segmentasyonu
Akıllı Ajan Yapay Zekâ (Agentic AI) — CPU fırsatlarını genişletiyor
AI, çıkarım aşamasından "eylem" aşamasına geçiyor; CPU/GPU oranı GPU ağırlıklı (1:12)’den CPU ağırlıklı (≥1:1)’ye dönüşüyor; bu dönüşümün itici gücü API çağrıları, kod yürütme ve çoklu ajan eşzamanlılığı gibi araç tabanlı görevlerdir; MS, Agentic AI’nin 2030 yılına kadar 32,5-60 milyar dolarlık yeni bir CPU pazar alanı yaratabileceğini tahmin ediyor; MediaTek, AI sunucu CPU tasarlayıcısı olarak raporda adı geçen faydalanan şirketlerden biridir.
AI depolama, NAND eksikliğine neden oluyor; NOR Flash için talep fazlası durumunun 2026 yılına kadar devam etmesini bekliyoruz.
DDR4 eksikliği 2026'nın ikinci yarısına kadar sürecektir; spot fiyatlarında bir üst sınır bulunmaktadır
AI ASIC, CPO ve çip testi
Yapay Zeka Yarı İletkenler: Şimdi ve Gelecek — «Kritik İtici Güç»
AI yarı iletkenlerin sürücüleri, kısıtlamaları, teknik çözümleri ve büyüme perspektifleri dört boyutu eşit şekilde sunun; özellikle üç grup büyüme perspektifi karşılaştırmasını ayrıntılı olarak listeyin — çıkarım vs. eğitim, kenar vs. bulut, özelleştirilmiş ASIC vs. AI GPU — bu üç karşılaştırma, raporun sonraki tüm sektör yargılarının anlaşılması için zihinsel bir haritadır.
Bulut hizmet sağlayıcıları (CSP'ler), NVIDIA'nın güçlü AI GPU'larına sahip olsalar bile, özelleştirilmiş çiplere ihtiyaç duyar.
Bulut hizmet sağlayıcılarının (CSP) planlarına göre, daha fazla ASIC projesi yakında gelecek.
TSMC CoWoS ile Intel EMIB arasındaki rekabet durumu nedir?
Daha büyük ambalaj boyutları endüstrinin kritik trendi haline geliyor
Çip test süresi, Hopper'daki 350 saniyeden sonraki nesil GPU'larda 1800-2000 saniyeye yükseldi; bu, test ekipmanı sektöründe en temel yapısal驱动 verisidir; test soket pin sayısı, mobil/PC seviyesindeki 1500'den AI/HPC seviyesinde 6000'e ve sonraki nesilde 10.000+'e kadar yükseldi; 2024-2027 yılları arasında küresel test ekipmanı pazarının CAGR'si %35 olarak tahmin ediliyor; TSMC'nin paket boyutu rota haritası da interposer'in sürekli genişlediğini gösteriyor; bu ikisi, test ekipmanlarının uzun vadeli canlanma beklentisini destekliyor.
Harmonic Precision, WinWay ve MPI'nin yarı iletken tedarik zincirindeki rollerini tanımlayın
Test cihazları ve bileşenlerindeki yeni gelişmeler: Ortak paketlenmiş optik (CPO)
Hong Precision: Test süresinin uzatılması gibi yapısal trendin temel kazananı; Morgan Stanley değerlendirme: Alım (OW)
MPI: CPO seçeneğiyle birlikte prob kart teknolojisinin lideri; Morgan Stanley değerlendirme: Alım (OW)
Yingwei Technology: AI paketleme karmaşıklığı avantajına sahip test soket lideri; Derecelendirme: Artırma (OW)
Çin yarı iletkenleri: OSAT, bileşik yarı iletkenler, MCU ve AI GPU
ASMP sonrası cihazları olumlu görüyorum, ancak Çinli OSAT'lara nötr tutumda bulunuyorum.
SiC (karbür silikon) ile GaN (gallium nitrit) karşılaştırıldığında SiC tercih ediliyor: SICC (artırma) ve InnoScience (azaltma)
MCU: Tabanı gördü ancak henüz iyileşmedi
Yerli AI yarı iletken piyasası boyutu ve payı sürekli olarak artmaktadır
Çin'deki yerel AI hızlandırıcı pazarı net bir yapıya sahip: Huawei %62 ile öncü konumda, Cambricon %14, diğer oyuncular ise %10'un altında; Çinli AI GPU şirketlerinin piyasa değeri sürekli artmakta ve daha fazla İHİ beklenmektedir; pazar büyüklüğü ile sermaye piyasası aktivitesi aynı anda artmakta olup, bu, sonraki odaklanma noktalarının analiz arka planını oluşturmaktadır.
2030 yılına kadar Çin'in AI GPU toplam erişilebilir pazarının (TAM) 67 milyar dolar olacağını tahmin ediyoruz.
Çin, yerel AI GPU üretimi ihtiyaçlarını karşılamak için ileri işlem teknolojisi kapasitesini genişletiyor
Çin'in AI GPU talebi için son dönem pazar takibi
AI çip değer zinciri — Çin ve ABD — AI hesaplamanın ayrılması
Çin'in altyapı gücü algılanan teknoloji farkını kapatıyor
Çin ve ABD'nin AI altyapı kapasitelerini dokuz boyutta radar grafiğiyle karşılaştırın: Çin, politika desteği, AI veri merkezi alanı ve yazılım optimizasyonu (LLM) yönlerinde ABD'ye yakın puanlar alıyor; ana farklar wafer öncesi süreçlerde, HBM bellekte ve optik ağlarda ortaya çıkıyor. Çin'in tek çip hesaplama kapasitesi eksikliğini gidermek için üç adımlı strateji öneriliyor: Çok die paketleme → daha büyük raf ve kümeler → üretim kapasitesini genişletme. Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod, bu stratejinin gerçek bir kanıtıdır.
İktisadi Mantık: Toplam Sahiplik Maliyeti (TCO) ve Tek Token Maliyeti
Kendi ülkesinde üretilen AI çipinin TCO (toplam sahiplik maliyeti), NVIDIA'dan %30-60 daha düşük olup, en üst düzey yerel hızlandırıcıların her token için çıkarım maliyeti NVIDIA ile aynı seviyede veya daha iyidir; bu sonuç, "Yerel alternatifler sadece siyasi bir ihtiyaç değil, ekonomik bir akıl yürütme de sunar" iddiasının temel kanıtıdır ve raporun Çin AI çipi sektörüne uzun vadeli olumlu bakış açısını doğrudan destekler.
Yerli AI hızlandırıcı geliştiricisinin sipariş durumu ve potansiyel siparişleri
TPS (Saniyede Çıkan Token Sayısı) — Performans Analizi
Fiyatta büyük bir düşüş nedeniyle yerli çipler, dolar başına daha güçlü performans sağladı.
Çinli AI GPGPU üreticilerinin “On Ejderha’sı”. Odak noktamız Cambricon, Muxi ve TianShu Zhixin.
Cambridge, Muxi ve Iluvatar karşılaştırması
Üç en çok dikkat çeken Çinli AI çip şirketi karşılaştırması: Cambricon (SMIC 7nm ASIC, büyük müşterilerle anlaşmalar, tek karlı şirket), MetaX Muxi (SMIC 12nm GPGPU, egemenlik fonları tarafından hissedar, teknolojik fark açık), Tianshu Zhixin Iluvatar (TSMC 7nm GPGPU, tedarik zinciri dayanıklılığı güçlü); karlılık, müşteri yapısı ve üretim süreci düğümü boyutlarında genel değerlendirme, Cambricon’un en yüksek belirginliğe sahip olduğunu raporun gizli sonucu olarak belirtmektedir.
Kambran Dönem: Tahmin performansı (TFLOPS) ve müşteri bağımlılığında öncü; Artırma Değerlendirmesi (OW)
TianShu ZhiXin (Iluvatar): Güçlü sipariş görünürlüğü ve tedarik zinciri direnciyle; Alım Önerisi (OW)
