Автор: 见微知著杂谈
Джерело: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research
Дата звіту: 8 травня 2026 року
Перший: основна суперечність
Витрати на капітальні витрати в галузі ШІ по всьому світу перевищили очікування, але постачання обчислювальних потужностей переходить від «однієї компанії NVIDIA» до трирівневої моделі: «GPU + ASIC + китайські чіпи власного виробництва». Основна проблема — не чи достатньо попиту, а хто отримає частку цього росту, а також наскільки швидко не-ШІ напівпровідникові компоненти будуть витіснені.
Друге: ключові висновки (у порядку важливості для торгівлі)
Три: глибоке розгортання за сегментами
3.1 Передові упаковки (CoWoS / SoIC) — найбільш визначена основна лінія
Основний конфлікт: попит стрімко зростає, але виробництво може замінити лише TSMC; упаковка від виробників, крім TSMC (Amkor/ASE/UMC), стикається зі зменшенням частки ринку.
[Ключовий драйвер]: Капітальні витрати чотирьох хмарних гігантів (AWS/Google/Microsoft/Meta) у Q1 2026 зросли на 95% у порівнянні з попереднім роком; повнорічні капітальні витрати на хмари прогнозуються на рівні 685 млрд доларів США, що безпосередньо стимулює попит на CoWoS/SoIC.
Ключові дані та часові етапи:
NVIDIA становить приблизно 59% споживання CoWoS, Broadcom — приблизно 20%, AMD — приблизно 9%
· Загальна вартість напівпровідникових виробів для AI у 2026 році становитиме близько 27,2 млрд доларів США — рекордний показник в історії
·Доля доходів TSMC від AI-чіпів має досягти CAGR 60% у період 2024–2029 років, а в 2026 році дохід від AI становитиме понад 30% від загального доходу
[Шлях передачі]
Витрати хмарних провайдерів на капітал → замовлення на NVIDIA/Broadcom/TPU від Google → обмеження CoWoS/SoIC → зростання позиції TSMC у переговорах → постійне збільшення частки доходів від AI.
[Підказки щодо торгівлі]
TSMC — це головна головна лінія, не потрібно вибирати час, логіка утримання чітка. SoIC — це друга крива зростання з 2025 року, звертайте увагу на можливості постачальників OSAT (наприклад, ASE), які входять у збірку SoIC.
3.2 Тестове обладнання (Handler / Socket / Пробна карта) — найнижча оцінка, найбільш певний ріст
[Основний контраст]
Зростання складності чіпів призводить до структурного подвоєння тривалості тестування, але переоцінка ринкового обсягу TAM для тестового обладнання значно відстає.
[Ключові драйвери]
Час тестування GPU-чіпів кожної генерації подвоюється (Hopper 350 секунд → Blackwell 700–1000 секунд → Rubin 1200–1400 секунд → наступне покоління 1800–2000 секунд); кількість контактів у роз’ємі для тестування зросла з телефонного рівня 1500 до рівня AI/HPC 6000, а потім до наступного покоління 10000+.
Дані трьох основних активів:
· Ринковий обсяг глобальних Handler: 436 мільйонів доларів США у 2023 році → 6,6 мільярда доларів США у 2027 році, CAGR понад 35%
· Потреба в оптичних тестах CPO з 2025 року значно зросте, а з 2027 року перейде до електрично-оптичного спільного тестування (Insertion 4i)
[Шлях передачі]
Збільшення розміру чіпа / кількості шарів / складності → збільшення часу тестування → зростання цін і попиту на Handler/Socket → додавання нових вимог до оптичного тестування CPO → запуск другої кривої зростання.
[Підказки щодо торгівлі]
Три компанії є найбільш перспективними сегментами ланцюжка інфраструктури ШІ з найнижчою оцінкою та найвищою визначеністю зростання, що робить їх ідеальними для центральних інвестицій на середньострокову перспективу. Недостатнє покриття ринку та низькі ціни роблять їх найбільш вартісно привабливим напрямком на даний момент.
3.3 Китайські AI-чіпи (вітчизняні GPU/ASIC) — довгостроково незворотно, короткостроково виражена диференціація
[Основний контраст]
Обмеження на експорт стимулюють попит на заміну імпортних продуктів власними, але рівень технологій та готовності до масового виробництва чіпів у країні варіюється; ключовим розходженням є здатність отримати замовлення від великих клієнтів.
[Ключові драйвери]
DeepSeek підтверджує доцільність низьковитратного висновку → українські хмарні провайдери прискорюють перехід → SMIC розширює виробництво 7 нм для підтримки масового виробництва → переваги TCO вітчизняних чіпів (на 30–60% нижче, ніж у NVIDIA) створюють позитивну петлю.
Ринковий обсяг та структура:
Доля ринку в Китаї у 2026 році: Huawei 62%, Cambricon 14%, Kunlunxin 5%, T-Head 5%, інші 14%.
У «Десяти драконах» MS зосереджується на порівнянні трьох цілей:
[Шлях передачі]
Експортні обмеження → заміна імпортного на вітчизняне → розширення виробництва SMIC 7nm → збільшення поставок Huawei / Cambricon → перехід локальних хмарних провайдерів (ByteDance/Alibaba/Tencent) на інші закупівлі → зниження витрат на висновки → більше застосунків → нова хвиля попиту на обчислювальну потужність.
[Підказки щодо торгівлі]
Найбільш впевненою є Wudang, вона є пріоритетним об’єктом інвестування; TianShu SmartChip має найбільший потенціал зростання, але ще не отримує прибутку, тому ризик високий. Huawei (не біржова) є найбільшим конкурентним фактором — зростання її частки створює непряме тиснення на інших вітчизняних виробників, що вимагає постійного моніторингу. Часовий вікно: 2026–2027 роки — це ключовий переломний період, коли вітчизняні AI-чіпи перейдуть від ролі запасного варіанту до основного.
3.4 НеAI напівпровідники (споживчі / автомобільні / промислові контролери) — структурно негативний, слабке відновлення — не сильне відновлення
[Основний контраст]
Ресурси ланцюга поставок систематично відтягуються штучним інтелектом, відновлення традиційної напівпровідникової галузі триває повільніше, ніж очікувалося, і ринок переоцінює еластичність відскоку.
[Ключові драйвери]
Виробничі потужності з контрактного виробництва / підкладки T-Glass / сховище повністю орієнтовані на ІІ; не-ІІ чіпи залишаються в черзі; вартість валиків та OSAT зростає; маржа прибутку компаній з розробки чіпів під тиском.
Після вилучення NVIDIA AI GPU та сховищ, темпи зростання не-AI напівпровідників у 2026 році, як очікується, значно знизяться
· Дні запасів MCU залишаються на історично високому рівні (пік у 1 кв. 2025 року, далі стабільно у 4 кв. 2025 року); основні виробники, такі як STM/GD, повільно зменшують запаси
· Використання потужностей логістичних фабрик, як очікується, повернеться до 80% лише у другій половині 2026 року, і відновлення буде обмеженим
· SiC перевершує GaN: рекомендуємо SICC (OW), частка SiC, як очікується, перевищить 50% до 2030 року; уникайте InnoScience (EW), збільшення виробництва та амортизація знижують прибуток
[Підказки щодо торгівлі]
Уникайте чисто традиційного виставлення на напівпровідниковий сектор: ринок MCU підтвердив дно, але відбувається слабке відновлення, не рекомендується робити великі ставки на сильний відскок. SiC — єдине варте уваги піднапрямку традиційного сектору.
3.5 Зберігання (HBM / NAND / DDR4) — сильна внутрішня диференціація, сигнали потрібно розрізняти
[Основний контраст]
AI стимулює вибуховий попит на HBM; зростання цін на DDR4/NAND обумовлене витісненням поставок через AI, а не відновленням реального попиту — це спотворений сигнал з обмеженою ціновою еластичністю.
[Підказки щодо торгівлі]
HBM позитивно настроєний, Hynix отримає найбільшу вигоду; Macronix (NOR Flash, топовий вибір) вигодує від дефіциту та має обґрунтовану оцінку; зростання цін на NAND/DDR4 не означає покращення попиту, уникайте покупки на піку.
Чотири: макроекономічні та геополітичні змінні: як пояснювальні змінні для визначення напрямку
[Геополітика] Експортні обмеження поступово посилюються
Обмеження експорту NVIDIA до Китаю → зростає впевненість у попиті на китайські локальні AI-чіпи; витрати китайських хмарних провайдерів у 2026 році досягнуть 105 мільярдів доларів США і швидко наближаються до 14% світових витрат на хмарні технології.
[Макро] Енергетичні обмеження (бік США)
Напруженість електропостачання в дата-центрах США є потенційним потолком для зростання попиту на GPU, але на короткостроковому горизонті (2026 рік) це ще не є суттєвим обмеженням.
[Структура галузі] Ефект поступового витіснення AI
Ефект відтягування попиту на ІІ від не-ІІ ланок ланцюга поставок (T-Glass, традиційний DRAM, виробничі потужності для споживчої електроніки) є ключовим поясненням постійної слабкості не-ІІ напівпровідників порівняно з очікуваннями, а не циклічними факторами.
[Витрати] Технологічна інфляція
Витрати на виготовлення відтінків, OSAT та зберігання повсюдно зростають, що створює тиск на маржу прибутку для компаній з розробки чіпів (зокрема, не пов’язаних з AI); сила переговорів у виробників-підрядників, таких як TSMC, постійно зростає.
П’ять. Рекомендовані комбінації та торгові рамки
На основі аналізу всіх секторів створіть таку торгову структуру:
Шість. Короткий підсумок
Купуйте упаковку (TSMC), обладнання для тестування (Hon Precision / WinWay / MPI), лідера китайських AI-чіпів (Cambricon); уникайте очікувань сильного відновлення не-AI напівпровідників, у секторі пам’яті перевага надається HBM, традиційні DRAM/NAND — нейтральні. Часовий вікно: 2026–2027 роки, цикл капітальних витрат на AI далеко не завершений.
Попередження про ризики: Цей матеріал підготовлено на основі публічного дослідження Morgan Stanley і призначений виключно для внутрішнього аналізу; він не є рекомендацією щодо інвестування. Ринок супроводжується невизначеністю, і реальні результати можуть значно відрізнятися від прогнозів; інвесторам слід приймати рішення з обережністю.
Створення інфраструктури майбутніх AI — CPU, GPU, ASIC, оптичні модулі та китайські чіпи
Потужні перспективи напівпровідників для штучного інтелекту
Morgan Stanley класифікує перспективи напівпровідників для ШІ як «сильні», де попит підтримується трьома факторами: постійний вибух у застосуванні ШІ-«убивць», змагання великих технологічних компаній у сфері обчислювальних потужностей та потреба країн у державних проектах ШІ. Разом із тим, у цьому звіті визначено чотири обмеження зростання — бюджет, енергетичні обмеження в США, виробничі потужності китайських чіпів та регулювання — суть цих обмежень полягає в тому, що пропозиція не встигає за попитом, а не в тому, що попит згас.
На довгостроковій перспективі є три структурні змінні, на які варто звертати увагу:
1) Технологічна інфляція (зростання витрат на виготовлення, упаковку та зберігання відтісняє прибуток компаній з розробки чіпів);
2) Ефект витіснення штучним інтелектом (ресурси ланцюга поставок перерозподіляються на користь ШІ, а напівпровідники, що не пов’язані з ШІ, відходять на другий план);
3) Ефект DeepSeek (підтверджено низькі витрати на висновки, прискорене вивільнення внутрішнього китайського попиту на висновки, одночасне зростання виробничих потужностей китайських постачальників AI GPU). Три фактори разом утворюють основну логічну основу для всіх подальших оцінок галузей у звіті.
Порівняння оцінок: контрактне виробництво, бек-енд, зберігання, IDM (інтегроване виробництво пристроїв) та обладнання для напівпровідників
Порівняння оцінок: безвиробничі (Fabless), потужні напівпровідники, FPGA та аналогові чіпи
Великий цикл напівпровідників
Основний висновок — це циклічна диференціація, а не загальне відновлення: очікується, що використання потужностей логічних фабрик зросте до 80% у другій половині 2026 року, але темпи зростання не-AI напівпровідників, за винятком AI GPU NVIDIA та пам’яті, у 2026 році, за прогнозами, значно знизяться; зменшення кількості днів запасів з пікового рівня є позитивним сигналом: історичні дані показують, що цикли зниження запасів часто відповідають зростанню індексу напівпровідників, але структурна диференціація цього відновлення набагато перевищує попередні.
Ланцюжок поставок напівпровідників штучного інтелекту та нішевої пам’яті
До 2030 року ринковий розмір глобальної напівпровідникової галузі може досягти 1,5 трильйона доларів США, з яких половина буде припадати на напівпровідники для ШІ
Важливі довгострокові відправні точки: глобальний ринок напівпровідників до 2030 року може досягти 1,5 трильйона доларів США, з яких AI-напівпровідники зроблять внесок близько 753 мільярдів доларів США; бульовий сценарій TAM для хмарних AI-напівпровідників передбачає досягнення 235 мільярдів доларів США у 2025 році (основною причиною є AI GPU від NVIDIA), з CAGR 38% у період з 2023 по 2030 рік, що надає верхній ринковий потенціал для оцінки всіх наступних секторів.
Хмарні напівпровідники: більш світлий перспективи
Капітальні витрати чотирьох великих хмарних провайдерів (AWS/Google/Microsoft/Meta) у Q1 2026 року зросли на 95% у порівнянні з попереднім періодом — це найсильніший одиничний показник попиту в тексті; співвідношення Capex/EBITDA, як очікується, залишиться на стабільному рівні близько 50%, що свідчить про фінансову стійкість намірів хмарних провайдерів щодо розширення; прогнози прибутковості Aspeed постійно коригуються в бік зростання, і як лідера на ринку BMC-чипів для хмарних AI-серверів, його корекції підтверджують реальність попиту на хмарні ресурси.
Витрати основних постачальників хмарних послуг на капітальні витрати залишаються міцними
MS Cloud Capex Tracker прогнозує, що у 2026 році капітальні витрати десяти найбільших світових хмарних провайдерів досягнуть 685 мільярдів доларів США, що на 10% вище, ніж загальний ринковий консенсус; історичний графік, що показує високу синхронізацію зростання глобальних капітальних витрат у хмарних обчисленнях і капітальних витрат TSMC, є ключовим візуальним доказом у підтримку висновку про те, що цикл не є короткостроковим; частка активів з коротким життєвим циклом становить приблизно 65%, що означає, що хмарні провайдери щороку повинні безперервно закуповувати обладнання, а попит має жорстку природу.
Оголошений вплив розгортання електроенергії TSMC
На основі специфікацій стелажів та потужності розгортання чотирьох основних клієнтів — NVIDIA, AMD, Broadcom, AWS — розраховано попит на вироби CoWoS знизу вгору; потужність стелажа NVIDIA Rubin NVL144 становить 220 кВт, 45 тис. стелажів, що приховує річний попит на CoWoS у 136 тис. виробів у 2027 році — це ключове число, на якому ґрунтується висновок про напруженість пропозиції та попиту на CoWoS у тексті.
З урахуванням постійної сильної потреби в ІО, TSMC може збільшити виробничу потужність CoWoS до 165 000 одиниць на місяць до 2027 року.
Пряме надання даних щодо пропозиції CoWoS: потужність TSMC зросте з 120 тис. шт./міс. наприкінці 2025 року до 165 тис. шт./міс. наприкінці 2027 року, а потужність Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) одночасно зросте з 23 тис. шт./міс. до 80 тис. шт./міс.; з боку споживання NVIDIA становить приблизно 59% загального споживання CoWoS, Broadcom — близько 20%, висока концентрація означає, що зміни в попиті з боку кількох клієнтів сильно впливають на TSMC.
Розширення SoIC (системно-інтегрованої чіпової плати) буде ключовим пріоритетом TSMC на наступні кілька років
SoIC визначено як ключовий стратегічний напрямок TSMC на наступні кілька років: потужність зросте з 45 тис. шт./міс. наприкінці 2025 року до 78 тис. шт./міс. наприкінці 2027 року; серед споживачів — NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; SoIC має вищу щільність інтеграції та глибші технологічні бар’єри порівняно з CoWoS і є другою кривою зростання TSMC у сфері передових упаковок після CoWoS, з початком швидкого масштабування у 2026–2027 роках.
TSMC може подвоїти виробничу потужність CoWoS і SoIC у 2025 році, і ми очікуємо, що ця тенденція триватиме до 2026 року
У 2026 році витрати на напівпровідникові вироби для штучного інтелекту можуть досягти 27,2 млрд доларів США, з яких значну частину займе NVIDIA
Наведено розподіл виробничих потужностей CoWoS, обсяги поставок чіпів, споживання валиків та вартість валиків для всіх основних ШІ-чіпів 2026 року (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus); загальна вартість спожитих валиків для ШІ-чіпів у 2026 році становить приблизно 27,2 млрд доларів США, NVIDIA домінує — це найбільш переконливий базовий розрахунок розміру доходу TSMC від ШІ.
Обсяг споживання HBM (високопропускної пам’яті) у 2026 році — до 32 млрд Гб
У 2026 році загальний попит на HBM становитиме приблизно 32 279 млн Гб, з яких NVIDIA споживає приблизно 58%; наведено детальні специфікації HBM для кожної моделі AI-чіпа (об’єм, покоління, постачальник): серія Google TPU в основному споживає HBM3e 12hi, AWS/Microsoft споживають HBM3/HBM4; постачання поділено між Hynix, Samsung і Micron, причому Hynix найбільше вигодується завдяки лідерству у технології HBM.
Оцінка виробництва стелажів NVIDIA GB200/300
Припущення щодо попиту та пропозиції на серверні стелажі NVIDIA GB200/300
Доля доходів TSMC від AI-напівпровідників може досягти 60% у період з 2024 по 2029 рік
Дохід TSMC від чіпів для ШІ з 2024 по 2029 рік має CAGR 60%, а частка доходів від ШІ у загальному доході перевищить 30% у 2026 році; структура доходів включає універсальні чіпи для ШІ, спеціалізовані ASIC, CoWoS-упаковку та тестування, а також CPU для серверів ШІ; у структурі клієнтів Apple становить 19%, NVIDIA — 21%, Broadcom — 11%; маржа прибутку та EBITDA постійно зростають, що підтверджує позитивний вплив бізнесу ШІ на загальну прибутковість TSMC.
Потреба в передових виробах TSMC
Агентна штучна інтелігентність (Agentic AI) — розширення можливостей CPU
Штучний інтелект переходить з етапу міркувань на етап «дії»; співвідношення CPU/GPU змінюється з GPU-важкого (1:12) на CPU-важке (≥1:1), що обумовлено інструментальними завданнями, такими як виклики API, виконання коду та паралельна робота багатьох агентів; MS оцінює, що агентний ШІ додасть 32–60 млрд доларів США до ринку CPU (до 2030 року), а MediaTek як розробник CPU для серверів ШІ зазначений у звіті як отримувач користі.
AI-зберігання призводить до дефіциту NAND; ми очікуємо, що дефіцит NOR Flash триватиме до 2026 року
Недостача DDR4 триватиме до другої половини 2026 року; ціна на спот-ринку має верхній ліміт
AI ASIC, CPO та тестування чіпів
AI напівпровідники: зараз і майбутнє — «ключовий рушій»
Паралельно представити чотири виміри: драйвери, обмеження, технічні рішення та перспективи зростання напівпровідників ШІ; особливо виділити три пари порівняння перспектив зростання — висновок проти навчання, крайові пристрої проти хмари, спеціалізовані ASIC проти AI GPU — ці три пари є картою мислення для розуміння всіх розбіжностей у оцінках секторів у подальшій частині звіту.
Провайдери хмарних послуг (CSPs), навіть маючи потужні AI GPU від NVIDIA, все ще потребують спеціалізованих чіпів
Згідно з планами провайдерів хмарних послуг (CSP), набагато більше ASIC-проектів наближаються
Як виглядає конкуренція між CoWoS TSMC та EMIB Intel?
Більші розміри упаковки стають ключовою тенденцією у галузі
Час тестування чіпів зростає з 350 секунд у Hopper до 1800–2000 секунд у наступному поколінні GPU — це найважливіші структурні драйвери для ринку тестового обладнання; кількість контактів у тестових роз’ємах зростає з 1500 для мобільних пристроїв/ПК до 6000 для AI/HPC і навіть понад 10000 для наступного покоління; CAGR ринку тестового обладнання світу з 2024 по 2027 рік передбачається на рівні 35%, а дорожня карта розмірів упаковки TSMC підтверджує постійне збільшення інтерпоузера — обидва фактори підтверджують довгостроковий оптимізм щодо тестового обладнання.
Опишіть розподіл ролей Hony Precision, Yingwei Technology (WinWay) та MPI в ланцюжку поставок напівпровідників
Нові розробки в області тестування пристроїв і компонентів: спільно упакована оптика (CPO)
Hon Hai Precision: ключовий переможець, що вигодовується від структурної тенденції продовження часу тестування; рейтинг Morgan Stanley: купувати (OW)
MPI: лідер у технологіях пробних карток з опцією CPO; рейтинг Morgan Stanley: купувати (OW)
InnVate Technology: лідер у сфері тестових роз’ємів із перевагою у складності AI-упаковки; рейтинг: купівля (OW)
Китайська напівпровідникова промисловість: OSAT, сполучені напівпровідники, MCU та AI GPU
Позитивно ставимося до пізніх етапів обладнання (ASMP), але нейтрально ставимося до китайських OSAT
Підтримуємо SiC (карбід кремнію) над GaN (нітрид галію): SICC (покупка) та InnoScience (продаж)
MCU: дно, але ще не відновлюється
Ринковий розмір та частка китайських напівпровідників на основі ШІ постійно зростають
Ринок китайських AI-акселераторів має чітку структуру: Huawei займає 62%, Cambricon — 14%, решта учасників мають менше 10%; ринкова капіталізація китайських компаній, що виробляють AI GPU, постійно зростає, а більше IPO очікуються; розширення ринкового розміру та висока активність капіталів супроводжують один одного, що є основою для подальшого аналізу ключових об’єктів.
Ми очікуємо, що до 2030 року загальний доступний ринок (TAM) штучного інтелекту GPU в Китаї зросте до 67 мільярдів доларів США
Китай розширює виробничі потужності передових процесів для задоволення потреб у локальному виробництві AI GPU
Останній моніторинг ринку на китайський попит на AI GPU
Ланцюжок цінностей чіпів ШІ — Китай та США — роз’єднання в обчисленнях ШІ
Інфраструктурні можливості Китаю зменшують відчутну технологічну різницю
Використовуючи радарну діаграму, порівняйте різницю в інфраструктурних можливостях ШІ між Китаєм і США за дев’ятьма вимірами: Китай має близькі до США показники у підтримці політики, просторі AI-центрів даних та оптимізації програмного забезпечення (LLM), основні розбіжності зосереджені на напівпровідниковому виробництві, пам’яті HBM та оптичних мережах; запропоновано триетапну стратегію Китаю для подолання недостатньої обчислювальної потужності одного чіпа — упаковка багатьох die → більші стойки та кластери → розширення виробничих потужностей; Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod є практичним підтвердженням цієї стратегії.
Економіка міркувань: загальна вартість володіння (TCO) та вартість одного токена
Загальні витрати на власність (TCO) китайських ШІ-чіпів на 30–60% нижчі, ніж у NVIDIA, а витрати на виведення одного токена найкращими китайськими прискорювачами можуть бути такими ж, як у NVIDIA, або навіть нижчими; цей висновок є ключовим доказом тези «локальна заміна в Китаї — це не лише політична потреба, а й економічна доцільність» і безпосередньо підтримує висновок звіту про довгостроковий оптимізм щодо китайського ринку ШІ-чіпів.
Ситуація з замовленнями та потенційні замовлення від розробників китайських прискорювачів ШІ
TPS (кількість токенів на секунду) — аналіз продуктивності
Завдяки значному зниженню цін, китайські чіпи досягли вищої продуктивності на долар
Десять великих китайських виробників AI GPGPU. Наша основна увага зосереджена на Cambricon, Musen і Skywork Intelligence
Порівняння Cambricon, Moxi та Iluvatar
Порівняння трьох найбільш популярних китайських компаній з виробництва AI-чіпів: Cambricon (SMIC 7 нм ASIC, фіксовані великі клієнти, єдина прибуткова), MetaX Muxi (SMIC 12 нм GPGPU, державні фонди власниками, очевидна технологічна різниця), Tenstorrent Iluvatar (TSMC 7 нм GPGPU, висока стійкість ланцюга поставок); за трьома параметрами — прибутковість, структура клієнтів та технологічний нод — найбільшою визначеністю володіє Cambricon, що є прихованим висновком звіту.
Куньмэйцзі: провідна продуктивність висновків (TFLOPS) і зв’язок із клієнтами; оцінка «покупати» (OW)
TianShu ZhiXin (Iluvatar): Опираясь на сильную видимость заказов и устойчивость цепочки поставок; рекомендация "покупать" (OW)
