Tác giả: 见微知著杂谈
Nguồn: Nghiên cứu bán dẫn Greater China của Morgan Stanley
Ngày báo cáo: 8 tháng 5 năm 2026
Một, mâu thuẫn chính cốt lõi
Chi tiêu vốn toàn cầu cho AI vượt quá kỳ vọng và mở rộng, nhưng nguồn cung năng lực tính toán đang chuyển đổi từ “NVIDIA độc chiếm” sang mô hình ba trục song song: GPU + ASIC + chip nội địa Trung Quốc. Mâu thuẫn cốt lõi không phải là nhu cầu có đủ hay không, mà là ai sẽ chiếm được thị phần trong đợt mở rộng này, và tốc độ bị đẩy ra lề của bán dẫn phi AI trong quá trình này nhanh đến đâu.
Hai, Kết luận cốt lõi (sắp xếp theo mức độ quan trọng của giao dịch)
Ba, triển khai sâu theo từng phân khúc
3.1 Đóng gói tiên tiến (CoWoS / SoIC) — Chủ đề chính có tính xác định cao nhất
Mâu thuẫn cốt lõi: Nhu cầu bùng nổ, nhưng năng lực sản xuất chỉ có TSMC là không thể thay thế; các nhà đóng gói không phải TSMC (Amkor/ASE/UMC) đang đối mặt với áp lực thu hẹp thị phần.
【Động lực chính】 Chi tiêu vốn của bốn nhà cung cấp đám mây lớn (AWS/Google/Microsoft/Meta) trong quý 1/2026 tăng 95% so với cùng kỳ năm trước, dự kiến tổng chi tiêu vốn cho đám mây cả năm đạt 685 tỷ USD, nhu cầu về máy chủ AI trực tiếp thúc đẩy nhu cầu xếp hàng cho CoWoS/SoIC.
Dữ liệu và mốc thời gian quan trọng:
NVIDIA chiếm khoảng 59% lượng tiêu thụ CoWoS, Broadcom khoảng 20%, AMD khoảng 9%
· Tổng giá trị tiêu thụ wafer tính toán AI năm 2026 khoảng 27,2 tỷ USD, đạt mức cao nhất mọi thời đại
Tỷ lệ doanh thu từ chip AI của TSMC đạt CAGR 60% trong giai đoạn 2024–2029, doanh thu AI chiếm hơn 30% tổng doanh thu vào năm 2026
【Đường truyền dẫn】
Chi tiêu vốn của nhà cung cấp đám mây → Đơn hàng NVIDIA/Broadcom/Google TPU → CoWoS/SoIC trở thành điểm nghẽn → Khả năng đàm phán của TSMC được nâng cao → Tỷ trọng doanh thu AI tiếp tục mở rộng.
【Thông báo giao dịch】
TSMC là cốt lõi của cốt lõi, không cần chọn thời điểm, logic nắm giữ rõ ràng. SoIC là đường cong tăng trưởng thứ hai kể từ năm 2025, hãy chú ý đến cơ hội của các nhà cung cấp OSAT tham gia vào lắp ráp SoIC (như ASE...).
3.2 Thiết bị kiểm tra (Handler / Socket / Probe Card) — Định giá thấp nhất, tăng trưởng chắc chắn nhất
【Mâu thuẫn cốt lõi】
Độ phức tạp của chip tăng lên, thời gian kiểm tra tăng gấp đôi về cấu trúc, nhưng việc đánh giá lại TAM của thiết bị kiểm tra trên thị trường vẫn chậm trễ nghiêm trọng.
[Động lực chính]
Thời gian kiểm tra mỗi thế hệ chip GPU tăng gấp đôi (Hopper 350 giây → Blackwell 700-1000 giây → Rubin 1200-1400 giây → thế hệ tiếp theo 1800-2000 giây); số chân ổ cắm kiểm tra tăng từ mức điện thoại 1500 lên mức AI/HPC 6000, và thậm chí hơn 10000 cho thế hệ tiếp theo.
Dữ liệu của ba chỉ số cốt lõi:
· Quy mô thị trường toàn cầu của Handler: 436 triệu USD năm 2023 → 6,6 tỷ USD năm 2027, CAGR đạt hơn 35%
Nhu cầu kiểm tra quang học CPO sẽ tăng quy mô từ năm 2025, và đến năm 2027 sẽ bước vào giai đoạn kiểm tra kết hợp điện + quang (Insertion 4i)
【Đường truyền dẫn】
Kích thước chip / số lớp / độ phức tạp tăng → thời gian kiểm tra tăng → giá và lượng Handler/Socket đồng loạt tăng → nhu cầu kiểm tra quang học CPO bổ sung → khởi động đường cong tăng trưởng thứ hai.
【Thông báo giao dịch】
Ba công ty này là những phân khúc có định giá thấp nhất và độ chắc chắn về tăng trưởng cao nhất trong chuỗi cơ sở hạ tầng AI, phù hợp để đầu tư trung hạn làm lõi. Sự phủ sóng thị trường chưa đầy đủ và định giá thấp hiện tại khiến đây trở thành hướng đi có tính hiệu quả về chi phí đáng chú ý nhất hiện nay.
3.3 Chip AI Trung Quốc (GPU/ASIC nội địa) — Dài hạn không thể đảo ngược, ngắn hạn phân hóa rõ rệt
【Mâu thuẫn cốt lõi】
Các hạn chế xuất khẩu thúc đẩy nhu cầu thay thế trong nước, nhưng công nghệ chip và mức độ chín muồi về sản xuất hàng loạt trong nước không đồng đều; khả năng nắm bắt đơn hàng từ khách hàng lớn là điểm phân biệt cốt lõi.
[Động lực chính]
DeepSeek xác minh tính khả thi của suy luận chi phí thấp → Các nhà cung cấp đám mây trong nước tăng tốc chuyển đổi → SMIC mở rộng sản xuất 7nm để hỗ trợ sản xuất hàng loạt → Lợi thế TCO của chip nội địa (thấp hơn 30-60% so với NVIDIA) tạo ra phản hồi tích cực.
Quy mô và cấu trúc thị trường:
Thị phần trong nước năm 2026E: Huawei 62%, Cambricon 14%, Kunlunxin 5%, T-Head 5%, khác 14%.
Trong “Thập Long”, MS tập trung so sánh ba đối tượng mục tiêu:
【Đường truyền dẫn】
Kiểm soát xuất khẩu → Thay thế trong nước → SMIC mở rộng sản xuất 7nm → Huawei/Cambricon tăng sản lượng → Các nhà cung cấp đám mây nội địa (ByteDance/Alibaba/Tencent) chuyển đổi nhà cung cấp → Chi phí suy luận giảm → Nhiều ứng dụng bùng nổ hơn → Nhu cầu về năng lực tính toán ở vòng mới.
【Thông báo giao dịch】
寒武纪确定性最强，为首选标的；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构成间接压力，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 Bán dẫn phi AI (tiêu dùng / ô tô / công nghiệp) — Xu hướng giảm cấu trúc, phục hồi yếu không phải phục hồi mạnh
【Mâu thuẫn cốt lõi】
Nguồn lực chuỗi cung ứng bị hệ thống AI hút có hệ thống, nhịp độ phục hồi của ngành bán dẫn truyền thống tiếp tục chậm hơn dự kiến, thị trường đã đánh giá quá cao độ co giãn của đà phục hồi.
[Động lực chính]
Công suất gia công / tấm nền T-Glass / lưu trữ đều hướng tới AI; chip không phải AI bị xếp sau; chi phí wafer và OSAT tăng; biên lợi nhuận gộp của các công ty thiết kế chip chịu áp lực.
Sau khi loại bỏ GPU AI của NVIDIA và bộ nhớ, tốc độ tăng trưởng của bán dẫn phi AI dự kiến sẽ giảm đáng kể vào năm 2026
· Số ngày tồn kho của MCU vẫn ở mức cao lịch sử (đỉnh điểm ở Q1/25, ổn định ở Q4/25); các nhà sản xuất chính như STM/GD tiêu thụ tồn kho chậm
· Dự kiến công suất sử dụng của các nhà máy logic mới có thể phục hồi lên 80% vào nửa cuối năm 2026, với mức độ phục hồi hạn chế
· SiC vượt trội hơn GaN: Khuyến nghị SICC (OW), tỷ lệ thâm nhập của SiC dự kiến vượt 50% vào năm 2030; Tránh InnoScience (EW), chi phí khấu hao do mở rộng sản xuất kìm hãm lợi nhuận
【Thông báo giao dịch】
Tránh đầu tư thuần túy vào lĩnh vực bán dẫn truyền thống, thị trường MCU đã xác định đáy nhưng phục hồi yếu, không khuyến nghị đặt cược nặng vào sự phục hồi mạnh. SiC là hướng phân khúc duy nhất trong lĩnh vực truyền thống đáng chú ý.
3.5 Bộ nhớ (HBM / NAND / DDR4) — Phân hóa nội bộ mạnh mẽ, cần phân biệt tín hiệu
【Mâu thuẫn cốt lõi】
AI thúc đẩy nhu cầu HBM bùng nổ rõ ràng; giá DDR4/NAND tăng do nguồn cung bị AI chiếm dụng, chứ không phải do phục hồi nhu cầu thực sự, tín hiệu bị méo mó, độ co giãn giá hạn chế.
【Thông báo giao dịch】
HBM tích cực tăng trưởng, Hynix được hưởng lợi nhiều nhất; Macronix (NOR Flash, lựa chọn hàng đầu) được hưởng lợi từ tình trạng thiếu hụt và định giá hợp lý; Giá NAND/DDR4 tăng không đồng nghĩa với việc nhu cầu cải thiện, hãy cẩn thận tránh mua vào khi giá đã tăng mạnh.
Bốn: Các yếu tố vĩ mô và địa chính trị: làm biến số giải thích cho việc đánh giá ngành
【Địa chính trị】Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu tiếp tục siết chặt
Hạn chế xuất khẩu NVIDIA sang Trung Quốc → Nhu cầu thay thế chip AI nội địa tại Trung Quốc tăng tính xác thực; Chi tiêu vốn vào điện toán đám mây của Trung Quốc dự kiến đạt 105 tỷ USD vào năm 2026, đang nhanh chóng tiến gần 14% tổng chi tiêu vốn điện toán đám mây toàn cầu.
【Vĩ mô】Ràng buộc năng lượng (phía Mỹ)
Sự căng thẳng trong nguồn cung điện cho trung tâm dữ liệu tại Hoa Kỳ là ngưỡng tiềm ẩn cho sự gia tăng nhu cầu GPU, nhưng trong ngắn hạn (năm 2026) vẫn chưa trở thành rào cản thực chất.
[Cấu trúc ngành] Hiệu ứng ăn mòn của AI
Hiệu ứng hút của nhu cầu AI đối với chuỗi cung ứng phi-AI (T-Glass, DRAM truyền thống, năng lực gia công tiêu dùng) là biến giải thích cốt lõi khiến bán dẫn phi-AI liên tục yếu hơn kỳ vọng, chứ không phải do yếu tố chu kỳ.
【Chi phí】lạm phát công nghệ
Chi phí wafer/OSAT/存储 tăng toàn diện, tạo áp lực biên lợi nhuận gộp đối với các công ty thiết kế chip (đặc biệt là những công ty không thuộc lĩnh vực AI); quyền thương lượng của các nhà sản xuất hợp đồng như TSMC tiếp tục được tăng cường.
V. Tổ hợp khuyến nghị và khung giao dịch
Dựa trên đánh giá tổng hợp các phân khúc, xây dựng khung giao dịch sau:
Sáu, tóm tắt trong một câu
Mua chip được đóng gói (TSMC), mua thiết bị kiểm tra (Hon Precision / WinWay / MPI), mua cổ phiếu dẫn đầu về chip AI của Trung Quốc (Cambricon); tránh các cổ phiếu bán dẫn không thuộc AI với kỳ vọng phục hồi mạnh. Trong lĩnh vực lưu trữ, ưu tiên HBM, trung tính với DRAM/NAND truyền thống. Khung thời gian: 2026–2027, chu kỳ chi tiêu vốn AI vẫn chưa kết thúc.
Cảnh báo rủi ro: Ghi chú này được tổng hợp từ báo cáo nghiên cứu công khai của Morgan Stanley, chỉ dành để tham khảo nghiên cứu nội bộ và không tạo thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Thị trường có tính không chắc chắn, kết quả thực tế có thể khác biệt đáng kể so với dự đoán, vui lòng nhà đầu tư cân nhắc kỹ lưỡng trong quyết định.
Xây dựng cơ sở hạ tầng AI tương lai — CPU, GPU, ASIC, mô-đun quang và chip Trung Quốc
Triển vọng mạnh mẽ cho bán dẫn trí tuệ nhân tạo
Morgan Stanley định tính triển vọng bán dẫn AI là "Mạnh mẽ", với nhu cầu được thúc đẩy bởi ba yếu tố: sự bùng nổ liên tục của các ứng dụng AI đình đám, cuộc chạy đua vũ trang về năng lực tính toán giữa các ông lớn công nghệ, và nhu cầu xây dựng AI chủ quyền của các quốc gia. Đồng thời, báo cáo này xác định bốn ràng buộc tăng trưởng — ngân sách, nút thắt năng lượng tại Mỹ, năng lực sản xuất chip Trung Quốc, và quy định — bản chất của những hạn chế này là nguồn cung không theo kịp nhu cầu, chứ không phải nhu cầu đã tắt ngúm.
Trong dài hạn, có ba biến số cấu trúc cần cảnh giác:
1) Lạm phát công nghệ (chi phí wafer/kiểm tra/bao bì và lưu trữ tăng lên làm giảm lợi nhuận của các công ty thiết kế chip);
2) Hiệu ứng ăn mòn của AI (nguồn lực chuỗi cung ứng nghiêng về AI, bán dẫn không phải AI bị đẩy ra rìa);
3) Hiệu ứng DeepSeek (khả năng suy luận chi phí thấp đã được xác minh, nhu cầu suy luận trong nước Trung Quốc được giải phóng nhanh chóng, năng lực sản xuất GPU AI của chuỗi cung ứng gia công trong nước cũng đồng thời được nâng cao). Ba yếu tố này kết hợp lại tạo thành khung logic nền tảng cho mọi đánh giá về các lĩnh vực trong báo cáo tiếp theo.
So sánh định giá: gia công, hậu kỳ, lưu trữ, IDM (sản xuất thiết bị tích hợp) và thiết bị bán dẫn
So sánh định giá: Không có nhà máy bán dẫn (Fabless), bán dẫn công suất, FPGA và chip tương tự
Đại chu kỳ bán dẫn
Kết luận cốt lõi là sự phân hóa chu kỳ thay vì phục hồi tổng thể: Dự kiến tỷ lệ sử dụng của các nhà máy sản xuất logic sẽ tăng trở lại lên 80% trong nửa cuối năm 2026, nhưng tốc độ tăng trưởng của bán dẫn phi AI, sau khi loại trừ GPU AI của NVIDIA và bộ nhớ, dự kiến sẽ giảm mạnh trong năm 2026; số ngày tồn kho giảm từ mức cao nhất là tín hiệu tích cực, dữ liệu lịch sử cho thấy chu kỳ giảm tồn kho thường đi kèm với sự tăng trưởng của chỉ số chứng khoán bán dẫn, nhưng mức độ phân hóa cấu trúc của đợt phục hồi này vượt xa mọi giai đoạn trước đây.
Nguồn cung bán dẫn trí tuệ nhân tạo và bộ nhớ ngách
Đến năm 2030, quy mô thị trường ngành bán dẫn toàn cầu có thể đạt 1,5 nghìn tỷ USD, trong đó một nửa sẽ đến từ bán dẫn AI
Các mốc quan trọng dài hạn: Thị trường bán dẫn toàn cầu đến năm 2030 dự kiến đạt 1,5 nghìn tỷ USD, trong đó bán dẫn AI đóng góp khoảng 753 tỷ USD; giả định thị trường tiềm năng (TAM) cho bán dẫn AI trên đám mây trong kịch bản tăng trưởng lạc quan là 235 tỷ USD vào năm 2025 (chủ yếu đến từ GPU AI của NVIDIA), với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) từ năm 2023 đến 2030 đạt 38%, cung cấp cơ sở về không gian thị trường cấp cao cho định giá tất cả các lĩnh vực tiếp theo.
Cloud Semiconductor: Một triển vọng tươi sáng hơn
Chi tiêu vốn của bốn nhà cung cấp đám mây lớn (AWS/Google/Microsoft/Meta) trong quý 1/2026 tăng 95% so với cùng kỳ, là điểm dữ liệu đơn lẻ mạnh nhất về phía cầu trong toàn văn; tỷ lệ Capex/EBITDA dự kiến duy trì ở mức ổn định khoảng 50%, cho thấy ý định mở rộng của các nhà cung cấp đám mây có tính bền vững về tài chính; dự báo lợi nhuận của Aspeed liên tục được điều chỉnh tăng, với tư cách là nhà sản xuất hàng đầu về chip BMC cho máy chủ AI đám mây, xu hướng điều chỉnh của nó xác nhận tính thực tế của nhu cầu đám mây.
Chi tiêu vốn vào dịch vụ đám mây của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chính vẫn duy trì mức mạnh mẽ
Bộ theo dõi Capex của MS Cloud dự kiến đến năm 2026, chi tiêu vốn của 10 nhà cung cấp đám mây hàng đầu toàn cầu sẽ đạt 685 tỷ USD, cao hơn khoảng 10% so với mức đồng thuận thị trường; biểu đồ lịch sử cho thấy chi tiêu vốn của đám mây toàn cầu và chi tiêu vốn của TSMC tăng đồng bộ, là bằng chứng trực quan cốt lõi hỗ trợ lập luận "đợt này không phải chu kỳ ngắn"; tỷ lệ tài sản có vòng đời ngắn khoảng 65%, điều này có nghĩa các nhà cung cấp đám mây phải liên tục mua sắm mỗi năm, nhu cầu mang tính cứng nhắc.
Ảnh hưởng của việc triển khai điện năng mà TSMC đã công bố
Dựa trên thông số khung và công suất triển khai của bốn khách hàng chính là NVIDIA, AMD, Broadcom và AWS, tính toán nhu cầu wafer CoWoS theo phương pháp từ dưới lên; công suất khung NVIDIA Rubin NVL144 là 220 kW, với 45.000 khung, ngụ ý nhu cầu CoWoS hàng năm vào năm 2027 đạt 136.000 wafer, đây là con số cốt lõi làm cơ sở cho đánh giá về tình trạng thiếu hụt cung - cầu CoWoS trong toàn văn.
Do nhu cầu AI tiếp tục mạnh mẽ, TSMC có thể tăng công suất CoWoS lên 165.000 tấm/tháng trước năm 2027
Cung cấp dữ liệu nguồn cung CoWoS trực tiếp: Công suất của TSMC tăng từ 120 kwpm vào cuối năm 2025 lên 165 kwpm vào cuối năm 2027, công suất của các nhà sản xuất phi-TSMC (Amkor/UMC/ASE) đồng thời tăng từ 23 kwpm lên 80 kwpm; về phía tiêu thụ, NVIDIA chiếm khoảng 59% tổng lượng tiêu thụ CoWoS, Broadcom khoảng 20%, sự tập trung cao có nghĩa là sự thay đổi nhu cầu từ một số ít khách hàng có ảnh hưởng lớn đến TSMC.
Sự mở rộng của SoIC (System Integration Chip) sẽ là trọng tâm chính của TSMC trong những năm tới
SoIC được xác định là hướng chiến lược then chốt của TSMC trong vài năm tới: công suất sẽ tăng từ 45kwpm vào cuối năm 2025 lên 78kwpm vào cuối năm 2027; các bên nhu cầu bao gồm NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; SoIC có mức độ tích hợp cao hơn và rào cản công nghệ sâu hơn so với CoWoS, là đường cong tăng trưởng thứ hai của TSMC trong lĩnh vực đóng gói tiên tiến sau CoWoS, và sẽ bước vào giai đoạn tăng tốc mạnh vào năm 2026-2027.
TSMC có thể doubling công suất CoWoS và SoIC vào năm 2025, và chúng tôi dự kiến xu hướng này sẽ tiếp tục đến năm 2026
Năm 2026, chi phí tiêu thụ wafer tính toán AI có thể lên tới 27,2 tỷ USD, trong đó NVIDIA chiếm phần lớn
Liệt kê theo thứ tự từ dưới lên về phân bổ năng lực sản xuất CoWoS, lượng chip giao, lượng wafer tiêu thụ và giá trị wafer cho tất cả các chip AI chính năm 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus); tổng hợp cho thấy tổng giá trị wafer tiêu thụ cho chip AI năm 2026 khoảng 27,2 tỷ USD, với NVIDIA chiếm ưu thế, là cơ sở tính toán thuyết phục nhất về quy mô doanh thu AI của TSMC trong toàn bộ bài viết.
Lượng tiêu thụ HBM (bộ nhớ băng thông cao) năm 2026 – lên tới 32 tỷ Gb
Tổng nhu cầu HBM năm 2026 khoảng 32.279 triệu GB, NVIDIA chiếm khoảng 58%; liệt kê chi tiết thông số HBM (dung lượng, thế hệ, nhà cung cấp) cho từng loại chip AI: chuỗi Google TPU chủ yếu tiêu thụ HBM3e 12hi, AWS/Microsoft tiêu thụ HBM3/HBM4; ba nhà cung cấp Hynix, Samsung và Micron chia sẻ nguồn cung, trong đó Hynix hưởng lợi nhiều nhất nhờ dẫn đầu về công nghệ HBM.
Ước tính sản lượng kệ GB200/300 của NVIDIA
Giả định về cung cầu của cụm máy chủ英伟达 GB200/300
Tỷ lệ doanh thu bán dẫn AI của TSMC có thể đạt 60% trong giai đoạn từ năm 2024 đến năm 2029
Doanh thu chip AI của TSMC đạt CAGR 60% trong giai đoạn 2024-2029, đến năm 2026, doanh thu AI chiếm hơn 30% tổng doanh thu; cấu trúc doanh thu bao gồm bốn mảng: chip AI phổ dụng, ASIC tùy chỉnh, đóng gói và kiểm tra CoWoS, CPU máy chủ AI; trong cơ cấu khách hàng, Apple chiếm 19%, NVIDIA chiếm 21%, Broadcom chiếm 11%; biên lợi nhuận gộp và tỷ lệ EBITDA liên tục mở rộng, khẳng định tác động tích cực của hoạt động AI đối với chất lượng lợi nhuận tổng thể của TSMC.
Demand segmentation for TSMC's advanced wafers
Trí tuệ nhân tạo dạng tác nhân (Agentic AI) — Mở rộng cơ hội CPU
AI đang chuyển từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn "hành động", tỷ lệ CPU/GPU chuyển từ trọng GPU (1:12) sang trọng CPU (≥1:1), được thúc đẩy bởi các tác vụ công cụ như gọi API, thực thi mã và xử lý đồng thời nhiều tác nhân; MS ước tính AI mang tính tác nhân có thể tạo ra thị trường CPU mới từ 32,5 đến 60 tỷ USD (đến năm 2030), và MediaTek – nhà thiết kế CPU máy chủ AI – là một trong những đối tượng được báo cáo chỉ rõ sẽ hưởng lợi.
AI lưu trữ gây ra tình trạng thiếu hụt NAND; chúng tôi dự kiến tình trạng thiếu hụt NOR Flash sẽ kéo dài đến năm 2026
Sự thiếu hụt DDR4 sẽ kéo dài đến nửa cuối năm 2026; trong khi giá现货 có mức trần
AI ASIC, CPO và kiểm tra chip
AI bán dẫn: Hiện tại và Tương lai — «Động lực then chốt»
Đưa ra bốn chiều kích: động lực, ràng buộc, giải pháp công nghệ và góc nhìn tăng trưởng của bán dẫn AI song song nhau; đặc biệt liệt kê ba cặp góc nhìn tăng trưởng so sánh—suy luận so với đào tạo, biên so với đám mây, ASIC tùy chỉnh so với AI GPU—ba cặp so sánh này là bản đồ tư duy để hiểu mọi điểm khác biệt trong đánh giá các lĩnh vực tiếp theo của báo cáo.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSPs) dù sở hữu GPU AI mạnh mẽ của NVIDIA vẫn cần chip tùy chỉnh
Theo kế hoạch của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP), nhiều dự án ASIC sắp tới sẽ được ra mắt
Sự cạnh tranh giữa CoWoS của TSMC và EMIB của Intel như thế nào?
Kích thước bao bì lớn hơn đang trở thành xu hướng then chốt trong ngành
Thời gian kiểm tra chip tăng từ 350 giây của Hopper lên 1800-2000 giây cho GPU thế hệ tiếp theo, đây là dữ liệu cấu trúc cốt lõi nhất thúc đẩy ngành thiết bị kiểm tra; số chân của ổ cắm kiểm tra tăng từ 1500 ở cấp độ điện thoại/PC lên 6000 ở cấp độ AI/HPC và hơn 10000 cho thế hệ tiếp theo; tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) của thị trường thiết bị kiểm tra toàn cầu dự kiến đạt 35% trong giai đoạn 2024-2027, lộ trình kích thước đóng gói của TSMC cũng cho thấy interposer liên tục mở rộng, cả hai yếu tố này cùng hỗ trợ nhận định về sự thịnh vượng dài hạn của thiết bị kiểm tra.
Mô tả vai trò phân công của Honghai Precision, WinWay (Yingwei Technology) và MPI trong chuỗi cung ứng bán dẫn
Sự phát triển mới của thiết bị và linh kiện: Quang học đóng gói chung (CPO)
Hong Precision: Key beneficiary of the structural trend of extended testing time; Morgan Stanley rating: Overweight (OW)
MPI: Nhà lãnh đạo công nghệ probe card có tùy chọn CPO; Đánh giá của Morgan Stanley: Mua (OW)
Yingwei Technology: Leading test socket provider with advantages in AI packaging complexity; Rating: Outperform (OW)
Ngành bán dẫn Trung Quốc: OSAT, bán dẫn hợp chất, MCU và AI GPU
Nhìn tích cực vào thiết bị giai đoạn sau (ASMP), nhưng có quan điểm trung lập đối với OSAT của Trung Quốc
Ưu tiên SiC (silicon carbide) hơn GaN (gallium nitride): SICC (mua vào) và InnoScience (bán ra)
MCU: Đã chạm đáy nhưng chưa phục hồi
Quy mô và thị phần của thị trường bán dẫn AI trong nước không ngừng tăng trưởng
Thị trường accelerator AI trong nước Trung Quốc có cấu trúc rõ ràng: Huawei chiếm 62%, Cambricon 14%, các đối thủ còn lại đều dưới 10%; giá trị thị trường của các công ty GPU AI Trung Quốc liên tục tăng trưởng và nhiều đợt IPO đang chờ đợi, quy mô thị trường mở rộng cùng với mức độ sôi động của thị trường vốn, là nền tảng nền tảng cho việc phân tích các tài sản trọng điểm trong tương lai.
Chúng tôi dự kiến đến năm 2030, tổng thị trường có thể tiếp cận (TAM) của GPU AI tại Trung Quốc sẽ tăng lên 67 tỷ USD.
Năng lực sản xuất quy trình tiên tiến của Trung Quốc đang mở rộng để đáp ứng nhu cầu sản xuất GPU AI trong nước
The recent market tracking of China's AI GPU demand
Giá trị chuỗi ngành chip AI – Trung Quốc và Hoa Kỳ – Sự tách rời trong tính toán AI
Sức mạnh hạ tầng của Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách công nghệ về mặt nhận thức
Sử dụng biểu đồ radar để so sánh khoảng cách năng lực cơ sở hạ tầng AI giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ trên chín chiều: Trung Quốc đạt điểm gần bằng Hoa Kỳ trong các lĩnh vực hỗ trợ chính sách, không gian trung tâm dữ liệu AI và tối ưu hóa phần mềm (LLM), chủ yếu còn khoảng cách lớn ở giai đoạn tiền xử lý wafer, bộ nhớ HBM và mạng quang học; đề xuất chiến lược ba bước của Trung Quốc để bù đắp thiếu hụt năng lực tính toán trên một chip duy nhất — đóng gói đa die → mở rộng quy mô kệ và cụm → mở rộng năng lực sản xuất, Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod là minh chứng thực tế cho chiến lược này.
Kinh tế học suy luận: Tổng chi phí sở hữu (TCO) và chi phí mỗi Token
Chi phí sở hữu tổng thể (TCO) của chip AI trong nước thấp hơn 30-60% so với NVIDIA, và chi phí suy luận mỗi token của bộ tăng tốc hàng đầu trong nước có thể ngang bằng hoặc thậm chí tốt hơn so với NVIDIA; đây là bằng chứng cốt lõi cho luận điểm “việc thay thế trong nước không chỉ là nhu cầu chính trị mà còn mang tính hợp lý kinh tế”, trực tiếp hỗ trợ đánh giá tích cực dài hạn của báo cáo đối với lĩnh vực chip AI Trung Quốc.
Tình hình đặt hàng và các đơn hàng tiềm năng từ nhà phát triển bộ tăng tốc AI trong nước
TPS (Token per second) — Phân tích hiệu suất
Do giá giảm mạnh, các con chip trong nước đã đạt được hiệu năng trên mỗi đô la cao hơn.
“十龙”中国AI GPGPU厂商。我们重点关注寒武纪、沐曦、天数智芯
So sánh giữa Cambricon, Muxi và Iluvatar
So sánh ba công ty chip AI Trung Quốc được quan tâm nhất: Cambricon (ASIC 7nm của SMIC, khách hàng lớn đã được khóa, duy nhất có lợi nhuận), MetaX Muxi (GPGPU 12nm của SMIC, quỹ chủ quyền nắm giữ, chênh lệch công nghệ rõ rệt), Tianshu Zhixin Iluvatar (GPGPU 7nm của TSMC, chuỗi cung ứng bền vững); dựa trên ba khía cạnh: khả năng sinh lời, cấu trúc khách hàng và mức độ tiến bộ công nghệ, kết luận ngầm của báo cáo là Cambricon có độ chắc chắn cao nhất.
Cambricon: Dẫn đầu về hiệu năng suy luận (TFLOPS) và sự gắn kết với khách hàng; Đánh giá mua vào (OW)
TianShu ZhiXin (Iluvatar): Dựa vào khả năng hiển thị đơn hàng mạnh mẽ và độ bền của chuỗi cung ứng; Đánh giá增持 (OW)
