大摩看好AI半导体，2030年市场规模或达1.5万亿美元
Taylor Wilson
云厂商为什么突然砸这么多钱？
亚马逊、谷歌、微软、Meta四大云厂商2026年Q1资本支出同比增长95%，大摩估计全年云端资本支出将达6850亿美元，比市场共识高出10%。
这意味着→ 云厂商正把接近一半的经营利润（资本支出/EBITDA约50%）直接投进基础设施，押注力度是历史最高。
用大白话说＝ 这些公司赚的钱，每两块就拿一块去买芯片、建数据中心——它们在用真金白银投票：AI不是泡沫。
定制芯片为什么越来越重要？
谷歌TPU已迭代到第六代，AWS推出Trainium3，Meta、特斯拉也在加速自研芯片。
这意味着→ 云巨头不再满足于只买英伟达的通用GPU，而是要造专门为自己算法优化的芯片（即ASIC，定制芯片）。
这反映出 AI竞争已进入"算力深水区"——谁能更高效地把电力变成推理结果，谁就占上风。
台积电在这轮AI浪潮里赚多少？
大摩预计台积电AI半导体收入以60%复合年增长率增长，到2026年占总收入超过30%。
先进封装（CoWoS，一种把多块芯片紧密拼装在一起的技术）产能预计2027年扩至每月20万片；2026年AI计算晶圆消耗规模达270亿美元。
高带宽存储器（HBM，给AI芯片配的超快内存）消耗量预计达320亿Gb，英伟达仍是最大买家。
用大白话说＝ 不管谁设计芯片，最后都得找台积电来造——台积电是这轮AI军备赛里"卖铲子的人"。
AI PC和边缘设备——下一波换机潮要来了？
英伟达与联发科合作推出新一代AI PC芯片（RTX Spark / N1X），搭载20核定制Grace CPU，预计2026年Q3由华硕、微星量产。
英伟达Vera CPU编译性能是最强x86 CPU的1.7倍，Python性能是其1.9倍。
这意味着→ AI不再只是云端的事——它正在"下沉"到你手边的笔记本电脑，大摩估计Agentic CPU（能跑AI代理的处理器）潜在市场可达2380亿美元。
中国本土AI芯片能追上来吗？
大摩预计中国AI GPU市场2030年增至910亿美元，本土芯片自给率届时可达70%。
运行DeepSeek R1等大模型推理任务时，国产AI加速器的总体拥有成本（TCO，算上买芯片、耗电、维护的全部花费）可能比英伟达对华特供版低30%至60%。
大摩重点看好寒武纪（推理性能和客户拓展领先）和天数智芯（供应链韧性强、订单能见度高）。
用大白话说＝ 美国限制出口，反而倒逼出一条国产替代链——而且在"性价比"上已经开始反超。
存储、测试设备——谁是被低估的受益者？
AI需求已导致NAND短缺，NOR Flash供不应求延续至2026年，DDR4短缺预计持续至2026年下半年。
测试设备市场预计2024至2027年以35%复合年增长率扩张，大摩重点看好弘塑、旺矽、颖崴。
大摩核心增持标的：联发科（首选）、台积电、中芯国际、旺宏（首选）、北方华创、中微公司。
这意味着→ AI浪潮的受益面远不止"造芯片的"——从存储到测试设备，整条供应链都在被拉动。
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