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- 摩根士丹利维持大中华区半导体行业"吸引力"评级，看好AI驱动的半导体超级周期。核心观点包括：(1) TSMC凭借技术领先和EUV供应紧张仍为唯一选择，202

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摩根士丹利于2026年7月6日发布的大中华区半导体行业报告，维持**"吸引力"**（Attractive）行业评级，覆盖台积电（TSMC）季报预览、CoWoS先进封装产能更新、AI芯片供应链（CPU/GPU/ASIC/光通信/中国AI算力）等核心议题。报告核心结论如下： ：AI仍是半导体行业最重要的增长引擎，2026年云端AI芯片TAM预计达4850亿美元，2030年全球半导体市场有望达1.5万亿美元，其中AI半导体贡献半壁江山（约7530亿美元）。 ：维持TSMC"增持"评级，目标价2888新台币，上行空间17%。TSMC凭借技术领先（2nm GAA）和EUV供应紧张"独此一家"，2026/27年资本开支预计560亿/750亿美元，AI半导体营收占比有望从2024年起持续提升至2029年的60%。 ：受NVIDIA Vera Rubin、AMD MI455、Google TPU v8i/AWS Trainium3等需求驱动，TSMC CoWoS产能2027年有望扩至200kwpm；SoIC将成下一重点。 ：2027年HBM总需求预计达500亿Gb，HBM4/4e成为主流，Hynix/Micron/Samsung三足鼎立。 ：DDR4短缺将持续至2026年下半年，AI驱动NAND短缺，NOR闪存供应不足持续到2026年。 ：国产AI芯片性价比优于NVIDIA，中国AI GPU TAM预计2030年达910亿美元；Cambricon、MetaX、Iluvatar为"十大龙"代表。

一、Top Picks 与投资建议 报告给出了完整的覆盖建议列表：

MediaTek（）、TSMC、SMIC（中芯国际）、Aspeed、Alchip、KYEC（京元电）、ASE（日月光）、FOCI（光环隆）、ASMPT、AllRing、GUC（创意电子）

Macronix（）、AP Memory、Nanya Tech（南亚科）、Winbond（华邦电）、GigaDevice（兆易创新）

Iluvatar（燧原）、Cambricon（寒武纪）、NAURA（北方华创）、AMEC（中微公司）、USI（环旭电子）

Winway（颖崴）、MPI（旺矽）、Hon Precision（鸿劲精密）、Gudeng（家登） UMC（联电）—— Overweight OmniVision、Phison、MetaX、Realtek、GlobalWafers WIN Semi（稳懋）、Silergy（矽力杰）、ASMedia 二、长期需求驱动因素 ：晶圆、封测、内存成本上升，2026年芯片设计公司面临更大利润率压力。 ：除AI替代部分人力导致需求疲软外，半导体供应链也优先服务AI半导体（如T-Glass紧缺、内存短缺）。 ：DeepSeek触发推理AI需求，本土代工供应链在AI GPU生产上能力提升。 三、TSMC核心分析

  1. 财务预估与估值 ：2,460新台币 ：2,888新台币（上行空间17%） ：23.0x | 2027e PE：17.2x ：42% | 2027e ROE：41% ：8.3%
  2. 资本开支与产能 ：560亿美元 ：750亿美元 ：目标70% CAGR ：2027年将下降 ：2027年继续增加
  3. 定价能力 TSMC有能力在2027年将先进制程价格上调5%-10%，以体现其客户价值。60%毛利率应为底线。
  4. 2nm制程需求 2nm客户需求依然非常强劲，TSMC建议N2产能实现70% CAGR。
  5. 技术领先性 TSMC在技术路线图和逻辑密度上仍领先Intel和Samsung Foundry： 2026e：2nm GAA 未来：1.6nm GAA EUV供应紧张进一步强化TSMC的"独家"地位。 四、先进封装：CoWoS与SoIC
  6. CoWoS产能扩张 ：CoWoS产能有望达200kwpm ： GPU/ASIC厂商产品部署功率(GW)每机柜功率(kW)机柜数量(千)芯片名称芯片量(千)生命周期(年)生命周期CoWoS晶圆(千片) NVIDIA Vera Rubin NVL144 10 220 45 Rubin GPU 3,273 3 409 AMD Helios 6 220 27 MI455 GPU 1,964 3 166 Broadcom TPU 3.5 63 56 TPUv7 (Ironwood) 3,571 5 260 AWS Trainium3 UltraServers 2 144 14 Trainium3 (4) 2,000 8 118
  7. SoIC重要性提升 SoIC将成为TSMC未来几年的重点关注领域。 TSMC的SoIC供应能力将按年增长。
  8. AI算力晶圆消耗（2027e） ：约46,418k晶圆，营收TAM约46,418百万美元 ：B300（23,042）+ Vera CPU（6,229）+ Rubin R200（12,827）+ Rubin Ultra（1,588）= 约43,686百万美元
  9. CoWoS vs Intel EMIB竞争 TSMC CoWoS可支持最多9.5x reticles，或每片晶圆4颗芯片 Intel EMIB可支持更大芯片和更多reticles（>12），但需要供应链配合 五、HBM需求展望 ：~50,609百万Gb（约506亿Gb） ： Rubin R200（HBM4 12hi）：1,704,960k GB（最大单一消耗） B300（HBM3e 12hi）：161,280k GB TPU v8i（HBM3e 12hi）：1,140,480k GB TPU v8t（HBM3e 12hi）：777,600k GB ：HBM3e 12hi → HBM4 12hi → HBM4e 12hi 六、AI服务器供应链 ：7,960亿美元 ：约6,000亿美元 ：4,850亿美元（其中ASIC & 非NV GPU约900亿美元） ：约7,530亿美元 ：1.5万亿美元 摩根士丹利云Capex追踪器预计2027年Top 14上市全球CSP云Capex近1.3万亿美元 七、Agentic AI与CPU机会 ：随着AI从推理走向行动，GPU强度上升 ：CPU编排（Orchestration）TAM 790亿美元（前值600亿美元） ：CPU编排TAM 2,380亿美元 ：性能可达最强x86 CPU的1.8倍；CPU核心不拆分至chiplets，实现更快的核间通信 ：Agentic CPU TAM从FY26到FY30年复合增长251% 八、ASIC生态 ：即使NVIDIA提供强大的AI GPU，CSP仍需要定制芯片 ：性能快速增长，TPU v7p (Ironwood)、v8i (Sunfish)、v8t (Zebrafish)、v9 (Humufish)代际演进 ：AI芯片（如Google TPU）的量增取决于ABF基板供应 ：基于MS亚洲研究团队的预测，仍有上行空间 九、KYEC（京元电）AI收入预测 ：H-series、B-series（R系列/G系列CPU）合计测试小时数大幅增加 ：536.1百万美元（占其MSe营收的34%） ：899.2百万美元（占40%） ：H-series（Nvidia H系列）、R-series、GPU/Vera CPU、Google TPU 十、存储市场动态
  10. NAND短缺 AI存储需求导致NAND短缺，AI存储需求带动spot价格持续上涨 ：供应不足预计持续到2026年
  11. DDR4短缺 16Gb DDR4现货价上涨，但合约价受限 短缺将持续至2026年下半年 ：需求端持续强劲，供应端增长有限 十一、中国AI算力专题
  12. 市场规模 ：快速增长，更多IPO在路上 ：910亿美元 ：Cambricon、MetaX、Iluvatar等主导
  13. 性能/成本对比 ：国产芯片在AI LLM推理上具有更低的TCO和可比的每token成本，相比NVIDIA处理器 ：国产芯片在性能/美元上优于NVIDIA，主要因为定价大幅低于NVIDIA
  14. Token经济 中国主流大模型平均token价格 NVIDIA 5090在中国价格持续上涨 字节跳动（Volcano Engine/Doubao）token激增，显示AI需求强劲
  15. 中美AI基础设施对比 ：芯片、系统、基础设施 ： Step 1：单颗计算die不够强 → 封装更多die到单芯片 Step 2：单芯片不够强 → 构建更大机柜和集群 Step 3：单fab不够 → 扩大产能 ：代表案例 ：技术演进展示
  16. 十大国产AI GPGPU厂商 报告重点关注**Cambricon（寒武纪）、MetaX、Iluvatar（燧原）**三家，从技术能力、客户订单、市场份额等方面进行对比分析。
  17. TPS（Tokens per Second）性能分析 在FP8精度下，对中国AI加速器进行TPS分析 国产芯片在多个模型上展现出具有竞争力的推理性能 十二、AI测试设备趋势 ：需要更高pin counts ：持续上升 ：2024-27e年复合增长率达35% ：CPO（共封装光学）

公司代码现价目标价上行空间评级2026e PE

2330.TW TWD 2,460 TWD 2,888 +17%

23.0x

2454.TW TWD 4,125 TWD 5,588 +35%

59.0x

0981.HK HKD 75.8 HKD 85.0 +12%

NM

5274.TWO TWD 16,270 TWD 23,456 +44%

70.1x

3661.TW TWD 4,215 TWD 5,088 +21%

27.8x

2449.TW TWD 351 TWD 388 +11%

35.2x

3711.TW TWD 679 TWD 558 -18%

40.3x

2337.TW TWD 144.5 TWD 220 +52%

NM

603986.SS CNY 654.3 CNY 888 +36%

39.2x

688256.SS RMB 1,369.8 RMB 1,528 +12%

108.3x

9903.HK HKD 579.5 HKD 688 +19%

NM

002371.SZ CNY 803.6 CNY 818 +2%

63.2x

688012.SS CNY 420 CNY 550 +31%

68.8x

2303.TW TWD 166 TWD 138 -17%

37.0x

8299.TWO TWD 2,290 TWD 2,588 +13%

6.7x

3105.TWO TWD 421 TWD 300 -29%

NM

6415.TW TWD 620 TWD 388 -37%

61.1x

5269.TW TWD 1,520 TWD 1,482 -3%

16.5x

2379.TW TWD 769 TWD 570 -26%

21.7x

6488.TWO TWD 1,335 TWD 750 -44%

59.8x 估值方法说明 大多数公司采用三维估值框架 内存类公司估值受周期影响较大，需结合供需模型 半导体设备/材料公司（NAURA、AMEC）受益于中国本土化趋势，估值具有国产替代溢价

  1. AI需求与宏观风险 ：若Killer App未能及时出现、预算受限、监管趋严，AI半导体TAM可能下修 ：Top 4 CSPs（Amazon、Google、Microsoft、Meta）1Q26CY capex虽同比+95%，但Capex-to-EBITDA已超70%，未来或受盈利能力约束 ：中美科技摩擦升级，影响中国AI芯片发展及全球供应链
  2. 技术与供应链风险 ：TSMC技术领先但EUV机台供应受限，若ASML产能瓶颈，可能影响扩产节奏 ：先进封装良率与产能扩张速度可能不及预期 ：Google TPU等ASIC产品的量增受制于ABF基板供应 ：美国电力供应可能限制AI数据中心扩张
  3. 价格与成本风险 ：晶圆、封测、内存成本上升挤压芯片设计公司毛利率 ：2027年5%-10%的价格上涨能否被客户接受存在不确定性 ：面对国产芯片竞争，NVIDIA在中国市场的定价空间收窄
  4. 中国AI特定风险 ：可能限制中国获得先进AI芯片和制造设备 ：尽管性能/价格比有优势，但在绝对性能上仍落后 ：若推理模型快速演进，可能改变硬件需求结构 ：中国本土代工产能可能不足以满足国产AI芯片爆发式需求
  5. 存储市场风险 ：16Gb现货价已上涨，但合约价受抑制 ：若需求增长放缓，供应不足可能快速转为过剩 ：Hynix/Micron/Samsung三足鼎立格局下，任何一家供应中断都将影响整个AI芯片产业链
  6. 个股层面风险 ：化合物半导体周期下行，2026e PE为NM ：模拟IC竞争加剧，目标价大幅低于现价（-37%） ：PC/服务器接口芯片增长放缓 ：PC/显示半导体需求疲软 ：成熟制程产能利用率下行风险（目标价-34%） ：封测业务竞争激烈（目标价-47%） ：硅晶圆周期下行（目标价-44%）
  7. 估值风险 半导体行业整体估值处于历史中高位，若盈利预期下修，估值面临回调压力 内存、半导体设备等周期性行业PB估值波动较大 ：报告整体看好AI驱动的半导体超级周期，但投资者需密切关注地缘政治、供应链瓶颈、需求可持续性等关键风险点。Top Picks（MediaTek、Macronix）兼顾成长性与估值安全垫，建议作为AI半导体配置的核心标的。

总体总结

主题正文

  1. 核心观点包括：(1) TSMC凭借技术领先和EUV供应紧张仍为唯一选择，2026/27年资本开支预计达560亿/750亿美元；
  2. 摩根士丹利于2026年7月6日发布的大中华区半导体行业报告，维持**"吸引力"**（Attractive）行业评级，覆盖台积电（TSMC）季报预览、CoWoS先进封装产能更新、AI芯片供应链（CPU/GPU/ASIC/光通信/中国AI算力）等核心议题。
  3. ：AI仍是半导体行业最重要的增长引擎，2026年云端AI芯片TAM预计达4850亿美元，2030年全球半导体市场有望达1.5万亿美元，其中AI半导体贡献半壁江山（约7530亿美元）。
  4. TSMC凭借技术领先（2nm GAA）和EUV供应紧张"独此一家"，2026/27年资本开支预计560亿/750亿美元，AI半导体营收占比有望从2024年起持续提升至2029年的60%。
  5. ：性能快速增长，TPU v7p (Ironwood)、v8i (Sunfish)、v8t (Zebrafish)、v9 (Humufish)代际演进
  6. 报告重点关注**Cambricon（寒武纪）、MetaX、Iluvatar（燧原）**三家，从技术能力、客户订单、市场份额等方面进行对比分析。
  7. ：报告整体看好AI驱动的半导体超级周期，但投资者需密切关注地缘政治、供应链瓶颈、需求可持续性等关键风险点。
  8. Top Picks（MediaTek、Macronix）兼顾成长性与估值安全垫，建议作为AI半导体配置的核心标的。
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