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title: "大摩基于亚太供应链调研，指出英伟达Rubin Ultra可能采用分层HBM配置以平衡供应、成本与 workload 需求，同时缩短测试时间有望缓解短期产能瓶颈，"
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# 大摩基于亚太供应链调研，指出英伟达Rubin Ultra可能采用分层HBM配置以平衡供应、成本与 workload 需求，同时缩短测试时间有望缓解短期产能瓶颈，

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## 正文

大摩基于亚太供应链调研，指出英伟达Rubin Ultra可能采用分层HBM配置以平衡供应、成本与 workload 需求，同时缩短测试时间有望缓解短期产能瓶颈，AI算力产业链正围绕内存约束与机架级扩展进行深度调整。

GPU架构优化：HBM“降规”与机架延迟并存

英伟达Rubin Ultra预计推出多SKU版本，高端款搭载HBM4e 8Hi，中低端款采用HBM4 12Hi或8Hi，核心驱动是HBM产能短缺、成本压力及不同 workload 对内存容量的差异化需求。最终方案预计2026年三季度末敲定，供应链调研显示HBM规格调整对长上下文窗口大语言模型的“解码（decoding）”环节影响大于“预填充（pre-fill）”环节。单芯片内存容量降低可能推高芯片整体出货量，利好以量驱动的供应商，且不排除主流ASIC项目因类似原因采用差异化HBM配置。

机架层面，英伟达Kyber刀片服务器机架因PCB与散热问题持续延迟，无明确时间表，第一代Rubin Ultra机架预计继续沿用Oberon架构实现NVL72配置，同时通过CPO/NPO技术支持NVL576级扩展。摩根士丹利长期看好CPO作为英伟达在Scale-up性能上区别于中国超级节点架构的核心差异化优势。

中国AI超级节点：NPO成互联首选

为支持超2万亿参数大模型，中国GPU厂商普遍采用超级节点架构，机架间互联选择NPO（近封装光学）而非CPO，主因本土晶圆厂工艺限制导致GPU SerDes单通道速率停留在100Gb/s。这一技术路径与中国本土先进封装能力高度适配，正成为国产大模型训练集群的关键基础设施。

ASIC与TPU动态：联发科与GUC深度受益

联发科指引2027年ASIC市场份额达15%-20%，与摩根士丹利此前预测的20% TPU收入份额一致，且随着2nm TPU产品放量，2028年份额有望进一步提升。GUC（创意电子）在近期分析师会议上表示有意承接下一代TPU的运算Die后端设计服务，深化与谷歌合作。

谷歌TPU需求成为供应链核心增长极：2026年TPU出货量预计达370万颗，2027年翻倍至735万颗，其中联发科设计的v8t（Zebrafish）和v9（Humufish）占比显著提升。TPU相关业务预计贡献KYEC（京元电子）2026年营收的7%-8%，2027年超10%；叠加谷歌CPU需求，2027年谷歌相关业务将占KYEC总营收的10%-15%。值得注意的是，3nm AI ASIC（如联发科TPU）将引入老化测试（burn-in），反映行业对AI芯片可靠性要求持续提升，测试周期延长成为趋势。

2027年算力功耗与CoWoS产能全景

按单芯片平均TDP 2kW测算，2027年全球GPU/ASIC总功耗将达38GW，电力基础设施已成全球瓶颈。SpaceX计划将算力从2026年末的2GW扩张至近10GW，增量8GW约对应400万颗Rubin GPU，占台积电2027年AI加速器产能的20%。

CoWoS产能方面，2027年全球总需求预计达270万片晶圆，其中英伟达占45%（122.2万片），AMD占比升至20%（53万片），博通占18%（48.4万片）。台积电仍是主力供应商，2027年CoWoS产能预计达109万片，Amkor等非台积电阵营产能也将从2026年的10万片增至13.2万片。HBM总需求2027年将达500亿GB，其中英伟达Rubin Ultra单芯片搭载384GB HBM4e 12Hi，AMD MI500搭载768GB HBM4e 12Hi，内存带宽与容量竞赛持续白热化。

供应链启示与关键标的

AI半导体估值中枢维持高位，台积电AI相关营收2024-2029年复合增速预计达60%。供应链核心受益标的包括：晶圆制造龙头台积电（2330.TW），CoWoS产能扩张最大赢家；测试厂商KYEC（2449.TW），受益于TPU/CPU测试需求爆发；ASIC设计服务厂商联发科（2454.TW）与GUC（3443.TW），深度绑定谷歌TPU迭代；HBM供应商SK海力士、美光、三星将持续受益于内存容量升级。

风险提示：HBM产能扩张不及预期、先进封装良率爬坡延迟、AI资本开支增速放缓、地缘政治导致供应链中断。

## 总体总结

主题正文
1. 大摩基于亚太供应链调研，指出英伟达Rubin Ultra可能采用分层HBM配置以平衡供应、成本与 workload 需求，同时缩短测试时间有望缓解短期产能瓶颈，AI算力产业链正围绕内存约束与机架级扩展进行深度调整。
2. 英伟达Rubin Ultra预计推出多SKU版本，高端款搭载HBM4e 8Hi，中低端款采用HBM4 12Hi或8Hi，核心驱动是HBM产能短缺、成本压力及不同 workload 对内存容量的差异化需求。
3. 最终方案预计2026年三季度末敲定，供应链调研显示HBM规格调整对长上下文窗口大语言模型的“解码（decoding）”环节影响大于“预填充（pre-fill）”环节。
4. 单芯片内存容量降低可能推高芯片整体出货量，利好以量驱动的供应商，且不排除主流ASIC项目因类似原因采用差异化HBM配置。
5. 机架层面，英伟达Kyber刀片服务器机架因PCB与散热问题持续延迟，无明确时间表，第一代Rubin Ultra机架预计继续沿用Oberon架构实现NVL72配置，同时通过CPO/NPO技术支持NVL576级扩展。
6. 谷歌TPU需求成为供应链核心增长极：2026年TPU出货量预计达370万颗，2027年翻倍至735万颗，其中联发科设计的v8t（Zebrafish）和v9（Humufish）占比显著提升。
7. CoWoS产能方面，2027年全球总需求预计达270万片晶圆，其中英伟达占45%（122.2万片），AMD占比升至20%（53万片），博通占18%（48.4万片）。
8. HBM总需求2027年将达500亿GB，其中英伟达Rubin Ultra单芯片搭载384GB HBM4e 12Hi，AMD MI500搭载768GB HBM4e 12Hi，内存带宽与容量竞赛持续白热化。
