摩根大通:「開源衝擊」、「AI安全」都不是問題,未來兩年資本開支仍有空間,半導體設備將成「新瓶頸」

華爾街見聞
2小時前

市場近期對AI基礎設施投資的信心出現動搖。開源大模型的崛起、AI安全監管呼聲升溫,以及超大規模雲廠商自由現金流轉負——三重壓力疊加,令科技硬件板塊情緒持續低迷。

據追風交易台消息,摩根大通分析師Gokul Hariharan等在9月16日發布的亞洲科技策略報告中,對上述三大疑慮逐一作出回應,結論是:算力需求的基本面並未動搖,AI安全監管擔憂屬短期擾動,資本開支周期仍將延續,半導體設備將在2027年前後成為整條供應鏈最關鍵的瓶頸。

「購買算力」同樣是門好生意

市場的第一個疑慮,是"賣算力"固然賺錢,"買算力"(即AI模型廠商和垂直AI應用商)是否也能持續盈利。

分析師指出,當前推理業務的毛利率已有多份報告顯示達到60%至80%。

報告進一步測算:假設一家模型廠商通過出售AI token,每GW算力每年可產生200億至400億美元收入,遠高於2025年的每GW約100億美元。

報告還援引Sapphire Venture的數據稱,已有逾80家垂直AI公司在極短時間內實現年經常性收入(ARR)突破1億美元,印證了算力消費下游的價值創造。

開源不是威脅,是需求催化劑

第二個市場擔憂,是開源大模型的興起將壓低token價格,侵蝕模型廠商的盈利空間。

摩根大通對此持相反看法。分析師認為,開源模型歷史上推動了token成本持續下降(每token成本長期下降幅度達80%至90%),這一趨勢會加速AI在各行業的滲透,而非削弱整體算力需求。

分析師指出三個邏輯:

  1. 在當前算力供給仍然緊張的環境下,專有前沿模型與開源模型的token消耗量都將保持強勁增長;

  2. 開源的普及將推動AI向更廣泛的應用層下沉;

  3. 更多垂直AI應用公司將利用低成本的開源token,解決特定行業問題,形成新的收入層。

分析師特別指出,2026年上半年token成本出現階段性反彈,屬於算力嚴重短缺疊加智能體AI興起所導致的"異常值",並非趨勢逆轉。

AI安全監管:短期擾動,不改訓練節奏

第三個擔憂來自監管層面。據彭博報道,Anthropic首席執行官近期公開呼籲放緩AI模型改進的節奏,引發市場對算力需求前景的擔憂。

分析師認為,這一擔憂同樣被放大了。

他判斷:"AI模型正在以更快的速度演進,RSI(遞歸自我改進)的臨近,恰恰說明技術演進和AI擴展定律並未放緩。"

分析師進一步指出,即便新模型的推出可能受到對齊限制等因素的約束,前沿模型的訓練節奏本身不太可能減慢。與此同時,開源模型也不會停下腳步,這反而會倒逼前沿模型實驗室加快訓練以保持領先。

摩根大通認為,AI安全議題的背後,是技術演進速度過快引發的監管跟進,而非需求萎縮的信號。報告預計,未來1至2年內,生成式AI有望開闢類似過去18個月編程和智能體工作流那樣的全新市場空間。

資本開支:槓桿仍低,現金流在加速

超大規模雲廠商的資本開支孖展能力,是市場的第四個疑慮。多家雲廠商已進入自由現金流為負的階段,外部孖展壓力上升。

摩根大通的判斷是:未來幾年資本開支仍有增長空間。

理由有三:

  1. 大型超大規模雲廠商的淨債務/股權比目前僅為13%,槓桿水平仍然偏低;

  2. 公有云業務增速正在加快,且定價更高,將成為經營性現金流增長的重要來源;

  3. 超大規模雲廠商及算力下游買家的股權孖展,可提供額外的資金支撐。

分析師預測,亞馬遜、微軟、谷歌、Meta、甲骨文、Coreweave和SpaceX七家公司合計資本開支,將從2025年的4430億美元增至2026年預估的9330億美元,2027年進一步升至1.577萬億美元,按年增速分別為71%、110%和69%。

分析師同時提示,利率上行環境及部分AI基礎設施孖展領域風險偏好的變化,仍是需要持續關注的變量。

半導體設備:下一個瓶頸正在形成

在供應鏈層面,摩根大通認為,展望2027年,半導體設備(SPE)將從此前的"潔淨室及其他領域"瓶頸,轉變為整條供應鏈最核心的制約因素。

需求端驅動因素包括:

  • 台積電將大幅加碼N2、N3及A14製程的設備投入;

  • 英特爾、三星晶圓代工及Terafab等挑戰者也將增加資本開支;

  • 成熟製程晶圓廠啓動四年來首個新投資周期;

  • DRAM和NAND Flash廠商將在2027至2028年隨潔淨室產能上線而快速擴大設備採購;

  • 中國存儲器投資也將在未來兩年顯著提速。

供給端,摩根大通指出,半導體設備廠商已開始享受罕見的漲價紅利——原因是產能緊張、投入成本上升,以及來自多家客戶的加急訂單。

封裝與基板:瓶頸持續,光互連崛起

在元器件層面,摩根大通認為IC基板和先進封裝仍是關鍵瓶頸。

基板供給高度集中於Unimicron、Ibiden等一線廠商,產能擴建周期長達約2.5年。隨着AI加速芯片推動單封裝基板用量提升,以及2027年底EMIB-T封裝技術的引入,供需缺口預計將進一步擴大。

光互連方面,摩根大通預計谷歌、AWS及英偉達將在未來兩年全面採用NPO(近封裝光學)方案,以解決GPU間、GPU與CPU間及存儲互連的性能瓶頸。CPO(共封裝光學)是長期方向,但供應鏈成熟仍需時間。

存儲:基本面健康,但情緒仍需修復

存儲子板塊是摩根大通態度相對審慎的領域。

報告指出,HBM降規格擔憂、算法效率提升(如循環Transformer等)對內存用量的壓縮,以及KV緩存向DDR或NAND等低層級存儲的遷移,使該板塊投資邏輯較為嘈雜。

但基本面並不悲觀:供需平衡預計不會早於2028年出現,價格應持續上漲至2027年。摩根大通認為,若AI情緒在2026年四季度回暖,存儲股有望跟隨上漲。但在此之前,投資者的參與意願可能仍低於其他科技子板塊。

2027年哪些環節漲價更強?

摩根大通梳理了2027年相較2026年價格漲幅有望擴大的細分領域:

  • 晶圓代工:台積電預計在2027年對所有制程節點提價(2026年僅限先進製程);8英寸成熟製程漲幅或達10%至15%,高於2026年的8%至10%;

  • OSAT:漲價範圍擴大至引線鍵合及成熟倒裝芯片封裝;

  • 基板:漲價周期啓動,EMIB-T的引入將進一步收緊供需;

  • 高端CCL(M7及以上):AI需求與服務器規格升級雙輪驅動,供給增速持續落後於需求;

  • 存儲:漲價節奏預計放緩;

  • PCB材料:漲價動能同樣趨弱。

分析師指出,亞洲科技硬件供應鏈的EPS修正趨勢依然健康,估值具有吸引力。

當前市場情緒偏弱,但尚未看到資本開支下行周期即將到來的明確信號。推動下一輪行情的關鍵催化劑,仍將來自模型層和AI應用層持續變現能力的更多驗證。

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