摩根士丹利 周五新经济板块热点前瞻在线直播 20260626
构建未来 AI 基础设施——CPU、GPU、ASIC、光学器件与中国芯片 2026年6月26日（星期五）上午 11:01（香港时间） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【开场及免责声明】 各位上午好，今天是6月26日星期五，欢迎来到摩根士丹利周五新经济板块热点前瞻在线直播。我是 Daisy，半导体行业分析师。 请注意，本会议仅面向摩根士丹利的机构客户以及财务顾问，本会议不对媒体开放，如果您来自媒体，敬请退出本次会议，随后与我们联系以了解进一步详情。关于重要信息披露，请浏览摩根士丹利信息披露网页。请注意，本次会议内容和您的问题可能会被录音。 本次视频直播中，我将会与 Daniel 和 Lucas 一起讨论国产算力链涨价产业链、存储、功率半导体的投资机会，以及台积电 CoWoS（先进封装技术）产能分配、联发科和 GUC 等 ASIC（专用集成电路）产业链的最新动向。会议过程中，您随时可以在屏幕左方的提问消息框内向我们发送问题。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【一、国产 GPU 市场及功率半导体更新】——Daisy ■ 国产 GPU 市场规模上调 我们在本周的"中国 AI GPU 产业"报告里，上调了国产 GPU（图形处理器）的市场规模预测。我们现在预计，国产 GPU 的市场规模到2030年将达到910亿美元，比我们此前预计的670亿美元，上调幅度约为36%。 第一，堵塞漏洞。5月底有新闻报道，美国商务部已开始填补此前监管漏洞——中国公司通过境外实体（Entity）购买英伟达最先进 GPU（如 Blackwell 系列）的渠道，目前应已不可继续。据我们的调研，中国的 CSP（云服务提供商，Cloud Service Provider）短期内会选择向海外租用更多 GPU 来满足算力需求，但从长期来看，到2028年至2030年，随着国产 GPU 性能不断提升，中国 CSP 的部分海外算力需求也将可以由国产 GPU 来满足。 第二，字节跳动资本开支上调。字节跳动有可能将2027年的资本开支（Capex）上调至1,000亿美元，目标是在 AI 领域与美国顶级 CSP 竞争，这也带动了我们对国产 GPU 市场规模的上调。 第三，金山云纳入数据库。我们将金山云纳入了我们的市场数据库，带来了小幅上调。 第四，中国数据中心基础设施投资加速。中国未来五年有可能投入2万亿人民币用于数据中心建设。目前，国内电信运营商是承接地方政府和国企 AI 需求的主要主体。虽然目前还没有得到非常具体的指引（Guidance），但从方向性来看，国企和地方政府在未来几年的 AI 基础设施建设上应该会加速。 综合以上，我们预计到2030年，国产 GPU 的自给率（即国产芯片满足国内需求的比例）可以达到约70%。 在国产算力链方面，我们目前比较看好的股票是寒武纪（Cambricon）和天数智星（Tianshu Zhixing）。7月17日至21日，上海将举行 WAIC（世界人工智能大会），届时天数智星等 GPU 厂商将发布最新一代产品，我们认为这会是一个比较重要的催化剂（Catalyst）。 ■ 功率半导体：供给驱动的涨价 最近功率半导体（Power Semiconductor）方面的市场情绪也比较好。本周，扬杰科技（扬杰，功率半导体上市公司）发出了一封涨价函，大约上调10%至15%，将于7月1日起生效。 对于国产功率半导体的涨价，我们认为这本质上是一个供给驱动的涨价，因为从需求端来看，情况比较参差（Mixed）： 需求端方面，汽车领域1月至5月（含出口）增速只有约2%至3%，较为疲软；工业控制（Industrial Control）领域的下游客户需求还是比较强劲，同比增速约为21%；而光伏装机量方面则非常弱，1月至4月同比下跌约51%。所以总体来看，需求端并不算非常强劲，属于较为混合的状态。 供给端方面，功率半导体厂商在过去两到三年增加的产能并不多。从今年上半年开始，许多 IDM（集成器件制造商，Integrated Device Manufacturer，即自己负责设计、制造和销售的半导体公司）厂商，比如扬杰和华润微，产能利用率已经到了非常高的水平，这也为厂商涨价提供了基础。 另外，今年这些 IDM 厂商扩产的重心并不是在传统功率器件上，比如 MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶体管）和 IGBT（绝缘栅双极型晶体管），更多的新增产能会用于 AI 相关电源产品。所以我们认为未来两到三年，功率半导体产能的增加是有的，但增量仍然有限。 因此，我们认为今年下半年功率半导体的价格应该还会继续上涨，对应功率半导体厂商的毛利率也会得到改善。功率半导体里面，我们最看好扬杰科技，原因是其汽车业务占比在持续提高，同时公司的运营质地也比较好。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【二、存储行业更新】——Daniel 谢谢 Daisy。大家早安，我是 Daniel，这边主要跟大家更新一下目前存储行业（Memory Industry）的近况，覆盖 DRAM（动态随机存取存储器）、NAND Flash（闪存）以及 NOR Flash（一种存储类型）。 ■ HBM 与 LTA：供需才是真正关键 首先说美光（Micron）财报。整体来说，大家在这次财报上还是会聚焦在 LTA（长期供货协议，Long-Term Agreement）的签法、价格以及对应比例。 以现状来看，美光提到的20%比例，实际上与海力士（SK Hynix）和三星（Samsung）的情况基本大同小异。大家比较关心的是价格上限——美光确实在说，HBM（高带宽存储器，High Bandwidth Memory）的价格上限锁定在第二季度的价格。对于这件事，市场有不同解读：有些人觉得比较负面，因为限制了上行空间（Upside）；但也有看法认为，仅第二季度的价格就已经足够让这个公司的毛利率维持在80%以上，所以情况比较参差（Mixed）。 但我这里还是想强调一个比较重要的看法：对于存储行业来说，LTA 或 SCA（供货合约，Supply Contract Agreement）只是一个结果，真正重要的还是供给和需求——这个供需缺口有多大、能持续多久，才是比较关键的。因为不管 SCA 或 LTA 怎么签，如果最终变成供过于求（Over Supply），合约都会破裂，历史上从来没有例外。 所以我们还是着重分析现在供给有什么样的变化、需求有什么变化，从而推导出存储行业高毛利可以维持到多久，这才是比较系统化的分析方式。 目前来看，我们覆盖的三类存储——DRAM、NAND 以及 NOR，都看到比较正向的发展。 ■ DRAM：DDR4 出现恐慌性采购 大众化存储（Commodity Memory，即标准通用存储产品）目前还是以 DDR4（第四代双倍数据率内存）为主。现在 DDR4 出现了一个显著变化：我们看到所有的 CSP 和企业客户（Enterprise Client）都已经进入恐慌性采购的程度。 回到年初，当时可能只有比较大的公司像英伟达（NVIDIA），会主动找这些存储厂商的高管去洽谈采购，但还没有到最高层的级别。而现在，美国四大 CSP，加上思科（Cisco）、瞻博网络（Juniper）等公司，都直接找到中国台湾的董事长级别进行采购，而且只要有货就好，价格无上限。 所以在现在这种状况下，DDR4 的采购行为已经非常接近 DDR5（第五代双倍数据率内存）的情况，甚至开始出现想要签 LTA 的情况。 我们认为这是因为渠道库存（Channel Inventory）已经接近零，而且供需缺口我们目前估计约为15%至20%，且这一缺口将持续到明年下半年。在这样的情况下，很多 CSP 必须尽量锁定货源，因为现在很多低阶服务器的 BMC（基板管理控制器，Baseboard Management Controller）和 DR 交换器（网络交换机的一类）还是使用 DDR4，而且要转 DDR5 也不容易，DDR5 也不一定拿得到，且价格较高。 整体来说，DDR4 目前的确出现了恐慌性采购潮，这有可能让我们覆盖的公司业绩还有一些上修空间。 ■ HBM：不可绕过的 AI 关键存储 另外，在 DRAM 的 HBM 应用上，目前 CSP 基本还是很难绕过 HBM。虽然部分 KV Cache（Key-Value 缓存，AI 推理过程中用于加速的临时存储空间）可以 Offload 到 NOR Flash，但比重并不高。大部分 KV Cache 还是在 DRAM 上，而且 KV Cache 随着 Token（大语言模型生成输出的基本单元）的生成不断上升，每个 KV Cache 占4 bits，HBM 的用量很难往下降。 不管是在哪种主控芯片架构上——GPU、XPU、LPU，还是 AI 专用 CPU——HBM 的用量看起来都在持续增加。所以以现阶段来看，不管是 DDR5 还是 DDR4，我们对 DRAM 整体都比较正面。 ■ NAND Flash：TLC 供给持续偏紧，SLC 缺货加剧 在大众化 NAND Flash（闪存）这边，目前 TLC（三层单元，Triple Level Cell，存储密度较高的 NAND 类型）内存仍然处于紧缺状态，而低阶的 SLC（单层单元，Single Level Cell）和 MLC（双层单元，Multi Level Cell）缺货的概率甚至比 TLC 还要更大。我们目前估计 MLC 的缺货概率至少在40%以上，SLC 原本约为30%，现在也向40%迈进。 主要原因是，我们发现传统 HDD（机械硬盘，Hard Disk Drive），比如希捷（Seagate）或西部数据（Western Digital），其硬盘内部也含有小颗 NOR 芯片，以前用 MLC，现在转成了 SLC，一颗可以卖到接近8美元，这个应用占全球需求的增量大约为5%至10%。这直接导致 SLC 市场的需求增加5%至10%，供需缺口从原本约30%扩大到接近40%，进而导致价格在三季度可能上涨至少50%，且目前谈到四季度还要再涨50%，下半年合计接近翻倍。 主要的 SLC NOR 供应商有中国台湾的旺宏（Macronix）、华邦（Winbond），以及国内的兆易创新（GigaDevice）。这三家公司将持续受益于 SLC NOR 的缺货，业绩也有上修空间。 ■ NOR Flash：AI 服务器备货带动价格上涨 最后说一下 NOR Flash。目前以 NOR Flash 的内容量（Content）来看，英伟达 VR 引擎（NVLink Switch，AI 服务器互联芯片）的 NOR 内容量比原本 GB 系列增加了50%以上，主要供应商是中国台湾的华邦。由于近期 GPU 芯片及周边芯片都在准备备货，华邦的 NOR Flash 涨价幅度在三季度可能从我们原先预期的30%上修至35%至40%。对于国内的兆易创新，可能也要跟上相应的涨幅。 ■ 总结 总结来看：HBM 不可或缺，DDR4 的 TLC 仍然缺货，DDR4 已出现类似 CSP 直接采购的恐慌性采购潮，SLC 的供需缺口进一步加剧，NOR Flash 也开始为英伟达 NVLink 备货而拉升需求。整个存储行业的看法还是非常非常正面的。 我们认为很多公司还有上修空间，如果再叠加估值倍数扩张（Multiple Expansion），那些有在做先进封装（即硅仿真，或硅电容，Silicon Capacitor）相关业务的公司机会会更大。从大中华区来看，我们认为上修空间最大的，可能是中国台湾的旺宏（Macronix），其可以覆盖所有 Memory 品类，以及做先进封装叠层（Stacking）和硅电容的相关公司，比如兆易创新、华邦、爱普（ISSI）等。 今天早上我们也对上述公司的目标价都有往上调整，整体维持正面看法。我把时间交回给 Daisy，谢谢。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【三、台积电 CoWoS 产能分配及 ASIC 产业链更新】——Lucas 谢谢 Daisy。我们在前几天发布了台积电2027年 CoWoS（Chip on Wafer on Substrate，台积电的一种先进封装技术）产能分配预测。 ■ 台积电 CoWoS 产能：2027年整体扩张约60% 明年台积电整体 CoWoS 的产能到年底大约会增加60%。所以可以假设，包括中国 AI 产业在内，AI GPU 和 AI ASIC 明年的总量大约也会增长60%左右。 英伟达（NVIDIA）：明年的 CoWoS Booking（产能预订）增加约50%至60%，增速略低于产能扩张的平均水平，但以实际绝对量来看，英伟达仍然是所有开出产能中拿到最多的。这也与我们美国分析师预测英伟达明年数据中心营收增长50%至60%的数字相当吻合。 AMD：明年的 CoWoS Booking 增长超过300%，主要因为其 MI 系列（MI 400，甚至少量 MI 500）的需求比原先预期的还要更高，目前看起来都有非常好的需求。以明年增速最快的主要客户来看，AMD 是重点。 Google（包含 Broadcom 和联发科制造的 TPU）：目前以绝对量来看，Google 的 TPU（Tensor Processing Unit，张量处理器，Google 自研 AI 芯片）已经是台积电 CoWoS 的第二大客户。其中，联发科（MediaTek）负责的 TPU 部分，明年 book 了约18万片 CoWoS，对应出货约360万颗 TPU；博通（Broadcom）负责的部分，明年 book 了约36.5万片 CoWoS，包含 TPU V7、V8（Sunfish）以及少量 Tom Hawk 网络交换芯片。 以 TPU 出货量来看，今年约为400万颗，明年有望接近翻倍到700至800万颗，增速甚至比英伟达 GPU 还要快很多。 ■ CPU：被忽视的 AI 基础设施需求 另一个值得特别关注的是 CPU（中央处理器）部分，因为最新的数据中心 CPU，比如 AMD 的 Venice 和英伟达的 Vera，都需要采用 CoWoS。 以明年的 CoWoS Booking 来看，这些 CPU 也有非常大的增长。英伟达 Vera CPU：今年我们原本估约250万颗，明年成长超过一倍，有机会达到500至600万颗；AMD Venice CPU：明年有望增长到600万颗以上。我们认为，GenAI（生成式人工智能）带来的数据中心 CPU 需求，是非常真实且强劲的。 在 CPU 供应链中，也可以关注中国台湾的一些相关企业代理（Proxy），比如 KYEC（京元电子，CPU 测试封装），以及 GUC（全球联合集成电路，ARM 架构 ASIC 设计服务商）。 ■ 联发科 TPU：持续上调，并布局推理（Inference）场景 我们也在这个时候把联发科的目标价往上调了。最主要的原因是，我们看到联发科明年和后年的 TPU 都有一些上修空间。 两三个月前，我们预测联发科明年 TPU 的出货量约为250万颗，现在我们上修到300万颗，原因是我们在过去两周的产业调查中发现，联发科已赴日本锁定了更多 T-Glass（用于先进封装基板的特种玻璃材料）原材料，让明年的 T-Glass 和 Substrate（基板，先进封装的关键材料）供给比原本预期更充足。 这里需要补充一个重要背景：目前来看，整个 AI ASIC 与 AI GPU 市场的供应瓶颈（Bottleneck）中，其实最紧的并不是台积电的 CoWoS 产能，而是其他组件，比如 Substrate（基板）、Memory（存储，含 HBM），甚至是台积电的前道晶圆（Frontend Wafer），这些都比 CoWoS 还要更吃紧。联发科此次锁定了更多 T-Glass 产能，也进一步增强了我们对其明年 Substrate 出货量的信心。 因此，我们把联发科明年3纳米 TPU 的出货量上调至300万颗。与联发科目前在台积电 book 的 CoWoS（对应约350万至360万颗 TPU）相比，我们的预测还有约50万至60万颗的差距，不排除未来进一步上修，但目前我们会先等收集到更多证据——特别是确认3纳米 TPU 的 Substrate 供给确实足够充足后，再做调整。 另外，关于联发科下一代两纳米 TPU：市场近期一直在传，除了原本的两纳米 TPU 型号 Humilefish（暂译名）之外，还有另一个型号叫 Triggerfish（暂译名）。我们的产业调查也确认确实有这个新型号，同样由联发科负责。 Triggerfish 主要是在 Humilefish 基础上做了一些升级和改良，包括：I/O 带宽升级、新增 Simulation 带宽（用于模拟计算的专属通道），以及增加更多 SRAM（静态随机存取存储器）。这个型号是专门为 Google 内部推理（Inference，即 AI 模型生产部署时的运算）workload 而设计的。 这与我们过去半年一直在强调的观点是一致的：联发科的 TPU 并不仅限于训练（Training）用途，内部实际上也用于推理场景。在下一代两纳米 TPU 中，直接在 Humilefish 基础上改良并增加 SRAM，让它更适合推理场景。这也说明联发科在 Google 内部 TPU 市场的份额有机会进一步提升，因为它的两纳米 TPU 已经分成两个型号：一个侧重训练，一个侧重推理。 基于此，我们也把2028年两纳米 TPU 的出货量从原本250万颗上修到300万颗。同时，由于 Triggerfish 相对于 Humilefish 增加了更多内容（Content）——包括新增的 Simulation 带宽和 SRAM 升级——我们认为联发科2028年 TPU 的平均售价（ASP，Average Selling Price）也还会有进一步的上行空间。 ■ GUC：从降级到再次上调至超配 除了联发科，最近另一个值得关注的 ASIC 公司是 GUC（全球联合集成电路）。我们也在这个时候把 GUC 从降级（Downgrade）重新升回超配（Overweight）。 大约一个月前，我们降级 GUC 的主要原因是：我们看到像三重防御（闪联方队，ASIC 设计竞争者）在市场上出现了竞争，而且 GUC 最重要的两个客户 Google 和特斯拉，都有去找竞争对手开案（Design Win）。我们认为这对 GUC 是一个估值下行（Derating）的故事，因为它在 Google CPU 和特斯拉 AI 芯片项目上接近100%的市场份额，现在遇到了竞争。 当然，我们认为竞争对手对 GUC 市场的实际冲击仍然有限，因为其产能和良率都不如台积电体系；但竞争确实存在。 然而，在过去一周，我们获取了新的信息：我们在 GUC 在台积电的 CoWoS Booking 里，看到它 book 了明年约6万片 CoWoS，而以 GUC 现有客户来看，没有任何一个客户需要在2027年用到这么大量的 CoWoS，所以我们认为这个 Booking 与 GUC 的新 CSP 客户有关。 目前市场上最积极寻找 ASIC 供应商的 CSP，主要是 Meta 以及 SpaceX 的 Dojo Team（专门做 AI 加速器芯片的团队）。我们认为 GUC 与这两个 CSP 都有相当大的关联。 从 Meta 来看，我们目前认为 GUC 拿到 Design Win（设计定案，即被客户正式选定为芯片设计合作伙伴）的机会比联发科还要更高；从 SpaceX Dojo Team 来看，GUC 也非常有机会。 所以我们认为，GUC 在这两个主要 CSP 里面，至少会拿到一个案子，甚至可能是两个。这将消化其明年约6万片 CoWoS 的需求，预计在2027年下半年贡献约5亿至6亿美元营收，2028年大约贡献15亿至16亿美元营收。 除了新 CSP 设计定案之外，我们认为 GUC 未来慢慢也会成为 CPU 领域的重要代理公司。主要原因是：CPU 市场主要厂商，比如 Ironlabs 或 Lifematter（编注：原文疑为新兴 CPU 厂商，具体名称待核实）等，都是 GUC 的客户；另外，GUC 与台积电的密切合作关系，让它可以很好地利用台积电在 CPO（共封装光学，Co-Packaged Optics，即将光学组件与计算芯片封装在一起的新兴技术）上的技术，帮客户做 Optical Engine 的 IP 授权和 CPU 相关芯片设计，去承接更多 XPU（各类 AI 加速计算芯片的统称）或网络交换 ASIC 的订单。 因此，我们认为 GUC 无论是与 CPO 相关客户的关系，还是与台积电的关系，都是它非常好的议价筹码（Bargaining Power），让未来凡是 CSP 想要做 CPU、XPU 或网络交换 ASIC 的项目，都有可能找 GUC 来合作。这一中期上行逻辑目前市场尚未完全消化（Digest），所以我们在这个时候把 GUC 重新升回超配，并把目标价上调至568港元（编注：原文"五六八"，按语境整理）。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【四、结语】 好的，谢谢 Lucas 的分享。目前线上没有看到问题。由于时间关系，本次会议将到此结束。如果您还有任何进一步的问题，欢迎与我们联系。感谢参加今天的视频直播，我们期待与您下次再会。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【附一：名词解释】 GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit）：最初用于图形渲染，现因其大规模并行计算能力，成为 AI 模型训练和推理的核心芯片，英伟达是全球主要供应商。 CSP（云服务提供商，Cloud Service Provider）：提供云计算、存储和算力服务的大型科技公司，如亚马逊 AWS、谷歌 GCP、微软 Azure、字节跳动云等。 ASIC（专用集成电路，Application-Specific Integrated Circuit）：为特定应用场景定制设计的芯片，相比通用 GPU，在特定任务（如 AI 推理、网络交换）上效率更高、功耗更低。 CoWoS（基板上晶圆上晶圆，Chip on Wafer on Substrate）：台积电的一种先进封装技术，将多个芯片（如 GPU 和 HBM）整合封装在同一基板上，大幅提升芯片间带宽和能效，是 AI 芯片必备的关键封装方式，产能极为紧俏。 IDM（集成器件制造商，Integrated Device Manufacturer）：自行承担芯片设计、制造、封测全流程的半导体企业，区别于只做设计的 Fabless（无晶圆厂）公司，如扬杰科技、华润微等。 MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶体管，Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor）：一种常见功率半导体器件，广泛用于电源管理、电机驱动等场景。 IGBT（绝缘栅双极型晶体管，Insulated Gate Bipolar Transistor）：一种高压大电流功率半导体器件，广泛用于新能源汽车、变频器、光伏逆变器等场景。 HBM（高带宽存储器，High Bandwidth Memory）：一种与 AI 芯片封装在一起的高性能 DRAM，提供极高的内存带宽，是英伟达等 AI GPU 的关键配套存储，由海力士、美光、三星供应。 LTA（长期供货协议，Long-Term Agreement）：买卖双方约定未来一段时间内的供货数量和价格的合约，在存储行业常用于锁定稀缺产能。 DDR4 / DDR5（第四/五代双倍数据率内存，Double Data Rate 4/5）：服务器和 PC 中最常见的 DRAM 类型，DDR4 仍广泛用于低阶服务器，DDR5 是更新一代，性能更高但价格也更贵。 KV Cache（Key-Value 缓存）：大语言模型（LLM）推理时用于存储中间计算结果的内存空间，随着生成 Token 数量增加而持续增长，是 HBM 用量不断上升的主要原因之一。 Token（词元）：大语言模型处理和生成文本的基本单元，通常对应一个词或词的一部分。 TLC / MLC / SLC（三层/双层/单层存储单元，Triple/Multi/Single Level Cell）：NAND Flash 存储单元的分类，SLC 每个存储单元存1位数据，速度最快、耐久度最高但成本最贵；MLC 存2位；TLC 存3位，密度最高但耐久度最低。 NOR Flash：一种以字节为单位随机读取的闪存，常用于嵌入式系统（如路由器、硬盘控制器中的固件存储），与以块为单位顺序读写的 NAND Flash 是两种不同架构。 HDD（机械硬盘，Hard Disk Drive）：使用磁性旋转磁盘存储数据的传统存储设备，内部也含有小容量 NOR Flash 芯片用于固件存储。 T-Glass（特种玻璃基板材料）：用于制造高端 IC 基板的特殊玻璃材料，是先进封装 Substrate 的关键原材料之一，目前供应较为紧张。 Substrate（基板）：芯片封装的关键载体，连接芯片与电路板，是目前先进封装的重要瓶颈之一。 TPU（张量处理器，Tensor Processing Unit）：Google 自研的 AI 专用芯片，专为机器学习的训练和推理任务优化，由联发科和博通负责设计，台积电代工。 SRAM（静态随机存取存储器，Static Random Access Memory）：速度最快的存储类型，通常集成在芯片内部，用于缓存和临时计算；增加 SRAM 有助于提升推理性能。 Training / Inference（训练/推理）：AI 芯片的两类核心应用场景。训练是指用大量数据训练 AI 模型，需要极强的并行计算能力；推理是指将训练好的模型部署上线并响应用户请求，对延迟更敏感。 CPO（共封装光学，Co-Packaged Optics）：将光学收发器（用于数据中心内高速光纤通信）与计算或交换芯片共同封装的新兴技术，可大幅降低功耗和延迟，是下一代数据中心互联的关键方向。 Design Win（设计定案）：指芯片供应商被客户正式选定为某项目的芯片设计或制造合作伙伴，是半导体行业业绩确定性的重要先行指标。 GUC（全球联合集成电路，Global Unichip Corp.）：台积电旗下的 ASIC 设计服务子公司，专门为客户提供基于台积电先进制程的客制化芯片设计服务，主要客户包括 Google、特斯拉等大型科技公司。 Multiple Expansion（估值倍数扩张）：指市场给予某公司或板块的估值倍数（如市盈率 P/E）上升，即在盈利不变的情况下股价上涨，通常发生在市场情绪改善或行业前景被重新定价时。 Catalyst（催化剂）：能够触发股价或板块行情短期内出现显著变化的特定事件或信息，如新品发布、财报超预期、重大订单等。 WAIC（世界人工智能大会，World Artificial Intelligence Conference）：每年在上海举办的全球最大规模 AI 产业峰会之一，是国内 AI 芯片、机器人、大模型等新产品的重要发布平台。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【附二：会议总结】 本次摩根士丹利"周五新经济板块热点前瞻"直播围绕半导体三大主题展开，核心观点如下： ■ 国产 GPU 与功率半导体（Daisy） 国产 GPU 市场规模上调明显：2030年市场规模预测从670亿美元上调至910亿美元（+36%），驱动因素包括美国进一步封堵出口漏洞带来的国产替代加速、字节跳动资本开支大幅提升、国企及地方政府 AI 基础设施投资加速，以及中国未来五年约2万亿人民币的数据中心投资计划。预计2030年国产 GPU 自给率可达70%。重点标的为寒武纪和天数智星，近期 WAIC 是重要催化剂。 功率半导体涨价具有可持续性：本轮涨价由供给侧驱动（产能利用率极高，扩产重心转向 AI 电源），需求端虽参差不齐（工业强、汽车弱、光伏极弱），但不影响下半年价格继续上行趋势。毛利率改善可期，最看好扬杰科技。 ■ 存储行业（Daniel） 存储行业整体极度正面，供需缺口覆盖多个品类：HBM 需求随 AI 算力扩张持续增长，KV Cache 和 Token 生成量的上升使 HBM 用量难以降低；DDR4 出现恐慌性采购潮，渠道库存近乎清零，供需缺口约15%至20%，预计持续至明年下半年；SLC NOR 因 HDD 用途转换导致需求突增，缺货概率从30%升至近40%，三季度价格涨幅可能达50%，四季度或再涨50%；NOR Flash 受英伟达 NVLink 备货拉动，三季度涨幅预期上修至35%至40%。重点标的为旺宏（Macronix）、华邦（Winbond）、兆易创新（GigaDevice）、爱普（ISSI）。 ■ 台积电产能与 ASIC 产业链（Lucas） 台积电 CoWoS 产能2027年整体扩张约60%，英伟达仍占绝对份额最多（+50%至60%），AMD 增速最快（+300%以上，MI 系列需求强劲），Google TPU 已成台积电第二大 CoWoS 客户，明年出货量有望从400万颗接近翻倍至700至800万颗，增速超越英伟达 GPU。CPU 需求被市场低估，英伟达 Vera 和 AMD Venice 明年 CoWoS 用量大幅增长，CPU 供应链企业值得关注。 联发科：明年 TPU 出货量上修至300万颗（+20%），锁定 T-Glass 产能提升 Substrate 供给确定性；两纳米 TPU 新增推理专属型号 Triggerfish，内部市场份额有望进一步提升，2028年出货量上修至300万颗，ASP 也有上行空间。 GUC：重新升至超配，目标价上调。新增 Meta 和 SpaceX Dojo Team 两大潜在 CSP 客户（设计定案机会均较大），2027年下半年新客户可贡献约5亿至6亿美元营收，2028年约15亿至16亿美元；同时布局 CPO 和 CPU 相关 ASIC，中期上行逻辑尚未被市场充分定价。
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