全球半导体资本设备：实现AI愿景需要多少晶圆制造设备

全球半导体资本设备：我们需要多少湿法清洗（WFE）才能实现人工智能的“涅槃”？ 近期，Semicap股票表现波动剧烈。虽然其中许多股票目前已进入回调区域（我们的美国覆盖范围较近期峰值已下跌约30%），但该板块年初至今（YTD）仍上涨了超过80%（伴随着估值大幅扩张），多头和空头都在争夺动量衰竭的走势，同时也在争论当前价格已包含哪些因素，并试图同步判断该领域作为持续反映未来AI数据中心扩张（若发生，预计将需要大量新增芯片产能及相应设备）的指标的长远前景。 +1 213 559 5917stacy.rasgon@bernsteinsg.com斯塔西·A·拉斯冈，博士 +852 2918 5704david.dai@bernsteinsg.com戴维·戴，CFA +852 2123 2654qingyuan.lin@bernsteinsg.com林庆元博士 无论是累计运行情况还是近期的抛售，都引发了这样一个问题：根据您对人工智能的看法，从现在起可能还需要多少额外的WFE？以及，在投资者在获利了结或加码押注之间犹豫不决时，当前水平下哪些因素可能被定价。今天的笔记试图回答这个问题，将未来GW数据中心建设方案转化为所需的WFE支出，并审视这对我们股票的影响。 +1 212 845 7822mark.newman@bernsteinsg.com马克·C·纽曼 尽管近期的业绩和情绪波动不定，但需求环境似乎仍然保持支持，数据中心管道活动大幅增长，远超当前规模，据称未来将有数十（甚至数百）吉瓦的设备预计将陆续上线。我们的测算表明，与当前水平相比，每年每增加一吉瓦的增量，很可能需要在先进逻辑、DRAM/HBM和NAND/存储领域新增约50,000个增量WSPM（每片晶圆的瓦特秒数），这表明从目前来看，设备前景有可能出现显著的进一步积极修正。 +1 917 344 8461arpad.vonnemes@bernsteinsg.com阿帕德·冯·内梅斯 +1 917 344 8454alrick.shaw@bernsteinsg.com阿里克·肖 +44 20 7762 1857carmine.milano@bernsteinsg.com卡米内·米兰诺，CFA 事实上，虽然我们过去曾将 ~2000亿美元的WFE市场视为“理想目标”，但该行业明年可能进入这个领域，在合理的假设下（例如，到本世纪末，通过提升能力每年额外增加50GW的增量，支出似乎可以达到或超过 ~3000亿美元以上？），支出达到或超过 ~3000亿美元以上似乎是可以实现的。事实上，在更高的GW部署情景下，支出大幅增加也可能是潜在的可行选择，前提是半导体行业能够保持同步。 +852 2123 2626francis.ma@bernsteinsg.com弗朗西斯·马 +81 3 6777 6980juho.hwang@bernsteinsg.com黄 Juho 一个每年增加约50吉瓦的增量情景下，我们（美国）的半导库存交易价格将在几年后达到中 teens 至低 20's 的 P/FE，相较于当前市场估值有显著的上行空间；每年增加75吉瓦的增量将使它们处于低至中 teens 的 P/FE（当前共识每股收益的两倍），而每年增加100吉瓦的增量则表明估值将在10倍或以下（相较于当前共识有超过150%的上行空间）。 +1 917 344 8339april.li@bernsteinsg.com李四月 +1 917 344 8481phoebe.sun@bernsteinsg.com孙菲 (Sūn Fēi) 因此，如果一个人对未来几年人工智能的扩张进程持乐观态度，那么即使当前估值水平，也很难论证该板块没有进一步上涨空间。正因如此，我们对半导体设备这一类别仍持乐观态度；特别是，虽然我们看好所有持仓，但我们尤其看好AMAT，因为大部分新增晶圆需求很可能来自DRAM/HBM（而AMAT在该领域敞口最高）。 伯恩斯坦行情表 投资影响 AMAT（跑赢，525.00美元）：对关键行业的敞口强劲，且相较于同行，估值仍然具有吸引力。 LRCX（跑赢，$340.00）：公司受益于关键转折点（GAA、包装、HBM、NAND升级）以及2026/27财年 评论似乎表示支持。 KLAC（跑赢，目标价$197.50）：在我们看来，鉴于WFE（半导体设备）行业呈现积极趋势，KLAC拥有结构性增长动力、稳固且持久的竞争优势、较低的中国替代风险以及审慎的资本配置，这些因素为其提供了溢价估值的基础。 阿斯麦（ASML）：表现优于预期，目标价：欧元2,500.00。我们预计阿斯麦在未来五年实现稳健增长，这得益于DRAM和先进逻辑领域资本开支的增加。我们给予阿斯麦40倍的目标市盈率，应用于我们预测的Q5–8每股收益62.6欧元，得出我们的目标价欧元2,500.00。我们重申“表现优于预期”的评级和首选股。对于阿斯麦的美国上市，我们使用欧元/美元汇率进行转换，得出目标价美元2,859.00。 东京电子：跑赢大盘，目标价¥59,200。TEL是全球第四大半导体设备供应商，也是最大的日本半导体设备供应商，业务覆盖6个主要产品领域。随着日元贬值，预计其将凭借有竞争力的定价获得市场份额并扩大利润率。 科克赛：表现优异，PT=¥8,240.00。科克赛是批式原子层沉积（ALD）技术的领导者，该技术在先进节点（尤其是GAA栅全环绕结构）中的应用将更加广泛。批式ALD的最大应用领域是NAND，目前我们正看到积极的迹象。 屏幕：市场表现，PT=¥12,600。我们是清洁设备领域的领先供应商，在我们的覆盖范围内估值最低，但也缺乏具体的增长驱动力。清洁强度并未提升，且市场竞争激烈，既有全球竞争对手（TEL、Lam），也有中国公司（ACMR、Naura）。中国收入占比下降带来了利润率的下行风险。来自面板级封装的潜在上行空间值得关注。 激光科技：表现优异，PT=¥50,000。作为掩模检测的主要供应商（约50%份额）和光刻检测的唯一供应商，激光科技在过去实现了显著增长。随着ACTIS 200 HiT进入市场以及更多晶圆厂采用，我们预计营收将重新加速增长。KLA可能推出的光刻检测产品将构成重大威胁。 闪迪：跑赢大盘，目标价3000美元。作为纯粹的NAND领域公司，闪迪是AI驱动数据爆炸的直接受益者，其需求增长受益于智能体和推理工作负载对长上下文的需求。我们预计其估值将进一步提升，因为新的内存长期协议将结构性抑制盈利周期性，并提供下行保护。 细节 近期，半导股表现波动剧烈。虽然其中许多股票现已进入回调区域（我们的美国覆盖范围较近期峰值下跌约30%；参见附表1），但该板块年内累计仍上涨了超过80%（参见附表2），且估值大幅扩张（参见附表3）。 近期，随着更广泛的AI势头交易逐渐 unwound，市场出现疲软，但年初至今的强劲表现是对 AI 数据中心建设需求环境极为强劲的回应（尽管短期内股价疲软，但这似乎并未改变），该需求不仅针对安装（参见附图4），而且随着项目管线（参见附图5）的积极大幅扩张，远超当前已安装的规模，据称未来数年将有成百上千（甚至可能数百）吉瓦（GW）设备即将上线，所有这些都预计将需要大量的额外芯片产能。 无论是累计至今的运行情况还是近期的抛售，都引发了这样一个问题：从现在起（取决于您的AI观点），可能需要多少额外的WFE才能实现这些扩张，以及当投资者在获利了结或继续加码之间犹豫不决时，当前水平下什么可能会被定价。 今日笔记旨在回答一个问题：将未来 GW 数据中心建设场景转化为所需的 WFE 支出，并分析其对我们的股票的潜在影响。 分析框架与方法论 我们的分析框架由三个主要组成部分构成：1）针对特定AI数据中心GW容量/年新增情景下，对逻辑芯片、DRAM、HBM和NAND的2030年增量晶圆需求的估算；2）设备资本支出强度估算；3）WFE市场份额以及特定公司的利润率和其他假设（参见附表6）。请注意，我们试图在分析中涵盖机架内（即GPU、头节点CPU、附加HBM等）和外围（外部CPU、DRAM、NAND存储等）半导体。 由于缺乏2030年潜在数据中心计算架构的信息，我们采用当前的Vera Rubin架构（尽管在我们的模型中混合使用Vera Rubin、AMD Helios和TPU也是可能的，尽管这并不会对结果产生太大影响）来估算基于机架的晶圆在逻辑、HBM、DRAM和NAND方面的需求。对于Vera Rubin机架，逻辑部分包括基于机架的GPU（Rubin）和CPU头节点（Vera）。然后，我们利用基于机架的晶圆估算值，根据我们对TDP的估算，将其扩展到每GW的晶圆估算值，从而得出基于机架的晶圆/GW估算。 芯片单元、晶圆尺寸等数据详尽，因此GPU、CPU和内存的机架内估算相对直接；我们估计单个韦拉·鲁宾机架需要约65片晶圆，分布在尖端逻辑、DRAM/HBM和NAND上（见展位7）。然而，机架外的估算则需要稍多工作量。 例如，我们相信大部分CPU需求（如代理计算等）将实现于机架之外。例如，我们近期发布了关于代理计算CPU机遇的报告，预估到2030年将出现约2230亿美元/9500万单元的机遇，年产能约70吉瓦，这意味着每吉瓦每年约14万个单元（这是我们在此处采用的一个指标）（见图8）。此外，每个CPU都伴随着大量的DRAM配套（目前许多服务器起步于每CPU 256-512 GB，并向上扩展至多个TB）；例如，NVIDIA的Vera CPU平台包含256个CPU和200-400 TB的DRAM。我们目前在分析中采用每CPU0.5 TB的DRAM配套（见图9）。对于机架外NAND配套，我们采用了Bernstein的NAND模型，假设数据中心NAND的年比特增长率从当前水平起约为30%（见图10）。 基于对晶圆尺寸、良率等方面的进一步假设，我们估算出所需晶圆数量。对于每个增量GW，我们估计需要约50K WSPM的新产能，其中约一半是DRAM，约20%是NAND，约15%是HBM，以及约10%是先进逻辑（见附图11）。请注意，我们的分析未考虑计算领域因旧设备更新而产生的增量需求。 计算基础设施预计将在2030年达到其使用寿命终点（因此实际需求可能更高）。 然后，我们估算逻辑、DRAM/HBM和NAND的资本强度（即仅使用工具成本）（见展12）（注意：这些数字由我们的亚洲半导体团队估算；我们的美国团队认为它们看起来偏低/保守，但无论如何我们仍将在此使用它们）。总体而言，这些数字表明，每年每增加1吉瓦将需要约80亿美元的增量晶圆厂支出。 最后，我们选定一个GW建设部署情景（即2030年部署X个增量GW），以确定实现该情景所需的WFE总增量累计支出，我们假设这部分支出分摊至CY27至CY29三年期间（因为本次分析假设WFE能力必须在CY29年底到位，以支持2030年的增量计算能力增长）。由于上述仅为AI驱动的WFE支出，我们还单独核算非AI基础的WFE支出（例如：滞后技术、模拟技术、中国等），通过在上述累积AI驱动WFE支出基础上增加“基准”WFE估算（我们将其定为约120亿美元/年或约360亿美元用于27-29年），从而得出CY27-29的总WFE支出。 关于我们场景所使用的全球温升（GW）输入的重要说明。我们的2030年GW输入代表的是相对于2026年基线水平的年度增量增长，而非2026年至2030年间累计增加的数据中心容量。我们通过以下示例进行说明： 2026年基准：假设2026年数据中心计算能力新增约为每年20吉瓦（使用截至今天的现有晶圆厂产能）。 到2029年底，半导体产能将新增足够，使得数据中心能够在2030年单独增加约70吉瓦的计算能力（约20吉瓦的2026年基准 2027-29过渡期：数据中心GW累计新增量远超50GW的投入量，因为行业在过渡期内加速向增长目标迈进。虽然具体新增的GW数量取决于年度产能新增轨迹，但在上述示例中，2027-29年三年间数