大摩闭门会-春季训练-半导体行业-20260526

大摩分析师 AI算力缺口驱动半导体全线景气，内存与网络技术迎来爆发拐点 摘要 ·AI驱动半导体全线进入上行周期，GPU在数据中心AI处理器占比从20 1 8年17 %升 至71 % ,英 伟 达 市 占 率 约85 %且 地 位 稳 固 。●算力短缺成为常态，推理算力占比已超75%,企业正从研发(训练)抽调资源满足应用(推理)需求，显示市场并非纯粹研发泡沫。·内存市场供需极度失衡，价格连续三季上涨50%,预计2026年市场规模将从2000亿美元飙升至8,000亿美元以上。●网络技术成为新增长极，纵向扩展技术预计2030年规模达200亿美元，博通AI相关营收预计2027年突破1,000亿美元。·定制芯片(ASIC)虽为英伟达最大对手，但谷歌等大客户在自研TPU的同时仍增加GPU采购，市场呈现多方共赢而非零和博弈。●模拟芯片处于库存去化尾声，正从发货不足向匹配终端需求过渡；晶圆设备受3nm及DRAM短缺驱动，景气度持续上行。 Q&A 如何理解当前半导体行业的周期性特征以及库存周期的现状? 半导体行业具有高周期性，主要体现在库存周期和供给侧周期两个方面。新增产能通常需要2至3年的前置时间，企业必须预测未来需求，这导致了行业的繁荣与萧条。当制造集中于台积电等代工厂时，风险敞口得以分散，但周期性依然存在。库存是观察周期的核心指标，周期底部通常能见度低，交货周期短；一旦出现短缺，交货周期拉长，企业会囤积更多库存，形成正反馈循环，最终导致库存过剩并引发调整。当前，行业各业务线均处于上行周期。AI需求已将供应链推至极限，除模拟芯片外，几乎所有AI相关产品均供应紧张。非AI领域的库存已降至极低水平，呈现典型的上行周期特征。尽管销售额同比增长率已达到极高水平，可能引发对周期见顶的担忧，但这主要由AI的强劲增长驱动，尤其是内存等商品价格的上涨。整体周期并非过热，预计上行趋势将持续。 数据中心程计算领域，A',特别是GP9,是如何改变市场格局的?英伟达的市场地位如何? AI的重要性在计算领域持续提升，尤其是GPU。负责AI运算的核心处理器(主要为数据中心(GPU)在市场中的占比已从2018年的17%增长至目前的719%。市场对这一高占比的持续性存在争议，但考虑到AI周期目前主要受半导体和电力等因素制约，其主导地位预计将维持。英伟达凭借其GPU产品，在AI处理器市场古据约85%的份额，优势显著,且这一份额预计将保持稳定。英伟达每年投入200亿美元进行研发，产品开发周期非常激进.其战略核心已从半导体芯片扩展到系统级技术，例如提供配备72块GPU整套数据中心机架。这些机架通过横向扩展技术实现GPU间的无延迟通信，可作为单一大型虚拟运行随着下半年VeraRubin系列产品的推出，将进一步提升可制造性并实现平稳量产。 除了英伟达的GPU,AI芯片市场的主要竞争格局是怎样的?定制芯片扮演着何种角色? 在AI芯片市场，英伟达的主要竞争对手包括AMD和定制芯片供应商。AMI)是GPU领域的主要竞争者，同时通过收购ZT公司发展机架级技术，并与大客户签订授权协议，积极开拓ASIC市场.预计其战略成效将在2026年晚些时候至2027年显现。定制芯片是英伟达最大的单一竞争对手.主要厂商是为谷歌生产TPU的博通。谷歌凭借其在Transformer技术上的先发优势与博通合作，交付了极具竞争力的芯片，目前TPU约占全球Al生态系统的10%。亚马逊的Trainium是另一个参与者，其主要设计由亚马逊完成，Marvell提供制造支持。然而，ASTC在品类上并不天然优于GPU。市场并禾如预期般分化为多个细分领域，而是趋向于开发大规模语言模型Transformer这类相似的工作负载。谷歌和亚马逊等公司在开发自有芯片的同时，也在大量采购GPU。例如，尽管TPU备受关注，但英伟达2025年在谷歌的份额仍有所提升。当前全球算力严重短缺，市场呈现多方共赢的局面，而非零和博弈。 当前AI算力市场的核心瓶颈是什么?推理与训练的算力分配情况对市场有何影响? 当前全球处理的token数量已超出算力承载能力，AI模型的使用量正超过算力供应，这很可能成为未来的常态，企业正争相扩充算力，而最稀缺的资源就是算力本身。这种算力短缺导致了资源分配的调整。原本计划用于训练(开发模型)和推理(使用模型)的算力配比，因模型使用量激增而被迫改变。大量原用于训练的资源被转用于推理，目前推理算力占比可能已超过75%。这意味着企业正从研发中抽调资源以满足当前的市场需求，而非过度投入研发形成泡沫。只要资本市场持续支持，这种趋势就会延续，进一步加剧了对算力的争夺。 A生态系统快速发展的背最下，网络技术的重要性体现在哪些方面?市场规模和主要参与者有哪些? 网络技术在新的AI生态系统中至关重要。除了机架或服务器之间通信的“横向扩展”技术，机架内部所有组件互联互通的“纵向扩展”成为一项全新的关键技术。预计到2030年，该领域的市场规模将接近200亿美元。众多企业将从中受益。Stereolabs是纵向扩展最直接的受益者。博通凭借其在交换市场的主导地位也拥有巨大机遇，其网络业务增长迅速，在Af相关业务中的占比正从30%提升至40%。博通预计其AI相关营收在2027年将突破1,000亿美元。英伟达通过收购Mellanox推动了高端网络技术发展。此外，美满电子和Sentech在该领域也拥有诸多机会，网络业务的增长速度甚至可能超过本身 模拟芯片市场的周期性、业务特点和投资逻辑是怎样的? 模拟芯片市场连接现实世界，广泛应用于工业、汽车等领域，市场高度分散。其特点是采用成熟工艺，资本投入较低，但在特定场景下回报率很高，能创造大量附加值。该业务具有很强的周期性。在后疫情时代，由于旧晶圆厂转型和产能耗尽，模拟芯片经历了30年来最严重的供应短缺，引发了大规模的库存囤积。吕前，市场正处于一个漫长的库存去化周期。尽管营收增长波动极大，但头部企业仍保持高利润率。投资该市场的关键在于把握周期：在出货量低于终端需求时买入，在出货量超过终端需求时卖出。当前市场正从发货不足向与终端需求基本匹配的状态过渡，整钵表现时好时坏，但正开始向持续向好的阶段过渡。投资模拟芯片股更侧重于其长期价值，它们是价值和现金的长期复利创造者。在个股方面，ADI因其持续复合增长的潜力而受到看好，而恩智浦等汽车领域企业则提供了对实体经济的风险敞口。 晶圆制造设备市场的现状和未来驱动因素是什么? 晶圆制造设备市场具有很强的周期性。当前，市场面临诸多有利因素：尖端逻辑芯片(尤其是3纳米制程)和DRAM均面临严重短缺，这将推动大量资本支出。AI的强劲需求是显著的驱动力。同时，地缘政治因素推动了各地区本土产能的建设需求，相关的补贴政策也大幅提振了行业支出。整体来看，行业正处于景气周期，顺风强劲。美国市场的主要公司包括应用材料、泛林集团和科磊，它们在各自的细分领域(如化学处理、蚀刻、过程控制)均占据领先地位，增长势头良好。 2025年智能手机和内存半导体市场的展望有何不同? 2026年智能手机领域面临一定挑战。内存价格飙升给生产带来成本压力，市场表现尚可，但存在库存积压的风险，预计今年该领域的表现将相对平静。高通在基带芯片市场占据主导地位，而思佳讯和Corvo在射频领域实力强劲。相比之下，内存市场增长势头极为强劲。受AI发展对硬件的限制，内存成为短期内最 大的瓶颈，引发了激烈的竞价战。内存价格已连续三个季度上涨50%,预计2026年市场规模将从2025年的略超2000亿美元增长至突破8,000亿美元。超大规模数据中心客户预计未来数年内存供应将持续紧张。尽管资本开支高企，但市场需求依然强劲，供应严重不足。 NAND和DRAM市场在当前的上升周期中有何异同?其强劲势头的可持续性如何? NAND和DRAM市场均表现强劲，都始于AI数据中心的需求驱动。NAND市场的特殊之处在于，行业在需求爆发的背景下几乎没有新增产能投资。因为同时生产DRAM和NAND的企业会优先将闲置产能投向投资回报率更高的DRAM。此外，硬盘的持续短缺也可能进一步推高对固态硬盘(基于NAND)的需求。DRAM市场格局更为稳固，已缩减至三家主要供应商。市场普遍认可其短期向好，但对持续性存在分歧。传统观点认为，当现货价格持平或消费端疲软时应卖出。但当前情况不同，只要AI需求维持现有水平，DRAM将持续供不应求。例如，美光目前DRAM业务的毛利率高达81%,这种高水平虽然长期难以维持，但短期内预计将持续。 如何评估当前AI热潮的持续性，是否存在泡沫风险? 当前AI需求极为强劲。历史上，技术变革带来的热潮(如互联网、铁路)往往会导致供应过剩。目前市场中存在一些狂热迹象，例如部分公司计划投入远超其市值的资金，以及过于乐观的五年预测。然而，AI技术与其他技术有根本区别：它极度依赖算力，且存在严重的瓶颈。算力供应的增长速度跟不上token(模型使用量)的增长，这是一个明确的制约因素。只要这种供不应求的状况持续，AI热潮的持续时间就会更长。企业正将资源从训练(研发)转向推理(应用),以满足实际需求，这表明市场并非纯粹的研发泡沫。最大的变量在于资本市场。该领域的投资回报周期长，高度依赖持续的融资支持。若资金流入中断，趋势可能逆转。但AI本身具有根本性的重要性，当前并非泡沫。半导体行业将因此持续供应紧张，相关股票的强劲表现预计将延续。