AI 资本开支持续增长
摩根大通认为，AI 基础设施需求仍然超过供应能力，超大规模云服务商和新兴 AI 云厂商的资本开支有望在未来几年维持高位。
根据该行汇总的市场一致预期，2026 年主要云计算及 AI 云厂商资本开支预计接近 1 万亿美元，同比增长 97%；2027 年进一步增长 47%，至约 1.43 万亿美元；2028 年达到约 1.55 万亿美元，同比增长 9%。
尽管资本开支增速预计在 2028 年明显放缓，但绝对投资规模仍将维持在 1.5 万亿美元以上。
摩根大通指出，AI 投资可持续性正在得到越来越多的经营数据支持。大型云厂商订单积压规模扩大、长期采购承诺增加，以及云计算和 AI 业务经营利润率改善，都表明 AI 商业化能力正在增强。
该行认为，AI 资本开支有望在 2028 年及以后维持较高水平。不过，行业增长的主要瓶颈并非需求不足，而是先进制程晶圆代工、HBM、先进封装及电力供应等环节的产能限制。
与此同时，AI 芯片市场的竞争格局正在发生变化。
摩根大通预计，随着大型云厂商扩大自研芯片计划，定制 AI 加速器（ASIC/XPU）将在整体市场中占据越来越高的份额。
按出货量计算，ASIC/XPU 在 AI 加速器市场中的占比预计将从 2025 年的 32%，提高至 2026 年的 43%，并在 2027 年达到 56%，首次超过传统 GPU。
该行预计，全球 AI 加速器出货量将从 2025 年的 1010 万颗增至 2026 年的 1680 万颗，2027 年进一步达到 2640 万颗。
其中，英伟达 GPU 出货量预计从 2026 年的 890 万颗增至 2027 年的 1030 万颗，谷歌 TPU 出货量同期则预计从 460 万颗增长至 950 万颗。
摩根大通认为，定制芯片能够针对特定工作负载优化总体拥有成本，因而受到大型云厂商青睐。博通和迈威尔是这一趋势最直接的受益者之一，英伟达则有望继续保持商用 GPU 领域的领先地位，AMD 也将受益于新一代 AI 加速器产品放量。
需要说明的是，ASIC/XPU 份额超过 GPU 指的是出货数量，并不意味着其收入规模或计算能力已经超过 GPU。
除 AI 加速器外，AI 智能体的普及也正在创造新的服务器 CPU 需求。
摩根大通预计，2030 年之前服务器 CPU 市场收入复合年增长率将超过 50%。
其中，AMD 有望继续扩大市场份额。2026 年第二季度，AMD 在 x86 服务器 CPU 市场的收入份额已经达到约 41%，摩根大通预计其服务器 CPU 收入未来数年复合年增长率将超过 60%。
存储芯片供应紧张或持续至 2028 年
摩根大通尤其看好存储芯片的长期前景。该行认为，过去三个月存储市场基本面显著改善，供需失衡进一步加剧，而长期供货协议的普及正在改变行业高度依赖价格周期的传统商业模式。
根据摩根大通全球存储研究团队预测，2026 年至 2028 年，存储芯片行业供需缺口分别约为 20%、19% 和 15%。即使客户通过降低部分产品规格减少内存消耗，供应仍然难以满足需求。
供应紧张主要受到两方面因素推动。
需求端，AI 加速器出货量增长、单颗芯片 HBM 容量增加，以及 AI 智能体带来的服务器 DRAM 需求扩张，持续推动存储芯片消耗量上升。
供应端，先进制程迁移速度放缓、晶圆厂建设周期延长，以及 HBM 生产占用更多传统 DRAM 产能，限制了供应扩张。
报告指出，随着 HBM 技术升级，其生产过程将占用更多晶圆制造产能，进一步限制传统 DRAM 供应。摩根大通预计，全球 HBM 市场规模将从 2026 年的约 640 亿美元增至 2027 年的 1600 亿美元，并在 2028 年达到 2800 亿美元。到 2028 年，HBM 累计供应缺口可能达到相当于 23 周供应量的水平。
供需紧张也将推动价格上涨。
摩根大通预计，2027 年 HBM 综合平均售价同比上涨 54%，2028 年进一步上涨 25%。美光已经锁定 2027 年 HBM 供应价格，相关价格较 2026 年显著提高。
与此同时，定制 AI 芯片正在成为 HBM 需求的重要来源。摩根大通预计，XPU 相关需求在 HBM 位元需求中的占比将从 2026 年的约 35% 提高至 2027 年的约 50%。
除了供需变化，长期供货协议可能对行业产生更深远的影响。
以美光为例，该公司战略客户协议（SCA）数量已从 16 份增加至 26 份，相关协议覆盖至 2030 年，涉及超过 35% 的收入。公司剩余履约义务达到 1500 亿美元，客户现金承诺达到 320 亿美元。
更重要的是，美光 2027 财年超过 75% 的产出已经获得合同承诺。
摩根大通认为，如此高比例的提前锁定产出，为存储企业提供了过去罕见的长期收入能见度。
此外，新签订的协议采用当前较高的市场价格，有望显著提高美光跨周期毛利率水平，减轻传统存储行业价格大幅波动对企业盈利的冲击。
该行认为，长期协议与持续紧张的供需格局相结合，可能推动存储企业从高度周期性的商品供应商，逐渐转向盈利可预测性更强的企业。
不过，存储厂商也在大幅增加资本开支。美光预计 2027 财年资本开支将超过 550 亿美元，较 2026 财年的约 270 亿美元增加一倍以上。
另外，数据中心固态硬盘（SSD）正在成为存储行业新的增长引擎。
摩根大通指出，AI 推理中的 KV Cache 卸载、SSD 替代部分机械硬盘需求，以及超大规模云厂商增加企业级 SSD 采购，共同推动市场扩张。
报告显示，美光 2026 财年第四季度数据中心 SSD 收入约 100 亿美元，达到上年同期的约 10 倍，占其 NAND 收入的约三分之二。
摩根大通预计，企业级 SSD 在整体 SSD 收入中的占比将从 2025 年的约 62% 提高至 2028 年的 87%。
该行认为，尽管存储芯片股票今年已经显著上涨，但行业商业模式的结构性改善尚未得到市场估值的充分反映。长期供货协议进一步普及、HBM 持续涨价以及盈利预期上修，可能推动相关企业获得新的估值重估。
AI 网络与半导体设备迎来新一轮扩张
随着 AI 数据中心规模不断扩大，计算节点之间的通信效率正在成为新的基础设施瓶颈。
摩根大通认为，AI 基础设施投资的重点正从单纯增加计算能力，逐渐扩展至高速以太网、光互连、交换芯片及机架内部连接技术。
该行预计，到 2030 年，服务器、数据中心以太网交换机、数据中心互连及 AI 数据中心交换机市场的复合年增长率分别达到 31%、36%、43% 和 42%。
800G 向 1.6T 网络升级，以及以太网在 AI 计算集群中应用增加，将成为重要推动因素。
摩根大通尤其看好博通和迈威尔。
报告指出，博通在超大规模云厂商交换及路由芯片市场中的份额约为 70%，最近一个季度 AI 网络业务收入同比增长超过 150%。
摩根大通认为，市场过于关注博通定制 AI 芯片业务面临的竞争风险，相对忽视了其网络业务的增长潜力。
迈威尔则正在从光 DSP 和定制芯片供应商，向覆盖更广泛 AI 基础设施的企业转型。该公司管理层提出，2030 年互连业务收入潜在规模可能达到 375 亿美元。
摩根大通预计，迈威尔光互连业务收入将在 2026 年和 2027 年分别同比增长 84% 和 82%。
AI 需求持续扩张也正在推动半导体制造设备行业进入新一轮投资周期。
摩根大通预计，全球晶圆制造设备（WFE）市场规模将在 2026 年达到 1630 亿美元，同比增长 31%；2027 年进一步增长 38%，至 2250 亿美元；2028 年达到 2630 亿美元，同比增长 17%。
先进制程晶圆代工和 DRAM 将成为主要增长来源。
其中，台积电未来两三年的先进制程产能扩张尤为重要。
摩根大通全球研究团队已将台积电 2026 年至 2028 年的资本开支预测分别上调至 640 亿美元、860 亿美元和 1000 亿美元。
该行认为，台积电持续扩大 N2、N3 等先进制程产能，以及英特尔 18A、14A 等工艺的潜在投资，将为半导体设备行业提供增长动力。
在存储芯片投资方面，摩根大通预计，2026 年至 2028 年全球 DRAM 相关资本开支累计约 4130 亿美元，高于此前预测的 3680 亿美元。
相比之下，NAND 设备投资预计较为温和，主要用于技术升级、制程转换及更高层数的 3D NAND 生产，而非大规模新增晶圆厂。
不过，摩根大通强调，半导体设备行业的主要问题已经不是需求是否足够，而是订单能否及时转化为收入。
由于新建晶圆厂及洁净室需要较长建设周期，即使设备订单持续增长，客户也可能因为厂房尚未准备就绪而推迟设备安装，进而影响设备供应商收入确认。
在大型半导体设备公司中，摩根大通尤其看好科磊（KLA）。
截至报告统计时，KLA 年内上涨约 66%，明显落后于泛林集团的 91% 和应用材料的 102%。
摩根大通认为，当前设备行业增长主要由产能扩张推动，而 KLA 更擅长的工艺控制、良率管理及先进制程检测业务尚未充分体现增长优势。
随着 2027 年先进制程投资增加，芯片制造复杂度进一步提高，KLA 有望获得更多订单及盈利预期上修。
行业复苏明显分化
尽管半导体行业整体前景向好，摩根大通强调，不同终端市场的复苏并不均衡。
在模拟芯片领域，工业、航空航天、国防及数据中心需求正在改善，但客户尚未启动全面补库存。
摩根大通认为，产品涨价有望成为 2026 年下半年至 2027 年模拟芯片企业新的盈利增长动力。
其中，亚德诺半导体已经推进额外提价措施，德州仪器则计划在 2026 年第四季度对部分产品提价，并于 2027 年扩大至更多模拟芯片、电源管理芯片及微控制器产品。
该行认为，即使终端需求仅逐步复苏，涨价仍有望改善企业收入和利润率。
相比汽车，摩根大通对工业芯片市场更加乐观。
能源基础设施、工厂自动化、医疗、国防及数据中心电力需求，为工业半导体提供了周期性复苏之外的长期增长动力。
汽车芯片市场虽然已经基本完成库存调整，但全球汽车产量仍然疲弱。
摩根大通认为，汽车半导体业务增长主要依赖电动化、智能驾驶及车载电子系统升级带来的单车芯片价值量增加，而非整车产量明显反弹。
消费电子市场则受到存储芯片涨价的明显冲击。摩根大通认为，苹果较少涉足低端市场，且拥有更强的供应链采购能力，因此受到的冲击预计小于低端安卓手机厂商。
PC 市场同样面临成本压力。摩根大通预计，存储芯片涨价将导致 2026 年 PC 出货量同比出现高个位数至低双位数百分比的下降。
此外，电子设计自动化（EDA）行业也正在从 AI 发展中获得新的增长机会。
摩根大通认为，AI 智能体更可能扩大 EDA 市场，而非取代现有设计软件，因为 AI 驱动的设计、仿真及验证任务增加，将提高底层 EDA 工具的使用量。
报告指出，Synopsys 推出的 AI 设计工具有望使 EDA 工具调用次数增加至原来的 5 至 10 倍。该公司与亚马逊签订的 10 亿美元多年期 IP 授权协议，也为新的商业模式提供了案例。
不过，摩根大通也提醒，AI 资本开支的长期可持续性、半导体供应链产能扩张进度，以及消费电子等终端市场的需求疲软，仍是行业面临的重要不确定性。
