大摩｜人工智能供应链：台积电 CoWoS 扩产、ASIC 发展动向与亚洲实地调研

信息自留地12-02 22:35

人工智能供应链：台积电 CoWoS 扩产、ASIC 发展动向与亚洲实地调研摘要：今天要分享的是摩根士丹利亚太科技团队在 2025 年 12 月 1 日发布的一份人工智能供应链专题研究。报告围绕台积电 CoWoS 封装产能的最新扩张计划，重新测算了 2026 年全球 AI GPU 与 ASIC 的需求，并利用大型数据中心电力部署方案，反推 CoWoS、HBM 以及 3nm 晶圆的潜在消耗。根据报告，...

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ASIC Dynamics; Asia Field Trip》，中文可以理解为《人工智能供应链：台积电 CoWoS 扩产、ASIC 发展动向与亚洲实地调研》。这份报告由摩根士丹利亚太科技团队撰写，主要分析师包括 Charlie Chan、Daniel Yen、Daisy Dai、Tiffany Yeh 等人。今天的音频仅做信息分享和知识梳理，不构成任何形式的投资建议。第一部分：这份报告想回答什么问题？先用几句话把报告的核心问题讲清楚。第一个问题，台积电在高级封装 CoWoS 上，到 2026 年究竟会扩到多大规模？产能会分给哪些客户？这直接关系到英伟达、博通、AMD、谷歌、亚马逊等公司在未来几年能拿到多少高端 AI 芯片。第二个问题，在 GPU 之外，AI ASIC，特别是云厂商自研的加速芯片，比如谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、各类定制 ASIC，会对 CoWoS 与先进制程形成多大拉动？这关系到“算力自主”趋势下，谁是新一轮赢家。第三个问题，当前全球范围内很多超大型数据中心项目，已经明确了电力规划，1GW、2GW 甚至 5GW 的项目层出不穷。把这些电力部署折算成机架，再折算成单颗芯片和晶圆需求，会推导出怎样的 CoWoS 和晶圆消耗曲线？这决定了 2026 年之后，AI 供应链到底是结构性紧张，还是逐步供给跟上。围绕这三个问题，报告一方面给出了具体数字，另一方面给出了作者团队在亚洲供应链调研中的一些观察。下面我们按照“先讲 CoWoS，再讲 3nm，再讲电力部署，最后讲估值和产业链公司”的顺序，来一起拆解。第二部分：CoWoS 是什么，为什么几乎所有 AI 巨头都离不开它？在进入数字之前，先用比较口语化的方式解释一下 CoWoS。CoWoS 全称是 Chip-on-Wafer-on-Substrate，可以理解为“芯片-晶圆-基板”的三维封装结构。简单说，就是先把多个芯片放到一块中介层晶圆上，再把这块“芯片拼盘”封装到底部的封装基板上。这样做的好处，是可以在有限的封装面积里，堆叠起更高的带宽和更大的芯片规模，特别适合需要大量高带宽内存 HBM 的 AI 加速卡。在报告第 4 页的示意图里，可以看到一个立体结构：最下面是 Substrate，也就是封装基板，中间是 Interposer 中介层，最上面是 SoC 芯片和分布在四周的 HBM 内存。这样的封装方式，让 GPU 或者 ASIC 芯片和 HBM 之间走的是非常短的互连路径，带宽巨大、延迟极低，非常适合大模型训练。台积电在 CoWoS 体系里，又细分出 CoWoS‑L、CoWoS‑S、CoWoS‑R 等不同形态，分别对应不同的中介层形式和封装结构。对我们来说，记住一点就够了：不管是英伟达的 GPU，还是谷歌、亚马逊这些云厂商的自研 ASIC，大部分高端 AI 芯片，目前都高度依赖类似 CoWoS 这种先进封装。谁掌握了 CoWoS 产能，谁就站在了 AI 半导体供给链的“龙头水龙头”位置。第三部分：台积电 CoWoS 产能扩张新预测——到 2026 年 12.5 万片／月报告最重要的一个更新，就是对台积电 CoWoS 产能的再预测。在此前的研究中，团队曾经估计，到 2026 年，台积电的 CoWoS 产能相对 2025 年底还会再扩 20%～30%。这一次，根据最新的供应链调研，摩根士丹利把预测大幅上调：预计 2026 年底，台积电 CoWoS 月产能将达到约 12.5 万片 12 英寸晶圆，而 2025 年底约为 7 万片，对比起来，相当于 79% 的产能增幅。在第 4 页的柱状图中，可以看到从 2022 年到 2026 年全球 CoWoS 供给的变化。2022 年，台积电的 CoWoS 供给还在几千片水平，2023 年快速放量，2024 年和 2025 年继续扩充，到 2026 年台积电部分的柱子跃升到 12.5 万片／月，而非台积电阵营（包括 Amkor、联电、日月光等）也有一定扩张，但整体规模仍然明显小于台积电。这意味着两个关键信号：产能重心高度集中在台积电。2026 年时，高端 CoWoS 依然以台积电为主导，非台积电产能虽然扩充，但主要是补充角色。2026 年 AI 芯片整体供给能力被显著抬升。在 2025 年 CoWoS 紧张的背景下，这种近乎翻倍的扩产，为后续 GPU 和 ASIC 的出货提供了基础。接下来，更关键的问题是：这 12.5 万片／月的产能到底会分配给谁？第四部分：2026 年 CoWoS 产能如何分配——英伟达仍然是绝对核心报告在第 2、3 页给出了非常详细的产能分配表，既有 2025 年不同客户的 CoWoS 需求，也有 2026 年的新旧预测差异。我们可以把这些数字翻译成几个容易理解的结论。1. 英伟达：从 42.5 万片增至 80 万片，依然吞掉大头2025 年全球 AI 客户中，英伟达的 CoWoS 需求约为 42.5 万片晶圆，到 2026 年，摩根士丹利的最新预测是 80 万片，相当于再增长 88%。在台积电侧，英伟达的 CoWoS‑L（主要用于高端 GPU）的产能规划，从之前的 59 万片提高到 70 万片左右。加上少量 CoWoS‑S 产能，以及部分交给 Amkor、日月光等厂商的封装任务，英伟达依然是整个 CoWoS 生态的绝对第一大客户，需求占比在 2026 年约为 60%。报告同时提到，摩根士丹利美国团队对英伟达也给出了相匹配的预测：到 2026 年底，英伟达有望实现累计约 5000 亿美元的 AI GPU 收入。这两组数字——CoWoS 产能和收入目标——在模型上是互相校验的。在亚洲实地调研中，团队还观察到一个细节：英伟达面向特定市场发布的 B40（也称 RTX Pro 6000）芯片，原本预计 2025 年下半年会有 150 万～200 万颗左右的生产，但最新跟踪显示，实际节奏可能调整到 90 万颗左右。原因并不是需求断崖，而是产品在性价比、定位上需要再优化。调研中也发现，当前很多客户在推理业务上，更青睐 5090 等高端游戏显卡，以及部分此前迭代过的 Hopper 芯片和本地厂商方案，整个市场格局仍在不断演变。2. 博通：谷歌 TPU 成为 CoWoS‑S 的最大增量来源第二个重要客户是博通。2025 年时，博通的 CoWoS 需求约为 8.5 万片晶圆，到 2026 年的新预测是 23.5 万片，比上一版预测多出 2.5 万片。这个变化背后有两个关键点：一方面，原本为某社交平台设计的 ASIC 项目，由于设计调整，2026 年的 CoWoS‑L 需求从 5 万片下调到 3 万片左右；另一方面，谷歌 TPU 的需求强劲上调，博通在台积电的 CoWoS‑S 订单，从原来的 15.5 万片提升到 20 万片，使得总订单仍大幅增长。报告特别提到两个佐证数据：第一，台积电正在扩充 65nm 中介层晶圆的产能，大约增加 2 万片／月，这部分中介层主要用于 CoWoS‑S，团队判断终端客户很可能就是谷歌 TPU；第二，在此前对联发科的研究中，提到其某个客户把 3nm TPU 的导入时间提前，这也与云厂商对自研算力加速器的重视相呼应。3. AMD：AI 带动 CPU 与 GPU 双线受益报告引用了 AMD 管理层在分析师会议上的表述：到 2030 年，数据中心 CPU 市场中，与 AI 相关的部分有望额外贡献约 300 亿美元的收入，整体 2025～2030 年的年复合增速预计在 18% 左右。在这样的需求背景下，摩根士丹利预测，AMD 在 CoWoS 上的需求，2025 年约为 6 万片晶圆，到 2026 年提高到 13 万片。其中：在台积电侧，CoWoS‑L 与 CoWoS‑S 的配比会维持相对稳定；在日月光、硅品阵营，AMD 预计会新增约 1.5 万片 CoWoS‑L 产能，使得这些封测厂在 AI 芯片供应链中的存在感进一步提升。4. 其他客户：AWS、Alchip、Marvell、GUC 与联发科除了三大头部客户外，报告还给出了其他客户的 CoWoS 需求曲线：AWS 与 Alchip 合计在 2026 年的 CoWoS 需求约 7 万片，主要围绕 Trainium 系列 AI 加速芯片；Marvell 在 2025 年曾有较大增幅，2026 年保持约 4.5 万片需求；GUC 也就是创意电子，2026 年的 CoWoS 需求预估为 1.4 万片；联发科在 CoWoS‑S 上的份额虽然规模不大，但 2026 年订单有望从 1 万片提升到 2 万片，主要受益于为云厂商提供 TPU 相关设计服务。把所有客户加总，在第 3 页的表格以及第 4 页的折线图里可以看到，全球 CoWoS 需求从 2023 年到 2026 年，整体增速大约是 95%、216%、84%、95% 这样一条高增长曲线。也就是说，即便在高基数上，2026 年 CoWoS 需求仍然接近翻倍。第五部分：CoWoS 之后，看 HBM 与晶圆——2026 年约 300 亿 Gb HBM、250 亿美元晶圆需求有了 CoWoS 产能和客户需求，下一步要看的是：这意味着多少 HBM 内存和多少前段晶圆产能。在报告第 4 页，作者给出了两张关键表格。第一张是 HBM 需求测算，第二张是 AI 晶圆需求测算。1. HBM：AI 带动的高带宽内存需求按照摩根士丹利的模型，如果把 2026 年各家 AI 芯片厂商的 CoWoS 分配量，逐一拆分成单颗芯片，再乘以每颗芯片上搭载的 HBM 颗数和单颗容量，可以推导出一个综合结论：2026 年 AI 相关 HBM 的总需求大约在 300 亿 Gb 左右。在 GPU 这一侧：英伟达的 B300，预计 CoWoS 需求 35 万片，每片晶圆上约 14 颗芯片，对应 490 万颗 GPU，每颗 GPU 搭载约 8 颗、单颗 36GB 的 HBM3e 内存，总体带宽非常可观；后续的 Rubin R200，同样对应 35 万片 CoWoS 产能，每片约 8 颗 GPU，总出货约 280 万颗，搭载的则是更先进的 HBM4。阿里斯顿式的 MI355、MI400 也分别对应 1 万片和 8 万片左右的 CoWoS 需求，配套 HBM3e 或 HBM4。在 ASIC 一侧，谷歌 TPU v6、v7、v8 系列，亚马逊 Trainium2.5、Trainium3，以及某些新兴企业和云厂商的自研芯片，例如 xAI、Microsoft Maia 200／300、Meta 的 MTIA 3、OpenAI 的 Nexus（Titan 1）等，同样都在大量拉动 HBM，单颗芯片搭载的 HBM 容量从 64GB 到 432GB 不等。综合下来，2026 年 AI 相关 HBM 需求，在整条存储产业链中占据举足轻重的份额。这也解释了为什么近一两年，HBM 产能扩产、堆栈层数提升以及工艺升级，会成为存储厂商的战略重点。2. 晶圆：2026 年 AI 芯片晶圆收入约 250 亿美元第二张表，是从 CoWoS 出发反推前段晶圆需求。逻辑依旧类似：先根据 CoWoS 产能计算芯片数量，再结合单颗芯片的面积、制程节点、晶圆利用率，得到需要多少片晶圆，最后乘以每片晶圆的价格，算出市场规模。在 GPU 端，B300 和 Rubin R200 是绝对主力：B300 的核心晶粒面积约 850 平方毫米，采用 4nm 工艺，两颗芯片堆叠在一起。按模型推算，需要约 38.9 万片晶圆，对应晶圆价格约 2.1945 万美元／片，总收入空间约 85.34 亿美元；Rubin R200 则采用 3nm 工艺，同样是 2 颗芯片堆叠，预计需要约 22.2 万片晶圆，按 2.6 万美元／片的价格测算，对应收入约 57.78 亿美元。加上 MI355、MI400 等产品，GPU 侧的晶圆收入大约是整个 AI 晶圆市场的过半。在 ASIC 端，谷歌 TPU v7、v8 系列和亚马逊 Trainium3 是主要拉动力：TPU v7（Ironwood）采用 3nm 工艺，估计需要 14.1 万片晶圆，对应约 36.71 亿美元的晶圆收入；TPU v8 系列两款合计约 5.4 万片晶圆；Trainium3 也需要约 4.1 万片晶圆，贡献超过 10 亿美元的晶圆收入。所有 GPU 与 ASIC 合计，2026 年 AI 前段晶圆的市场空间约 238.49 亿美元，接近 250 亿美元规模。这个数字并不包括其他通用 CPU、网络芯片等，仅仅是围绕高端 AI 加速芯片本身。第六部分：真正的瓶颈在 3nm？台积电 3nm 扩产与产能分配从封装和晶圆需求往回看，上游最大的约束点，就是先进制程，尤其是 3nm。报告在第 5 页专门讨论了台积电 3nm 的供给。摩根士丹利此前假设，台积电 3nm 产能在 2025 年约为 11～12 万片／月，2026 年提高到 14～15 万片／月。新一轮调研之后，团队发现多个客户对 3nm 的需求超出预期，包括英伟达、AMD 以及专注 AI ASIC 的 Alchip，因此对 2026 年的产能做了上调。最新的预测是：2025 年 3nm 产能依旧在 11～12 万片／月区间；2026 年则有望提升到 16～17 万片／月，比原计划多出约 2 万片／月。这额外的 2 万片／月从哪里来？报告给出的答案是三部分：美国亚利桑那州厂二期投产，贡献约 2 万片／月；原本 4/5nm 的部分产能在中国台湾地区进行转换，贡献约 1 万片／月；通过优化现有厂房布局，把部分 22/28nm 产线搬迁至欧洲新厂，为 3nm 腾出更多洁净室空间，再新增约 2 万片／月的产能。如果上述计划全部落地，摩根士丹利估算，台积电 2026 年资本开支可能提升至 480～500 亿美元，其中一大块就是围绕 3nm 扩产展开。在第 5 页的折线图中，还给出了不同客户对 3nm 需求的结构：早期主要集中在消费电子处理器，到 2025 年之后，英伟达、AMD、AI ASIC 以及部分高性能计算项目的占比迅速上升。也就是说，AI 对 3nm 的拉动，从“增量”逐渐变成“主导”。从供应链访谈来看，一些客户已经感受到了 3nm 产能的紧张，尤其是高端 GPU 与云厂商自研 ASIC 之间，在争夺同一批产能配额。报告也提到，部分厂商可能通过合作模式，协助云客户获得更多 3nm 产能，例如博通、Marvell 可能在亚马逊 Trainium 项目中扮演这样的角色，通过提供设计服务或产能协调，帮助其拿到更多 3nm 配额。总的来看，CoWoS 产能在 2026 年有明显扩容，而 3nm 则仍有一定紧张，特别是当多个 AI 客户集中在短时间内导入新一代产品时，前段产能的弹性将成为影响交付节奏的关键变量。第七部分：从电力部署反推 CoWoS 需求——1.24 百万片 CoWoS 是否足够？报告一个非常有意思的章节，是从“电力部署”倒推 CoWoS 需求。这部分内容在第 6、7 页的表格中。逻辑是这样的：现在全球很多大型 AI 数据中心项目已经公布了规划，例如某些项目规划 1GW、2GW 甚至更高的电力。作者把这些项目分成两类：Mega Project（功率 ≥1GW）和Hyperscale Project（200～999MW）。对每一个项目，先根据总功率和单机架功率估算机架数量，再假设每个机架里使用的 GPU 或 ASIC 型号和数量，从而倒推出总的芯片数量，再转换成 CoWoS 晶圆需求。举一个例子，报告中提到的某 1GW 的超大项目，采用的是英伟达 GB200 NVL72 节点，每个机架功率约 135kW。按这个参数计算，总机架数量约 7000 组左右。再根据每个机架里面具体包含多少颗 GPU、多少颗 CPU，最终可以推导出约 5330 万颗 GPU，对应约 3.8 万片 CoWoS 晶圆。如果整个项目分 2 年部署完毕，那么每年的 CoWoS 需求约为 1.9 万片。在所有已披露的 Mega 和 Hyper 级别项目中，报告列出了包括 OpenAI 与合作伙伴在美国的多个 Stargate 项目、xAI 的 Colossus 项目、某社交平台在美国和韩国的超大数据中心，以及 AWS、微软、谷歌等多家云厂商在北美与其他地区的建设规划。通过类似的推算，作者得出一个综合结论：从 2026～2028 年看，所有这些项目合计对应的 CoWoS 总需求约为 124 万片；折算成年均需求，大约是 68.1 万片。再对照前面提到的供应端：台积电与非台积电 CoWoS 平均年供给能力合计接近 110 万片晶圆。理论上，这样的供给是可以覆盖住目前已公开的超级项目规划的。换句话说，在当前公开的规划之下，CoWoS 在 2026 年左右并不是最尖锐的瓶颈。真正需要关注的，反而是前段 3nm 产能，以及某些关键材料，比如 T‑glass 这类高端载板材料。第八部分：聚焦三个重磅合作——OpenAI 与英伟达、AMD，以及谷歌与 Anthropic在电力部署之外，报告还单独对三个备受关注的合作项目进行了量化分析：OpenAI 与英伟达之间的 10GW 合作；OpenAI 与 AMD 之间的 6GW 合作；谷歌与 Anthropic 之间的 1GW TPU 合作。在第 7 页的两张表格里，摩根士丹利给出了详细测算。对台积电阵营来说：在 OpenAI‑英伟达 10GW 项目中，假设采用 Vera Rubin NVL144 机架，每个机架功耗约 220kW，总机架数约 4.5 万架，搭载的是 Rubin GPU。按模型推算，整个项目需要约 327.3 万颗 GPU，对应约 40.9 万片 CoWoS 晶圆。如果按 3 年部署，平均到 2027 年的年需求约 13.6 万片；OpenAI‑AMD 6GW 项目中，假设采用 Helios 机架，每个机架 260kW，总机架数约 2.3 万架。机架内搭载 MI455 GPU 等芯片，最终推算出约 16.62 万颗 GPU，对应约 1.66 万片 CoWoS 晶圆，平均年需求约 5.5 万片；谷歌‑Anthropic 的 1GW TPU 项目中，采用的是 TPU v7（Ironwood），每个机架约 60kW，总机架数约 1.7 万架，对应 106.7 万颗 TPU 芯片，约 5.3 万片 CoWoS 晶圆，平均年需求同样在 5.3 万片左右。把三个项目加总，台积电相关的 CoWoS 总需求约 62.9 万片，如果按 3 年部署，2027 年的年化需求约 24.5 万片。同时，这些项目对先进制程晶圆的需求也非常可观：英伟达 OpenAI 项目，对 2nm／3nm 的晶圆需求合计约 26 万片；谷歌 Anthropic 项目，对 3nm 晶圆需求约 7 万片；AMD OpenAI 项目，对 2nm 晶圆需求约 8.1 万片。在非台积电阵营中，CPU 类产品也需要部分 CoWoS 产能，例如英伟达 Vera CPU、AMD Venice CPU 等。报告估算，这部分 2027 年的年化 CoWoS 需求约 3.6 万片左右。这些数据的意义在于：全球头部 AI 项目和云厂商自研芯片，已经成为 CoWoS 和先进制程产能最核心的“锚点需求”。只要这些项目持续推进，整个 AI 半导体产业链就有相对清晰的出货曲线。第九部分：估值与收益——AI 半导体的收入与市盈率走势报告在第 8、9 页把视角切回到资本市场，梳理了 AI 半导体相关公司的估值和收入暴露情况。1. P/E 估值：GPU 龙头与“替代 AI 半导体”和“AI 赋能厂商”在第 15 张图中，作者把相关公司分成三组：第一组是 GPU 龙头；第二组是“替代性 AI 半导体”，包括 AMD、Alchip、Andes、Marvell、博通等；第三组是“AI 半导体赋能厂商”，包括台积电、EDA 公司、光刻与封测设备厂商等。从 2022 年末到 2025 年底，GPU 龙头的市盈率大部分时间在 40～50 倍区间波动，期间根据市场情绪和盈利预期有所起伏；替代性 AI 半导体总体估值水平略低，约在 25～35 倍区间；而以台积电为代表的“赋能厂商”，估值更接近传统半导体龙头，整体在 20～30 倍之间。这反映出资本市场对“算力标准件”和“产业基础设施”的不同定价逻辑：前者是高成长、高波动，后者则兼具成长性和稳健性。2. 收入：数据中心／HPC 半导体持续高增第 16 张图统计了英伟达与 AMD 在数据中心／高性能计算领域的季度收入。从 2014 年到 2024 年，整体趋势是持续上行，中间虽有周期波动，但在 2023 年之后，随着生成式 AI 的爆发，收入增速明显抬升，单季度合计收入已经接近 700 亿美元水平，且同比增速多次突破 100%。这说明当前 AI 周期并非“短暂主题”，而是已经形成实打实的收入与现金流。3. 台积电的 AI 收入占比第 18 张图给出了台积电 AI 相关业务的收入拆分：包括通用 AI 芯片、定制 ASIC、CoWoS 和晶圆测试、AI 服务器 CPU 等模块。从趋势上看：2023 年，AI 相关收入在台积电总收入中的占比还在 10% 左右；到 2024 年，这一占比提升至中十几的水平；到 2025 年，摩根士丹利预计 AI 相关收入大约将占到台积电总收入的 25%，并在 2026～2027 年持续上升。这意味着，在未来几年，AI 将从“增量业务”逐步变成台积电的“核心业务之一”，而 CoWoS 和 3nm 等关键环节，则是这块业务的主要抓手。4. 大中华区 AI 半导体的收入暴露第 17 张图则从公司角度展示了大中华区部分半导体企业在 2025 年的 AI 收入占比。虽然图中没有给出具体数字，但从柱状图高度可以看出，Alchip、AllRing、Andes、KYEC 等企业的 AI 相关收入占比较高，说明这些公司在 AI 设计服务、测试与先进封装领域的定位比较聚焦；台积电、联发科、Aspeed、创意等公司则是“AI + 传统业务”并重；部分封测企业虽然 AI 收入占比相对较低，但凭借规模优势和技术能力，仍然是产业链中不可或缺的一环。第十部分：亚洲供应链的关键公司——从晶圆厂到封测，再到设计服务报告在导语和第 10 页“重点公司”列表中，对亚洲 AI 供应链中的代表性公司做了梳理。我们可以按角色简单串一下：晶圆制造：台积电是 GPU 和 ASIC 的主要晶圆代工方，也是 CoWoS 的核心提供者；中芯国际在本地 AI GPU 代工方面扮演重要角色，尤其是面向本土市场的算力需求；部分特色工艺厂，如华虹、世界先进等，在电源管理芯片、接口芯片方面也有间接贡献。先进封装与测试：日月光（ASE）、硅品、Amkor 等，在 CoWoS、扇出封装、高端测试服务方面深度参与；京元电（KYEC）在 TPU 等定制 ASIC 的测试环节具有优势；ASMPT 在 HBM 相关封装设备上地位突出，尤其关注本地区 HBM 投资。AI 芯片设计服务与 IP：Alchip 深度参与 AWS Trainium3 等项目，在 3nm AI ASIC 设计上积累丰富；创意（GUC）承接了谷歌 CPU、部分 AI 项目以及新能源车相关高性能芯片；Andes 等 RISC‑V IP 提供商，以及区域内的 EDA、IP 供应商，在整个 AI 设计生态中提供底层工具与架构支持。系统与控制芯片：Aspeed 在 AI 服务器 BMC 控制芯片领域具有很高市占率，是服务器系统层面很关键的一颗芯片；联发科则在 AI 终端和部分云侧项目里提供 SoC 与定制芯片的设计服务，未来有望在 3nm TPU 项目上继续受益。设备与材料：北方华创、AMEC 等公司，在刻蚀、沉积设备上服务于先进和存储制程的扩产；载板、T‑glass 等材料厂，则在 CoWoS 和 HBM 堆栈中发挥支撑作用。通过这些公司，可以看到整个亚洲在 AI 半导体供应链中的深度参与：既有最前沿的先进制程和封装能力，也有庞大的设计服务和测试生态，为全球 AI 客户提供一体化解决方案。第十一部分：GPU 与 ASIC 租赁价格、显卡价格与库存——市场热度的侧面观察报告还通过几个价格与库存的指标，来观察当前 AI 市场的温度。消费级显卡价格：第 19 张图展示了在中国市场，英伟达 4090 和 5090 显卡在电商平台上的零售价格走势。可以看到，经历了前期的大幅上升后，近期价格基本趋于稳定，说明高端游戏显卡在供需两端都逐渐进入一个相对平衡的状态。同时，报告指出，本地市场对 AI 推理的需求仍然非常强，很多用户通过 5090 甚至游戏卡集群来承载部分推理任务，这也是显卡价格仍维持高位的重要原因之一。云端 GPU/ASIC 租赁价格：第 20、21 张图展示了 H100 等 GPU 在云平台上的按小时租赁价格，以及亚马逊 Inferentia 等 ASIC 在算力等效条件下的租赁价格。整体趋势是：早期价格较高，随着产能释放和竞争加剧，单位算力价格有一定回落，但仍然显著高于传统通用算力产品。这表明，AI 算力依旧处在“高价值资源”的阶段。英伟达库存天数：第 22 张图统计了英伟达从 2013 年以来的库存天数。平均水平大约在 86 天附近，但在过去两年，随着 AI 需求快速增长以及供应链调整，库存天数曾出现显著波动，部分季度达到 170～190 天，随后又快速回落到接近均值水平。这说明，在高成长、强周期的 AI 市场中，库存管理的重要性被进一步放大。通过这些价格与库存指标，可以从侧面看到：AI 芯片虽然产能持续扩张，但整体需求仍然强劲，市场尚未进入明显过剩阶段。第十二部分：报告的整体结论与需要关注的风险点把前面的内容串起来，这份报告的大致结论可以概括为三点：CoWoS 产能扩张明显，2026 年 AI 芯片出货有望保持高增长。台积电计划在 2026 年把 CoWoS 产能提高到约 12.5 万片／月，相比 2025 年底增加近 80%。结合非台积电阵营的扩产，足以支撑英伟达、博通、AMD 等客户的强劲需求。从公开的大型数据中心电力部署反推，CoWoS 整体并不是 2026 年的硬约束。真正的瓶颈更可能在 3nm 与关键材料。由于多个客户同时在 3nm 导入新产品，台积电需要通过海外新厂建设、制程转换和厂房调整，来把 3nm 产能从 14～15 万片／月提升到 16～17 万片／月。如果进展顺利，2026 年 AI 供应会更平稳；如果进度有所延后，那么部分 AI 芯片的交付节奏仍可能受到影响。AI 正在重塑半导体估值与收入结构。无论是 GPU 龙头，还是 ASIC 设计服务与“赋能厂商”，都已经在收入端显著受益。尤其是台积电，AI 相关业务在总收入中的占比正快速提升，预计 2025 年已接近 1/4，未来几年将继续上升。与此同时，亚洲供应链中大量公司正围绕 AI 建立新的增长曲线，从晶圆、封装测试到设计服务，再到设备与材料，形成一个相互支撑的生态。在报告的最后，摩根士丹利还列出了详细的合规披露和风险提示，例如出口管制、相关行政命令对部分公司证券的影响等。这些内容主要属于合规与监管层面的说明，报告并未在正文部分展开详细讨论，这里就不再逐条解读。好的，以上就是对这份《人工智能供应链：台积电 CoWoS 扩产、ASIC 发展动向与亚洲实地调研》报告的口语化梳理。再次提醒，本音频内容仅基于公开研究报告做信息整理与分享，不构成任何投资建议或买卖推荐。如需进行具体投资决策，还需要结合自身情况和专业意见进行全面评估。感谢你的收听，我们下次再见。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.35.9","shortVersion":"4.35.9","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2588579120","isCrawlerRequest":true}