刚刚，据The Information：微软下调人工智能软件销售配额,引发了跳水。市场担忧其AI货币化不力，后续应用受阻。
不过，目前AI的产能仍旧紧俏，先进芯片/封装/PCB需求依旧紧俏，未来几年仍是供不应求状态。
野村证券发布最新研究报告指出，AI半导体需求并非短期泡沫，而是由云计算巨头资本支出驱动的结构性增长。报告预计2025年全球AI服务器收入同比增长76%，2026年增速达58%，但供应链瓶颈（尤其是CoWoS先进封装产能）将成为行业扩张的关键制约。野村维持对台积电、英伟达等龙头股的“买入”评级。
野村在报告中强调，AI需求的驱动力来自全球顶级云服务提供商的资本支出计划。2025年第三季度，前四大CSP（Google、Microsoft、Amazon、Meta）的资本支出同比增长78%，其中：
Google将2025年资本支出指引上调至920亿美元（同比增长75%），并预计2026年“显著增长”；
Microsoft预计2026财年资本支出增速将超过2025财年（58%）；
Meta将2025年资本支出指引上调至700-720亿美元，并指出2026年资本支出美元增幅将“显著高于2025年”。
这些支出中，约60%投向服务器等短生命周期资产，反映出对AI基础设施的实质性投入。野村预计，AI服务器单位出货量2025年达152万台，2026年增至244万台，主要受nVidia Blackwell/Rubin平台、Google TPU及AWS Trainium等芯片推动。
报告指出，台积电的CoWoS先进封装产能是AI芯片供应的关键瓶颈。2025年CoWoS产能预计为100万片，2026年有望提升至105-110万片，但仍无法满足需求。英伟达已预订台积电2026年CoWoS产能的约60%，用于Blackwell和Rubin芯片生产，这挤占了ASIC厂商的供给空间。野村观察到，英伟达近期将Blackwell芯片订单量上调，导致2026年CoWoS供需缺口从原先预计的5%扩大至15%。
以下是野村对台积电CoWoS产能分配预测：
英伟达：占比60%（主要供应Blackwell和Rubin）；
Google TPU：占比18%（通过Broadcom下单）；
AMD：占比10%（MI350/375系列）；
其他ASIC：占比12%（包括Meta MTIA、AWS Trainium等）。
随着AI芯片功耗提升，散热技术面临革命。当前主流的液冷散热方案在芯片TDP（热设计功耗）超过3000W时达到极限。野村预计， Rubin Ultra芯片（2027年）TDP可能超过3500W，届时需采用高压直流（HVDC）电源架构：
HVDC优势：电压升至800V，电流降低，能量损失减少；
关键组件：需升级AC/DC PSU、DC/DC转换器、BBU（电池备份单元）、CBU（电容组）等；
供应链影响：Delta、Vertiv等电源供应商受益，但技术门槛提高。
PCB（印刷电路板）和CCL（铜箔基板）作为AI服务器的核心基础材料，直接决定信号传输速率、散热性能和系统稳定性。根据野村报告，AI服务器对PCB/CCL的要求远高于传统服务器，主要体现在：
传输速率：需要支持PCIe 6.0（64GT/s）和800G/1.6T以太网协议;
层数需求：AI GPU基板从传统18-20层升级至26-44层;
材料升级：CCL材料从M7升级至M9Q，铜箔从HVLP3升级至HVLP4;
H100系列：采用5+8+5 HDI结构（18层），使用EMC的M7等级CCL;
B200/300系列：升级至5+10+5 HDI（20层），采用Doosan的M8+M4混合CCL;
Vera Rubin系列（2026年量产）：将采用6+14+6 HDI（26层），CCL升级至M8(HVLP4)+M4，铜箔规格提升至HVLP4。
特别值得关注的是，Rubin系统将引入44层中间板PCB，用于替代机箱内电缆连接，该板采用M9Q混合材料，需要Q玻璃纤维布支持。
其他AI平台规格对比:
Google TPU v6p：采用34层PCB，使用Panasonic M7 CCL；
AWS Trainium 2：26层PCB，使用EMC M8 CCL；
Meta MTIA：预计采用40层以上PCB，使用EMC M8+M4 CCl；
野村报告总结指出，AI半导体周期至少持续至2027年，2026-2027年行业复合增长率保持40%以上。投资者应关注2026年第二季度的CoWoS产能释放和Q玻璃供应改善情况。
以下为野村对其他相关个股测算，有很多老熟人：
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