伯恩斯坦把2030年AI資料中心的新增GW建設能力轉換為邏輯、DRAM/HBM和NAND月產能,再對應到晶圓製造裝置投入。其測算中,每新增1GW年建設能力約需 4.6萬片/月晶圓產能,其中DRAM佔比過半;基準的50GW增量情景要求2027—2029年累計WFE投入超過7000億美元。裝置需求由短期訂單景氣進一步延伸到電力規模、晶片容量與記憶體配置共同決定的長期資本強度。
▪ 每新增1GW年建設能力約需 4.6萬片/月新增產能,結構為DRAM 53%、NAND 20%、HBM 16%、先進邏輯11%。單個輝達下一代機架約消耗65片晶圓,但機架外的CPU、DRAM與企業記憶體需求同樣重要,因此總晶圓需求不能只按GPU機架數量估算。
▪ 先進邏輯、HBM/DRAM與NAND每1萬片月產能的裝置成本分別約 34億、14億和13億美元,折算後每新增1GW年建設能力對應約80億美元裝置投入。50GW情景下,AI相關WFE三年累計約3760億美元,加上非AI基線後總額超過7000億美元。
▪50GW情景對應2027/2028/2029年WFE約 2000億/2450億/2910億美元;若年度增量提高到75GW或100GW,所需晶圓產能與裝置投入繼續線性上移。當前裝置股較52周高點平均回撤23.9%,但年內平均漲幅仍約84.1%,基本面容量與估值起點需要同時衡量。