8月5日，摩根大通發佈最新研報認為，這輪AI行情並沒有走到終點，近期亞洲科技股和半導體類股的大幅調整，更像是上漲過程中的第三次深度洗牌，而不是AI周期見頂。
摩根大通認為，市場當前最大的擔憂——即AI資本開支不可持續、AI硬體需求見頂、晶片庫存增加——暫時都沒有看到明確證據。在經歷25%到30%的調整之後，亞洲科技股的估值已經回歸合理水平，股價實際上已經提前交易了未來盈利下修、雲廠商削減資本開支等悲觀預期。
小摩認為，未來6到12個月，AI模型持續升級、推理需求爆發、公有雲收入加速、超大規模企業資本開支繼續增長，都會推動科技硬體企業盈利預測進一步上修。
換句話說，市場正在擔心AI泡沫破裂，但摩根大通看到的是，AI產業正在從炒概念進入兌現收入的階段。
一、AI第三次大回呼，但周期遠未結束
摩根大通指出，從2022年底ChatGPT引爆AI浪潮以來，亞洲科技股和SOX半導體指數已經經歷了第三次超過20%的調整。
每一次大漲之後，市場都會產生類似的問題：AI是不是過熱了？晶片需求是不是透支了？雲廠商還會不會繼續砸錢？
這一次市場的擔憂甚至比前兩次更強。原因很簡單：
第一，過去幾年AI硬體股票漲幅巨大，尤其是GPU、HBM、伺服器、光模組、先進封裝等方向，成為資本市場最熱門賽道。
第二，很多投資者開始擔心AI漲價邏輯，比如HBM價格上漲、AI伺服器成本提升、高端晶片價格持續上漲，市場擔憂如果AI基礎設施太貴，會不會影響企業購買意願。
第三，投資者開始懷疑科技巨頭還能不能繼續增加資本開支，畢竟微軟、Google、亞馬遜、Meta等公司未來幾年投入AI基礎設施的金額已經達到數千億美元，市場擔心錢從那裡來，投入這麼多之後什麼時候能看到回報。
但摩根大通認為，這些擔憂更多來自股價波動，而不是產業基本面的惡化。
二、AI最核心的邏輯：擴展定律依然有效
摩根大通認為，目前支撐AI產業最大的底層邏輯——AI擴展定律依然沒有失效。
簡單理解，投入更多算力訓練模型，模型能力仍然可以持續提升。
過去市場曾擔心AI模型發展是不是已經接近瓶頸，但現實並不是。目前全球領先AI實驗室仍然在不斷競爭，OpenAI、Google、Anthropic以及開源模型團隊，都在持續推進模型能力提升，尤其是未來的Agentic AI。
過去的AI主要是聊天機器人，未來的AI可能變成能夠自動完成任務的數字員工，比如自動分析金融資料、自動完成程式碼開發、自動處理醫療診斷輔助、自動執行企業流程。
這意味著AI應用範圍正在擴大，而不是結束。摩根大通認為，隨著AI從聊天工具進入生產力工具，AI計算需求會繼續增長。
三、真正重要的指標：AIToken消耗仍在高速增長
很多投資者關注晶片銷量，但摩根大通認為更應該關注一個指標：AI Token消耗量。
因為Token代表AI模型實際使用量，模型越強，應用越廣，需要處理的資料越多，Token消耗就越大。
目前來看，無論是領先閉源模型還是開源大模型，Token需求都保持強勁增長，特別是在金融、醫療、企業軟體、程式碼開發、自動化辦公這些領域，AI正在快速商業化。摩根大通認為，AI需求並不是依靠少數幾個實驗室撐起來，而是在向整個經濟體系擴散。
四、公有雲收入加速，證明AI需求正在兌現
摩根大通用了一個重要指標判斷AI需求：公有雲收入增長。
原因是大量AI計算最終都會通過雲平台完成，比如AI公司訓練模型、企業呼叫AI服務、開發者運行AI應用，背後都需要微軟Azure、亞馬遜AWS、GoogleCloud。
資料顯示，過去幾個季度，全球公有雲收入增長正在加速。更重要的是，雲廠商訂單積壓持續增加：Google雲積壓訂單在2026年第二季度達到514億美元，AWS積壓訂單達到496億美元，微軟商業剩餘履約訂單達到678億美元。這說明企業對AI基礎設施的需求並不是短期炒作，而是未來幾年持續存在。
五、2027年AI資本開支可能繼續增長，而不是下降
市場最大的擔憂之一就是科技巨頭會不會減少AI投資，摩根大通給出了明確答案：不會。
他們預計2027年全球超大規模企業資本開支仍將保持高速增長，預計包括亞馬遜、微軟、Google、Meta、甲骨文、CoreWeave、SpaceX在內的整體資本開支增長可能達到65%。為什麼巨頭還要繼續投入？
因為AI競爭已經變成了一場基礎設施戰爭，誰擁有更多算力，誰就擁有未來AI生態的話語權。如果一家企業減少投入，很可能意味著未來被競爭對手拉開差距，所以即使短期利潤承壓，巨頭依然會繼續投入。
六、AI周期沒有見頂的重要證據：晶片庫存沒有堆積
每一次科技周期見頂，都會出現一個明顯訊號：庫存增加。比如2022年汽車晶片周期和2017年DRAM周期，當市場需求開始放緩，供應商通常會出現庫存積壓。
但目前AI產業鏈沒有看到這個情況：GPU需求依然旺盛，ASIC持續擴產，HBM供應仍然緊張，AI伺服器訂單持續增加。摩根大通認為，未來12個月，AI晶片需求仍然可能超過供應能力，真正的問題不是需求不足，而是供應不夠。
七、AI下一階段最大機會：半導體裝置
在亞洲科技產業鏈中，摩根大通最看好的方向之一是半導體裝置。原因是AI需求增長最終需要更多晶圓廠投資，未來幾年台積電需要擴大先進製程產能，三星、SK海力士需要增加HBM產能，中國半導體企業繼續推進國產化，這些都會推動晶圓製造裝置需求。
尤其未來可能出現新的瓶頸，不是晶片需求，而是晶圓廠空間、裝置交付能力和先進封裝能力。
因此，摩根大通認為半導體裝置未來12個月可能成為亞洲科技類股最受益方向，重點關注東京電子、ASMPT、致茂電子、鴻勁精密、北方華創、中微公司。
八、AI時代的新瓶頸：先進封裝和互連
過去AI競爭核心是比誰的GPU更強，未來競爭可能變成比誰的資料傳輸效率更高。
因為AI模型越來越大，單顆晶片已經無法滿足需求，未來需要更多GPU組合、更多HBM、更高速互連。
目前AI伺服器存在一個問題，大量計算時間不是用於計算，而是用於資料傳輸。摩根大通指出，未來CPO、先進封裝、3D封裝技術可能成為新的增長方向。簡單來說，未來AI不僅需要更強的大腦，也需要更快的神經網路。
九、IC載板可能成為AI硬體產業鏈最大贏家
在電子元件領域，摩根大通最看好IC載板，原因有三個。
第一，AI晶片越來越複雜，封裝尺寸越來越大，需要更高規格載板，第二，伺服器CPU需求增長。
第三，未來CPO、先進封裝技術發展會進一步提升需求。同時，IC載板行業供應高度集中，未來兩年新增產能有限，因此供需關係依然偏緊，重點關注欣興電子和揖斐電。
十、記憶體類股短期有壓力，但長期基本面依然強
對於市場最關注的記憶體行業，摩根大通觀點比較謹慎。
他們認為基本面沒有問題，未來2到3年供應仍然可能低於需求，但是市場邏輯出現變化。
此前市場相信AI時代高端記憶體需求完全不受價格影響，但最近輝達、AMD和其他AI晶片廠商開始推出降低HBM容量的方案以控製成本，這意味著AI晶片成本壓力正在增加，因此記憶體股票短期估值可能受到壓制。不過，由於部分股票已經調整超過40%，未來半年存在反彈機會。
綜合來看，摩根大通認為AI行情沒有結束，當前調整反而提供重新佈局機會，重點看好台積電、聯發科、欣興電子、揖斐電、東京電子、ASMPT、信驊科技、中微公司、北方華創、鴻勁精密、致茂電子、明泰科技、台達電子。(貓哥讀研報)