科技脈動 Asia Pacific: 該投資於那個 AI 瓶頸？

主要觀點

• AI計算是確信度最高的投資賽道，優於記憶體和網絡AI計算（GPU/CPU/ASIC、台積電及上下游組件）正處於強勁的出貨量增長和盈利上行周期。相比之下，記憶體行業雖基本面強勁但已進入周期後段，定價權趨弱；網絡領域機會顯著但光互聯替代銅互聯的過程比預期更漸進。

隨著Astra GPT-6等前沿模型提升推理能力和互操作性，AI工作負載的經濟可行性擴大，將需求焦點從「需要多少基礎設施」轉向「規模化交付智能的實體約束」。因此，投資者應偏好處於推理應用周期中、受益於產能受限、單機價值量提升或製造複雜度上升的公司，如輝達、台積電、ABF載板和MLCC供應商。

• 模擬晶片提供具吸引力的早周期分散化機會在AI之外，全球模擬晶片行業經歷三年低谷後出現管道庫存精簡、價格趨穩及成熟製程緊張等改善跡象，標誌著上行周期啓動。意法半導體、恩智浦和瑞薩電子等公司受益於工業需求改善和補庫階段，為投資組合提供了與高估值AI類股避險的早周期配置選擇。
• 記憶體選股需精細化，偏好結構性份額提升與國產替代通用型記憶體周期步入後段，DRAM月度價格同比漲幅見頂，盈利增速超預期空間縮小。投資者應避免單純的大宗商品價格敞口，轉而關注長鑫記憶體等受益於中國本土AI需求、國產替代及快速擴產的企業，以及HBM4E後段製程複雜度提升帶來的設備受益者（如Tokyo Electron、Advantest）。

事實依據

1. 台積電將2026年收入同比增長指引上調至 >40%，主要受更強AI需求驅動，預計AI半導體業務維持70-80%的複合年增長率（CAGR）。
2. 2026年三季度DRAM合同價約環比 +20%，略高於此前預測，但四季度能見度有限，預計環比 +5-10% 。
3. 根據SIA數據，DRAM位元供給年初至今增長 36%，2026年全年預計增長 31% 。
4. 預計到2030年擴展互聯網絡（Scale-up networking）機會將超過700億美元，是一年前預測的4倍以上 。
5. 臺灣月度MLCC銷售在6月同比+36%，顯示周期逐步回升 。

陳述總結

摩根士丹利更新了全球最佳投資機會，強調在宏觀不確定性和投資者倉位下降的背景下，投資不足的風險高於投資過度。報告核心邏輯圍繞「結構性AI增長 + 非AI早周期復甦」的槓鈴式配置展開。

在AI內部，計算類股因強勁的出貨量增長和持續的盈利上行空間成為首選。GPT-6 Astra的發佈強化了AI瓶頸敘事，推動對GPU、ASIC及配套組件（如ABF載板、MLCC）的需求。台積電作為關鍵代工方，其資本開支上調至600-640億美元，印證了AI需求的強勁。網絡領域被視為第二選擇，特別是擴展互聯網絡的機會顯著擴張，但技術演進將從銅互聯漸進過渡到光互聯，利多Corning、Lumentum等架構中性或關鍵元件供應商。記憶體類股雖受益於AI容量提升，但通用型周期已入後段，定價權減弱，因此更偏好長鑫記憶體等具有國產替代邏輯的企業，以及HBM4E複雜製程帶來的後道設備機會。

在非AI領域，模擬晶片展現出早周期復甦跡象，庫存去化完成且價格趨穩，意法半導體、恩智浦等公司提供了避險AI高估值風險的多元化機會。傳統消費電子（智能手機、PC）仍面臨成本上升和需求疲軟的挑戰，但iPhone產業鏈因AI功能落地而相對看好。

關鍵數據

• 台積電2026年收入指引：同比增長 >40%，AI半導體收入佔比可能超過30% 。
• DRAM價格變動：2026年Q3合同價環比 +20%，Q4預計環比 +5-10% 。
• DRAM供給增長：2026年預計增長31%，2027年預計增長38% 。
• 擴展互聯市場規模：預計2030年超過700億美元 。
• CPO交換機出貨預測：從2026年的2.3萬台增至2030年的約20萬台，2023-2030年CAGR為144% 。

推薦資產標的

• AI計算：輝達（GPU）、台積電（代工）、聯發科（ASIC）、欣興電子（ABF載板）、Murata（MLCC）、三星電機（MLCC/ABF）、Advantest（測試設備）、臺達電子（電源管理）：受益於AI算力需求擴張及產能瓶頸，盈利上行確定性強。
• 網絡通訊：Corning、Lumentum、Coherent、Keysight Technologies：受益於擴展互聯網絡增長及光互聯技術演進。
• 記憶體：長鑫記憶體（超配）：受益於中國本土AI需求及國產替代；SK海力士、三星電子：戰術性上行空間，但需注意周期後段風險。
• 模擬晶片：意法半導體、恩智浦、瑞薩電子：早周期復甦，提供多元化避險機會。

專業名詞及重要事件

• Astra GPT-6：新近發佈的AI模型，其在推理、工程及現實世界任務中的能力躍升，擴大了AI可觸達的收入池，並強化了對算力基礎設施的實體約束敘事。
• HBM4E後段製程（BEOL）：高帶寬內存第四代增強版，其後段製程複雜度顯著上升，涉及更多先進封裝步驟，導致DRAM供給增長延遲，並利多相關封裝測試設備廠商。
• 擴展互聯網絡（Scale-up Networking）：隨著AI加速器叢集規模擴大（如Nvidia Rubin Ultra支援576張GPU），用於連接這些加速器的網絡基礎設施市場迅速增長，預計2030年規模超700億美元，涉及銅互聯向光互聯的漸進過渡。

引用資訊來源：摩根士丹利原報告：科技脈動 Asia Pacific: 該投資於那個 AI 瓶頸？該筆記內容部分引用了Morgan Stanley的研究員金榮燦的報告《科技脈動 Asia Pacific: 該投資於那個 AI 瓶頸？》，發佈於：2026-09-10。

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