小摩認為：開源模型非威脅、監管擾動屬短期、雲廠商槓桿仍低——算力投資基本面未變。其預測七大科技巨頭資本開支將從2025年4430億美元飆至2027年1.577兆美元，半導體裝置將成供應鏈最核心瓶頸，晶圓代工、先進封裝迎來新一輪漲價周期。
市場近期對AI基礎設施投資的信心出現動搖。開源大模型的崛起、AI安全監管呼聲升溫，以及超大規模雲廠商自由現金流轉負——三重壓力疊加，令科技硬體類股情緒持續低迷。小摩分析師Gokul Hariharan等在最新的亞洲科技策略報告中，對上述三大疑慮逐一作出回應，結論是：算力需求的基本面並未動搖，AI安全監管擔憂屬短期擾動，資本開支周期仍將延續，半導體裝置將在2027年前後成為整條供應鏈最關鍵的瓶頸。
一、AI基礎設施投資遠未到頂
市場近期對AI基礎設施投資出現三重擔憂：
- 開源大模型崛起，可能壓低token價格，侵蝕模型廠商盈利；
- AI安全監管呼聲升溫，可能放緩訓練節奏；
- 超大規模雲廠商自由現金流轉負，外部融資壓力上升，資本開支能否持續存疑。
摩根大通分析師Gokul Hariharan等在報告中逐一回應，結論是：
- 算力需求基本面未變；
- AI安全監管擔憂屬短期擾動；
- 資本開支周期仍將延續；
- 半導體裝置將在2027年前後成為整條供應鏈最關鍵的瓶頸。
報告認為，當前市場情緒偏弱，但尚未看到資本開支下行周期即將到來的明確訊號。推動下一輪行情的關鍵催化劑，仍將來自模型層和AI應用層持續變現能力的更多驗證。
二、對市場疑慮的逐一回應
1. “買算力”是否也能持續盈利？
市場第一個疑慮是：賣算力固然賺錢，但買算力的AI模型廠商和垂直AI應用商是否也能持續盈利？
摩根大通指出：
- 當前推理業務毛利率已有多份報告顯示達到60%至80%；
- 假設一家模型廠商通過出售AI token，每GW算力每年可產生200億至400億美元收入，遠高於2025年的每GW約100億美元；
- 已有逾80家垂直AI公司在極短時間內實現年經常性收入（ARR）突破1億美元，印證算力消費下游的價值創造。
這意味著，AI算力不僅上游“賣鏟子”賺錢，下游“買算力”同樣具備可驗證的商業模式和收入彈性。
2. 開源模型不是威脅，而是需求催化劑
市場第二個擔憂是：開源大模型興起將壓低token價格，侵蝕模型廠商盈利空間。
摩根大通持相反看法：
- 開源模型歷史上推動了token成本持續下降，每token成本長期下降幅度達80%至90%；
- 這一趨勢會加速AI在各行業滲透，而非削弱整體算力需求；
- 在當前算力供給仍然緊張的環境下，專有前沿模型與開源模型的token消耗量都將保持強勁增長；
- 開源普及將推動AI向更廣泛的應用層下沉；
- 更多垂直AI應用公司將利用低成本開源token，解決特定行業問題，形成新的收入層。
報告特別指出，2026年上半年token成本出現階段性反彈，屬於算力嚴重短缺疊加智能體AI興起所導致的“異常值”，並非趨勢逆轉。
3. AI安全監管：短期擾動，不改訓練節奏
第三個擔憂來自監管。Anthropic首席執行長近期公開呼籲放緩AI模型改進節奏，引發市場對算力需求前景的擔憂。
摩根大通認為這一擔憂被放大：
- AI模型正在以更快速度演進，RSI（遞迴自我改進）的臨近，恰恰說明技術演進和AI擴展定律並未放緩；
- 即便新模型推出可能受到對齊限制等因素約束，前沿模型的訓練節奏本身不太可能減慢；
- 開源模型也不會停下腳步，反而會倒逼前沿模型實驗室加快訓練以保持領先；
- AI安全議題背後，是技術演進速度過快引發的監管跟進，而非需求萎縮的訊號。
報告預計，未來1至2年內，生成式AI有望開闢類似過去18個月程式設計和智能體工作流那樣的全新市場空間。
4. 雲廠商資本開支：槓桿仍低，現金流在加速
第四個疑慮是超大規模雲廠商的資本開支融資能力。多家雲廠商已進入自由現金流為負階段，外部融資壓力上升。
摩根大通判斷：未來幾年資本開支仍有增長空間。 理由有三：
- 大型超大規模雲廠商的淨債務/股權比目前僅為13%，槓桿水平仍然偏低；
- 公有雲業務增速正在加快，且定價更高，將成為經營性現金流增長的重要來源；
- 超大規模雲廠商及算力下游買家的股權融資，可提供額外資金支撐。
分析師預測，亞馬遜、微軟、Google、Meta、甲骨文、Coreweave和SpaceX七家公司合計資本開支：
- 2025年：4430億美元
- 2026年預估：9330億美元
- 2027年：1.577兆美元
同比增速分別為71%、110%和69%。
同時提示，利率上行環境及部分AI基礎設施融資領域風險偏好的變化，仍是需要持續關注的變數。
三、資本開支預測：從4430億到1.577兆美元
報告最引人注目的資料，是七家公司合計資本開支的爆發式增長：
這一預測意味著，AI基礎設施投資並非短期脈衝，而是至少延續到2027年的超級資本開支周期。其支撐邏輯是：
- 雲廠商槓桿仍低；
- 公有雲增速加快且定價更高；
- 股權融資可提供額外資金；
下游AI應用和垂直AI公司持續創造收入，驗證算力消費價值。
四、供應鏈瓶頸：半導體裝置成為2027年最核心制約
在供應鏈層面，摩根大通認為，展望2027年，半導體裝置（SPE）將從此前的“潔淨室及其他領域”瓶頸，轉變為整條供應鏈最核心的制約因素。
需求端驅動因素
- 台積電將大幅加碼N2、N3及A14製程的裝置投入；
- 英特爾、三星晶圓代工及Terafab等挑戰者也將增加資本開支；
- 成熟製程晶圓廠啟動四年來首個新投資周期；
- DRAM和NAND Flash廠商將在2027至2028年隨潔淨室產能上線而快速擴大裝置採購；
- 中國記憶體器投資也將在未來兩年顯著提速。
供給端特徵
半導體裝置廠商已開始享受罕見的漲價紅利，原因是：
- 產能緊張；
- 投入成本上升；
- 來自多家客戶的加急訂單。
這意味著，裝置環節的定價權和盈利彈性正在增強，成為AI資本開支周期中確定性較高的受益方向。
五、封裝、基板與光互連：瓶頸持續，光互連崛起
在元器件層面，摩根大通認為IC基板和先進封裝仍是關鍵瓶頸。
1. IC基板
- 基板供給高度集中於Unimicron、Ibiden等一線廠商；
- 產能擴建周期長達約2.5年；
- AI加速晶片推動單封裝基板用量提升；
- 2027年底EMIB-T封裝技術引入，供需缺口預計進一步擴大。
2. 光互連
- 摩根大通預計Google、AWS及輝達將在未來兩年全面採用NPO（近封裝光學）方案；
- 目的：解決GPU間、GPU與CPU間及記憶體互連的性能瓶頸；
- CPO（共封裝光學）是長期方向，但供應鏈成熟仍需時間。
六、記憶體：基本面健康，但情緒仍需修復
記憶體子類股是摩根大通態度相對審慎的領域。
報告指出，以下因素使記憶體類股投資邏輯較為嘈雜：
- HBM降規格擔憂；
- 演算法效率提升（如循環Transformer等）對記憶體用量的壓縮；
- KV快取向DDR或NAND等低層級記憶體的遷移。
但基本面並不悲觀：
- 供需平衡預計不會早於2028年出現；
- 價格應持續上漲至2027年；
- 若AI情緒在2026年四季度回暖，記憶體股有望跟隨上漲；
- 但在此之前，投資者參與意願可能仍低於其他科技子類股。
七、2027年那些環節漲價更強？
摩根大通梳理了2027年相較2026年價格漲幅有望擴大的細分領域：
- 晶圓代工：台積電預計在2027年對所有製程節點提價（2026年僅限先進製程）；8英吋成熟製程漲幅或達10%至15%，高於2026年的8%至10%。
- OSAT：漲價範圍擴大至引線鍵合及成熟倒裝晶片封裝。
- 基板：漲價周期啟動，EMIB-T的引入將進一步收緊供需。
- 高端CCL（M7及以上）：AI需求與伺服器規格升級雙輪驅動，供給增速持續落後於需求。
- 記憶體：漲價節奏預計放緩。
- PCB材料：漲價動能同樣趨弱。
分析師指出，亞洲科技硬體供應鏈的EPS修正趨勢依然健康，估值具有吸引力。
八、投資含義、風險與催化劑
投資含義
- AI資本開支周期仍將延續，供應鏈瓶頸從“潔淨室”轉向“半導體裝置”；
- 晶圓代工、先進封裝、基板、高端CCL等環節漲價擴散；
- 裝置廠商定價權增強，成為2027年前後最核心瓶頸；
- 記憶體基本面健康，但情緒修復需要時間，2026年四季度是觀察窗口；
- 亞洲科技硬體供應鏈EPS修正健康，估值有吸引力。
主要風險
- 利率上行環境；
- 部分AI基礎設施融資領域風險偏好變化；
- 模型層和AI應用層變現能力驗證不及預期；
- 記憶體類股情緒持續低迷，HBM降規格、演算法效率提升等擾動。
關鍵催化劑
- 模型層和AI應用層持續變現能力的更多驗證；
- 2026年四季度AI情緒是否回暖；
- 2027年半導體裝置、晶圓代工、先進封裝、基板等環節漲價兌現；
- 生成式AI在未來1至2年開闢類似程式設計和智能體工作流的新市場空間。
九、深刻總結
摩根大通這份報告的本質，是對市場悲觀情緒的一次系統性反駁。它傳遞出五個深層判斷：
- 市場把短期噪音誤讀為長期拐點。 開源、監管、自由現金流轉負，都不是算力需求萎縮的訊號，而是技術擴散、監管跟進和融資結構變化的表現。
- AI資本開支的約束不在需求，而在供給。 2027年最核心瓶頸是半導體裝置，而非算力訂單不足。
- 漲價周期將從先進製程向成熟製程、從先進封裝向傳統封裝、從基板向高端CCL全面擴散。 這是AI擠佔全產業鏈產能的結果。
- 記憶體是“基本面健康但情緒嘈雜”的滯後類股。 價格漲至2027年，供需平衡不早於2028年，但HBM降規格、演算法效率提升和KV快取遷移壓制估值，情緒修復是上漲前提。
- 下一輪行情的關鍵不是“有沒有算力需求”，而是“模型層和應用層能否持續變現”。 只要變現驗證持續，資本開支周期就不會輕易結束。
一句話總結：摩根大通認為，AI算力投資遠未到頂，2027年半導體裝置將取代潔淨室成為最核心瓶頸，晶圓代工、先進封裝、基板、高端CCL進入新一輪漲價周期；記憶體基本面健康但情緒修復需等待，關鍵催化是模型層和應用層持續變現驗證。 (invest wallstreet)