Equity research

依我愚见——目前存储芯片行业的情况是，我认为你将看到更多坏消息而非好消息。

1. 利润率可持续性
2. 对消费电子产品需求的影响
3. 来自中国的竞争

我们知道利润率没有太多增长空间了，可能峰值在88-92%左右。

存储芯片制造商在DRAM上的毛利率接近90%，现在问题在于，在行业趋势转向之前，他们还能维持这种状态多久。

可以把它想象成英伟达。英伟达面临着同样的问题——利润率和竞争。

伯恩斯坦：Meta AI 算力

伯恩斯坦估计，Meta 目前在全球拥有约 20GW 的巨大算力规模，未来几年还将有约 14GW 上线。
与此同时，有报道称，谷歌由于自身资源限制，已限制了 Meta 的算力容量，这引发了关于 Meta 当前是否真的拥有“过剩”容量的疑问。
Meta 持有价值 352 亿美元的 CoreWeave 合同（占 CRWV 积压订单的三分之一以上）。加上微软约 140 亿美元的合同，CoreWeave 近一半的积压订单来自那些在合同到期续签时很可能成为直接竞争对手的公司。

CoreWeave 主要积压订单亮点

Meta $META: 总计 352 亿美元（2025 年底签署，并于 2026 年 4 月至 2032 年 12 月期间扩展，包括早期英伟达 Vera Rubin 部署）。
微软 $MSFT: 估计约 140 亿美元，涉及一系列合作关系（实际约为 9 份合同）。
OpenAI: 总计 224 亿美元，涉及 2025 年签署的多项扩展协议。
Jane Street: 2026 年 4 月签署的 60 亿美元多年期基础设施协议，其中包括 10 亿美元的股权投资。
英伟达 $NVDA: 一项至 2032 年的支持协议，价值高达 63 亿美元，用于购买未售出的 CRWV 容量。


Rosenblatt 关于 Meta $META 的说明：“彭博社今天报道称，Meta 正计划开展一项云业务，以出售人工智能计算能力。报道指出，作为其 Meta Compute 计划的一部分，该公司正考虑出售对其现有 AI 基础设施上托管的各种 AI 模型的访问权限，以及‘原始’计算能力。在其年度股东大会（5月27日）上，Meta 首席执行官马克·扎克伯格告诉股东，如果他们过度建设数据中心容量，租赁云计算业务是可能的，当时他表示他们尚未这样做。此外，在 Meta 第一季度财报电话会议上，提问集中在他们资本支出的投资回报率上，因此我们对彭博社‘知情人士’今天的消息并不感到意外。我们的调查显示，超大规模企业在 GPU 计算采购方面的立场没有变化，目前整个行业 GPU 短缺是常态。我们也认为，Meta 无权将其在2032年前从 CoreWeave 租赁的任何容量转售给第三方。”GPU 计算采购情况未发生变化，这对 $NVDA $AMD 是利好消息。

英特尔 $INTC EMIB 供应链倒装芯片组装凸点制造力成科技 $6239.TW艾克尔科技 $AMKR芯片贴装ASMPT $0522.HK库力索法 $KLIC激光打标E&R Engineering $8027.TWO等离子清洗E&R Engineering $8027.TWOEMIB 基板IC 基板揖斐电 $4062.T欣兴电子 $3037.TWOAT&S $ATS.VI新光电气ABF 薄膜层压味之素 $2802.T永恒精密机械 $7795.TWO桥接芯片贴装东丽 $3402.T电镀ASMPT NEXX激光钻孔三菱电机 $6503.T烘烤炉群翊 $6664.TWO其他组件硅电容钰创科技 $6531.TW三星电机 $009150.KS硅电容代工厂力积电 $6770.TW联华电子 $UMC华邦电子 $2344.TW信息源自野村证券，但我补充了供应链中我认为他们遗漏的几个名字 - AT&S, 味之素

瑞萨电子：AI基础设施与计算
AI服务器与推理计算的崛起

预计从2024年到2030年，通用服务器总出货量将温和增长（约1.3倍）。相比之下，AI服务器出货量预计将急剧扩大，增长约2.4倍，在此期间实际翻倍。


虽然GPU推动了最初的训练浪潮，但随着行业重心向推理大幅转移，市场正看到主要转向AI专用集成电路和CPU。预计到2030年，AI专用集成电路出货量将增长约3.0倍，远超GPU的增长（约1.5倍）和标准CPU的增长（约1.7倍）。

收入驱动力与瑞萨的潜在市场扩张

主要的结构性顺风包括电网到机架的转型、系统复杂性增加需要先进的微控制器控制，以及向800V和垂直电源架构的关键架构转变。


增长主要由数字电源驱动，其次是内存接口，以及其他支持性微控制器组件。

电力瓶颈：电网到核心架构

电网层级：通过使用固态变压器、储能系统和不间断电源，利用数字控制器和高压氮化镓来管理电力。


机架层级：使用800V DC/DC转换器、热插拔控制器和电源单元来降压。


xPU板卡层级：通过内存接口、高速光模块电源管理集成电路和复杂的核心电压级（利用集成稳压器优化空间和效率），将超低电压和高电流直接输送到处理器。

指数级电力需求指标

预计下一代AI机架将消耗超过1兆瓦的电力，推动每个机架的电力含量增长超过10倍。



AI基础设施与计算电力潜在市场正朝着2030年几乎呈指数级增长，其中电压调节模块构成了该价值的绝大部分，其次是中间总线转换器和AC/DC级。



一个领先的下一代AI板卡示例展示了所涉及的巨大复杂性，需要一个包含超过10个数字控制器和超过100个智能电源级的GPU电源解决方案，以及一个利用超过30个MOSFET的48V中间总线转换器解决方案。密集封装极大地提高了热约束，使得热性能和电流密度成为半导体供应商的终极竞争战场。

这对许多电力半导体公司来说是利好消息。$ 意法半导体.US $ 英飞凌(ADR).US $ 德州仪器.US $ 安森美半导体.US $Wolfspeed公司(WOLF.US)

特斯拉加速量产，中国厂商集体领跑——人形机器人的「电动汽车时刻」到来了吗？
据野村证券称，特斯拉正在将其Optimus Gen 3从初步装配转向全面生产，为全球制造速度设定了基准。该公司已将弗里蒙特工厂（由Model S/X生产线改造而来）的年化产能目标上调至约70，000台。此外，特斯拉计划到2028年在奥斯汀再增加70，000台产能，目标是长期总产能达到150万台。供应链数据显示，2026年Optimus的发货量将达到约25，000台（+/- 10，000台），9月份的周产量目标可能升至1，000台。瑞银集团指出，Optimus Gen 3的正式推出窗口期在7月至8月之间，这将是下半年市场的一个关键驱动力。
在中国之外，制造商的生产速度仍落后于国内。Figure AI和波士顿动力公司的年出货量均约为500至1，000台，而其他国际制造商的平均出货量则在100至200台。值得注意的是，Figure的BotQ生产线已公开实现了每小时一台的生产节拍时间。
野村证券已将其对中国2026年人形机器人出货量的预测上调至40，000-50，000台。这一增长得益于政府对具身智能基地采购的加强，以及年底因更便宜型号推出而触发的消费需求拐点。
市场份额分布在不同的层级：
第一梯队（前两家公司）：每家出货量约为10，000至15，000台（同比增长2至3倍）。
第二梯队：几家中型公司每家出货量约为3，000台。
第三梯队：较小的参与者每家出货量在500至1，000台之间。
2026年出货量的下游应用分配结构如下：
消费应用：30%
表演与娱乐：30%
政府采购（数据采集）：20%
教育：15%
商业与工业应用：3%–5%
瑞银集团指出，国家政策正积极推动中国机器人产业从实验展示转向工业、物流、医疗和住宅环境中的实际运营部署。工业和信息化部计划到2027年底在100多个场景中部署超过10，000台，而上海市政府的目标是到2030年部署100，000台工厂用机器人。
投资趋势与市场阻力
2026年上半年，全球机器人领域的战略资本活动加剧。尽管势头强劲，但整体市场情绪面临明显的阻力。瑞银数据显示，中国的人形机器人指数年初至今已落后于更广泛的机械指数约9个百分点。这种表现不佳源于Optimus Gen 3大规模生产的延迟、疲软的交易动能，以及资本向数据中心和商业航天领域的转移。
即将到来的催化剂
瑞银强调了今年下半年可能改变市场动能的几个里程碑：

Optimus Gen 3在仲夏（7月至8月）正式推出。
宇树科技IPO的进展。
上海世界人工智能大会（7月）。
北京世界机器人大会（8月）。

野村证券强调了系统训练方式的一个重大范式转变：数据采集正在转向「无机器人」方法，例如遥操作、通用操作接口和第一人称视角采集。这些替代技术的成本仅为基于物理机器人方法的20%，且速度更快。
随着由90%非机器人数据和10%物理机器人数据组成的混合训练模型成为行业标准，专门用于数据采集的物理硬件需求将在2026年收缩。政府实体仍然是这些大规模数据采集中心的主要支持者；建立一个拥有1，000台容量的单一设施需要投资5，000万至1亿元人民币，投资回收期为3至5年。虽然这降低了原始设备制造商眼前的硬件采购压力，但却提高了对跨平台标准化、数据一致性和高质量的需求。实际的工业集成在周期时间、精度和训练成本方面仍面临验证摩擦。
合同制造与内部供应链
实地调研显示，向整机合同制造发展的趋势明显。由于硬件供应链需要大量资本且投资回报期长，大多数二、三线原始设备制造商选择将生产外包。从长远来看，合同制造的市场份额预计将扩大。相反，保持垂直整合供应链的原始设备制造商（如宇树科技）通过降低物料清单成本获得了直接的价格优势。
拥有汽车供应链背景的进入者凭借其大规模组装经验和端到端管理能力，具有长期竞争优势。同时，3C电子制造商目前在品牌资产方面具有微弱的优势。
野村证券预计，主流全尺寸人形机器人的零售价将在15万至30万元人民币之间，而紧凑型型号的价格将在1万至10万元人民币之间。尽管2026年价格同比下跌超过50%，但预计2027年价格通缩速度将放缓。
全球生态系统扩张
主要科技和汽车公司的战略举措正在整个行业加速进行：
英伟达与OpenAI：英伟达 $NVDA 正在积极资助一个生态系统，其中包括中国初创公司宇树科技和现代等韩国企业。同时，OpenAI在6月通过成立「OpenAI Robotics」部门，重新聚焦该领域，并开始积极招聘AI、系统和硬件工程人才。
企业融资与SPAC：德国的Neura Robotics完成了高达14亿美元的C轮融资，目标是今年生产6，000台，到2027年每年产量超过10，000台。Agility Robotics宣布计划通过与Churchill Capital Corp XI合并上市，交易前估值为25亿美元，目标是在2026年第四季度完成交易。
汽车集成：2026年6月，小鹏汽车CEO直接领导公司的机器人部门，目标是在年底前大规模生产其「IRON」人形机器人。比亚迪也确认了其自己的人形机器人开发计划，计划在年底前内部工厂部署多达20，000台——这是全球最大的运营部署之一。

iM证券：台积电是否成为英伟达短期增长的瓶颈？

CoWoS晶圆修订：由于台积电 $ 台积电.US 及其他CoWoS供应商的产能扩张慢于预期，iM证券将其对AI加速器的CY26全球CoWoS分配预测从138万片晶圆下调至109.6万片。因此，英伟达该年度的AI GPU预计产量已从1114万片（同比+57%）削减至924万片（同比+31%）。


鲁宾延迟：最值得注意的是，下一代鲁宾GPU的生产预测被削减了一半，从300万片降至150万片。


HBM市场影响：较低的加速器产量使CY26 HBM总需求从48.9亿GB降至42.3亿GB。内存制造商已将其产量略微下调至43.3亿GB，原因是需求低于预期且利润率低于传统DRAM。


英伟达即将推出的下一代AI加速器，鲁宾Ultra（计划于CY27推出），正面临技术障碍，可能迫使其大幅降低规格。虽然英伟达与内存供应商仍在协商中，但正在考虑一个384GB的缩水版本，而非最初的1TB（1024GB）目标。


CoWoS-L尺寸限制：CoWoS-L中介层的物理极限是8150 mm²。最初的4芯片方案需要6750mm²。虽然从数学上可行，但扩大中介层尺寸会显著增加基板翘曲，将应力集中在角落，降低焊点疲劳寿命，并严重降低封装良率。回归2芯片架构会自动将最大HBM立方体数量从16个降至8个。


台积电的CoPoS替代方案为时已晚：台积电绕过此尺寸限制的下一代解决方案是CoPoS（基板上芯片面板）。然而，由于台积电刚刚开始选择设备和组件供应商，预计要到2028年下半年（2H28）才能实现大规模生产。这将留下一个封装瓶颈，给英伟达明年的增长带来压力。


HBM4E堆叠良率：内存制造商也在努力应对堆叠16层HBM4E的生产良率问题，尽管这被标记为内存供应商的问题，而非台积电造成的限制。


CY26 AI加速器芯片总产量预计将达到1786.5万（17.87M）片，反映出51%的同比增长。


英伟达 $ 英伟达.US 占据了总CoWoS产能分配的56%（64万片晶圆），产出924.2万片芯片（同比+31%）。


博通 $ 博通.US 获得了27.2万片CoWoS晶圆（大幅增长206%），产出535.4万片芯片（同比+70%）。这主要由谷歌的TPU支撑，其占据了博通份额的75%（402.7万片芯片）。Meta的MTIA占101.7万片芯片。


AMD $ AMD.US AI GPU占用了7万片晶圆，转化为87.5万片芯片（同比+22%），在MI350X（56万片）和MI400X（31.5万片）之间分配。


CY26全球HBM需求预计将达到42.34亿GB（4.23B GB），标志着爆炸性的95%同比增长。


仅英伟达就消耗24.27亿GB（约占总市场需求的57%）。


博通代表了11.62亿GB的HBM需求（同比+115%），其中TPU占主导地位，达8.51亿GB。


AMD占2.82亿GB的需求，即将推出的MI400X将采用超高密度HBM4配置（每个加速器使用48GB立方体，共384GB）。
