全球存储、半导体设备及人工智能供应链展望

摘要： 本报告对全球半导体行业进行系统性展望，核心聚焦于 AI 驱动的供应链变革，涵盖存储、半导体设备、晶圆代工及 AI ASIC 等关键环节，分析了从训练端向推理端转移的趋势及其对产业链的深远影响。

行业主线：

1. AI 半导体驱动增长：AI GPU 和 AI ASIC 是核心增长点，预计到 2030 年全球半导体市场规模可达 1 万亿美元。
2. 先进封装与存储瓶颈：CoWoS 产能和 HBM 供应是 AI 芯片放量的关键，TSMC 的先进封装能力及 HBM4 的演进将决定行业上限。
3. 定制化芯片（ASIC）兴起：顶级云服务商（CSP）在依赖 NVIDIA 的同时，正加速推动自定义 ASIC 项目（如 TPU, Trainium）以优化成本和能效。

关键变化与分歧：

1. 周期性错位：存储股价被视为逻辑半导体的领先指标；非 AI 半导体增长缓慢，AI 需求正在产生“吞噬效应”，导致供应链优先保障 AI 芯片。
2. 中国半导体自给率：中国 GPU 自给率预计 2027 年可达 50%，DeepSeek 等模型触发推理需求，但国内 GPU 的供给充足度仍需跟踪。
3. 技术路径演进：从传统的转接器向 CPO 架构迁移以降低功耗，同时 2nm/3nm 工艺的迁移将提升每瓦性能。

受益方向与风险：

1. 受益方向：先进晶圆代工（TSMC）、AI 相关存储（Winbond, GigaDevice）、半导体设备（NAURA Tech, AMEC）及先进测试（KYEC）。
2. 核心风险：技术通胀导致芯片设计公司利润承压；AI 应用落地节奏低于预期；地缘政治导致中国半导体产能受限。