Rapport sur les semi-conducteurs de Morgan Stanley 2026 : acheter l'emballage, acheter le test, acheter les puces chinoises, éviter les voies traditionnelles

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Auteur : Voir Micro et Connaître la Signification - Discussions diverses

Source : Morgan Stanley Recherche sur les Semi-conducteurs en Grande Chine

Date du rapport : 8 mai 2026

1. Contradiction centrale

Les dépenses en capital mondiales pour l’IA dépassent les prévisions d’expansion, mais l’offre de puissance de calcul évolue d’une situation où « NVIDIA domine tout » vers une évolution parallèle de trois voies : GPU + ASIC + puces locales chinoises. La contradiction centrale n’est pas la demande, mais qui pourra profiter de cette expansion, et à quelle vitesse les semi-conducteurs non liés à l’IA seront marginalisés dans ce processus.

2. Conclusions clés (par ordre d’importance pour la transaction)

3. Développement approfondi par secteur

3.1 Emballage avancé (CoWoS / SoIC) — La ligne directrice la plus certaine

【Contradiction centrale】 La demande explose, mais la capacité de production ne peut être remplacée que par TSMC ; les emballages non TSMC (Amkor/ASE/UMC) font face à une compression de parts de marché.

【Facteur clé】 Quatre grands fournisseurs de cloud (AWS/Google/Microsoft/Meta) ont augmenté leurs dépenses en capital de 95 % au premier trimestre 2026, avec une dépense annuelle estimée à 685 milliards de dollars, la demande pour les serveurs IA stimulant directement la demande pour CoWoS/SoIC.

Données et échéances clés :

NVIDIA consomme environ 59 % de CoWoS, Broadcom environ 20 %, AMD environ 9 %

· La valeur totale de consommation de wafers pour le calcul IA en 2026 est d’environ 27,2 milliards de dollars, un sommet historique

· La part des revenus des puces IA de TSMC atteindra une CAGR de 60 % entre 2024 et 2029, avec plus de 30 % du chiffre d’affaires total en 2026

【Canal de transmission】

Capex des fournisseurs cloud → Commandes TPU de NVIDIA/Broadcom/Google → CoWoS/SoIC en point critique → Renforcement du pouvoir de négociation de TSMC → Part des revenus IA en croissance continue.

【Implication pour la transaction】

TSMC est la ligne directrice principale, pas besoin de timing précis, logique de détention claire. SoIC constitue la seconde courbe de croissance à partir de 2025, opportunités pour les fournisseurs OSAT impliqués dans l’assemblage SoIC (ASE, etc.).

3.2 Équipements de test (Handler / Socket / Cartes de sondes) — La valorisation la plus basse, croissance la plus certaine

【Contradiction centrale】

L’augmentation de la complexité des puces double la durée de test, mais la réévaluation du TAM des équipements de test est fortement en retard.

【Facteur clé】

La durée de test pour chaque génération de GPU double (Hopper 350s → Blackwell 700-1000s → Rubin 1200-1400s → prochaine génération 1800-2000s) ; le nombre de broches des sockets de test passe de 1500 (niveau mobile) à 6000 (niveau IA/HPC), voire plus de 10 000 pour la prochaine génération.

Données clés :

· Taille du marché mondial des handlers : 436 millions de dollars en 2023 → 6,6 milliards de dollars en 2027, CAGR de 35 %+

· La demande pour les tests optiques CPO commence à croître en 2025, atteignant une phase combinée électrique + optique en 2027 (Insertion 4i)

【Canal de transmission】

Augmentation de la taille/du nombre de couches/complexité des puces → Durée de test accrue → Hausse des prix et volumes des handlers/sockets → Nouvelle demande pour les tests optiques CPO → Démarrage de la seconde courbe de croissance.

【Implication pour la transaction】

Trois entreprises sont les plus valorisées dans la chaîne d’infrastructure IA, avec la croissance la plus certaine, adaptées à une allocation centrale à moyen terme. La couverture de marché insuffisante et la tarification basse en font une direction à forte valeur ajoutée.

3.3 Puces IA chinoises (GPU/ASIC domestiques) — Inéluctable à long terme, forte différenciation à court terme

【Contradiction centrale】

Les contrôles à l’exportation stimulent la demande de substitution locale, mais la maturité technologique et la production en Chine varient ; la capacité à sécuriser des commandes de grands clients est la clé.

【Facteur clé】

DeepSeek valide la faisabilité de la logique à faible coût → accélération du changement vers des cloud locaux → expansion de la production par SMIC en 7 nm → avantage TCO des puces nationales (30-60 % inférieur à NVIDIA) créant un effet de rétroaction positif.

Taille et structure du marché :

Part de marché domestique en 2026 : Huawei 62 %, Cambrian 14 %, Kunlun 5 %, T-Head 5 %, autres 14 %.

Comparaison des trois principales cibles dans le « Top Ten » :

【Canal de transmission】

Contrôle à l’exportation → substitution locale → expansion SMIC 7 nm → augmentation des volumes Huawei/Cambrian → changement d’approvisionnement par les cloud locaux (ByteDance/Alibaba/Tencent) → baisse du coût de l’inférence → explosion des applications → nouvelle vague de demande en puissance de calcul.

【Implication pour la transaction】

Cambrian est la cible la plus certaine, premier choix ; Tianji Zhixin a une forte flexibilité mais n’est pas encore rentable, risque élevé. Huawei (non coté) est un facteur de compétition majeur, sa croissance de parts exerce une pression indirecte sur d’autres fabricants locaux, suivi continu nécessaire. Fenêtre temporelle : 2026–2027, période clé pour que les puces IA locales passent de substituts à acteurs principaux.

3.4 Semi-conducteurs non IA (consommation / automobile / automatisation industrielle) — Structurellement baissier, faible reprise non forte

【Contradiction centrale】

Les ressources de la chaîne d’approvisionnement sont siphonnées par l’IA, le rythme de reprise des semi-conducteurs traditionnels reste inférieur aux attentes, le marché surestime la résilience de la reprise.

【Facteur clé】

Capacité de sous-traitance / substrats T-Glass / stockage se tournent vers l’IA ; les puces non IA sont en queue de file, les coûts de wafers et d’OSAT augmentent ; marges des concepteurs de puces sous pression.

· Excluant les GPU IA de NVIDIA et le stockage, la croissance des semi-conducteurs non IA en 2026 devrait fortement ralentir

· Les stocks de MCU restent à des niveaux historiquement élevés (pointe au 1Q25, puis plate en 4Q25) ; la digestion des stocks par STM/GD et autres est lente

· La capacité d’utilisation des fonderies logiques ne devrait revenir à 80 % qu’en 2H26, avec une faible résilience à la reprise

· SiC supérieur à GaN : recommandation SICC (OW), pénétration du SiC prévue dépasser 50 % en 2030 ; éviter InnoScience (EW), la dépréciation liée à l’expansion de capacité pèse sur la profitabilité

【Implication pour la transaction】

Éviter l’exposition purement aux semi-conducteurs traditionnels, la base des MCU est confirmée au fond mais faible reprise, ne pas miser fortement sur une forte remontée. Le SiC est la seule sous-catégorie traditionnelle à surveiller.

3.5 Stockage (HBM / NAND / DDR4) — Forte différenciation interne, signal à discerner

【Contradiction centrale】

La demande pour HBM explose grâce à l’IA ; la hausse des prix du DDR4/NAND résulte d’une occupation de l’offre par l’IA, non d’une véritable reprise de la demande, signal trompeur, elasticité limitée.

【Implication pour la transaction】

Optimisme ferme sur HBM, Hynix en bénéficie le plus ; Macronix (NOR Flash, Top Pick) profite de la pénurie et a une valorisation raisonnable ; la hausse des prix NAND/DDR4 ne signifie pas une amélioration de la demande, prudence face à la surenchère.

4. Variables macro et géopolitiques : variables explicatives pour l’évaluation des secteurs

【Géopolitique】 Contrôles à l’exportation en renforcement continu

Restrictions à l’export de NVIDIA vers la Chine → La demande de substitution locale pour les puces IA en Chine augmente ; les dépenses en capital cloud en Chine en 2026E atteindront 105 milliards de dollars, approchant rapidement 14 % des dépenses mondiales.

【Macroéconomie】 Contraintes énergétiques (États-Unis)

La tension sur l’alimentation électrique des centres de données américains limite potentiellement la croissance de la demande GPU, mais pas encore de contrainte substantielle en 2026.

【Structure sectorielle】 Effet siphon de l’IA

L’effet de siphon de la demande IA sur la chaîne d’approvisionnement non IA (T-Glass, DRAM traditionnel, capacité d’assemblage grand public) explique la faiblesse persistante des semi-conducteurs non IA, au-delà des facteurs cycliques.

【Coût】 Inflation technologique

Les coûts de wafers/OSAT/mémoire augmentent globalement, exerçant une pression sur la marge brute des concepteurs de puces (notamment dans le secteur non IA) ; le pouvoir de négociation des fondeurs comme TSMC continue de croître.

5. Portefeuille recommandé et cadre de transaction

Sur la base de l’évaluation de chaque secteur, construire le cadre de transaction suivant :

6. Résumé en une phrase

Acheter emballage (TSMC), équipements de test (Hon Precision / WinWay / MPI), leaders chinois des puces IA (Cambrian) ; éviter une forte reprise des semi-conducteurs non IA, privilégier davantage le stockage (HBM) et rester neutre sur le NAND et DDR4. Fenêtre temporelle : 2026–2027, le cycle des dépenses en capital IA n’est pas terminé.

Avertissement : Ce document est une synthèse d’un rapport de recherche public de Morgan Stanley, à usage interne uniquement, ne constitue pas un conseil en investissement. Le marché comporte des incertitudes, les résultats réels peuvent différer significativement des prévisions, la prudence est recommandée.

« Construire l’infrastructure IA future — CPU, GPU, ASIC, modules optiques et semi-conducteurs chinois »

Perspectives solides pour les semi-conducteurs IA

Morgan Stanley qualifie l’outlook pour les semi-conducteurs IA de « Fort », la demande étant alimentée par trois forces : applications révolutionnaires de l’IA, course à la puissance de calcul des géants technologiques, et besoins en IA souveraine dans divers pays. Par ailleurs, le rapport identifie quatre contraintes de croissance — budget, contraintes énergétiques américaines, capacité chinoise, régulation — qui sont essentiellement des limites d’offre, non de demande.

Sur le long terme, trois variables structurelles méritent vigilance :

1. Inflation technologique (augmentation des coûts de wafers/packaging/mémoire comprimant la marge des concepteurs) ;

2. Effet siphon de l’IA (ressources de la chaîne d’approvisionnement orientées vers l’IA, marginalisation des semi-conducteurs non IA) ;

3. Effet DeepSeek (validation du raisonnement à faible coût, accélération de la demande locale chinoise pour le raisonnement, augmentation de la capacité de production des fonderies locales pour GPU IA). La superposition de ces trois facteurs constitue la logique fondamentale de toutes les évaluations sectorielles ultérieures.

Comparaison des valorisations : fonderies, back-end, stockage, IDM (fabricants intégrés) et équipements semi-conducteurs

Comparaison des valorisations : fabless, semi-conducteurs de puissance, FPGA et analogiques

Cycle long des semi-conducteurs

La conclusion centrale est une différenciation cyclique plutôt qu’un rebond global : la capacité d’utilisation des fonderies logiques devrait revenir à 80 % au second semestre 2026, mais la croissance des semi-conducteurs non IA, hors GPU NVIDIA et stockage, devrait fortement ralentir en 2026 ; la baisse des stocks est un signal positif, mais la reprise structurelle reste très différenciée.

Chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs IA et mémoire niche

D’ici 2030, le marché mondial des semi-conducteurs pourrait atteindre 1,5 trillion de dollars, dont la moitié proviendra des semi-conducteurs IA.

Point de référence à long terme : le marché mondial des semi-conducteurs pourrait atteindre 1,5 trillion de dollars d’ici 2030, avec environ 753 milliards de dollars issus des semi-conducteurs IA ; le scénario haussier pour le TAM IA cloud en 2025 est de 235 milliards de dollars (principalement NVIDIA GPU IA), avec un CAGR de 38 % de 2023 à 2030, fournissant une base pour la valorisation de tous les secteurs ultérieurs.

Perspectives plus optimistes pour le cloud

Les quatre grands fournisseurs cloud (AWS/Google/Microsoft/Meta) ont augmenté leurs dépenses en capital de 95 % au premier trimestre 2026, un indicateur clé de la demande ; le ratio Capex/EBITDA devrait rester autour de 50 %, indiquant une expansion financière durable ; la prévision de profit d’Aspeed continue d’être révisée à la hausse, en tant que leader des puces BMC pour serveurs IA cloud, confirmant la demande réelle.

Les principales entreprises de cloud maintiennent une forte croissance de leurs dépenses en capital

Le tracker Capex cloud de Morgan Stanley prévoit que, en 2026, les 10 principaux fournisseurs cloud mondiaux dépenseront 685 milliards de dollars, soit environ 10 % de plus que le consensus du marché ; le graphique historique montrant la synchronisation entre Capex cloud mondial et dépenses de TSMC est une preuve clé pour la conviction que « ce cycle n’est pas court » ; la part d’actifs à cycle de vie court est d’environ 65 %, ce qui signifie que chaque année, les fournisseurs cloud doivent continuer à acheter, la demande étant rigide.

Impact des investissements en énergie de TSMC

En utilisant les spécifications des racks et la puissance déployée par NVIDIA, AMD, Broadcom et AWS, on estime la demande en wafers CoWoS ; le rack NVIDIA Rubin NVL144 consomme 220 kW, avec 45 racks, impliquant une demande annuelle de 136 000 wafers CoWoS en 2027, ce qui constitue la principale base de la tension entre l’offre et la demande.

Face à une demande IA toujours forte, TSMC pourrait augmenter sa capacité CoWoS à 165 000 wafers par mois d’ici 2027

Données directes sur l’offre CoWoS : capacité TSMC passant de 120 kW par mois fin 2025 à 165 kW par mois fin 2027, capacité non TSMC (Amkor/UMC/ASE) passant de 23 kW à 80 kW ; NVIDIA représente environ 59 % de la consommation totale de CoWoS, Broadcom environ 20 %, une concentration élevée qui rend la demande de quelques clients très impactante pour TSMC.

L’expansion de SoIC (System on Integrated Chip) sera une priorité stratégique pour TSMC dans les années à venir

SoIC est considéré comme une direction stratégique clé pour TSMC : capacité passant de 45 kW par mois fin 2025 à 78 kW par mois fin 2027 ; NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom sont tous impliqués ; SoIC, avec un niveau d’intégration supérieur à CoWoS et des barrières technologiques plus élevées, constitue la seconde courbe de croissance après CoWoS, avec une forte croissance attendue en 2026–2027.

TSMC pourrait doubler la capacité de CoWoS et SoIC d’ici 2025, cette tendance devant continuer jusqu’en 2026

La consommation de wafers pour le calcul IA en 2026 pourrait atteindre 27,2 milliards de dollars, NVIDIA en représentant la majorité

Liste des principaux puces IA de 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus) avec répartition de la capacité CoWoS, volume de livraison, consommation de wafers, valeur des wafers ; la consommation totale en wafers IA en 2026 est estimée à 27,2 milliards de dollars, NVIDIA dominant, ce qui constitue la base la plus convaincante pour la taille des revenus IA de TSMC.

Consommation de HBM (High Bandwidth Memory) en 2026 — jusqu’à 32,0 milliards de Gb

La demande totale de HBM en 2026 est d’environ 32 279 millions de Gb, avec NVIDIA représentant environ 58 % ; liste des spécifications HBM par puce IA (capacité, génération, fournisseur), Google TPU utilisant principalement HBM3e 12hi, AWS/Microsoft utilisant HBM3/HBM4 ; Hynix, Samsung, Micron se partagent l’offre, Hynix bénéficiant le plus de la technologie HBM.

Estimation de la production de racks NVIDIA GB200/300

Hypothèses sur l’offre et la demande pour les racks NVIDIA GB200/300

La part des revenus de TSMC provenant des puces IA pourrait atteindre 60 % entre 2024 et 2029

Les revenus IA de TSMC en 2024–2029 croissent à un CAGR de 60 %, avec plus de 30 % du chiffre d’affaires total en 2026 ; la composition des revenus inclut les puces IA générales, ASIC sur mesure, emballage CoWoS, CPU pour serveurs IA, avec Apple à 19 %, NVIDIA à 21 %, Broadcom à 11 % ; la marge brute et l’EBITDA continuent de s’étendre, confirmant l’impact positif de l’IA sur la rentabilité globale de TSMC.

Segmentation de la demande pour les wafers avancés de TSMC

Intelligence artificielle (Agentic AI) — Opportunités accrues pour les CPU

L’IA passe de la phase de raisonnement à celle de « action », avec un ratio CPU/GPU passant d’un GPU lourd (1:12) à un CPU lourd (≥1:1), motivé par les appels API, l’exécution de code, la concurrence multi-agent ; Morgan Stanley estime que le marché CPU pour l’Agentic AI pourrait ajouter entre 325 et 600 milliards de dollars d’ici 2030, avec MediaTek comme principal bénéficiaire dans la conception de CPU pour serveurs IA.

La pénurie de NAND liée à l’IA ; prévision d’une demande soutenue pour NOR Flash jusqu’en 2026

La pénurie de DDR4 devrait durer jusqu’au second semestre 2026 ; les prix spot ont une limite supérieure

ASIC IA, CPO et test de puces

Semi-conducteurs IA : aujourd’hui et demain — « Facteurs clés de croissance »

Présentation des moteurs, contraintes, solutions technologiques et perspectives de croissance dans quatre dimensions ; comparaison des trois principales trajectoires de croissance — inference vs entraînement, edge vs cloud, ASIC personnalisé vs GPU IA — pour comprendre les divergences dans toutes les évaluations sectorielles ultérieures.

Les fournisseurs de services cloud (CSP) qui disposent déjà de GPU IA puissants de NVIDIA ont toujours besoin de puces sur mesure

Selon les plans des CSP, davantage de projets ASIC sont à venir

Quelle est la situation de la compétition entre CoWoS de TSMC et EMIB d’Intel ?

Une taille d’emballage plus grande devient une tendance clé dans l’industrie

La durée de test des puces, passant de 350 secondes pour Hopper à 1800–2000 secondes pour la prochaine génération GPU, constitue la donnée la plus critique pour la dynamique du marché des équipements de test ; le nombre de broches des sockets de test passant de 1500 (mobile/PC) à 6000, voire plus de 10 000 pour la prochaine génération ; le marché mondial des équipements de test devrait croître de 35 % CAGR entre 2024 et 2027, la feuille de route de TSMC pour la taille des emballages montrant une expansion continue de l’interposer, soutenant la tendance à long terme du marché.

Rôle de Hong Precision, WinWay et MPI dans la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs

Évolution des équipements et composants de test : encapsulation optique (CPO)

Hong Precision : gagnant clé bénéficiant de l’allongement du temps de test ; note de Morgan Stanley : Surpondérer (OW)

MPI : leader en technologie de cartes de sondes avec option CPO ; note Morgan Stanley : Surpondérer (OW)

WinWay : leader dans les sockets de test complexes pour l’emballage IA ; note : Surpondérer (OW)

Semi-conducteurs chinois : OSAT, semi-conducteurs composés, MCU et GPU IA

Optimisme pour les équipements en aval (ASMP), attitude neutre pour les OSAT chinois

Favorables au SiC (carbure de silicium) par rapport au GaN (nitrure de gallium) : SICC (Surpondérer) et InnoScience (Réduire)

MCU : au fond mais pas encore en reprise

Le marché des semi-conducteurs IA domestiques en Chine continue de croître en taille et en parts

Le marché chinois des accélérateurs IA est clair : Huawei détient 62 %, Cambrian 14 %, le reste est inférieur à 10 % ; la valorisation des entreprises chinoises de GPU IA continue de croître, avec plusieurs IPO en attente, la croissance du marché et l’activité du marché des capitaux soutenant la valorisation future.

Nous estimons qu’en 2030, la taille totale du marché accessible des GPU IA en Chine atteindra 67 milliards de dollars

L’expansion de la capacité de processus avancé en Chine pour répondre à la demande locale de GPU IA

Suivi du marché à court terme pour la demande de GPU IA en Chine

Chaîne de valeur des puces IA — Chine et États-Unis — Découplage de l’IA

Les capacités d’infrastructure en Chine se réduisent perceptiblement

Utilisation d’un radar pour comparer en neuf dimensions la différence de capacité entre la Chine et les États-Unis en IA : la Chine se rapproche des États-Unis en soutien politique, espace pour centres de données IA, optimisation logicielle (LLM), mais des écarts majeurs persistent dans la frontale des wafers, la mémoire HBM et les réseaux optiques ; trois stratégies pour combler le déficit de puissance de calcul par puce unique : empaquetage multi-die → plus grands racks et clusters → expansion de la capacité de fabrication, avec le Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod comme preuve concrète.

Économie de l’inférence : coût total de possession (TCO) et coût par token

Les TCO des puces IA domestiques sont inférieurs de 30 à 60 % à ceux de NVIDIA, et le coût par token pour les accélérateurs locaux peut égaler ou surpasser celui de NVIDIA ; cette conclusion constitue la preuve centrale que « la substitution locale en Chine n’est pas seulement une nécessité politique, mais aussi une rationalité économique », soutenant la vision optimiste à long terme pour le secteur des puces IA en Chine.

Commandes et perspectives pour les accélérateurs IA domestiques

TPS (tokens par seconde) — Analyse de performance

Les prix ont fortement baissé, permettant aux puces domestiques d’obtenir une performance par dollar plus forte

Les « dix dragons » des fabricants chinois de GPU IA. Focus sur Cambrian, Muoxi, Tianji Zhixin

Comparaison entre Cambrian, Muoxi et Tianji Zhixin (Iluvatar)

Comparaison horizontale des trois entreprises chinoises de puces IA les plus suivies : Cambrian (ASIC 7 nm SMIC, clients majeurs, seul rentable), MetaX Muoxi (GPGPU 12 nm SMIC, détenu par fonds souverain, différence technologique notable), Tianji Zhixin Iluvatar (GPGPU 7 nm TSMC, forte résilience de la chaîne d’approvisionnement) ; la forte certitude de Cambrian ressort comme conclusion implicite du rapport, basée sur la performance et la clientèle.

Cambrian : performance inference (TFLOPS) liée aux clients en tête ; Surpondérer (OW)

Tianji Zhixin (Iluvatar) : forte visibilité des commandes et résilience de la chaîne d’approvisionnement ; Surpondérer (OW)