Laporan Semikonduktor Morgan Stanley 2026: Beli Kemasan, Beli Pengujian, Beli Chip China, Hindari Jalur Tradisional

null

Penulis: Jianwei Zhizhuan Diskusi

Sumber: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research

Tanggal laporan: 8 Mei 2026

一、Inti Konflik Utama

Pengeluaran modal AI global melebihi ekspektasi, tetapi pasokan daya komputasi sedang beralih dari “NVIDIA satu-satunya penguasa” ke “GPU + ASIC + Chip lokal China” yang berjalan paralel. Konflik utama bukanlah apakah permintaan cukup besar, melainkan siapa yang bisa mendapatkan bagian dari ekspansi ini, dan seberapa cepat semikonduktor non-AI terpinggirkan dalam proses ini.

二、Kesimpulan Inti (diurutkan berdasarkan pentingnya transaksi)

三、Pengembangan Mendalam Berdasarkan Sub-Sektor

3.1 Paket Terdepan (CoWoS / SoIC)— Jalur utama dengan kepastian tertinggi

【Konflik utama】Permintaan meledak, tetapi kapasitas produksi hanya TSMC yang tak tergantikan; paket non-TSMC (Amkor/ASE/UMC) menghadapi tekanan pangsa pasar.

【Penggerak utama】Empat raksasa cloud (AWS/Google/Microsoft/Meta) pengeluaran modal Q1 2026 meningkat 95% YoY, total pengeluaran cloud diperkirakan mencapai 685 miliar dolar AS, permintaan server AI langsung mendorong kebutuhan antrean CoWoS/SoIC.

Data dan titik waktu penting:

NVIDIA mengkonsumsi sekitar 59% dari CoWoS, Broadcom sekitar 20%, AMD sekitar 9%

·2026 total konsumsi wafer komputasi AI sekitar 27,2 miliar dolar AS, mencapai puncaknya dalam sejarah

·Pendapatan chip AI TSMC diperkirakan CAGR 60% dari 2024–2029, pada 2026 AI menyumbang lebih dari 30% dari total pendapatan

【Jalur transmisi】

Capex cloud → Pesanan TPU NVIDIA/Broadcom/Google → Titik kritis CoWoS/SoIC → Peningkatan daya tawar TSMC → Proporsi pendapatan AI terus meningkat.

【Petunjuk transaksi】

TSMC adalah jalur utama utama, tidak perlu timing tertentu, logika kepemilikan jelas. SoIC adalah kurva pertumbuhan kedua mulai 2025, fokus pada peluang vendor OSAT (seperti ASE) yang memasang SoIC.

3.2 Perangkat Pengujian (Handler / Socket / Probe Card)— Nilai terendah, pertumbuhan paling pasti

【Konflik utama】

Kompleksitas chip meningkat, durasi pengujian berlipat ganda secara struktural, tetapi penilaian ulang pasar terhadap TAM perangkat pengujian tertinggal secara signifikan.

【Penggerak utama】

Durasi pengujian GPU setiap generasi berlipat ganda (Hopper 350 detik → Blackwell 700-1000 detik → Rubin 1200-1400 detik → generasi berikutnya 1800-2000 detik); jumlah pin socket pengujian dari 1500 (ponsel) melonjak ke 6000 (AI/HPC), bahkan lebih dari 10.000 untuk generasi berikutnya.

Data inti dari tiga poin utama:

·Ukuran pasar Handler global: 4,36 juta dolar AS pada April 2023 → 6,6 miliar dolar AS pada 2027, CAGR 35%+

·Permintaan pengujian optik CPO mulai meningkat dari 2025, memasuki tahap pengujian gabungan listrik + optik pada 2027 (Insertion 4i)

【Jalur transmisi】

Ukuran/jumlah/kompleksitas chip meningkat → Durasi pengujian meningkat → Handler/Socket naik harga dan volume → Kebutuhan pengujian optik CPO baru muncul → Kurva pertumbuhan kedua dimulai.

【Petunjuk transaksi】

Tiga perusahaan ini adalah segmen dengan valuasi terendah dan pertumbuhan paling pasti dalam rantai infrastruktur AI, cocok untuk pengaturan utama jangka menengah. Kurangnya cakupan pasar dan harga yang relatif rendah menjadikannya fokus nilai paling menarik saat ini.

3.3 Chip AI China (GPU/ASIC domestik)— Tidak dapat diubah dalam jangka panjang, diferensiasi jangka pendek jelas

【Konflik utama】

Pembatasan ekspor mendorong kebutuhan substitusi domestik, tetapi tingkat kematangan teknologi/produksi chip dalam negeri beragam; apakah mampu mengikat pesanan pelanggan besar adalah kunci utama.

【Penggerak utama】

Verifikasi DeepSeek tentang kelayakan inferensi biaya rendah → Percepatan switching oleh cloud domestik → Ekspansi produksi SMIC 7nm mendukung produksi massal → Keunggulan TCO chip domestik (30-60% lebih rendah dari NVIDIA) membentuk umpan balik positif.

Ukuran pasar dan pola:

Pangsa pasar domestik 2026E: Huawei 62%, Cambrian 14%, Kunlun Chip 5%, T-Head 5%, lainnya 14%.

Perbandingan tiga target utama dari “Sepuluh Naga” yang menjadi fokus MS:

【Jalur transmisi】

Pembatasan ekspor → Substitusi domestik → Ekspansi SMIC 7nm → Huawei/Cambrian meningkat pesat → Peralihan pembelian oleh cloud lokal (ByteDance/Alibaba/Tencent) → Biaya inferensi menurun → Lebih banyak aplikasi meledak → Permintaan daya komputasi baru.

【Petunjuk transaksi】

Cambrian paling pasti, menjadi target utama; Tianzhi Zhixin memiliki fleksibilitas terbesar tetapi belum menguntungkan, risiko lebih tinggi. Huawei (belum go public) adalah variabel kompetisi terbesar, pertumbuhan pangsa pasarnya memberi tekanan tidak langsung pada produsen domestik lain, perlu pengawasan terus-menerus. Jendela waktu: 2026–2027 adalah periode kunci transisi chip AI domestik dari cadangan ke kekuatan utama.

3.4 Semikonduktor non-AI (Konsumsi / Otomotif / Industri)— Bias struktural negatif, pemulihan lemah bukan pemulihan kuat

【Konflik utama】

Sumber daya rantai pasok tersedot secara sistematis oleh AI, ritme pemulihan semikonduktor tradisional terus lebih lambat dari yang diperkirakan, pasar terlalu optimis terhadap elastisitas rebound.

【Penggerak utama】

Kapasitas foundry / substrat T-Glass / penyimpanan secara luas condong ke AI; chip non-AI tertinggal dalam antrean, biaya wafer dan OSAT meningkat; margin perusahaan desain chip tertekan.

· Setelah mengeluarkan GPU AI NVIDIA dan penyimpanan, pertumbuhan semikonduktor non-AI 2026 diperkirakan menurun secara signifikan

· Hari persediaan MCU tetap tinggi (puncak Q1 2025 dan datar di Q4 2025); persediaan utama seperti STM/GD lambat dikurangi

· Utilisasi foundry logika diperkirakan baru akan pulih ke 80% di paruh kedua 2026, elastisitas pemulihan terbatas

· SiC lebih unggul dari GaN: merekomendasikan SICC (OW), penetrasi SiC diperkirakan melewati 50% pada 2030; hindari InnoScience (EW), depresiasi ekspansi kapasitas menekan laba

【Petunjuk transaksi】

Hindari eksposur murni ke semikonduktor tradisional, jalur MCU sudah bottoming tetapi pemulihan lemah, tidak disarankan menempatkan posisi besar untuk rebound kuat. SiC adalah satu-satunya segmen tradisional yang layak diperhatikan.

3.5 Penyimpanan (HBM / NAND / DDR4)— Perpecahan internal sangat tajam, sinyal perlu disaring

【Konflik utama】

Permintaan HBM didorong ledakan oleh AI; kenaikan harga DDR4/NAND disebabkan oleh kekurangan pasokan akibat AI, bukan pemulihan permintaan nyata, sinyal menyesatkan, elastisitas harga terbatas.

【Petunjuk transaksi】

HBM tetap optimis, Hynix paling diuntungkan; Macronix (NOR Flash, Top Pick) mendapat manfaat dari kekurangan dan valuasi wajar; kenaikan harga NAND/DDR4 tidak berarti permintaan membaik, berhati-hati terhadap kenaikan harga.

四、Variabel Makro dan Geopolitik: Variabel Penjelas dalam Penilaian Sektor

【Geopolitik】 Pembatasan ekspor terus diperketat

Pembatasan ekspor NVIDIA ke China → Kebutuhan substitusi chip AI lokal China meningkat; pengeluaran modal cloud China 2026E mencapai 105 miliar dolar AS, mendekati 14% dari pengeluaran cloud global.

【Makro】 Kendala energi (AS)

Kekurangan listrik pusat data AS adalah potensi plafon pertumbuhan permintaan GPU, tetapi dalam jangka pendek (2026) belum menjadi kendala nyata.

【Struktur industri】 Efek serangan AI

Efek penyerapan permintaan AI terhadap rantai pasok non-AI (T-Glass, DRAM tradisional, kapasitas foundry konsumsi) adalah variabel utama yang menjelaskan kinerja lemah berkelanjutan dari semikonduktor non-AI, bukan faktor siklus.

【Biaya】 Inflasi teknologi

Biaya wafer/OSAT/penyimpanan meningkat secara menyeluruh, menekan margin perusahaan desain chip (terutama jalur non-AI); kekuatan tawar menawar foundry seperti TSMC terus meningkat.

五、Kombinasi Rekomendasi dan Kerangka Transaksi

Berdasarkan penilaian dari berbagai sektor, membangun kerangka transaksi berikut:

六、Ringkasan dalam Satu Kalimat

Beli paket (TSMC), beli perangkat pengujian (Hon Precision / WinWay / MPI), beli pemimpin chip AI China (Cambrian); hindari eksposur semikonduktor non-AI dengan ekspektasi pemulihan kuat, simpanan penyimpanan fokus pada HBM dan netral terhadap DRAM/NAND tradisional. Jendela waktu 2026–2027, siklus pengeluaran modal AI masih jauh dari selesai.

Peringatan risiko: Catatan ini disusun berdasarkan laporan riset terbuka Morgan Stanley, hanya untuk referensi internal, bukan sebagai saran investasi apa pun. Pasar memiliki ketidakpastian, hasil aktual mungkin berbeda secara signifikan dari prediksi, investor harus berhati-hati dalam pengambilan keputusan.

《Membangun Infrastruktur AI Masa Depan—CPU, GPU, ASIC, Modul Optik, dan Chip China》

Prospek semikonduktor AI yang kuat

Morgan Stanley menilai outlook semikonduktor AI sebagai “Kuat”, dengan permintaan didorong oleh tiga kekuatan: ledakan aplikasi AI killer, perlombaan kekuatan komputasi raksasa teknologi, dan kebutuhan pembangunan AI berdaulat di berbagai negara. Bersamaan dengan itu, laporan ini mengidentifikasi empat kendala pertumbuhan—anggaran, hambatan energi AS, kapasitas chip China, regulasi—yang esensinya adalah pasokan tidak mampu mengikuti permintaan, bukan permintaan yang melambat.

Secara jangka panjang, ada tiga variabel struktural yang perlu diwaspadai:

1. Inflasi teknologi (biaya wafer/penyempurnaan kemasan/penyimpanan meningkat menekan laba perusahaan desain chip);

2. Efek serangan AI (penyediaan sumber daya rantai pasok condong ke AI, semikonduktor non-AI terpinggirkan);

3. Efek DeepSeek (inferensi biaya rendah terbukti, permintaan inferensi lokal China mempercepat pelepasan, kapasitas produksi GPU AI lokal meningkat secara bersamaan). Ketiga faktor ini saling tumpang tindih, membentuk kerangka logika dasar semua penilaian sektor selanjutnya.

Perbandingan valuasi: foundry, backend, penyimpanan, IDM (Manufacturing Device Integration) dan peralatan semikonduktor

Perbandingan valuasi: fabless, semikonduktor daya, FPGA dan chip analog

Siklus besar semikonduktor

Kesimpulan utama adalah diferensiasi siklus, bukan pemulihan keseluruhan: utilisasi foundry diperkirakan akan kembali ke 80% di paruh kedua 2026, tetapi setelah mengeluarkan GPU AI NVIDIA dan penyimpanan, pertumbuhan semikonduktor non-AI diperkirakan akan menurun secara signifikan pada 2026; penurunan hari persediaan dari puncaknya adalah sinyal positif, data historis menunjukkan siklus penurunan persediaan sering dikaitkan dengan kenaikan indeks saham semikonduktor, tetapi tingkat diferensiasi struktural dalam pemulihan kali ini jauh melebihi sebelumnya.

Rantai pasok dan cadangan penyimpanan semikonduktor AI

Hingga 2030, pasar semikonduktor global diperkirakan mencapai 1,5 triliun dolar AS, setengahnya berasal dari semikonduktor AI

Titik acuan jangka panjang penting: pasar semikonduktor global 2030 diperkirakan mencapai 1,5 triliun dolar AS, dengan kontribusi semikonduktor AI sekitar 753 miliar dolar; skenario bull TAM semikonduktor AI cloud mencapai 235 miliar dolar pada 2025 (terutama dari GPU AI NVIDIA), CAGR 38% dari 2023–2030, menyediakan dasar ruang pasar atas untuk semua penilaian sektor berikutnya.

Prospek cerah untuk semikonduktor cloud

Empat raksasa cloud (AWS/Google/Microsoft/Meta) pengeluaran modal Q1 2026 meningkat 95% YoY, merupakan data tunggal paling kuat dari sisi permintaan; rasio Capex/EBITDA diperkirakan tetap sekitar 50%, menunjukkan keinginan ekspansi cloud memiliki keberlanjutan finansial; prediksi laba Aspeed terus direvisi naik, sebagai pemimpin chip BMC server AI cloud, tren revisi ini mengonfirmasi permintaan cloud yang nyata.

Pengeluaran modal cloud dari penyedia layanan utama tetap kuat

MS Cloud Capex tracker memperkirakan pengeluaran modal 10 besar cloud vendor global mencapai 685 miliar dolar AS pada 2026, sekitar 10% lebih tinggi dari konsensus pasar; grafik historis yang menunjukkan sinkronisasi tinggi antara Capex cloud global dan pengeluaran modal TSMC adalah bukti visual utama yang mendukung penilaian “bukan siklus pendek”; sekitar 65% aset memiliki siklus hidup pendek, artinya cloud vendor harus terus melakukan pembelian tahunan, permintaan bersifat kaku.

Pengaruh pengumuman TSMC tentang distribusi listrik

Dengan memperkirakan kebutuhan CoWoS dari spesifikasi rack dan daya yang digunakan oleh empat pelanggan utama NVIDIA, AMD, Broadcom, AWS, dari bawah ke atas; rack NVIDIA Rubin NVL144 dengan daya 220kW dan 45 rack, secara implisit memperkirakan kebutuhan CoWoS tahunan 2027 mencapai 136 ribu wafer, menjadi dasar utama penilaian ketat pasokan dan permintaan CoWoS.

Mengantisipasi permintaan AI yang tetap kuat, TSMC mungkin akan memperbesar kapasitas CoWoS hingga 165 ribu wafer per bulan sebelum 2027

Data pasokan CoWoS langsung: kapasitas TSMC dari akhir 2025 120 kW per bulan meningkat menjadi 165 kW per bulan di akhir 2027, kapasitas Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) dari 23 kW per bulan menjadi 80 kW per bulan; konsumsi dari NVIDIA sekitar 59% dari total CoWoS, Broadcom sekitar 20%, konsentrasi tinggi yang berarti perubahan kebutuhan beberapa pelanggan berdampak besar pada TSMC.

Perluasan SoIC (System-in-Package IC) akan menjadi fokus utama TSMC dalam beberapa tahun mendatang

SoIC diposisikan sebagai arah strategis utama TSMC dalam beberapa tahun ke depan: kapasitas dari akhir 2025 45 kW per bulan meningkat menjadi 78 kW per bulan di akhir 2027, dengan NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom sebagai pelanggan utama; SoIC memiliki tingkat integrasi lebih tinggi dan hambatan teknologi lebih dalam dibanding CoWoS, menjadi kurva pertumbuhan kedua setelah CoWoS, memasuki fase volume cepat pada 2026–2027.

TSMC kemungkinan akan menggandakan kapasitas CoWoS dan SoIC pada 2025, dan tren ini diperkirakan akan berlanjut hingga 2026

Perkiraan konsumsi wafer AI komputasi 2026 mencapai 27,2 miliar dolar AS, sebagian besar didominasi NVIDIA

Daftar semua chip AI utama 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus) beserta distribusi kapasitas CoWoS, volume pengiriman chip, konsumsi wafer, dan nilai wafer; total konsumsi wafer chip AI 2026 diperkirakan sekitar 27,2 miliar dolar AS, dengan NVIDIA sebagai dominan, menjadi dasar paling meyakinkan untuk estimasi pendapatan AI TSMC.

Konsumsi HBM (High Bandwidth Memory) 2026—hingga 32,0 miliar Gb

Permintaan HBM total sekitar 32.279 miliar Gb pada 2026, dengan NVIDIA menyumbang sekitar 58%; daftar spesifikasi HBM dari setiap chip AI (kapasitas, generasi, vendor), Google TPU seri utama menggunakan HBM3e 12hi, AWS/Microsoft menggunakan HBM3/HBM4; Hynix, Samsung, Micron membagi pasokan, Hynix paling diuntungkan karena teknologi HBM terdepan.

Perkiraan produksi server NVIDIA GB200/300

Asumsi pasokan dan permintaan server NVIDIA GB200/300

Pendapatan chip AI TSMC mungkin mencapai 60% dari total pendapatan antara 2024–2029

Pendapatan chip AI TSMC 2024–2029 CAGR 60%, pada 2026 AI menyumbang lebih dari 30% dari total pendapatan; komposisi pendapatan meliputi chip AI umum, ASIC kustom, paket CoWoS, CPU server AI, dengan struktur pelanggan Huawei 19%, NVIDIA 21%, Broadcom 11%; margin laba dan EBITDA terus meningkat, mengonfirmasi kontribusi positif bisnis AI terhadap kualitas profitabilitas keseluruhan TSMC.

Permintaan wafer canggih TSMC

Agentic AI—Kesempatan besar untuk CPU

AI memasuki fase “aksi” dari tahap inferensi, rasio CPU/GPU beralih dari berat GPU (1:12) ke berat CPU (≥1:1), didorong oleh API call, eksekusi kode, tugas multi-agen; MS memperkirakan pasar CPU untuk Agentic AI akan menambah 32,5–60 miliar dolar AS hingga 2030, MediaTek sebagai perancang CPU server AI adalah target yang disebut dalam laporan.

Kekurangan NAND karena AI storage; kami perkirakan permintaan NOR Flash akan tetap tinggi hingga 2026

Kekurangan DDR4 akan berlanjut hingga paruh kedua 2026; harga spot memiliki batas atas

AI ASIC, CPO, dan pengujian chip

AI Semikonduktor: Sekarang dan Masa Depan—“Penggerak utama”

Menampilkan dimensi penggerak, kendala, solusi teknologi, dan perspektif pertumbuhan AI semikonduktor; secara khusus membandingkan tiga perspektif pertumbuhan—inferensi vs pelatihan, edge vs cloud, ASIC kustom vs GPU AI—tiga perbandingan ini adalah peta pikiran untuk memahami titik perbedaan penilaian semua sektor berikutnya.

Penyedia layanan cloud (CSPs) meskipun memiliki GPU AI NVIDIA yang kuat, tetap membutuhkan chip kustom

Menurut rencana CSP, lebih banyak proyek ASIC akan datang

Bagaimana kompetisi antara CoWoS TSMC dan EMIB Intel?

Ukuran paket yang lebih besar menjadi tren utama industri

Durasi pengujian chip dari Hopper 350 detik melonjak ke 1800–2000 detik untuk GPU generasi berikutnya, menjadi data penggerak struktural terpenting untuk jalur perangkat pengujian; jumlah pin socket dari 1500 (ponsel/PC) melonjak ke 6000 dan bahkan lebih dari 10.000 untuk generasi berikutnya; pasar perangkat pengujian global CAGR 2024–2027 diperkirakan 35%, roadmap ukuran paket TSMC menunjukkan interposer terus membesar, keduanya mendukung penilaian prospek jangka panjang perangkat pengujian.

Menggambarkan peran dan pembagian tugas antara Hong Precision, YingWai Technology (WinWay), dan MPI dalam rantai pasok semikonduktor

Evolusi perangkat pengujian dan komponen: Packaging optik bersama (CPO)

Hong Precision: pemenang utama yang diuntungkan dari tren durasi pengujian yang meningkat; peringkat Morgan Stanley: Overweight (OW)

MPI: pemimpin teknologi probe card dengan opsi CPO; peringkat Morgan Stanley: Overweight (OW)

YingWai Technology: pemimpin socket pengujian dengan keunggulan kompleksitas packaging AI; peringkat: Overweight (OW)

Semikonduktor China: OSAT, semikonduktor senyawa, MCU dan GPU AI

Optimis terhadap perangkat tahap akhir (ASMP), tetapi netral terhadap OSAT China

Optimis terhadap SiC (karbida silikon) dibanding GaN (nitrogen gallium): SICC (Overweight) dan InnoScience (Underweight)

MCU: sudah bottoming tetapi belum pulih

Ukuran pasar dan pangsa chip AI domestik terus meningkat

Struktur pasar akselerator AI China jelas: Huawei mendominasi dengan 62%, Cambrian 14%, sisanya di bawah 10%; nilai pasar perusahaan GPU AI China terus tumbuh dan lebih banyak IPO menunggu, pertumbuhan pasar dan aktivitas pasar modal meningkat secara bersamaan, menjadi latar belakang penting untuk analisis target berikutnya.

Kami memperkirakan hingga 2030, total pasar accessible AI GPU China akan meningkat menjadi 67 miliar dolar AS

Ekspansi kapasitas proses maju China untuk memenuhi kebutuhan produksi GPU AI domestik

Pelacakan pasar kebutuhan chip AI China jangka pendek

Rantai nilai chip AI—China dan AS—pemutusan hubungan AI

Kekuatan infrastruktur China sedang mengecilkan kesenjangan teknologi yang dirasakan

Menggunakan radar dari sembilan dimensi untuk membandingkan kesenjangan kemampuan infrastruktur AI China dan AS: China mendekati AS dalam dukungan kebijakan, ruang pusat data AI, optimisasi perangkat lunak (LLM), tetapi perbedaan utama terletak pada front-end wafer, memori HBM, jaringan optik; mengusulkan tiga langkah strategi China untuk menutupi kekurangan daya komputasi satu chip—paket multi-die → rack dan kluster yang lebih besar → ekspansi kapasitas manufaktur, Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod menjadi bukti nyata strategi ini.

Ekonomi inferensi: Total Cost of Ownership (TCO) dan biaya per token

TCO chip AI domestik 30-60% lebih rendah dari NVIDIA, dan akselerator domestik top dapat menyamai atau lebih baik biaya per token inferensi NVIDIA; kesimpulan ini adalah bukti utama bahwa “penggantian lokal China bukan hanya kebutuhan politik, tetapi juga rasional ekonomi,” mendukung pandangan optimis jangka panjang terhadap sektor chip AI China.

Pesanan dan potensi pesanan pengembang akselerator AI domestik

TPS (Token per Detik)—Analisis kinerja

Karena harga turun secara signifikan, chip domestik mencapai performa per dolar yang lebih kuat

“Sepuluh Naga” chip AI China yang utama. Fokus utama pada Cambrian, Muoxi, Tianzhi Zhixin

Perbandingan tiga perusahaan chip AI China yang paling diperhatikan: Cambrian (ASIC 7nm SMIC, pelanggan utama terkunci, satu-satunya yang menguntungkan), MetaX Muoxi (GPGPU 12nm SMIC, didukung dana berdaulat, teknologi berbeda secara signifikan), Tianzhi Zhixin Iluvatar (GPGPU 7nm TSMC, ketahanan rantai pasok yang kuat); kemampuan menguntungkan, struktur pelanggan, dan node proses menjadi kesimpulan implisit laporan bahwa Cambrian paling pasti.

Cambrian: keunggulan dalam performa inferensi (TFLOPS) dan pengikatan pelanggan; peringkat Overweight (OW)

Tianzhi Zhixin (Iluvatar): didukung oleh visibilitas pesanan yang kuat dan ketahanan rantai pasok; peringkat Overweight (OW)