Relatório de semicondutores da Morgan Stanley 2026: comprar embalagem, comprar teste, comprar chips chineses, evitar os caminhos tradicionais

nulo

Autor: Jien Wei Zhi Zhuo Zatan

Fonte: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research

Data do relatório: 8 de maio de 2026

Um, Contradição central

O investimento global em IA superou as expectativas de expansão, mas a oferta de capacidade de computação está evoluindo de “NVIDIA domina tudo” para uma trajetória paralela de “GPU + ASIC + chips locais chineses”. A contradição central não é se a demanda é suficiente, mas quem pode captar a fatia desta expansão, e a velocidade com que os semicondutores não-AI estão sendo marginalizados neste processo.

Dois, Conclusões principais (por ordem de importância para a negociação)

Três, Expansão aprofundada por segmentos

3.1 Embalagem avançada (CoWoS / SoIC) — Linha de maior certeza

【Contradição central】Demanda explosiva, mas a capacidade só a TSMC pode substituir; embalagens não-TSMC (Amkor/ASE/UMC) enfrentam compressão de participação de mercado.

【Motor principal】Quatro grandes fornecedores de nuvem (AWS/Google/Microsoft/Meta) com investimento de capital no Q1 de 2026 +95% YoY, previsão de investimento anual de US$ 685 bilhões, demanda de servidores AI impulsiona diretamente a fila de CoWoS/SoIC.

Dados-chave e marcos temporais:

NVIDIA consome aproximadamente 59% de CoWoS, Broadcom cerca de 20%, AMD cerca de 9%

· Valor total de consumo de wafers de computação AI em 2026 aproximadamente US$ 27,2 bilhões, pico histórico

· Receita de chips AI da TSMC representará CAGR de 60% de 2024 a 2029, em 2026 AI representará mais de 30% da receita total

【Caminho de transmissão】

Capex dos fornecedores de nuvem → Pedidos de NVIDIA/Broadcom/Google TPU → Gargalo em CoWoS/SoIC → Aumento do poder de negociação da TSMC → Participação de receita AI em contínuo crescimento.

【Lições de negociação】

TSMC é a linha principal, sem necessidade de timing preciso, lógica de manutenção clara. SoIC é a segunda curva de crescimento a partir de 2025, atenção às oportunidades de fornecedores OSAT (como ASE) na montagem de SoIC.

3.2 Equipamentos de teste (Handler / Socket / Placa de sondagem) — Menor avaliação, crescimento mais certo

【Contradição central】

Complexidade crescente dos chips dobra o tempo de teste estruturalmente, mas a reavaliação do TAM de equipamentos de teste pelo mercado está severamente atrasada.

【Motor principal】

Cada geração de chips GPU dobra o tempo de teste (Hopper 350s → Blackwell 700-1000s → Rubin 1200-1400s → próxima geração 1800-2000s); número de pinos de soquetes de teste aumenta de 1500 (nível de telefone móvel) para 6000 (nível AI/HPC), até a próxima geração com mais de 10.000.

Dados principais:

· Tamanho do mercado global de Handlers: US$ 436 milhões em 2023 → US$ 6,6 bilhões em 2027, CAGR >35%

· Demanda de teste óptico CPO a partir de 2025, entrando em fase de teste combinado elétrico + óptico em 2027 (Insertion 4i)

【Caminho de transmissão】

Aumento do tamanho/complexidade dos chips → aumento do tempo de teste → aumento de preço e quantidade de Handlers/Sockets → novas demandas de teste óptico CPO → início da segunda curva de crescimento.

【Lições de negociação】

Três empresas com avaliação mais baixa e maior certeza de crescimento na cadeia de infraestrutura de IA, adequadas para alocação central de médio prazo. Cobertura de mercado insuficiente, preços baixos, a melhor relação custo-benefício atual.

3.3 Chips de IA chineses (GPU/ASIC domésticos) — Irreversível a longo prazo, forte diferenciação a curto prazo

【Contradição central】

Controle de exportação impulsiona demanda de substituição doméstica, mas a maturidade tecnológica e de produção em massa dos chips locais varia; a capacidade de garantir pedidos de grandes clientes é o diferencial crítico.

【Motor principal】

DeepSeek valida viabilidade de inferência de baixo custo → acelerando a troca por fornecedores de nuvem domésticos → SMIC expande produção de 7nm para suportar produção em massa → vantagem de TCO de chips domésticos (30-60% mais barato que NVIDIA) gera feedback positivo.

Tamanho de mercado e estrutura:

Participação de mercado doméstico em 2026E: Huawei 62%, Cambrian 14%, Kunlun 5%, T-Head 5%, outros 14%.

Comparação entre as três principais empresas “Dez Dragões” que a MS foca:

【Caminho de transmissão】

Controle de exportação → Substituição doméstica → Expansão de SMIC em 7nm → Huawei/Cambrian em expansão → Mudança de fornecedores por fornecedores de nuvem locais (ByteDance/Alibaba/Tencent) → Redução do custo de inferência → Explosão de mais aplicações → Nova rodada de demanda por capacidade de computação.

【Lições de negociação】

Cambrian é o mais certeiro, sendo o principal alvo; Tianzhi Zhi Xin tem maior flexibilidade, mas ainda sem lucro, risco elevado. Huawei (não listada) é a maior variável de competição, seu crescimento de participação exerce pressão indireta sobre outros fabricantes domésticos, acompanhamento contínuo necessário. Janela de tempo: 2026–2027, período crítico de transição de chips AI domésticos de substitutos a protagonistas.

3.4 Semicondutores não-AI (consumo / automotivo / controle industrial) — Perspectiva estruturalmente fraca, recuperação fraca não é forte recuperação

【Contradição central】

Recursos da cadeia de suprimentos sendo sistematicamente sugados por IA, ritmo de recuperação dos semicondutores tradicionais permanece abaixo do esperado, mercado superestimou a elasticidade de rebote.

【Motor principal】

Capacidade de foundry / substratos T-Glass / armazenamento totalmente direcionados para IA; chips não-AI ficam atrás na fila, custos de wafers e OSAT sobem; margens de empresas de design de chips sob pressão.

· Excluindo GPU AI da NVIDIA e armazenamento, crescimento de semicondutores não-AI em 2026 deve desacelerar significativamente

· Dias de inventário de MCU ainda em nível histórico alto (pico no 1T25, plano no 4T25); principais fabricantes como STM/GD têm digestão lenta de inventário

· Utilização de foundries lógicas deve retornar a 80% no 2H26, recuperação com elasticidade limitada

· SiC melhor que GaN: recomendação para SICC (OW), penetração de SiC deve ultrapassar 50% até 2030; evitar InnoScience (EW), depreciação de expansão de capacidade pressiona lucros

【Lições de negociação】

Evitar exposição pura a semicondutores tradicionais, fundo do ciclo de MCU confirmado mas recuperação fraca, não apostar pesado em forte rebote. SiC é o único segmento tradicional que merece atenção.

3.5 Armazenamento (HBM / NAND / DDR4) — Alta diferenciação interna, sinais a serem filtrados

【Contradição central】

Demanda de HBM impulsionada por IA é clara; aumento de preços de DDR4/NAND é devido à ocupação de capacidade por IA, não por recuperação real de demanda, sinais distorcidos, elasticidade de preço limitada.

【Lições de negociação】

Forte visão de alta para HBM, Hynix mais beneficiada; Macronix (NOR Flash, Top Pick) se beneficia de escassez e avaliação razoável; aumento de preços de NAND/DDR4 não equivale a melhora de demanda, cuidado com compras por impulso.

Quatro, Variáveis macro e geopolíticas: variáveis explicativas para avaliação de segmentos

【Geopolítica】 Controle de exportação continua a se intensificar

Restrições à exportação da NVIDIA para a China → Demanda de substituição de chips AI domésticos aumenta; investimento de capital de nuvem na China em 2026E atinge US$ 105 bilhões, aproximando-se de 14% do total global de investimentos em nuvem.

【Macroeconômico】 Restrições energéticas (EUA)

Escassez de energia em data centers nos EUA limita potencial de crescimento da demanda por GPUs, mas não é uma restrição substancial a curto prazo (2026).

【Estrutura setorial】 Efeito de consumo de IA

Efeito de captação de recursos da cadeia de suprimentos por IA (T-Glass, DRAM tradicional, capacidade de foundry de consumo) explica a fraca recuperação de semicondutores não-AI, mais do que fatores cíclicos.

【Custo】 Inflação tecnológica

Custos de wafers / OSAT / armazenamento sobem, pressionando margens de chips de design (especialmente não-AI); poder de negociação de foundries como TSMC continua a crescer.

Cinco, Carteira recomendada e estrutura de negociação

Com base na avaliação de todos os segmentos, estrutura de negociação:

Seis, Resumo em uma frase

Compre embalagens (TSMC), compre equipamentos de teste (Hon Precision / WinWay / MPI), compre líderes de chips de IA chineses (Cambrian); evite forte recuperação de semicondutores não-AI, foco interno em armazenamento com mais HBM, neutro em NAND/DRAM tradicionais. Janela de tempo: 2026–2027, ciclo de investimento em IA ainda longe de terminar.

Aviso de risco: Este documento é uma compilação de relatórios públicos da Morgan Stanley, apenas para uso interno de pesquisa, não constitui recomendação de investimento. O mercado é incerto, resultados reais podem divergir significativamente das previsões, investidores devem agir com cautela.

《Construindo a infraestrutura de IA do futuro — CPU, GPU, ASIC, módulos ópticos e chips chineses》

Perspectiva forte para semicondutores de IA

Morgan Stanley classifica o outlook de semicondutores de IA como “Forte”, impulsionado por três forças: aplicações de impacto disruptivo de IA, corrida armamentista de capacidade de computação por gigantes tecnológicos, e demandas de construção de IA soberana por diversos países. Ao mesmo tempo, o relatório identifica quatro restrições de crescimento — orçamento, gargalos energéticos nos EUA, capacidade de produção de chips na China, regulação — que na essência representam uma oferta que não acompanha a demanda, e não uma demanda que se esgota.

A longo prazo, há três variáveis estruturais a serem monitoradas:

1. Inflação tecnológica (aumento de custos de wafers / encapsulamento / armazenamento que comprimem margens de empresas de design de chips);

2. Efeito de captação de recursos por IA (recursos da cadeia de suprimentos direcionados para IA, marginalizando semicondutores não-AI);

3. Efeito DeepSeek (inferência de baixo custo validada, demanda de inferência doméstica na China acelerando, capacidade de produção de GPU de foundry doméstica crescendo). A soma dessas três forma a lógica fundamental de todas as avaliações de segmentos posteriores do relatório.

Comparação de avaliação: foundries, back-end, armazenamento, IDM (fabricantes integrados) e equipamentos de semicondutores

Comparação de avaliação: sem fabs (fabless), semicondutores de potência, FPGA e chips analógicos

Ciclo de grande escala de semicondutores

A conclusão central é que o ciclo está se diferenciando, não uma recuperação geral: utilização de foundries deve retornar a 80% no 2H26, mas excluindo GPU AI da NVIDIA e armazenamento, o crescimento de semicondutores não-AI deve desacelerar significativamente em 2026; a redução de dias de inventário é sinal positivo, dados históricos mostram que ciclos de redução de inventário geralmente elevam índices de ações de semicondutores, mas o grau de diferenciação nesta recuperação é muito maior do que o habitual.

Cadeia de suprimentos de semicondutores de IA e memórias de nicho

Até 2030, o mercado global de semicondutores pode atingir US$ 1,5 trilhão, sendo metade proveniente de chips de IA

Ponto de âncora de longo prazo importante: o mercado global de semicondutores até 2030 deve alcançar US$ 1,5 trilhão, com contribuição de chips de IA de aproximadamente US$ 753 bilhões; cenário de bull para TAM de chips de IA na nuvem em 2025 de US$ 235 bilhões (principalmente NVIDIA AI GPU), CAGR de 38% de 2023 a 2030, fornecendo uma base de espaço de mercado para todas as avaliações subsequentes.

Perspectiva mais otimista para semicondutores na nuvem

Quatro grandes fornecedores de nuvem (AWS/Google/Microsoft/Meta) com investimento de capital no Q1 de 2026 +95% YoY, sendo o mais forte ponto de demanda; relação Capex/EBITDA prevista em cerca de 50%, indicando sustentabilidade financeira na expansão; previsão de lucros da Aspeed continuamente revisada para cima, como líder de chips de BMC para servidores de IA na nuvem, sua tendência de revisão confirma a demanda real na nuvem.

Principais provedores de serviços de nuvem mantêm forte investimento de capital

O rastreador de Capex de nuvem da MS estima que em 2026 os 10 maiores fornecedores de nuvem globais terão um investimento de US$ 685 bilhões, cerca de 10% acima do consenso de mercado; gráfico de alta sincronizado de Capex de nuvem e Capex da TSMC é uma evidência visual central para a avaliação de que “não é um ciclo curto”; aproximadamente 65% de ativos de ciclo de vida curto, indicando que fornecedores de nuvem precisam comprar continuamente anualmente, demanda rígida.

Impacto da implantação de energia da TSMC divulgado

A partir de especificações de racks e potência de implantação de clientes principais como NVIDIA, AMD, Broadcom, AWS, estimamos a demanda de wafers CoWoS de baixo para cima; rack NVIDIA Rubin NVL144 com potência de 220kW e 45 racks implica demanda anual de 136 mil wafers em 2027, base para a avaliação de oferta e demanda de CoWoS.

Devido à forte demanda contínua de IA, a TSMC pode expandir sua capacidade de CoWoS para 165 mil wafers por mês até 2027

Dados de oferta de CoWoS: capacidade da TSMC de 120k wafers/mês ao final de 2025 para 165k wafers/mês ao final de 2027, capacidade de não-TSMC (Amkor/UMC/ASE) de 23k para 80k wafers/mês; NVIDIA responde por aproximadamente 59% do consumo total de CoWoS, Broadcom cerca de 20%, alta concentração que torna a demanda de poucos clientes altamente impactante para a TSMC.

Expansão do SoIC (Sistema de Chips Integrados) será foco estratégico da TSMC nos próximos anos

SoIC é considerado a direção estratégica chave da TSMC para os próximos anos: capacidade de 45k wafers/mês ao final de 2025 para 78k wafers/mês ao final de 2027, com NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom na lista de demanda; maior nível de integração e barreiras tecnológicas que CoWoS, sendo a segunda curva de crescimento de embalagens avançadas após CoWoS, entrando em fase de rápida expansão em 2026-2027.

A TSMC provavelmente dobrará a capacidade de CoWoS e SoIC em 2025, tendência que deve continuar até 2026

O consumo de wafers de computação AI em 2026 pode atingir US$ 27,2 bilhões, com NVIDIA dominando

Listagem de todos os principais chips AI de 2026 (NVIDIA B300/Rubin/H200, Google TPU, AWS Trainium3, Microsoft Maia, OpenAI Nexus) com alocação de capacidade de CoWoS, volume de chips, consumo de wafers e valor de wafers; soma total de consumo de wafers de chips AI em 2026 aproximadamente US$ 27,2 bilhões, NVIDIA liderando, a estimativa mais convincente para o tamanho da receita de AI da TSMC.

Consumo de HBM (Memória de Alto Largura de Banda) em 2026 — até 32,0 bilhões de Gb

Demanda total de HBM em 2026 cerca de 32.279 milhões de Gb, com NVIDIA respondendo por aproximadamente 58%; listagem de especificações de HBM por chip (capacidade, geração, fornecedor), com Google TPU usando principalmente HBM3e 12hi, AWS/Microsoft usando HBM3/HBM4; Hynix, Samsung, Micron dividem a oferta, Hynix se beneficia mais por sua tecnologia avançada.

Estimativa de produção de servidores NVIDIA GB200/300

Suposições de oferta e demanda de racks de servidores NVIDIA GB200/300

A participação de receita de chips AI da TSMC pode atingir 60% entre 2024 e 2029

Receita de chips AI da TSMC de 2024 a 2029 com CAGR de 60%, em 2026 AI representará mais de 30% da receita total; composição de receita inclui chips AI genéricos, ASICs personalizados, encapsulamento CoWoS, CPUs de servidores AI, com clientes como Apple (19%), NVIDIA (21%), Broadcom (11%); margens de lucro e EBITDA continuam a expandir, confirmando impacto positivo do negócio AI na qualidade geral de lucros da TSMC.

Demanda por wafers avançados da TSMC

Inteligência Artificial (Agentic AI) — Expansão de oportunidades de CPU

AI entra na fase de “ação” após a inferência, proporção de CPU/GPU de GPU pesada (1:12) para CPU pesada (≥1:1), impulsionada por chamadas API, execução de código, múltiplos agentes concorrentes; estima-se que AI de ação possa criar um mercado adicional de US$ 325–600 bilhões em CPUs até 2030, com MediaTek como principal beneficiária de design de CPUs para servidores de IA.

Escassez de NAND devido a armazenamento AI; previsão de que oferta de NOR Flash continuará a ser insuficiente até 2026

Escassez de DDR4 continuará até o segundo semestre de 2026; preços spot têm limite superior

Chips ASIC de IA, CPO e testes de chips

Chips de IA: presente e futuro — “Motor principal”

Apresenta-se os drivers, restrições, soluções tecnológicas e perspectivas de crescimento de chips de IA; destacando três pares de perspectivas de crescimento — inferência vs treinamento, edge vs nuvem, ASIC personalizado vs GPU de IA — que funcionam como mapa mental para entender divergências em avaliações de segmentos posteriores.

Provedores de serviços de nuvem (CSPs), mesmo com GPUs de IA poderosas da NVIDIA, ainda precisam de chips personalizados

De acordo com planos de CSPs, mais projetos de ASIC estão por vir

Qual é a situação da competição entre CoWoS da TSMC e EMIB da Intel?

Tamanhos maiores de embalagem estão se tornando uma tendência chave na indústria

O aumento do tempo de teste de chips de Hopper (350s) para a próxima geração de GPUs (1800-2000s) é o dado estrutural mais importante para o setor de equipamentos de teste; número de pinos de soquetes de teste de telefones/máquinas de PC (1500) para níveis de IA/HPC (6000 e mais de 10.000); previsão de CAGR de 35% para mercado de equipamentos de teste de 2024 a 2027, com roteiros de embalagem da TSMC mostrando expansão contínua de interposers, apoiando a visão de longo prazo de mercado de equipamentos de teste.

Delineando o papel de Hon Precision, WinWay e MPI na cadeia de suprimentos de semicondutores

Evolução de equipamentos e componentes de teste: encapsulamento óptico (CPO)

Hon Precision: principal beneficiária da tendência estrutural de aumento do tempo de teste; classificação da Morgan Stanley: Overweight (OW)

MPI: líder em tecnologia de sondas com opção de CPO; classificação: Overweight (OW)

WinWay: líder em soquetes de teste com vantagens na complexidade de embalagem de IA; classificação: Overweight (OW)

Semicondutores chineses: OSAT, semicondutores compostos, MCU e GPUs de IA

Favorável a equipamentos de última geração (ASMP), neutro em relação a OSATs chineses

Favorável a SiC (carboneto de silício) sobre GaN (nitreto de gálio): SICC (OW) e InnoScience (EW)

MCU: fundo de ciclo, mas ainda sem recuperação

Mercado de chips de IA domésticos em crescimento contínuo

Estrutura do mercado de aceleradores de IA na China: Huawei domina com 62%, Cambrian 14%, demais abaixo de 10%; valor de mercado de GPUs de IA chinesas em expansão, com mais IPOs aguardados, crescimento de mercado e maior atividade de capital, formando o pano de fundo para análises de alvos futuros.

Previsão até 2030: mercado total de GPUs de IA na China atingirá US$ 67 bilhões

Capacidade de processo avançado na China para atender à demanda de GPUs de IA domésticas

Monitoramento de demanda de chips AI na China a curto prazo

Cadeia de valor de chips AI — China e EUA — Desacoplamento do cálculo de IA

Capacidade de infraestrutura da China está reduzindo a percepção de lacunas tecnológicas

Usando radar de nove dimensões, comparando capacidades de infraestrutura de IA China vs EUA: a China pontua próximo dos EUA em suporte político, espaço de data centers de IA, otimização de software (LLM), mas diferenças principais estão na front-end de wafers, memória HBM e redes ópticas; estratégia de compensação inclui embalagem multi-die, maiores racks e clusters, expansão de capacidade de fabricação, com Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod como validação prática.

Economia de inferência: Custo Total de Propriedade (TCO) e custo por token

Chips de IA domésticos têm TCO 30-60% menor que NVIDIA, com aceleradores domésticos de ponta podendo igualar ou superar o custo por token de NVIDIA; essa conclusão é uma evidência central de que “substituição doméstica na China não é só política, mas também racional econômica”, sustentando a visão otimista de longo prazo para o segmento de chips de IA na China.

Pedidos e potencial de pedidos de aceleradores de IA domésticos

TPS (tokens por segundo) — Análise de desempenho

Devido à redução de preços, chips domésticos oferecem desempenho por dólar mais forte

“Dez Dragões” de fabricantes chineses de GPGPU de IA: foco em Cambrian, Muoxi, Tianzhi Zhi Xin

Comparação entre Cambrian, Muoxi e Tianzhi Zhi Xin (Iluvatar)

Comparação horizontal das três principais empresas chinesas de chips de IA: Cambrian (ASIC de 7nm da SMIC, clientes grandes, único lucrativo), MetaX Muoxi (GPGPU de 12nm da SMIC, com participação de fundos soberanos, tecnologia com diferença clara), Tianzhi Zhi Xin (GPGPU de 7nm da TSMC, forte resiliência na cadeia de suprimentos); análise de lucratividade, estrutura de clientes e tecnologia aponta Cambrian como o mais certeiro, conclusão implícita do relatório.