Морган Стенлі 2026 рік: купуйте пакування, купуйте тестування, купуйте китайські чіпи, уникайте традиційних секторів

нуль

Автор: Збірник статей “Знаючи мікро — розуміти світ”

Джерело: Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research

Дата звіту: 8 травня 2026 року

1. Основний конфлікт

Глобальні капітальні витрати на штучний інтелект перевищують очікування, але постачання обчислювальної потужності рухається від “NVIDIA одна для всіх” до паралельного розвитку трьох напрямків: “GPU + ASIC + китайські місцеві чіпи”. Основний конфлікт полягає не у тому, чи достатній попит, а у тому, хто зможе отримати частку цієї хвилі розширення, і наскільки швидко периферійні напівпровідники будуть відсунуті на узбіччя цього процесу.

2. Основний висновок (за важливістю для торгівлі)

3. Глибоке розгортання за напрямками

3.1 Передова упаковка (CoWoS / SoIC) — найнадійніша основна лінія

【Основний конфлікт】 Попит вибуховий, але виробничі потужності незамінні лише для TSMC; упаковка поза TSMC (Amkor/ASE/UMC) стикається з тиском на частки ринку.

【Ключовий драйвер】 Чотири великі хмарні провайдери (AWS/Google/Microsoft/Meta) у 2026 році капітальні витрати зростуть на 95% у порівнянні з попереднім роком, а річний капітал витрат на хмару очікується на рівні 685 мільярдів доларів, що безпосередньо підвищує попит на CoWoS/SoIC.

Ключові дані та часові точки:

NVIDIA споживає приблизно 59% CoWoS, Broadcom — 20%, AMD — 9%

· Загальна вартість виробництва AI-чипів у 2026 році становитиме близько 27,2 мільярдів доларів, що є історичним максимумом

· Дохід TSMC від AI-чіпів у 2024–2029 роках з CAGR 60%, у 2026 році частка AI у загальному доході перевищить 30%

【Шлях передачі】

Capex хмарних провайдерів → замовлення NVIDIA/Broadcom/Google TPU → вузол у ланцюгу CoWoS/SoIC → підвищення цінової переговорної здатності TSMC → зростання частки доходу від AI.

【Рекомендації для торгівлі】

TSMC — головна лінія, не потрібно вчасно входити, логіка тримання чітка. SoIC — друга лінія зростання з 2025 року, слідкуйте за можливостями постачальників OSAT (ASE тощо), що займаються збіркою SoIC.

3.2 Тестове обладнання (Handler / Socket / Probe Card) — найнижча оцінка, найнадійніше зростання

【Основний конфлікт】

Зростання складності чіпів призводить до подвоєння часу тестування, але переоцінка ринку TAM тестового обладнання відстає.

【Ключовий драйвер】

Час тестування GPU кожного покоління подвоюється (Hopper 350 секунд → Blackwell 700-1000 секунд → Rubin 1200-1400 секунд → наступне покоління 1800-2000 секунд); кількість контактних пін у тестових розетках зростає з 1500 до 6000 і навіть понад 10000.

Три ключові показники:

· Світовий ринок Handler: 4,36 мільйонів доларів у 2023 році → 66 мільйонів доларів у 2027 році, CAGR понад 35%

· Попит на оптичне тестування CPO з 2025 року зростає, у 2027 році входить у фазу спільного електричного та оптичного тестування (Insertion 4i)

【Шлях передачі】

Збільшення розмірів/кількості шарів/складності чіпів → зростання часу тестування → зростання цін і обсягів Handler/Socket → нові потреби в оптичному тестуванні CPO → запуск другої лінії зростання.

【Рекомендації для торгівлі】

Три компанії — найменш оцінені, з найвищою впевненістю у зростанні, підходять для середньострокового портфеля. Недостатня ринкова охопленість і низькі ціни роблять їх найбільш привабливими з точки зору співвідношення ціна/якість.

3.3 Китайські AI-чіпи (внутрішні GPU/ASIC) — незворотні у довгостроковій перспективі, короткострокова диференціація очевидна

【Основний конфлікт】

Обмеження експорту стимулює внутрішню заміну, але рівень технологій і масового виробництва у країні різний; ключовий фактор — чи зможуть вони закріпитися за великими клієнтами.

【Ключовий драйвер】

DeepSeek підтверджує можливість дешевої обробки → прискорення переходу внутрішніх хмарних провайдерів → розширення виробництва SMIC 7 нм → формування позитивного зворотного зв’язку через переваги TCO (на 30–60% дешевше NVIDIA).

Розмір ринку та структура:

Очікувана частка внутрішнього ринку у 2026 році: Huawei 62%, Cambrian 14%, Kunlun 5%, T-Head 5%, інші 14%.

Порівняння трьох ключових цілей:

【Шлях передачі】

Обмеження експорту → внутрішня заміна → розширення SMIC 7 нм → зростання Huawei і Cambrian → перехід внутрішніх хмарних провайдерів (ByteDance/Alibaba/Tencent) → зниження витрат на обробку → вибух нових застосувань → новий виток попиту на обчислювальні ресурси.

【Рекомендації для торгівлі】

Найбільш впевнена у Cambrian, вона — перша ціль; Tianzhi з гнучкістю, але без прибутку, — ризикована. Huawei (не публічна) — найбільший конкурент, зростання її частки створює опосередкований тиск на інших виробників, потрібно постійно слідкувати. Вікно можливостей: 2026–2027 роки — ключовий період переходу внутрішніх AI-чіпів від запасних до основних.

3.4 Не-AI напівпровідники (споживчі / автомобільні / промислові) — структурно слабкі, слабке відновлення — не сильне відновлення

【Основний конфлікт】

Ресурси ланцюга постачання систематично перетягуються у AI, темпи відновлення традиційних напівпровідників залишаються нижчими за очікування, ринок переоцінює потенціал відскоку.

【Ключовий драйвер】

Обсяг виробництва контрактних фабрик / базові плати T-Glass / сховища — все спрямовано у AI; не-AI чіпи займають нижчі позиції у черзі, зростають витрати на кремнієві пластини і OSAT; прибутковість компаній з проектування чіпів під тиск.

· Вилучаючи AI GPU NVIDIA і сховища, зростання не-AI напівпровідників у 2026 році прогнозується значним зниженням

· Запаси MCU залишаються на історично високому рівні (після піку 1Q25, у 4Q25 стабільно); основні виробники (STM, GD) повільно розпродають запаси

· Використання логічних контрактних фабрик очікується лише у другій половині 2026 року, з обмеженим потенціалом відновлення

· SiC краще GaN: рекомендуємо SICC (підвищити рекомендацію), InnoScience — знизити (через амортизацію розширення виробництва і зниження прибутковості)

【Рекомендації для торгівлі】

Уникайте чисто традиційних напівпровідників, MCU — на дні, але слабке відновлення, не варто зосереджуватися на сильних відскоках. SiC — єдиний сегмент традиційних напівпровідників, що заслуговує уваги.

3.5 Пам’ять (HBM / NAND / DDR4) — внутрішня диференціація дуже сильна, сигнали потрібно розрізняти

【Основний конфлікт】

Попит на HBM зростає явно завдяки AI; ціни DDR4/NAND зростають через витіснення AI, а не через реальне відновлення попиту, що викривляє сигнали і обмежує цінову еластичність.

【Рекомендації для торгівлі】

Звичайно, на HBM — оптимізм, Hynix — найбільший вигодонабувач; Macronix (NOR Flash, Top Pick) — вигідний через дефіцит і адекватну оцінку; зростання цін NAND/DDR4 не означає покращення попиту, слід обережно з купівлею на підвищенні.

4. Макроекономічні та геополітичні фактори — пояснювальні змінні для оцінки напрямків

【Геополітика】 Постійне посилення обмежень експорту

Обмеження NVIDIA щодо Китаю → зростання внутрішнього попиту на китайські AI-чіпи; капітальні витрати на хмару у Китаї у 2026 році досягнуть 105 мільярдів доларів, швидко наближаючись до 14% світових витрат.

【Макроекономіка】 Енергетичні обмеження (з боку США)

Напруженість у постачанні електроенергії для дата-центрів США — потенційний обмежувач зростання попиту на GPU, але у короткостроковій перспективі (2026) ще не є суттєвим фактором.

【Структура галузі】 Ефект поглинання AI

Ефект перерозподілу попиту AI у ланцюгу постачання (T-Glass, традиційна DRAM, виробництво споживчих чіпів) — ключовий фактор, що пояснює слабкість не-AI напівпровідників, а не циклічні коливання.

【Вартісний аспект】 Технологічна інфляція

Зростання витрат на кремнієві пластини, OSAT і сховища — тиск на валову маржу компаній з проектування чіпів (особливо у сегменті не-AI); ціновий переговорний потенціал TSMC та інших контрактних виробників зростає.

5. Рекомендований портфель і торговий каркас

Загальний аналіз за напрямками — побудова наступного торгового каркасу:

6. Одне речення для підсумку

Купуйте упаковку (TSMC), тестове обладнання (Hon Precision / WinWay / MPI), китайських лідерів AI-чіпів (Cambrian); уникайте сильного очікуваного відновлення не-AI напівпровідників, внутрішню пам’ять — більше HBM, нейтрально щодо традиційної DRAM/NAND. Вікно часу — 2026–2027 роки, цикл капітальних витрат на AI ще не завершився.

Ризики: цей нотаток базується на відкритих дослідженнях Morgan Stanley, є лише для внутрішнього аналізу і не є інвестиційною рекомендацією. Ринок має невизначеність, реальні результати можуть суттєво відрізнятися від прогнозів, тому інвесторам слід діяти обережно.

《Побудова майбутньої інфраструктури AI — CPU, GPU, ASIC, оптичні модулі та китайські чіпи》

Міцний прогноз щодо напівпровідників для штучного інтелекту

Morgan Stanley визначає перспективи AI-напівпровідників як “Strong”, попит зумовлений трьома факторами: постійний вибух застосувань AI, гонка за обчислювальні ресурси великих технологічних гігантів, а також потреби у національних AI-інфраструктурах. Одночасно у звіті виділено чотири обмеження зростання — бюджет, енергетичні обмеження США, виробничі потужності у Китаї, регулювання — ці обмеження зумовлені не попитом, а пропозицією.

З довгострокової перспективи існує три структурні змінні, яких слід остерігатися:

1. Технологічна інфляція (зростання витрат на кремнієві пластини, пакування і сховища, що зменшує прибутковість компаній з проектування чіпів);

2. Ефект поглинання AI (перерозподіл ресурсів у ланцюгу постачання у бік AI, периферійні напівпровідники відсуваються на узбіччя);

3. Ефект DeepSeek (низькозатратне обчислення підтверджено, внутрішній попит на обробку у Китаї швидко зростає, внутрішній виробничий ланцюг AI-GPU розвивається). Ці три фактори формують базову логіку всіх подальших оцінок напрямків.

Порівняння оцінки: контрактне виробництво, бекенд, пам’ять, IDM (інтегроване виробництво) і обладнання для напівпровідників

Порівняння оцінки: без власних фабрик (Fabless), силові напівпровідники, FPGA та аналогові чіпи

Великий цикл напівпровідників

Основний висновок — циклічність, а не загальне відновлення: використання виробничих потужностей у другій половині 2026 року зросте до 80%, але за винятком AI-чіпів NVIDIA і пам’яті, зростання не-AI напівпровідників у 2026 році суттєво знизиться; зниження запасів — позитивний сигнал, історія показує, що періоди зниження запасів часто супроводжуються зростанням індексів напівпровідників, але ця структура відновлення має більш виражену диференціацію, ніж раніше.

Постачання AI-напівпровідників і нішевих сховищ

До 2030 року глобальний ринок напівпровідників може досягти 1,5 трильйонів доларів, з яких половина — AI-напівпровідники

Важливий довгостроковий орієнтир: до 2030 року глобальний ринок напівпровідників може сягнути 1,5 трильйонів доларів, з яких AI-напівпровідники — близько 753 мільярдів доларів; сценарій буму для TAM AI-напівпровідників у хмарі — 235 мільярдів доларів у 2025 році (головним чином NVIDIA AI GPU), CAGR 38% у період 2023–2030, що дає верхню межу для оцінки всіх напрямків.

Більш світле майбутнє для хмарних напівпровідників

Чотири великі хмарні провайдери (AWS/Google/Microsoft/Meta) у першому кварталі 2026 року капітальні витрати зросли на 95% у порівнянні з попереднім роком, що є найсильнішим індикатором попиту; співвідношення Capex/EBITDA стабільне — близько 50%, що свідчить про фінансову стійкість розширення; прогнози прибутковості Aspeed постійно підвищуються, оскільки він є лідером у виробництві чіпів для AI-серверів у хмарі, і тенденція до зростання підтверджує реальність попиту.

Основні провайдери хмарних послуг зберігають високий рівень капітальних витрат

Очікується, що у 2026 році топ-10 хмарних провайдерів світу витратять 685 мільярдів доларів, що на 10% вище за ринкові очікування; історична динаміка тісної синхронізації з капітальними витратами TSMC — ключовий доказ, що ця хвиля ще не завершена; частка активів із коротким життєвим циклом — близько 65%, що означає, що кожен рік хмарні провайдери мають постійно закуповувати нові ресурси, попит є жорстким.

Вплив вже оголошених інвестицій TSMC у енергетичну інфраструктуру

За допомогою даних про характеристики серверних стійок NVIDIA, AMD, Broadcom і AWS — оцінюємо потребу у виробництві CoWoS; потужність серверних стійок NVIDIA NVL144 — 220 кВт, 45 тисяч стійок, що дає приблизно 136 тисяч вироблених у 2027 році CoWoS-чіпів, що є ключовим показником для оцінки попиту і пропозиції.

З урахуванням високого попиту на AI, TSMC може до 2027 року збільшити виробництво CoWoS до 165 тисяч пластин на місяць.

Безпосередньо дані про пропозицію CoWoS: потужність TSMC зросте з 120 кВт/місяць у 2025 році до 165 кВт/місяць у 2027 році, а потужність Non-TSMC (Amkor/UMC/ASE) — з 23 кВт/місяць до 80 кВт/місяць; NVIDIA споживає приблизно 59% загального обсягу CoWoS, Broadcom — 20%, що вказує на високу концентрацію клієнтів і значний вплив змін у їхніх потребах.

Розширення SoIC (системна інтеграція чіпів) стане ключовим напрямком для TSMC у найближчі роки

SoIC визначено як стратегічний напрямок TSMC на кілька років: виробничі потужності зростуть з 45 кВт/місяць у 2025 році до 78 кВт/місяць у 2027 році, у списку — NVIDIA, AMD, Apple, Qualcomm/Broadcom; SoIC має вищий рівень інтеграції та глибші технологічні бар’єри, ніж CoWoS, і є другою хвилею зростання у передовій упаковці TSMC, що очікується у 2026–2027 роках.

TSMC може у 2025 році подвоїти виробництво CoWoS і SoIC, і ця тенденція, ймовірно, триватиме до 2026 року.

У 2026 році споживання AI-чипів у вигляді кремнієвих пластин може досягти 27,2 мільярдів доларів, з яких NVIDIA — більша частка.

Згідно з даними, у 2026 році загальне споживання AI-чіпів у вигляді пластин становитиме близько 27,2 мільярдів доларів, з переважанням NVIDIA, що є найпереконливішим базовим розрахунком для оцінки доходів TSMC від AI.

Обсяг споживання HBM (високопродуктивної пам’яті) у 2026 році — до 32,0 мільярдів Гб.

Загальний попит на HBM у 2026 році — близько 32,3 мільярдів Гб, NVIDIA споживає приблизно 58%; окремо для кожного AI-чіпа наведено характеристики HBM (ємність, покоління, постачальник), переважно використання HBM3e 12hi у серії Google TPU, HBM3/HBM4 у AWS і Microsoft; Hynix, Samsung і Micron — основні постачальники, Hynix отримує найбільшу вигоду через передові технології.

Оцінка виробництва серверних стійок NVIDIA GB200/300

Гіпотези щодо попиту та пропозиції серверних стійок NVIDIA GB200/300

Доля доходів TSMC від AI-чіпів у 2024–2029 роках може досягти 60%.

Очікуваний CAGR доходів від AI у TSMC у 2024–2029 роках — 60%, у 2026 році частка AI у загальному доході перевищить 30%; структура доходів включає універсальні AI-чіпи, кастомізовані ASIC, пакети CoWoS, серверні CPU для AI, клієнтська структура: Apple — 19%, NVIDIA — 21%, Broadcom — 11%; маржа і EBITDA зростають, що підтверджує позитивний вплив AI-бізнесу на якість загальної прибутковості TSMC.

Деталізація попиту на передові кремнієві пластини TSMC

Agentic AI — розширення можливостей CPU

AI переходить від фази обчислень до фази “дій”, співвідношення CPU до GPU змінюється з 1:12 на ≥1:1, драйвери — API виклики, виконання коду, багатосистемна обробка; за оцінками MS, ринок CPU для Agentic AI може додатково принести 325–600 мільярдів доларів до 2030 року, MediaTek — ключовий гравець у проектуванні серверних CPU для AI.

Проблеми з NAND через AI-обчислення; очікується, що попит на NOR Flash залишатиметься високим до 2026 року.

Дефіцит DDR4 триватиме до другої половини 2026 року; ціни на спотовому ринку мають обмеження.

AI ASIC, CPO і тестування чіпів

AI-напівпровідники: тепер і у майбутньому — “ключові драйвери”

Порівнюються драйвери, обмеження, технічні рішення та перспективи зростання; особливо виділено три групи — обчислення для обґрунтування і тренування, крайові системи і хмара, кастомізовані ASIC і AI GPU — ці порівняння є ментальною картою для розуміння розбіжностей у подальших оцінках напрямків.

Навіть якщо у хмарних провайдерів (CSPs) є потужні GPU NVIDIA, вони все одно потребують кастомізованих чіпів.

За планами CSP, очікується багато нових проектів ASIC.

Як конкуренція між CoWoS TSMC і EMIB Intel?

Зростання розмірів упаковки стає ключовою тенденцією галузі.

Час тестування чіпів зросло з 350 секунд Hopper до 1800–2000 секунд у наступному поколінні GPU — це найважливіший структурний драйвер у сегменті тестового обладнання; кількість контактних пін у розетках зросла з 1500 до 6000 і навіть понад 10000 у наступному поколінні; світовий ринок тестового обладнання у 2024–2027 роках з CAGR близько 35%, а дорожня карта TSMC щодо розмірів упаковки демонструє постійне зростання interposer, що підтверджує довгострокову перспективу зростання сегменту.

Ролі компаній Hong Precision, WinWay і MPI у ланцюгу постачання напівпровідників

Нові етапи розвитку тестового обладнання та компонентів: спільна оптична упаковка (CPO)

Hong Precision: ключовий вигодонабувач через структурний тренд подовження часу тестування; рекомендація — “купувати” (OW).

MPI: лідер у технологіях Probe Card з опцією CPO; рекомендація — “купувати” (OW).

WinWay: провідний виробник тестових розеток із перевагами у складності упаковки AI; рекомендація — “купувати” (OW).

Китайські напівпровідники: OSAT, сполуки, MCU і AI GPU

Позитивно ставлюся до кінцевого обладнання (ASMP), але нейтрально — до китайських OSAT.

Перевага SiC (карбід кремнію) над GaN (нитрид галію): SICC (підвищити рекомендацію), InnoScience — знизити.

MCU: на дні, але ще не відновилися.

Ринок внутрішніх AI-ускорювачів у Китаї зростає і розвивається: Huawei — 62%, Cambrian — 14%, решта — менше 10%; китайські компанії AI GPU зростають у капіталі і готуються до IPO, що створює фон для подальшого зростання.

Очікується, що до 2030 року загальний доступний ринок AI GPU у Китаї зросте до 67 мільярдів доларів.

Розширення виробничих потужностей у Китаї для задоволення внутрішнього попиту на AI GPU.

Короткостроковий моніторинг попиту на AI-чіпи у Китаї.

Ланцюг цінностей AI — Китай і США — дезінтеграція AI-обчислень

Поточна інфраструктура Китаю зменшує технологічний розрив у сприйнятті.

Порівняльна карта за дев’ятьма аспектами показує, що Китай наближається до США у підтримці політики, просторі для AI-даних центрів і програмному забезпеченні (LLM), але суттєві розриви залишаються у кремнієвих передніх ланцюгах, HBM-пам’яті та оптичних мережах; пропонується трирівнева стратегія для подолання недостатньої обчислювальної потужності — багатошарові пакети, більші кластери і розширення виробництва, прикладом є Huawei CloudMatrix 384 A3 SuperPod.

Економіка обґрунтування: загальні витрати (TCO) і вартість за один токен

Внутрішні витрати на китайські AI-чіпи (TCO) на 30–60% нижчі за NVIDIA, а топові китайські прискорювачі можуть мати таку ж або кращу ціну за токен; це головний доказ того, що внутрішня заміна у Китаї — не лише політична необхідність, а й економічно обґрунтована стратегія, що підтверджує довгостроковий оптимізм щодо китайського ринку AI-чіпів.

Замовлення на внутрішні AI-ускорювачі та потенційні контракти

TPS (кількість токенів за секунду) — аналіз продуктивності

Зі значним зниженням цін китайські чіпи демонструють кращу продуктивність за долар.

Ключові гравці у сегменті AI GPGPU у Китаї: Cambrian, MuX, Tianzhi.

Порівняння трьох провідних китайських AI-чіпів: Cambrian (ASIC на SMIC 7 нм, ключові клієнти, єдина прибуткова), MetaX MuX (GPGPU на SMIC 12 нм, державною участю, технологічний розрив), Tianzhi (GPGPU на TSMC 7 нм, сильна ланцюгова стійкість); за рівнем прибутковості, клієнтською структурою і технологічним рівнем — Cambrian має найвищу впевненість, що є прихованим висновком у звіті.

Cambrian: лідер у обчислювальній продуктивності (TFLOPS) і прив’язці до клієнтів; рекомендація — “купувати” (OW).

Tianzhi (Iluvatar): з високою видимістю замовлень і стійкістю ланцюга; рекомендація — “купувати” (OW).