2027年AI半导体市场将实现60%稳健增长
5月27日，摩根士丹利在中国台湾举行媒体交流会，为即将于28日至29日在台北举办的“Morgan Stanley Asia AI Summit”活动进行预热。该会议聚焦中国台湾高科技产业在人工智能（AI）供应链中的核心地位。针对市场对AI技术发展过快可能导致泡沫化的担忧，摩根士丹利指出，台积电的产能情况可作为AI半导体产业发展的风向标。尽管当前在内存和载板等关键组件上存在供应紧张情况，但并未发现2024年AI供应链将出现断链风险，预计至2027年，AI半导体可服务市场规模将实现约60%的稳健增长。
摩根士丹利大中华区半导体研究团队主管詹家鸿表示，尽管中国大陆、中国台湾及韩国在制造业方面均有强大实力，但因中美地缘政治影响，AI订单和关注焦点已高度集中于中国台湾，进而推动台股市值跃升为全球第五大。他表示，目前AI硬件需求无虞，核心挑战在于产能的释放节奏。摩根士丹利预计，2027年AI半导体市场将维持稳定增长，年增幅约为60%。
詹家鸿强调，这种逐年递进的增长模式更受资本市场青睐，有助于产业实现可持续、循环性的发展，而非在短期内激增后于2028年遭遇严重下滑的风险。这一增长预期也使当前相关企业的估值（约20~30倍）具备合理的支撑基础。
他指出，目前在晶圆代工、先进封装、载板和内存等领域部分环节出现供应偏紧的情况，但综合评估，尚未发现任何环节会引发2024年AI硬件供应链中断的风险。因此，2027年AI半导体市场增长60%的目标具备实现条件。
此外，詹家鸿还提到，AI基础设施正面临电力供应紧张和资本支出过高等瓶颈，促使大型云端服务提供商（CSP）加快采用更具成本效益的技术路径。例如，通过部署专用集成电路（ASIC）以降低运营成本，或引入硅光子共同封装（CPO）技术，以降低能耗。
摩根士丹利半导体研究团队负责人Joseph Moore表示，过去三年市场频繁讨论供应链紧张问题，但直到2023年9至10月才真正触及供应极限。当前，几乎所有半导体及存储组件均出现供应限制，包括动态随机存取存储器（DRAM）、硬盘、光学元件、中央处理器（CPU）、图形处理单元（GPU）以及ASIC。
Joseph Moore指出，当前供应链的主要瓶颈集中在DRAM和3nm先进制程晶圆等关键产品上。这些产能限制反而抑制了市场过度扩张的冲动，使行业维持健康状态，避免陷入供过于求的困境。
他还提到，AI强劲的需求带动了Token（词元）生成量的大幅增长，但由于算力与产能的限制，科技巨头不得不将资源从回报周期较长的“模型训练”阶段转移，优先投入到能直接带来收益的“推理”环节，导致企业难以按原计划构建超大规模的训练集群。