2027年AI半导体市场预计增长60%
5月27日，摩根士丹利在中国台湾举办媒体交流会，为即将于28日至29日在台北举行的“Morgan Stanley Asia AI Summit”活动进行预热。此次峰会聚焦台湾高科技产业在AI供应链中的关键地位。针对市场对AI发展过快可能引发泡沫的担忧，摩根士丹利指出，台积电的产能被视为AI半导体产业的重要风向标。尽管当前内存与载板等组件供应趋紧，但并未观察到2024年AI供应链出现断链风险。机构预测，到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、中国台湾与韩国在制造业方面均具备强大实力，但受中美地缘政治影响，AI订单与关注焦点高度集中于中国台湾，推动当地股市市值跃升至全球第五。他指出，当前AI硬件需求充足，主要瓶颈在于产能释放的速度。摩根士丹利预计，2027年AI半导体市场将保持约60%的年增长率。
詹家鸿进一步强调，这种逐年递增的节奏更有利于资本市场，有助于产业实现稳定、可持续的发展，避免出现短期爆发后在2028年陷入严重衰退的风险。这一增长预期也为当前相关企业约20至30倍的市盈率提供了合理支撑。
他同时指出，尽管晶圆代工与先进封装环节表现强劲，但载板厂与内存等部分仍存在供应紧张的情况。然而，目前评估并未发现任何环节存在导致2024年AI硬件断链的风险，因此2027年市场增长60%的目标具备实现基础。
詹家鸿还提到，AI基础设施当前面临电力短缺与资本支出过高的挑战，促使大型云端服务供应商（CSP）转向更具成本效益的技术方案。例如，为节省成本而加速采用专用集成电路（ASIC），或为降低能耗而推动硅光子共同封装（CPO）等创新技术。
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月至10月才真正触及供应极限。目前，几乎所有半导体与存储元件均面临供应限制，包括动态随机存取内存（DRAM）、硬盘、光学元件、中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及ASIC。
Joseph Moore指出，当前供应链的主要瓶颈集中在DRAM内存与3nm先进制程晶圆的产能上。这些挑战在一定程度上抑制了市场激进扩张的冲动，反而有助于维持半导体市场的健康状态，避免出现供过于求的局面。
他还提到，AI强劲的需求推动了Token生成量的超预期增长。由于算力与产能受限，科技巨头不得不将资源从回报周期较长的“模型训练”（Training）环节转移，优先投入能直接产生收入的“推理”（Inference）环节。这一趋势使得企业难以按原计划构建超大规模的训练集群。