大摩科技展望：存储之后，EUV光刻机和CPU将成为新的瓶颈

AI没有“熄火”，但2026年的科技行情很可能不再是一路顺风。摩根士丹利这份年度展望把节奏拆成两段：上半年延续AI资本开支和大宗商品上涨带来的顺势；真正难的是下半年，成本抬升会开始考验需求，“价格弹性”会把部分终端推回去。

据追风交易台，摩根士丹利研究分析师Shawn Kim在最新报告中写道：上半年延续2025年的AI基础设施投资主线，存储价格持续走强；下半年，晶圆代工、封测和内存成本的传导将压缩消费电子和IC设计公司的利润空间，边缘AI在手机和PC端的普及将因BOM成本飙升而被迫推迟。

对半导体，报告的预期相当激进：2026年全球半导体收入冲到1.6万亿美元，并预计同比增速约96%。如果这条主线成立，资金会更偏向那些增速能“跑赢共识”、同时处在瓶颈位置的环节——内存、先进代工、前道设备、封测与关键材料都会被重新定价。

另一条暗线是Agentic AI（智能体）。AI从“生成”走向“自主行动”后，系统瓶颈会从单纯堆GPU，转向CPU编排、内存与封装/基板等更长链条的协同。选股上也不是单押“最热的AI”，而是更像一根杠铃：一头抓定价权和瓶颈资产，另一头给那些被冷落但现金流强、估值不贵的公司留位置，用来应对可能的波动。

1.6万亿美元半导体：这轮不止GPU，领先扩散到内存、代工和设备

AI相关股票的领涨正在从逻辑芯片、商品内存、半导体设备，继续向更广的产业链扩散。它的逻辑是：当AI投资周期被认为“更长、更结构性”，回调反而是重新评估进入点的窗口——前提是你买到的是瓶颈，而不是热度。

同时它保持中立的总体态度：AI链条估值高，选择必须更苛刻；相较之下，非AI板块的估值修复空间可能更大——但前提是AI头部公司没有“尚未被发现的新增量”。

内存重新站上C位：价格创新高+供给约束，HBM仍是最硬的瓶颈

内存方面，DRAM价格有望突破历史高点，而“价格创新高”往往对应“股价创新高”，且这次还有更扎实的盈利支撑。它也提示一个不寻常现象：合约价与现货价出现明显错配，反映供需张力不一般。

HBM是更直接的瓶颈。基于供应链的测算：HBM市场规模从2023年的约30亿美元，到2026年约510亿美元、2027年约720亿美元；同时在产能、良率和稼动等假设下，HBM供给的“充足率”在2026年被压到极低水平，大约为2%。结论很清晰：只要AI推理需求维持，内存的“供给驱动循环”会被迫加速，价格与资本开支都会更激进。

它进一步把视线抬到更远：如果这种紧约束延续，2028年前后可能出现“前所未有”的capex，甚至把下一轮瓶颈推向EUV等更上游的环节，半导体设备链条会再次受益。

瓶颈往前挪：先进代工、前道设备、封测将吃到“第二波”

随着AI继续放量、内存与封装约束加深，报受益会从“单点爆发”变成“瓶颈轮动”。它在半导体板块里把重点放在几条线：

• 先进制程代工：AI需求支撑TSMC维持未来五年约20%的收入复合增速，并认为中国AI GPU代工机会可能成为其预测的增量。
• 前道设备（SPE）：AI相关的后道强势仍在，但2H26前道设备在先进逻辑与DRAM需求带动下再加速，偏好DRAM暴露高、以及受益于先进节点扩张的公司。
• 封测（OSAT）：AI需求把封装测试产能进一步拉紧，台湾后段厂商受益的同时，也意味着“供给卡脖子”会更常态化。

Agentic AI：CPU成新瓶颈，把“硬件战争”改写成“协同战争”

Agentic AI是从“生成”走向“自主行动”的迁移：更关键的不只是算力更强，而是系统如何协调、如何分配资源。它用架构图强调CPU的编排作用，并给出测算：到2030年，Agentic AI可能带来325亿–600亿美元的CPU增量机会，同时带来15–45EB的DRAM新增需求。

这会改变市场盯盘的方式：GPU仍重要，但决定上限的可能是CPU、内存、基板、设备和代工这些“协同链条”的任何一个短板——而短板会轮换。

ABF基板的供需拐点就在眼前——2027年起将进入持续短缺状态，T型玻璃基板供给紧缺甚至会延续到2028年。AI GPU/ASIC和Networking用板在整个ABF需求中的比重，预计从2020年的约18%升至2030年的75%以上。

MLCC逻辑更直接：AI服务器单机MLCC含量是普通服务器的20倍以上——HGX Hopper约230美元，GB200 NVL72机架单机高达4635美元。当前MLCC库存处于历史低位，需求在加速。散热方面，2026年Q2预计是热管理公司的单季度出货纪录，液冷渗透率持续提升，首选AVC。

2026的分水岭在下半年：成本通胀会逼出“需求毁灭”

报告把下半年的风险直接指向“科技通胀”。晶圆、封测（OSAT）和内存成本上行，会把压力层层传导到整机与芯片设计公司：终端不一定能把涨价完全转嫁出去，于是需求被挤压，利润率也更难守。

它对“边缘端AI”的判断更偏谨慎：智能手机和PC的Edge AI算力升级，可能因为输入成本更高而被明显推迟。对不少依赖消费电子出货、且本身议价能力弱的环节，2026年下半年是更难的环境。

熊市情形也不含糊：第一轮容易过度投资、过度消费，后面会更理性；“花钱但目的地不清晰”会让回报率被反复质疑；同时接近“电力墙”和资金约束，都会拖慢部署节奏。再叠加“涨价带来的定价权”和“下游利润被挤压”的对冲，行业分化会更尖锐。

硬件侧，AI服务器需求方面，预计英伟达GPU服务器机架出货在2026年增至约7.5万，明显高于2025年的约2.9万。与之对应，ABF载板、MLCC、散热等部件的“含量提升”逻辑继续成立，并且它认为ABF载板在2027年后可能重新进入偏紧状态。

但手机与PC的关键词变成“成本”。2026年智能手机行业会受组件成本上升拖累，利润率承压；PC OEM/ODM也可能因为内存涨价经历多个季度的利润挤压。换句话说，同样叫“硬件”，受益方向已经不一样：越靠近数据中心越顺，越贴近消费电子越难。