摩根大通：“开源冲击”、“AI安全”都不是问题，未来两年资本开支仍有空间，半导体设备将成“新瓶颈”

市场近期对AI基础设施投资的信心出现动摇。开源大模型的崛起、AI安全监管呼声升温，以及超大规模云厂商自由现金流转负——三重压力叠加，令科技硬件板块情绪持续低迷。

据追风交易台消息，摩根大通分析师Gokul Hariharan等在9月16日发布的亚洲科技策略报告中，对上述三大疑虑逐一作出回应，结论是：算力需求的基本面并未动摇，AI安全监管担忧属短期扰动，资本开支周期仍将延续，半导体设备将在2027年前后成为整条供应链最关键的瓶颈。

“购买算力”同样是门好生意

市场的第一个疑虑，是"卖算力"固然赚钱，"买算力"（即AI模型厂商和垂直AI应用商）是否也能持续盈利。

分析师指出，当前推理业务的毛利率已有多份报告显示达到60%至80%。

报告进一步测算：假设一家模型厂商通过出售AI token，每GW算力每年可产生200亿至400亿美元收入，远高于2025年的每GW约100亿美元。

报告还援引Sapphire Venture的数据称，已有逾80家垂直AI公司在极短时间内实现年经常性收入（ARR）突破1亿美元，印证了算力消费下游的价值创造。

开源不是威胁，是需求催化剂

第二个市场担忧，是开源大模型的兴起将压低token价格，侵蚀模型厂商的盈利空间。

摩根大通对此持相反看法。分析师认为，开源模型历史上推动了token成本持续下降（每token成本长期下降幅度达80%至90%），这一趋势会加速AI在各行业的渗透，而非削弱整体算力需求。

分析师指出三个逻辑：

1. 在当前算力供给仍然紧张的环境下，专有前沿模型与开源模型的token消耗量都将保持强劲增长；

2. 开源的普及将推动AI向更广泛的应用层下沉；

3. 更多垂直AI应用公司将利用低成本的开源token，解决特定行业问题，形成新的收入层。

分析师特别指出，2026年上半年token成本出现阶段性反弹，属于算力严重短缺叠加智能体AI兴起所导致的"异常值"，并非趋势逆转。

AI安全监管：短期扰动，不改训练节奏

第三个担忧来自监管层面。据彭博报道，Anthropic首席执行官近期公开呼吁放缓AI模型改进的节奏，引发市场对算力需求前景的担忧。

分析师认为，这一担忧同样被放大了。

他判断："AI模型正在以更快的速度演进，RSI（递归自我改进）的临近，恰恰说明技术演进和AI扩展定律并未放缓。

分析师进一步指出，即便新模型的推出可能受到对齐限制等因素的约束，前沿模型的训练节奏本身不太可能减慢。与此同时，开源模型也不会停下脚步，这反而会倒逼前沿模型实验室加快训练以保持领先。

摩根大通认为，AI安全议题的背后，是技术演进速度过快引发的监管跟进，而非需求萎缩的信号。报告预计，未来1至2年内，生成式AI有望开辟类似过去18个月编程和智能体工作流那样的全新市场空间。

资本开支：杠杆仍低，现金流在加速

超大规模云厂商的资本开支融资能力，是市场的第四个疑虑。多家云厂商已进入自由现金流为负的阶段，外部融资压力上升。

摩根大通的判断是：未来几年资本开支仍有增长空间。

理由有三：

1. 大型超大规模云厂商的净债务/股权比目前仅为13%，杠杆水平仍然偏低；

2. 公有云业务增速正在加快，且定价更高，将成为经营性现金流增长的重要来源；

3. 超大规模云厂商及算力下游买家的股权融资，可提供额外的资金支撑。

分析师预测，亚马逊、微软、谷歌、Meta、甲骨文、Coreweave和SpaceX七家公司合计资本开支，将从2025年的4430亿美元增至2026年预估的9330亿美元，2027年进一步升至1.577万亿美元，同比增速分别为71%、110%和69%。

分析师同时提示，利率上行环境及部分AI基础设施融资领域风险偏好的变化，仍是需要持续关注的变量。

半导体设备：下一个瓶颈正在形成

在供应链层面，摩根大通认为，展望2027年，半导体设备（SPE）将从此前的"洁净室及其他领域"瓶颈，转变为整条供应链最核心的制约因素。

需求端驱动因素包括：

• 台积电将大幅加码N2、N3及A14制程的设备投入；

• 英特尔、三星晶圆代工及Terafab等挑战者也将增加资本开支；

• 成熟制程晶圆厂启动四年来首个新投资周期；

• DRAM和NAND Flash厂商将在2027至2028年随洁净室产能上线而快速扩大设备采购；

• 中国存储器投资也将在未来两年显著提速。

供给端，摩根大通指出，半导体设备厂商已开始享受罕见的涨价红利——原因是产能紧张、投入成本上升，以及来自多家客户的加急订单。

封装与基板：瓶颈持续，光互连崛起

在元器件层面，摩根大通认为IC基板和先进封装仍是关键瓶颈。

基板供给高度集中于Unimicron、Ibiden等一线厂商，产能扩建周期长达约2.5年。随着AI加速芯片推动单封装基板用量提升，以及2027年底EMIB-T封装技术的引入，供需缺口预计将进一步扩大。

光互连方面，摩根大通预计谷歌、AWS及英伟达将在未来两年全面采用NPO（近封装光学）方案，以解决GPU间、GPU与CPU间及存储互连的性能瓶颈。CPO（共封装光学）是长期方向，但供应链成熟仍需时间。

存储：基本面健康，但情绪仍需修复

存储子板块是摩根大通态度相对审慎的领域。

报告指出，HBM降规格担忧、算法效率提升（如循环Transformer等）对内存用量的压缩，以及KV缓存向DDR或NAND等低层级存储的迁移，使该板块投资逻辑较为嘈杂。

但基本面并不悲观：供需平衡预计不会早于2028年出现，价格应持续上涨至2027年。摩根大通认为，若AI情绪在2026年四季度回暖，存储股有望跟随上涨。但在此之前，投资者的参与意愿可能仍低于其他科技子板块。

2027年哪些环节涨价更强？

摩根大通梳理了2027年相较2026年价格涨幅有望扩大的细分领域：

• 晶圆代工：台积电预计在2027年对所有制程节点提价（2026年仅限先进制程）；8英寸成熟制程涨幅或达10%至15%，高于2026年的8%至10%；

• OSAT：涨价范围扩大至引线键合及成熟倒装芯片封装；

• 基板：涨价周期启动，EMIB-T的引入将进一步收紧供需；

• 高端CCL（M7及以上）：AI需求与服务器规格升级双轮驱动，供给增速持续落后于需求；

• 存储：涨价节奏预计放缓；

• PCB材料：涨价动能同样趋弱。

分析师指出，亚洲科技硬件供应链的EPS修正趋势依然健康，估值具有吸引力。

当前市场情绪偏弱，但尚未看到资本开支下行周期即将到来的明确信号。推动下一轮行情的关键催化剂，仍将来自模型层和AI应用层持续变现能力的更多验证。