摩根大通：「開源衝擊」、「AI安全」都不是問題，未來兩年資本支出仍有空間，半導體設備將成「新瓶頸」

市場近期對AI基礎設施投資的信心出現動搖。開源大模型的崛起、AI安全監管呼聲升溫，以及超大規模雲廠商自由現金流轉負——三重壓力疊加，令科技硬體板塊情緒持續低迷。

據追風交易台消息，摩根大通分析師Gokul Hariharan等在9月16日發布的亞洲科技策略報告中，對上述三大疑慮逐一作出回應，結論是：算力需求的基本面並未動搖，AI安全監管憂慮屬短期擾動，資本開支週期仍將延續，半導體設備將在2027年前後成為整條供應鏈最關鍵的瓶頸。

「購買算力」同樣是門好生意

市場的第一個疑慮，是「賣算力」固然賺錢，「買算力」（即AI模型廠商和垂直AI應用商）是否也能持續獲利。

分析師指出，目前推理業務的毛利率已有多份報告顯示達到60%至80%。

報告進一步估算：假設一家模型廠商透過出售AI token，每GW算力每年可產生200億至400億美元收入，遠高於2025年的每GW約100億美元。

報告還援引Sapphire Venture的數據指出，已有超過80家垂直AI公司在極短時間內實現年經常性收入（ARR）突破1億美元，印證了算力消費下游的價值創造。

開源不是威脅，是需求催化劑

第二個市場擔憂，是開源大模型的興起將壓低token價格，侵蝕模型廠商的獲利空間。

摩根大通對此持相反看法。分析師認為，開源模型歷史上推動了token成本持續下降（每token成本長期下降幅度達80%至90%），這一趨勢會加速AI在各行業的滲透，而不是削弱整體算力需求。

分析師指出三個邏輯：

1. 在當前算力供給依舊吃緊的環境下，專有前沿模型與開源模型的token消耗量都將維持強勁增長；

2. 開源的普及將推動AI向更廣泛的應用層下沉；

3. 更多垂直AI應用公司將利用低成本的開源token，解決特定行業問題，形成新的收入來源。

分析師特別指出，2026年上半年token成本出現階段性反彈，屬於算力嚴重短缺疊加Agent AI興起所導致的「異常值」，並非趨勢逆轉。

AI安全監管：短期擾動，不改訓練節奏

第三個擔憂來自監管層面。據彭博報導，Anthropic執行長近期公開呼籲放緩AI模型改進的節奏，引發市場對算力需求前景的憂慮。

分析師認為，這一擔憂同樣被放大了。

他判斷：「AI模型正在以更快的速度演進，RSI（遞迴自我改進）的臨近，正好說明技術演進和AI擴展定律並未放慢。」

分析師進一步指出，即便新模型的推出可能受到對齊限制等因素的制約，前沿模型的訓練節奏本身不太可能減慢。與此同時，開源模型也不會停下腳步，這反而會倒逼前沿模型實驗室加快訓練以保持領先。

摩根大通認為，AI安全議題的背後，是技術演進速度過快引發的監管跟進，而非需求萎縮的信號。報告預計，未來1至2年內，生成式AI有望開闢類似過去18個月程式設計與Agent工作流那樣的全新市場空間。

資本開支：槓桿仍低，現金流在加速

超大規模雲廠商的資本開支融資能力，是市場的第四個疑慮。多家雲廠商已進入自由現金流為負的階段，外部融資壓力上升。

摩根大通的判斷是：未來幾年資本開支仍有增長空間。

理由有三：

1. 大型超大規模雲廠商的淨債務/股權比目前僅為13%，槓桿水準仍然偏低；

2. 公有雲業務增速正在加快，且定價更高，將成為營運性現金流的重要來源；

3. 超大規模雲廠商及算力下游買家的股權融資，可提供額外的資金支撐。

分析師預測，亞馬遜、微軟、谷歌、Meta、甲骨文、Coreweave和SpaceX七家公司合計資本開支，將從2025年的4430億美元增至2026年估計的9330億美元，2027年進一步升至1.577萬億美元，同比增速分別為71%、110%和69%。

分析師同時提醒，利率上升環境及部分AI基礎設施融資領域風險偏好的變化，仍是需要持續關注的變數。

半導體設備：下一個瓶頸正在形成

在供應鏈層面，摩根大通認為，展望2027年，半導體設備（SPE）將從過去的「潔淨室及其他領域」瓶頸，轉為整條供應鏈最核心的制約因素。

需求端驅動因素包括：

• 台積電將大幅加碼N2、N3及A14製程的設備投入；

• 英特爾、三星晶圓代工及Terafab等挑戰者也將增加資本開支；

• 成熟製程晶圓廠啟動四年來首個新投資週期；

• DRAM和NAND Flash廠商將在2027至2028年隨潔淨室產能上線而快速擴大設備採購；

• 中國儲存器投資也將在未來兩年顯著提速。

供給端，摩根大通指出，半導體設備廠商已開始享受罕見的漲價紅利——主因是產能吃緊、投入成本上升，以及來自多家客戶的加急訂單。

封裝與基板：瓶頸持續，光互連崛起

在元件層面，摩根大通認為IC基板和先進封裝仍是關鍵瓶頸。

基板供應高度集中於Unimicron、Ibiden等一線廠商，產能擴建週期長達約2.5年。隨著AI加速晶片推動單封裝基板用量提升，以及2027年底EMIB-T封裝技術的引入，供需缺口預計將進一步擴大。

光互連方面，摩根大通預計Google、AWS及Nvidia將在未來兩年全面採用NPO（近封裝光學）方案，以解決GPU間、GPU與CPU間及儲存互連的性能瓶頸。CPO（共封裝光學）是長期方向，但供應鏈成熟還需時間。

存儲：基本面健康，但情緒仍需修復

存儲子板塊是摩根大通態度相對審慎的領域。

報告指出，HBM降規格疑慮、演算法效率提升（如循環Transformer等）對記憶體用量的壓縮，以及KV快取向DDR或NAND等低階存儲的轉移，使該板塊投資邏輯較為雜訊多變。

但基本面並不悲觀：供需平衡預計不會早於2028年出現，價格應持續上漲至2027年。摩根大通認為，若AI情緒在2026年第四季回暖，存儲股有望跟隨上漲。但在此之前，投資人的參與意願可能仍低於其他科技子板塊。

2027年哪些環節漲價更強？

摩根大通整理了2027年相較2026年價格漲幅有望擴大的細分領域：

• 晶圓代工：台積電預計在2027年對所有製程節點提價（2026年僅限先進製程）；8吋成熟製程漲幅或達10%至15%，高於2026年的8%至10%；

• OSAT：漲價範圍擴大至引線鍵合及成熟倒裝晶片封裝；

• 基板：漲價週期啟動，EMIB-T的引入將進一步收緊供需；

• 高端CCL（M7及以上）：AI需求與伺服器規格升級雙驅動，供給增速持續落後於需求；

• 存儲：漲價節奏預計放緩；

• PCB材料：漲價動能同樣趨緩。

分析師指出，亞洲科技硬體供應鏈的EPS修正趨勢依然健康，估值具有吸引力。

目前市場情緒偏弱，但尚未看到資本開支下行週期即將到來的明確訊號。推動下一輪行情的關鍵催化劑，仍將來自模型層和AI應用層持續變現能力的更多驗證。