B站投资私享会 · 2026-11-02 字幕
00:00:00 - 00:00:00
呃,
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如果你把英伟达的AGPU还有存储芯片剔除掉,
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2027年全球非AI半导体市场的增长其实是要下滑的。
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没错,
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就是顺着摩根士丹利这份最新的呃,
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大中华区半导体报告里的这个极其反直觉的结论往下看,
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你会发现一个很可怕的现象,
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整个半导体供应链正在发生一场残酷的,
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就是所谓的AI同类相食,
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也就是AI cannibalization.
00:00:30 - 00:00:30
哇,
00:00:30 - 00:00:34
同类相食这个词听起来真的很惨了呀。
00:00:34 - 00:00:34
是的,
00:00:35 - 00:00:35
你想啊,
00:00:35 - 00:00:38
AI不仅仅是在替代部分人类工作,
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导致那个终端消费市场的购买力疲软,
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更致命的是,
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它正在供应链的内部大口大口地吞食原本属于非AI芯片的产能,
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还有利润空间。
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这听起来简直就像是供应链内部的黑暗森林法则了。
00:00:54 - 00:00:54
呃,
00:00:54 - 00:00:55
所以为了带你,
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也就是正在听我们这一期深度拆解的听众看透这场资源重组,
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我们今天必须要弄清楚这个有些吓人的结论到底是怎么算出来的。
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确实,
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这个推导过程非常有意思,
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对。
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我们得深挖这些数字背后的逻辑,
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搞懂为什么这种同类相食恰恰是在现在这个时间段爆发。
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更关键的是,
00:01:17 - 00:01:23
听完之后我们要知道接下来到底要盯住哪些确切的指标才能判断风向。
00:01:23 - 00:01:23
嗯。
00:01:23 - 00:01:26
要理解这场同类相识的残酷程度,
00:01:26 - 00:01:31
我们得先看一眼大盘的数据报告预测到2027年,
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全球半导体行业的市场总规模预计将达到2.5万美元。
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2.5万亿,
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这体量非常夸张了。
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对,
00:01:39 - 00:01:41
而在这庞大的2.5万亿中,
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AI半导体将贡献大约1/3的份额,
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直接达到约8090亿美元。
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也就市值接三分天下有其一了,
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呃,
00:01:51 - 00:01:52
让我们把这个拆解一下,
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这就好像是呃一场超级晚宴,
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AI这家伙一个人坐上主桌直接吃掉了1/3的蛋糕,
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那剩下的其他人可不就只能饿肚子了吗?
00:02:02 - 00:02:04
他这个晚宴的比喻非常精准,
00:02:04 - 00:02:04
哎。
00:02:04 - 00:02:06
这个晚宴的比喻非常精准,
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而且问题的关键在于啊,
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AI不仅吃掉了最多的蛋糕,
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他还凭借自己那个极其旺盛的胃口,
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把整场晚宴的入场券价格都给抬高了。
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你的意思是底层成本上涨了?
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没错,
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这就引出了报告里的核心概念,
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叫做芯片通胀chipinflation.
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啊,
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就是说晶圆代工还有osat,
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呃。
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osat 也就是那个外包封装测试对吧?
00:02:31 - 00:02:31
对的,
00:02:31 - 00:02:35
晶圆代工osat再加上存储芯片的成本,
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这三者的成本正在全面上升,
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这给非AI的芯片设计公司在2026年带来了巨大的利润率逆风。
00:02:43 - 00:02:43
嗯。
00:02:43 - 00:02:44
我明白了,
00:02:44 - 00:02:47
这其实是个资源有限导致的连锁反应,
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供应链明显在偏心嘛,
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比如报告里明确提到的那个Tglasss,
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也就是玻璃基板,
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还有存储芯片都在出现短缺。
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这等于是资源全给AI让路了,
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别的芯片想插队根本不可能。
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完全没戏。
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而且这种偏心直接体现在了价格上,
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这本质上是个价格弹性的问题,
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底层的芯片造价越来粤桂,
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终端的科技产品为了保本必然要涨价。
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而产品一涨价,
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消费者的购买需求就会被弹性抑制。
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确实,
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老百姓兜里的钱是有限的。
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是的,
00:03:17 - 00:03:20
报告给出了一个非常明确的攻坚端涨价信号。
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随着产能持续扩张,
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台积电可能会在2027年,
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将其先进制程晶圆的价格直接上调5%~10%。
00:03:28 - 00:03:28
等一下,
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5%~10%。
00:03:31 - 00:03:33
代工这种极其讲究规模效应、
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恨不得把一分钱掰成两半花的制造业里,
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这涨幅足以重塑整个行业的利润分配了吧。
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既然台积电敢这么硬气地涨价,
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说明他们手里肯定攥着确定性极高的底牌。
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非常确定的底牌这份报告里展示了极其夸张的资金投入和产业转移,
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最直接的证据就是巨无霸台积电的资本开支,
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也就是typex报告里给出的数字是多少。
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摩根士丹利把台积电2027年和2028年的资本支出预测,
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分别大幅上调到了830亿美元和920亿美元。
00:04:04 - 00:04:04
我的天,
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830亿,
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然后920亿,
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我们需要停下来把这个天文数字翻译成真实的商业动作,
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一年砸进去八九百亿美元去建厂房,
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买极紫外光刻机,
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这绝对不是什么对未来的盲目乐观。
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当然不是,
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这都是真金白银。
00:04:22 - 00:04:22
对啊,
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在生意场上,
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一家公司敢这么花钱,
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只能说明一件事儿,
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那就是客户的订单已经排到了几年之后,
00:04:30 - 00:04:33
那台积电把这些钱都砸在哪些具体节点上了?
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几乎全部砸向了最先进的制程,
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报告给出了具体的产能指引数据。
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台积电最先进的两纳米也就是N2产能,
00:04:42 - 00:04:44
预计在2026~2028年这三年里,
00:04:44 - 00:04:47
要实现高达70%的复合年增长率。
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70%的复合增速,
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这在实体制造业简直像坐火箭一样。
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没错,
00:04:54 - 00:04:55
3nm的产能也在持续增加,
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复合年增长率有25%。
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那老一代的制程呢?
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如果真的是全面繁荣,
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应该所有生产线都在全速运转才对吧。
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有意思的就在这里了,
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5nm产能报告说它在2027年其实会下降。
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咦,
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为什么不继续用5nm赚钱?
00:05:13 - 00:05:15
曾经这可是绝对的当打之年啊。
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这就是物理极限带来的优胜劣汰了。
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就像你刚才说的,
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晚宴他们在把普通客人的桌子撤掉,
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给主桌腾地方,
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AI芯片对算力密度和能效的要求实在太高了。
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就是必须在同样大小的硅片上塞进更多的晶体管。
00:05:31 - 00:05:31
对的,
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5nm的密度和功耗已经没法满足下一代AI训练的需求了。
00:05:36 - 00:05:41
为了给利润率极高的两纳米3NMAI芯片腾出厂房空间和设备,
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代工厂只能在物理层面放弃或者改造旧的产线。
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所以那些成熟和特种工艺的年复合增长率只有可怜的7%。
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算计密度在逼着工艺升级,
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旧制程直接被边缘化。
00:05:54 - 00:05:55
但这还不够吧。
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我注意到报告里,
00:05:57 - 00:05:57
呃,
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花了大篇幅谈论cos这个先进封装技术。
00:06:01 - 00:06:03
现在的顶级AI芯片,
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像英伟达的GPU,
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光靠单片硅好像应该做不出来了。
00:06:07 - 00:06:07
对,
00:06:07 - 00:06:08
已经到极限了。
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这里面的物理机制是,
00:06:10 - 00:06:14
现在的AI芯片尺寸已经逼近了光刻机能处理的光照极限。
00:06:15 - 00:06:16
也就是说,
00:06:16 - 00:06:18
单块硅片不能再无限制地做大了,
00:06:19 - 00:06:20
再大那个良品率就会彻底崩溃。
00:06:21 - 00:06:21
没错,
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所以采集电必须用到CoWoS这种高级封装技术。
00:06:25 - 00:06:26
简单来说,
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就是把好几块不同的计算芯片和高带宽内存缝合在一起,
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让它们在物理和电学上像一块巨无霸芯片一样工作。
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这是目前所有顶级AI芯片必须跨过的一道门槛。
00:06:40 - 00:06:41
既然这是刚需,
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那这个所谓的CoWoS封装产能缺口到底有多大?
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缺口大得像个怪物。
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报告预测,
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到2027年,
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全球CoWoS产能的总需求将达到近210万片晶圆。
00:06:53 - 00:06:54
而最惊人的是,
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英伟达一家在2027年就要吞掉大约122万片。
00:06:60 - 00:07:02
210万片里的122万片,
00:07:02 - 00:07:03
哎,
00:07:03 - 00:07:08
这等于是英伟达一家公司吃掉了全球一半以上的顶级先进封装产能啊,
00:07:08 - 00:07:09
那像博通、
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AMD这些巨头真的只能去抢剩下的份额了。
00:07:13 - 00:07:13
哎,
00:07:13 - 00:07:16
不过纸面上的庞大产能是一回事儿,
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真正落地交付给终端的出货量呢?
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报告有说吗?
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说了,
00:07:20 - 00:07:25
2025年台积电预计将生产510万颗相关的AI芯片。
00:07:25 - 00:07:28
而大家最关心的英伟达GB20NV72机架,
00:07:29 - 00:07:31
全年的出货量预计将达到3万台。
00:07:32 - 00:07:33
3万台整机机架,
00:07:34 - 00:07:34
诶,
00:07:34 - 00:07:35
这个数字听起来很可观。
00:07:35 - 00:07:36
是的,
00:07:36 - 00:07:40
但是在这里必须得提示一个非常重要的数据盲区。
00:07:40 - 00:07:44
报告在注释里说明了关于这3万台机架交付的数字,
00:07:44 - 00:07:48
其实是包含了一个叫纬创的计算托盘当量的概念。
00:07:48 - 00:07:49
呃,
00:07:49 - 00:07:50
也就是说,
00:07:50 - 00:07:52
这并不是最终交付的完整机架数量。
00:07:52 - 00:07:53
没错,
00:07:53 - 00:07:54
这里口径不清,
00:07:54 - 00:07:56
因为报告明确承认了,
00:07:56 - 00:08:00
他们没有把L11级别的机架组装还有测试时间算进去。
00:08:01 - 00:08:01
呃,
00:08:01 - 00:08:03
这个我来给听众稍微补充解释一下啊。
00:08:03 - 00:08:05
在服务器制造里面,
00:08:05 - 00:08:09
L11级别指的是一整个机架完全组装完毕,
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线缆全部接好,
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经过严格测试。
00:08:11 - 00:08:13
就是客户买回去推到机房里,
00:08:14 - 00:08:17
只要插上网线和电源直接就能运行的那个最终状态。
00:08:17 - 00:08:18
对的,
00:08:18 - 00:08:22
把零散的托盘组装成L11级别的整机机架,
00:08:22 - 00:08:24
是一个极其耗时而且复杂的工序,
00:08:24 - 00:08:26
因为报告没算这个时间差,
00:08:26 - 00:08:31
所以最终能够插上电真正交付给终端客户的实际机架数量,
00:08:31 - 00:08:34
应该是要比3万台这个账面数字更低的。
00:08:34 - 00:08:36
中间必然会有折损和延迟,
00:08:37 - 00:08:40
其实这就引出了整套逻辑里非常有意思的一环。
00:08:40 - 00:08:42
这引出了一个重要问题,
00:08:42 - 00:08:44
既然产能极度紧缺,
00:08:44 - 00:08:46
大规模扩产的计划也都公开了,
00:08:46 - 00:08:47
大家都知道了,
00:08:47 - 00:08:53
为什么摩根斯坦利要在现在这个特定的时间点抛出AI同类相食,
00:08:53 - 00:08:54
非AI下滑的结论。
00:08:55 - 00:08:57
这是否说明有些东西已经被市场消化了,
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也就是price in了,
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但有些新的催化剂才刚刚冒头?
00:09:01 - 00:09:04
这个问题直接切中了定价的核心,
00:09:05 - 00:09:06
我们要把变量拆开来看。
00:09:07 - 00:09:11
首先看那些已经被市场消化掉的基本面周期报告指出,
00:09:11 - 00:09:13
从大周期看逻辑,
00:09:13 - 00:09:15
半导体代工厂的产能利用率,
00:09:15 - 00:09:18
在2026年下半年就能恢复到80%。
00:09:18 - 00:09:18
嗯。
00:09:18 - 00:09:22
而且2026年第二季度的半导体供应链库存天数已经降下来了。
00:09:22 - 00:09:23
历史规律显示,
00:09:23 - 00:09:25
当库存天数下降时,
00:09:25 - 00:09:27
半导体股票指数通常会上涨,
00:09:27 - 00:09:30
这就是你说的已经被市场消化的周期复苏吧?
00:09:30 - 00:09:31
没错,
00:09:31 - 00:09:35
而且最新的财报数据把这种利润扩张完全摆在了台面上。
00:09:36 - 00:09:38
比如台积电2026年三季度的EPS,
00:09:38 - 00:09:41
也就是美股收益达到了29.49新台币,
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四季度营收指引中位数更是高达533亿美元。
00:09:46 - 00:09:48
利润确实非常强劲。
00:09:48 - 00:09:48
是的,
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报告估计台积电的AI半导体收入占比在2026年将超过30%,
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甚至到2029年可能会冲到惊人的60%。
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既然极强的美股收益和AI收入占比都已经明牌了,
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那催化出这份报告的新增料究竟是什么?
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有什么是还没被完全消化的。
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新增料?
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主要有两个。
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第一,
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处于链条最顶端的巨无霸英伟达,
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他们的芯片将在2027年第一季度开始涨价。
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老大一旦提价,
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整个供应链的价值分配都会随之震荡。
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那第二点呢。
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真正有趣的地方在于中国的AI动态。
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报告专门提到了DeepSeek。
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哦,
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DeepSeek,
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这就很有意思了。
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是的,
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DeepSeek引发了推理AI的需求激增,
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因为它向整个市场证明了一个事实,
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更低成本的推理是完全可行的。
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这不仅刺激了算力需求,
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同时本土代工供应链在AI、
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GPU的生产上也变得更有能力,
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这是正在发生的新变化。
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逻辑推演到这里确实非常顺畅,
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台积电猛砸钱,
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算力逼着工艺升级,
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英伟达要货还涨价,
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推理成本还在不断降低。
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呃,
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但等一下。
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这套逻辑太顺了,
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就像树能长到天上一样。
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如果我们来挑刺,
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这份报告里最薄弱的一环在哪里?
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在什么条件下这个结论会不成立?
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整个逻辑的命门其实报告自己也抛出来了,
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就在于云服务商,
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也就是CSP的资本开支cloudcapex.
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你必须意识到,
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报告建立的是一个基于供应链数据的牛市假设。
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他们预计,
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2027年云端AI半导体的总潜在市场会增长到6410亿美元,
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当年云端总资本开支是1.42万亿美元。
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等等,
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1.42万亿美元的总开支,
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半导体就占了6410亿,
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这就意味着微软、
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谷歌、
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亚马逊这些巨头花出去搞基础设施的钱,
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将近一半都拿去买AI半导体了。
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没错,
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所以那张随时可能崩溃的多米诺骨牌就在这里。
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报告抛出了一个巨大的意外,
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主要云服务商的资本开支在进入2028年时会不会减速?
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报告预测,
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2028年云端资本开支,
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也就是前14大全球CSP大约是1.6万亿美元。
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1.6万亿美元,
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各位听众,
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一年之内在这上面砸进去1.6万亿美元。
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如果这些云厂商发现AI应用根本没法变现,
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产生不了匹配的现金流,
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他们不买单了呢?
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那这个万亿级别的击鼓黄花游戏就会瞬间停止。
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一旦需求端缩水,
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你再回头看台积电,
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那八百九百亿的资本开支就会变成巨大的折旧负担,
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庞大的折旧费会直接吞噬掉利润。
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也就是所谓的绞肉机效应。
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所以为了不被当成韭菜,
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我们接下来到底要定什么指标,
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才能确认这个逻辑是被验证了还是被证伪了?
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给听众们几个防身工具吧。
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没问题,
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直接盯住这3个关键点。
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首先盯住封装产能的溢出,
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除了台积电,
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你去看看mco安靠或者ase、
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日月光这些非台积电的封装厂,
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看看他们的CoWoSS或CoWoSR产能有没有被英伟达或者AMD塞满。
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看外溢产能是不是也爆满,
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那第二点呢。
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盯住台积电两纳米的节点。
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既然报告说2026~2028年两纳米产能复合增速高达70,
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那就要看苹果或者aisc客户在2026年底的下单量有没有达到预期。
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如果没单子,
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那这个70%就是空谈。
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确认真实订单量,
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那最致命的第三点呢?
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盯住2028年云厂商的指引,
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这是最关键的触发条件。
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一旦微软、
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谷歌、
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亚马逊等巨头在接下来的财报季里,
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对2028年的资本开支指引出现哪怕一次减速甚至持平的信号,
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这份报告的牛市假设就直接破产。
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只要不继续猛掏钱,
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逻辑就反转太清晰了。
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这真的是个赢家通吃的剧本,
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整个供应链为了追逐高利润,
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全去伺候那几家AI巨头。
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但在你,
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也就是屏幕前或耳机里的听众关掉音频之后,
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不妨想想这件事儿,
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如果消费电子和汽车芯片因为这种资源的极度挤压,
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而酝酿出下一场史无前例的缺货潮,
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谁又会是那场危机的受益者?
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我们下次深度拆解,
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再见。