摩根士丹利:Computex 要点:云端、PC 与旧内存
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摘要
摩根士丹利在 Computex 后发布报告,认为云端半导体(CPU、GPU 及周边)2027 年展望更强劲,PC 半导体虽受 AI PC 推动但价格昂贵,2H26 订单与毛利率稳定,旧内存(SLC NAND)因数据中心需求可能进一步短缺。报告维持对云端半导体(Aspeed、Montage,均 OW)和旧内存(Winbond、Macronix、APMemory、GigaDevice,均 OW)的看好,PC 半导体中 Parade(OW)和 Elan(OW)有新增长动力,而 Realtek(EW)、Novatek(UW)、Asmedia(UW)相对谨慎。市场波动提供良好入场点。
主要观点
- 云端半导体需求强劲,GPU 服务器持续 ramp up,规格有微小变化;CPU 服务器需求主要来自 AI/agentic 应用。
- ARM 服务器 DRAM 含量较低更多是供应问题,而 CXL 在 x86 CPU 中需求增强以扩展 RDIMM 使用。
- CPO 相关组件可能从 1Q27 提前至 4Q26 拉货。
- AI PC 概念合理但昂贵,N1X 机型定价 US$2,899,N1 机型 US$1,799;客户接受涨价,PC 半导体 2H26 展望好于预期。
- RTX Spark NB 有 CPU 和内存升级,部分品牌升级屏幕至 4K;DT 潜在规格为 128GB DRAM + 4TB SSD,起价 US$10k。
- PC 半导体客户愿意接受内存涨价,即使代工厂 3Q 进一步涨价,PC 半导体毛利率仍可稳定。
- 旧内存方面,SLC NAND 因数据中心高性能 eSSD 和 HDD 性能增强需求,未来两年增长强劲。
- 高密度 NOR 价格从 US$1 涨至 US$8,受 VR 内容量翻倍驱动。
- Nvidia Vera CPU 专为运行 agent 设计,具备高 IPC、高每核带宽(14 GB/s)、高外部带宽(1.2 TB/s)和高能效(首款使用 LPDDR5X 的 CPU)。
- Vera CPU 相比 x86 CPU 每核带宽提升 3 倍,峰值内存延迟降低 40%,agentic sandbox 性能为 x86 的 1.8 倍。
- Nvidia CEO 计划销售数百万颗 Vera CPU,一半用于 headnode,另一半用于编排工作负载或存储服务器。
- 预计 Vera CPU 2.5-4 百万颗,利好 Aspeed(BMC 含量)且对 Montage 中性(仍用 SOCAMM)。
- Marvell 演讲中 Nvidia CEO 强调 agentic AI 需要解耦分布式计算,重申对 Montage 的正面看法。
- Kioxia 预计数据中心 NAND bit 需求 2025-2031 年 CAGR 34%,AI 推理 CAGR 56%。
- GPU Direct Storage 使 SSD 直接与 GPU 传输数据,减少延迟,利好 SLC NAND 供应商。
论述逻辑
Computex 展会数据点 → 云端 CPU/GPU 需求强劲,AI PC 虽概念积极但价格高 → 客户接受涨价使 PC 半导体 2H26 好于预期 → 旧内存因数据中心 AI 推理和 agentic AI 需求增长,SLC NAND 短缺加剧 → 维持对云端半导体和旧内存的看好,PC 半导体中精选个股。
关键展望
- 云端半导体:2027 年 CPU、GPU 和周边(如 CXL)展望更强;CPO 组件可能提前至 4Q26 拉货。
- PC 半导体:2H26 订单和毛利率稳定,但 AI PC 普及仍需时间。
- 旧内存:SLC NAND 未来两年增长强劲,NOR 价格已上涨。
- 风险:市场波动提供入场点,但未明确列出其他风险。
推荐标的
- Aspeed (OW):受益于 Vera CPU BMC 含量增加。
- Montage (OW):全球内存接口芯片和中国 PCIe 互联芯片领导者。
- Winbond (OW):旧内存(SLC NAND)供应商。
- Macronix (OW):旧内存(SLC NAND)供应商。
- APMemory (OW):旧内存供应商。
- GigaDevice (OW):旧内存(SLC NAND)供应商。
- Parade (OW):PC 半导体中有新增长动力。
- Elan (OW):PC 半导体中有新增长动力。
- Realtek (EW):相对谨慎。
- Novatek (UW):相对谨慎。
- Asmedia (UW):相对谨慎。
关键图表
图1. 英伟达Vera CPU规格

图2. Vera CPU托盘特写

图3. 搭载Blackwell R的英伟达RTX Spark笔记本电脑

图4. 英伟达Nemotron Ultra 3开放模型成本

图5. 无人机集成AI视觉与摄像头系统

图6. 瑞昱以太网与高速单芯片解决方案

图7. 智能体AI改变推理

图8. GPU直接存储
