2026-07-21 · Morgan Stanley · 公司/行业基本面

摩根士丹利：大中华半导体：2026 年上海世界人工智能大会启示——中国纵向扩展技术推动 SuperPod 兴起

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摘要

摩根士丹利认为，中国本土 AI 算力竞争正从单颗加速器规格上移至 SuperPod、工作负载调度和全系统利用率，2026 年 WAIC 的重大芯片发布减少，但 64 卡或 128 卡纵向扩展系统明显增多。中国 AI GPU 在晶圆制程层面仍受限制，却可借助专有互连、光网络、服务器机架设计、先进封装和系统架构弥补部分差距。华为 Atlas 950 将纵向扩展域从 384 颗 Ascend 910C 提升至 1,024 颗下一代 Ascend 950DT NPU，并采用铜光混合互连与光路保护。推理侧的新主题是 Prefill/Decode 分离，通过分别配置计算密集型预填充和带宽、时延敏感型解码资源改善硬件分配与调度。产业观点为 Attractive；本土 AI 算力首选 Cambricon、Iluvatar 和 Hygon，先进制程产能扩张首选 SMIC，设备环节首选 NAURA、AMEC、ACM Research 和 ASMPTc，以上均为 Overweight。同期中国科技调研显示，OmniVision 的新增长点来自新兴 CIS 与数据中心光模块，AMEC 的存储订单可见度较强，JCET 则正加快 AI 芯片先进封装扩产。

主要观点

2026 年 WAIC 显示本土竞争焦点已由独立芯片规格转向互连、内存共享、系统可靠性、工作负载调度和整体利用率；几乎每家本土加速器厂商都展示了 64 卡或 128 卡纵向扩展系统。

华为 Atlas 950 把纵向扩展域从 384 颗 Ascend 910C 扩展至 1,024 颗下一代 Ascend 950DT NPU，并结合铜光混合互连及光路保护，为本土大模型训练提供系统级硬件基础。

中国 AI GPU 的短板仍在芯片级晶圆工艺，但系统级光网络和服务器机架设计较强，厂商正利用架构与系统工程抵消制程约束。

推理架构出现 Prefill/Decode 分离趋势：把计算密集型预填充与带宽、时延敏感型解码拆开，可让运营方独立优化硬件配置与调度。

Oriental Computing 展示采用国产 14nm-class 工艺的 DF1000 近存储 3D AI 芯片，以晶圆级混合键合垂直堆叠 DRAM 和逻辑裸片；公司称其内存带宽为 6.4TB/s、BF16 性能为 520TFLOPS，128 卡集群已完成全功能稳定性验证。

OmniVision 的非手机 CIS 成为新增长引擎：运动相机 CIS 单机价值量约 US$40，高于早期产品的 US$15–20；专业相机可能从 2027–28 年起成为另一增长动力。

OmniVision 数据中心光模块模拟芯片被视为最清晰的规模化和盈利路径，定制模拟芯片 ASP 约 US$2–3，单个 1.6T NPO 系统的潜在价值量约 US$30，更广泛采用预计发生在未来两年。

AMEC 管理层认为存储晶圆厂拥有最强的三年需求可见度，主要驱动力是国产化和技术迁移，而非全球存储价格；国内先进逻辑投资未来五年也有望保持强劲。

Iluvatar 约有 Rmb10bn 现金，并正协商额外信贷额度；由于内存已占板卡成本一半以上且代工价格上涨，Tiangai 300 定价可能纳入 HBM 成本传导机制。

JCET 正加快 AI 芯片先进封装扩张，包括在上海临港投资 CNY7.8 billion（US$1.1 billion）建设新封测厂；公司维持当年 Rmb10bn 资本开支目标，并认为 2027 年资本开支可能更高。

论述逻辑

晶圆制程限制中国 AI GPU 的单芯片性能 → 厂商转向专有纵向扩展互连、光网络、机架设计、先进封装及内存共享 → WAIC 2026 集中出现 64/128 卡 SuperPod，华为进一步扩展至 1,024 NPU → 竞争评价标准由芯片参数升级为调度、可靠性和全系统利用率 → AI GPU 市场扩张与国产化提升带动先进制程、存储、封装和半导体设备需求 → 报告因此偏好订单可见度强的本土加速器及关键制造、设备供应商。