2026-09-07 · Morgan Stanley · 公司/行业基本面

摩根士丹利科技快讯：投资哪个AI瓶颈？

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摘要

摩根士丹利认为 Astra GPT-6 的发布强化了 AI 瓶颈叙事，在投资者仓位下降、宏观模糊和近期回调后的担忧之墙下，投资不足的风险已大于过度投资，模糊本身具有价值，行业观点为 Attractive。报告把科技投资分为三大垂直：AI 计算最偏好、网络第二、存储获得 GPT-6 带来的短期叙事提振，原则是留在 AI 资本开支花钱的地方。市场低估了三个动态：GPT-6 Astra 及其全球科技受益者、供给持续期收紧（ABF 载板缺乏实质产能增长、HBM4E 后段 BEOL 制造复杂度），以及 AI 之外也能持续走强的股票。盈利可兑现性是近期股价最重要驱动：2027 年 AI 受益股一致预期盈利增长 56% 且含利润率扩张，报告认为不太可能、53% 更合理；AI capex 也可能自 2027 年起减速（非负增长），油价、通胀、美联储利率与美国大选构成逆风。存储基本面仍强但进入周期后段，预计 4Q26 DRAM 月度价格同比见顶，3Q26 合约价环比约 +20%（高于此前 +15-20% 预估），4Q26 约 +5-10%；DRAM bits 年初至今 +36%、2026 年追踪 +31%。首选组合：AI 计算的 GPU（NVDA）、ASIC（联发科、GUC）、ABF（欣兴、Ibiden）、MLCC（村田、SEMCO）、后段设备/OSAT（爱德万、东京电子、Chroma、Hon Precision、日月光、KYEC）与电源（台达）；网络偏好 GLW、LITE、COHR、KEYS、古河电工、藤仓与 Soitec；存储偏好结构性份额与本地化（CXMT 于 8 月 26 日首评 OW），SK 海力士、三星、Kioxia 提供战术上行；AI 之外以模拟芯片（STM、NXP、瑞萨）作早周期分散。

主要观点

Astra GPT-6 强化 AI 瓶颈叙事；在投资者仓位下降、宏观模糊和近期回调后的担忧之墙下，投资不足的风险大于过度投资，模糊本身具有价值。

科技投资分三大垂直：AI 计算最偏好、网络第二偏好、存储获 GPT-6 短期叙事提振；三者都是 AI capex 的接受方、TAM 大幅增长，但所处周期阶段不同。

市场低估三个动态：GPT-6 Astra 及其全球科技受益者的影响、供给持续期收紧（ABF 载板缺乏实质产能增长、HBM4E 后段 BEOL 制造复杂度），以及 AI 之外也能持续走强的股票；后段阶段预期越高越容易令人失望，投资者对 AI 公司已不是期待好业绩而是期待完美业绩。

盈利可兑现性与承受盈利下修的能力是近期股价最重要驱动；盈利上修广度显示远期盈利动能最好的是 AI 计算、网络、非 AI，存储最弱且似乎已过峰值；覆盖面 EPS 追踪显示过去一个月 PC/NB 硬件、网络与服务器硬件上修幅度最大。

自下而上 2027 年 AI 受益股一致预期盈利增长 56%，且在 2026 年营收减速环境中仍隐含利润率扩张，报告认为这是不太可能的结果、53% 更合理。

AI capex 可能自 2027 年起减速（并非负增长），而股价随二阶导波动并将继续压制板块；宏观方面油价、通胀、美联储利率与美国大选是前方逆风。

AI 之外日益看多模拟芯片（STM、NXP、瑞萨）：1H26 确认上行周期起点，预计至少延续到今年下半年，价格继续改善、走向补库存、book-to-bills 良好，渠道状况同比普遍更健康。

存储：基本面仍强但周期后段，预计 4Q26 DRAM 月度价格同比见顶；3Q26 合约价环比约 +20%（高于此前 DRAM 与 NAND +15-20% 的预估，主要受服务器需求驱动、消费/非 AI 端仍低迷），4Q26 追踪约 +5-10%，之后可见度有限。

供给增长仍主导存储：DRAM bits 年初至今增长 36%（基于最新 6 月 SIA 数据），2026 年追踪 31% 增长（Exhibit 14 模型 2026/27 年供给增速 32%/38%）；行业配置偏好结构性份额、本地化与下游 AI 敞口，而非大宗商品价格敞口。

中国存储是关键例外：大中华半导体团队 8 月 26 日首评 CXMT 为 OW，反映国内 AI/服务器对 HBM 与 DDR5 需求、本地化与快速扩产，预测 2025-28e bit 出货 CAGR 46%；HBM3GE 预计 2027 年成为中国 AI GPU 的主要瓶颈，抬升 CXMT 战略地位。

WFE 层面更偏好直接关联 AI 计算的下游封装/测试而非前端敞口：美国团队在 OW 中强烈偏好 AEIS、MKS 优于 LAM、KLA（WFE CY27 上行超调至 ~$230bn+ 情景下 AEIS EPS 约 US$20、MKS 约 US$21，约 13 倍市盈率）；日本 Advantest 为 OW/Top Pick（HBM 测试机）；欧洲 Top Pick 为 ASML；中国偏好 Naura、AMEC、ACMR。

供给瓶颈与需求证据：ABF 载板供给缺口预计到 2030 年扩大；台湾 MLCC 6 月销售同比 +36%、周期小幅上行；超大规模厂商/neocloud 资本开支继续强劲；scale-out CPO 交换机预计从 2025 年 5k 台增至 2030 年 200k 台（2023-30 CAGR 144%）。

论述逻辑

Astra GPT-6 发布 → AI 瓶颈叙事强化，在仓位偏轻、宏观模糊与担忧之墙下投资不足风险 > 过度投资风险 → 但盈利是核心约束：2027 年 AI 受益股一致预期 +56% 盈利增长且含利润率扩张，报告认为 53% 才更合理，叠加 AI capex 自 2027 年起减速与油价/通胀/美联储/美国大选逆风 → 估值趋近正常化后科技成为纯盈利动能板块，只在盈利动能改善时买入而非因为'便宜' → 按 AI 资金流向给三大垂直排序（AI 计算 > 网络 > 存储），并选择'更广推理周期 × 有限物理产能/内容强度上升/制造复杂度上升'的交叉环节（ABF 载板 2030 年缺口扩大、HBM4E BEOL 复杂度、MLCC 6 月 +36% 同比、CPO 交换机 5k→200k 台/144% CAGR）→ 存储基本面强但 4Q26 转入周期后段（DRAM 月度同比价格见顶），转向结构性份额与本地化（CXMT OW）及战术性受益者（SK 海力士、三星、Kioxia）→ AI 之外用模拟芯片（STM、NXP、瑞萨）作早周期分散 → 行业观点维持 Attractive。