云厂商 Capex 降速，AI 芯片价值量为何逆势飙升？

据 Woofun AI 消息，最新研报揭示，AI 投资虽进入"降速期"，但芯片单颗价值量持续上升，行业重心正从总量扩张转向结构优化。

市场曾将 、、和的资本开支增速视为 AI 景气度的唯一风向标。2026 年二季度，这四大云厂商 Capex 同比激增 87%，Capex/EBITDA 比率突破 70%。

然而，这种高增长不可持续。摩根士丹利预测，至 2028 年，全球前 14 家上市云服务商 Capex 总额将达 1.6 万亿美元，但同比增速回落至 12%。表面看是降温，实则结构剧变：2.5D 先进封装产能预计同比增长 50%。

这意味着，即便 CSP Capex 增速降至 10%-20%，只要 AI 占比提升，GPU、ASIC、HBM 及先进封装仍将跑赢大盘。展望 2030 年，全球半导体市场规模预计达 1.5 万亿美元，其中 AI 半导体 TAM 约 7530 亿美元，占比近半。在供应链驱动的乐观情景（bull case）下，2026 年云端 AI 半导体市场甚至可能触及 4850 亿美元。

与此同时，非 AI 半导体增长乏力，若剔除存储和 AI GPU，2026 年非 AI 半导体增长可能转负，表明 AI 已形成独立于传统半导体复苏逻辑的高增长产业链。

的产能演进清晰映射了单颗芯片价值量的提升逻辑。摩根士丹利预计，2026 年 AI 半导体在台积电收入中占比将超 30%。N2 家族产能将在 2026 年至 2028 年间实现 70% 的复合增长率，N3 产能持续增加，而 N5 产能自 2027 年起可能下降。

这一调整背后，是 AI 芯片从 5nm 向 3nm、2nm 制程迁移，以及从普通封装转向 CoWoS 和 SoIC 先进封装的技术迭代。叠加 HBM 堆叠技术，每一代 AI 加速器都显著提高了单颗芯片对应的晶圆、封装和存储价值量。因此，即使服务器数量增速放缓，单机半导体价值量的上升足以支撑先进封装增速远超整体 Capex，形成"量减价增"的价值捕获效应。

Woofun AI 整理数据显示，AI 芯片增长动力正从 NVIDIA GPU 向定制 ASIC 扩散。大型云厂商为优化特定工作负载的成本、性能与能效，并降低对单一供应商依赖，纷纷推进自研芯片。Google 拥有 TPU， 部署 Trainium，Meta 也在推进自己的 ASIC 项目。摩根士丹利预测，Alchip 来自 Trainium 的收入将从 2026 年的 18 亿美元增至 2027 年的 28 亿美元，2028 年达 80 亿美元，届时占 Alchip 总收入 82%。

Google TPU 前景更为激进： 的 TPU 相关收入预计从 2027 年的 135 亿美元跃升至 2028 年的 435 亿美元，2029 年达 700 亿美元，2028 年占 MediaTek 总收入 65%。这些增长不仅限于芯片本身，还延伸至 ABF 载板和测试环节，其中 Google TPU 的放量可能受限于 ABF 载板供应，凸显了产业链瓶颈的转移。

中国 AI 芯片逻辑正经历从"国产替代"到"需求创造"的根本转变。 展示了低成本 AI 推理能力，刺激了推理需求爆发；同时，本土晶圆制造供应链在 AI GPU 生产上的能力提升，形成了"推理成本下降→应用增加→算力需求扩大→本土芯片需求增加"的正向循环。摩根士丹利重点关注 、、、、，并将列入 AI 方向 Overweight 组合。