摩根大通最新研报指出，受新大模型不断涌现、英伟达业绩攀升及 AI 算力消耗量激增推动，人工智能需求依旧旺盛。尽管半导体行业通常在上行周期的第三年触及顶峰，但本轮需求远超历史水平，预计实质性产能扩张要等到 2027 年底甚至 2028 年才会出现。
报告核心观点如下：
1. **短缺范围扩大**：供应紧张不仅限于 GPU，还蔓延至先进晶圆代工（特别是 3 纳米工艺）、高带宽存储器（HBM）及其他存储组件、ABF 基板、先进封装和 CPU。在晶圆代工领域，台积电的龙头地位坚不可摧，竞争对手短期内难以构成威胁。
2. **存储是关键瓶颈**：存储器仍是 AI 发展的最大制约因素。不过，由于客户对涨价抵触情绪增强，预计下半年价格涨幅将收窄。到 2027 年，约三成的存储产能可能已被长期协议锁定。
3. **云巨头投入不减**：超大规模云服务厂商将 AI 视为必选项而非可选项，投资意愿强烈，近期大幅削减资本支出的可能性较低。
4. **模型商盈利改善**：随着商业化进程加速及用户付费意愿提升，AI 模型开发商今年有望展现出更强的盈利能力。
5. **芯片需求多元化**：特定应用集成电路（ASIC，如谷歌 TPU、Meta MTIA）的需求增速预计将超越 GPU。未来，竞争焦点将从单一芯片性能转向整体系统解决方案。
6. **区域投资偏好**：中国台湾凭借台积电、ASIC 供应链及深厚的技术生态，仍是首选投资地；相比之下，韩国存储产业过于集中，可能面临较大的盈利与估值波动风险。
7. **成本与风险警示**：数据中心建设成本高企，新建 1GW 容量需投入 500 亿至 600 亿美元（此前约为 350 亿），增量主要源于存储价格上涨。若需求增长放缓或云巨头缩减开支，将是整个半导体生态系统面临的最大风险。