市场近期对AI基础设施投资的信心出现动摇。开源大模型的崛起、AI安全监管呼声升温，以及超大规模云端业者自由现金流转负——三重压力叠加，令科技硬体板块情绪持续低迷。

摩根大通分析师Gokul Hariharan等人在最新的亚洲科技策略报告中，对上述三大疑虑逐一作出回应，结论是：算力需求的基本面并未动摇，AI安全监管担忧属短期扰动，资本支出周期仍将延续，半导体设备将在2027年前后成为整条供应链最关键的瓶颈。

1、AI基础设施投资远未到顶

市场近期对AI基础设施投资出现三重担忧：

1. 开源大模型崛起，可能压低token价格，侵蚀模型厂商获利；
2. AI安全监管呼声升温，可能放缓训练节奏；
3. 超大规模云端业者自由现金流转负，外部融资压力上升，资本支出能否持续存疑。

摩根大通分析师Gokul Hariharan等人在报告中逐一回应，结论是：

• 算力需求基本面未变；
• AI安全监管担忧属短期扰动；
• 资本支出周期仍将延续；
• 半导体设备将在2027年前后成为整条供应链最关键的瓶颈。

报告认为，当前市场情绪偏弱，但尚未看到资本支出下行周期即将到来的明确讯号。推动下一轮行情的关键催化剂，仍将来自模型层和AI应用层持续变现能力的更多验证。

2、对市场疑虑逐一回应

1. 「买算力」是否也能持续盈利？

市场第一个疑虑是：卖算力固然赚钱，但买算力的AI模型厂商和垂直AI应用商是否也能持续盈利？

摩根大通指出：

• 当前推理业务毛利率已有多份报告显示达到60%至80%；
• 假设一家模型厂商通过出售AI token，每GW算力每年可产生200亿至400亿美元收入，远高于2025年的每GW约100亿美元；
• 已有逾80家垂直AI公司在极短时间内实现年经常性收入（ARR）突破1亿美元，印证算力消费下游的价值创造。

这意味着，AI算力不仅上游「卖铲子」赚钱，下游「买算力」同样具备可验证的商业模式和收入弹性。

2. 开源模型不是威胁，而是需求催化剂

市场第二个担忧是：开源大模型兴起将压低token价格，侵蚀模型厂商盈利空间。

摩根大通持相反看法：

• 开源模型历史上推动了token成本持续下降，每token成本长期下降幅度达80%至90%；
• 这一趋势会加速AI在各行业渗透，而非削弱整体算力需求；
• 在当前算力供给仍然紧张的环境下，专有前沿模型与开源模型的token消耗量都将保持强劲增长；
• 开源普及将推动AI向更广泛的应用层下沉；
• 更多垂直AI应用公司将利用低成本开源token，解决特定行业问题，形成新的收入层。

报告特别指出，2026年上半年token成本出现阶段性反弹，属于算力严重短缺叠加智慧体AI兴起所导致的「异常值」，并非趋势逆转。

3. AI安全监管：短期扰动，不改训练节奏

第三个担忧来自监管。Anthropic执行长近期公开呼吁放缓AI模型改进节奏，引发市场对算力需求前景的担忧。

摩根大通认为这项担忧被放大：

• AI模型正在以更快速度演进，RSI（递归自我改进）的临近，恰恰说明技术演进和AI扩展定律并未放缓；
• 即便新模型推出可能受到对齐限制等因素约束，前沿模型的训练节奏本身不太可能减慢；
• 开源模型也不会停下脚步，反而会倒逼前沿模型实验室加快训练以保持领先；
• AI安全议题背后，是技术演进速度过快引发的监管跟进，而非需求萎缩的讯号。

报告预计，未来1至2年内，生成式AI有望开辟类似过去18个月编程和智慧体工作流那样的全新市场空间。

4. 云端业者资本支出：杠杆仍低，现金流在加速

第四个疑虑是超大规模云端业者的资本支出融资能力。多家云端业者已进入自由现金流为负阶段，外部融资压力上升。

摩根大通判断：未来几年资本支出仍有增长空间。理由有三：

1. 大型超大规模云端业者的净债务／股权比目前仅为13%，杠杆水平仍然偏低；
2. 公有云业务增速正在加快，且定价更高，将成为营运现金流增长的重要来源；
3. 超大规模云端业者及算力下游买家的股权融资，可提供额外资金支撑。

分析师预测，亚马逊、微软、Google、Meta、甲骨文、Coreweave和SpaceX七家公司合计资本支出：

• 2025年：4430亿美元
• 2026年预估：9330亿美元
• 2027年：1.577兆美元

年增率分别为71%、110%和69%。

同时提示，利率上行环境及部分AI基础设施融资领域风险偏好的变化，仍是需要持续关注的变量。

3、资本支出预测：从4,430亿到1.577兆美元

报告最引人注目的数据，是七家公司合计资本支出的爆发式增长。

这预测意味着，AI基础设施投资并非短期脉冲，而是至少延续到2027年的超级资本支出周期。其支撑逻辑是：

• 云端业者杠杆仍低；
• 公有云增速加快且定价更高；
• 股权融资可提供额外资金；
• 下游AI应用和垂直AI公司持续创造收入，验证算力消费价值。

4、供应链瓶颈：半导体设备成为2027年最核心制约

在供应链层面，摩根大通认为，展望2027年，半导体设备（SPE）将从此前的「洁净室及其他领域」瓶颈，转变为整条供应链最核心的制约因素。

需求端驱动因素

1. 台积电将大幅加码N2、N3及A14制程的设备投入；
2. 英特尔、三星晶圆代工及Terafab等挑战者也将增加资本支出；
3. 成熟制程晶圆厂启动四年来首个新投资周期；
4. DRAM和NAND Flash厂商将在2027至2028年随洁净室产能上线而快速扩大设备采购；
5. 中国记忆体投资也将在未来两年显著提速。

供给端特征

半导体设备厂商已开始享受罕见的涨价红利，原因是：

• 产能紧张；
• 投入成本上升；
• 来自多家客户的加急订单。

这意味着，设备环节的定价权和盈利弹性正在增强，成为AI资本支出周期中确定性较高的受益方向。

5、封装、基板与光互连：瓶颈持续，光互连崛起

在元器件层面，摩根大通认为IC基板和先进封装仍是关键瓶颈。

1. IC基板

• 基板供给高度集中于Unimicron、Ibiden等一线厂商；
• 产能扩建周期长达约2.5年；
• AI加速晶片推动单封装基板用量提升；
• 2027年底EMIB-T封装技术引入，供需缺口预计进一步扩大。

2. 光互连

• 摩根大通预计Google、AWS及辉达将在未来两年全面采用NPO（近封装光学）方案；
• 目的：解决GPU间、GPU与CPU间及记忆体互连的性能瓶颈；
• CPO（共封装光学）是长期方向，但供应链成熟仍需时间。

6、记忆体：基本面健康，但情绪仍需修复

记忆体子板块是摩根大通态度相对审慎的领域。

报告指出，以下因素使记忆体板块投资逻辑较为嘈杂：

• HBM降规格担忧；
• 演算法效率提升（如循环Transformer等）对记忆体用量的压缩；
• KV缓存向DDR或NAND等低层级记忆体的迁移。

但基本面并不悲观：

• 供需平衡预计不会早于2028年出现；
• 价格应持续上涨至2027年；
• 若AI情绪在2026年第四季回暖，记忆体股有望跟随上涨；
• 但在此之前，投资者参与意愿可能仍低于其他科技子板块。

7、2027年哪些环节涨价更强？

摩根大通梳理了2027年相较2026年价格涨幅有望扩大的细分领域：

1. 晶圆代工：台积电预计在2027年对所有制程节点提价（2026年仅限先进制程）；8吋成熟制程涨幅或达10%至15%，高于2026年的8%至10%。
2. OSAT：涨价范围扩大至引线键合及成熟倒装晶片封装。
3. 基板：涨价周期启动，EMIB-T的引入将进一步收紧供需。
4. 高端CCL（M7及以上）：AI需求与伺服器规格升级双轮驱动，供给增速持续落后于需求。
5. 记忆体：涨价节奏预计放缓。
6. PCB材料：涨价动能同样趋弱。

分析师指出，亚洲科技硬体供应链的EPS修正趋势依然健康，估值具有吸引力。

8、投资含义、风险与催化剂

投资含义

• AI资本支出周期仍将延续，供应链瓶颈从「洁净室」转向「半导体设备」；
• 晶圆代工、先进封装、基板、高端CCL等环节涨价扩散；
• 设备厂商定价权增强，成为2027年前后最核心瓶颈；
• 记忆体基本面健康，但情绪修复需要时间，2026年第四季是观察窗口；
• 亚洲科技硬体供应链EPS修正健康，估值有吸引力。

主要风险

• 利率上行环境；
• 部分AI基础设施融资领域风险偏好变化；
• 模型层和AI应用层变现能力验证不及预期；
• 记忆体板块情绪持续低迷，HBM降规格、演算法效率提升等扰动。

关键催化剂

• 模型层和AI应用层持续变现能力的更多验证；
• 2026年第四季AI情绪是否回暖；
• 2027年半导体设备、晶圆代工、先进封装、基板等环节涨价兑现；
• 生成式AI在未来1至2年开辟类似编程和智慧体工作流的新市场空间。