AI 交易正在经历年内最尖锐的一次压力测试。

过去一周，美股 AI 概念股从高位回落，半导体、存储和数据中心链条成为获利了结的主要对象。三星业绩未能缓解市场对 AI 估值过高的担忧后，芯片股一度集体下挫；与此同时，越来越多科技股已较近期高点明显回撤，显示投资者不再愿意只为「AI 需求强劲」这一句话支付更高估值。

摩根士丹利

摩根士丹利在一份关于英伟达路演的报告中称，英伟达管理层传递出的核心信息是增长仍在加速，而且需求来源正在多元化。该行维持英伟达为半导体行业首选，目标价 288 美元。报告称，英伟达的数据中心需求不再只来自少数大型云厂商，AI 实验室、新型云公司、企业客户和主权 AI 项目都在扩大采购。

英伟达管理层把需求分成三个主要来源。第一是 AI 实验室，目前约占总需求的 20%；第二是传统超大规模云厂商，约占收入一半；第三是「AI 云、工业和企业」客户，这部分也已接近数据中心收入的一半。摩根士丹利称，电力、土地和地缘政治因素正在推动主权 AI 和新型云厂商的需求扩张。

报告还淡化了市场对定制 ASIC 替代 GPU 的担忧。摩根士丹利称，云厂商确实会继续开发自研芯片，但英伟达仍可能保有很大份额。该行认为，很多情况下英伟达仍能提供最低的每 token 成本，定制芯片的增长并不必然意味着英伟达份额大幅下降。

不过，英伟达本身也承认一个更难回避的问题：内存短缺可能持续数年。摩根士丹利报告称，如果行业每年需要 10 倍 token 增长，而内存供应相对这一增长「基本静态」，系统设计就必须调整。报告提到，英伟达可能通过计算、网络和内存之间的系统优化来缓解瓶颈。

摩根大通

这也是为什么台积电先进封装成为另一条主线。摩根大通在 7 月 10 日的报告中上调了台积电 CoWoS 产能预测，预计台积电 CoWoS 月产能到 2026、2027 和 2028 年底分别达到约 11.5 万、19 万和 22.5 万片晶圆。该行称，台积电正在加快 AP7 二期产能分配，并选择性把中介层晶圆制造外包给世界先进等厂商，以释放更多能力。

CoWoS 是 AI 芯片封装的关键工艺，用于把 GPU、HBM 和其他芯片组件集成在一起。随着英伟达、AMD、谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 等项目扩张，先进封装正在成为 AI 供应链中越来越明确的约束。摩根大通称，整体供需缺口最近扩大到约 20%，原因之一是 agentic AI 带动 CPU 需求上行。

这份报告的一个重要变化是，服务器 CPU 也开始成为先进封装需求的增量来源。摩根大通称，到 2027 年，英伟达 Vera CPU 约 500 万颗、AMD Venice CPU 超过 300 万颗都将首次采用 CoWoS 封装。由于台积电需要优先服务更大尺寸的 AI 加速器封装，部分 CPU 相关需求可能流向 ASE、Amkor 等 OSAT 厂商。

该行还称，谷歌 TPU、AWS Trainium 和部分新兴 ASIC 项目将继续消耗先进封装资源。2027 年 TPU 出货预测被上调至 890 万颗，2028 年或增至 1160 万颗。AWS Trainium 3 生命周期需求也在上升，Trainium 4 则可能在 2028 年带来更复杂的封装需求。

英伟达之外，AMD 也被视为封装需求的受益者。摩根大通称，AMD MI450 将在 2027 年达到约 150 万颗，MI500 可能于 2028 年进入生产，并使用超大尺寸 CoWoS-L 封装。AMD 服务器 CPU 也会显著增加 CoWoS 消耗。

封装之外，另一个更大的数字来自云厂商资本开支。摩根士丹利在 7 月 12 日报告中称，由于每 GW 算力建设成本上升、未来算力需求预期抬高，该行把其跟踪的主要超大规模云厂商 2027 和 2028 年资本开支预测分别上调至约 1.2 万亿美元和 1.4 万亿美元。

这笔支出将带来算力容量跃升。摩根士丹利预计，超大规模云厂商可用算力将从 2025 年的约 30GW 提升至 2028 年的接近 120GW，增长约四倍。其中 AWS 到 2028 年可能拥有最大可用算力，约 35GW；谷歌约 31GW；Meta 到 2027 和 2028 年分别达到约 14GW 和 21GW。

但资本开支越大，投资者越会追问回报。摩根士丹利称，市场将重点观察这些公司能否把新增算力转化为「持续、增量且有利润的收入」。这意味着云收入、AI API、企业软件、广告工具、搜索商业化和私有模型托管都将成为估值关键。

Meta 是摩根士丹利最看好的互联网股。报告称，Meta 有五个尚未被市场充分定价的盈利「期权」，包括 neocloud、Meta AI 搜索、API 收入、订阅以及广告收入上行。该行估算，如果 Meta 把 100MW 的 GB300 算力用于 Muse Spark 1.1 API，可能产生约 86 亿美元收入，并带来约 1.91 美元的 2028 年 EPS 增量。若 Meta 1500 万广告主中 25% 每月支付约 200 美元使用相关产品，也可对应约 80 亿美元收入和约 2 美元 EPS。

亚马逊的逻辑则在 AWS。摩根士丹利预计 AWS 收入 2026 和 2027 年分别增长约 35% 和 40%，并称这一预测可能仍偏保守。该行预计 AWS 二季度 backlog 环比增加约 1100 亿美元，达到约 4750 亿美元，主要受私有 AI 实验室交易推动。报告认为，AWS 拥有几乎所有主流模型、小模型和定制模型的接入能力，在优化每项任务 token 成本的环境下具备优势。

谷歌的看点则是 Cloud、TPU 和搜索。摩根士丹利预计 Google Cloud 在 2026 年仍将高速增长，并认为谷歌是「全栈 AI 赢家」。但该行也提示，谷歌存在算力受限的短期风险，这可能影响收入增长或产品推出节奏。

Bernstein（伯恩斯坦）

这些判断共同解释了为什么半导体设备股仍被看好。Bernstein 在 7 月 13 日报告中讨论了一个市场担忧：如果内存股回落，半导体设备股还能不能继续上涨。该行结论是可以。

Bernstein 称，内存股和晶圆制造设备股历史相关性并不像投资者想象得那么高。2012 至 2018 年，内存股与 WFE 公司股价相关性仅约 0.4；2019 年以来相关性有所上升，但总体仍不高。报告认为，半导体设备股的驱动因素不只是内存价格，还包括逻辑芯片、晶圆代工、先进封装、HBM 扩产和区域性产业政策。

该行指出，过去多个周期中，内存股和设备股可以朝不同方向运行。例如 2015 至 2016 年内存股下跌，但 WFE 股表现明显更好；2021 至 2022 年，在芯片短缺和利率变化背景下，WFE 同样跑赢。Bernstein 认为，即使内存价格在 2027 年正常化，逻辑和代工投资以及内存新增产能建设仍会支撑设备需求。

Bernstein 仍然长期看好 WFE，称 SK 海力士近期宣布在韩国清州新增约 100 万亿韩元投资，韩国政府也在考虑支持三星和 SK 海力士在韩国西南部建设晶圆厂。该行认为，市场对 WFE 公司 2028 年 EPS 仍有上修空间。

这几份最新的报告覆盖的仍是 AI 交易中最热门的标的——英伟达、台积电、云厂商、半导体设备和存储链条。变化在于，分析重点不再只停留在需求增速和订单能见度上，而是开始更多拆解这些公司能否兑现增长：英伟达能否继续降低每 token 成本，台积电和 OSAT 能否扩出足够封装产能，HBM 和服务器 CPU 会不会形成新的供给约束，云厂商的电力和数据中心投入能否转化为收入。

这使得 AI 行情进入一个更挑剔的阶段。需求强劲仍是前提，但高估值需要更多证据支撑。对热门标的来说，市场接下来要看的不只是「有没有 AI 需求」，而是它们在瓶颈中能拿到多少资源、承担多少成本，以及最终能把多少算力投入变成可持续利润。