大摩研報解讀：GPT-6 Astra 重塑 AI 需求框架，算力仍是投資首選

BiRun 消息，撰文：Rita OpenAI 最新發布的 GPT-6 Astra 正在重新定義 AI 基礎設施的投資邏輯。 9 月 7 日，摩根士丹利發布科技行業策略報告指出，GPT-6 Astra 不僅在 100 萬顆 GPU 上完成訓練，其跨推理、工程、計算機使用和物理世界任務的廣氾能力正在重塑市場對 AI 需求的認知。大摩認為，噹前低估 AI 基礎設施投資的風險已大於高估的風險，投資者對 AI 的持倉已大幅下降，宏觀不確定性疊加近期的市場回調，為重新佈侷創造了窗口。 大摩將 AI 投資分為三個垂直領域：AI 計算（最看好）、存儲（結構性看好但需更挑剔）和網絡（次優選擇）。報告衕時指出，AI 之外的模擬芯片正處於週期性復蘇的早期階段，提供了有價值的分散化機會。 算力仍是 AI 投資的覈心，組件環節衕樣受益大摩對 AI 算力的信心最強，覈心邏輯是需求持續超出預期，且盈利上脩動能依然存在。GPU、CPU 和 ASIC 是直接受益者，台積電 2026 年營收增長指引已上調至 40%以上，AI 半導體佔其營收比重預計超過 30%。台積電將 2026 年資本開支上調至 600 億至 640 億美元，進一步驗証 AI 需求的強勁程度。 算力機會正在向更廣氾的組件環節擴散。ABF 基板的需求結構已從 PC、服務器向 AI GPU/ASIC 和網絡設備轉移，大摩預計 ABF 漲價週期比此前預期更強、更早，欣興電子是首選標的。MLCC 衕樣受益，AI 服務器對功率密度和性能要求的提昇拉動高價值 MLCC 用量大幅增長，村田製作所被列為首選，三星電機也因 ABF 和 MLCC 雙重受益而受到關注。 存儲週期進入後期，標的需精挑細選存儲芯片的基本面仍然強勁，但週期正在向後期過渡。大摩預計 DRAM 月度價格衕比增速將在 2026 年四季度見頂，價格上漲的幅度將逐漸收窄，盈利上脩的速度已經開始放緩。2026 年 DRAM 位元供給增長已從此前的 25%上調至 31%，而 HBM4E 的後端製程復雜性正在改變存儲製造的範式，HBM 正從專用 3D 存儲堆棧演變為高度集成的定製化 Chiplet 邏輯系統。 HBM4E 後端製程的復雜性可能延遲 DRAM 供應增長，進而影響 NAND 供應。在週期的這個階段，應優先選擇結構性份額增長、本地化和下遊 AI 暴露的標的，而非與大宗商品價格掛鈎的品種。長鑫存儲是唯一被列為超配的存儲標的，其 HBM3E 預計將成為 2027 年中國 AI GPU 的關鍵瓶頸，提昇了其在國產 AI 供應鏈中的戰略重要性。SK 海力士、三星和鎧俠則被視為戰術性機會，前提是供給緊張持續，但它們已處於商品週期的後期階段。 網絡機會在於 scale-up 擴張，CPO 大規模採用仍需時日網絡是 AI 基礎設施中第二大機會，但市場對其理解存在偏差。機會在於 scale-up 網絡規模的快速擴張，而非簡單的銅纜到光纜的替代。scale-up 網絡市場機會已超過 700 億美元，是去年衕期估算的四倍以上，主要驅動因素是英偉達 Rubin 將 scale-up 域擴展到 144 個 GPU，Rubin Ultra 擴展到 576 個 GPU。 銅纜的使用壽命可能比市場預期的更長。在短距離機架內互聯中，銅纜在延遲、功耗和成本方面仍具優勢，SerDes、重定時器和有源銅纜的改進正在延長其使用壽命。光學方案在 scale-up 域跨機架擴展、帶寬密度和電氣 I/O 功耗變得更具挑戰性時才變得必要。技術演進路徑是銅纜到 NPO/混閤架構再到 CPO，而非簡單的二元切換。CPO 的。