摩根士丹利

数据来源: Morgan Stanley Research “Global and China AI GPU Industry” (2026年3月) 核心发现: 7nm同代工艺下，国产AI芯片性能已不输NVIDIA A100，每美元性能显著领先 一、中国AI芯片"十小龙"全景图 摩根士丹利在报告中首次系统梳理了中国AI加速器市场的"十小龙"（10 Dragons），它们构成了国产AI芯片的核心力量： 排名 公司 产品系列 技术路线 市场定位 1 华为昇腾 Ascend 910/310 自研达芬奇架构 绝对龙头，50%+市场份额 2 海光信息 DCU Z100/Z200 x86兼容+GPGPU 数据中心训练/推理 3 寒武纪 思元370/590 自研MLU架构 云端训练/边缘推理 4 天数智芯 天垓100/200 通用GPU 训练+推理全场景 5 摩尔线程 MTT S3000 图形+计算融合 图形渲染+AI计算 6 壁仞科技 BR100/104 自研通用GPU 高性能训练 7 燧原科技 云燧T20/T21 云端AI训练 互联网大厂 8 沐曦集成电路 MXN100/MXC500 异构计算 推理加速 9 瀚博半导体 SV100/SV200 视频+AI推理 视频处理场景 10 芯动科技 风华1号/2号 图形+AI 信创市场 二、技术路线对比：三大流派之争 2.1 自研架构派：华为昇腾、寒武纪 代表产品: 华为昇腾910B、寒武纪思元590 ...

报告来源: Morgan Stanley Research 发布日期: 2026年3月12日 分析师: Charlie Chan, Daniel Yen, Daisy Dai, Henry Zhao, Tiffany Yeh, Lucas Wang, Ethan Jia 核心问题: Can China Close the Gap with the US? 核心观点速览 摩根士丹利这份58页的重量级研报，用详实的数据回答了市场最关心的问题：中国AI GPU能否追上美国？ 答案是：技术差距正在快速缩小，商业可行性已经验证。 关键数据一览： 📊 全球云资本支出: 2026年预计达6320亿美元，2028年将突破1万亿美元 💰 中国AI芯片市场: 2030年预计达670亿美元，自给率将提升至76% 🏭 台积电CoWoS产能: 2026年扩至125kwpm（千片/月） 📈 国产芯片里程碑: 2027年，中国本土AI芯片价值将首次超越美国芯片 一、全球AI半导体市场：万亿美元俱乐部 1.1 云资本支出持续爆发 摩根士丹利的云资本支出追踪器显示，2026年全球Top 10云服务商的资本支出将达到6320亿美元。NVIDIA CEO黄仁勋更是预测，到2028年全球云资本支出将突破1万亿美元（含主权AI）。 这一数字背后，是AI推理需求的指数级增长。报告指出，仅字节跳动（火山引擎/豆包）的月度token处理量就已显示出强劲需求。 1.2 半导体市场2030年达1万亿美元 在AI的推动下，全球半导体市场规模有望在2030年达到1万亿美元。其中，云AI半导体TAM（总可寻址市场）预计从2025年的2350亿美元持续增长。 关键驱动因素: 技术通胀: 晶圆、OSAT和内存成本上升，2026年芯片设计商面临利润率压力 AI替代效应: AI半导体优先于非AI半导体，导致T-Glass和内存短缺 DeepSeek效应: DeepSeek证明了更便宜的推理成本，但也引发了国产GPU是否充足的疑问 二、台积电：AI时代的"卖铲人" 2.1 CoWoS产能疯狂扩张 如果说NVIDIA是AI时代的"淘金者"，那么台积电就是"卖铲人"。报告详细披露了台积电CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）产能规划： 年份 CoWoS产能 关键变化 2025 ~80kwpm 产能翻倍 2026 125kwpm 持续扩张 CoWoS是AI芯片封装的核心技术，NVIDIA的A100/H100/B200系列都依赖这一技术。摩根士丹利预测，2026年AI计算晶圆消耗将达到260亿美元，NVIDIA占据主导地位。 ...