苹果开始发力AI芯片 大摩认为台积电最受益

苹果开始发力AI芯片 大摩认为台积电最受益 与此同时,大摩Charlie Chan分析师团队认为,Edge AI计划最大的外部受益者可能是台积电。该团队在上周公布的报告中表示,出于AI训练的考虑,苹果公司对自研M2 Ultra芯片的需求将会持续增加,这可能会进一步增加苹果对台积电InFO-LSI封装技术的需求,并抵消iPhone处理器订单的减少。大摩进一步上调了台积电的目标价至860元新台币,并强调了其对于全球AI供应链的重要性,预计台积电将在长期内跑赢整个半导体市场。截至发稿,台积电股价为787元新台币,较大摩的目标价还有近10%的上涨空间。苹果AI训练芯片需求,有望带动台积电收入增长根据大摩最近对半导体供应链的调研,台积电InFO-LSI封装技术的需求正在显著增加,该技术主要供苹果的M2 Ultra使用。M2 Ultra被用于苹果高端Mac电脑,并能进行AI训练。大摩指出,随着对苹果M2 Ultra芯片的需求增加,台积电可能会因此受益。从2023年下半年开始,多篇报道暗示M2 Ultra可能被用于大型语言模型(LLM)的训练,这得益于其较大的内存容量(192GB统一内存和高达800GB/s的带宽),与英伟达的H100相比(拥有80GB的HBM3内存)。最近,苹果就LLM训练方面的重大突破发表了研究,详细介绍了它在多模态LLM训练优化方面的成果。大摩预计,M2 Ultra需求的显著增加将给台积电带来低个位数的收入增长,这有望抵消由于苹果iPhone需求疲软而可能产生的3nm晶圆订单减少。台积电晶圆明年涨价?鉴于云AI领域对高性能芯片的需求日增,大摩认为2025年台积电晶圆涨价的可能性更大了。大摩报告指出,根据供应链检查,台积电正与其主要客户商谈,计划于2025年将晶圆价格提高10%。尽管我们认为,最终的涨价幅度接近5%,但这种涨价的趋势已经变得更加明显。同时,鉴于苹果占据了台积电20%至25%的收入,大摩小幅上调了对台积电2025年和2026年的收入预期,幅度在1%-2%之间。即从2024年到2026年,台积电的每股收益(EPS)预计将从32.34新台币增长至55.84新台币。根据台积电2025年的EPS,大摩认为,台积电当前16倍的市盈率并不高,股价极具有吸引力。大摩预计,未来台积电股价将重估至18倍的2025年预期EPS。因此,我们将台积电的目标价格提升至行业最高的860元新台币,并再次强调,台积电是我们覆盖领域内的首选股票。大摩认为,从长期角度看台积电将在人工智能半导体行业中脱颖而出。不管增长动力来源于GPU还是ASIC,云AI芯片还是Edge AI芯片,很可能都将依赖台积电处于领先地位的制造工艺。因此,与全球半导体供应链中的其他股票相比,台积电在人工智能领域的增长前景显得更为明确。 ... PC版: 手机版:

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摩根士丹利研报写到,苹果公司或在其即将推出的 M5 系列芯片中使用台积电的堆叠 SoIC-X 先进封装技术,M5 系列芯片将用于人工智能服务器。苹果可能会在明年下半年实现 M5 芯片的大批量生产,预计台积电明年将大幅扩大其 SoIC 产能。目前苹果正在其 AI 服务器集群中使用 M2 Ultra 芯片,预计今年的使用量可能达到 20 万左右。

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大摩解读“苹果智能”:利好果链、利好内存 观察中国Android是否跟进 摩根士丹利分析师Erik Woodring等人在最新发布的报告中指出,WWDC大会的成果超出该行预期,有望加速新一轮的苹果设备换机潮,利好台积电、鸿海等果链企业。WWDC成果高于预期 利好果链企业分析师表示,总体来看,WWDC的成果略高于大摩预期,为苹果从25财年开始推动设备换新奠定了重要基础。由于最新的AI功能苹果智能系统仅能在搭载A17 Pro和M系列芯片的设备上使用,约占现役苹果设备总数的8%。所以,要体验苹果的AI,就必须要更换新设备,大摩预计WWDC苹果智能的推出有望拉动一轮苹果设备换机潮。和其他科技巨头高度依赖英伟达芯片进行AI训练和推理不同,苹果智能系统的服务器芯片非常特别,使用的是自家的M系列芯片,大摩推测是M2 Ultra芯片,这部分需求有望为台积电贡献大量收入:我们最近对供应链的检查结果表明,苹果在 24 年上半年可能为人工智能服务器生产了约 200 万块 M2 Ultra(4 纳米节点的苹果芯片)。M2 Ultra 芯片采用台积电的 InFO LSI 封装,以将两个 M2 Max 芯片拼接在一起 (使用台积电的 4nm 晶圆工艺),我们估计一个 M2 Ultra 芯片可为台积电带来 350-400 美元的收入。这意味着苹果 AI 服务器芯片可能会在 2024 年为台积电带来高达20亿美元的收入,约占台积电总收入的 2%。鉴于私有云计算的用户群不断扩大,我们预计苹果将在 2025 年使用 3 纳米 M3 或 M4 用于 AI 服务器芯片。而在 2026 年,我们认为苹果可能会采用台积电的 2 纳米和 SoIC 技术,在 AI 服务器中使用功能更强大的苹果芯片。苹果的A系列芯片将承载iPhone上的边缘计算任务。根据WWDC大会公开的信息,苹果推出了一个约 30 亿参数的设备端大语言模型,只能在A17 Pro 芯片上使用,目前只有苹果旗舰型号 iPhone15 Pro 搭载了A17 Pro芯片。摩根士丹利指出,即将推出的苹果 iPhone 16 基本款将采用 A18 处理器,高端型号iPhone 16 Pro 机型可能会搭载新设计的 A18 Pro,其尺寸可能比 A18 大 15-20%,以挤入更多图形和人工智能计算单元。考虑到AI服务对性能的需求,内存芯片行业也会迎来利好。该行认为,如果基础模型保持在约30亿的参数量级,新款iPhone 16基本款的DRAM容量预计将从iPhone 15的6GB升级到8GB(驱动苹果端侧大模型的最低配置要求),而iPhone 16 Pro的DRAM容量将保持在8GB。考虑到M2芯片的内存密度有限(192GB),不断增长的苹果AI服务器将消耗大量LPDDR5。展望未来,大摩指出,苹果智能系统有苹果强大的研发能力加持,还打通了和OpenAI的合作。该行称,下一步还需要观察中国Android厂商的AI体验能否赶上iOS18的用户体验,以检验苹果的技术实力。但总体而言,分析师相信,在苹果引领下,设备端大模型会慢慢普及,对硬件换代的需求可以催生消费电子行业的新周期。2030年全球AI相关的云计算支出将达到3000亿美元摩根士丹利还在报告中列出了今年的AI服务器采购数据。如下图所示,总体而言,超大规模企业在人工智能服务器采购方面更加积极。所有企业中,AI支出提升最多的是特斯拉,只有微软降低了人工智能在其资本支出中的分配。经过分析师测算,2030年全球AI相关的云计算支出将达到3000亿美元,人工智能芯片资本支出将达到 2300 亿美元,人工智能硬件将达到 700 亿美元。2030年定制化专用集成电路 (ASIC) 市场规模将达到 800 亿美元,设计服务市场将达到 400 亿美元。 ... PC版: 手机版:

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