我们想让你知道的是:
近期股市的恐慌卖压来自特朗普的关税政策风险,以及对 AI 需求的不确定性,造成费半指数今年以来修正幅度达 14%,也带动跟半导体有高相关性的台股减速 10%,我们如何思考和规划未来的周期变化,将在本次半导体季报中一一解析。

本文重点:

  1. 半导体和製造业周期于去年中后便进入下降周期,但库存健康。
  2. 在市场恐慌之际,AI 泡沫的论述再次升起,目前的算力已经够了吗?

我们观察台湾的 出口 表现,1 ~ 2 月累计同比达 28%(12 月 21.9%),终端市场美国 2 月零售销售年增 3.11%(前 3.91%),耐久财订单中跟台湾电子产业相关的「电脑与电子产品」订单年增 4.49%(前 3.27%),综观当前经济数据具备韧性下,我们认为市场的恐慌情绪来自两点,一是特朗普激进关税可能导致製造业下行的担忧,一是近期华尔再度唱空 AI 算力需求,而下面是我们针对这两个议题的探讨:

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一、半导体和製造业周期短线进入下行周期,但库存健康

观察 MM 製造业周期指数,全球製造业周期于去年下半年显示上升段已经来到尾声,而以製造业 3 ~ 4 年循环一次的状况来看,目前製造业似乎已处在调整阶段,半导体当然随之受到影响,不过本波的下行周期是否仍存在韧性?又或者是在特朗普关税的不确定性影响下,有何衝击?以下我们由两个段落分析目前的半导体和製造业周期。

1. 拆解半导体产业:AI + 机器人、消费性电子、车用及工业

从下表中科技巨头最新的财报内容,我们可以统整出以下三点:

  1. AI 需求仍强劲,自驾车和机器人逐渐爆发:英伟达的 服务器营收 和博通的 AI 芯片营收持续创高,反映 AI 需求仍然强劲,且 AI 在 LLM 的发展也在逐渐扩散到其他领域,例如英伟达的「汽车和机器人」营收创历史新高,增速甚至超越「资料中心」,反应 Physical AI 的早期发展正在自驾车和机器人领域加快,继续验证 AI 趋势正迈向第三阶段。

  2. 消费性电子淡季需求回落,但库存健康:手机跟 CP 终端品牌厂的淡季营收表现一般,但库存水位已接近健康水准,若 AI 功能进一步强化,预计可在下半年下刺激 AI 手机和 AI PC 的需求。

  3. 车用工业为最弱领域,待去库存结束:汽车市场復苏主要集中在中国,其他经济体需求疲软,而工业需求也同样在谷底,加上 库存天数 位在历史高檔,仍待库存有更进一步地去化。

整体来看,半导体产业各领域的状况分歧,库存压力集中在车用和工业领域,而市场对于关税的担忧,我们认为目前对製造业的衝击将会首先反映在企业的提前拉货,观察于 3 月份正式结束的财报季,各产业当中针对「关税」的提及次数也有明显上升,不过上升幅度最大的主要为「原材料」以及「工业」,以整体半导体库存来看,衝击尚属可控,主要压力落在相对弱势的工业区块,以下我们接着观察库存整体更细节的状况。

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半导体及製造业库存维持健康水准

进一步看到库存状况,当前半导体产业的需求面虽然有面临关税的不确定性,但库存面与 2022 年有很大的不同,回顾当时因为供应链衝击造成企业过度囤货和重复下单的状况,使得製造业转趋下行之时,库存已处在高于平均、甚至是历史高点的位置,而现在来看,整体库存稳定,除了半导体公司的库存天数以外,其他库存指标也有同样的表现:

  • 台日韩的电子存货销售比:台湾、南韩、日本为亚太地区重要的电子零组件、电子产品和半导体设备的主要出口经济体,而相关产品的存货销售比均由高檔趋缓,显示供应链库存持续正常化。

  • 美国的电脑与电子产品存货订单比:电子产品主要终端消费来源的美国,其电脑与电子产品的存货订单比或存货出货比都持续在走缓,显示客户端库存更加健康。

  • 美中台新订单减客户库存:最后观察整个製造业,我们由美中台 PMI 观察製造业的上下游状况,最新的新订单减客户存货分别为 3.3(前 8.4)、 3.8(前 2.8)和 10.1(前 4.4)持稳在正区间,反映整体製造业的库存水位维持健康。

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因此总结上面两个段落,我们看到半导体市场各领域表现分歧,表现最好大多是有吃到 AI 红利的领域,例如英伟达的 AI 芯片、台积电的先进製程、 ASML 的 EUV 等,成熟製程和半导体设备维持稳定,而相对弱势的领域在手机、 PC 和车用工业,前者库存较低,后者是我们认为在关税影响下需要较为留意的板块,但若以整体的角度来看,库存压力并不如 2022 年的製造业下行段。

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二、目前的算力够了吗?

在市场恐慌之际,AI 泡沫的论述再次升起,例如阿里巴巴联合创办人蔡崇信提到「全球 AI 数据中心恐陷泡沫风险,尤其是美国」,但有趣的是,早些时候阿里巴巴却承诺未来 3 年将会投入超过 3800 亿人民币建设云端和 AI 基础设施,超越过去十年总和,可以看出年初 Deepseek 推出低成本 R1 模型后,阿里加紧引入其模型所带来的算力需求非常庞大。再者,

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