从 10 吉瓦倒推 40.9 万片晶圆
大摩把 AI 的账本换了个单位
过去卖方推算 AI 芯片需求，起点是「客户想买多少卡」；这一次大摩把起点换成了已经对外宣布的电力部署规模——英伟达 10GW、AMD 6GW、博通 3.5GW、AWS 2GW，再加 SpaceX 那 8GW。然后一路除下去：每机架多少千瓦 → 要几万个机架 → 要几百万颗芯片 → 要多少万片 CoWoS 晶圆。英伟达那 10 吉瓦，落到台积电身上是 40.9 万片先进封装晶圆的全生命周期用量。
顺着这条换算链一路走到底，会撞见这份报告的第二个主题：同一条产业链，正在裂成两条。大摩用九个维度给中美 AI 算力各打了一次分——美国赢在晶圆前道、先进封装与 HBM，中国赢在电力、数据中心用地与政策；而在「一颗芯片不够强就多堆几颗、一台机器不够大就多连几柜」这条笨办法上，中国的基建禀赋正在把差距磨薄。
先把钱的口径对齐：三个同心圆
7,960 亿的云开支里，真正变成 AI 芯片的是 4,850 亿
任何一场关于「AI 到底花了多少钱」的争论，第一步都该先问清楚：你说的是哪一个圈？大摩这份报告开篇就画了三个同心圆，把三个经常被混着用的数字分开了：
- 最外圈：云资本开支 7,960 亿美元。这是云厂商全部的资本性支出——包括土地、厂房、变电站、制冷、网络、服务器机箱，以及芯片。
- 中间圈：AI 服务器资本开支约 6,000 亿美元。把非 AI 的那部分（通用服务器、存储阵列、传统网络设备）剥掉之后剩下的。
- 最内圈：AI 半导体 4,850 亿美元。这是最终落到芯片上的钱，其中主体是英伟达的 AI GPU；而云端 AI ASIC 与非英伟达 GPU 合计约 900 亿美元，是内圈里的一个小圈。
大摩明确说了，这个 4,850 亿是它基于供应链数据的乐观情形（bull case）假设，不是基准情形。这一点在读所有卖方 TAM 数时都值得复述一遍：TAM 的口径与情形设定，往往比数字本身更能决定结论。
再往远看，大摩认为全球半导体市场规模到 2030 年可达 1.5 万亿美元，其中 AI 半导体贡献一半——AI 半导体 TAM 约 7,530 亿美元，对应 2023–2030 年 39% 的复合增速。
补课：为什么「云资本开支」不能直接当成芯片订单
三道折损，每一道都在别人的报表上
对不常读半导体研究的读者，这一节先把三个转换关系垫平，否则后面所有的表都读不出味道。
第一道折损：非 AI 的那一半。云厂商的资本开支从来不只买 AI。它还要买通用服务器、对象存储、光纤、办公楼。所以外圈到中间圈的这一刀，砍掉的是「云生意本来就要花的钱」。
第二道折损：不是芯片的那部分。一座数据中心里，变电站、柴油发电机、冷水机组、机柜钢板、铜排——这些都算 capex，但没有一分钱流进晶圆厂。大摩在这份报告里给出的对照是：逻辑芯片大约只占全球云资本开支的 20%。
第三道折损：芯片内部的再分配。剩下的钱进了芯片，但要在 GPU/ASIC 本体、HBM、DRAM、NAND 之间分。内存这一栏在 2026 年这轮涨价之后份额还在扩大——这意味着同样一笔 AI 服务器预算，能买到的算力芯片正在变少。
把这三道折损串起来才能理解一件事：云厂宣布的 capex 涨 80%，不等于台积电的订单涨 80%。真正的传导路径要一层层换算，而这正是这份报告在干的事。
那么，眼下这三个圈的最外层，是在扩张还是在收缩？大摩给了四个刻度盘：
- 四大云厂（亚马逊、谷歌、微软、Meta）2026 年二季度资本开支同比增长 87%。这是一个在历史序列里罕见的读数。
- 资本开支占 EBITDA 的比例正在超过 70%。换句话说，云厂赚来的经营性现金流，七成以上又投回了固定资产。
- 大摩的云 capex 跟踪器（全球前 14 家上市 CSP，不含主权 AI）：2025 年 4,760 亿美元 → 2026 年预计 9,410 亿 → 2027 年预计 12,160 亿；而大摩自己给 2027 年的估计是 1.42 万亿美元，比市场共识高 17%。
- 其中「短寿命资产」的占比从 2025 年的 50% 升到 2026–2027 年的约 65%。这一条最值得单独记住，下面第 08 节会回来说它。
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