002540: O capex de IA continua sendo revisado para cima, enquanto o foco em semicondutores asiáticos passa de aumentos de preços para volumes de embarque e retornos sobre investimentos

Visão geral

O relatório resume o feedback de investidores coletado pelo Morgan Stanley após um roadshow de três dias sobre semicondutores da Grande China em Hong Kong e analisa o capex de provedores globais de serviços em nuvem, retornos de investimentos em IA, capacidade CoWoS da TSMC, consumo de energia dos chips e estrutura do orçamento de memória. As dúvidas dos investidores sobre a própria demanda por IA diminuíram, enquanto o foco da discussão está gradualmente se deslocando para saber se o capex pode gerar retornos suficientes, se a energia pode sustentar a implantação de chips e como os orçamentos futuros devem ser alocados entre memória e chips de computação.

Visões principais

O relatório considera que os provedores globais de serviços em nuvem ainda estão aumentando o investimento em infraestrutura de IA, e que a nova capacidade está sendo rapidamente absorvida pela demanda; portanto, por ora não há risco evidente de superprodução de GPUs e ASICs de IA em 2027. Se o impulso de aumento de preços dos semicondutores desacelerar, a atenção do mercado poderá mudar da elasticidade de preços para volumes de embarque, modelos de negócio e eficiência da infraestrutura; portanto, a foundry da TSMC, o empacotamento avançado da ASE e nomes relacionados a ASICs, como a MediaTek, são mais atraentes. A memória continua sendo o setor mais acompanhado pelos investidores de Hong Kong, mas investidores de momentum se concentram mais nas tendências de preços e revisões para cima dos lucros, enquanto investidores de valor prestam maior atenção à avaliação, recompras e retornos em caixa. Se os preços da memória recuarem, os provedores de serviços em nuvem poderão direcionar mais orçamentos para GPUs, ASICs e CPUs de servidores, o que aumentaria a capacidade geral de compra de poder computacional de IA.

Estrutura de análise

O relatório combina entrevistas com investidores de Hong Kong com previsões top-down de capex em nuvem, derivações bottom-up de volumes de wafers e chips CoWoS, conversões de consumo de energia por chip, comentários da administração de provedores de serviços em nuvem e análise de cenários de orçamentos de memória e chips de computação, além de testar restrições de capacidade e energia por meio do caso da SpaceX adicionando 8GW de capacidade de computação.

Notas metodológicas

• Pesquisa com investidoresResumo do feedback do roadshow em Hong Kong

  Atenção dos investidores e preferências de posicionamento

  Identifica as principais divergências entre investidores sobre memória, semicondutores lógicos, retornos do capex de IA e restrições de energia por meio de um roadshow de três dias em Hong Kong, e observa uma migração do foco da tese de aumento de preços para a tese de volume de embarques.

• Análise fundamentalistaEstrutura de capex de IA–ROIC

  Se o crescimento da receita pode cobrir o investimento de capital

  Avalia a sustentabilidade da demanda por hardware de IA e o risco de sobreinvestimento combinando orientações de capex dos provedores de serviços em nuvem, comentários da administração sobre a comercialização de IA e crescimento de receitas recorrentes em grandes empresas de modelos.

• Análise de oferta e demandaModelo de volume de chips implícito na capacidade CoWoS

  Mapeamento da capacidade de empacotamento avançado para a produção de chips de IA

  Deriva cerca de 19 milhões de GPUs ou ASICs de IA em 2027 a partir de aproximadamente 2 milhões de wafers CoWoS e utiliza isso para avaliar a demanda por foundry, empacotamento avançado e cadeias de suprimentos relacionadas.

• Análise de restriçõesConversão de volume de chips–consumo de energia

  Viabilidade energética da implantação de poder computacional

  Converte cerca de 19 milhões de chips em aproximadamente 38GW de demanda de energia com base no consumo médio de 2 quilowatts por GPU ou ASIC, para avaliar se o fornecimento de energia limitará a implantação efetiva de hardware de IA.

• Análise de cenáriosRealocação da estrutura de capex em nuvem

  Impacto das mudanças nos preços da memória sobre a capacidade de aquisição de poder computacional

  Analisa a possibilidade de o capex migrar da memória para GPUs, ASICs e CPUs de servidores após a normalização dos preços da memória, bem como cenários nos quais o mesmo orçamento pode sustentar mais capacidade de computação.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• TSMC

  Principal beneficiária da expansão de nós avançados e CoWoS

  Pontos fortes

  Possui capacidades líderes de fabricação de wafers e empacotamento avançado e pode se beneficiar diretamente do crescimento nos embarques de GPUs de IA, ASICs e CPUs de servidores.

  Pontos fracos

  A concretização da demanda depende do capex dos clientes, da construção de data centers e do fornecimento de energia, enquanto a expansão maciça também aumenta o risco de volatilidade cíclica.

  Comparação

  Em comparação com empresas de memória que dependem de aumentos de preços, a TSMC está mais orientada para uma tese de volume de embarques impulsionada pelas quantidades de chips e pela penetração de nós avançados.

  Riscos

  Retornos de investimentos em IA abaixo do esperado, ajustes de pedidos CoWoS, gargalos de energia ou mudanças no progresso de desenvolvimento interno de chips pelos clientes.

• ASE Technology Holding

  Beneficiária de empacotamento avançado, substratos ABF e cadeia de suprimentos de processadores para servidores

  Pontos fortes

  Pode obter múltiplos vetores de crescimento com o aumento da demanda de empacotamento para aceleradores de IA, ASICs e CPUs de servidores.

  Pontos fracos

  O negócio de empacotamento é relativamente sensível aos cronogramas de produtos dos clientes e à utilização de capacidade.

  Comparação

  Em comparação com foundries puras, a ASE é mais sensível à crescente complexidade do empacotamento e à tendência de integração heterogênea.

  Riscos

  Adiamentos de pedidos de clientes, excesso de oferta de capacidade de empacotamento, mudanças nas rotas tecnológicas e concorrência de preços.

• MediaTek

  Nome-chave no tema de ASICs e chips de computação personalizados

  Pontos fortes

  Se os ASICs personalizados forem executados com sucesso, poderão ajudar os provedores de serviços em nuvem a melhorar a eficiência orçamentária e se beneficiar da expansão da demanda por computação de IA.

  Pontos fracos

  A receita dos projetos apresenta concentração de clientes relativamente elevada e incerteza de execução.

  Comparação

  Em comparação com fornecedores de GPUs de uso geral, sua tese de investimento depende mais da eficiência de custo dos chips personalizados e da adoção pelos clientes.

  Riscos

  Atrasos no tape-out ou na produção em massa, cortes em projetos de clientes, intensificação da concorrência e margens abaixo do esperado.

• Aspeed, Hygon, and Montage

  Beneficiárias em chips de gerenciamento de servidores, CPUs chinesas e componentes de suporte à infraestrutura de IA

  Pontos fortes

  Podem se beneficiar do crescimento dos volumes de servidores, da demanda por IA agêntica e da expansão de plataformas locais de computação.

  Pontos fracos

  O tamanho do mercado de produtos do segmento, a estrutura de clientes e a exposição a políticas regionais são relativamente concentrados.

  Comparação

  Em comparação com nomes de aceleradores puros de IA, essas empresas oferecem suporte de infraestrutura ou capacidades alternativas de computação, com fontes de demanda mais diversificadas.

  Riscos

  Implantação de servidores abaixo do esperado, iterações tecnológicas, restrições na cadeia de suprimentos e concorrência local.

• Nanya Technology and Winbond

  Nomes preferidos em DRAM DDR4 e memória de nicho

  Pontos fortes

  O relatório considera que são mais atraentes para alocação do que fabricantes de módulos NAND e podem se beneficiar de oferta e demanda restritas, suporte de avaliação e retornos em caixa.

  Pontos fracos

  Os lucros continuam altamente dependentes dos preços da memória, dos ciclos de estoque e de mudanças nas especificações dos produtos.

  Comparação

  O relatório prefere as duas a fabricantes de módulos NAND, como Phison e Longsys.

  Riscos

  Aumentos mais lentos de preços de DRAM, reduções nas especificações dos clientes, recuperação da oferta e revisões para baixo das previsões de lucros.

• GlobalWafers and Silergy

  Áreas de baixo valor e comoditizadas nas quais o relatório recomenda cautela ou evitar exposição

  Pontos fortes

  Se os preços do setor subirem de forma ampla, ainda poderão obter alguns benefícios cíclicos.

  Pontos fracos

  Os produtos de baixo valor têm menor poder de precificação e podem não conseguir repassar custos aos clientes de forma fluida nem realizar aumentos de preços.

  Comparação

  Em comparação com empresas como TSMC, ASE e MediaTek, que possuem teses de volume de embarques ou de valor agregado tecnológico, a relação risco-retorno é mais fraca.

  Riscos

  Incapacidade de aumentar preços, excesso de oferta de capacidade, comoditização de produtos e recuperação insuficiente da demanda.

Dados principais

• Cenário de capex global em nuvem em 2027Cerca de USD1,5 trilhãoInclui investimento em IA soberana; quando são contabilizados apenas os 14 principais provedores globais de serviços em nuvem listados, a previsão fica próxima de USD1,3 trilhão.
• Crescimento anual do capex em nuvem em 202729%Revisado para cima em 15 pontos percentuais em relação à previsão de 14% de cerca de um mês antes.
• Revisão acumulada no ano para cima da previsão de capex de 2027Mais de 70%, cerca de USD500 bilhõesO relatório acredita que as previsões podem continuar sendo revisadas para cima enquanto os comentários qualitativos relacionados aos gastos em nuvem permanecerem fortes.
• Participação da memória no capex em nuvem de 2027Cerca de 53%A elevada participação reflete a oferta restrita e os preços elevados de memória de alta largura de banda, como HBM.
• Participação dos chips de computação no capex em nuvem de 2027Cerca de 20%Inclui GPUs, ASICs e CPUs; outro cálculo mostra que GPUs ou ASICs, excluindo HBM, representam cerca de 15% a 20%.
• Produção implícita de CoWoS em 2027Cerca de 2 milhões de wafers e 19 milhões de GPUs ou ASICs de IAO Morgan Stanley espera que a produção de chips relacionados cresça 70% a 80% em termos anuais.
• Consumo de energia implícito de GPUs ou ASICs em 2027Cerca de 38GWEstimado com base em potência térmica de projeto média de 2 quilowatts por chip.
• Cenário de capacidade de computação incremental da SpaceX8GWSe todo o projeto utilizar Vera Rubin, poderá implicar cerca de 4 milhões de GPUs Rubin, aproximadamente 400.000 wafers CoWoS e cerca de 20% da produção de aceleradores de IA da TSMC em 2027.
• Taxa anualizada de receita de IA da AWSMais de USD25 bilhõesA Amazon afirmou que sua taxa de crescimento anual atingiu três dígitos.

Impacto e implicações

As contínuas revisões para cima do capex de IA e os sinais mais fortes de comercialização fornecem suporte de demanda de médio prazo para nós avançados, empacotamento CoWoS, ASICs, chips de gerenciamento de servidores e memória de alta largura de banda. Se os preços da memória recuarem, isso poderá enfraquecer a elasticidade de preços da memória no curto prazo, mas poderá liberar orçamentos para mais GPUs, ASICs e CPUs, beneficiando assim semicondutores lógicos e de computação impulsionados por volumes de embarque. Ao mesmo tempo, a demanda implícita de energia de cerca de 38GW indica que a capacidade de chips não é a única restrição; a rede elétrica, o fornecimento de energia, a refrigeração e o progresso da construção de data centers determinarão a velocidade com que os pedidos se converterão em implantação efetiva.

Riscos

• Crescimento insuficiente da receita de IA e da receita recorrente em grandes empresas de modelos, fazendo o ROIC do capex ficar abaixo das expectativas.
• Atrasos em energia, refrigeração, conexão à rede elétrica e construção de data centers, impedindo que a capacidade de chips seja convertida em implantação efetiva em tempo hábil.
• Normalização dos preços da memória e redução, pelos clientes, das especificações de DRAM ou HBM, enfraquecendo a elasticidade dos lucros das empresas de memória.
• Provedores de serviços em nuvem realocando orçamentos entre memória, GPUs, ASICs, CPUs e infraestrutura, causando descasamentos de demanda na cadeia de suprimentos.
• As metas de construção de grandes projetos, como os da SpaceX, são pressupostos altamente baseados em cenários, e o progresso efetivo e a configuração dos equipamentos podem ficar abaixo dos planos.
• O Morgan Stanley possui participações acionárias, negócios de banco de investimento ou outros relacionamentos comerciais com múltiplas empresas cobertas, o que pode constituir potenciais conflitos de interesse.

Pontos a observar

• Se as orientações trimestrais de capex dos provedores de serviços em nuvem e as expectativas de consenso para 2027 continuam sendo revisadas para cima.
• Comentários mais recentes de Meta, Google, Amazon e Microsoft sobre comercialização de IA, utilização de capacidade e ROIC.
• Se o crescimento trimestral ou mensal da receita recorrente em grandes empresas de modelos consegue cobrir o capex continuamente crescente.
• Capacidade CoWoS da TSMC, demanda por wafers e concretização dos embarques de cerca de 19 milhões de GPUs ou ASICs de IA.
• Se o fornecimento de energia, a conexão dos data centers à rede elétrica, a refrigeração e a construção de redes conseguem acompanhar a demanda implícita de cerca de 38GW.
• Preços à vista e contratuais de HBM, DRAM e NAND, amplitude das revisões para cima nas previsões de lucros e planos de recompra das empresas de memória.
• O progresso de construção da SpaceX de 2GW para cerca de 10GW, bem como as aquisições efetivas de Vera Rubin e o consumo de CoWoS.
• Se a participação da memória no capex em nuvem diminui e se o orçamento liberado migra para GPUs, ASICs e CPUs de servidores.