超大规模云资本开支与定制芯片投入继续上修，利好欧洲半导体设备链
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超大规模云资本开支与定制芯片投入继续上修，利好欧洲半导体设备链
高盛认为，Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta等云厂商资本开支上调，以及TSMC、Samsung、Lam Research、KLA对先进制程、存储、先进封装和WFE的积极表述，对ASMI、ASML、BESI、Nebius和Technoprobe等欧洲AI硬件赋能资产形成正面映射。
- Amazon将2026年现金资本开支展望从约2000亿美元上调至约2200亿美元，并预计2027年底可用电力容量较2025年翻倍。
- Alphabet将2026年资本开支展望从1800亿-1900亿美元上调至1950亿-2050亿美元，并表示2027年支出仍将显著增加。
- Meta将2026年资本开支指引收窄至1300亿-1450亿美元，并宣布与BlackRock合作开发1GW数据中心。
- TSMC将FY26资本开支展望从520亿-560亿美元上调至600亿-640亿美元，投资重点为N2及后续节点、先进封装和A14量产准备。
- Lam Research将2026年WFE展望从1400亿美元上调至低1500亿美元区间，KLA预计2027年约1900亿美元是合理水平。
研报解读
概览
本报告从2QCY26超大规模云厂商和半导体产业链公司的业绩与指引中提取读向，核心结论是AI算力需求、企业AI采用、云端积压订单、定制加速器扩张以及先进制程和存储扩产共同推动资本开支继续上修。高盛认为，这对欧洲半导体资本设备和Neocloud相关公司具有建设性影响。
核心观点
报告的核心观点是：超大规模云厂商的资本开支上调并非孤立现象，而是由AI商业化、云需求、企业工作负载扩展和自研芯片项目共同支撑；同时，TSMC、Samsung、Lam Research和KLA的表述显示先进逻辑、存储、先进封装和晶圆厂设备支出仍在增强。由此，ASMI受益于ALD和外延需求，ASML受益于EUV和先进DUV需求，BESI受益于先进封装与定制芯片扩散，Nebius受益于AI算力供给紧张和企业需求扩大，Technoprobe受益于探针卡需求与测试复杂度提升。
分析框架
报告采用跨公司业绩读向方法，将Microsoft、Amazon、Alphabet、Meta等超大规模云厂商的AI收入、云积压订单、资本开支和数据中心建设计划，与TSMC、Samsung、Lam Research、KLA等半导体产业链公司的投资指引和WFE预测相互印证，再映射到欧洲半导体设备与AI基础设施公司的需求弹性。
方法论与常识提炼
通过增长、财务回报、估值倍数和综合指标比较股票属性。
报告披露称，Goldman Sachs Factor Profile使用标准化排名与百分位来评估股票相对于市场和行业同业的增长、财务回报、估值倍数与综合属性。
用1至3的等级评估公司成为收购目标的概率。
披露部分说明，M&A Rank 1代表高概率，2代表中等概率，3代表低概率；若为1或2，目标价中通常会纳入并购因素。
Goldman Sachs专有数据库，用于财务历史、预测和比率分析。
披露称Quantum可用于单公司深度分析，也可用于不同行业和市场公司之间的比较。
标的映射与对比
研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。
- ASMI受益于先进逻辑和DRAM投资扩张。
- 优势
- GAA采用扩大、存储厂商增产以及制程强度提升支持ALD和外延需求。
- 劣势
- 报告未提供具体订单、收入或估值敏感性。
- 对比
- 相较更偏光刻或封装的设备公司，ASMI映射更集中于制程沉积强度。
- 风险
- 若先进节点扩产或DRAM投资放缓，相关设备需求可见度可能下降。
- ASML受益于TSMC投资上调和存储容量需求增加。
- 优势
- EUV和先进DUV需求受到先进节点推进、客户新增层数和领先节点产能扩张支撑。
- 劣势
- 报告提到市场对非西方市场新光刻进入者的疑问，但认为技术门槛很高。
- 对比
- ASML在光刻环节的壁垒高于普通设备环节，尤其EUV更难被替代。
- 风险
- 潜在竞争、地缘限制或客户资本开支节奏变化可能影响需求兑现。
- BESI受益于定制硅和先进封装投资增加。
- 优势
- flip-chip、TCB和HB需求有望随TPU、Trainium、Maia等自研加速器扩展而增加。
- 劣势
- 报告未量化先进封装投资对BESI收入的转化比例。
- 对比
- 相较前道设备，BESI映射更偏封装复杂度和异构集成趋势。
- 风险
- 先进封装扩产节奏、客户项目切换和设备采购周期可能带来波动。
- Nebius受益于AI算力需求、容量约束和合同积压增长。
- 优势
- 需求从前沿模型开发者扩展到企业工作负载，有助于其新增容量上线和企业客户敞口提升。
- 劣势
- 报告未披露Nebius自身容量、定价或盈利数据。
- 对比
- Nebius属于Neocloud读向，较半导体设备公司更直接暴露于AI算力供需。
- 风险
- 数据中心建设、电力供应、GPU或加速器可得性以及企业需求兑现存在不确定性。
- Technoprobe受益于加速器销量、晶圆厂和存储扩产带来的探针卡需求。
- 优势
- 定制芯片架构差异、chiplet和先进封装提高测试强度，并增加装配前识别不良裸片的重要性。
- 劣势
- 报告未提供探针卡单价、订单或客户集中度信息。
- 对比
- Technoprobe映射更集中于测试复杂度，而非单纯晶圆产能扩张。
- 风险
- 若定制芯片项目减少、测试强度不及预期或客户资本开支推迟，需求可能低于预期。
关键数据
- Microsoft Azure AI超过1000亿美元，增长41% yoy报告称Microsoft 365 Copilot付费席位超过3000万，季度净增超过1000万。
- Amazon 2026现金资本开支展望约2200亿美元，前值约2000亿美元公司预计2027年底可用电力容量较2025年翻倍，AWS backlog达到4960亿美元且同比三位数增长。
- Alphabet 2026资本开支展望1950亿-2050亿美元，前值1800亿-1900亿美元Google Cloud收入增长82% yoy，backlog约5140亿美元。
- Meta 2026资本开支指引1300亿-1450亿美元，前值1250亿-1450亿美元Meta宣布与BlackRock合作开发新的1GW数据中心，高盛美国团队上调2027-2028累计资本开支估计约14%。
- TSMC FY26资本开支展望600亿-640亿美元，前值520亿-560亿美元投资重点包括N2及后续节点、先进封装和2028年高量产前的A14爬坡。
- Lam Research 2026 WFE展望低1500亿美元区间，前值1400亿美元上调由逻辑、存储和先进封装支出增强推动。
- KLA 2027 WFE合理水平约1900亿美元高盛美国团队预测2026/2027/2028年WFE支出分别为1410亿/1860亿/2080亿美元。
影响与含义
若云资本开支和AI定制芯片投资继续扩张，先进制程、先进封装和测试环节的设备强度可能进一步提高。报告认为这将强化欧洲半导体设备链的中长期需求可见度，并可能改善Neocloud资产在新增AI算力供给中的需求基础。
风险
- 云厂商资本开支上修可能因AI商业化回报不及预期而放缓。
- 先进制程、先进封装或存储扩产若推迟，将削弱对设备公司的正面读向。
- WFE预测上修依赖逻辑、存储和封装多个环节同步强劲，任一环节转弱都可能影响链条景气。
- 非西方市场光刻竞争、出口限制或地缘政治因素可能影响ASML等设备公司的需求和供给。
- AI算力基础设施建设受电力、数据中心、供应链和客户签约兑现节奏约束。
后续跟踪
- Amazon、Alphabet、Meta和Microsoft后续资本开支指引是否继续上调。
- Google Cloud、AWS和企业AI工作负载增长能否支撑更高AI基础设施投入。
- TSMC N2、后续节点、先进封装和A14量产准备的资本开支节奏。
- Samsung对2027-2028年存储供需紧张和长期协议覆盖率的更新。
- Lam Research、KLA及高盛美国团队对2027-2028年WFE支出的进一步修订。
- ASMI、ASML、BESI、Nebius和Technoprobe后续订单、收入指引和客户需求验证。