摩根士丹利认为2026–27年WFE牛市情景已成为基准情景，并偏好估值折价的子系统公司AEIS和MKS，以及ONTO。

概览

摩根士丹利围绕半导体设备（SPE）的七项争论展开分析。其核心结论是，WFE上行周期强于此前预期，但股票表现仍受AI基础设施回报持续性担忧及2027–28年上行预期已被较多计入的制约。

核心观点

摩根士丹利表示，由于行业投入持续突破物理和产能约束，2026–27年WFE牛市情景现已成为其基准情景。自12月1日以来，其2026年和2027年WFE预测分别上调26%和54%，2026年DRAM WFE预测增加$17bn，即47%。该行预计2026–27年DRAM WFE合计超过$120bn：2026年为$53bn，同比增长70%；2027年为$70bn，同比增长33%。先进逻辑WFE预计2026年增长72%、2027年增长50%；该行预计2027年按百分比计，NAND增速将高于先进逻辑，后者又高于DRAM。 报告认为，SPE股票相对表现疲弱更多反映AI投资回报争论，而非设备基本面恶化。市场日益将半导体产能需求与以GW衡量的超大规模云厂商算力部署联系起来。若投资者因数据中心建设延期或超大规模云厂商债券或CDS市场反映的担忧，而失去对部署进度的信心，即使短期基本面依然稳健，AI基础设施股票也会更难获支持。摩根士丹利指出，其覆盖标的以CY27或CY28 EPS的周期底部倍数交易，因为该行不愿假设WFE预测会进一步上调。另一种观点认为，买方对WFE的预期已较充分：市场对2027年的预期约为$230bn、对2028年为$300bn上下，而摩根士丹利的估计分别为$223bn和$254bn。 为检验AI与WFE的联系，摩根士丹利更新了基于NVIDIA的每GW WFE测算。其估计Rubin Ultra每GW对应约$3.4bn WFE，与Vera Rubin大致一致，即每$100bn AI资本开支约对应$7bn WFE。这低于Lam Research的$9–10bn估计，并被描述为下限，因为该计算仅聚焦NVIDIA，未纳入TPU和Trainium。摩根士丹利互联网团队预计超大规模云厂商2027年资本开支将达$1.2tr，对应29GW算力。这将带来相对于2025年的$87–125bn增量WFE需求；若非AI终端市场没有新增产能，则隐含2027年WFE为$204–242bn，对比摩根士丹利的$223bn预测。 此前若干上行情景已基本兑现。Intel指引2027年资本开支将显著高于2026年，并筹集$20bn股权资金；Kioxia的K3公告和Solidigm的大连扩产使NAND绿地投资更受重视；存储厂商也在尽可能提前拉动产能。随着主要晶圆厂项目开始安装设备，摩根士丹利预计12月季度LAM、AMAT和TEL合计DRAM出货将超过$6bn。该行仍指出，TeraFab加速和成熟逻辑复苏可为WFE预测增加超过1%、即$2–3bn。其模型包括2027–28年约$2bn的TeraFab WFE和2029年的$6bn；成熟逻辑则在2026年下降2%、2027年增长18%。 对于DRAM，该行不对供需关系作出判断，但强调使用路线图正在上移。截至6月，DRAM位元年初至今增长36%；摩根士丹利预测2026年和2027年位元供应分别增长32%和38%，其中HBM增长55%和57%，非HBM增长30%和36%。假设ASP增长10%、供应增长38%，该行估计2027年DRAM TAM为$979bn；若位元增长41%，则可达$1tr。若供应商预期DRAM在2027年增速快于整体WFE，则DRAM WFE将超过$75bn，同比增长40%，高于摩根士丹利的$70bn预测。 报告将Intel讨论的重点从Intel是否支出，转向哪些供应商能够获得该支出。摩根士丹利预计Intel WFE同比增长约70%，对2027年前WFE增量的贡献为13%。Intel历史上是AMAT和TEL收入占比超过10%的客户，CY22 Intel资本开支份额中AMAT为10.4%、TEL为10.3%。随着Intel制造战略发生变化，该行不排除供应商份额重新洗牌；其估计过程控制强度已从2023年Intel WFE的约6%升至今年约10%，KLAC和ONTO已经从Intel资本开支复苏中初步受益。 摩根士丹利还评估了HBM规格变化风险。NVIDIA Rubin Ultra从12层HBM转向8层HBM，并不意味着所有工艺步骤都按比例减少，因为更薄芯片和更窄间隙会增加封装难度。该行假设每100kwpm HBM对应$2bn设备投入，但认为过程控制工具以及背面研磨和抛光面临最大的下行风险。若路线图未能推进至16层及以上，则可能不需要混合键合，HBM过程控制强度也可能不再提升。 在选股方面，摩根士丹利在其Overweight标的中偏好AEIS和MKS胜过LAM和KLA，并将ONTO称为具独特份额提升逻辑的标的。在CY27 WFE高于约$230bn的上行情景下，其认为AEIS每股盈利可接近$20、MKS可接近$21，对应约13x和12x盈利。AMAT、LAM和KLA相对AEIS和MKS的估值溢价为64%，而自2019年以来平均仅为8%。摩根士丹利认为，这一折价过度，因为尽管子系统公司2026年增速应低于OEM，但OEM并未像上一轮周期那样在AEIS和MKS积累库存。因此，未来周期放缓时，子系统库存冲击应小于此前。

分析框架

摩根士丹利首先更新WFE预测，并按DRAM、逻辑和NAND拆分需求。随后，该行通过每GW WFE测算，将AI资本开支和NVIDIA算力部署转化为设备需求，并将其预测与市场预期比较，再检验Intel、NAND、DRAM、TeraFab和成熟逻辑的上行情景。最后，该行评估供应商敞口、HBM工艺强度、库存动态和相对估值，以确定偏好标的。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架供需框架

  通过终端市场扩产、DRAM位元供应、逻辑需求、NAND项目和晶圆厂设备安装来评估WFE需求。

  报告利用预期扩产和存储及逻辑客户的设备支出构建WFE展望，并识别潜在上行驱动因素。

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  将超大规模云厂商的AI资本开支和算力部署转化为半导体产能，进而转化为WFE需求。

  摩根士丹利估算每NVIDIA GW对应的WFE，并将这一关系应用于预测的超大规模云厂商资本开支和算力部署。

• 估值方法PE/PEG 估值

  比较SPE OEM和子系统供应商的远期盈利倍数及相对估值溢价。

  报告对CY27或CY28 EPS采用周期底部倍数，并比较AEIS/MKS与AMAT/LAM/KLA的估值，以支持其相对偏好。

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）。

• Advanced Energy Industries (AEIS)

  在摩根士丹利的WFE上行情景中，为其偏好的子系统供应商。

  优势

  若CY27 WFE超过约$230bn，每股盈利可接近$20；其远期P/E低于历史区间。

  劣势

  预计2026年增速将低于OEM。

  对比

  AMAT/LAM/KLA相对AEIS/MKS的估值溢价为64%，而自2019年以来平均为8%。

  风险

  AI部署不确定性和WFE周期弱于预期。

• MKS Inc. (MKS)

  在摩根士丹利的WFE上行情景中，为其偏好的子系统供应商。

  优势

  若CY27 WFE超过约$230bn，每股盈利可接近$21；摩根士丹利认为其重演上一轮库存冲击的风险较低。

  劣势

  预计2026年增速将低于OEM。

  对比

  与AEIS一道相对SPE OEM处于历史性折价。

  风险

  AI部署不确定性和WFE周期弱于预期。

• ONTO Innovation (ONTO)

  摩根士丹利具独特份额提升逻辑的标的。

  优势

  摩根士丹利认为，Intel过程控制强度提高已带来初步收益。

  风险

  HBM规格变化可能对过程控制需求造成压力。

• Applied Materials (AMAT), Lam Research (LAM) and KLA (KLA)

  SPE OEM和过程控制可比公司。

  优势

  受益于广泛的WFE支出；AMAT和LAM的库存周转天数接近周期低位。

  劣势

  相对AEIS/MKS存在显著估值溢价。

  对比

  AMAT/LAM/KLA相对AEIS/MKS的估值溢价为64%，而历史平均为8%。

  风险

  AI部署放缓或HBM工艺强度变化可能影响需求。

• Tokyo Electron (TEL)

  Intel WFE增长的潜在受益者。

  优势

  历史显示TEL是Intel WFE的最大受益者；其在CY22 Intel资本开支中的份额为10.3%。

  劣势

  随着Intel制造战略变化，供应商份额可能重组。

  对比

  TEL的CY22 Intel资本开支份额与AMAT的10.4%接近。

  风险

  Intel供应商份额变化可能改变其获得的支出份额。

关键数据

• 2026/27年WFE预测调整+26% / +54% since December 1摩根士丹利对WFE预测的上调。
• 2026/27年DRAM WFE$53bn / $70bn2026年和2027年预测；同比分别增长70%和33%。
• 先进逻辑WFE增长72% in 2026; 50% in 2027摩根士丹利预测。
• 每单位AI资本开支对应的WFE~$7bn per $100bn of AI capex基于NVIDIA的估计；被描述为下限。
• 超大规模云厂商资本开支及算力$1.2tr and 29GW in 2027摩根士丹利互联网团队的预测，用于WFE换算。
• 2027年AI隐含WFE区间$204–242bn对比摩根士丹利的2027年$223bn预测。
• DRAM位元供应增长32% in 2026; 38% in 2027摩根士丹利预测；HBM位元增长预测为55%和57%。
• OEM相对AEIS/MKS的溢价64%对比自2019年以来8%的平均溢价。

影响与含义

摩根士丹利认为，持续强劲的WFE有利于半导体设备需求，但整体股票上行取决于AI算力部署及相关回报能够持续的更清晰证据。该行相对偏好AEIS和MKS，因为其估值折价在其看来与较低的库存去化风险不相符；而ONTO则受益于独特的份额提升逻辑。

风险

• 若因数据中心延期或信用担忧而削弱对超大规模云厂商GW部署的信心，AI基础设施股票可能持续难以获得支持。
• 若HBM路线图未推进至16层及以上，过程控制以及背面研磨和抛光面临最大的下行风险。
• 摩根士丹利不愿假设WFE预测会进一步上调，因为市场对2027–28年的预期可能已较充分。
• Intel供应商份额重新洗牌可能改变哪些设备公司获得Intel增加的支出。

后续跟踪

• 超大规模云厂商AI资本开支和算力部署能否在2027年达到模型预测的29GW。
• 2027年WFE是接近摩根士丹利的$223bn预测、$204–242bn的AI隐含区间，还是更高的市场预期。
• Intel 2027年资本开支增长及设备供应商之间的订单分配。
• DRAM提前拉动产能、位元供应增长，以及DRAM WFE是否高于摩根士丹利2027年的$70bn预测。
• HBM路线图，包括其是否会从12层或8层配置推进至16层堆叠。
• TeraFab加速和成熟逻辑复苏是否成为额外WFE需求来源。