摩根士丹利于 2025 年 2 月 28 日发布了关于全球云 AI 供应链的研究报告，旨在为投资者提供分析框架，解读复杂的供应链数据。报告主要内容包括研究背景、分析框架、供应链关键参与者、供应链动态、行业展望等。
提要
研究背景与目的
全球云 AI 供应链因大语言模型发展而愈发复杂，英伟达供应链涵盖众多公司与组件，数据解读困难。摩根士丹利在过往研究基础上，发布此报告提供分析框架，助投资者理解数据、剖析供应链。
分析框架
六因素分析：识别供应链关键参与者与组件，理解供应链流程和收入确认时间，衡量公司内容增长与市场份额，估计 AI 收入敞口，评估库存积累潜在影响，考量包括终端市场需求在内的其他因素。
四方式追踪：按季度发布云资本支出追踪报告和超大规模数据中心资本支出预测;台湾科技团队每月更新台湾 AI 供应链追踪报告;亚洲科技团队每周发布 AI 供应链追踪报告;持续分析关键供应商。
（以上研究框架供投资者参考）
供应链关键参与者
半导体级供应商：台积电是英伟达和 AMD 高性能 GPU、超大规模数据中心 ASIC 主要代工厂，也是先进封装领导者;ASE 在先进封装领域领先;博通、美满等提供 ASIC 设计服务;SK 海力士、三星电子和镁光供应 HBM;ALRing、ASMPT 等提供半导体生产设备;KYEC、Advantest 负责测试工具;Synopsys 和 Cadence 是关键 EDA 企业。
系统级供应商：广达、纬创等参与服务器组装;AVC、Auras 等供应散热组件;金像电子、Unimicron 生产 PCB;Chroma 开展系统级测试;Ibiden、Unimicron 供应 ABF 基板;Innolight 提供收发器;众多企业涉及服务器和存储 OEMs 与 ODMs;英特尔、英伟达等制造处理器和协处理器。
供应链动态
供应链流程与收入确认：以英伟达 HGX、DGX 和 L40S GPU 服务器为例，生产周期 4 - 7 个月不等，台积电代工和先进封装耗时最长。英伟达在产品交付给特定环节时确认收入，ODM 在产品交付客户并完成最终测试后确认收入。
内容增长与市场份额：不同代 AI 服务器中，供应商市场份额和组件内容有差异。英伟达不同型号服务器 ODM 供应商份额变化，CPO 供应商有望在英伟达下一代服务器架构中发挥关键作用。
库存积累评估：通过多视角预测模型评估 GPU 出货量，展示供应链库存积累情况，如 Hopper、Blackwell 和 Rubin 芯片出货量预测，以及鸿海和广达库存周转天数。
行业展望与案例分析
超大规模数据中心资本支出：谷歌、微软等超大规模数据中心运营商 2025 年资本支出增加，主要用于技术基础设施，摩根士丹利上调云资本支出增长预测。
案例分析：以 Aspeed 为例，其季度收入同比增长滞后英伟达约两个季度，2025 年预计增长缓慢，因英伟达收入确认早，且 Aspeed 增长趋势滞后。
“行业展望”部分的主要观点：
报告中的行业展望主要围绕超大规模数据中心的资本支出以及共封装光学(CPO)技术的发展前景展开，为相关行业的投资决策提供参考。
超大规模数据中心资本支出
企业投资规划：谷歌、微软、Meta Platforms 和亚马逊等超大规模数据中心运营商，在 2025 年都有大规模的资本支出计划。谷歌预计 2025 年资本支出约 750 亿美元，其中大部分用于技术基础设施;微软在 2025 财年继续投资以满足强劲需求，但增长速度低于 2024 财年;Meta Platforms 预计 2025 年资本支出在 600 - 650 亿美元，主要用于数据中心建设;亚马逊 2025 年资本投资将保持在较高水平，以支持技术基础设施的增长。
行业增长预测：摩根士丹利技术分析师预计 2025 年云资本支出将增长，其云资本支出追踪器显示，2025 年云资本支出同比增长预测从 2025 年 1 月的 21% 和 2024 年 8 月的 8% 上调至 32%，高于技术团队 17% 的中位数估计。2024 年第四季度美国云资本支出同比增长 68%，较第三季度的 62% 进一步加速。
共封装光学（CPO）技术
技术优势与应用前景：CPO 是一种先进的硅光子方法，能减少信号损耗、功耗和成本。随着传统光收发器速度瓶颈的出现，CPO 技术的采用可能加速。预计 Broadcom、NVIDIA 和 Cisco 等公司将在 NVIDIA 下一代 GPU(Rubin)服务器机架系统中推出 CPO 解决方案。
市场规模预测：在基本情况下，CPO 市场收入预计将以 172% 的复合年增长率增长，从 2023 年的 800 万美元增长到 2030 年的 93 亿美元。预计 2026 年 NVIDIA 的 Rubin 服务器机架系统的 CPO 市场规模为 5.53 亿美元，2027 年将进一步增长到 19.35 亿美元。
“案例分析”部分主要内容：
报告中的案例分析主要围绕 Aspeed 展开，通过与英伟达(Nvidia)营收增长以及超大规模数据中心(hyperscalers)云资本支出的对比，深入剖析 Aspeed 在 2025 年营收增长预期较弱的原因，为理解 AI 供应链中不同企业的发展差异提供了实际依据。
Aspeed 营收增长与英伟达及超大规模数据中心云资本支出对比
历史营收增长趋势对比：从 2023 - 2025E 的历史数据来看，Aspeed 的季度营收同比增长率明显滞后于英伟达，大约相差两个季度。英伟达营收增长从 2022 年开始加速，并在 2024 年第三季度达到峰值，而 Aspeed 营收增长从 2023 年第三、四季度开始加速，在 2024 年第三季度达到峰值。
2025 年增长预期差异：英伟达营收同比增长率在达到峰值后开始减速，到 2024 年第四季度已降至 77%，但仍略高于 2023 年第二季度的 58%。由于 Aspeed 营收增长趋势滞后，预计其 2025 年第三季度增长率可能降至略高于 2023 年第二季度(26%)的水平，在预测模型中，2025 年第三季度增长率为 - 6%。考虑到 2025 年第三、四季度的下降，Aspeed 在 2025 年的整体营收增长率预计仅略高于 2024 年。
Aspeed 营收增长缓慢的原因分析
供应链位置导致营收确认滞后：Aspeed 直接向下游原始设计制造商(ODMs)供货，而英伟达在供应链中的位置使其能够比 Aspeed 更早地确认收入。这意味着即使超大规模数据中心的云资本支出增加，带动英伟达营收增长，但 Aspeed 的营收增长会因为其在供应链中的位置而延迟体现。
行业整体动态影响：AI 供应链的复杂性使得个别数据点对不同企业的影响不同。虽然超大规模数据中心在 AI 领域的投资持续增加，但 Aspeed 的业务受限于其产品在供应链中的流转速度和需求波动。库存积累等因素也可能影响其营收增长，因为 Aspeed 可能需要在库存管理上投入更多资源，从而影响整体营收表现。