全球AI算力需求增长，叠加自主可控推进，关注半导体设备ETF（159516）

每经编辑｜肖芮冬    

如果说AI模型是数字时代的“发动机”，那么半导体设备就是生产发动机的“工业母机”。算力竞赛越深入，对先进逻辑芯片、高带宽内存和服务器存储的要求就越高。新产线需要设备，老产线升级也需要设备：更复杂的工艺流程会增加刻蚀、薄膜沉积、清洗和检测量测等环节的投入。半导体设备的长期机会，因此既来自晶圆产能扩张，也来自单片晶圆制造复杂度的提升。

此前市场最担心的是：云厂商投入越来越多，增长却未必能跟上。但是据摩根士丹利统计，三大超大规模云服务商整体云业务收入同比增速，从2026年二季度约48%提升至第三季度约56%，加速约790个基点。换言之，在市场反复讨论AI资本开支是否过热时，云业务收入并没有明显放缓，反而在加速。增长的确不等于利润，更不等于自由现金流已经改善，但至少说明算力基础设施正在不断被客户使用，并形成实际业务收入。

更深层的变化在于AI使用成本。推理成本持续下降，意味着原本只有少数高价值任务才负担得起的计算能力，正在逐步进入搜索、办公、软件开发及企业流程。单位任务成本降低未必压缩算力总需求：如果使用频率和应用场景扩张得足够快，反而可能扩大整体计算量。这是理解AI基础设施投资持续性的另一条线索。

芯片层面，存储依然牵动市场神经。AI服务器不仅需要更强的计算能力，也需要更多、更快的数据读写能力；高端存储需求增加，还可能挤占常规DRAM与NAND的供给资源。价格回升提升了厂商扩产动力，但“宣布扩产”和“真正量产”之间隔着一整座晶圆厂：从土建、洁净室到设备安装、工艺调试，再到良率爬坡，每一步都需要时间。这也解释了为何存储行业即使进入扩产周期，紧张的供给格局仍可能持续一段时间。

展望2027~2028年，存储厂商普遍强调先进产能建设、良率爬坡和客户长期协议对供给节奏的约束，部分厂商对供需紧平衡的判断延伸至2028年甚至更远。价格和盈利改善有助于增强扩产动力，并推动设备采购，或成为半导体设备中期成长的重要动能。

那么，可能有朋友发问，供给究竟能释放多快？我们以ASML光刻机出货和产线升级为基础，并综合考虑晶圆产能扩张及每片晶圆位元效率提升测算：在相应情景假设下，2027~2030年DRAM位元供给年增速约为24.6%~31.0%，NAND约为22.0%~26.7%。显然，这个增速在资本开支的激烈扩张下让不能满足需求。

因此，在存储扩产的大周期下，半导体设备市场本身也在迎来历史级投资周期。JPM对全球晶圆制造设备市场的预测显示，市场规模可能由2025年的约1165亿美元扩张至2028年的约2823亿美元，对应三年复合增速约34%。其中，存储资本开支和先进制程升级是重要推力。

对国内产业链而言，国产替代构成另一条重要增长曲线。半导体设备认证周期长、可靠性要求高，产品进入客户产线后，后续订单通常伴随持续验证与工艺迭代逐步释放。随着产品覆盖范围扩大、客户验证推进及量产应用深化，国内设备企业有望进一步提升市场份额。

不过，需要关注AI浪潮的持续性风险。美国数据中心建设中的“毗邻主义”（NIMBY，Not In My Backyard）正在升温，部分社区围绕电价、水资源、噪声及土地占用问题，推动更严格的项目审批与成本分担机制。2026年美国中期选举期间，数据中心建设成为多个州和地方选举的重要议题，部分候选人提出暂缓新增项目。随着政治关注度上升，电力接入、用水许可与地方审批可能成为影响美国数据中心建设节奏的重要变量。

综合而言，当下仍可持续关注半导体设备ETF（159516）的右侧修复机会。后续需重点跟踪存储价格、晶圆厂资本开支、订单交付及国产设备验证进度，结合估值与订单景气，把握分批布局机会。

风险提示：

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无论是股票ETF/LOF基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。

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