AI 资本开支没有明显收缩，变化发生在预算内部。 进入 2026—2027 年，内存、先进封装和制造设备对应的价值量权重开始抬升。
AI 硬件这一轮的核心矛盾，已经从 “资本开支会不会见顶” 逐渐转向 “新增预算最终流向哪里”。
瑞银 9 月最新科技策略报告仍将 AI 周期可见度看到 2028 年。其预计全球前 12 家超大规模云厂商（Hyperscaler）资本开支从 2025 年的约 5081 亿美元升至 2026 年的约 1.01 万亿美元，2027 年进一步达到约1.45 万亿美元，同比增长 43.5%；2028 年仍有约 1.62 万亿美元。
资本开支总量没有明显收缩，供应链内部的价值分配却在变化。瑞银当前的产业排序是：存储 > 半导体设备 > MLCC（多层陶瓷电容）> 部分台湾半导体公司。过去两年最核心的定价变量是 GPU 供给，进入 2026—2027 年后，内存、先进封装和制造设备对应的预算权重开始明显上升。
一、1.45 万亿美元资本开支，资金约束暂时还没踩下刹车
2025—2026 年是这一轮资本开支斜率最陡的阶段。瑞银预计前 12 家云厂商资本开支由 5081 亿美元增至 1.01 万亿美元，接近翻倍；到 2027 年，即使同比增速回落至 43.5%，绝对金额仍要增加约 4390 亿美元。
资金端是目前最明确的约束。瑞银把经营现金流与资本开支之间的缺口列为 AI 周期最大的风险，但同时将 2027 年 Hyperscaler 及新型云厂商经营现金流预测上调约 30%，现阶段仍判断资金压力可控。
只要资本开支没有主动收缩，供应链的讨论就会继续向上游扩散：GPU 之外，还需要多少内存、多少先进封装产能、多少先进制程，以及多少测试和制造设备。
图 1｜超大规模云厂商资本开支
二、最陡的一条曲线已经落到存储
瑞银这份报告里弹性最大的一组预测来自内存。其预计 Hyperscaler 内存支出从 2025 年的约 708 亿美元升至 2026 年的约 3689 亿美元，2027 年进一步达到约 9332 亿美元；对应其占总资本开支的比例，从14% 升至 37%，再升至 64%。
64% 本身已经是很激进的假设，内部结构更值得看。瑞银预计 2027 年 HBM 支出约 1736 亿美元，DDR 约 5038 亿美元，NAND 约 2558 亿美元。DDR 对应的预算规模已经明显高于 HBM。
AI 服务器的存储逻辑已经从单一 HBM 扩散到 GPU 侧 HBM、CPU 侧服务器 DDR，以及企业级 SSD。瑞银同时判断，Rubin Ultra 的 HBM 规格调整没有削弱整体需求，Server DDR5 与 SSD 需求仍有上行空间，并将 DRAM 上行周期看到2028 年二季度，NAND 看到2027 年四季度。
三星、SK 海力士、美光的盈利弹性，也因此不再只由 HBM 份额决定。服务器 DDR 与 NAND 价格如果同步保持强势，利润释放会覆盖更大的产品组合。
图 2｜内存支出占超大规模云厂商资本开支比例
三、VR200/VR300 的 BOM，已经把内存价值量摊到了台面上
瑞银对 VR200 相关平台的物料成本（BOM）拆解显示，成本约 29,798 美元，其中内存约 20,136 美元，占比达到68%。其中 GPU 侧 288GB HBM4 约 9976 美元，CPU 侧 768GB SOCAMM2 约 10,160 美元。
到了 VR300，按照瑞银 2027 年价格假设，相关 BOM 约 39,844 美元，内存约 24,716 美元，占比仍有62%；其中 GPU 侧 HBM4 约 10,564 美元，CPU 侧 SOCAMM2 约 14,153 美元。
这个结构对存储链的意义很直接：CPU 侧内存成本已经可以超过 GPU 侧 HBM。服务器平台单机内存容量与 ASP（平均售价）同时抬升后，存储厂获取的单机价值量会明显增加。
瑞银还预计，2027 年超过一半的内存行业收入可能由 Hyperscaler 及新型云厂商消化，同时将 “客户可负担能力” 列为这一轮周期的重要风险。需求集中度提高强化了 AI 对存储景气的支撑，价格持续上涨以后，采购预算本身也会成为上限。
图 3｜VR200 / VR300 内存 BOM 占比
四、先进 DRAM 的供给扩张，同时伴随着技术路线迁移
瑞银在 DRAM 部分给出了 4F² VCAT 以及潜在 3D 堆叠架构的演进示意。随着传统平面 DRAM 继续缩小单元面积，后续技术路线开始涉及更复杂的单元结构和垂直方向集成；瑞银同时给出了三星、SK 海力士和美光未来数年的 4F²技术导入时间判断。
对产业链而言，后续新增供给不能只看晶圆厂扩产速度，还需要考虑新节点、新结构的量产进度。AI 服务器持续提高 HBM 与服务器 DDR 容量，需求端增长与 DRAM 技术迁移叠加，也解释了这一轮存储周期为什么比传统 PC、手机驱动的周期更复杂。
图 4｜DRAM 从 2D 向 3D 堆叠及 4F² VCAT 路线演进
五、CoWoS 还在扩，先进封装本身也在继续升级
CoWoS 的变化也不只是扩产。瑞银整理的台积电先进封装路线显示，CoWoS 已经从早期 CoWoS-S 逐步向 CoWoS-L/R 演进。封装尺寸由 1.5 倍光罩、2 倍光罩继续向 3.3 倍、5.5 倍乃至 9.5 倍光罩推进，同时集成的 HBM 数量由 4 颗提高至 8 颗、12 颗以上，先进逻辑制程则继续向 N3/N2 甚至 A16 迁移。
AI 芯片单颗封装的面积、芯片数量和内存容量一起增加，先进封装承载的价值量也随之提高。再叠加 Google TPU、Amazon Trainium、AMD GPU 等 ASIC 与加速器需求增加，CoWoS 的景气已经不再只由 NVIDIA 单一平台解释。
图 5｜台积电先进封装技术路线
产能端仍然偏紧。瑞银预计行业 CoWoS 月产能从 2025 年的约 66k 片提高至 2026 年的 133k 片，2027 年达到 233k 片；即便新增产能持续释放，2027 年行业利用率仍预计在94% 左右。
客户结构也比前两年更分散。瑞银预计 NVIDIA 对应 CoWoS 需求由 2026 年的 66.6k wpm 升至 2027 年的 107.5k；AMD 同期由 10.7k 增至 39.6k；ASIC 及其他客户则从 32.8k 增至 72.6k。
Google TPU、Amazon Trainium 以及其他自研 ASIC 出货增加后，CoWoS 正在从单一 GPU 供应链问题，转向多个 AI 计算平台共同争夺先进封装产能。封装设备、测试设备、载板和 OSAT（封装测试厂）都会承接这一轮新增需求。
图 6｜CoWoS 产能与客户结构
六、资本开支正在继续向制造端传导
AI 芯片、HBM 和先进封装同步扩产，最后都会落到晶圆厂和设备订单。瑞银预计全球 2nm 月产能从 2025 年的 47k 片提高至 2026 年的 114k 片，2027 年达到 190k 片，2028 年进一步增至 230k 片。其中台积电分别约 40k、90k、140k 和 160k 片，仍占最大份额。
设备端的需求来源已经比较清楚：先进逻辑扩产增加前道设备投入，HBM 推动 DRAM 先进制程升级，CoWoS 扩产增加后道设备需求，CPU 和 AI ASIC 数量提升则进一步推高测试环节负荷。
瑞银因此把半导体设备排在存储之后，并指出先进逻辑晶圆制造设备（WFE）需求已经明显改善，韩国资本开支预测上调，测试机则继续受到 CPU 和 AI ASIC 需求以及测试周期拉长的支撑。设备链的订单节奏通常比芯片设计端更滞后，但扩产一旦启动，持续时间往往也更长。
七、AI 正在接近整个半导体收入的一半
从整个行业收入结构看，AI 的权重还在继续上升。瑞银预计 AI 云计算半导体收入由 2023 年的 560 亿美元增至 2024 年的 1500 亿美元、2025 年的 2370 亿美元，2026 年达到 5310 亿美元，2027 年约 1.18 万亿美元，2028 年约 1.44 万亿美元。
对应其占全球半导体行业收入比例，从 2023 年的 11% 提高到 2025 年的 32%，2027 年达到 49%，2028 年进一步升至53%。
如果这套预测兑现，到 2027—2028 年，AI 已经接近整个半导体收入结构的一半。产业链的价值量也会继续向外扩散：HBM 和 DDR 承接内存预算，NAND 承接存储，CoWoS 负责高密度集成，先进制程和设备负责把新增产能做出来。
瑞银把存储放在当前产业排序第一位，对应的就是这轮成本结构变化。AI 资本开支仍在增长，而内存、先进封装和半导体设备拿到的份额，已经明显高于上一阶段。
图 7｜AI 云计算半导体收入及行业占比
资料来源：UBS Global Research、Company data；报告日期：2026 年 9 月 22 日。文中 2026E/2027E/2028E 为瑞银预测。
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