据中央社报道，5月27日，摩根士丹利在中国台湾召开媒体交流会，为即将在台北举行的“摩根士丹利亚洲人工智能峰会”进行预热。此次会议重点探讨了中国台湾高科技产业在全球人工智能（AI）供应链中的核心地位。针对外界关于AI发展过快可能引发泡沫的担忧，摩根士丹利指出，台积电的产能表现可作为AI半导体产业的先行指标。尽管当前封装基板与存储器等元器件供应相对紧张，但明年AI供应链并未显现断链风险。该机构预测，到2027年，AI半导体可服务市场规模将实现60%的稳健增长。
摩根士丹利大中华区半导体研究团队主管詹家鸿透露，受地缘政治因素影响，AI相关订单高度集中于中国台湾，这也推动了中国台湾股市市值跃居全球第五。他强调，当前AI硬件需求旺盛，核心挑战在于产能的释放速度。除了晶圆代工与先进封装外，部分封装基板厂与存储器环节确实存在供应偏紧现象，但整体评估并未发现会导致明年AI硬件断链的隐患，因此2027年市场增长60%的预期目标具备实现基础。这种逐年递增的发展节奏，也为相关企业当前的估值水平提供了基本面支撑。
摩根士丹利半导体研究团队负责人Joseph Moore表示，自去年9月至10月起，半导体供应链紧张局势达到高点。目前，动态随机存储器（DRAM）、硬盘、光器件、中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及专用芯片（ASIC）等几乎所有半导体与存储器件均面临供应限制。他进一步说明，当前供应链的两大主要瓶颈集中在DRAM存储器和3纳米先进制程晶圆。这种产能约束在一定程度上放缓了市场的扩产步伐，有助于维持行业供需平衡。
此外，Joseph Moore还提到，AI的强劲需求促使词元（Token）生成量大幅攀升。受限于算力与产能，科技巨头不得不调整资源分配，将重心从收益周期较长的模型训练转移至能够直接产生营收的推理环节，这使得企业目前较难构建超大型的研发训练集群。同时，AI基础设施建设正面临电力短缺与资本支出过高的双重制约，迫使大型云服务提供商加速布局新技术，例如投入专用芯片以控制成本，或采用硅光子共封装技术（CPO）来降低功耗。
