AI算力需求如何傳導至半導體上游設備材料環節并影響其景氣度？

生成式人工智能和大模型的普及導致推理算力需求快速增長，這一需求首先體現在AI芯片和存儲芯片等硬件資源的景氣度攀升上。隨著2026年AI行業迎來關鍵拐點，大模型推理需求井噴、商業化加速落地以及算力基建全面擴張，存儲芯片面臨較為嚴重的供需失衡問題，從而引發了擴產預期下存儲上游供應鏈的成長機遇。 這種需求增長邏輯沿著產業鏈向上游核心領域傳導，直接推動了半導體設備和材料板塊的景氣度躍升。在AI行情催化下，半導體板塊估值明顯修復，半導體設備和材料板塊的動態市盈率分別處于近三年99.35%和100%的高分位點。從市場數據來看，全球晶圓制造設備、測試設備和封裝設備的銷售額預計將實現顯著增長，其中存儲相關領域的設備銷售增速尤為突出。中國大陸半導體設備市場在經歷短暫調整后，2026年一季度銷售額同比增長，顯示出復蘇跡象。 此外，AI驅動的上行周期有望拉長。由于算力需求持續存在，晶圓廠在先進制程與存儲領域的擴產或將持續數年。同時，后摩爾定律時代先進封裝重要性提升，進一步帶動上游設備需求。在國產替代方面，本土市場需求旺盛，設備材料替代有望加速。國內上市公司營收保持高增長，研發投入力度增強，部分細分領域龍頭已成功實現國內市場產品替代，并在高端產品層面有望實現超越，從而在供應鏈壓力加大的背景下進一步打開海外市場。