科技行业SEMICON TAIWAN：AI驱动下CPO、先进工艺和近存计算的投资机会

　　过去一周，我们参加了SEMICON Taiwan，并密集走访了英伟达、谷歌、台积电等AI 算力产业链关键公司，参加了硅光、先进工艺等主题论坛。通过本次活动，我们认识到：1）基于先进封装的多芯片互联技术、2）先进工艺代工、3）近存计算或是实现AI 大规模计算的三大关键技术。未来三年，我们认为，1）先进封装有望在2027 年迈入硅光CPO 时代；2）先进工艺有望迈入2nm 时代，背面供电、深沟槽等是核心技术；3）近存计算逐步从2.5D 迈向3D，CUBE 等多元技术路线涌现。建议关注台积电（硅光+先进工艺）有望在AI 驱动下继续享受量价齐升的红利，产业链其他相关公司还包括：TEL/Advantest/ASMPT（半导体设备企业）、华邦电/兆易/芯原（近存计算）等。
　　#1：多芯片互联或是算力扩展关键，CPO 有望2027 年大规模商用通过这次论坛，我们认识到，多芯片互联是实现AI 算力扩展的关键。随着AI 系统架构从Scale up 向Scale out 演进，并进一步扩展至数据中心间的大规模集群互联，传统铜互连在高频高速传输场景下的信号衰减与功耗问题日益凸显，而CPO 作为硅光与先进封装的融合方案，能够在保持高带宽密度的同时降低传输损耗，或将成为突破算力扩展瓶颈的关键技术路径，有望于2027 年实现大规模商用。本次论坛上，台积电推出COUPE 硅光平台，有望于2026 年底率先问世，长期或将成为和插拔式光模块同等重要的互联方案。
　　#2：先进工艺即将步入2nm 时代，关注背面供电、深沟槽等新技术先进工艺平台是提升AI 芯片计算性能、降低功耗的关键技术。台积电在论坛中指出，其2nm 工艺平台（N2）2025 年下半年将进入大规模量产阶段。
　　后续将在N2 基础上推出1.6nm 平台（A16），导入背面供电等技术，进一步优化功耗表现，有望成为AI 芯片厂商下一代产品的工艺平台。通过这次论坛，我们确认台积电在先进工艺代工上相比三星、Intel 等同业的技术优势在继续扩大，有望继续享受量价齐升的投资机会；ASML/AMAT/LAM/TEL等设备企业在台积电的先进工艺产业链中占据重要地位。
　　#3：近存计算驱动芯片从2.5D 走向3D，多元技术路线涌现本次论坛上，海力士等指出，以HBM 为代表的近存计算技术解决了逻辑芯片和存储之前的高速访问问题，是AI 芯片的关键技术之一。展望2026-2027，一方面，现有的HBM 技术从目前的12 层（HBM3E）向16 层（HBM4/HBM4E）演进，进一步提高数据中心用AI 芯片的性能；另一方面，1）以华邦电/兆易等提出的3D 堆叠方案CUBE，2）基于Chiplet 和开源的RISC-V架构等的AI 芯片方案（知名架构师Jim Keller/芯原）也受到广泛关注。我们认为，1）美光/海力士等存储厂商在HBM4 升级趋势中处于AI 产业链的重要环节，2）ASMPT/Advantest 等后道设备企业在芯片3D 堆叠化浪潮中持续扮演重要角色。
　　风险提示：半导体周期下行风险，AI 需求和技术研发不达预期的风险。本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。
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