芦哲:站在“光”里,存在“芯”里,拥抱设备
芦哲、 唐遥衎、李文意、 李雅文 （ 芦哲 系东吴证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事）
产业链上游：半导体设备市场持续扩张，先进产能扩产，设备国产化率提升。
行业格局： 全球半导体设备市场正进入 AI 驱动的长景气周期。据 SEMI 预测， 2026 年全球 12 英寸晶圆厂半导体设备支出预计将达 1330 亿美元， 2029 年望突破 1700 亿美元，中国大陆以 37% 份额连续五年居全球首位。中芯国际 2025 年资本开支 81 亿美元维持高位，存储扩产空间广阔。外部制裁加码倒逼国产替代，设备国产化率已由 2019 年 14% 升至 2025 年 24% ，但光刻、量检测等关键环节仍处低位。中微公司、北方华创、拓荆科技等头部企业引领国产化进程。
ETF产品推荐：半导体设备ETF广发（560780；联接基金代码： 020639，020640 ） 跟踪中证半导体材料设备指数，截至 2026 年 6 月 12 日，规模 51.80 亿元。指数设备权重 65.78% ，前十大涵盖中微公司、北方华创等龙头。产品以 “ 指数化 + 场内交易 ” 便捷参与设备材料板块行情，有效分散个股风险。
产业链中游：AI驱动算力存力共振，双核发力拓宽成长边界
行业格局：AI大模型训练与推理需求持续放量，叠加端侧AI、智能汽车、具身智能等场景加速落地，算力芯片市场进入高速扩张期。全球智能计算芯片市场规模预计2024-2029年CAGR达37.5%，中国增速更高达46.3%。存力端，Agent AI推动KV Cache膨胀，HBM、DRAM、SSD三层存储需求全面拉升，TrendForce预计2026年二季度传统DRAM合约价环比上涨58%—63%。算力与存力形成正向反馈，共同驱动芯片产业景气上行。
ETF产品推荐： 芯片 ETF 广发（ 159801 ；联接基金代码： 012629 ， 012630 ） 跟踪国证半导体芯片指数，覆盖 A 股芯片设计、设备、制造、封测全产业链，截至 2026 年 6 月 12 日，规模约 43 亿元，适合作为芯片行业综合配置底仓； 科创芯片 ETF 广发（ 589160 ） 跟踪上证科创板芯片指数，聚焦科创板芯片全链条，截至 2026 年 6 月 12 日，半导体行业占比超 95% ； 科创芯片设计 ETF 广发（ 589210 ；联接基金代码： 027520 ， 027521 ） 跟踪上证科创板芯片设计主题指数，进一步集中于芯片设计环节， AI 算力与存储方向暴露集中，成长风格鲜明。
产业链下游：AI驱动运力景气上升，需求放量打开成长空间
行业格局： AI 算力集群从 “ 千卡 ” 向 “ 十万卡 ” 扩张， GPU 间互联效率成为算力利用率核心瓶颈，运力需求呈指数级攀升。我国日均 Token 调用量已从 2024 年初的 1000 亿飙升至 2026 年 3 月的超 140 万亿，两年增长超 1000 倍。 AI 流量最终沉淀为光连接需求， LightCounting 预测 2029 年全球光模块市场达 373 亿美元。供给端向头部集中，新易盛、中际旭创等国产厂商已占据全球前十中的七席。 AI 运力正从通信板块的 “ 边缘叙事 ” 走向 “ 核心增长极 ” 。
ETF产品推荐： 通信 ETF 广发（ 159507 ；联接基金代码： 019236 ， 019237 ） 跟踪国证通信指数，覆盖网络设备、线缆配套、电信运营商及卫星通信等多元环节。产品以 “ 光模块龙头 + 通信基建核心 ” 的双线配置，兼顾 AI 算力弹性与通信行业稳健增长。
总结：五只产品分别对应芯片产业链上中下游三大环节，通过组合配置可系统覆盖AI硬件基础设施从设备到芯片再到运力的完整产业闭环，是参与人工智能产业长期趋势的配置方案之一。
风险提示：
行业政策与贸易环境风险；技术迭代与供应链风险；下游需求与估值波动风险；指数基金运作与跟踪风险。
1. 产业链上游：半导体设备市场持续扩张，先进产能扩产&设备国产化率提
1.1. 先进逻辑+存储扩产，技术节点进步带来资本开支持续上行
1.1.1. AI驱动先进制程扩产，全球半导体设备市场持续扩张
AI驱动下，2026年全球12英寸晶圆厂半导体设备支出达1330亿美元，2029年有望突破1700亿美元 。据SEMI预测，2026年全球12英寸晶圆厂半导体设备支出预计将达1330亿美元，同比增长18%，创历史新高；2027/2028 /2029年有望进一步升至1510/1550/1720亿美元。增长动能主要来自人工智能相关投资，覆盖先 进逻辑、存储及先进封装等关键领域。
1.1.2. 中国大陆为半导体设备重要市场，占全球比重37%
据 SEMI 数据， 2025 年全球 & 中国半导体设备销售额分别为 1350/493 亿美元，中国占比达 37% ，2023年Q3以来占比持续超30%。 2025 年全球半导体设备市场为 1350亿美元，中国大陆半导体设备销售额占全球销售额37%，达到493亿美元，超出中国台湾(23%)、韩国(19%)、北美(8%)，为全球最大半导体设备市场。
1.1.3. 先进逻辑持续扩产，对标台积电产能
在逻辑端，中芯国际为扩产主力，2025年资本开支维持高位。 作为内资逻辑晶圆代工龙头，中芯国际为国内逻辑厂商扩产主力。资本开支方面，2025年中芯国际资本开支为81亿美元，同比+11%；根据公司2025年报官方预计，2026年资本开支与2025年基本持平，维持高位。
产能利用率方面， 中芯国际产能利用率自2023Q1起持续回升，2025Q3回升至95.8%，2025Q4小幅回落至93.5%。我们认为高产能利用率将带动资本开支上行，叠加核心设备国产化加速，设备商有望充分受益于量&份额提升。
1.1.4. 两存上市在即，融资扩产产能翻倍
中国头部存储厂商与国际龙头在产能上仍存在显著差距，后续扩产空间广阔。（1）NAND 端： 三星与西部数据/闪迪 2025Q2 分别以 41 万片和40 万片的月产能双分天下；长江存储2025Q2月产能仅 14 万片，提升空间较大。 （2）DRAM 端： 三星、SK海力士、美光三家 12 英寸2025Q2月产能分别为64.5 万片、51.5 万片和 33 万片；长鑫存储2025Q2月产能约 26 万片，仍具备显著扩产余地。长江存储&长鑫存储2026Q1全球NAND/DRAM存储器市占率分别仅为13%/8%，后续仍待突破。
1.2. 外部制裁加码&内部政策支持，设备商技术持续进步带来国产化率提升
1.2.1. 海外制裁不断收紧，半导体设备国产替代诉求迫切
海外限制主要聚焦在先进制程领域，半导体设备国产替代诉求愈发迫切。
1.2.2. 大基金三期募资落地，国内大厂扩产有望推动国产设备采购
大基金三期子基金国投集新专注半导体设备投资。 大基金三期采用 “母基金 + 子基金”的架构模式，通过设立专业化子基金实现对半导体产业链各环节的精准覆盖。华芯鼎新、国投集新、国家人工智能产业投资基金规模分别约931/711/601亿元，其中国投集新核心投资方向为半导体设备，已于2025年9月完成首次投资以不超过4.5亿元认缴拓荆科技控股子公司拓荆键科新增注册资本，交易完成后持有拓荆键科 12.713%的股权。
1.2.3. 自主可控趋势下，设备国产化率持续提升
中国半导体设备国产化率持续提升，替代空间依然广阔。 根据中国半导体设备销售额及主要设备厂商营收测算，2025年国产化率已从2019年的14%提升至 24%，后续替代空间仍广阔。
1.3. AI国产算力快速发展，半导体测试机迎产业机遇
1.3.1. 半导体扩产顺周期将至，封测设备行业有望回暖
下游景气度预期向好，国内封测企业营收同比增速逐渐回升。 据世界半导体贸易统计组织数据，全球半导体销售额增速自2022年9月开始下滑，其中2023年4月同比-22%，创造了2009年以来的新低。中国半导体销售额增速自2022年7月开始下滑，其中2023年2月同比-34%，创造自有统计数据以来的最低点。 截至2025年12月，中国及全球半导体销售额已连续28个月同比正增长，我们判断随着AI算力及智能汽车、家具等产品加速放量国内半导体销售仍将维持景气，销售终端景气度有望沿产业链逐步传导至晶圆制造、封测等上游环节。
随下游景气度复苏，以长电、通富、华天、盛合晶微为代表的国内前四大封测厂营收自2023Q4以来持续维持同比增长，其中2026Q1四家合计营收同比增长13%。
1.3.2. AI带动SoC测试机通胀，测试时间变长、机台价格提升
我们认为随着AI芯片需求持续放量，SoC测试机、存储测试机市场持续放量。 根据爱德万统计，全球SoC测试机/存储测试机市场规模在2025年分别达69/21亿美元，预计2026年将分别提升至91/24.5亿美元，总市场规模在2023-2026E期间CAGR高达38%，测试机市场随AI需求带动规模不断扩张。
AI/HPC芯片的高集成度、高稳定性要求以及先进制程特性，导致测试量与测试时间显著增加，从而推动了对SoC测试机的需求增加：（1）AI/HPC芯片步入先进制程： 更低的制程（如4nm）使得芯片能够在相同面积上集成更多被测晶体管，例如英伟达最新的BlackwellGPU（4nm工艺）集成了超过2080亿个晶体管； （2）结构复杂性提升： 从FinFET转向更复杂的GAA结构，并在2nm制程下即将采用的CFET技术引入了新的失效节点； （3）Chiplet设计： 现代HPC/AI芯片广泛采用Chiplet架构，即将多个小芯片集成在一起。这不仅需要在封装前单独测试每个Chiplet的性能（DieLevelTest），还需要验证其在封装后的协同工作能力； （4）先进封装： 2.5D-3D芯片中包含的裸片数量增多、晶体管数量伴随增加，并可能引入新的故障模型，因此需要在封装前对每一个单独裸片进行测试； （5）AI/HPC芯片对良率要求更高： 算力中心对芯片良率要求更高，由于一个卡组故障就会导致算力损失。
1.3.3. 存储测试机国产化率低，HBM带来设备难度提升&CP测试大幅增长
HBM工艺进步大幅度提升AI算力芯片性能。 H200作为H100的升级款，依然采用Hopper架构（1GPU+6HBM）和台积电4纳米工艺，GPU芯片、核心数、频率都没有变化，性能进步完全来自于首次搭载的HBM3E显存，使H200拥有141GB内存和4.8TB/s带宽，超过H100的80GB和3.35TB/s。在HBM3E加持下，H200让Llama-70B推理性能几乎翻倍，运行GPT3-175B也能提高60%。