中國自製 DUV 重擊晶片股！大摩：算力需求沒變、下跌反成更好買點
中國本土 DUV 光刻機量產進展引發市場拋售，摩根士丹利對此指出，這波由技術性因素驅動的下跌，與 AI 算力的長期需求格局無關，並重申逢低買入立場。多位市場分析師也同步發聲，認為艾司摩爾（ASML）等半導體設備股明顯過度反應，悲觀敘事不過是市場為了獲利了結尋找的理由。
中國 DUV 進展成導火線，晶片基本面股全線下跌
The Information 報導，一家位於上海的中國國有企業已進入浸潤式 DUV（深紫外線）光刻機的小量生產階段，今年目標約 5 台、2027 年擴大至 20 台，初期客戶預計為中芯國際、華虹與長鑫存儲（CXMT）。該機台據報仍部分依賴日本零件，性能與良率落後 ASML，且須通過數個月的測試驗證才能正式進入量產線。做為對比，ASML 去年共交付 131 台浸潤式 DUV 系統。
即便這對 ASML 而言並非立即性的威脅，但代表在西方出口管制的這段時間，中國在關鍵晶片製造設備國產化的努力上，已取得關鍵進展。
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（傳中國自主製造 DUV 曝光機，ASML 與晶片設備股應聲下跌）
大摩：半導體晶片股正去槓桿，基本面並無惡化
摩根士丹利對此指出，AI 基礎設施類股近期的疲弱走勢，主要原因在於部位過度擁擠後的技術性去槓桿，而非 AI 算力需求的實質轉弱。即便該行旗下偏好的 AI 基礎設施持股，過去一個月表現也落後全球指數約 7 個百分點；不過他仍認為這正是進場時機，並重申對 AI 基礎設施的看多立場。
針對市場另一個「企業可能透過限縮員工 token 用量來控制 AI 支出」的疑慮，摩根士丹利同樣給予否定，認為 AI 相關成本相對於它帶來的生產力提升，佔比仍屬微小。
X 分析師 Ren 引述此文並表示：「技術因素和槓桿瓦解並不會停止 AI 浪潮與需求的推進，反而創造了更好的買點。唯一的問題是，許多人已沒有足夠的現金來把握這個機會。」
中國 AI 模型的高效率，反而推升算力需求
摩根士丹利在報告中更特別反駁一個市場常見的熊市論點：中國大型語言模型（LLM）的效率提升將壓縮全球算力需求。
更低成本、更高效率的 AI 模型會讓 AI 的使用門檻降低、普及程度上升，進而帶動推論端（inference）的算力消耗擴大，實則利多而非利空。
隨著 AI 算力的核心戰場已從 training 轉移至 inference，這樣子的轉變也正在改寫 AI 基礎設施的設備細節，其中記憶體正首當其衝。
（從 AI 推論時代看記憶體階層洗牌：一文看懂 HBF、SSD POD 與 SRAM 差在哪？）
利空消息是第一次出現嗎？市場本就預設要賣，才找理由
Citrini 分析師 Jukan 則認為，目前關於「半導體週期見頂、過度資本支出拖累獲利、中國推進技術自主」等所有利空，都是舊消息。他的理解是，市場本來就想要獲利了結，然後再回頭尋找合適的敘事來自圓其說，形成一種自我強化循環。
中國 DUV 進展不過是這個循環中最新被引用的素材，而 ASML 等半導體設備股因此承受的跌幅，在他看來已是過度反應。
摩根士丹利的佈局建議：押注算力瓶頸與能源安全
在投資組合配置上，摩根士丹利建議持有的標的涵蓋 AI 基礎設施瓶頸受益股、半導體製造相關企業、中國 AI 解決方案提供商、能源安全資產，以及超大規模雲端業者（hyperscaler），包括 Meta、Alphabet、Microsoft 與 Amazon 等。
該行也坦承，AI 基礎設施擴張面臨電力供應、人力短缺與政治阻力等現實挑戰，並估計美國在 2028 年前可能面臨高達 38 GW 的資料中心電力缺口，但定性這些障礙為「減速丘」而非「天花板」。
（黑石集團 35 億美元出售 AI 資料中心、退出全球最大園區開發案，這代表什麼？）
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