兩間大行最新預測最值得留意的，唔只係AI投資繼續升，而係全球雲端及AI基建開支最快2026年已逼近1萬億美元，之後於2027年再大幅上行。

不過，讀呢組數字要先分清楚：摩根大通計算的是全球雲端資本開支，瑞銀則估算AI相關資本開支，兩者並非完全可直接比較。更重要的是，瑞銀認為其預測金額急增，主要不是單靠加裝更多伺服器，而是記憶體價格上升大幅推高每套AI硬件的成本。418

2026年近1萬億，2027年料升至1.4萬億美元以上

摩根大通對全球雲端資本開支的預測為：

• 2026年：9,540億美元
• 2027年：1.41萬億美元
• 2028年：1.54萬億美元 18

瑞銀更新後的AI相關資本開支預測則為：

• 2026年：9,980億美元，較2025年的5,060億美元接近倍增
• 2027年：1.447萬億美元
• 2028年：1.619萬億美元；2026至2028年合計約4.1萬億美元 412

雖然統計範圍不同，兩者指向的趨勢一致：2026年年度投入已達約1萬億美元級別，往後兩年更可處於約1.4萬億至1.6萬億美元區間。41812

瑞銀點解話：最大變數係記憶體？

瑞銀估計，2025至2027年AI資本開支增加的部分，約90%可歸因於記憶體開支上漲。其估算的記憶體支出，由2025年的710億美元，升至2026年的3,670億美元，並在2027年達到9,230億美元。34

呢個分別相當關鍵。資本開支金額變大，未必代表實際部署的AI伺服器、機櫃或運算能力，以相同比例增加。假如AI伺服器所需的記憶體愈來愈貴，即使雲端公司的擴建計劃大致不變，建設同一規模算力的成本都會大升。

換言之，瑞銀的預測包含兩個因素：

1. AI基建需求仍然持續；
2. 每台伺服器、每個運算叢集所承擔的記憶體成本大幅增加。

所以，不能將每一美元新增資本開支都理解成等量新增算力。瑞銀的重點是：記憶體供應緊張及價格，正成為AI基建成本的主要決定因素。34

摩根大通：需求唔止由記憶體帶動

摩根大通的半導體展望則補充了另一面證據：就算撇除記憶體，晶片需求仍然強勁。該行預測全球半導體收入於2026年增長118%、2027年增長35%；若不計記憶體，增長預測仍有32%及18%。呢點反映，這輪擴張不只是記憶體加價的故事。19

客製AI晶片佔比正在提高

摩根大通估計，2026年客製AI ASIC市場規模可達600億至700億美元，往後數年複合年增長率約40%至50%。到2027年，ASIC／XPU料佔AI加速器出貨量54%，超過GPU。3536

高端ASIC市場亦相當集中：Broadcom估計佔約80%至85%，Marvell約佔10%至12%。23

這不代表GPU會被淘汰，而是大型雲端服務商可能會更積極以針對特定AI工作負載設計的客製晶片，配合通用型GPU一同部署。

連造晶片的設備都要加碼

AI週期亦延伸至晶圓廠的生產設備。摩根大通上調晶圓廠設備（WFE）市場預測至：

• 2026年：1,630億美元
• 2027年：2,250億美元
• 2028年：2,630億美元 24

這意味著供應鏈不只要出售現成晶片，還要投資擴充生產記憶體及先進邏輯晶片的能力。摩根大通指出，DRAM需求及台積電相關需求是上調設備展望的主要原因。24

記憶體價格假設相當進取

摩根大通對記憶體價格的假設，亦解釋了為何AI資本開支總額容易被推高。該行預期混合DRAM價格於2026年上升約250%、2027年再升30%；NAND價格則預期分別升約250%及25%。2345

其更廣泛的研究估計，由2024年初至2026年底，DRAM價格累計升幅將超過400%。48

供應限制是背後的關鍵。摩根大通預期DRAM需求增速將在2027年前快過供應，且供需失衡以2027年最明顯；到2028年，DRAM供應增長或可稍為跑贏需求，但NAND供應仍可能略為不足。4243

點樣解讀兩份預測？

瑞銀與摩根大通的共同訊息是，AI建設已變成一輪涵蓋整個產業鏈的基建周期：由雲端數據中心、AI加速器、客製晶片，到記憶體及晶圓廠設備，全部都要同步投入。

不過，市場參與者應分開看開支增長與實體算力增長。瑞銀的分析顯示，記憶體價格飆升可解釋美元開支增加的很大部分；摩根大通則提供較廣泛的需求訊號——即使不計記憶體，半導體收入仍預期增長，客製晶片市場正在擴大，造晶片設備開支亦持續上升。31924

綜合而言，這些預測支持AI基建周期可延續至2028年；但它們並不代表每多花一美元資本開支，就必然換來等比例增加的已部署AI算力。

兩間大行最新預測最值得留意的，唔只係AI投資繼續升，而係全球雲端及AI基建開支最快2026年已逼近1萬億美元，之後於2027年再大幅上行。

不過，讀呢組數字要先分清楚：摩根大通計算的是全球雲端資本開支，瑞銀則估算AI相關資本開支，兩者並非完全可直接比較。更重要的是，瑞銀認為其預測金額急增，主要不是單靠加裝更多伺服器，而是記憶體價格上升大幅推高每套AI硬件的成本。418

2026年近1萬億，2027年料升至1.4萬億美元以上

摩根大通對全球雲端資本開支的預測為：

• 2026年：9,540億美元
• 2027年：1.41萬億美元
• 2028年：1.54萬億美元 18

瑞銀更新後的AI相關資本開支預測則為：

• 2026年：9,980億美元，較2025年的5,060億美元接近倍增
• 2027年：1.447萬億美元
• 2028年：1.619萬億美元；2026至2028年合計約4.1萬億美元 412

雖然統計範圍不同，兩者指向的趨勢一致：2026年年度投入已達約1萬億美元級別，往後兩年更可處於約1.4萬億至1.6萬億美元區間。41812

瑞銀點解話：最大變數係記憶體？

瑞銀估計，2025至2027年AI資本開支增加的部分，約90%可歸因於記憶體開支上漲。其估算的記憶體支出，由2025年的710億美元，升至2026年的3,670億美元，並在2027年達到9,230億美元。34

呢個分別相當關鍵。資本開支金額變大，未必代表實際部署的AI伺服器、機櫃或運算能力，以相同比例增加。假如AI伺服器所需的記憶體愈來愈貴，即使雲端公司的擴建計劃大致不變，建設同一規模算力的成本都會大升。

換言之，瑞銀的預測包含兩個因素：

1. AI基建需求仍然持續；
2. 每台伺服器、每個運算叢集所承擔的記憶體成本大幅增加。

所以，不能將每一美元新增資本開支都理解成等量新增算力。瑞銀的重點是：記憶體供應緊張及價格，正成為AI基建成本的主要決定因素。34

摩根大通：需求唔止由記憶體帶動

摩根大通的半導體展望則補充了另一面證據：就算撇除記憶體，晶片需求仍然強勁。該行預測全球半導體收入於2026年增長118%、2027年增長35%；若不計記憶體，增長預測仍有32%及18%。呢點反映，這輪擴張不只是記憶體加價的故事。19

客製AI晶片佔比正在提高

摩根大通估計，2026年客製AI ASIC市場規模可達600億至700億美元，往後數年複合年增長率約40%至50%。到2027年，ASIC／XPU料佔AI加速器出貨量54%，超過GPU。3536

高端ASIC市場亦相當集中：Broadcom估計佔約80%至85%，Marvell約佔10%至12%。23

這不代表GPU會被淘汰，而是大型雲端服務商可能會更積極以針對特定AI工作負載設計的客製晶片，配合通用型GPU一同部署。

連造晶片的設備都要加碼

AI週期亦延伸至晶圓廠的生產設備。摩根大通上調晶圓廠設備（WFE）市場預測至：

• 2026年：1,630億美元
• 2027年：2,250億美元
• 2028年：2,630億美元 24

這意味著供應鏈不只要出售現成晶片，還要投資擴充生產記憶體及先進邏輯晶片的能力。摩根大通指出，DRAM需求及台積電相關需求是上調設備展望的主要原因。24

記憶體價格假設相當進取

摩根大通對記憶體價格的假設，亦解釋了為何AI資本開支總額容易被推高。該行預期混合DRAM價格於2026年上升約250%、2027年再升30%；NAND價格則預期分別升約250%及25%。2345

其更廣泛的研究估計，由2024年初至2026年底，DRAM價格累計升幅將超過400%。48

供應限制是背後的關鍵。摩根大通預期DRAM需求增速將在2027年前快過供應，且供需失衡以2027年最明顯；到2028年，DRAM供應增長或可稍為跑贏需求，但NAND供應仍可能略為不足。4243

點樣解讀兩份預測？

瑞銀與摩根大通的共同訊息是，AI建設已變成一輪涵蓋整個產業鏈的基建周期：由雲端數據中心、AI加速器、客製晶片，到記憶體及晶圓廠設備，全部都要同步投入。

不過，市場參與者應分開看開支增長與實體算力增長。瑞銀的分析顯示，記憶體價格飆升可解釋美元開支增加的很大部分；摩根大通則提供較廣泛的需求訊號——即使不計記憶體，半導體收入仍預期增長，客製晶片市場正在擴大，造晶片設備開支亦持續上升。31924

綜合而言，這些預測支持AI基建周期可延續至2028年；但它們並不代表每多花一美元資本開支，就必然換來等比例增加的已部署AI算力。