高盛总结ASML五大要点:产能扩张、CPU崛起、存储订单、新技术及中国需求
作为全球芯片制造核心装备的供应商,荷兰光刻机巨头ASML正成为人工智能(AI)浪潮中的“间接受益者”——它并不直接制造芯片,但缺少它的设备,任何企业都无法生产出先进制程芯片。 近日,高盛分析师团队在Alexander Duval带领下,实地走访了ASML总部,并与首席执行官Christophe Fo
作为全球芯片制造核心装备的供应商,荷兰光刻机巨头ASML正成为人工智能(AI)浪潮中的“间接受益者”——它并不直接制造芯片,但缺少它的设备,任何企业都无法生产出先进制程芯片。

近日,高盛分析师团队在Alexander Duval带领下,实地走访了ASML总部,并与首席执行官Christophe Fouquet在内的管理层进行了深入交流。调研结果释放了极为乐观的信号:AI基础设施的需求仍在持续扩大,远未触及天花板,半导体资本支出周期仍有巨大的增长潜力。
本次高盛调研释放的信息密度极高:今年ASML将交付超过60台极紫外(EUV)光刻机,2027年有望突破80台;中央处理器(CPU)正在成为超越图形处理器(GPU)的新需求引擎;存储领域的客户已开始提前下单并支付预付款;High NA(高数值孔径)新技术在存储应用中的渗透速度可能比逻辑芯片更快;中国市场依然保持强劲,对深紫外(DUV)设备的需求还有进一步增长空间。高盛维持买入评级,12个月目标价设定为1600欧元,相当于2027年预期市盈率37倍。
先看产能方面。ASML管理层明确表示,EUV产能扩张正按计划稳步推进。2026年的产能爬坡进展良好,且这一增势有望延续至2027年。背后的支撑因素包括:生产周期持续优化、供应链(特别是光学元件)的执行能力显著提升,以及交货周期管理日益精细化。
管理层重申,今年交付超过60台EUV系统毫无压力,到2027年实现超过80台交付的路径也已清晰可见。值得注意的是,本轮产能爬坡比以往任何周期都更加平稳,近期交货的可见度极高。
更为关键的是,ASML认为AI驱动的需求还蕴含进一步跃升的空间。尤其是当前兴起的大规模AI基础设施投资计划,意味着未来的基础设施投入规模可能远超现有预期。存储客户正在加速推进晶圆厂建设,他们对增量产能的投资回报率判断相当积极——这进一步强化了持续高强度投入的逻辑。
从客户构成来看,逻辑/代工领域正在持续优化。三星代工是一个典型例子,正在积极把握逻辑与存储融合的机会。而在需求端,CPU已经成为一个不可忽视的增长引擎。甚至可以说,当前阶段CPU的需求强度可能已经超过GPU——因为CPU在支撑日益复杂的AI工作负载方面扮演着不可替代的角色。
这种跨客户、跨计算架构的多元化需求,意味着ASML的增长基础变得更加均衡且可持续,不再依赖单一客户或单一应用场景的爆发。
再看订单可见度。ASML特别强调:逻辑和存储两大客户群体的需求能见度均出现显著提升。客户正在以更长的交付周期下单,并表现出更强的预付款意愿。这为ASML提供的不仅是未来一年的确定性,更是更长时间维度的需求支撑。高盛认为,来自这两大细分市场的深度参与,在一定程度上降低了产能扩张的执行风险,也为2027至2028年的前景提供了更积极的保障。
新技术方面,High NA(高数值孔径)EUV的渗透路径颇具特点。ASML指出,它在存储领域的采用门槛相对较低——客户无需额外的拼接工艺,即可直接替换现有的特定掩模版,前提是High NA设备足够成熟。这意味着,High NA在存储领域的导入时间点可能比逻辑芯片更早,具体取决于技术插入时机。
此外,ASML观察到客户对DRAM中EUV层数增长的态度越来越积极。客户已充分认识到EUV在晶圆厂效率、生产周期和成本结构方面的优势。高盛预计,到2030年,存储应用中的EUV层数有望增长到两位数(相比2025年的约5层),这一判断与ASML此前在资本市场日给出的指引区间高度一致。
最后是中国市场。ASML将中国视为重要终端市场之一,当前需求整体保持稳健。管理层表示,现行出口管制对短期业务的增量影响相对有限,相关情景已纳入2026年业绩指引。由于EUV设备采购受限,中国客户普遍采用了基于多层堆叠的替代技术路径来推进制程。这种方式对光刻设备的使用密度较高,尤其体现在对深紫外(DUV)系统的需求上。
简而言之,中国厂商在先进制程中以DUV堆叠工艺替代EUV微缩方案,客观上形成了一条设备密集型制造路径,从而带动了对ASML DUV系统的持续采购需求。高盛认为,这一需求结构有助于支撑ASML相关产品线的毛利率水平。
综合这五大要点,核心结论十分清晰:前沿AI模型的持续演进需要更多的GPU、CPU、HBM、DRAM及其他先进逻辑芯片,而这一切都离不开更多的EUV和DUV光刻机。ASML对2027至2028年的高可见度意味着半导体资本开支周期仍有上行空间。美国最新数据显示,仅今年一年的AI资本开支规模就已达到8000亿美元——这才刚刚开始。
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