Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC, dan Hua Hong Semiconductor Dibandingkan: Manakah yang Lebih Berkaitan dengan Memori AI?

Jika anda ingin memahami syarikat mana yang lebih berkaitan dengan memori AI antara Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC, dan Hua Hong Semiconductor, anda tidak seharusnya sekadar melihat label "sekonduktor" yang umum. Kesimpulan yang lebih munasabah ialah ASMPT lebih hampir dengan peralatan HBM dan pembungkusan termaju; Shanghai Fudan lebih hampir dengan memori tidak meruap seperti NOR Flash, SLC NAND, dan EEPROM; Hua Hong Semiconductor lebih berkaitan dengan eNVM dan perkhidmatan foundry nod matang; manakala SMIC terutamanya merupakan platform pembuatan cip AI dan foundry wafer tempatan, dengan hubungan yang lebih tidak langsung terhadap memori AI.

Poin Utama

• Sambungan paling langsung ASMPT kepada memori AI ialah peralatan pembungkusan termaju HBM.
• Shanghai Fudan mempunyai produk cip memori, tetapi ia bukan pengeluar DRAM atau HBM.
• Hua Hong Semiconductor lebih menyerupai platform fabrikasi eNVM, MCU, dan nod matang.
• SMIC mempunyai pendedahan AI yang kukuh, tetapi pendedahannya kepada memori AI sebahagian besarnya tidak langsung.
• Untuk menilai saham memori AI, anda perlu membezakan antara produk, peralatan, perkhidmatan fabrikasi, dan aplikasi.
• Perbandingan pelaburan harus mempertimbangkan bukan sahaja tema, malah juga struktur pendapatan, pesanan, dan risiko kitaran.

Mulakan Dengan Niat Carian: Pengguna Sebenarnya Tidak Bertanya "Siapa Lebih Besar," Tetapi Siapa Lebih Dekat dengan Memori AI

Apabila anda membuat carian perbandingan antara Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC, dan Hua Hong Semiconductor, soalan sebenar biasanya bukan tentang syarikat mana yang lebih besar, tetapi syarikat mana yang lebih hampir dengan pemacu pertumbuhan teras permintaan memori AI. Memori AI mungkin merujuk kepada HBM, tetapi ia juga boleh melibatkan NAND, NOR Flash, eNVM, storan pelayan, pembungkusan lanjutan, dan perkhidmatan fabrikasi wafer. Di bawah definisi yang berbeza, kedudukan susunan boleh berubah dengan ketara.

Pengguna pasaran antarabangsa selalunya membuat carian berdasarkan gabungan kata kunci berikut:

Kesilapan paling umum ialah menyamakan "berkaitan dengan semikonduktor AI" dengan "berkaitan dengan memori AI." Sebagai contoh, SMIC memang pengeluar wafer terkemuka di tanah besar China, tetapi ia bukan pengeluar HBM, DRAM, atau NAND. ASMPT tidak menghasilkan cip memori, namun ia mungkin lebih hampir dengan pengembangan kapasiti HBM kerana peralatan pembungkusan termaju seperti TCB, chiplet, hybrid bonding, C2S, dan C2W.

Anda boleh menggunakan rangka kerja empat peringkat untuk menilai keempat-empat syarikat ini:

1. Lapisan produk cip memori: Sama ada syarikat menghasilkan secara langsung EEPROM, NOR Flash, SLC NAND, DRAM, NAND, atau HBM.
2. Lapisan peralatan pembungkusan termaju: Sama ada syarikat berkhidmat untuk HBM, GPU, AI ASIC, CoWoS, TSV, TCB, atau hybrid bonding.
3. Lapisan proses fabrikasi wafer: Sama ada syarikat menyediakan eNVM, MCU, analog, peranti kuasa, proses nod matang, atau kapasiti 12-inci.
4. Lapisan limpahan kitaran AI: Sama ada syarikat terjejas oleh pelayan AI, penggantian domestik, perbelanjaan modal separa konduktor, dan sentimen pasaran.

Kerangka ini juga menjelaskan mengapa TSMC CoWoS®-S merupakan titik rujukan penting untuk memahami memori AI. Ia mengintegrasikan cip logik, chiplet, dan tumpukan HBM ke dalam sistem pembungkusan berkepadatan tinggi, menunjukkan bahwa bottleneck memori AI bukan hanya tentang die memori, tetapi juga tentang pembungkusan, interkoneksi, dan kapasiti yang terselaras.

Jika soalan anda ialah “syarikat mana yang paling menyerupai syarikat cip memori,” Shanghai Fudan mendapat kedudukan lebih tinggi. Jika soalan anda ialah “syarikat mana yang paling hampir dengan pertumbuhan pembungkusan lanjutan HBM,” ASMPT mendapat kedudukan lebih tinggi. Jika soalan anda ialah “syarikat mana yang mewakili keupayaan pengilangan wafer domestik,” SMIC dan Hua Hong Semiconductor lebih penting. Sebelum membandingkan kesemuanya, anda perlu menentukan kriteria terlebih dahulu. Jika tidak, adalah mudah untuk mengelompokkan keempat-empat syarikat ini di bawah label yang sama, iaitu “saham konsep memori AI.”

Ringkasan: Relevan memori AI tidak boleh dinilai hanya berdasarkan sama ada sesebuah syarikat tergolong dalam sektor separa konduktor. Ia perlu dipecahkan kepada empat lapisan: produk memori, peralatan pembungkusan termaju, proses fabrikasi wafer, dan limpahan rantai bekalan AI. Peranan utama ASMPT ialah peralatan. Peranan utama Shanghai Fudan ialah produk memori tidak meruap. Peranan utama Hua Hong Semiconductor ialah eNVM dan proses khusus. Peranan utama SMIC ialah sebagai platform fabrikasi wafer yang menyeluruh. Semakin awal anda memisahkan lapisan-lapisan ini, semakin kecil kemungkinan anda mengelirukan HBM, NOR Flash, eNVM, proses nod matang, dan rantai bekalan pengkomputeran AI.

Shanghai Fudan: Lebih Menyerupai Syarikat Cip “Memori Tidak Meruap + FPGA”, Bukan Pengeluar HBM atau DRAM

Shanghai Fudan memang berkaitan dengan memori, tetapi perkaitannya terutamanya datang daripada produk memori tidak meruap seperti EEPROM, NOR Flash, dan SLC NAND, bukannya HBM, yang merupakan komponen memori paling dicari dalam pelayan latihan AI. Anda boleh memahaminya sebagai syarikat "cip NVM tempatan + FPGA + cip pengesahan keselamatan", bukan pengeluar DRAM/HBM seperti Samsung, SK hynix, atau Micron.

Barisan produk memori tidak meruap Shanghai Fudan merangkumi EEPROM, NOR Flash, dan SLC NAND Flash. Aplikasinya meliputi komunikasi, modul IoT, paparan, meter pintar, sistem keselamatan, elektronik automotif, kawalan perindustrian, dan peralatan perubatan. Hubungan antara produk-produk ini dan AI lebih tertumpu pada peranti tepi, sistem kawalan, dan storan terbenam, berbanding memori lebar jalur tinggi yang digunakan dalam kelompok latihan model besar.

Dari sudut pandangan kewangan, laporan suku pertama 2026 Shanghai Fudan menunjukkan bahawa hasil daripada ingatan tidak meruap (non-volatile memory) mencapai kira-kira RMB 293 juta, meningkat kira-kira 23.39% berbanding tahun sebelumnya. Hasil daripada FPGA dan produk lain mencapai kira-kira RMB 347 juta, meningkat kira-kira 10.67% berbanding tahun sebelumnya. Ini menunjukkan bahawa kedua-dua NVM dan FPGA merupakan perniagaan penting, tetapi ia tidak bermakna syarikat ini adalah penerima manfaat langsung daripada HBM.

FPGA juga mudah disalahtafsir. FPGA boleh digunakan dalam pensenjayaan pengkomputeran khusus, komunikasi, kawalan perindustrian dan senario pusat data. Sesetengah FPGA gred tinggi mungkin juga dipadankan dengan HBM. Namun, struktur perniagaan yang didedahkan oleh Shanghai Fudan tidak bermakna ia terus memasuki rantaian bekalan utama GPU/HBM AI. Tafsiran yang lebih berhati-hati ialah Shanghai Fudan mungkin mendapat manfaat daripada limpahan tema semikonduktor AI dan mempunyai asas dalam produk memori tidak meruap, tetapi pendedahan memori AI terasnya kurang langsung berbanding pengeluar HBM atau pembekal peralatan pembungkusan HBM.

Jika anda mengikuti syarikat ini, anda harus memberi tumpuan kepada tiga jenis penunjuk:

• Sama ada hasil daripada produk memori bukan volatile (non-volatile) terus pulih;
• Sama ada NOR Flash, EEPROM, dan SLC NAND mendapat manfaat daripada permintaan industri, automotif, dan IoT;
• Sama ada pelaburan R&D FPGA, pelunturan inventori, margin kasar, dan pelancaran produk baharu bertambah baik.

Daripada perspektif pelaburan, Shanghai Fudan lebih berdaya saing di bawah tema cip memori domestik, storan terbenam (embedded), NOR Flash, FPGA, dan cip kawalan sendiri, berbanding tema utama HBM dalam pusat data AI. Ia berkaitan dengan memori AI, tetapi lebih pada lapisan perantaraan dan hujung (edge).

Ringkasan: Pendedahan Shanghai Fudan terhadap ingatan adalah benar, terutamanya melalui EEPROM, NOR Flash, dan SLC NAND. Isu utamanya ialah jenis-jenis ingatan ini tidak sama dengan HBM, yang kini merupakan produk ingatan yang paling banyak diperhatikan di pusat data AI. Anda boleh menganggap Shanghai Fudan sebagai syarikat IC tempatan dengan produk cip ingatan secara langsung, tetapi anda tidak sepatutnya mudah menyamakannya dengan pemimpin HBM, DRAM, atau NAND. Peluangnya lebih bergantung pada campuran produk, penggantian tempatan, permintaan sektor perindustrian dan automotif, serta kemajuan FPGA berbanding pengembangan HBM pelayan AI semata-mata.

ASMPT: Paling Berkaitan Secara Langsung dengan Rantai Pembungkusan Termaju HBM Antara Yang Empat

Jika anda mentakrifkan memori AI sebagai HBM, GPU AI, chiplet, CoWoS, TSV, dan pembungkusan berketumpatan tinggi, maka ASMPT ialah syarikat yang paling berkaitan secara langsung antara empat syarikat tersebut. Ia bukan syarikat cip memori, tetapi ia berada dalam rantaian peralatan pembungkusan termaju HBM. Logik manfaatnya datang daripada permintaan untuk peralatan TCB, C2S, C2W, dan hybrid bonding.

Nilai teras HBM ialah menumpuk berbilang lapisan DRAM secara menegak dan menyambungkannya kepada GPU, AI ASIC, dan cip pengiraan lain melalui TSV dan pembungkusan termaju. HBM4 Samsung menekankan lebar jalur tinggi, bilangan I/O, dan kecekapan sistem AI. Portfolio HBM Micron juga secara langsung menyasarkan AI, visualisasi profesional, dan pengkomputeran berprestasi tinggi. Dalam erti kata lain, botol lekas memori AI bukan hanya berkaitan sama ada wafer memori tersedia atau tidak, tetapi juga sama ada wafer tersebut boleh dibungkus ke dalam pemecut AI dengan ketepatan, kestabilan, dan hasil tinggi.

Keputusan tahunan 2025 ASMPT menunjukkan bahawa hasil daripada pembungkusan termaju mencapai USD 532.1 juta, meningkat 30.2% berbanding tahun sebelumnya. Penyelesaian TCB menyumbang secara besar, dengan hasil TCB meningkat kira-kira 146% berbanding tahun sebelumnya. Syarikat itu juga menyatakan bahawa penyelesaian TCB HBM4 12Hnya telah menerima pesanan daripada beberapa pelanggan dan bahawa ia terlibat dalam pembangunan teknologi HBM4 16H. Ini amat penting kerana ia menghubungkan ASMPT secara langsung dengan permintaan peralatan semasa peralihan ke HBM4.

Teknologi LITHOBOLT™ daripada ASMPT direka untuk ikatan hibrid cip-ke- wafer dan berkhidmat untuk senario pembungkusan termaju seperti AI, pengkomputeran berprestasi tinggi, dan 5G. Pada masa yang sama, kerjasama teknologi pembungkusan chiplet ASMPT dengan IBM juga menunjukkan bahawa pembekal peralatan pembungkusan termaju sedang beralih ke kawasan bernilai lebih tinggi di sekitar chiplet, TCB, dan ikatan hibrid.

Walau bagaimanapun, risiko ASMPT adalah berbeza daripada Shanghai Fudan. Shanghai Fudan bergantung pada harga produk memori, inventori, dan pelancaran produk baharu. ASMPT bergantung pada pesanan peralatan, perbelanjaan modal pelanggan, laluan pembungkusan termaju, peralihan generasi HBM, dan jadual penghantaran. Saham peralatan sering mempunyai keanjalan kenaikan yang lebih pantas, tetapi penurunan juga mungkin datang dengan cepat kerana pesanan boleh mengambil kira kitaran lebih awal dan mungkin berubah-ubah jika rancangan pengembangan pelanggan ditangguhkan.

Jika anda cuba mengenal pasti syarikat mana antara empat syarikat ini yang paling hampir dengan tema utama memori AI, ASMPT mempunyai jawapan yang paling jelas. Ia bukan pengeluar HBM, tetapi ia lebih hampir dengan segmen peralatan utama dalam pengembangan kapasiti HBM.

Ringkasan: ASMPT ialah syarikat yang paling berkaitan secara langsung dengan pembungkusan termaju HBM antara empat syarikat tersebut. Ia tidak menghasilkan DRAM, NAND, atau HBM, tetapi ia menghubungkan AI GPU, AI ASIC, dan ingatan jalur lebar tinggi melalui peralatan TCB, C2S, C2W, dan hibrid bonding. Apabila menilai ASMPT, tumpuan utama tidak sepatutnya pada harga cip ingatan, tetapi pada belanja modal pembungkusan termaju, peralihan teknologi HBM4, keterlihatan pesanan, dan jadual penghantaran peralatan. Jika soalannya ialah "syarikat mana yang lebih hampir dengan kesesakan pertumbuhan dalam ingatan AI," ASMPT biasanya menduduki tempat pertama.

SMIC: Berkaitan Kuat dengan AI, tetapi Pendedahan "Ingatan AI"-nya Tidak Langsung

SMIC mempunyai pendedahan yang kukuh terhadap semikonduktor AI, tetapi hubungannya dengan memori AI adalah tidak langsung. Anda harus memahaminya sebagai platform perunding wafer terkemuka di tanah besar China, bukan sebagai pengeluar cip memori atau pembekal peralatan pembungkusan lanjutan HBM. Ia lebih terjejas oleh perkembangan cip AI domestik, permintaan nod matang, kapasiti 12-inci, perbelanjaan modal, dan dasar geopolitik.

Laporan tahunan SMIC 2025 menunjukkan bahawa syarikat itu menyediakan perkhidmatan foundri wafer 8 inci dan 12 inci serta perkhidmatan teknologi. Berdasarkan hasil mengikut pasaran akhir, elektronik pengguna menyumbang 43.2%, telefon pintar 23.1%, komputer dan tablet 14.8%, kesambungan dan IoT 7.9%, serta perindustrian dan automotif 11.0%. Angka-angka ini menunjukkan bahawa SMIC ialah platform foundri wafer yang komprehensif, bukan syarikat memori yang bergantung secara langsung pada jualan HBM atau DRAM.

SMIC masih muncul dalam perbandingan memori AI kerana permintaan pelayan AI memberi kesan kepada jadual pengeluaran semikonduktor yang lebih luas serta jangkaan rantaian bekalan. Laporan Reuters mengenai kekurangan memori yang menjejaskan pesanan pelanggan SMIC menyatakan bahawa bekalan cip memori yang terhad menyebabkan sesetengah pelanggan lebih berhati-hati dengan pesanan suku tahun hadapan, kerana telefon pintar, kereta, dan produk akhir yang lain semuanya memerlukan bekalan memori yang mencukupi untuk menyesuaikan diri dengan pengeluaran. Ini menunjukkan bahawa kitaran memori boleh merebak kepada permintaan fabrikasi wafer, tetapi ia tidak bermakna SMIC menjual HBM secara langsung.

Anda boleh memahami SMIC daripada tiga sudut:

1. Platform pembuatan cip AI: Terjejas oleh cip AI domestik, AI tepi, dan pemulihan elektronik pengguna.
2. Platform bekalan nod matang: Berkaitan dengan PMIC, MCU, sensor, cip konektiviti, dan sebahagian cip pengawal memori.
3. Platform kitaran Capex: Pengembangan kapasiti, susut nilai, kadar penggunaan, dan margin kasar semuanya mempengaruhi keanjalan pendapatan.

Oleh itu, SMIC lebih berada dalam kedudukan yang baik di bawah kerangka pembuatan semikonduktor AI domestik, berbanding penerima manfaat langsung memori AI. Penilaianannya juga boleh dipengaruhi oleh dasar, kawalan eksport, bekalan peralatan, capex, kadar penggunaan, dan sentimen pasaran.

Ringkasan: SMIC mempunyai pendedahan yang kukuh terhadap semikonduktor AI, tetapi pendedahannya terhadap memori AI adalah agak tidak langsung. Ia bukan pengeluar HBM, DRAM, atau NAND, mahupun pembekal peralatan pembungkusan termaju. Ia adalah platform permesinan wafer yang menyeluruh. Apabila menilai SMIC, anda harus memberi tumpuan kepada struktur pendapatan permesinan wafernya, kadar penggunaan kapasiti, perbelanjaan modal, margin kasar, permintaan nod matang, dan kemajuan penggantian domestik. Kekurangan memori AI mungkin menjejaskan jadual pengeluaran pelanggan dan jangkaan pasaran, tetapi itu adalah limpahan rangkaian bekalan dan bukannya faedah langsung daripada jualan HBM.

Hua Hong Semiconductor: Lebih Dekat dengan eNVM, MCU, Nod Matang, dan Proses Khas, Bukan Syarikat Memori AI Tulen

Hubungan memori Hua Hong Semiconductor terutamanya datang daripada platform proses NVM terbenam dan NVM berdiri sendiri, dan bukannya daripada menjadi pengeluar DRAM, NAND, atau HBM. Anda boleh melihatnya sebagai syarikat platform yang memberi tumpuan kepada perkhidmatan foundry khusus, eNVM, MCU, peranti kuasa, dan pengurusan kuasa analog. Relevan memori AI-nya terletak pada lapisan tengah.

Keputusan suku kedua 2025 Hua Hong Semiconductor menunjukkan bahawa hasil suku kedua mencapai USD 566.1 juta, margin kasar sebanyak 10.9%, dan kadar penggunaan kapasiti mencapai 108.3%. Mengikut platform teknologi, hasil Embedded NVM mencapai USD 141.158 juta, merangkumi 24.9% daripada jumlah hasil. Hasil Standalone NVM mencapai USD 27.603 juta, merangkumi 4.9%. Ini menunjukkan bahawa Hua Hong memang mempunyai hasil proses berkaitan memori, tetapi terasnya tetap perkhidmatan foundry khas dan bukannya pengeluaran cip memori semata-mata.

eNVM Hua Hong lebih sesuai untuk MCU, kad pintar, kawalan terbenam, dan peranti berkuasa rendah. NVM berasingan berkaitan dengan permintaan produk Flash. Kedua-duanya boleh diklasifikasikan sebagai berkaitan memori, tetapi ia bukan pada tahap yang sama dengan HBM, HBM3E, atau HBM4 yang digunakan dalam pusat data AI. Pelayan AI memerlukan sejumlah besar GPU, HBM, interconnect berkelajuan tinggi, pembungkusan termaju, dan pengurusan kuasa. Hua Hong lebih berkemungkinan mendapat manfaat secara tidak langsung melalui proses nod matang, PMIC, MCU, peranti kuasa, dan penggantian domestik.

Satu lagi perkara penting ialah struktur pasaran hujung. Dalam pengumuman pendapatan yang sama, elektronik pengguna menyumbang bahagian yang agak tinggi daripada hasil Hua Hong, manakala sektor perindustrian dan automotif juga kekal penting. Hasil daripada sektor pengkomputeran bukanlah bahagian yang besar. Ini bermakna anda tidak boleh mentakrifkan Hua Hong sebagai saham memori AI teras semata-mata kerana ia mempunyai eNVM. Kedudukan yang lebih tepat ialah Hua Hong ialah kilang fabrikasi khusus dengan pendedahan proses memori dan mempunyai hubungan tertentu dengan memori AI, tetapi ia bukan antara pautan yang paling langsung.

Bagi analisis pelaburan, pemboleh ubah utama Hua Hong termasuklah:

• Permintaan terhadap eNVM, NVM berasingan, PMIC, dan peranti kuasa;
• Tekanan peningkatan pengeluaran dan susut nilai di laluan 12-inci Wuxi;
• Persaingan harga dalam proses nod matang;
• Sama ada kadar penggunaan dan margin kasar dapat terus bertambah baik;
• Sama ada komposisi pelanggan dapat diperluaskan lebih jauh daripada elektronik pengguna ke rantaian berkaitan industri, automotif, dan pusat data.

Ringkasan: Hua Hong Semiconductor berkaitan dengan memori, tetapi terutamanya melalui eNVM, platform proses NVM berasingan, dan nod matang, bukan melalui pengeluaran HBM, DRAM, atau NAND. Hubungannya dengan memori AI adalah lebih spesifik berbanding SMIC, tetapi kurang langsung berbanding ASMPT, dan berbeza daripada pendedahan produk cip Shanghai Fudan. Semasa menganalisis Hua Hong, anda harus menumpukan pada struktur pendapatan platform teknologi, kadar penggunaan, margin kasar, dan kitaran nod matang, dan bukannya sekadar melabelnya sebagai "saham memori AI."

Kedudukan Keseluruhan: Kesimpulan Berubah Mengikut Kriteria Berbeza

Jika soalan tunggalnya ialah "syarikat mana yang paling berkaitan dengan memori AI," ASMPT menduduki tempat pertama. Jika soalannya ialah "syarikat mana yang mempunyai produk cip memori secara langsung," Shanghai Fudan menduduki kedudukan lebih tinggi. Jika soalannya ialah "syarikat mana yang mewakili platform wafer fabrikasi domestik," SMIC dan Hua Hong Semiconductor lebih penting. Anda mesti menentukan kriteria perbandingan terlebih dahulu. Jika tidak, mudah untuk mencampurkan syarikat produk, syarikat peralatan, dan syarikat fabrikasi ke dalam satu kategori.

Berdasarkan perkaitan memori AI secara langsung, kedudukannya boleh menjadi seperti berikut:

Berdasarkan perkaitan dengan semikonduktor AI domestik, kedudukan berubah seperti berikut:

Jika anda mengambil berat tentang risiko pelaburan, anda juga perlu mengklasifikasikan setiap syarikat mengikut jenis perniagaan:

• ASMPT: Perhatikan pesasan pembungkusan termaju, perbelanjaan modal pelanggan, peralihan HBM4, dan penghantaran peralatan.
• Shanghai Fudan: Perhatikan harga NVM, susut nilai inventori, pelaburan R&D FPGA, dan pengeluaran produk baharu.
• SMIC: Perhatikan perbelanjaan modal, susut nilai, kadar penggunaan, kawalan eksport, dan persaingan nod matang.
• Hua Hong Semiconductor: Perhatikan permintaan untuk eNVM, PMIC, dan peranti kuasa, serta margin kasar dan peningkatan pengeluaran talian pengeluaran.

Kos perdagangan juga sepatutnya menjadi sebahagian daripada proses membuat keputusan anda. Saham berkaitan semikonduktor dan memori AI boleh menjadi sangat bergegar, terutamanya sekitar pengumuman hasil, khabar angin pesanan, penyesuaian perbelanjaan modal (capex), perubahan dasar geopolitik, dan kitaran harga industri. Kekerapan perdagangan mungkin meningkat semasa tempoh ini. Jika anda mengikuti saham semikonduktor Amerika Syarikat dan Hong Kong, adalah berguna untuk membandingkan sebut harga, jenis pesanan, dan struktur yuran pada masa yang sama. Biya menyokong perdagangan pelbagai aset merentasi saham Amerika Syarikat, saham Hong Kong, dan aset digital. Di bawah yuran perdagangan saham Amerika Syarikat, Biya mengenakan komisen USD 0 untuk Amerika Syarikatperdagangan saham, manakala yuran platform, yuran institusi luar, dan caj-caj lain tertakluk kepada paparan pusat yuran dan halaman pesanan. Sebelum berdagang, anda juga perlu mempertimbangkan lokasi anda, hasil pengesahan identiti, peraturan platform, serta undang-undang dan peraturan yang berkuat kuasa untuk menentukan sama ada perkhidmatan berkaitan tersedia.

Pendekatan yang lebih praktikal ialah memisahkan "relevan" daripada "elasticiti pendapatan":

Jika anda seorang pemula, lebih baik anda terlebih dahulu mengemukakan tiga soalan: Adakah syarikat itu menjual cip memori secara langsung? Adakah ia berada pada kedudukan dalam kesesakan HBM atau pembungkusan termaju? Berapakah bahagian hasilnya yang datang daripada perniagaan berkaitan? Hanya setelah soalan-soalan ini dijawab dengan jelas barulah relevansi memori AI menjadi berguna dari segi analisis.

Ringkasan: Empat syarikat ini tidak boleh dibandingkan dengan garis pandangan yang sama. ASMPT berkaitan dengan peralatan pembungkusan termaju HBM. Shanghai Fudan berkaitan dengan produk memori tidak meruap. Hua Hong Semiconductor berkaitan dengan eNVM dan proses foundry khas. SMIC berkaitan dengan pengeluaran cip AI dan platform foundri wafer dalam negeri. Jika anda memberi tumpuan hanya kepada rantaian bekalan memori AI secara langsung, ASMPT mendapat kedudukan lebih tinggi. Jika anda memberi tumpuan kepada produk memori secara langsung, Shanghai Fudan mendapat kedudukan lebih tinggi. Jika anda memberi tumpuan kepada platform foundri wafer dalam negeri, SMIC dan Hua Hong lebih penting. Kedudukan ini tidak tetap; ia bergantung pada kriteria rantaian bekalan yang anda gunakan.

Jika anda mahu terus menjejaki Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC, Hua Hong Semiconductor, serta syarikat rantaian bekalan memori AI seperti Micron, Samsung, SK hynix, TSMC, dan Nvidia, anda boleh meletakkan pengumuman syarikat, laporan pendapatan, pesanan, kadar penggunaan, margin kasar, perbelanjaan modal, dan turun naik penilaian ke dalam satu jadual penjejakan. Melalui carian maklumat saham A.S., anda boleh menyemak maklumat asas saham tersenarai A.S. yang berkaitan terlebih dahulu, kemudian menyemak silangnya dengan pengumuman syarikat tersenarai Hong Kong dan data industri. Jika perkhidmatan berkaitan tersedia di kawasan anda, anda juga boleh muat turun App untuk menyemak dengan lebih lanjut aset yang boleh didagangkan, paparan pesanan, dan butiran yuran.Analisis di atas hanya memperkenalkan maklumat pasaran awam, hubungan rantaian bekalan, dan struktur yuran. Ia tidak merupakan nasihat pelaburan. Saham separuh konduktor boleh sangat tidak stabil, dan sebelum berdagang, anda perlu memahami sepenuhnya asas syarikat, jenis pesanan, struktur yuran, dan risiko.

Soalan Lazim

Adakah Shanghai Fudan merupakan saham cip memori AI?

Shanghai Fudan ialah syarikat cip berkaitan memori, tetapi ia tidak boleh disamakan secara langsung dengan saham memori HBM AI. Pendedahanannya terhadap memori terutamanya datang daripada produk memori tak meruap seperti EEPROM, NOR Flash, dan SLC NAND, yang lebih meluas digunakan dalam peranti perindustrian, IoT, keselamatan, automotif, dan terbenam. Jika perbincangan adalah mengenai HBM, DRAM, atau memori pelayan latihan AI, hubungan langsungnya adalah lebih rendah berbanding pengilang HBM dan syarikat peralatan pembungkusan termaju.

Mengapakah ASMPT berkaitan dengan pembungkusan termaju HBM?

ASMPT berkaitan dengan pembungkusan lanjut HBM kerana ia menyediakan peralatan pembungkusan lanjut seperti TCB, C2S, C2W, dan hibrid bonding. HBM memerlukan berbilang lapisan DRAM untuk disambungkan dengan AI GPU atau AI ASIC melalui pembungkusan berketumpatan tinggi. Ketepatan peralatan, hasil, dan kapasiti semuanya mempengaruhi kelajuan pengembangan. Oleh itu, ASMPT bukanlah syarikat cip memori, tetapi ia mungkin mendapat manfaat daripada permintaan untuk HBM4 dan pembungkusan pemecut AI.

Adakah SMIC mendapat manfaat secara langsung daripada permintaan memori AI?

SMIC mendapat manfaat secara tidak langsung daripada permintaan memori AI. Kedudukan terasnya adalah sebagai platform peruncit wafer yang berkhidmat untuk aplikasi seperti cip telefon pintar, elektronik pengguna, komputer, IoT, perindustrian, dan automotif. Kekurangan memori AI mungkin mempengaruhi jadual pengeluaran pelanggan dan jangkitan kitaran semikonduktor, tetapi SMIC bukan pengeluar HBM, DRAM, atau NAND. Ia tidak sepatutnya ditakrifkan secara mudah sebagai stok memori AI secara langsung.

Adakah eNVM Hua Hong Semiconductor merupakan perniagaan memori?

eNVM milik Hua Hong Semiconductor ialah platform proses berkaitan memori, tetapi ia bukan perniagaan cip memori tulen. eNVM lazimnya digunakan dalam MCU, kad pintar, kawalan terbenam dan peranti berkuasa rendah, manakala NVM berasingan berkaitan dengan produk Flash. Ini berbeza daripada talian utama HBM di pusat data AI. Hua Hong lebih baik dianalisis di bawah nod matang, proses khusus, MCU, PMIC dan penggantian dalam negara.

Bagaimana pelabur biasa boleh membezakan saham konsep memori AI?

Pelabur biasa patut terlebih dahulu menentukan sama ada sesebuah syarikat berada di lapisan produk, peralatan, kod stripped, atau aplikasi. Syarikat yang menghasilkan secara langsung HBM, DRAM, atau NAND tergolong dalam lapisan produk memori. Syarikat yang membekalkan peralatan TCB, CoWoS, atau hibrida bonding tergolong dalam lapisan peralatan pembungkusan termaju. Syarikat seperti SMIC dan Hua Hong lebih berkait rapat dengan kod stripped wafer atau platform proses khas. Struktur hasil, pesanan, margin kasar, dan pendedahan risiko semuanya patut disemak.

Adakah konsep memori AI sama dengan DRAM dan NAND?

Konsep memori AI tidak sama tepat dengan DRAM dan NAND. Latihan dan inferens AI memerlukan HBM, DRAM, NAND, SSD, memori CXL, NOR Flash, eNVM, pembungkusan termaju, dan sambungan berkelajuan tinggi. HBM kini merupakan memori lebar jalur tinggi yang paling mendapat perhatian untuk pemecut AI, tetapi ia tidak mewakili keseluruhan rantaian bekalan memori. Syarikat yang berbeza mendapat manfaat melalui laluan yang berbeza, jadi ia tidak sepatutnya dinilai di bawah satu konsep yang sama.