行业专题 |【国信机械】AI需求爆发叠加进口替代，国产设备厂商的黄金窗口

行业专题

报告完整内容详见2026年9月7日发布的半导体设备行业专题《AI需求爆发叠加进口替代，国产设备厂商的黄金窗口》

分析师：吴双 S0980519120001

核心观点

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行业现状：AI主导本轮景气周期，逻辑与存储呈现结构性供需紧张
从产业基础看，逻辑与存储芯片分别承担计算与数据存取职能，是AI算力体系的两大核心硬件环节。北美云厂商资本开支持续上修，需求沿AI服务器向先进逻辑、HBM及企业级存储传导。逻辑端，先进制程产能扩张仍受CoWoS等先进封装能力制约；存储端，AI需求非线性增长叠加HBM对传统DRAM产能的挤占，供给释放相对缓慢，共同强化本轮上行周期的持续性。

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投资建议

此处省略，请参阅正式报告。

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风险提示

半导体行业投资不及预期，设备国产替代不及预期，股东减持风险，高估值与业绩不及预期风险，宏观经济与周期性波动，地缘政治与贸易合规风险。

目录

01

内容目录

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图表目录

正文内容

01

逻辑和存储芯片是半导体的两大支柱
集成电路是半导体产业体量最大的部分，按通行分类标准其余三者份额均明显偏低。从国际通行的产品口径看，半导体整体可拆为集成电路、分立器件、光电子器件与传感器四个板块。WSTS的统计显示，2022 年全球市场中集成电路以 82.7%的份额占据压倒性地位，分立器件、光电子器件与传感器则分别录得 5.9%、7.5% 与 3.8%。进一步看，作为芯片主体的集成电路按信号处理方式又可分为数字与模拟两大路线：前者针对0/1这样的离散数字量做算术与逻辑处理，覆盖逻辑芯片（CPU、GPU、FPGA、ASIC）、存储（DRAM、NAND Flash）与微处理器（MCU、MPU）；后者由阻容与晶体管搭建，应对声、光、温度等连续量，典型如电源管理与含射频在内的信号链器件。功率半导体是分立器件的主线，而光电与传感则共同撑起系统的感知能力。在集成电路之外的三个板块中，分立器件以IGBT、MOSFET、二极管及晶闸管等功率器件为代表，广泛用于工控、新能源车与能源变换；光电子（LED、激光器、图像传感器等）与传感器（将物理量转为电信号）一并满足智能终端、汽车电子与工业检测对"感知"的需求。制造端，逻辑、存储、模拟等品类大多在专业化产线上采用差异化工艺独立生产，产业链上下游分工明确、环环相扣。

01

逻辑和存储芯片是半导体的两大支柱
集成电路是半导体产业体量最大的部分，按通行分类标准其余三者份额均明显偏低。从国际通行的产品口径看，半导体整体可拆为集成电路、分立器件、光电子器件与传感器四个板块。WSTS的统计显示，2022 年全球市场中集成电路以 82.7%的份额占据压倒性地位，分立器件、光电子器件与传感器则分别录得 5.9%、7.5% 与 3.8%。进一步看，作为芯片主体的集成电路按信号处理方式又可分为数字与模拟两大路线：前者针对0/1这样的离散数字量做算术与逻辑处理，覆盖逻辑芯片（CPU、GPU、FPGA、ASIC）、存储（DRAM、NAND Flash）与微处理器（MCU、MPU）；后者由阻容与晶体管搭建，应对声、光、温度等连续量，典型如电源管理与含射频在内的信号链器件。功率半导体是分立器件的主线，而光电与传感则共同撑起系统的感知能力。在集成电路之外的三个板块中，分立器件以IGBT、MOSFET、二极管及晶闸管等功率器件为代表，广泛用于工控、新能源车与能源变换；光电子（LED、激光器、图像传感器等）与传感器（将物理量转为电信号）一并满足智能终端、汽车电子与工业检测对"感知"的需求。制造端，逻辑、存储、模拟等品类大多在专业化产线上采用差异化工艺独立生产，产业链上下游分工明确、环环相扣。
逻辑芯片是数字世界的计算与控制中心
逻辑芯片是数字系统的算力底座，其能力边界由晶体管密度与制程微缩决定。这类器件以数十亿至上千亿个晶体管的开关状态表达二进制，承担系统的运算与控制职能。从基础逻辑门到CPU、GPU、ASIC等复杂器件，均在纳米硅片上构筑数字电路网络，性能随晶体管尺寸、密度与互连架构的演进而提升。当前领先量产逻辑工艺已来到3纳米、2纳米节点；IBM 于2026年6月发布的sub-1 纳米（0.7 纳米）原型芯片，在指甲盖大小面积内集成了接近1000亿个晶体管，将开关速度与能效比再度推高一个台阶。按功能与可编程性，逻辑芯片可拆为处理器、逻辑器件与系统级芯片三条路线，分别对应通用、灵活与集成三种取向。OECD与英国CSA Catapult 的分类将Logic 与 Processor区分开来：前者可通过软件编程或定制（如FPGA、ASIC），后者功能相对固定、用途通用（如 CPU、GPU、MCU、DSP、IPU）。在此基础上，SoC 将 CPU、DSP、存储等多模块集成于单一裸片，已成为移动端与车载计算的主流形态。三类路线在算力密度、灵活性与功耗上各有取舍，共同拼出从通用计算到专用加速的完整谱系。逻辑芯片横跨消费电子、数据中心与智能汽车，是AI 算力与数字经济的底层引擎。云端训练与推理依赖CPU、GPU 及 IPU、ASIC 等加速芯片，而 MCU、MPU 则支撑汽车电子、工控与物联网的实时控制。大模型兴起推升 GPU 与定制 ASIC 需求，先进制程产能持续向逻辑芯片倾斜；在摩尔定律放缓之下，Chiplet 异构集成以模块化封装互联多个逻辑裸片，延续了算力提升路径。逻辑芯片因此成为连接制造工艺与智能应用的关键枢纽，其演进直接划定数字产业的算力天花板。
存储芯片是数字世界的数据保存与读取中心
存储芯片（Memory Chip）是数字世界的“记忆器官”，基本物理原理是利用二进制的方式存储信息。从日常的手机拍照到复杂的AI模型训练，所有文字、图片、视频及程序指令最终都会被编码为0和1。存储芯片的核心任务，正是利用半导体材料电学状态的变化，找到一种可靠的物理方式来记录这些二进制数据，并在需要时精准读取出来。存储芯片被分为易失性和非易失性两类，其物理机制分别为电容充放电和浮栅电荷俘获。基于这两种底层原理，半导体存储芯片得以被完整分类，不同类型的芯片会根据成本、刷新频率、功耗以及读取速率等关键指标的差异，被精准部署和应用在电子设备中不同的位置与场景。

02

半导体行业现状：AI主导的景气周期

北美云厂商资本开支同步上修至接近万亿美元级别，是本轮设备景气的需求源头。根据公司公告及指引统计，北美五大云厂商资本开支合计由2024年的2463亿美元增至2025年的4454亿美元，同比增长81%；2026年指引中值进一步升至8125亿美元，同比增长82%，两年间累计增长约2.3倍、规模达到2024年的3.3倍。分公司看，2026年微软、亚马逊、Alphabet、Meta和甲骨文资本开支指引中值分别为1900亿、2200亿、2000亿、1375亿和650亿美元，同比增速分别达到61%、71%、119%、90%和83%。其中Alphabet资本开支预计实现翻倍以上增长，Meta、甲骨文亦接近翻倍，表明本轮投资扩张并非由单一厂商驱动，而是AI算力需求、云基础设施扩容与数据中心建设共同推动的行业性上行周期。云厂商资本开支连续两年保持80%以上增长，为服务器、光模块、交换机、液冷、电源及数据中心配套设备需求提供了较强的中期确定性。
CSP资本开支增长将依次带动AI服务器和GPU采购、先进制程及HBM扩产，并最终转化为晶圆厂设备订单。随着AI算力瓶颈由芯片供给延伸至先进制程、先进封装和HBM产能，晶圆厂扩建需求明显增强。考虑到先进逻辑晶圆厂建设周期通常为2—3年，且设备投资占晶圆厂资本开支的70%—80%，2026年启动的产线有望持续贡献订单至2028—2029年，设备企业的业绩能见度也由季度逐步延伸至年度。云厂商资本开支上修使得全球半导体市场进入新一轮上行周期，AI驱动下集成电路尤其是存储器和逻辑芯片成为主要增长引擎。根据WSTS数据，全球半导体市场规模由2023年的5269亿美元提升至2025年的7956亿美元，预计2026年和2027年将进一步达到15112亿美元和19137亿美元，行业景气度显著回升。从细分结构看，离散器件、光电子及传感器整体保持相对平稳，而集成电路市场增长明显加快，其中逻辑芯片受AI算力、数据中心及先进制程需求拉动，预计2026年市场规模达到4114亿美元；存储器则受HBM、DDR5及企业级存储需求带动，预计2026年规模升至8039亿美元，成为增量最大的细分领域。整体来看，本轮半导体景气上行具有较强的结构性特征，AI相关高性能计算需求正持续推升逻辑、存储及先进制程产业链景气度。
AI基础设施的扩张提升了对逻辑芯片的需求

数据中心与AI应用正接替智能手机，成为逻辑芯片需求增长的第一大引擎。长期以来逻辑芯片需求结构由PC与智能手机主导，而AI正在重塑这一格局；SIA与Deloitte于2026年6月联合发布的《Powering AI》报告显示，单台AI服务器机架集成超过4,500颗封装芯片（约20,000个独立die），半导体占机架内容价值的95%以上、占AI数据中心资本开支的50%以上，芯片价值密度较传统x86服务器实现量级跃升。需求侧，一个领先的AI数据中心可部署上万个AI计算机架、容纳超过4,500万颗芯片；AI数据中心半导体年收入有望由2024年约1,300亿美元增至2028年的超1.2万亿美元（四年近十倍），2023—2030年全球数据中心基建累计投资逾4万亿美元、其中半导体采购高达2.8万亿美元，AI算力相关逻辑芯片已成为拉动行业增长的核心增量。台积电收入平台结构的迁移，直接地说明了AI在芯片需求中的权重。台积电2026年二季度法说会披露，HPC（高性能计算）类收入占营收比重已达66%，单季环比增长20%至265亿美元；回溯六年前的2020年一季度，这一比例仅为30%。与之相对，智能手机收入占比同期从49%回落至22%；IoT、汽车电子、DCE三个平台合计占比稳定在10%左右。节点层面，2nm在二季度首次贡献3%晶圆收入、3nm/5nm分别占比30%/33%，先进制程产能向AI客户倾斜的方向明确；公司同步将2026年全年美元收入增速指引从“高于30%”上修至“略高于40%”，全年资本开支指引提高至600–640亿美元，上游产能扩张的节奏仍在加快。

AI训练与推理带来的存储需求呈非线性爆发
DRAM 与 NAND Flash 作为全球存储芯片市场的绝对核心，长期占据主导地位。据Gartner，2025年全球存储芯片市场格局高度集中，其中DRAM 市场份额约为 66.7%，NAND Flash 约为 31.0%，其他类型存储芯片仅占 2.3%。近年来，受 AI 基础设施建设带来的强劲需求驱动，DRAM 的市场需求增速高于 NAND芯片。
本轮存储周期的主脉络非常清晰：先需求扩张，再库存塌陷，最后被AI重塑。根据TrendForce对存储芯片市场规模的测算，2020—2026年本轮存储周期可划分为以下阶段：2020—2021年为上行期（疫情后PC、服务器及云需求回暖，叠加供应链紧张与补库存行为放大行业景气度）；2022—2023年为深度下行期（终端需求走弱、库存去化压力加剧及价格快速下跌共同导致）；2024年进入强修复阶段；2025年呈现结构分化上行态势；2026年则将爆发由AI驱动的超级周期。市场规模预计从2023年的899亿美元低点跃升至2026年的8893亿美元，其中DRAM是本轮周期的弹性核心，NAND虽跟随上涨但涨幅弱于DRAM。

2023年是存储需求的绝对底部，2024年则在“原厂减产+AI需求”的双重驱动下迎来强修复。据TrendForce测算，2023年全球存储市场规模仅为899亿美元，较2021年高点大幅回落735亿美元；而2024年市场规模强势反弹至1615亿美元。此轮修复核心在于原厂主动减产、AI需求开始拉动高端存储产品。2025年行业并未全面普涨，而是演变为“DRAM显著强于NAND”的结构性行情。据TrendForce,2025年全球存储市场规模升至2247亿美元，其中DRAM市场规模达1536亿美元，同比增长60.2%；NAND市场规模为711亿美元，同比仅微增8.4%。本轮景气上行中，HBM、服务器DRAM及DDR5的需求表现显著优于消费级NAND与一般型存储。从结构占比来看，DRAM在整体市场中的比重由2024年的59.4%提升至2025年的68.4%。2026年已超越传统上行周期范畴，被定义为“超级周期”。TrendForce预计2026年全球存储市场规模将跃升至8893亿美元，其中DRAM与NAND市场规模分别达到6187亿美元和2706亿美元，同比增速分别高达302.8%和280.6%。该预测的核心逻辑并非基于单纯的出货量增长，而是源于AI训练与推理带来的存储需求呈非线性爆发，叠加HBM对传统产能的挤占效应，促使DRAM与NAND价格迎来系统性重估。这一点可以从存储价格上得到进一步验证，本轮存储市场规模的扩张高度依赖于价格修复，而非单纯的出货量回暖。自2021年第三季度以来，DRAM与NAND价格分别下跌最多达57%和55%，2023年创下近十五年来最为深度的下行周期之一。然而，自2023年第四季度起，在DRAM原厂主动减产、产业链库存加速去化以及HBM挤占传统产能的多重因素影响下，存储价格确立向上拐点。到2026年，WSTS预计市场规模将攀升至8039亿美元，同比2025年的2300亿美元实现大幅增长。

本轮周期与历史周期的核心差异在于，“AI需求爆发+原厂供给收缩”共同促使价格高位具备更强的持续性。据BofA研判，未来两年存储产品供给增速仍将低于需求增速；即便有新产能投产，亦将优先向HBM及高端内存倾斜，传统DRAM与NAND的新增有效供给相对有限。因此，本轮周期已打破过去“涨价—扩产—快速过剩”的传统循环，演变为由高端产品定义价格中枢、传统产品被动跟涨的新型周期。基于此，2020—2026年周期的核心逻辑已不再是单纯的“存储行业是否复苏”，而是存储芯片正从传统的库存周期品，逐步蜕变为AI基础设施的核心环节。
逻辑芯片供需失衡：先进制程扩产难解CoWoS结构性瓶颈

AI算力投入持续扩张，正推动逻辑芯片需求从传统周期波动转向由头部客户主导的高强度增长。随着大模型训练与推理需求快速提升，全球云厂商持续增加AI服务器相关资本开支，逻辑芯片需求重心也由CPU、消费电子SoC等传统产品，逐步向GPU及定制化AI ASIC倾斜。相较普通逻辑芯片，AI加速器通常采用更大尺寸的逻辑Die、更复杂的Chiplet架构，并搭配更高容量HBM，因此对先进制程晶圆、先进封装、中介层及高端基板的资源消耗显著提升。IDC数据显示，2025年CoWoS需求中，NVIDIA占比约58%，Broadcom、Marvell和AMD分别约14%、11%和8%，其余客户合计约9%，需求高度集中于头部厂商。大型客户通过长期协议提前锁定产能，也进一步挤压中小客户的资源获取空间，使AI逻辑芯片的供需紧张程度明显高于传统逻辑芯片。当前短缺的并非全部逻辑晶圆产能，而是能够同时匹配先进制程、HBM和CoWoS的有效交付产能。AI逻辑裸片完成晶圆制造后，仍需通过CoWoS将GPU或ASIC与多颗HBM集成在硅中介层或RDL中介层上，才能形成可交付的AI加速器。随着Blackwell等新一代产品增加逻辑裸片面积和HBM数量，单个封装占用的中介层面积持续扩大，每片12英寸晶圆能够切割出的合格中介层数量随之下降。因此，即使前道先进制程产能增长，最终AI芯片出货量仍可能受制于CoWoS、HBM、ABF基板及封装良率。SEMI预计全球7nm及以下300mm产能将由2024年的85万片/月增至2028年的140万片/月，但前道产能的快速扩张并不能自动转化为AI芯片出货，产业瓶颈正由单一晶圆制造向先进封装和异构集成环节后移。

CoWoS扩产将推动供需缺口边际收窄，但高端AI逻辑芯片短期仍难实现全面宽松。根据TrendForce数据，台积电及合作OSAT持续扩大先进封装能力，预计2026年全行业CoWoS月产能接近20万片；同期供需缺口预计由年中的约20%收窄至年末的约10%。按照年末缺口率反推，行业CoWoS需求约为22.2万片/月，对应供给缺口仍约2.2万片/月。更重要的是，供需改善并不意味着所有产品均实现平衡：NVIDIA及头部ASIC客户通常优先取得产能，而大尺寸CoWoS-L、HBM4、中介层和高端基板仍可能局部紧张。预计2027年后先进封装严重短缺有望逐步缓解，但随着AI芯片从单一大裸片向多Chiplet、更多HBM和更大封装面积演进，单位芯片消耗的封装资源仍在增加，AI逻辑芯片将继续呈现总量改善、结构性偏紧的供需格局。
存储芯片供需失衡：AI重塑需求，供给端被HBM挤压
AI技术正推动存储产业由系统架构的“配套环节”跃升为“核心枢纽”。随着模型参数扩大与上下文窗口延伸，存储已成为决定AI性能上限的核心变量。AI三类记忆机制同步扩张：TB级的程序性记忆、数十TB级的语义记忆以及高并发下膨胀至百TB级的工作记忆（KV Cache）。叠加“内存墙”效应，存储带宽与延迟滞后于算力增速，导致GPU面临数据等待瓶颈。这全面放大了对HBM与DRAM在容量及带宽层面的刚性需求，并促使数据在HBM、DRAM与SSD之间分层迁移，对存储系统的带宽与延迟提出了极为严苛的要求。
AI对存储产业的拉动效应并非局限于HBM单一环节，而是正推动存储全栈由传统的“后台容量供给”向“前台协同计算”转型。AI工作负载的演进正深度重构多层级存储体系：HBM作为高带宽近存层，凭借先进封装技术贴近GPU，满足模型权重与激活值的高频吞吐需求；DRAM作为系统工作记忆层，承接中间计算结果与KV Cache溢出数据，通过扩大容量提升数据流转效率并降低重算延迟；SSD作为高性能持久化层，为RAG知识库及KV冷段提供高IOPS的在线供给，避免GPU因数据断供而空转；HDD作为海量冷数据归档层，以最低成本承载历史语料与长期素材。随着AI应用向长上下文与智能体方向演进，系统需依赖智能分层卸载机制保障性能。
结合供给侧维度分析，AI引发的结构性供需失衡是导致存储芯片价格呈现“易涨难跌”特征的重要原因。首先，高端HBM芯片全球仅有三星、SK海力士及美光三家企业掌握稳定量产技术，呈现典型的寡头垄断格局。其次，HBM制造工艺壁垒极高，需将12至16层（未来升级至20层）DRAM裸片通过数千个硅通孔精密堆叠，无法兼容标准产线，必须依赖专属设备与独立工艺。最后，HBM对晶圆资源消耗极大，单片产能消耗约等同于3片DDR5晶圆，这种产能倾斜直接严重挤压了常规DRAM的供给空间。根据美国银行的预测，2026年全球HBM在内的全球DRAM需求达到468亿个等效8GB芯片，其中服务器需求达到230.2亿个等效8GB芯片。
（DRAM供需表请参阅正式报告）

03

半导体设备：充分受益AI高景气和进口替代

半导体设备正处于AI基础设施重塑的景气周期中
半导体制造设备是指用于加工与制造各类集成电路产品的装备，在集成电路产业链中扮演着上游关键支撑的角色。Gartner的统计数据显示，集成电路制造设备的投资额通常占据该领域资本性支出的70%至80%；并且，随着工艺制程的不断精进，设备投资在总支出中的比重也会随之攀升。依据制造工艺环节，集成电路制造设备普遍被划分为前道工艺设备（晶圆制造）与后道工艺设备（封装测试）两大类别。在前道制造阶段，核心工艺涵盖六大步骤：热处理、光刻、刻蚀、离子注入、薄膜沉积以及机械抛光。与之相匹配的专用设备则包括快速热处（RTP）/氧化/扩散设备、光刻设备、刻蚀/去胶设备、离子注入设备、薄膜沉积设备和机械抛光设备等。而在后道封装测试环节，其核心工序及对应设备主要涉及减薄、划片、测试以及分选等步骤。
人工智能浪潮正重塑全球半导体制造版图，推动300mm晶圆厂设备支出迈入史无前例的持续扩张周期。在生成式AI算力需求的强力催化下，据SEMI预测，全球300mm晶圆厂设备投资在2024年达1006亿美元、2025年增至1127亿美元后，预计2026年将爆发式跃升至1330亿美元（同比增18%），创下历史新高，并在2027至2029年稳步攀升至1510亿、1550亿乃至1720亿美元。本轮增长动能高度聚焦AI算力基建，覆盖先进逻辑、存储及先进封装三大核心赛道，为满足AI芯片严苛的性能与能效标准，晶圆代工厂正加速向尖端制程迁移。
AI算力需求与先进制程迭代共振，驱动全球半导体设备市场迈向连续三年的历史性扩张周期。据SEMI最新预测，全球半导体制造设备销售额预计2025至2027年将分别攀升至1330亿、1450亿及1560亿美元。作为核心支撑的晶圆厂设备（WFE）支出表现亮眼，2025年规模同比增长11.0%达到1157亿美元，并在随后两年保持稳健增长，分别达到1262亿美元和1352亿美元。在存储端，HBM需求激增及技术迭代促使厂商持续升级制程，NAND设备市场预计2025年大增45.4%至140亿美元，并在2026和2027年扩至158亿和169亿美元；DRAM设备市场2025年预计增长15.4%至225亿美元，随后两年分别增长15.1%和7.8%达到259亿和279亿美元。AI算力基建引发的需求强力支撑半导体设备采购规模。
半导体制造是一项纳米级的极限工程，前道设备因其极高的技术壁垒与价值量，构成了整个产业链投资的核心。从光刻（约280亿美元）和薄膜沉积（约284亿美元）这两大核心环节，到刻蚀（约187亿美元）与量测检测（约130亿美元），每一步都决定了芯片的精度与良率。此外，涂胶显影、清洗、CMP及离子注入等配套工艺虽单体市场规模在数十亿美元级别，却是确保纳米级电路完美成型的关键。这些设备不仅技术难度极高，更占据了晶圆厂资本开支的大头，是支撑摩尔定律延续的基石。
低国产化率环节的半导体设备扩产重点受益于本轮扩产半导体设备的头部企业通过极高的技术壁垒与市场份额，构建了稳固的竞争护城河，呈现多寡头垄断格局，不同环节由不同企业主导。在前道制程中，光刻环节由ASML形成绝对垄断（市占率约90%），且作为EUV唯一供应商掌握关键技术节点；涂胶显影环节则被TEL近乎独占（市占率约92%）。而在其他关键工艺领域，市场多呈现寡头竞争态势：刻蚀、薄膜沉积、CMP及离子注入等环节的CR3（前三大厂商市占率）均超过80%，其中应用材料（AMAT）凭借平台化优势在薄膜沉积（46%）、CMP（54%）及离子注入（65%）等多个细分赛道占据龙头地位；量测检测环节技术壁垒极高，KLA以57%的市占率确立绝对领先优势。清洗设备领域则呈现出显著的日系主导特征，SCREEN与TEL合计占据超六成市场份额。
在前道制程中，各环节国产化水平呈现明显分化。去胶已基本实现自主可控，刻蚀、清洗国产化率已提升至50%以上，CMP、热处理亦达到30%-40%；相比之下，薄膜沉积、离子注入、量测检测、涂胶显影及光刻等环节国产化率仍较低，其中光刻设备国产化率不足1%。中微公司、北方华创、盛美上海、华海清科等国产厂商已在优势环节实现规模替代，而低国产化环节仍是未来国产替代的重点突破方向。
在后道封装中，设备品类较多，国产替代仍处于加速阶段。晶圆减薄、划片/切割、固晶/贴片、引线键合等核心环节目前仍由DISCO、ACCRETECH、ASMPT、Besi等海外厂商占据主导，其中减薄、划片及引线键合国产化率仅约10%或更低。国内厂商已在减薄、划片、固晶、塑封及AOI等环节逐步突破，华海清科、光力科技、新益昌等厂商加快产品布局，国产替代空间较大。在后道测试中，测试设备市场集中度较高，测试机与探针台仍是国产化重点方向。当前模拟/功率测试领域国产厂商已具备一定竞争力，但SoC、数字及存储测试等高端环节仍主要由Advantest、Teradyne等海外龙头主导，探针台同样存在较大国产替代空间。华峰测控、长川科技、联动科技、精智达及矽电股份等国内厂商正持续推进产品验证和客户导入，国产测试设备加速向高端测试环节渗透。
尽管存储芯片与逻辑芯片在前道制造环节均需使用光刻、刻蚀及薄膜沉积等核心设备，但受底层器件结构与工艺演进路线差异的影响，不同设备在各类芯片产线中的边际价值量呈现出明显分化：逻辑代工因依赖先进制程微缩提升密度，对图形分辨率与套刻精度要求极高，带动EUV光刻及量测设备价值持续上升；3D NAND聚焦垂直堆叠与高深宽比加工，随着层数增加，刻蚀和沉积设备的工艺难度及边际价值显著提升；DRAM工艺复杂度居中，既需图形微缩又需解决特殊电容结构制造难题，对光刻精度、深沟槽刻蚀及高K介质沉积均提出严苛要求。
相较于传统DRAM，HBM不仅沿用常规前道制造流程，还额外引入TSV等先进封装环节，使设备投入转变为“前道与后道并重”的高强度模式，显著提升了单位产能的设备价值量。其中，TSV通过在硅片内垂直打孔并填充铜，建立了替代传统平面互连的高密度垂直电气通道；芯片表面还需制备微凸块（间距约40-55μm且有望进一步微缩），以确保极小间距下的可靠电气导通与机械连接。同时，为实现多层DRAM Die与Base Die的垂直堆叠，晶圆厚度需从约775μm大幅减薄至50μm甚至30-35μm。综上，深孔刻蚀、铜填充、微凸块制备、超薄减薄及高精度键合等一系列高难度衔接工序，不仅构筑了HBM的核心制造壁垒，也显著扩大了对先进封装设备的增量需求。
存储芯片与逻辑芯片在技术演进方向上的差异，最终体现为各类前道设备在产线投资中的价值量分配明显不同：其一，存储制造对刻蚀及薄膜沉积环节的依赖更为突出；其二，存储可通过增加垂直堆叠层数提升密度，对先进光刻精度依赖有限，而逻辑芯片依靠制程微缩，对光刻分辨率及套刻精度要求更高，致使存储产线中光刻设备价值量占比明显低于逻辑产线；其三，存储芯片结构较逻辑芯片简单，单位产量的总资本开支显著更少。因此，存储行业进入扩产周期时，新增资本开支将更具针对性地向刻蚀、薄膜沉积、CMP、清洗等核心设备环节传导。

量测检测设备是半导体前道制造中保障芯片良率的核心设备。在前道晶圆制造设备投资结构中，工艺过程量检测设备价值量占比约10~11%，是仅次于薄膜沉积、刻蚀和光刻的第四大设备门类。其需求一方面来自3D NAND向400层以上持续堆叠，立体结构加工对三维形貌量测、高深宽比微观缺陷检测的要求急剧上升，每一层堆叠均需反复进行膜厚、关键尺寸（CD）及套刻精度量测以管控层间均匀性与应力偏移；另一方面，DRAM制程微缩至10nm以下、HBM及CoWoS等先进封装全面普及，使得零缺陷制造对缺陷检测与过程控制的强度要求同步抬升。量测检测设备在存储扩产周期中有望成为需求确定性突出、国产替代弹性最大的关键环节之一。根据QYResearch调研，2025 年全球半导体检测和量测设备市场销售额达到了 1,145 亿元，预计2032 年将达到1,415.9亿元，年复合增长率（CAGR）为 3.1%。而该环节长期由KLA等海外巨头垄断（2023年其全球市占率高达55.8%，国内厂商合计份额不足5%），随着存储原厂Capex上调与先进封装扩产，国产化率极低的格局为本土设备商打开了最具确定性的替代空间。除了量测检测设备，在存储扩产周期中，刻蚀、薄膜沉积与CMP三大核心前道设备环节的需求弹性与价值量均迎来显著跃升。其中，刻蚀设备凭借在NAND产线中高达30%-35%的价值量占比，成为3D NAND高深宽比结构加工及DRAM、HBM制造的核心支撑；薄膜沉积设备作为第二大前道设备品类，其需求量随3D NAND堆叠层数向400层以上演进及先进制程微缩呈倍数级增长；同时，CMP作为实现晶圆全局平坦化的关键工序，其工艺步骤随3D NAND向300层以上堆叠及DRAM制程微缩而大幅增加。这三大环节的技术壁垒与设备需求均与存储芯片结构的复杂化、纵向延伸深度绑定，共同构成了存储产能扩张中具备确定性的核心受益板块。

04

投资建议：关注低国产化率的细分龙头

机械行业半导体公司概览

半导体设备是机械设备板块中兼具周期弹性与成长属性的重要分支，其投资逻辑正由单一的周期复苏，逐步转向“下游扩产、技术升级与国产替代”共同驱动。一方面，晶圆厂资本开支回升以及AI算力需求增长，带动先进制程、存储芯片和先进封装持续扩产；另一方面，3D NAND层数提升、HBM加速渗透以及Chiplet等技术演进，使晶圆制造和封装测试环节的工序数量、检测频次与精度要求同步提高。因此，半导体设备需求不仅受益于产能扩张，也有望受益于单位产能设备价值量的持续提升。国产替代仍是国内半导体设备产业中长期较具确定性的主线。当前国产化正由单点设备验证逐步迈向批量采购和产线级导入，产业机会也由设备整机向核心零部件、工艺介质系统等配套环节延伸。建议重点关注国产化率较低、技术壁垒较高、客户验证进展明确的细分领域，并结合在手订单、收入兑现节奏及半导体业务占比，判断相关业务对公司业绩的实际贡献。从机械行业研究覆盖口径看，我们系统梳理了机械设备行业中具有半导体相关业务的上市公司，覆盖前道量测与工艺设备、后道测试设备及耗材、后道封装设备、半导体零部件和厂务系统等环节。其中，前道环节主要包括晶圆缺陷检测、膜厚及关键尺寸量测、清洗和薄膜沉积设备；后道测试环节涵盖测试机、探针台、探针卡及测试配套设备；后道封装环节则覆盖固晶、光刻、划片切割、精密组装和封装检测等设备。此外，真空泵、超高纯管阀、运动控制系统及工艺介质系统等配套企业，也有望伴随国产设备放量而受益。考虑到各公司半导体业务纯度、客户结构和产业化阶段差异较大，后续仍需重点跟踪核心客户导入、订单转化及规模化交付进展。

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