TSMC всё ещё стоит инвестировать? В 2026 году — 500 миллиардов заказов, 72% доли рынка, доминирует в мире

台積電還值得投資嗎

台積電 72% 市佔率構築的護城河

台積電在全球半導體代工市場中占據绝对领导地位,2025 年显示出强劲表现。作为全球最大半导体代工厂,台积电业务遍及多个领域,其中最受瞩目的是人工智能市场。由于台积电为多家主要芯片公司生产芯片,包括辉达(Nvidia)、AMD 以及博通(Broadcom),TSMC 在人工智能领域扮演至关重要角色。

台积电在晶圆制造领域的优势在于市场份额的绝对统治。台积电不仅为辉达和 AMD 等公司生产人工智能所需的高效芯片,还在全球晶圆代工市场中拥有近 72% 市占率,远超竞争对手三星的 7%。这种近乎垄断的市场地位,使得台积电能够掌握定价权和技术节奏,竞争对手难以在短期内撼动其地位。

人工智能应用不断扩展,特别是数据中心需求激增,台积电未来发展潜力巨大。从数据中心到智能手机与电子设备,所有产品都依赖芯片。人工智能技术已进入各行各业,这些领域的需求增长直接转化为台积电的订单增长。华尔街分析师预测 2026 年台积电营收增长率将达 21%,而这样的增长率对于市值接近 1.6 万亿美元的公司来说,无疑是相当出色的。

尽管汇率波动可能影响美元计价的增长率,但台积电在市场上的位置和未来预期增长仍然非常稳定。新台币对美元汇率的变动确实会影响财报数字,但这是会计层面的技术性问题,不改变台积电在实体经济中的基本面优势。从长期来看,技术领先地位和市场份额才是决定股价的核心因素。

辉达 5000 亿美元订单的黄金绑定

支持台积电未来增长的另一因素是与辉达的密切合作关系。辉达(NVDA)与台积电在制造 GPU 方面有着紧密合作。辉达的 Rubin 架构预计将于 2026 年推出,这是一款基于台积电先进 3 纳米制程的高效芯片,旨在以更低功耗实现更高运算能力。辉达目前拥有 5,000 亿美元的订单积压,这为台积电未来业务增长提供了稳固支撑。

这样的合作不仅有助于推动台积电营收增长,也显示出台积电在全球高科技产业中的关键角色。随着人工智能需求增加,台积电的订单量和收入有望进一步上升。更重要的是,这种绑定关系具有排他性,辉达的高阶 GPU 几乎完全依赖台积电的先进制程,即使三星或英特尔想要抢单,短期内也难以达到台积电的技术水平和良率表现。

三大技术优势巩固领先地位

制程技术领先:台积电在 3 纳米制程上已实现量产,2 纳米制程预计 2026 年下半年进入量产。竞争对手三星和英特尔在先进制程上仍面临良率和技术挑战,台积电的技术领先优势至少维持 12 至 18 个月。

CoWoS 先进封装产能扩张:人工智能芯片需要 CoWoS(Chip-on-Wafer-on-Substrate)先进封装技术,台积电在这个领域几乎是独家供应商。公司正大举扩充 CoWoS 产能,预计 2026 年产能将较 2025 年增长 50% 以上,直接对应人工智能芯片需求的爆炸性增长。

客户多元化降低风险:虽然辉达是最大客户,但台积电也为 AMD、苹果、高通、博通和 Google 等众多科技巨头提供服务。这种客户多元化降低了对单一客户的依赖风险,即使某一客户需求放缓,其他客户的订单仍能支撑整体业绩。

本益比 24 倍的估值吸引力

台積電與科技股本益比

(来源:The Motley Fool)

若将台积电股价与其他大型科技公司比较,可发现其估值相对较低。台积电 PE Ratio(本益比)预计维持在 24 倍左右,这一数字显示其股价相对其他主要科技公司仍然比较亲民。辉达本益比超过 50 倍,AMD 约 35 倍,相比之下台积电 24 倍的本益比显然更具安全边际。

虽然本益比不意味着股票一定便宜,但显示目前台积电股价并未被高估。若正在寻找一家拥有稳健成长潜力的公司,台积电无疑是值得考虑的选择。台积电与 S&P 500 指数(通常每年增长约 10%)相比,预期增长速度显著高于市场平均水平,这使得台积电在 2026 年有望成为投资者热门选择。

更关键的是 PEG 比率(本益成长比)分析。台积电 PEG 比率接近 1,这表明其股票在当前市场环境中具有非常吸引力的价格。对于 PEG 比率在 2 至 2.5 的优质股票,投资者通常愿意支付更高价格,而台积电正是这类股票。分析师预测,台积电未来 3 至 5 年可能以接近 29% 年均增长率实现稳定业绩增长,为投资者提供稳定且可预期的回报。

然而投资台积电也存在风险。地缘政治风险是最大变量,两岸关系任何恶化都可能冲击台积电运营和股价。美中科技战升级可能限制台积电对中国客户的出货,影响部分营收。此外,资本支出庞大也是考量因素,台积电每年投入数百亿美元建设新产能,若人工智能需求不如预期,可能面临产能过剩风险。

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