Report Analysis: TSMC's AI Revenue to Double by 2027, CoWoS Capacity Remains a Bottleneck

marsbitPublicado a 2026-06-25Actualizado a 2026-06-25

Resumen

Morgan Stanley's report on June 23 forecasts explosive growth for TSMC's AI-related revenue. It predicts revenue will surge to $86.3 billion in 2027, a 218% increase from 2026's $27.1 billion. While GPUs (led by Nvidia) remain the primary driver, significant new demand is emerging from AMD's Venice CPUs and MI400 GPUs, and Google's TPUs. A critical bottleneck is CoWoS advanced packaging capacity. Global demand for CoWoS is projected to reach 2.694 million units in 2027, a 93% year-on-year increase. Even with TSMC's planned expansion to 200k wafers/month and non-TSMC capacity, a shortage is expected, particularly for high-end CoWoS-L used by Nvidia. This scarcity grants TSMC pricing power. Key near-term catalysts include improved ABF substrate supply, rising CPU demand, and Nvidia's Rubin Ultra production. The report highlights winners across the supply chain, including MediaTek (Google TPU partner) and ASE Group.

Author: Rita

TideResearch Insights

Morgan Stanley released an in-depth supply chain report on TSMC on June 23. The core conclusion: based on the latest supply chain survey, the forecast for global CoWoS advanced packaging demand in 2027 has been revised upwards. TSMC's AI-related revenue is projected to reach $86.3 billion in 2027, a 218% increase from $27.1 billion in 2026. Nvidia remains the core driver, but AMD's CPUs and Google's TPUs are becoming new growth engines. Most critically, even if TSMC expands its CoWoS capacity to 200,000 units per month, it may still fail to meet the global demand gap of 2.69 million units.

TSMC's AI Revenue Experiences Explosive Growth

Numbers speak loudest. Morgan Stanley predicts TSMC's AI-related revenue will hit $86.3 billion in 2027, compared to $27.1 billion in 2026, representing 218% growth. This is an exponential leap, not linear growth.

Breaking down the $86.3 billion, GPU revenue accounts for $28 billion, custom AI chip revenue for $18 billion, CoWoS advanced packaging revenue for $40 billion, and AI server CPU revenue for $0.3 billion. TSMC's role in the AI chip industry chain is not just wafer manufacturing; advanced packaging has become an equally important revenue stream.

By 2028, this number is expected to climb further to $106.6 billion. Within three years, TSMC's AI business has nearly tripled in scale. The construction of AI infrastructure is far from saturated; TSMC, as the "shovel seller," is still in the capacity ramp-up phase.

But can capacity really keep up?

Nvidia's demand for TSMC's CoWoS capacity remains the absolute main force. Morgan Stanley expects Nvidia's Rubin and Blackwell GPUs, along with its newly launched Vera CPU, will consume a total of 1.222 million CoWoS units in 2027, a 57% year-on-year increase.

What truly surprised Morgan Stanley is AMD. AMD's total CoWoS consumption is projected to surge 308%, from 120,000 units in 2026 to 530,000 units in 2027. Driving this growth is AMD's Venice CPU and MI400 series GPUs fully supporting agentic AI. The CPU market is being accelerated by AI penetration, not just the GPU market.

This shift is profound. Last year, market discussions focused on GPU dominance, but this year Morgan Stanley clearly sees data centers expanding procurement of both GPUs and CPUs. Nvidia's CPUs are also consuming capacity, while AMD's CPU consumption has surged significantly. The demand for CPU compute power on the AI inference side far exceeds expectations.

Google's TPU Quietly Becomes the Second Largest Consumer

Beyond Nvidia and AMD, Morgan Stanley particularly highlighted the demand from Google's TPUs. Google sources CoWoS advanced packaging through two channels: one is MediaTek as a design service partner, and the other is involvement from Broadcom. Both companies design and manufacture TPU chips for Google, requiring substantial CoWoS capacity.

Morgan Stanley believes that if the supply of ABF substrates improves, MediaTek's procurement volume of TPUs for Google has significant upside potential, and current forecasts might be conservative. Google's ambitions in AI chips have not yet been fully unleashed.

The CoWoS Capacity Gap Is Unbridgeable

Now, back to the most critical question: capacity.

Global CoWoS demand is 1.394 million units in 2026, projected to jump to 2.694 million units in 2027, a 93% increase. TSMC plans to expand its CoWoS capacity to 200,000 units per month by the end of 2027. Non-TSMC capacity is also expected to expand to 80,000 units per month. Combined, global capacity will be about 280,000 units per month, equivalent to an annual capacity of 3.36 million units.

This seems sufficient on the surface, but the problem lies in that the 2.694 million units is the estimated global demand, and Morgan Stanley's survey may not have fully captured all demand signals. Furthermore, the distribution between high-end CoWoS-L and CoWoS-S is crucial. The most advanced CoWoS-L, which Nvidia requires, is extremely tight, and this happens to be TSMC's strength.

Although total capacity appears adequate, TSMC remains in a state of supply shortage at the highest end of advanced packaging. This gives TSMC pricing power and explains Morgan Stanley's Overweight rating on the company.

Emerging Demand Catalysts Persist

Morgan Stanley listed three near-term catalysts. First, improvements in ABF substrate supply, particularly the release of T-Glass capacity procured by MediaTek, will directly boost Google TPU shipments. Second, validation of emerging CPU demand; Nvidia's Vera and AMD's Venice are beginning volume shipments, continuously driving CoWoS consumption. Third, the mass production of Nvidia's next-generation Rubin Ultra product, expected to see significant shipments in the second half of the year.

These catalysts linked together mean that TSMC's CoWoS business will not lack orders in 2027; the key is whether capacity can keep up. From this perspective, TSMC's capital expenditure cycle is far from over.

New Winners in the Supply Chain

In the report, Morgan Stanley specifically highlighted several companies to watch. MediaTek was listed as a top pick because it is Google's primary design partner for TPUs, directly benefiting from AI demand growth. ASE Group and KYEC were also reiterated with Overweight ratings, serving AMD's Venice CPU supply chain and Nvidia's GPU supply chain, respectively.

TSMC itself remains the core beneficiary, but Morgan Stanley's view is that the entire AI supply chain is benefiting, not just the chip design end.

TSMC's AI revenue growth is indeed astonishing; doubling to $86.3 billion by 2027 is not a fantasy. However, this growth is premised on the capacity actually being built, and, most crucially, that advanced packaging capacity does not become a new bottleneck. Morgan Stanley believes it will not, but also clearly points out that supply chain differentiation is intensifying, and the line between winners and losers is being redrawn.

Disclaimer

This article is TideResearch's collation and interpretation of a third-party brokerage research report. The ratings, target prices, earnings forecasts, and related judgments cited herein are the views of Morgan Stanley analysts, representing only the position of their institution, not TideResearch's views, and do not constitute any investment advice.

Please note three points while reading: First, target prices are analysts' expectations for the next approximately 12 months, representing forecasts, not promises, and are subject to frequent adjustments based on performance and market conditions. Second, sell-side research reports are inherently bullish, and some covered companies may have investment banking relationships with the brokerage. Third, the value of a research report lies in its core logic and underlying assumptions, not just a specific target price. Focus on the logic, not just the price.

The market carries risks; decisions should be made independently. This article should not be used as a basis for buying or selling any securities.

Data source: Morgan Stanley Research Report (Charlie Chan et al., June 23, 2026) · Public market data.

TideResearch · 2026 June

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QAccording to the Morgan Stanley report, what is the predicted AI-related revenue for TSMC in 2027 and what does this represent compared to 2026?

AThe report predicts TSMC's AI-related revenue will reach $86.3 billion in 2027, representing a 218% increase from the $27.1 billion projected for 2026.

QWhat are the main drivers for TSMC's AI revenue growth in 2027 beyond Nvidia, as highlighted in the report?

ABeyond Nvidia, the main drivers are AMD's Venice CPU and MI400 series GPU for agentic AI, and Google's TPU demand facilitated through design partners like MediaTek and Broadcom.

QWhat is the critical bottleneck identified for TSMC's AI growth, and what are the projected global CoWoS capacity versus demand figures for 2027?

AThe critical bottleneck is advanced CoWoS packaging capacity. The report projects global CoWoS demand to reach 2.694 million units in 2027, while total global capacity (TSMC and non-TSMC) is expected to be approximately 2.8 million units per month, or 3.36 million units annually. The supply for the most advanced CoWoS-L technology remains tight.

QWhich companies are listed in the report as new winners in the AI supply chain and why?

AMediaTek is listed as the top pick due to its role as Google's primary design service partner for TPUs. ASE Technology and KYEC are also reiterated as Overweight due to their roles in AMD's Venice CPU supply chain and Nvidia's GPU testing, respectively.

QWhat are the three near-term catalysts for CoWoS demand mentioned by Morgan Stanley?

AThe three catalysts are: 1) Improved supply of ABF substrates, particularly the release of T-Glass capacity for MediaTek, which would boost Google TPU shipments. 2) Validation of emerging CPU demand from Nvidia's Vera and AMD's Venice. 3) The mass production of Nvidia's next-generation Rubin Ultra GPU in the second half of the year.

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87 Vistas totalesPublicado en 2024.12.17Actualizado en 2024.12.17

Qué es AGENT S

Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios una guía paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de ejecutarse localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con varias plataformas de IA aseguran que Agent S pueda encajar sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S busca llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. 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