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

marsbitPubblicato 2026-06-25Pubblicato ultima volta 2026-06-25

Introduzione

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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Domande pertinenti

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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The article outlines the diverse and fragmented landscape of "World Models" in China's tech industry, where major players are pursuing similar goals under different names like world foundational models, physical AI, or integrated within autonomous driving and embodied intelligence systems. The core aim is to enable AI to create an internal, dynamic environment for simulation, reasoning, and learning, reducing reliance on infinite real-world data. This "data engine" allows for unlimited generation, experimentation, and iteration. The report categorizes the approaches of different companies: * **Internet Giants:** Alibaba is developing models for linguistic, virtual, and physical worlds (Qwen-AgentWorld, HappyOyster, Qwen-RobotWorld). Tencent's HY-World focuses on 3D, game, and social scenarios. ByteDance leverages its vast video data for a potential "digital twin" model. Huawei integrates its model into industrial applications like smart cars and robotics without separately branding it. Baidu embeds world model capabilities within its Apollo autonomous driving and Ernie systems. * **Automakers:** Companies like NIO, Li Auto, XPeng, and Geely are using world models as virtual "driving schools" and "testing grounds." They generate complex scenarios (e.g., rain, snow) to train and validate autonomous driving systems in simulation, aiming for more capable and safer AI drivers. * **Autonomous Driving Suppliers:** Firms such as Momenta, Horizon Robotics, Haomo.ai, and DeepRoute.ai are building the underlying "world engines." They focus on large-scale video generation for simulation, reinforcement learning, and enhancing end-to-end autonomous driving models, often integrating these capabilities into commercial products. While startups bring focus and innovation, they face challenges like limited data, compute resources, and deployment channels. Large companies possess these advantages and are rapidly transitioning world models from research projects into core business infrastructure powering products in vehicles, games, and industry. The conclusion is that world models represent an evolution and convergence of existing AI fields into crucial industrial infrastructure, moving the competition from simply building a model to effectively deploying it to understand and interact with the physical world.

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Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. Questa mancanza di trasparenza può derivare dall'impegno del progetto per la decentralizzazione—un ethos che molti progetti web3 condividono, dando priorità ai contributi collettivi rispetto al riconoscimento individuale. Centrando le discussioni attorno alla comunità e ai suoi obiettivi collettivi, SPERO,$$s$ incarna l'essenza dell'empowerment senza mettere in evidenza individui specifici. Pertanto, comprendere l'etica e la missione di SPERO rimane più importante che identificare un creatore singolo. Chi sono gli Investitori di SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ è supportato da una varietà di investitori che vanno dai capitalisti di rischio agli investitori angelici dedicati a promuovere l'innovazione nel settore crypto. Il focus di questi investitori generalmente si allinea con la missione di SPERO—dando priorità a progetti che promettono avanzamenti tecnologici sociali, inclusività finanziaria e governance decentralizzata. 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Utilità del Token: SPERO,$$s$ utilizza il proprio token di criptovaluta, progettato per servire varie funzioni all'interno dell'ecosistema. Questi token abilitano transazioni, premi e la facilitazione dei servizi offerti sulla piattaforma, migliorando l'impegno e l'utilità complessivi. Architettura Stratificata: L'architettura tecnica di SPERO,$$s$ supporta la modularità e la scalabilità, consentendo un'integrazione fluida di funzionalità e applicazioni aggiuntive man mano che il progetto evolve. Questa adattabilità è fondamentale per mantenere la rilevanza nel panorama crypto in continua evoluzione. Coinvolgimento della Comunità: Il progetto enfatizza iniziative guidate dalla comunità, impiegando meccanismi che incentivano la collaborazione e il feedback. Nutrendo una comunità forte, SPERO,$$s$ può affrontare meglio le esigenze degli utenti e adattarsi alle tendenze di mercato. 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90 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

556 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

Come comprare S

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Sonic (S) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente SonicS.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Sonic (S)Dopo aver acquistato Sonic (S), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Sonic (S)Scambia facilmente Sonic (S) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

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