来源：市场资讯
（来源：猫哥观世界猫哥读研报）
7月24日，野村发布最新半导体测试行业研报认为，随着AI、高性能计算（HPC）以及CPO技术的发展，AI产业正在进入芯片复杂度升级时代，而先进半导体测试将成为AI产业链中新的高增长方向。
在野村看来，AI带来的变化已经不只是芯片需求增加，而是推动整个半导体产业进入新阶段，芯片更大、更复杂、更先进，而芯片越复杂，对测试技术的要求越高。
因此，未来AI产业链的竞争，不只是比谁能设计更强的芯片，也要比谁能够帮助芯片实现更高良率、更低成本和更稳定量产。
一、AI芯片越强，测试价值越高
过去几年，AI产业链最大的投资热点主要集中在几个方向：GPU芯片、AI服务器、高速光模块以及先进封装。
但市场容易忽视一个环节，芯片测试。
很多投资者认为，测试只是半导体制造过程中的辅助环节，但实际上，随着芯片进入AI时代，测试的重要性正在发生变化。
为什么？因为芯片越来越复杂。
过去普通芯片可能只需要完成单一计算任务，而现在AI芯片需要同时满足更高算力、更快数据传输、更低功耗以及更复杂封装结构。
尤其是AI GPU，需要与HBM高速存储结合，同时通过先进封装技术提升性能。
这意味着，芯片内部结构越来越复杂，制造难度越来越高，出现缺陷的概率也随之增加，最终结果就是，测试需求快速增加。
简单来说，以前半导体行业比拼的是能不能制造芯片，而未来比拼的是能不能稳定、大规模制造高性能芯片，而测试，就是保证这一切实现的关键环节。
二、为什么先进芯片正在推动测试行业升级？
半导体行业正在经历一个重要变化：芯片设计方式正在改变。
过去是单颗大芯片，而未来将逐渐转向Chiplet（芯粒化）+先进封装+高速互联。
这种变化带来了巨大优势，可以降低制造成本，提高芯片性能，但同时也带来了新的挑战。
因为不同芯粒之间需要高速连接，HBM需要与GPU高度协同，光电模块需要实现高速通信，这些都需要更加精准的测试。
野村认为，未来先进测试需求增长主要来自三个方向：第一，AI/HPC芯片需求增长；第二，先进封装技术普及；第三，CPO技术商业化推进。
这意味着，测试行业正在从传统制造环节，升级为AI产业链的重要基础设施。
三、探针卡成为最大受益方向之一
在先进半导体测试领域，野村重点关注一个核心产品：Probe Card（探针卡）。
简单理解，探针卡就是芯片测试过程中的检测触手。
它连接测试设备和晶圆芯片，通过大量微小探针，对芯片电性能进行检测。
随着芯片越来越先进，对探针卡要求越来越高。
过去普通芯片测试可能要求有限，但AI芯片需要更高精度、更多探针数量以及更复杂信号测试，因此，高端探针卡价值量不断提升。
从野村预测来看，MPI未来增长的重要驱动力，就是Probe Card业务
数据显示，MPI收入结构中，Probe Card占比持续提升，2023年Probe Card收入占比约68%，2024年提升至72%，预计未来几年仍将成为公司最核心业务。
这说明一个趋势，AI芯片需求增长，正在直接带动上游测试耗材和设备升级。
四、CPO时代开启，测试需求可能迎来第二增长曲线
除了AI芯片本身，野村特别关注另一个方向：CPO。
为什么CPO重要？
因为AI时代最大的瓶颈之一，正在从计算能力转向数据传输能力。
未来AI模型规模越来越大，需要处理的数据量越来越高。
传统光模块方案可能面临功耗增加、传输距离限制以及速度提升困难等问题。
因此，CPO被认为是下一代AI数据中心的重要技术方向。
但CPO也带来了新的测试需求。因为CPO融合了电子芯片、光芯片、高速连接以及先进封装，整个生产流程更加复杂。
野村在报告中详细拆解了CPO测试流程，包括晶圆级测试、封装级测试以及系统级测试等多个环节。
这意味着，未来AI基础设施升级，不仅需要更多GPU，也需要更多测试设备。
五、野村为什么看好MPI？未来三年收入或高速增长
在具体公司方面，野村重点分析了MPI。
根据报告预测：MPI收入将保持高速增长，预计2026年收入达到214.67亿新台币，2027年达到427.33亿新台币，2028年进一步提升至667.91亿新台币。
利润方面：2026年净利润预计125.53亿新台币，2027年预计达到152.25亿新台币，2028年预计达到222.56亿新台币。
从增长速度来看：2026年至2028年，公司收入复合增长率达到较高水平。
野村认为，MPI具备三个核心优势：第一，拥有MEMS探针制造能力，第二，客户结构更加分散，降低单一客户风险，第三，公司参与CPO测试，有望受益于AI基础设施升级。
野村对其目标价采用2027年至2028年平均EPS给予45倍市盈率估值，虽然这个估值高于过去历史区间，但野村认为，由于AI带来的收入增长速度明显提升，同时MPI具备MEMS技术优势、CPO测试机会以及更广泛客户基础，因此高估值具有一定合理性。
简单来说，市场过去给测试公司的估值，是按照传统半导体周期计算，但AI时代，测试可能正在从周期股变成成长股。
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