行业深度研究：人工智能加速发展，电子通信硬件迎来发展新机遇

ChatGPT引爆新一轮人工智能应用，人工智能将成为未来无所不在的工具。ChatGPT是由OpenAI推出的人工智能聊天机器人，基于GPT-3.5/GPT-4大模型，并引入人工标注数据和强化学习进行训练。ChatGPT通过问答形式与用户完成交互，凭借近似真实的对话和互动效果迅速成为近期发展最快和关注度最高的应用之一，上线两个月活跃用户突破1亿，成为历史上用户增长最快的应用程序，它的应用火爆使得人工智能赛道迅速升温。我们认为人工智能平台（包括芯片，模组，算法，云训练/推理）不算新型应用，而是整合电子,通信,软件及云/边缘运算/设备电子端后成为各种提升应用效能的人工智能工具平台，各类AI+应用即将落地，像ChatGPT对话机器人，以及特斯拉即将自动驾驶中引入AI学习框架，传统应用在引入AI后将迎来巨变。因此人工智能平台除了被广泛利用在云端大数据的深度学习训练和推断外,也将出现在各式各样的应用端、边缘运算及终端。 人工智能的发展将重塑电子半导体基础设施，海量数据的收集、清洗、计算、训练以及传输需求，将带来算力和网络的迭代升级，利好AI数据中心及边缘高速运算大量使用的CPU，GPU，FPGA，ASIC，HBM存储器，3DNAND，以太网PHY芯片及电源管理芯片。根据PrecedenceResearch的数据，2022年全球人工智能芯片市场规模为168.6亿美元，22-32年CAGR有望达29.7%。我们看好人工智能加速发展对电子行业带来的发展新机遇，细分板块有望持续受益：1）计算芯片：AI拉动CPU/GPU/FPGA/ASIC量价齐升，国产替代空间巨大；2）存储芯片：看好2023年存储板块止跌反弹,DDR5内存有望放量。据Yole，21-28年内存接口及配套芯片市场规模CAGR达28%；3）以太网芯片：有限局域网通信之基，服务器端大有可为。据观研天下信息，25年中国数据中心用以太网交换芯片市场规模将达到120.4亿元；4）电源管理芯片：2023年下半年有望迎来需求回暖。随着云计算、人工智能以及大功率处理器和加速卡需求的不断增长，加速服务器电压转向48V，DC-DC受益明显；5）PCB/CCL：AI催化算力需求，服务器主板和载板量价齐升。AI需求兴起，服务器PCB/CCL升级大潮将至。算力对CPU/GPU要求大幅提升，先进封装凸显载板价值。6)光芯片：全球数据量爆炸式增长，光通信逐渐崛起。据Lightcounting数据，2027年全球光模块市场规模超200亿，光芯片为光模块核心组件。 ChatGPT等AIGC业务快速迭代，带来新一轮通信基础设施升级机遇。一方面，ChatGPT大幅提振高算力需求，带动服务器增长与AI服务器占比提升。据TrendForce，截至2022年搭载GPGPU的AI服务器年出货量占整体服务器比重近1%，2023年预估在ChatGPT加持下出货量年成长可达8%，2022-2026年CAGR将达10.8%。浪潮信息、中科曙光等国内龙头公司AI算力业务成长有望提速。另一方面，ChatGPT带动云计算产业链升级，加速800G光模块商用，同时带动CPO等先进封装技术需求。据LightCounting，全球TOP5云厂商2020年以太网光模块支出为14亿美元，到2026年其支出有望超30亿美元，800G光模块将从2025年底开始主导这一细分市场。中际旭创800G前沿产品已接收小规模批量订单，且天孚通信和中际旭创在CPO封装已经有所布局，有望开辟新成长曲线。 重点推荐：英伟达、AMD、澜起科技、裕太微、沪电股份、兴森科技、浪潮信息、中际旭创、天孚通信、通富微电。 海外市场陷入衰退；人工智能终端应用落地不如预期；各下游市场需求不如预期；美国加大对华制裁力度。 内容目录 一、人工智能高速发展对电子行业的加持5 1.1ChatGPT点燃新一轮人工智能热情5 1.2计算芯片：AI拉动GPU/FPGA/ASIC量价齐升7 1.3存储芯片：看好23年存储板块有望迎来拐点，DDR5内存放量14 1.4以太网芯片：有限局域网通信之基，服务器端大有可为18 1.5电源管理芯片：2023年下半年有望迎来需求回暖21 1.6PCB/CCL：AI催化算力需求，服务器主板和载板量价齐升23 1.7光芯片：数通和电信市场水大鱼大，光芯片国产替代空间广阔27 二、人工智能高速发展对通信行业的加持29 2.1ChatGPT大幅提振算力需求，带动服务器增长与AI服务器占比提升29 2.2ChatGPT刺激高速率光模块占比提升，CPO产品迎来爆发期31 三、投资建议33 四、风险提示34 图表目录 图表1：ChatGPT成为历史上最快突破1亿活跃用户的应用程序5 图表2：AI人工智能不同落地场景6 图表3：2025年全球人工智能市场规模达2219亿美元6 图表4：2025年中国人工智能市场规模达184亿美元6 图表5：英伟达加速计算平台示意图7 图表6：大模型时代训练所需算力增速远超摩尔定律7 图表7：22-32年人工智能芯片市场规模CAGR达29.7%7 图表8：CPU、GPU、FPGA、ASIC特点对比8 图表9：CPU采用串行计算架构8 图表10：CPU采用低延迟设计架构8 图表11：2026年全球服务器市场规模1665亿美元8 图表12：Intel主导全球CPU市场8 图表13：国产CPU芯片对比9 图表14：X86架构CPU国产替换空间测算10 图表15：GPU采用串行计算架构10 图表16：GPU采用高吞吐设计架构10 图表17：2016年-2021年数据中心负载任务量变化11 图表18：2024年全球超大规模数据中心超1000个11 图表19：2030年全球GPU市场规模有望达4774亿美元11 图表20：英伟达主导独立GPU市场11 图表21：国内GPU产业链情况12 图表22：英特尔FPGA技术路线图13 图表23：2030年全球FPGA市场规模有望达221亿美元13 图表24：2021年中国FPGA芯片下竞争格局14 图表25：谷歌历代TPU性能对比14 图表26：机器数据量图表15 图表27：2021-2023ENAND产能16 图表28：2021-2023ENAND需求16 图表29：2021-2023EDRAM产能16 图表30：2021-2023EDRAM需求16 图表31：2023年NAND供需格局大幅缓解17 图表32：2023年DRAM供需格局小幅缓解17 图表33：我们看好弹性最大的存储板块2023年止跌反弹17 图表34：2028年全球内存模组出货量有望达6.5亿18 图表35：2028年内存接口芯片及配套芯片市场规模有望达40亿美元18 图表36：以太网下游应用场景19 图表37：英伟达Spectrum以太网交换机19 图表38：英伟达LinkX以太网电缆19 图表39：以太网结构示意图20 图表40：以太网PHY芯片功能示意图20 图表41：以太网技术发展路线20 图表42：数据中心脊叶架构示意图20 图表43：中国数据中心以太网芯片市场规模及预测20 图表44：国内外主要公司以太网芯片技术对比21 图表45：电源管理芯片产品类别与应用场景21 图表46：2020年全球模拟芯片各品类销售占比22 图表47：全球模拟芯片市场规模变化情况22 图表48：48V电源与12V电源功耗对比22 图表49：48V电源DC/DC转换器选择方案22 图表50：2020年全球电源管理芯片集中度23 图表51：2020年中国企业电源管理芯片集中度23 图表52：杰华特DC-DC产品与海外竞品性能对比情况23 图表53：PCB是支撑服务器内部结构的重要元器件24 图表54：服务器平台升级24 图表55：CCL材料等级划分24 图表56：服务器平台升级25 图表57：2021年全球特种基材CCL市场格局25 图表58：全球先进封装市场规模（十亿美元）25 图表59：封装基板结构示意图25 图表60：先进封装中载板成本占比达到50%26 图表61：各类载板的产值变化（百万美元）26 图表62：国内载板厂商在载板市场占有率26 图表63：国内载板第一梯队厂商布局情况27 图表64：光芯片在光通信中用于产生和接受光信号27 图表65：激光器芯片和探测器芯片细分品类28 图表66：2025年全球光模块市场规模有望达113亿美元28 图表67：光芯片竞争格局29 图表68：全球服务器出货量30 图表69：全球服务器市场规模（亿美元）30 图表70：数据中心硬件成本结构30 图表71：2022-2026年全球AI服务器出货量31 图表72：2021年全球AI服务器市场份额31 图表73：亿欧智库算力服务综合价值力评估31 图表74：全球光模块市场规模（亿美元）32 图表75：全球TOP5云厂商以太网光模块销售额（$M）32 图表76：光电共封装的封装形式及发展趋势33 1.1ChatGPT点燃新一轮人工智能热情 ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的人工智能聊天机器人，该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型，并通过人类反馈的监督学习和强化学习进行训练。ChatGPT通过问答形式与用户完成交互，可以完成自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。ChatGPT因其能提供类似人类的响应，迅速成为近期发展最快和关注度最高的应用之一，上线5 天用户突破百万，上线两个月活跃用户突破1亿，使其成为历史上用户增长最快的应用程序，它的爆火出圈使得人工智能赛道迅速升温。 图表1：ChatGPT成为历史上最快突破1亿活跃用户的应用程序 来源：CNBC，国金证券研究所 人工智能AI顾名思义就是通过高性能计算机来模拟人脑的认知及推理过程，尤其是在收集大量原始数据后，再通过高性能计算机加上各类特殊的AI算法来训练和提高AI的认知能力，其中包括视觉（图像，视频），听觉（语言，声音）等各类能力。当AI的认知能力训练完成后，推理算法能够使用高性能计算机举一反三完成数据收集、推理和决策，形成对人类部分工作的代替。 人工智能正在由云端应用场景走向终端应用场景。人工智能平台（包括芯片，模组，软件）在一般人看起来像是一种新型应用,但在我们看来人工智能芯片在整合软硬件后将成为各类终端应用的提升效能工具平台,各类AI+应用即将落地，像ChatGPT对话机器人，以及特斯拉即将自动驾驶中引入AI学习框架，传统应用在引入AI后将迎来巨变。这就像我们 常用的微软bing搜索,微软bing搜索是我们应付各种陌生问题的生财工具,引入类ChatGPT的AI模型后能够直接给用户提供部分答案。因此人工智能平台除了被广泛利用在云端大数据的深度学习训练和推断外,我们认为人工智能平台也将出现在各式各样的应用端的边缘运算及终端。AI的第一波浪潮是学习感知和推理，例如自然语言处理、机器视觉、推荐算法等，而AI的下一波浪潮将会是人工智能规划，AI将感知、学习和推理的结果通过各类机器人形成计划和付诸行动。 图表2：AI人工智能不同落地场景 来源：英伟达，国金证券研究所 人工智能技术已在人机交互、智能家居、智能驾驶、智慧金融、智能安防等多个领域实现技术落地，且应用场景愈来愈丰富，AI产业已进入全方位商业化的发展阶段。根据IDC的数据，2021年全球人工智能市场规模达到885.7亿美元，预计2025年将达到2218.7亿美元，21-25年CAGR达26.2%。当前我国人工智能产业加速发展，从基础支撑、核心技术到行业应用的产业链条基本形成，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。政策支持、投资引导和巨头布局将推动中国AI产业的结构调整，进一步扩大市场规模。根据IDC的数据，中国人工智能市场规模预计2025年有望达184.3亿美元，21-25年CAGR达24.4%。 图表3：2025年全球人工智能市场规模达2219亿美元图表4：2025年中国人工智能市场规模达184亿美元 2,500 2,000 1,500