电子行业深度报告：半导体布局正当时，关注三大投资主线

半导体板块估值及景气度反转可期：申万半导体指数当前动态市盈率为处于近四年的底部位置，板块估值水位具备较充足的安全边际；而从供需两端来看，伴随持续去库存及技术升级，同时传统领域订单初显回暖迹象，我们当前时点非常看好需求复苏+技术创新+国产替代带来的半导体产业投资机遇！ 传统领域需求复苏为估值修复构筑基础：当前家电等传统下游订单有所回暖，手机等领域亦初显边际改善迹象，封测领域往往在半导体行业中成为景气度的先行指标，同时叠加Chiplet确定性趋势，在后续需求全面回暖过程中有望率先受益；IC设计环节国内领先公司持续去库存，并持续加大特定领域技术升级趋势（存储、射频、光学等），在下半年景气度反转前提下有望迎业绩拐点。 技术升级拉动长期需求空间：1）GPT拉动服务器算力提升，高算力芯片市场迎量价齐升机遇，国产服务器算力芯片及相关环节半导体公司仍处于追赶阶段，但有望在产业发展大势下不断取得突破；2）在全球新能源汽车销量、光储充新增装机量高增长背景下，逆变器/变流器等电力电子环节需求持续旺盛，本土厂商深度参与功率半导体赛道，行业增长叠加国产替代，本土厂商业绩有望延续高增长态势。 自主可控大势持续打开成长空间：半导体全产业链自主可控大势所趋， 1）从材料角度来看，目前前道晶圆制造材料和后道封装材料的国产率尚低，但值得期待的是，在硅片、掩膜版、光刻胶、化学品、靶材、抛光垫等环节均有国内上市公司在加速布局或已取得局部突破，未来市场空间与国产渗透率有望呈现双增趋势；2）从晶圆制造角度来看，关注国内以中芯国际为代表的头部晶圆厂先进制程进展，以及国产化产线与细分领域订单高确定性的晶圆产线扩产节奏。 投资建议：我们全面看好需求复苏+技术创新+国产替代趋势下的半导体产业投资机遇，建议关注三条主线下的代表公司—— 1）传统领域需求复苏，看好封测及IC设计环节迎估值修复契机，代表公司长电科技（封测）、兆易创新（存储）、北京君正（存储）、唯捷创芯（射频）、韦尔股份（CIS）、中科蓝讯（SoC）等； 2）技术创新拉动长期需求空间，看好AI及新能源催化相关半导体产业链的投资机遇及代表公司的技术突破进展，AI产业链代表公司包括海光信息（算力芯片）、澜起科技（内存接口芯片）、源杰科技（光芯片）、国芯科技（云安全芯片）等，新能源趋势下功率半导体代表公司包括斯达半导、扬杰科技、东微半导等。 3）自主可控大趋势下的成长机遇，看好半导体材料特定环节的突破以及国内晶圆厂的先进制程及国产产线的进展，代表公司包括中芯国际（先进制程晶圆）、燕东微（国产化晶圆产线）、雅克科技（半导体材料平台）、美埃科技（洁净室设备）等。 风险提示：景气度复苏进展不达预期，技术突破进展不达预期，国际关系紧张程度加剧。 1.行业估值弹性大，三条主线带来机遇 半导体行业景气度筑底，有望迎来拐点。受整体需求影响，全球半导体行业的销售额连续五个季度同比下滑，但基本面基本已反映至股价中，截至4月6日，申万半导体指数动态市盈率为42倍，处于近四年的底部位置，板块估值水位具备较充足的安全边际。 图1：全球半导体月度销售额（数据截至2023年1月） 图2：申万半导体指数滚动市盈率 表1：各电子行业及半导体细分赛道估值水平 从供需两端也可以看出半导体行业景气度目前已筑底，有望在一定时间内迎来拐点： 供给端：IC设计公司和渠道方继续推动去库存，国内设计、制造、封测和材料设备各环节代表公司近期均在加大市场拓展和新技术升级，中短期区间上需求回暖及长期区间上国产化带来的需求弹性值得期待。 需求端：订单方面，手机及家电行业一季度末订单有望回升；销量方面，年中促销及新产品地陆续发布有望推动二三季度终端销量改善；龙头厂商方面，应材、泛林、东电等半导体设备大厂均预期市场会在2023年下半年迎来复苏。 综合以上趋势，我们当前非常看好需求恢复+技术创新+国产替代带来的半导体产业投资机遇！ 图3：各半导体设备大厂对市场的预期 2.传统需求复苏为估值修复构筑基础 需求复苏叠加Chiplet高确定性，我们看好封测环节的率先回暖。由于承接IC设计环节的订单需求并直接与晶圆厂密切沟通，封测领域往往在半导体行业中成为景气度的先行指标，从台湾地区厂商日月光、力成月度营收数据来看，目前行业已经处于底部区间，复苏可期。 图4：日月光月度营收（数据截至2023年2月） 图5：力成月度营收（数据截至2023年2月） 同时在贸易摩擦常态化预期下，Chiplet是实现等效先进制程的确定性方向，根据Omdia，全球Chiplet市场规模预计从2024年的58亿美元增长至2035年的570亿美元，CAGR达23%。考虑到需求基本盘的复苏、Chiplet应用的确定性以及中国大陆厂商在行业内的稳定份额，可以重点关注相关公司基本面及股价表现。 图6：全球Chiplet预期市场规模（单位：亿美元） 图7：2022年全球前十大封测厂商 ChatGPT更新迭代掀起AI应用浪潮，算力需求是AI应用中的核心需求，云计算中的服务器是满足算力需求的核心，AI芯片为服务器提供了算力支持。随着AI逐渐赋能应用领域，适用范围逐步扩大，服务器需求高增长，推动AI芯片市场规模持续扩大。 Chiplet封装方案可以提升AI芯片的性能，起到协同作用，进一步提升芯片算力，掌握Chiplet封装方案的封测厂商有望打开业绩成长空间。 表2：大陆主流封测厂主业及服务器布局 IC设计环节持续去库存，去库存节奏逐渐达成共识。台积电管理层认为产品库存的主动调整期将在2023年上半年结束，摩根士丹利同样认为2023年是半导体复苏周期的重要时点。伴随消费电子稳步复苏，行业景气周期有望重启。根据IDC预测，2024年全球智能手机出货量有望恢复6.2%的增长，下游修复预期下封测厂商有望重新迎回业绩边际改善和估值修复的机遇。 图8：2023-2027年安卓智能手机全球出货量预测（万台） 3.技术进步拉动长期需求空间 3.1.AI芯片：AI模型训练及运行核心硬件，与行业同步成长 3.1.1.GPT拉动算力提升，带动高算力芯片市场量价齐升 ChatGPT点燃AI落地应用火光，AI核心市场有望达数千亿。ChatGPT同时加速了需求端与供给端的发展，在推出两个月内ChatGPT的用户数即突破1亿，超过了TikTok（9个月）和Instagram（两年半），同时微软、汤姆猫等厂商积极将ChatGPT接入核心产品，百度等AI厂商也推出自研大模型。根据亿欧智库，中国AI核心市场规模将从2022年的1935.3亿元人民币增长至2025年的4000亿元人民币，CAGR=27.4%。 ChatGPT数据量扩张，算力需求持续增加。历代GPT的参数量呈现指数级增长，ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days(每秒计算一千万亿次，需要计算3640天);GPT-4在ChatGPT的基础上增加了图像、视频等交互信息类型，内容容量扩大到2.5万字，所需的算力规模远大于单纯的文字交互。OpenAI首席执行官Sam Altman接受公开采访表示，GTP-5在2024年底至2025年发布，它的参数量为GTP-3的100倍，需要的计算量为GTP-3的200-400倍。随着ChatGPT的用户和应用范围的持续扩大，数据处理的压力增大，将提出庞大的算力需求。 图9：中国AI核心产业市场规模 图10：模型算力预测 算力需求带动高算力芯片市场，AI芯片市场规模持续扩张。机器所产生的数据量在2018年首次超越人类所创造的数据量，从2019年，每年几乎以倍数的幅度来增加，从2020年到2025年，全球数据增量将达到157Zetabytes，5年GAGR高达89%。庞大的数据增量，必须运用各种具备高速运算的人工智能芯片来过滤、处理分析、训练及推理，这将持续带动AI芯片，尤其是高算力芯片需求。根据华经产业研究院发布的《2021-2026年中国GPU行业发展监测及投资战略规划研究报告》，2020年全球GPU行业市场规模达254.1亿美元，预计2027年将达到1853.1亿美元，复合年均增长率32.82%，GPU市场保持高速增长态势。同时根据亿欧智库预测，2025年我国AI芯片市场规模将达到1780亿元，2019-2025GAGR可达42.9%。 图11：2020-2027全球GPU市场规模（单位：亿美元） 图12：2019-2025中国AI芯片市场规模（单位：亿元） AI风潮席卷，芯片价值量有望提升。AI技术的蓬勃发展和广泛应用，导致对高性能计算能力的需求空前旺盛。AI芯片作为行业的核心组件，其价格也随之攀升，成为科技产业的新增长点。随着AI模型复杂度的增加和参数量的指数级扩张，对计算能力的要求不断提高。例如预计在2024年底至2025年发布的GPT-5，其参数量将是GPT-3的100倍，所需算力为GPT-3的200-400倍。由于高性能AI芯片在满足这种日益增长的算力需求方面具有不可替代的作用，算力快速增长需求下，芯片供给的不确定性有望提升芯片价格提升。 表3：英伟达主要GPU芯片价格 3.1.2.算力时代凸显芯片价值，国产芯片仍处追赶阶段 AI服务器核心在于高性能芯片。参数规模、训练数据随着模型多模态发展呈现量级增长，而消化、处理数据的能力，即算力，才是制约模型发挥与其能力的关键因素。 在满足算力的最终诉求下，相较于大量叠加服务器台数，提升算力芯片性能同样不可或缺。以英伟达GPU芯片H100SXM为例，FP16TensorCore算力为1979TFLOPS，一台搭载8片H100SXM的服务器算力是之前所假设的GPUA100服务器50倍。 GPU占据AI芯片大类市场，全球应用最为广泛。AI芯片在不同领域对于指标的需求不同。训练过程中，GPU由于具备并行计算高度适配神经网络，支持高速解决巨额工作量；推理过程中仅稀疏结构支持一项便能带来2倍性能提升。由于GPU可兼容训练和推理，高度适配AI模型构建，在全球AI芯片中应用最为广泛。2021年H1中国AI芯片市场中，GPU占比达到91.9%。据IDC数据，预计到2025年GPU仍将占据AI芯片8成市场份额。 图13：GPU并行计算架构适配AI模型建构 图14：2021年H1中国AI芯片市场占比 英伟达主要GPU产品技术指标表现领先，是全球GPU算力芯片龙头。英伟达的GPGPU目前在全球应用最为广泛，其GPU产品的典型代表V100、A100、H100GPU分别采用Volta、Ampere、Hopper架构。A100GPU，INT8算力达624TOPS；H100GPU，INT8算力达到1513TOPS。此外，2006年英伟达发布的CUDA平台是现今全球应用最为广泛的AI开发生态系统。通用GPU与CUDA生态系统奠定英伟达引领AI芯片的根基。当前全球主流深度学习框架均使用CUDA平台，2021-2022年全球独立GPU市场中英伟达份额基本维持在在80%左右。 表4：英伟达各芯片性能指标均为世界领先 图15：2021-2022Q2全球独显GPU市场各产商份额占比 CPU、GPU是服务器最主要的部件，是衡量服务器性能的首要指标，需具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等能力，由算力芯片提供算力支持。根据IC Insights统计，2026年预计全球CPU出货量达到29亿颗，市场规模达到1336亿美元。行业龙头集中效应显著，2022年Intel占据服务器CPU市场70%以上的份额，国内厂商与其技术差距较大，关注重点公司的技术突破进展。 表5：国内服务器CPU、GPU芯片厂商业务情况厂商主营业务 3.2.功率半导体：新能源市场贡献业绩弹性，盈利能力稳步提升 在全球新能源汽车销量、光储充新增装机量高增长背景下，逆变器/变流器等电力电子环节需求持续旺盛，本土厂商深度参与功率半导体赛道，行业增长叠加国产替代，本土厂商业绩有望延续高增长态势。逆变器是新能源各领域电能变换的关键器件，功率半导体是逆变器核心组件，占光伏逆