筑底进行时

“AI革命”愈演愈烈。（1）算力：英伟达2023Q1数据中心收入创新高达42.84亿美元，AI成为其发展关键动力，成为历史上首家突破万亿美金市值的芯片公司。 根据中国信通院数据，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops，到2030年全球算力规模将达到56 ZFlops，年均增速达到65%。GPU作为算力的核心硬件，据我们测算，2023年、2026年全球AI服务器领域所需GPU数量约为86.4万张、120万张；对应市场规模分别为103.7亿美元、144.0亿美元。（2）接口：A100的NVLink3代和NVSwitch2代升级到了H100的NVLink4代和NVSwitch3代，重视相关互联接口升级带来的需求增量。 模拟IC：库存低位，价格止跌。整体料号3月跌幅收窄，部分料号价格回暖。预计Q2价格进一步趋于稳定。行业库存持续去化，2022Q4板块存货呈上升趋势，主要系原材料增加；而大部分企业产成品库存皆已回落，国内产品在原厂及经销商库存基本修复至正常水位。 存储：价格筑底进行时，关注AI带动存储需求增长及利基市场国产机遇。2022年以来消费、智能手机和PC等细分领域的需求疲软，叠加高库存压力，存储行业的景气度逐渐下降，国内外上市公司业绩普遍承压，2023Q1行业需求疲软趋势持续。我们认为目前部分产品渠道库存去化已经接近尾声，一些台厂也有提高稼动率的预期。以NOR Flash为代表的利基产品价格有望率先企稳并温和修复。此外，AI驱动高性能存储需求，HBM DRAM是实现需要高性能计算的生成式AI所必要的存储器半导体产品，近期随着AI Chatbot产业的发展，高端存储器需求也随之增长，重点关注AI落地应用所带来的存储端需求增长以及利基市场国产机遇。 国产替代势不可挡，供应链持续突破。2022年及2023Q1我们看到中国大陆半导体设备行业公司整体保持营收及利润高速增长，国产替代空间快速打开，同时随着产品放量，规模效应凸显，盈利水平持续提升。半导体材料供应商短期由于下游稼动率不足业绩短期承压，但我们也看到各公司持续从拓展半导体材料品类、泛半导体应用两个维度打造平台化企业，提升核心竞争力的同时增厚营收空间。 海外围堵背景下，自主化国产化势在必行，国内国产化从0到1的过程基本完成，当前晶圆厂与国产设备材料零部件供应商全面加速紧密合作，下一阶段供应商将横向不断迭代产品，完善补全品类，纵向进一步打造自身安全供应链。我国拥有庞大的芯片消费市场和丰富的应用场景，这是市场经济下最宝贵的资源，供应链中长期或将受益份额大幅提升。 晶圆代工行业或企稳筑底，先进封装势在必行。中芯国际最新一季度法说会表示2023Q1公司销售收入略好于指引，毛利率处于指引的上部，展望二季度，公司预计产能利用率和出货量都高于一季度，销售收入预计环比增长5%到7%。尽管部分终端产品需求仍然疲弱，我们认为晶圆代工及封测行业公司产能利用率已逐步企稳筑底，2023H2有望逐步修复。根据Yole预计，2021年全球先进封装市场规模374亿美金，到2027年有望达到650亿美金，2021-2027 CAGR 10%，在整个封装行业占比超过一半。海外龙头三星、AMD、台积电、英特尔等在先进封装产品和技术上的布局如火如荼。贸易摩擦背景下，封装产业链本土化势在必行，国产先进封装供应链有望深度受益。 功率电子：多领域助推，核心看点在于下游结构。根据富昌电子2023年2月发布的数据显示，全球范围内包括意法半导体、英飞凌、美高森美、艾赛斯和仙童半导体在内的5大品牌IGBT 2023Q1交货周期与2022Q4基本持平。业绩方面，通过比较2023Q1功率半导体核心企业业绩我们发现业绩呈现分化，部分具有核心优势的企业实现业绩高速增长。我们认为未来功率半导体公司核心竞争力依旧体现在产品结构、客户结构中。 消费电子：根据Counterpoint数据，2023年第一季度全球智能手机市场出货量为2.802亿部，同比下降14%，环比下降7%。其中三星和小米两个品牌跌幅较大，分别同比下降19%和22.0%，而苹果表现仍旧稳健，2023年Q1的出货量与2022年第一季度持平微跌。从绝对值上面看，三星仍然以6060万台的出货量位居第一，苹果本季度出货量为5800万。 2023年Q1随国内恢复生产及销售，消费电子设备出货量已经缓慢恢复，2023年H2 有望逐季度增长。苹果在WWDC 2023大会上发布Apple Vision Pro头戴式设备，根据苹果发布会，Apple Vision Pro配备micro-OLED技术，人性化交互，传感器数量高达23个，同时具有双芯片设计，提供海量运算支持。未来AI等技术革新有望带动消费电子设备在算力上进一步提升，对算力及传输的需求提高，有望促进硬件终端市场进一步技术革新，未来保持硬件端市场高速增长。我们认为，2023年苹果链的龙头公司例如立讯精密仍然在一季度实现了超预期的表现，龙头强者恒强，不断拓宽产品线，增强自身的核心竞争力。2023年 H2 随消费电子市场逐季度修复，苹果链公司业绩有望快速修，同时消费电子公司长期成长及估值锚核心依旧在于创新，建议关注消费电子领域的创新赛道公司。 面板：2023年6月上旬TV面板价格持续修复。根据Witsview数据，2023年6月上旬TV面板价格持续修复。65/55/43/32寸TV面板现报均价150/109/58/33美金，环比5月下旬分别增长3.4%（+5美金）/3.8%（+4美金）/1.7%（+1美金）/3.1%（+1美金）；IT类面板价格环比持平。我们认为，伴随下半年多个国际集中大促活动来临，中大尺寸面板价格将有望保持持续上涨。 算力升级带动PCB量价齐升，国内厂商深入布局。服务器内部需要多种形式的PCB，包括服务器主板、硬盘背板、电源背板、网卡等。AI服务器算力性能跃升，内部PCB产品层数及性能较传统服务器显著提高，价值量跃升。数据中心400G和800G的加速渗透将驱动交换机市场规模进一步增长，高传输速率交换机对应PCB层数及高频高速传输性能要求均大幅增加。英伟达此前发布的Spectum-4以太网交换机内部搭载48块PCB，较传统交换机PCB用量大幅增长。 被动元器件：产业对2023H2展望乐观，进一步复苏可期。2023Q1，大部分被动元器件公司归母净利实现环比正增；板块净利率环比明显改善。经过超过一年的去库存，MLCC行业库存已经去化至健康水平，价格已触底反弹，需求有望进一步复苏。Q3为消费电子传统旺季，且消费电子为MLCC最大下游应用，有望拉动上游MLCC备货。当前原厂、经销商库存水位合理，下游需求拉动传导将较为顺畅。微容科技董事副总裁李竞表示，从消费类业务反馈看，中下游订单增长普遍规划集中在下半年。 科学仪器：产品持续迭代，业绩韧性十足。近年来，政策对于科学仪器相关的支持力度越来越大，国产化的发展势头也愈发明显。得益于行业的基础工具属性，行业整体需求与下游消费挂钩较少，业绩方面，行业核心公司2022~2023Q1业绩韧性十足，同时得益于自身产品结构改善，核心公司毛利率维持较高水平的同时稳步提升。我们认为后续伴随产品持续迭代及国家政策的持续催化，行业或将维持高速发展态势。 风险提示：下游需求不及预期、市场竞争加剧、新产品研发不及预期。测算误差风险。 一、“AI革命”愈演愈烈 1.1算力：AI核心要素 1.1.1龙头视角：英伟达2023Q1业绩超预期 根据英伟达2023年3月法说会，英伟达加速源自于DGX，这是LLM实现突破的关键部件之一。根据英伟达描述，截止目前《财富》100强的企业中已经有半数安装了DGX AI超级计算机，DGX已经成为AI领域中的必备工具。目前英伟达最新的DGX将搭载8个H100模组，其架构可应对最大的工作负载，例如生成人工智能、自然语言处理和深度学习推荐模型。根据英伟达官网信息，NVIDIA DGX H100具有6倍的性能、2倍的网络速度和高速可扩展性。 图表1：NVIDIA DGX H100 2023Q1业绩超预期。英伟达2023Q1营收71.9亿美元，qoq+19%，yoy-13%，超过此前指引区间；GAAP毛利率64.6%，yoy-0.9%，qoq+1.3%，位于此前指引区间上限。 图表2：英伟达营收及增速情况（亿美元，%） 图表3：英伟达GAAP毛利率（%） 数据中心业务收入创纪录，AI成为英伟达发动机。2023Q1英伟达数据中心收入42.84亿美元，yoy14%，qoq18%。英伟达目前推出四个推理平台，将公司的全栈推理软件与最新的NVIDIA Ada、NVIDIA Hopper和NVIDIA Grace Hopper处理器相结合。谷歌云是首家提供全新NVIDIA L4 Tensor Core GPU的云服务提供商。NVIDIA AI Foundations帮助企业创建和运营定制的大型语言模型和生成型AI模型。用于计算光刻技术的NVIDIA cuLitho软件库加速下一代半导体的设计和制造。与美敦力合作，为医疗设备建立一个人工智能平台。与戴尔技术公司合作开展Project Helix项目，提供全栈解决方案，帮助企业建立和部署值得信赖的生成性人工智能应用。将NVIDIA AI企业软件整合到微软的Azure机器学习中，以帮助企业加速其AI计划。 图表4：2023年一季度英伟达数据中心收入创纪录 H100算力再提升，LLM模型中较A100训练提升9倍。2022年英伟达发布新一代基于Hopper架构的H100，主要用于下一代加速计算平台。H100拥有800亿个晶体管，采用第四代Tensor Core和具有FP8精度的Transformer引擎，与GPT-3模型相比，训练速度提高了4倍。H100通过多项改进将推理加速高达30倍并提供最低的延迟。其搭载的第四代Tensor Cores加速了所有精度，包括FP64、TF32、FP32、FP16、INT8和FP8，以减少内存使用并提高性能的同时仍保持LLM的精度。H100将双精度Tensor Core的每秒浮点运算(FLOPS)提高了三倍，为HPC提供了60teraflops的FP64计算。 图表5：NVIDIA H100 Tensor Core GPU 图表6：H100在LLM模型中进行9倍的训练（相较于A100） 我们复盘近三年英伟达股价走势发现： 进入2020年，2020年初由于不可预测事件导致全球供应链中断，产线被迫停止，导致英伟达受到较大影响：2020一季度公司收入、利润同比出现负增长。在2020年9月，英伟达首次宣布400亿美元拟收购Arm，如果收购顺利进行将成为英伟达历史上最大额度收购。 2021年全球半导体进入短缺状态，英伟达业绩表现强劲，同时发布了Omniverse平台拥抱元宇宙，公司股价出现较大的涨幅。随后到2022年，伴随加密货币价格暴跌，相关GPU需求几乎消失，同时公司主营游戏业务需求不及预期，伴随去库存带来的毛利率和业绩同时下滑，公司股价出现回落。 2023年初，由OpenAI发布的基于GPT-3.5架构的大型语言模型火爆，人工智能受到广泛关注，同时由于大模型的整体发展趋势，具有较强算力的GPU产品受到高度关注，公司或将在未来深度受益于人工智能发展，公司股价出现明显涨幅。 2023年5月24日英伟达发布其2023Q1财报，收入环比增长19%，数据中心收入创纪录达42.84亿美金。英伟达在随后股价表现强势，其市值首次突破万亿美金，成为历史上首家突破万亿美金市值的芯片公司。 图表7：英伟达2020~2023年复盘（美元，股价截止至2023/06/16） 1.1.2大模型拉动算力需求，GPU为算力核心硬件 GPT-3开启大模型时代。GPT-3是一种基于深度学习的自然语言处理模型，由OpenAI团队开发。该模型采用大量语料库进行预训练，使其能够理解语言的规则和模式，并生成与输入文本相关的自然语言文本。GPT-3最显著的特点是其规模庞大的预训练模型，但这也对