电子2024年中期策略报告：AI供需两旺铸就科技新趋势

电子板块近一年市场表现 投资要点： AI终端：2024年伴随多品牌先后推出AIPC、AI手机，AI端侧加速落地，带动换机潮的同时催生终端全面升级。预计到2027年生成式AI手机的市场渗透率将达到43%，生成式AI手机的总量将从2023年的百万级增长到2027年的12.3亿部，同时AI算力驱动AI手机PCB、散热、电池等硬件配套升级。预计2025年AIPC渗透率将达到37%，成为市场主流，2027年60% 的PC将具备端侧AI功能。同时，AIPC中的关键零部件将与处理器同步进 请务必阅读最后一页股票评级说明和免责声明1 行业研究/行业中期策略 2024年7月10日 领先大市-A(维持) 2024年中期策略报告 AI供需两旺铸就科技新趋势 电子 资料来源：最闻 相关报告： 【山证电子】山西证券电子行业周跟踪：Q3服务器出货动能增强，H2晶圆厂产能利用率有望提升2024.7.8 分析师：高宇洋 执业登记编码：S0760523050002邮箱：gaoyuyang@sxzq.com 傅盛盛 执业登记编码：S0760523110003邮箱：fushengsheng@sxzq.com张天 执业登记编码：S0760523120001邮箱：zhangtian@sxzq.com 徐怡然 执业登记编码：S0760522050001邮箱：xuyiran@sxzq.com 赵天宇 执业登记编码：S0760524060001邮箱：zhaotianyu@sxzq.com 行升级，包括内存、闪存、电池、散热、传感器等环节将有明显提升。 AI算力：英伟达最新旗舰产品GB200NVL72算力较DGXH100提升45倍，并公布了未来3年“一年一代”的迭代节奏，英伟达产业链持续呈现供销两旺情形。与此同时，顶层设计下国内算力网络高速发展，运营商、地方智算中心、互联网企业不断加大算力投资，在外部政策限制和国内政策支持下，国产算力比例将获得快速提升，我们或在大芯片、存储、先进封装、液冷板块挖掘到更多预期差。 AI网络：展望2024下半年和2025年，我们看到AI网络三大主要趋势：一是以太网占比将显著提升，带动以太网交换机和光模块市场规模快速提升；二是scaleup能力持续迭代，铜连接成为GB200配套最大增量，同时以AMD为引领的UALink和以华为昇腾为引领的国产算力具备想象空间；三是scaleout能力从千卡、万卡到百万卡规模演进，短期看光模块配比有望再增加，未来800G向1.6T、3.2T演进价值将显著提升。 投资建议：关注AI终端+AI算力+AI网络三条主线： （1）AI终端：AI引领硬件创新升级，建议关注：鹏鼎控股、立讯精密、东山精密、中石科技、思泉新材、珠海冠宇、洁美科技、顺络电子、三环集团。 （2）AI算力：业绩主线，把握海外配套和国产替代机遇，建议关注：国产大芯片寒武纪、海光信息、景嘉微、龙芯中科；液冷英维克；AI存储澜起科技、聚辰股份；先进封装长电科技、通富微电、颀中科技、汇成股份、北方华创、中微公司、拓荆科技、芯源微、鼎龙股份、华海诚科。 （3）AI网络：光铜共进迎接scaleup和scaleout能力升级，建议关注：光模块新易盛、中际旭创、天孚通信、源杰科技、华工科技、铭普光磁；铜互联沃尔核材、神宇股份、鼎通科技。 风险提示：AI发展不及预期风险，外部制裁升级风险，新技术发展不及预期风险，宏观经济增长乏力风险。 目录 1.AI终端：AI端侧加速落地，催生终端全面升级5 1.1AI手机：算力驱动手机PCB、散热、电池等硬件配套升级5 1.2AIPC：关键零部件与处理器同步进行升级7 2.AI算力：业绩主线，把握海外配套和国产替代机遇10 2.1“一超多强”引领，国产大芯片产业链深度受益11 2.2AI算力呼唤液冷全链条崛起15 2.3算力需求爆发，AI存储大有可为18 2.3.1AI存储达成高性能和低功耗的双解18 2.3.2HBM、DDR5渗透率持续上升20 2.4算力时代，先进封装有望迎来加速发展22 2.4.1封装环节：Foundry与OSAT各有侧重，内资厂商积极布局先进封装23 2.4.2设备环节：国产设备持续突破，进口替代进程加速24 2.4.3材料环节：关键材料性能要求升级，高端品类国产化空间巨大25 3.AI网络：光铜共进迎接scaleup和scaleout能力升级26 3.1光模块：海外需求持续性无忧，国内市场有望快速启动26 3.2铜互联：英伟达引领短距高密度互联新趋势，市场空间广阔29 4.风险提示32 图表目录 图1：各品牌AI手机发布加速AI端侧落地5 图2：生成式AI手机总规模预测6 图3：全球AIPC渗透率曲线8 图4：具有AI功能的处理器线路图9 图5：关键零部件与处理器同步进行升级10 图6：英伟达在computex2024公布三代数据中心芯片路线图11 图7：我国智能算力规模及预测11 图8：中美拥有最多的AI芯片公司，国内以华为为代表并产生众多互联网自研和创业芯片公司12 图9：AIInfra软硬件栈由5层架构组成13 图10：CUDA-X数据处理平台成为英伟达在垂直行业广泛应用的重要护城河13 图11：华为Atlas900服务器机柜和Atlas800训练服务器设计14 图12：寒武纪思元290核心优势15 图13：主力GPU厂商芯片功耗快速上升16 图14：当机柜密度大于20kw时适合采用液冷散热16 图15：液冷不同交付模式示意图18 图16：美光AI存储产品组合19 图17：三星存算一体化芯片模型19 图18：HBM内部结构图20 图19：采用CoWoS封装的英伟达A10022 图20：英伟达A100CoWoS封装切面图22 图21：全球先进封装市场规模，亿美元23 图22：通信领域2022-2028CAGR17%，增速最高23 图23：2022年先进封装市场格局集中23 图24：OSAT与IDM、晶圆代工厂技术布局有差异23 图25：先进封装设备体系24 图26：环氧塑封料是先进封装主要保护材料25 图27：垂直互联与异质集成提升CMP耗材需求25 图28：coherent认为未来几年数通光模块市场将快速增长27 图29：YOLE最新预测全球数通光模块将在2029年达到224亿美金27 图30：英伟达将在2025全面量产支持1.6T端口的网卡和交换机28 图31：谷歌OCS兼容不同速率可快速适配TPUv6对更高速率端口要求28 图32：以太网光模块单位带宽（Gbps）价格（美元）变化28 图33：LPO出货量预计在2025年明显增长28 图34：NVL72Switchtray使用的芯片直出跳线30 图35：NVL72使用的高速背板cartridge30 图36：服务器使用到的各种高速通信线类型30 图37：UALINK拓展通用scaleup协议31 图38：华为“天成”机柜级算力平台产品31 表1：多款AI手机处理器的性能对比6 表2：微软“Copilot+PC”的AI功能7 表3：全球数据中心服务器冷板液冷市场规模测算17 表4：HBM已经成为AI服务器的搭载标配21 表5：内存迭代带来内存接口芯片、配套芯片量的增长21 1.AI终端：AI端侧加速落地，催生终端全面升级 1.1AI手机：算力驱动手机PCB、散热、电池等硬件配套升级 各品牌AI手机陆续发布，驱动新一轮手机换机潮，并加速AI端侧落地。2023年11月13日，VIVO率先发布AI手机，进入2024年，各手机品牌加速发布搭载AI功能的智能手机，截至6月底，华为、三星、小米、OPPO、荣耀、魅族等各品牌AI手机均已发布。与此同时，今年9月苹果AI功能将正式开放。考虑到2022、2023年全球智能手机的平均换机周期被拉长，和AI手机陆续发布带来的催化，我们认为2024年有望迎来一轮AI手机换机潮，并加速AI端侧落地。 图1：各品牌AI手机发布加速AI端侧落地 资料来源：VIVO、OPPO、荣耀、三星、小米、魅族、一加、华为官网，山西证券研究所 2024年将成为生成式AI手机的元年，预计2027年生成式AI手机的市场渗透率将达到 43%。根据Counterpoint数据，2023年生成式AI手机规模仅有420万台，在全年11.7亿部手机出货中占比不足1%。但进入2024年，随着各大手机厂商将生成式AI功能作为智能手机升级重点，这将加速生成式AI手机的普及，预计2027年生成式AI手机的市场渗透率将达到43%，生成式AI手机的存量规模也将从2023年的百万级增至2027年的12.3亿部。 图2：生成式AI手机总规模预测 资料来源：Counterpoint《生成式AI手机产业白皮书》，山西证券研究所 AI算力升级驱动手机SoC性能显著提升。对比AI手机和传统手机的处理器能看到几大明显变化：（1）AI手机搭载NPU，并不断提升NPU算力以满足大模型端侧运行。（2）GPU性能，浮点运算能力实现从传统手机的GFLOPS到AI手机的TFLOPS飞跃。（3）内存容量明显提升，AI算力带来海量数据，手机内存实现从4/6/8GB到16/20/24GB的显著升级，预计存储价值量翻2-3倍。 表1：多款AI手机处理器的性能对比 MediatekDimensity9300 QualcommSnapdragon 8Gen3 AppleA17Pro SamsungExynos2400 QualcommSnapdragon8S Gen3 GoogleTensorG3 CPU CORES 8 8 6 10 8 9 GPU 型号 Mali-G720ImmortalisMP12 Adreno750 AppleA17 GPU SamsungXclipse940 Adreno735 Mali-G715MP7 FLOPS 5990.4Gigaflops 4435.2 Gigaflops 2147.2 Gigaflops 3407 Gigaflops 3379.2Gigaflops 2415.8 Gigaflops 存储 最大内存 24GB 24GB 8GB 24GB 24GB 16GB 最大带宽 76.8Gbit/s 77Gbit/s 51.2Gbit/s 68.2Gbit/s 64Gbit/s 64Gbit/s 封装制程 nm级 4 4 3 4 4 4 AI性能 Neural processor(NPU) MediaTekAPU790 Hexagon AppleNeuralEngine yes Hexagon yes TDP 热功耗 7W 6.3W 8W 6W 6W 6W 资料来源：NanoReview，山西证券研究所 关注PCB、散热、电池等硬件配套升级。（1）PCB：随着AI加入和NPU算力的不断升级，驱动手机FPC层数增加、线宽线距更小，进而提升单机FPC价值量，同时手机SLP板的也需要面积变大、线宽线距更小以容纳更多元器件，加上材料升级，预计单机SLP价值量也将提升。（2）散热：AI手机算力和功耗的急速增长，使得散热成为确保AI手机稳定运行的关键，预计不锈钢VC均热板代替铜VC均热板、石墨烯材料散热片代替人工石墨片散热的散热方案将在AI手机中加速渗透。（3）电池：为支持大模型运行，不仅手机电池容量要加大，电芯也会更密，电池结构设计用不锈钢外壳代替软包外壳更好散热。 1.2AIPC：关键零部件与处理器同步进行升级 微软推出专为AI设计的新型WindowsPC，称为“Copilot+PC”，开启AIPC新时代。与传统PC不同，Copilot+PC具有每秒45万亿次操作（TOPS）的神经处理单元（NPU），专门用于加速人工智能和机器学习任务。微软首批Copilot+PC搭载高通骁龙XElite和骁龙XPlus处理器，较SurfacePro9的性能提高了90%，并采用定制的高通OryonCPU，同时还具有Copilot体验、Recall、实时字幕、SurfaceStudio相机和AI增强等AI功能。作为行