電子行業深度研究：人工智能加速發展電子通信硬件迎來發展新機遇-230321（36頁）.pdf

《電子行業深度研究：人工智能加速發展電子通信硬件迎來發展新機遇-230321（36頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《電子行業深度研究：人工智能加速發展電子通信硬件迎來發展新機遇-230321（36頁）.pdf（36頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 敬請參閱最后一頁特別聲明 1 ChatGPT 引爆新一輪人工智能應用，人工智能將成為未來無所不在的工具。ChatGPT 是由 OpenAI 推出的人工智能聊天機器人，基于 GPT-3.5/GPT-4 大模型，并引入人工標注數據和強化學習進行訓練。ChatGPT 通過問答形式與用戶完成交互，憑借近似真實的對話和互動效果迅速成為近期發展最快和關注度最高的應用之一，上線兩個月活躍用戶突破 1 億，成為歷史上用戶增長最快的應用程序，它的應用火爆使得人工智能賽道迅速升溫。我們認為人工智能平臺（包括芯片，模組，算法，云訓練/推理）不算新型應用，而是整合電子,通信,軟件及云/邊緣運算/設備電子端后成為各種

2、提升應用效能的人工智能工具平臺，各類 AI+應用即將落地，像 ChatGPT 對話機器人，以及特斯拉即將自動駕駛中引入 AI 學習框架，傳統應用在引入 AI 后將迎來巨變。因此人工智能平臺除了被廣泛利用在云端大數據的深度學習訓練和推斷外,也將出現在各式各樣的應用端、邊緣運算及終端。人工智能的發展將重塑電子半導體基礎設施，海量數據的收集、清洗、計算、訓練以及傳輸需求，將帶來算力和網絡的迭代升級，利好 AI 數據中心及邊緣高速運算大量使用的 CPU，GPU，FPGA，ASIC，HBM 存儲器，3D NAND，以太網 PHY 芯片及電源管理芯片。根據 PrecedenceResearch 的數據，2

3、022 年全球人工智能芯片市場規模為 168.6 億美元，22-32 年 CAGR 有望達 29.7%。我們看好人工智能加速發展對電子行業帶來的發展新機遇，細分板塊有望持續受益：1）計算芯片：AI拉動CPU/GPU/FPGA/ASIC量價齊升，國產替代空間巨大；2）存儲芯片：看好2023年存儲板塊止跌反彈,DDR5內存有望放量。據 Yole，21-28 年內存接口及配套芯片市場規模 CAGR 達 28%；3）以太網芯片：有限局域網通信之基，服務器端大有可為。據觀研天下信息，25 年中國數據中心用以太網交換芯片市場規模將達到 120.4 億元；4）電源管理芯片：2023 年下半年有望迎來需求回暖

4、。隨著云計算、人工智能以及大功率處理器和加速卡需求的不斷增長，加速服務器電壓轉向 48V，DC-DC 受益明顯；5）PCB/CCL：AI 催化算力需求，服務器主板和載板量價齊升。AI 需求興起，服務器 PCB/CCL 升級大潮將至。算力對 CPU/GPU 要求大幅提升，先進封裝凸顯載板價值。6)光芯片：全球數據量爆炸式增長，光通信逐漸崛起。據 Lightcounting 數據，2027 年全球光模塊市場規模超 200 億，光芯片為光模塊核心組件。ChatGPT 等 AIGC 業務快速迭代，帶來新一輪通信基礎設施升級機遇。一方面，ChatGPT 大幅提振高算力需求，帶動服務器增長與 AI 服務器

5、占比提升。據 TrendForce，截至 2022 年搭載 GPGPU 的 AI 服務器年出貨量占整體服務器比重近 1%，2023 年預估在 ChatGPT 加持下出貨量年成長可達 8%，2022-2026 年 CAGR 將達 10.8%。浪潮信息、中科曙光等國內龍頭公司 AI 算力業務成長有望提速。另一方面，ChatGPT 帶動云計算產業鏈升級，加速 800G 光模塊商用，同時帶動 CPO 等先進封裝技術需求。據 LightCounting，全球 TOP5 云廠商 2020 年以太網光模塊支出為 14 億美元，到2026 年其支出有望超 30 億美元，800G 光模塊將從 2025 年底開始

6、主導這一細分市場。中際旭創 800G 前沿產品已接收小規模批量訂單，且天孚通信和中際旭創在 CPO 封裝已經有所布局，有望開辟新成長曲線。重點推薦：英偉達、AMD、瀾起科技、裕太微、滬電股份、興森科技、浪潮信息、中際旭創、天孚通信、通富微電。海外市場陷入衰退；人工智能終端應用落地不如預期；各下游市場需求不如預期；美國加大對華制裁力度。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 2 內容目錄內容目錄 一、人工智能高速發展對電子行業的加持.5 1.1 ChatGPT 點燃新一輪人工智能熱情.5 1.2 計算芯片：AI 拉動 GPU/FPGA/ASIC 量價齊升.7 1.3 存儲芯片：看好 23 年存儲

7、板塊有望迎來拐點，DDR5 內存放量.14 1.4 以太網芯片：有限局域網通信之基，服務器端大有可為.18 1.5 電源管理芯片：2023 年下半年有望迎來需求回暖.21 1.6 PCB/CCL：AI 催化算力需求，服務器主板和載板量價齊升.23 1.7 光芯片：數通和電信市場水大魚大，光芯片國產替代空間廣闊.27 二、人工智能高速發展對通信行業的加持.29 2.1 ChatGPT 大幅提振算力需求，帶動服務器增長與 AI 服務器占比提升.29 2.2 ChatGPT 刺激高速率光模塊占比提升，CPO 產品迎來爆發期.31 三、投資建議.33 四、風險提示.34 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：C

8、hatGPT 成為歷史上最快突破 1 億活躍用戶的應用程序.5 圖表 2：AI 人工智能不同落地場景.6 圖表 3：2025 年全球人工智能市場規模達 2219 億美元.6 圖表 4：2025 年中國人工智能市場規模達 184 億美元.6 圖表 5：英偉達加速計算平臺示意圖.7 圖表 6：大模型時代訓練所需算力增速遠超摩爾定律.7 圖表 7：22-32 年人工智能芯片市場規模 CAGR 達 29.7%.7 圖表 8：CPU、GPU、FPGA、ASIC 特點對比.8 圖表 9：CPU 采用串行計算架構.8 圖表 10：CPU 采用低延遲設計架構.8 圖表 11：2026 年全球服務器市場規模 1

9、665 億美元.8 圖表 12：Intel 主導全球 CPU 市場.8 圖表 13：國產 CPU 芯片對比.9 圖表 14：X86 架構 CPU 國產替換空間測算.10 圖表 15：GPU 采用串行計算架構.10 圖表 16：GPU 采用高吞吐設計架構.10 圖表 17：2016 年-2021 年數據中心負載任務量變化.11 圖表 18：2024 年全球超大規模數據中心超 1000 個.11 eZbUbZeUaV8XbZcW8O9R8OnPqQnPmPjMoOtQiNpNmO7NnNwPwMpMsQNZsRuN行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 3 圖表 19：2030 年全球 GPU 市

10、場規模有望達 4774 億美元.11 圖表 20：英偉達主導獨立 GPU 市場.11 圖表 21：國內 GPU 產業鏈情況.12 圖表 22：英特爾 FPGA 技術路線圖.13 圖表 23：2030 年全球 FPGA 市場規模有望達 221 億美元.13 圖表 24：2021 年中國 FPGA 芯片下競爭格局.14 圖表 25：谷歌歷代 TPU 性能對比.14 圖表 26：機器數據量圖表.15 圖表 27：2021-2023E NAND 產能.16 圖表 28：2021-2023E NAND 需求.16 圖表 29：2021-2023E DRAM 產能.16 圖表 30：2021-2023E

11、DRAM 需求.16 圖表 31：2023 年 NAND 供需格局大幅緩解.17 圖表 32：2023 年 DRAM 供需格局小幅緩解.17 圖表 33：我們看好彈性最大的存儲板塊 2023 年止跌反彈.17 圖表 34：2028 年全球內存模組出貨量有望達 6.5 億.18 圖表 35：2028 年內存接口芯片及配套芯片市場規模有望達 40 億美元.18 圖表 36：以太網下游應用場景.19 圖表 37：英偉達 Spectrum 以太網交換機.19 圖表 38：英偉達 LinkX 以太網電纜.19 圖表 39：以太網結構示意圖.20 圖表 40：以太網 PHY 芯片功能示意圖.20 圖表 4

12、1：以太網技術發展路線.20 圖表 42：數據中心脊葉架構示意圖.20 圖表 43：中國數據中心以太網芯片市場規模及預測.20 圖表 44：國內外主要公司以太網芯片技術對比.21 圖表 45：電源管理芯片產品類別與應用場景.21 圖表 46：2020 年全球模擬芯片各品類銷售占比.22 圖表 47：全球模擬芯片市場規模變化情況.22 圖表 48：48V 電源與 12V 電源功耗對比.22 圖表 49：48V 電源 DC/DC 轉換器選擇方案.22 圖表 50：2020 年全球電源管理芯片集中度.23 圖表 51：2020 年中國企業電源管理芯片集中度.23 圖表 52：杰華特 DC-DC 產品

13、與海外競品性能對比情況.23 圖表 53：PCB 是支撐服務器內部結構的重要元器件.24 行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 4 圖表 54：服務器平臺升級.24 圖表 55：CCL 材料等級劃分.24 圖表 56：服務器平臺升級.25 圖表 57：2021 年全球特種基材 CCL 市場格局.25 圖表 58：全球先進封裝市場規模（十億美元）.25 圖表 59：封裝基板結構示意圖.25 圖表 60：先進封裝中載板成本占比達到 50%.26 圖表 61：各類載板的產值變化（百萬美元）.26 圖表 62：國內載板廠商在載板市場占有率.26 圖表 63：國內載板第一梯隊廠商布局情況.27 圖表

14、64：光芯片在光通信中用于產生和接受光信號.27 圖表 65：激光器芯片和探測器芯片細分品類.28 圖表 66：2025 年全球光模塊市場規模有望達 113 億美元.28 圖表 67：光芯片競爭格局.29 圖表 68：全球服務器出貨量.30 圖表 69：全球服務器市場規模（億美元）.30 圖表 70：數據中心硬件成本結構.30 圖表 71：2022-2026 年全球 AI 服務器出貨量.31 圖表 72：2021 年全球 AI 服務器市場份額.31 圖表 73：億歐智庫算力服務綜合價值力評估.31 圖表 74：全球光模塊市場規模（億美元）.32 圖表 75：全球 TOP5 云廠商以太網光模塊銷

15、售額（$M）.32 圖表 76：光電共封裝的封裝形式及發展趨勢.33 行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 5 1.11.1 ChatChatGPTGPT 點燃新一輪人工智能熱情點燃新一輪人工智能熱情 ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的人工智能聊天機器人，該程序使用基于GPT-3.5架構的大型語言模型，并通過人類反饋的監督學習和強化學習進行訓練。ChatGPT 通過問答形式與用戶完成交互，可以完成自動生成文本、自動問答、自動摘要等多種任務。ChatGPT因其能提供類似人類的響應，迅速成為近期發展最快和關注度最高的應用之一，上線 5天用戶突破百萬，上線兩個月活躍用戶突破 1

16、 億，使其成為歷史上用戶增長最快的應用程序，它的爆火出圈使得人工智能賽道迅速升溫。圖表圖表1 1：ChatGPTChatGPT 成為歷史上最快突破成為歷史上最快突破 1 1 億活躍用戶的應用程序億活躍用戶的應用程序 來源：CNBC，國金證券研究所 人工智能 AI 顧名思義就是通過高性能計算機來模擬人腦的認知及推理過程，尤其是在收集大量原始數據后，再通過高性能計算機加上各類特殊的 AI 算法來訓練和提高 AI 的認知能力，其中包括視覺（圖像，視頻），聽覺（語言，聲音）等各類能力。當 AI 的認知能力訓練完成后，推理算法能夠使用高性能計算機舉一反三完成數據收集、推理和決策，形成對人類部分工作的代替

17、。人工智能正在由云端應用場景走向終端應用場景。人工智能正在由云端應用場景走向終端應用場景。人工智能平臺（包括芯片，模組，軟件）在一般人看起來像是一種新型應用,但在我們看來人工智能芯片在整合軟硬件后將成為各類終端應用的提升效能工具平臺,各類 AI+應用即將落地，像 ChatGPT 對話機器人，以及特斯拉即將自動駕駛中引入 AI 學習框架，傳統應用在引入 AI 后將迎來巨變。這就像我們常用的微軟 bing 搜索,微軟 bing 搜索是我們應付各種陌生問題的生財工具,引入類ChatGPT 的 AI 模型后能夠直接給用戶提供部分答案。因此人工智能平臺除了被廣泛利用在云端大數據的深度學習訓練和推斷外,我

18、們認為人工智能平臺也將出現在各式各樣的應用端的邊緣運算及終端。AI 的第一波浪潮是學習感知和推理，例如自然語言處理、機器視覺、推薦算法等，而 AI 的下一波浪潮將會是人工智能規劃，AI 將感知、學習和推理的結果通過各類機器人形成計劃和付諸行動。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 6 圖表圖表2 2：A AI I 人工智能不同落地場景人工智能不同落地場景 來源：英偉達，國金證券研究所 人工智能技術已在人機交互、智能家居、智能駕駛、智慧金融、智能安防等多個領域實現技術落地，且應用場景愈來愈豐富，AI 產業已進入全方位商業化的發展階段。根據 IDC的數據，2021 年全球人工智能市場規模達到 8

19、85.7 億美元，預計 2025 年將達到 2218.7億美元，21-25 年 CAGR 達 26.2%。當前我國人工智能產業加速發展，從基礎支撐、核心技術到行業應用的產業鏈條基本形成，一批創新活躍、特色鮮明的創新企業加速成長，新模式、新業態不斷涌現，整體呈現蓬勃發展態勢。政策支持、投資引導和巨頭布局將推動中國 AI 產業的結構調整，進一步擴大市場規模。根據 IDC 的數據，中國人工智能市場規模預計 2025 年有望達 184.3 億美元，21-25 年 CAGR 達 24.4%。圖表圖表3 3：20252025 年全球人工智能市場規模達年全球人工智能市場規模達 2 2219219 億美元億美

20、元 圖表圖表4 4：2 2025025 年中國人工智能市場規模達年中國人工智能市場規模達 1 18484 億美元億美元 來源：海天瑞聲 2021 年年報，國金證券研究所 來源：海天瑞聲 2021 年年報，國金證券研究所 人工智能產業鏈可分為基礎層、技術層、應用層三個層面。我們以英偉達的加速計算平臺為例：基礎層包括各類軟硬件設施（CPU、GPU、DPU、ASIC、FPGA、存儲芯片等）以及數據服務。技術層包括各類技術框架和算法模型，涵蓋深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層包括各類解決方案和終端應用場景。05001,0001,5002,0002,50020212025E全球人工智

21、能市場規模（億美元）0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%020406080100120140160180200202020212022E2023E2024E2025E中國人工智能市場支出（億美元）YoY行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 7 圖表圖表5 5：英偉達加速計算平臺示意圖英偉達加速計算平臺示意圖 來源：英偉達、國金證券研究所 2017 年谷歌提出 Transformer 模型使得深度學習進入了大模型時代，大模型所需算力的增長幅度遠超過摩爾定律提供的性能成長速度，勢必帶來更多人工智能芯片需求。在 2010年前，AI 模型所需算力的增長幅度與摩爾定律同步，約每 2

22、0 個月翻倍。2015 年以后出現的大模型所需算力為原來的 10-100 倍，所需算力的翻倍時間縮短到 10 個月。這意味著，AI 芯片基于摩爾定律的性能迭代和升級速度可能不如算力需求的增長速度，云計算廠商需要堆疊更多的人工智能芯片等來滿足模型訓練。根據 PrecedenceResearch 的數據，2022年全球人工智能芯片市場規模為 168.6 億美元，22-32 年 CAGR 有望達 29.7%。圖表圖表6 6：大模型時代訓練所需算力增速遠超摩爾定律大模型時代訓練所需算力增速遠超摩爾定律 圖表圖表7 7：2 22 2-3232 年人工智能芯片市場規模年人工智能芯片市場規模 C CAGRA

23、GR 達達 29.7%29.7%來 源：COMPUTE TRENDS ACROSS THREE ERAS OF MACHINE LEARNING，國金證券研究所 來源：PrecedenceResearch，國金證券研究所 1.21.2 計算芯片：計算芯片：AIAI 拉動拉動 GPU/FPGA/ASICGPU/FPGA/ASIC 量價齊升量價齊升 人工智能芯片多用傳統型芯片，或用昂貴的圖形處理器(GPU),或用現場可編程門陣列芯片配合中央處理器(FPGA+CPU)為主,用以在云端數據中心的深度學習訓練和推理,通用專用型 AI 芯片（ASIC），也就是張量處理器或特定用途集成電路(ASIC)，主要

24、是針對具體應用場景，三類芯片短期內將共存并在不同應用場景形成互補。05010015020025020222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E2031E2032E人工智能芯片市場規模（十億美元）行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 8 圖表圖表8 8：CPUCPU、GPUGPU、FPGAFPGA、ASICASIC 特點對比特點對比 類別 CPU GPU FPGA ASIC 特點 進行大規模并行計算方面受到限制 擅長于處理邏輯控制，提供系統可靠性 通用性好 性能高、計算能力強 功耗高 通用性好 可編程性、靈活功耗和通用性介于GPU與ASIC之間 定制化

25、設計 性能穩定 優秀的功耗控制 代表公司 英特爾、AMD 英偉達、AMD 賽靈思 寒武紀、地平線、比特大陸、谷歌（TPU）來源：ADLINK，國金證券研究所 中央處理器中央處理器 CPU:CPU:X86 和 ARM 結構在內的傳統 CPU 處理器架構往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理，但對于并不需要太多的程序指令，卻需要海量數據運算的深度學習的計算需求，這種結構就顯得不匹配。中央處理器 CPU 需要很強的處理不同類型數據的計算能力以及處理分支與跳轉的邏輯判斷能力，這些都使得 CPU 的內部結構異常復雜,現在 CPU 可以達到 64bit 雙精度，執行雙精度浮點源計算加法和乘法只

26、需要 13個時鐘周期，時鐘周期頻率達到 1.5323gigahertz。CPU 擁有專為順序邏輯處理而優化的幾個核心組成的串行架構，這決定了其更擅長邏輯控制、串行運算與通用類型數據運算,當前最頂級的 CPU 只有 6 核或者 8 核，但是普通級別的 GPU 就包含了成百上千個處理單元，因此 CPU 對于影像，視頻計算中大量的重復處理過程有著天生的弱勢。圖表圖表9 9：CPUCPU 采用串行計算架構采用串行計算架構 圖表圖表1010：CPUCPU 采用低延遲設計架構采用低延遲設計架構 來源：SERIAL COMPUTING vs.PARALLEL COMPUTING:A COMPARATIVE

27、STUDY USING MATLAB，國金證券研究所 來源：Github，國金證券研究所 英特爾和 AMD 壟斷全球 CPU 市場，英特爾在服務器 CPU 市場占據絕對優勢。根據 IDC 的數據，2022 年全球服務器市場規模有望達 1216 億美元，2026 年全球服務器市場規模有望達1665 億美元，22-26 年 CAGR 達 10.2%。截至 23Q1，intel 在全球 CPU 市場中的占比為 63。0%，在全球服務器 CPU 市場中的占比為 94.2%，在服務器 CPU 市場中占據絕對主導地位。圖表圖表1111：2 2026026 年全球服務器市場規模年全球服務器市場規模 1 16

28、65665 億美元億美元 圖表圖表1212：IntelIntel 主導全球主導全球 C CPUPU 市場市場 來源：IDC，國金證券研究所 來源：Cpubenchmark，國金證券研究所 國產服務器芯片滲透率低，對應巨大國產替代空間。國產服務器芯片滲透率低，對應巨大國產替代空間。根據海光信息招股說明書的數據，2020 年國內 x86 服務器芯片出貨量 698.1 萬顆，絕大部分市場份額被 Intel 和 AMD 兩家85%86%87%88%89%90%91%92%02004006008001,0001,2001,4001,60020212022E2023E2024E2025E2026Ex86（

29、億美元）Non-x86x86%0%20%40%60%80%100%2004Q12005Q12006Q12007Q12008Q12009Q12010Q12011Q12012Q12013Q12014Q12015Q12016Q12017Q12018Q12019Q12020Q12021Q12022Q12023Q1IntelAMDIntel（服務器）AMD（服務器）行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 9 公司占據，合計市場份額超過 95%，其中 Intel 產品市場占有率遙遙領先。2020 年海光信息 CPU 產品銷售量約占總體市場份額的 3.75%，占據了國產 x86 服務器 CPU 絕大部分市場

30、份額。除了海光之外，國內 CPU 廠商主要有海思、龍芯、兆芯、飛騰、申威等。圖表圖表1313：國產國產 CPUCPU 芯片對比芯片對比 飛騰飛騰 鯤鵬鯤鵬/海思海思 龍芯龍芯 海光海光 申威申威 兆芯兆芯 研發單位研發單位 天津飛騰（中國長城）華為 龍芯中科 海光信息 申威科技 上海兆芯 團隊背景團隊背景 國防科技大學 華為 中科院計算機所 中科曙光（中科院控股）江南計算所 上海市國資委+臺灣威盛電子 指令集體系指令集體系來源來源 SPARC/ARM授權+自研 ARM授權+自研 MIPS 授權+自研 X86 授權 Alpha 授權+自研 X86/ARM授權 授權層級授權層級/創創新可信程度新可

31、信程度 ARMv8 架構層級永久授權，自主化程度大 ARMv8 架構層級永久授權，自主化程度大 獲 MIPS 指令集修改權限，但需付專利費，自主化程度大 X86 內核層級授權，自主化程度弱 已完全實現自 主可控 X86 內核層級授權，自主化程度弱 應用領域應用領域 黨政+商用市場 黨政+商用市場 黨政市場 黨政+商用 軍方 黨政 優勢優勢 架構層級授權自主化程度較高 性能最強；黨政+商用市場接受程度高 起步最早，適配廠商多，自主化程度高。X86 最新授權，性能較強，應用生態豐富 在軍方市場占優，底層應用、超算為主力方向 上海地區覆蓋廣，x86 應用生態豐富 相關產品相關產品 騰云 S 系列/騰

32、銳 D系列/騰瓏 E 系列 鯤鵬系列/麒麟系列 龍芯 1 號/龍芯 2 號/龍芯 3 號 海光 1 號/2 號/3 號/4 號 SW-1600/SW-1610 ZX-C/ZX-D/KX-5000/KX-6000/KH-20000 產品覆蓋領產品覆蓋領域域 服務器、桌面、嵌入式 服務器、桌面、嵌入式、移動端 桌面、服務器 服務器 服務器、桌面 嵌入式、服務器、桌面 實際應用實際應用 天河一號/天河二號/天河三號 華為服務器/華為手機 玲瓏/逸瓏/福瓏/北斗導航衛星 國家級超算項目 神威藍光、神威太湖之光 聯想筆記本、筆記本、服務器、火星艙存儲系統 2019 年出貨年出貨量量 預計 20 年底出貨

33、100 萬片 50 萬片 10 萬片 累計出貨量超 100萬片 代工廠代工廠 中芯國際 鯤鵬由臺積電代工；麒麟由中芯國際代工 意法半導體、新思科技 中芯國際、臺積電和三星 華力 最小制程最小制程 16nm 鯤鵬：7nm；麒麟：12/14nm 28nm 12nm 28nm 16nm 來源：各公司官網，國金證券研究所 我們測算國內我們測算國內 x86x86 服務器用服務器用 CPUCPU 市場規模為市場規模為 315.1315.1 億美元。億美元。IDC 數據顯示，預計 2025 年國內 x86 服務器出貨量將達到 525.2 萬臺。根據 x86 服務器出貨量和 x86 服務器路數分布情況進行計算

34、，2020 年中國市場 x86 服務器芯片出貨量約為 698.1 萬顆。假設到 2025 年x86 服務器的平均路數為 3，預測 2025 年中國市場 x86 服務器芯片出貨量可達 1575.6 萬顆，對應市場空間可達 315.1 億美元，22-25 年 CAGR 達 19%。我們測算我們測算 20252025 年整體年整體 x86x86 架構國產架構國產 PC+PC+服務器端服務器端 CPUCPU 國產替代空間達國產替代空間達 554.3554.3 億元，億元，2222-2525年年 CAGRCAGR 為為 32%32%。我們認為服務器領域國產替代空間，主要在于政府機關、事業單位以及核心國央

35、企等，有望率先放量。測算邏輯如下：1）相關人數測算：根據人社部 2016 年發布的2015 年人力資源和社會保障事業發展統計公報，中國共有公務員 716.7 萬人，我們假設目前公務員人數為 800 萬人。根據國家統計局，2020 年我國國有單位就業人員共 5563 萬人，此口徑以政府機關、事業單位為主，根據國家統計局，剔除教育、衛生&社會保障和社會福利院后，2020 年中口徑國有單位就業人員共 3032 萬人，因此假設國央企及事業單位人數預計有 8000 萬人。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 10 2）假設每人配備一臺 PC，PC 與服務器配置比例為 10:1，根據海光 3000 系列

36、，PC 端CPU 單顆價值 1000 元/顆，服務端：海光目前最高端 7200 芯片 ASP 11000 元，低端 7100 ASP 4000 元，整體服務器 CPU 均價大約 8000 元/顆。3）假設到 2025 年黨政機關國產服務器替換比例為95%，其中國產 x86 服務器占比 20%；國央企及事業單位國產 x86 服務器替換比例為 20%。那么測算得出，預計 2022 年 X86 架構國產 PC+服務器 CPU 替換空間為 242.8 億元，到 2025 年有望達到 554.3 億元，22-25年 CAGR 為 32%。圖表圖表1414：X86X86 架構架構 CPUCPU 國產替換空

37、間測算國產替換空間測算 20202020 20212021 2022E2022E 2023E2023E 2024E2024E 2025E2025E 國內國內 X X8686 服務器服務器 C CPUPU 市場空間測算市場空間測算 X86 服務器出貨量（萬臺）343.9 375.1 408.4 445 483.8 525.2 單 x86 服務器 CPU 價值量（美元）1600 1800 2000 2000 2000 2000 平均單服務器搭載 CPU 顆數 2.03 2.3 2.5 2.7 2.8 3 國內國內 X86X86 服務器服務器 CPUCPU 市場規模（億美元）市場規模（億美元）111

38、.7 155.3 204.2 240.3 270.9 315.1 國產替代空間測算國產替代空間測算 黨政公務員（萬人）800 800 800 800 800 800 PC 國產替換率 50%60%70%80%90%95%X86 架構占比 5%10%13%15%18%20%國產 X86 架構 PC 出貨量 20 48 72.8 96 129.6 152 國產 x86 架構服務器出貨量 4.06 11.04 18.2 25.92 36.288 45.6 PC 用 CPU 均價（元）1000 1000 1000 1000 1000 1000 服務器用 CPU 均價（元）8000 8000 8000

39、8000 8000 8000 黨政黨政 PC+PC+服務器替代空間（億元）服務器替代空間（億元）0.3 1.4 2.8 4.6 7.6 10.3 國央企及事業單位人員（萬人）8000 8000 8000 8000 8000 8000 國產替換率 5%8%10%15%18%20%國產 X86 架構 PC 出貨量 400 640 800 1200 1440 1600 國產 x86 架構服務器出貨量 40 64 80 120 144 160 PC 用 CPU 均價（元）1000 1000 1000 1000 1000 1000 服務器用 CPU 均價（元）8000 8000 8000 8000 80

40、00 8000 PC+PC+服務器替代空間（億元）服務器替代空間（億元）105.0 181.8 240.0 379.2 466.6 544.0 整體整體 X X8686 架構架構 C CPUPU 國產替換空間（億元）國產替換空間（億元）105.2 183.1 242.8 383.8 474.1 554.3 來源：國金證券研究所測算 圖表圖表1515：G GPUPU 采用串行計算架構采用串行計算架構 圖表圖表1616：GPUGPU 采用高吞吐設計架構采用高吞吐設計架構 來源：SERIAL COMPUTING vs.PARALLEL COMPUTING:A COMPARATIVE 來源：Githu

41、b，國金證券研究所 行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 11 STUDY USING MATLAB，國金證券研究所 近年來，隨著人工智能、數據挖掘等新技術的發展，集成電路行業迎來了數據中心引領發展的階段，對海量數據進行計算和處理將成為帶動集成電路行業發展的新動能大規模張量運算、矩陣運算是人工智能在計算層面的突出需求，高并行度的深度學習算法在視覺、語音和自然語言處理等領域上的廣泛應用使得計算能力需求呈現指數級增長。根據 Cisco 的預計，2021 年全球數據中心負載任務量將超過 2016 年的兩倍，從 2016 年的不到 250萬個負載任務量增長到 2021 年的近 570 萬個負載任務量

42、。這也將驅動全球范圍內云數據中心、超級數據中心的建設速度不斷加快，Synergy Research Group 預計到 2024 年，全球范圍內計算能力更強的超大數據中心將超過 1000 個。圖表圖表1717：20162016 年年-20212021 年數據中心負載任務量變化年數據中心負載任務量變化 圖表圖表1818：20242024 年全球超大規模數據中心超年全球超大規模數據中心超 10001000 個個 來源：Cisco，國金證券研究所 來源：Synergy Research Group，國金證券研究所 人工智能算法的不斷普及和應用，以及對商業計算和大數據處理的算力需求的不斷增長，使得全球

43、范圍內對于計算加速硬件的需求不斷上升。根據 VerifiedMarketResearch 的數據，2021 年全球 GPU 市場規模 335 億元，2028 年全球 GPU 市場規模有望達到 4774 億元，22-30 年 CAGR 達 33.3%。作為 GPU 領域的代表性企業，英偉達在全球獨立顯卡的市占率高達 80%。其高端 GPU 如 H100，A100 和 V100 等占據了 AI 算法訓練市場絕大部分的份額。英偉達數據中心業務收入在 2017 年僅為 19 億美元，2021 年高速增長至為 106 億美元。從 2017 年至 2021 年，英偉達數據中心業務的 CAGR 達 53%，

44、其增速遠超英偉達其他板塊業務的收入增速。英偉達數據中心業務收入的快速增長體現了下游數據中心市場對于 GPU等 AI 芯片的旺盛需求。圖表圖表1919：20302030 年全球年全球 GPUGPU 市場規模有望達市場規模有望達 47744774 億美元億美元 圖表圖表2020：英偉達主導獨立英偉達主導獨立 GPUGPU 市場市場 來源：VerifiedMarketResearch，國金證券研究所 來源：JRR，國金證券研究所 國內廠商 GPU 市占率不足 1%，美國對華制裁加速 GPU 國產替代。2015 年以來美國對 GPU的制裁不斷升級，美國國防部研究員曾提出中美競爭中，利用人工智能更多且更

45、快的一方將獲勝。前幾年主要是美國將中國超算中心及相關 GPU 芯片企業拉入實體清單，以此達到限制中國 AI 以及超級計算機的發展，但是限制范圍限于超算單一場景。2022 年 9 月，美國針對 AI、HPC 及數據中心研發所用的高端 GPU 發出限制，英偉達的 A100 和 H100 以及AMD 的 MI250 芯片暫停向中國客戶銷售。2022 年 10 月，美國升級禁令限制范圍，對高算力芯片的連接速度和每秒運算次數等具體參數做限制，除英偉達和 AMD 外，國內廠商海光信息的部分產品也被加入到限制范圍內。美國將制裁限制范圍由應用場景擴大到芯片和產0%20%40%60%80%100%02Q403Q

46、404Q405Q406Q407Q408Q409Q410Q411Q412Q413Q414Q415Q416Q417Q418Q419Q420Q421Q4AMD英偉達行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 12 品層面，其實也是代表著國內相關 GPU 產品或下游應用發展超過美國政府的預期。我們認為美國持續加大對中國高端芯片的出口限制，高速運算相關的 GPU、CPU 等芯片國產化進程必然加快。從國產替代方案來看，景嘉微、海光信息、好利科技、壁仞科技（未上市）等廠商有望受益。圖表圖表2121：國內國內 GPUGPU 產業鏈情況產業鏈情況 核心技術/具體情況 相關產品 主要應用領域 景嘉微 國內首家實現自主

47、研發本土化 GPU 并產業化的企業。具備支持本土 GPU 和本土操作系統的自主知識產權 GPU。JM5400、JM7201、JM92 系列 軍用工業、人工智能、金融、云計算等 龍芯中科 2020 年公司成立 GPU 突擊隊，加快 GPU 研發設計。自研統一渲染架構。7A2000 橋片的自主研發 GPU 模塊 金融、政務辦公、網絡安全等 海光信息 海光 DCU 屬于 GPGPU（通用圖形處理）一種。2021 年，公司深算一號 DCU 產品已實現商業化應用 深算一號 DCU 產品 人工智能訓練等 寒武紀 3 月發布 AI 訓練 GPU 新品，搭載雙芯片四芯粒封裝的思元 370，集成寒武紀 MLU-

48、Link 多芯互聯技術。MLU370-X8 人工智能訓練等 芯原股份 GPU IP 供應廠商。GPU（含 ISP）市場占有率排名全球前三名，2020 年全球市場占有率約 10.2%Arcturus GC8800、GC8400、GC8200、GC8000、GPU Nano IP 小型物聯網 MCU、人工智能等 壁仞科技 已有自主原創 GPU 芯片架構 BR100 GPU 人工智能、云計算、圖形渲染等 沐曦 具備自主研發高性能 GPU 芯片架構、兼容國際主流生態的完整軟件棧 MXN、MXC、MXG 物理仿真、云游戲、元宇宙等 摩爾線程 具備 3D 圖形計算和高性能并行計算技術 MTTS60、MTT

49、S2000 物理仿真、人工智能、自動駕駛等領域 芯動科技 一站式高速混合電路 IP 及芯片定制解決方案供應商 風華 1 號 元宇宙、云游戲、人工智能等 來源：科創板日報，國金證券研究所 現場可編程門陣列芯片現場可編程門陣列芯片 FPGAFPGA 的優勢在低功耗，低延遲性的優勢在低功耗，低延遲性:CPU 內核并不擅長浮點運算以及信號處理等工作，將由集成在同一塊芯片上的其它可編程內核執行，而 GPU 與 FPGA 都以擅長浮點運算著稱。FPGA 和 GPU 內都有大量的計算單元，它們的計算能力都很強。在進行人工智能神經網絡(CNN,RNN,DNN)運算的時候，兩者的速度會比 CPU 快上數十倍以上

50、。但是 GPU 由于架構固定，硬件原來支持的指令也就固定了，而 FPGA 則是可編程的，因為它讓軟件與應用公司能夠提供與其競爭對手不同的解決方案，并且能夠靈活地針對自己所用的算法修改電路。雖然 FPGA 比較靈活,但其設計資源比 GPU 受到較大的限制，例如 GPU 如果想多加幾個核心只要增加芯片面積就行，但 FPGA 一旦型號選定了邏輯資源上限就確定了。而且，FPGA 的布線資源也受限制，因為有些線必須要繞很遠，不像 GPU 這樣走 ASIC flow 可以隨意布線，這也會限制性能。FPGA 雖然在浮點運算速度,增加芯片面積，及布線的通用性比 GPU 來得差，卻在延遲性及功耗上對 GPU 有

51、著顯著優勢。英特爾斥巨資收購 Altera 是要讓 FPGA 技術為英特爾的發展做貢獻。表現在技術路線圖上，那就是從現在分立的 CPU 芯片+分立的 FPGA 加速芯片，過渡到同一封裝內的 CPU 晶片+FPGA 晶片，到最終的集成 CPU+FPGA 系統芯片。預計這幾種產品形式將會長期共存，因為 CPU和 FPGA 的分立雖然性能稍差，但靈活性更高。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 13 圖表圖表2222：英特爾英特爾 F FPGAPGA 技術路線圖技術路線圖 來源：英特爾，國金證券研究所 隨著全球新一代通信設備以及人工智能與自動駕駛技術等新興市場領域需求的不斷增長，預計全球 FPGA

52、 市場規模將從 2021 年的 68.6 億美元增長至 2025 年的 125.8 億美元，年均復合增長率約為 16.4%。根據 Gartner 預測，軍工、航天特種 FPGA 市場穩定增長，占 FPGA 市場整體份額維持在 15%左右，FPGA 在航空航天和軍事領域的應用越來越多，包括飛行控制、傳感器接口和圖像處理的無人機系統，軍用雷達射頻信號處理等。國內復旦微電和紫光國微在特種 FPGA 領域已經陸續突破 2xnm 及 1xnm，下游國產化率持續提升。另一方面 FPGA 下游最大應用領域為通信行業，占比超過 40%，國內民用 FPGA 龍頭為紫光同創（紫光國微持股 30%）和安路科技，在通

53、信領域驗證加速，持續快速增長。圖表圖表2323：2 2030030 年全球年全球 FPGAFPGA 市場規模有望達市場規模有望達 2 22121 億美元億美元 來源：Frost&Sullivan，國金證券研究所 海外廠商主導全球 FPGA 市場，Xilinx 和 Intel 形成雙頭壟斷，國內企業持續加大 FPGA 芯片的布局，成長空間巨大。FPGA 方面，我們建議關注復旦微電（高可靠 FPGA 技術領先，率先推出億門級 FPGA 和 PSoC 芯片，應用領域不斷豐富）和紫光國微（國內特種集成電路行業領先者，產品覆蓋 500 多個品種，特種領域 FPGA 持續更新）、安路科技（國內民用 FPG

54、A 龍頭）。0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%02040608010012014020162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025E全球FPGA市場規模（億美元）YoY行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 14 圖表圖表2424：2 2021021 年中國年中國 FPGAFPGA 芯片下競爭格局芯片下競爭格局 來源：Frost&Sullivan，國金證券研究所 專用人工智能芯片（專用人工智能芯片（A ASICSIC）的優勢在于高性能和低功耗：）的優勢在于高性能和低功耗：ASIC 是面向人工智能領域而專門設計的芯片，其架構和指令集

55、針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優化，以使芯片在計算精度降低的情況下更耐用，這意味每一個操作只需要更少的晶體管，可以使用更多精密且大功率的機器學習模型，同時用戶能得到更正確的結果，ASIC 每瓦能為機器學習提供比所有商用 GPU 和 FPGA 更高的量級指令。但 ASIC 并不擅長科學計算任務（CPU和 GPU）、圖形渲染任務（GPU）、通信調制解調任務（DSP）、對硬件架構進行重構（FPGA），且需要大量研發投入，研發周期長，產品定制程度高若不能保證出貨量則單顆成本難以下降。ASIC 的典型代表是谷歌 TPU 和寒武紀思元 AI 芯片，除此之外各大云廠商、互聯網廠商，如從百度 AI

56、 業務分拆而來的昆侖芯，阿里平頭哥，特斯拉以及比特大陸等也紛紛涉獵。以谷歌 TPU 為例，因為它能加速其人工智能系統 TensorFlow 的運行，而且效率也大大超過 GPU，谷歌的深層神經網絡就是由 TensorFlow 引擎驅動的，其第四代張量處理器(第四代 TPU 的性能是第三代的 2.7 倍)是專為機器學習由谷歌提供系統設計，博通提供芯片設計服務及 IP 授權服務，臺積電提供 7 納米制程工藝量身定做的，執行每個操作所需的晶體管數量更少，自然效率更高。圖表圖表2525：谷歌歷代谷歌歷代 TPUTPU 性能對比性能對比 來源：Ten Lessons From Three Generati

57、ons Shaped Googles TPUv4i:Industrial Product，國金證券研究所 1.31.3 存儲芯片：看好存儲芯片：看好 2 23 3 年存儲板塊有望迎來拐點，年存儲板塊有望迎來拐點，D DDR5DR5 內存放量內存放量 根據應用材料提供的資料，機器所產生的數據量在 2018 年首次超越人類所創造的數據量，從 2019 年，每年幾乎以倍數的幅度來增加，從 2020 年到 2025 年，全球數據增量將達到157Zetabytes(1 Yotabyte=1000 Zetabytes;1 Zetabyte=1000 Exabytes;1 Exabyte=1000 Peta

58、bytes;1 Petabyte=1000 Terabytes;1 Terabyte=1000 Gigabytes)，5 年高達 89%的復合增速。以這樣的速度增長，我們很快在 2028 年就會看到超過 1 Yotabyte 的數據增36.6%25.3%23.2%6.0%8.9%賽靈思IntelLattice安路科技其他行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 15 量。這么龐大的數據增量，不可能用人工來處理分析，必須運用各種具備高速運算的人工智能芯片來過濾、處理分析、訓練及推理，這將持續帶動 7nm 以下高速運算 HBM 存儲器，3D NAND,CPU,AI GPU,FPGA,網絡芯片晶圓代工

59、的需求，及順勢帶動成熟制程的配套芯片如電源管理芯片，PCIE Gen 4/5 retimer 等的需求。圖表圖表2626：機器數據量圖表機器數據量圖表 來源：應用材料，國金證券研究所 從 NAND 供給端看，各大廠商已有實質性減產動作，2023 年 NAND 供給位元漲幅收斂到 21%，投片量漲幅收斂到 1%。根據 TrendForce 的數據，以存儲位元計算，2023 年全球 NAND 供給位元達 8954 億（等價 8GB），同比增加 21%。以晶圓產出計算，2023 年全球 NAND 晶圓產量 2061 萬片（等價 12 英寸），同比增加 1%。展望 2023 年各大存儲廠商 NAND

60、產能情況，三星、YMTC 將增產，鎧俠/WDC、海力士和美光都將減產，同時國內 NAND 大廠長江存儲受困于美國制裁，也將減產 128 層以上 NAND Flash 產品。在終端需求不景氣以及 NAND價格持續下跌的背景下，三星激進擴產的原因主要在于：1）NAND 芯片競爭對手較多，部分競爭對手如鎧俠與 WDC 的聯盟產品組合單一，專注于 NAND 業務，缺乏 DRAM 的產品組合來保護營業利潤，因此總體抗風險能力略遜于其他同時專注于 DRAM 和 NAND 的存儲廠商。三星或希望通過激進的擴產計劃，來搶占部分競爭對手的份額（歷史上前幾輪也是如此）。2）三星一部分 NAND 的產能來自西安工廠

61、，長期來看西安廠擴產能力有限，三星或在韓國廠增加彌補西安廠產能下滑的風險。從 NAND 需求端看，2023 年 NAND 終端需求位元同增 27%，供過于求的競爭格局有望緩解。2023 年 NAND 需求位元達 8608 億，同比增長 27%。手機、企業級 SSD 和 PC SSD 成為需求位元最大的三大細分領域，2023 年需求占比分別達 31%、26%和 22%。其中，企業級 SSD和手機端成為增長的主要貢獻力量，需求位元分別同比增長 39%和 23%。PC SSD 受到需求萎靡與單機搭載容量增速下滑的影響，需求位元成長僅 10%。企業級增長的原因主要系服務器單機搭載閃存容量的上升，全球數

62、據量指數級增長，數據存儲的需求持續，因此預計2023 年服務器單機容量會成長到 4167GB，同比增長 24.3%。手機端，我們看到 UFS 的滲透率在不斷提高，UFS3.1 成為中高端手機的標配，甚至部分旗艦手機已經搭載 UFS4.0，有望帶動 2023 年手機閃存容量成長到 219GB，同比增長 21.6%。此外，鑒于 ChatGPT 的橫空出世，我們認為將推動超高算力數據中心的需求，后續隨著各種智能化應用終端的出現將有望帶動存儲器的需求。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 16 圖表圖表2727：2 2021021-2023E NAND2023E NAND 產能產能 圖表圖表2828

63、：2 2021021-2023E NAND2023E NAND 需求需求 來源：TrendForce，國金證券研究所 來源：TrendForce，國金證券研究所 從 DRAM 供給端看，2023 年 DRAM 位元供給增幅不足 10%，DRAM 廠商擴產計劃延后。根據TrendForce 的數據，以位元計算，2023 年全球 DRAM 位元供給 1146 億（等價 2GB），同比增加 9%。以投片量計算，2023 年全球 DRAM 晶圓產量 1587 萬片（等價 12 英寸），同比增加 1%。展望 2023 年各大存儲廠商 DRAM 供給位元情況，服務器有望首次超過手機 DRAM業務成為供給位

64、元的第一大產出，服務器占比 38%，手機占比 37%。服務器和 Consumer則成為供給增速的主要貢獻力量，分別同比成長 18%和 11%，Consumer 的高增長主要來自車用 DRAM。從投片量看，三星、海力士和 CXMT 將增產，分別同比增加 5%、2%和 26%。美光、南亞和力積電都將減產，分別同比減少 12%、21%和 22%。從 DRAM 需求端看，消費類需求的萎靡導致 2023 年 DRAM 位元需求僅成長 10%。預計 2023年 DRAM 需求位元達 1071 億，同比增長 10%。其中，服務器和手機 DRAM 為需求最大的細分領域，分別為 410 億（38%）、385 億

65、（36%），分別同比增長 17%和 5%。2023 年 DRAM位元需求增長幅度接近歷史低位，主要基于以下原因：1）PC 市場或將陷入衰退。疫情期間各類企業和學校等超前消費各類 IT 設施，PC 出貨量持續超預期，未來 PC 出貨量有恢復常態的需求，海外 PC 市場陷入同比下滑的可能性較大。下游 PC OEM 已連續兩季調低PC DRAM 的采購量。2）DRAM 單機搭載容量增速不如 NAND，安卓的內存容量短期內接近上限，23 年能夠期待的也僅僅是 iPhone 15 的內存提升到 8GB?？傮w來看，手機內存容量也僅僅從 5.2GB 成長到 5.6GB，同比增加 6.3%。圖表圖表2929：

66、2 2021021-2023E DRAM2023E DRAM 產能產能 圖表圖表3030：2 2021021-2023E DRAM2023E DRAM 需求需求 來源：TrendForce，國金證券研究所 來源：TrendForce，國金證券研究所 綜合供需情況看，我們認為23年存儲行業供過于求的競爭格局有望改善，NAND或先于DRAM復蘇。2022 年 NAND 供需差占需求的比例約 9%，2023 年這一數字將下降到 3.9%，供過于求的情況大幅度緩解。大部分 NAND 廠商從 2022 年第四季度開始實質減產，同時疊加海外云廠商在 2023 年上半年消化完原有的高價 SSD 庫存后，有望

67、在 2023 年下半年重啟采購。2022 年 DRAM 供需差占需求的比例約 8%，2023 年這一數字將下降到 7%，供過于求的情況主要在 2023 年下半年開始緩解，供過于求的緩解要慢于 NAND Flash 市場。我們認為 DRAM市場更晚復蘇主要基于以下原因：DRAM 和 NAND 競爭格局不同。DRAM 市場呈現三星、海力0%10%20%30%40%50%02,0004,0006,0008,00010,00020212022E2023ESamsungKioxia/WDCSK hynixSolidigmMicronYMTCOthers(億 8GB）Bit YoY05001,0001,5

68、002,0002,5003,000202120222023FTotal HandsetsPC SSDGame ConsoleEnterprise SSDMemory CardUFDOthers(億 8GB)0%5%10%15%20%02004006008001,0001,2001,400202120222023EPC(億 2GB）ServerMobileGraphicsConsumerYoY0%5%10%15%20%25%02004006008001,0001,200202120222023EPC（億 2GB）ServerMobileGraphicsConsumerYoY行業深度研究 敬請參閱

69、最后一頁特別聲明 17 士和美光三強爭霸的格局，CR3 高達 96%，且呈現逐年上升的趨勢。隨著 DRAM 制程越來越接近 10nm，EUV 成為 DRAM 邁向更先進制程的必備工具，進一步提高新玩家進入 DRAM 行業的門檻。在競爭格局穩定的情況下，三大廠商在 DRAM 上的減產意愿并不明顯，導致 DRAM庫存可能在 23 年第三季度才能見頂。而 NAND 所有原廠早已明確開始減產，并且 NAND 價格在 2022 年第四季度已經跌破了現金成本，各廠商減產意愿更顯著，我們看好 NAND 廠商庫存更早見頂迎來拐點。圖表圖表3131：2 2023023 年年 NANDNAND 供需格局大幅緩解供

70、需格局大幅緩解 圖表圖表3232：2 2023023 年年 D DRAMRAM 供需格局小幅緩解供需格局小幅緩解 來源：TrendForce，國金證券研究所 來源：TrendForce，國金證券研究所 今年我們建議關注半導體領域彈性最大的存儲板塊，有望在 2023 年下半年迎來止跌?；仡櫴澜绨雽w貿易統計組織（WSTS）披露的歷年全球半導體各板塊銷售同比增速，存儲行業的營收增速從見頂到見底通常為 1-2 年：2H2006-1H2008，2H2020-1H2011,2H2014-1H2016,2H2017-1H2019。從上一輪周期看，存儲板塊的銷售增速在 2017 年上半年見頂，2019 年年

71、中見底。本輪周期中，存儲的銷售增速在 2021Q3 見頂，2022 年增速轉負，但隨著三大廠商陸續降價去庫、削減資本開支等減少供給，同時汽車智能化快速推進、高端制造信息化升級驅動汽車、工業、醫療等行業強勁的市場需求，以及 ChatGPT 將大力推動數據中心建設均將帶來大量存儲器需求，我們預計存儲板塊有望在 23Q3-23Q4 迎來止跌。圖表圖表3333：我們看好彈性最大的存儲板塊我們看好彈性最大的存儲板塊 2 2023023 年止跌反彈年止跌反彈 來源：WSTS，國金證券研究所 服務器用DDR5即將放量：在英特爾已于23 年1月份正式推出支援4800MT/s，DDR5 的Intel 7 服務器

72、 CPU Sapphire Rapids,而 AMD 在 22 年 1 月推出的 5nm 服務器 Zen4 CPU Genoa,也將支援 5200MT/s 的 DDR5。我們認為 DDR5 將比 DDR4 芯片面積及價格提升 25-30%，意思就是消耗掉更多的內存 DRAM 芯片產能。根據 Yole 的數據，2022 年全球內存模組市場規模達 420 億美元，其中 PC 市場規模 66 億美元，同比下滑 36%，服務器市場規模 331 億美元，同比增加 0.4%。2028 年全球內存模組市場規模有望達 963 億美元，22-28 年 CAGR 達16%，服務器端 CAGR 達 19%。2022

73、 年全球內存模組出貨量 5.11 億，其中 DDR4 出貨 5.0-5%0%5%10%15%20%05001,0001,5002,0002,5003,0001Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q23E2Q23E3Q23E4Q23ENAND供給NAND需求Sufficiency ratio(%)0%1%2%3%4%5%6%7%8%9%02004006008001,0001,2001,400202120222023EDRAM需求DRAM供給Sufficiency ratio(%)-40%-20%0%20%40%60%80%20052006200720082009201

74、0201120122013201420152016201720182019202020212022E2023EAnalog%Micro%Logic%Memory%Total%行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 18 億，DDR5 出貨 0.11 億。2028 年全球內存模組出貨量有望達 6.5 億，DDR5 占比超過98.7%,22-28 年 DDR5 內存模組出貨量 CAGR 達 97%。圖表圖表3434：2 2028028 年全球內存模組出貨量有望達年全球內存模組出貨量有望達 6 6.5.5 億億 來源：Yole，國金證券研究所 除此之外，為了能夠梳理 CPU 與 DDR5 內存之間大

75、量的數據存取，整體 DDR5 模組中 DDR5 1+10 內存接口芯片比重應該會提升超過 10%，內存接口芯片面積也會加大，還要推新串行檢測，溫度傳感，電源管理芯片等配套芯片。Trendforce 研究機構還預期 DDR5 模組的電源 管 理 芯 片 因 產 能 短 缺，可 能 面 臨 缺 貨 的 窘 境。我 們 估 計 2022 年 瀾 起，Renesas/IDT,Rambus 將分食 40%/40%/20%的 DDR5 內存接口芯片份額，而目前僅瀾起及Renesas/IDT 能提供完整的內存接口芯片加配套芯片解決方案。根據 Yole 的數據，2022年內存接口芯片及配套芯片市場規模達 11

76、 億美元，2028 年市場規模有望成長到 40 億美元，21-28 年 CAGR 達 28%。圖表圖表3535：2 2028028 年內存接口芯片及配套芯片市場規模有望達年內存接口芯片及配套芯片市場規模有望達4 40 0 億美元億美元 來源：Yole，國金證券研究所 1.41.4 以太網芯片：有限局域網通信之基，服務器端大有可為以太網芯片：有限局域網通信之基，服務器端大有可為 以太網是 IEEE 電氣電子工程師協會制訂的一種有線局域網通訊協議，應用于不同設備之間的通信傳輸。以太網自 1973 年發明以來，已經歷 40 多年的發展歷程，因其同時具備技術成熟、高度標準化、帶寬高以及低成本等諸多優勢

77、，已取代其他網絡成為當今世界應用最普遍的局域網技術，覆蓋家庭網絡以及用戶終端、企業以及園區網、運營商網絡、大型數據中心和服務提供商等領域，在全球范圍內形成了以太網生態系統，為萬物互聯提供了基礎。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 19 圖表圖表3636：以太網下游應用場景以太網下游應用場景 來源：裕太微招股書，國金證券研究所 機器學習需要海量的數據資源素材作為基礎，高清攝像頭、語音采集等終端設備聯網增多帶來數據量不斷上升，圖像視頻處理、模式識別和計算機視覺等領域的數據傳輸量巨大，均急需快速、高效、可靠、穩定的網絡傳輸作為基礎。云服務商最早在 2010 年就在超大規模數據中心中采用 10Gb

78、E 服務器。隨著人工智能和機器學習等應用的快速發展，超大規模服務器已經開始使用 25GbE，并正在向 50GbE 及更高級別過渡。數據中心獨特的網絡架構推動了 100、200 和 400 GbE 的多種多模和單模光纖解決方案。以英偉達為例，英偉達可以提供完整的以太網解決方案，從服務器連接到電纜再到交換，端到端解決方案可跨各種應用領域（例如云計算、數據存儲、人工智能等）提供行業領先的性能、可擴展性、可靠性和價值。其中英偉達的 Spectrum 以太網交換機系列支持 16128 個端口，最高可支持高達 400GbE 的規模。圖表圖表3737：英偉達英偉達 S Spectrumpectrum 以太網

79、交換機以太網交換機 圖表圖表3838：英偉達英偉達 L LinkXinkX 以太網電纜以太網電纜 來源：英偉達網站，國金證券研究所 來源：英偉達網站，國金證券研究所 以太網芯片主要包括 PHY（物理層）芯片和交換芯片。以太網 PHY 芯片工作于 OSI 網絡模型的最底層，是以以太網有線傳輸為主要功能的通信芯片，用以實現不同設備之間的連接，廣泛應用于信息通訊、汽車電子、消費電子、監控設備、工業控制等眾多市場領域。具體而言，PHY 芯片連接數據鏈路層的設備（MAC）到物理媒介，并為設備之間的數據通信提供傳輸媒體，處理信號的正確發送與接收。當涉及到多個端口的數據交互時，需要使用以太網交換芯片，其工作

80、原理為對需要傳輸的數據、報文進行分類、檢測、交換、緩存、修改等處理，從而達到數據交換傳輸目的。0.00.51.01.52.02.517Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q330%35%40%45%50%55%60%65%70%2014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-072020-012020-072021-012021-072022

81、-012022-07行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 20 圖表圖表3939：以太網結構示意圖以太網結構示意圖 圖表圖表4040：以太網以太網 P PHYHY 芯片功能示意圖芯片功能示意圖 來源：裕太微招股書，國金證券研究所 來源：裕太微招股書，國金證券研究所 圖表圖表4141：以太網技術發展路線以太網技術發展路線 圖表圖表4242：數據中心脊葉架構示意圖數據中心脊葉架構示意圖 來源：裕太微招股書，國金證券研究所 來源：新思科技網站，國金證券研究所 近年來，隨著云計算政策環境日趨完善及技術不斷發展成熟，其應用逐漸從互聯網行業向政務、金融等傳統行業發展，同時加上疫情加速企業上云的進度，疊加

82、人工智能應用的強力拉動，市場對數據中心用以太網交換芯片行業需求將逐漸加大。根據觀研天下數據，以銷售額計，2020 年，我國商用數據中心用以太網交換芯片行業市場規模為 52.6 億元，預計至 2025 年將達到 120.4 億元，并且將成為以太網交換芯片行業市場增長的主要推動力。圖表圖表4343：中國數據中心以太網芯片市場規模及預測中國數據中心以太網芯片市場規模及預測 來源：觀研天下，國金證券研究所 在全球以太網物理芯片市場競爭中，博通、美滿電子、瑞昱、德州儀器、高通和微芯穩居前列，前五大以太網物理層芯片供應商市場份額占比高達 91%。在中國大陸市場，以太網物理層芯片市場基本被境外國際巨頭所主導

83、。在中國大陸市場，以太網物理層芯片市場基本被境外國際巨頭所主導。同時在技術上，我國廠商也較海外巨頭有一定差距。以太網 PHY 芯片當中，裕太微目前僅0.00.51.01.52.02.517Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q330%35%40%45%50%55%60%65%70%2014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-072020-

84、012020-072021-012021-072022-012022-070.00.51.01.52.02.517Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q330%35%40%45%50%55%60%65%70%2014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-072019-012019-072020-012020-072021-012021-072022-012022-07

85、0204060801001201402016201720182019202020212022E2023E2024E2025E市場規模（億元）行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 21 有 100 兆、1000 兆、2.5GPHY 芯片，而 5G/10G 的以太網芯片還在技術預研階段。而景略微電子只有百兆和千兆的 PHY 芯片，而博通 PHY 芯片單端口速率最高達到 100G，并可以通過多個端口實現支持 800G 以太網的能力。而在交換芯片領域，裕太微的千兆交換芯片仍在研發當中，景略半導體的千兆交換芯片已經實現量產，而海外巨頭廠商的交換芯片最高單端口速率已達到 100G。圖表圖表4444：國內

86、外主要公司以太網芯片技術對比國內外主要公司以太網芯片技術對比 網速網速 博通博通 美滿電子美滿電子 裕太微裕太微 景略微電子景略微電子 100M 1000M 2.5G -5G/10G 技術預研階段-最高速率最高速率 100G 100G 2.5G 1000M 以太網交換芯片以太網交換芯片 100M -1000M 研發中 2.5G -5G/10G -最高速率最高速率 100G 100G-1000M 來源：裕太微招股書，各公司官網，國金證券研究所 1.5 1.5 電源管理芯片：電源管理芯片：20232023 年下半年有望迎來需求回暖年下半年有望迎來需求回暖 電源管理芯片屬于模擬芯片，是電子設備的電能

87、供應心臟，負責電子設備所需的電能變換、分配、檢測等管控功能。電源管理芯片是電子設備中的關鍵器件，其性能優劣對電子產品的性能和可靠性有著直接影響，廣泛應用于各類電子產品和設備中，是模擬芯片最大的細分市場之一。電源管理芯片同步電子產品技術和應用領域升級，產品種類繁多。主要類型包括：電源管理、AD/DC、DCDC、鋰電池充電管理芯片、CPU 電源監測電路、負載開關、LED 驅動器等。廣泛應用于手機與通訊、消費類電子、工業控制、醫療儀器、汽車電子等應用領域，隨著物聯網、新能源、人工智能、機器人等新興應用領域的發展，電源管理芯片下游市場持續發展。圖表圖表4545：電源管理芯片產品類別與應用場景電源管理芯

88、片產品類別與應用場景 產品類產品類別別 應用場景應用場景 AC-DC 用于交流市電轉換，電力傳輸的交流電變電器用的直流電 DC-DC 用于直流電之間的管理，二次升降壓或電池管理轉換 柵驅動芯片 用于 IGBT 驅動或馬達驅動等 PFC芯片 功率因數校正芯片，用于提升電路功率因數 PFM/PWM 脈寬調劑與脈沖頻率調劑，屬于開關型穩壓電路芯片 DLDO芯片 一種低壓差線性穩壓器 充電管理 包括電池充電、保護基電量顯示 IC 接口熱插拔 免除從工作系統重插入或拔出另一接口的影響 來源：前瞻產業研究院，國金證券研究所 根據世界半導體貿易統計協會數據統計，2020 年電源管理芯片占全球通用模擬芯片市場

89、規模的 62%，信號鏈產品占比約為 38%。根據世界半導體貿易統計協會的數據，2012 至 2020 年，全球模擬集成電路的銷售額從 401 億美元提升至 557 億美元，年均復合增長為 4.45%。全球模擬集成電路市場在 2019 年經歷短期下滑后恢復增長，到 2021 年模擬集成電路銷售額預計將達到 728 億美元，同比增長 30.87%。未來，隨著電子產品在日常生活中的更廣泛普及，以及通訊、人工智能、物聯網、車聯網等新興行業的發展變革，模擬集成電路行業憑借“多品類、廣應用”的特點，將有更加廣闊的發展空間。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 22 圖表圖表4646：2 2020020

90、年全球模擬芯片各品類銷售占比年全球模擬芯片各品類銷售占比 圖表圖表4747：全球模擬芯片市場規模變化情況全球模擬芯片市場規模變化情況 來源：世界半導體貿易統計協會，國金證券研究所 來源：世界半導體貿易統計協會，國金證券研究所 人工智能有望加速服務器電壓轉向 48V，DC-DC 受益明顯?，F代數據中心的每個機架平均提供 3kW-5kW 的功率，為服務器、存儲器和網絡機架供電。大部分功率會供給基礎 CPU，以確保其能高效率工作。因此，傳統 12V 電源架構被廣泛采用。但隨著云計算、人工智能應用以及大功率處理器和加速器需求的不斷增長，數據中心也在不斷發展以適應新的大功率需求。例如，早期 AI 市場超

91、級計算機的整個電源系統需要3200W 的功率。第二代 AI 的功率需求增長了三倍，使整個電源系統的總功率達到了 10kW。由于分配大電流時功率損耗隨電流的平方增大，必須在背板或走線中使用更多的銅來控制配電損耗。這樣最終會限制系統的功率傳輸。因此電源采用 48V 配電電壓，能夠將配電損耗降低 16 倍，可以有效滿足行業發展的需求。48V 直流供電需要從 AC/DC 電源應用到各運算板的 DC-DC 電源輸入端，根據松下公司所提供的兩種參考方案，需要引入一個 DC-DC 轉換器，或者兩個 DC/DC 轉換器。因此未來服務器電源轉向 48V 的趨勢，將大幅拉動 DC-DC 產品的需求。圖表圖表484

92、8：48V48V 電源與電源與 1 12V2V 電源功耗對比電源功耗對比 圖表圖表4949：4 48V8V 電源電源 D DC/DCC/DC 轉換器選擇方案轉換器選擇方案 來源：松下網站，國金證券研究所 來源：松下網站，國金證券研究所 國內模擬集成電路市場仍舊主要被德州儀器、恩智浦、英飛凌、思佳訊和意法半導體等國際龍頭模擬集成電路企業所占據，上述五大廠商占據了 35%的國內集成電路市場份額。而在電源管理芯片領域，國內企業 CR5 不到 10%，高端產品仍然被海外廠商占據。電源管理芯片的國產替代空間廣闊。電源管理芯片信號鏈產品-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%01

93、00200300400500600700800銷售額（億美元，左軸）YoY（%，右軸）行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 23 圖表圖表5050：20202020 年全球電源管理芯片集中度年全球電源管理芯片集中度 圖表圖表5151：20202020 年中國企業電源管理芯片集中度年中國企業電源管理芯片集中度 來源：前瞻產業研究院，國金證券研究所 來源：前瞻產業研究院，國金證券研究所 我國電源管理芯片利用虛擬 IDM 模式，與晶圓廠緊密合作，產品性能已能與國際大廠產品對標。根據杰華特招股說明書，其應用于汽車電子、通訊電子和工業應用的 100V 大電流DC-DC 降壓控制器，以及應用于通訊電子、

94、計算和存儲領域的 DC-DC 智能功率級模塊，核心指標已經達到了國際先進標準。圖表圖表5252：杰華特杰華特 D DC C-DCDC 產品與海外競品性能對比情況產品與海外競品性能對比情況 DC-DC 類產品，類產品，100V大電流降壓控制器，用于汽車電子通訊電子和工業應用領大電流降壓控制器，用于汽車電子通訊電子和工業應用領域域 關鍵性能指標關鍵性能指標 杰華特產品杰華特產品 國際競品一國際競品一 國際競品二國際競品二 與競品對比情況與競品對比情況 電壓范圍（V）675 675 460 達到國際同類產品標準 驅動能力（）1.5/0.9 1.5/0.9 2/1 達到國際同類產品標準 驅動電壓（V）

95、7.5/10 可選 7.5 5 領先國際同類產品標準 靜態電流（A）600 1800 750 達到國際同類產品標準 電壓精度 1%1%1.5%達到國際同類產品標準 效率 在10V驅動電壓下效率更高 中等 較低 領先國際同類產品標準 DC-DC 類產品，智能功率級模塊，用于通訊電子、計算和存儲領域類產品，智能功率級模塊，用于通訊電子、計算和存儲領域 關鍵性能指標關鍵性能指標 杰華特產品杰華特產品 國際競品一國際競品一 國際競品二國際競品二 與競品對比情況與競品對比情況 電壓范圍（V）316 316 4.516 達到國際同類產品標準 關鍵負載范圍效率 高 略低 低 達到國際同類產品標準 重載結溫

96、低 低 中 達到國際同類產品標準 來源：杰華特招股書，國金證券研究所 1.1.6 6 PCB/CCLPCB/CCL：AIAI 催化算力需求，服務器主板和載板量價齊升催化算力需求，服務器主板和載板量價齊升 1 1）A AI I 需求興起，服務器需求興起，服務器 P PCB/CCLCB/CCL 升級大潮將至升級大潮將至 需求端，為了更高的數據運算和傳輸效率來支持技術不斷迭代更新云計算平臺，PaaS 對IaaS 以及更上游零部件提供的新代更優產品有較為迫切的需求。供應端，數據運算和傳輸效率的性能提升來自兩方面：服務器設備數量的增加和單設備算力的提升，其中服務器算力的提升主要依靠整個服務器平臺（CPU

97、+芯片組+總線）。全球CR5其他中國企業CR10其他行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 24 圖表圖表5353：P PCBCB 是支撐服務器是支撐服務器內部結構內部結構的重要元器件的重要元器件 服務器服務器型號型號 整機整機圖圖 整體拆分整體拆分圖圖 涉及涉及PCBPCB的部分的部分 Fushion Sever Fushion Sever 1288H V51288H V5 （1U21U2路）路）Fushion Sever Fushion Sever 5285288H V58H V5 （4U24U2路）路）來源：國金證券研究所整理 AI 需求興起將加速服務器平臺向更強大性能設備方向的產品換代

98、需求。PCB/CCL 行業在這一發展過程中將呈現產品價值量普遍提升的趨勢。從主流廠商規劃來看，目前 Intel 服務器平臺正經歷從 Whitley 升級至 Eagle Stream 的過程，其中 PCB 層數將從 12-16 層升級到 16-20 層，價值量將會至少提升 50%，CCL 等級將從 Low Loss 升級至 Very Low Loss，價值量將提升 50%100%，可見服務器升級將給 PCB/CCL 帶來顯著的價值增長。圖表圖表5454：服務器平臺升級服務器平臺升級 圖表圖表5555：C CCLCL 材料等級劃分材料等級劃分 來源：ITEQ，國金證券研究所 來源：CNKI，國金證

99、券研究所 從格局上來看，大陸 PCB 廠商因配合國內服務器廠商研發和供應，已經在全球服務器 PCB競爭中占有一席之地，只要服務器升級放量，則會對相應的大陸 PCB 廠商帶來拉動；大陸CCL 在全球市場競爭中布局相對較慢，全球特種基材 CCL 市場（包括高速 CCL）競爭中僅有生益科技進入全球前十大供應商，可見國內 CCL 在高端 CCL 市場仍處于追趕的階段?；诖?，我們認為從投資上對 PCB 和 CCL 應當采取兩種策略，大陸 PCB 廠商因已經形成明確的格局，行業層面放量能夠直接催化公司基本面上行，建議關注滬電股份、生益電子、深南電路；大陸 PCB 廠商仍在打破格局的階段，更重要的觀測點在

100、于格局的變化，我們建議關注生益科技、南亞新材、華正新材、中英科技等在高頻高速類高端產品積極布局的廠商。機箱結構體機箱結構體機箱結構體機箱結構體機箱結構體機箱結構體風扇內存條C PU 散熱器C PU靈活I O 卡主板機箱蓋C PU內存條(該機型有24個)靈活I O 卡主板C PUR ai d扣卡I O 模組I O 模組I O 模組靈活I O 卡主板硬盤背板內存條(該機型有24個)行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 25 圖表圖表5656：服務器平臺升級服務器平臺升級 圖表圖表5757：2 2021021 年全球特種基材年全球特種基材 C CCLCL 市場格局市場格局 名稱名稱 歸屬地區歸屬地

101、區 市占率市占率 TTM 美國 8%金像電 中國臺灣 7%健鼎 中國 5%廣合科技 中國大陸 3%滬電股份 中國臺灣 3%深南電路 中國大陸 2%生益電子 中國大陸 1%來源：各公司官網，國金證券研究所 來源：EMC，國金證券研究所 2 2）算力對）算力對 CPU/GPUCPU/GPU 要求大幅提升，先進封裝凸顯載板價值要求大幅提升，先進封裝凸顯載板價值 AI 對算力提出了較高要求，但隨著先進制程的提升越發緩慢，先進封裝將成為解決多芯片之間高速互連的關鍵方向（預計未來復合增速達到 9.8%），而載板作為先進封裝的核心材料（成本占比達到 50%），有望在算力提升的大背景下打開價值空間。載板的作用

102、是為 CPU 等芯片與 PCB 母板之間提供電氣連接與物理支撐。隨著 GPU/CPU 芯片的性能提升，其對相應載板的要求也水漲船高，具體來說，FCBGA 載板最能夠滿足 AI 運算高性能需求。AI 技術發展對先進封裝技術要求進一步提升，而 FCBGA 作為能夠實現芯片高速化與多功能化的高密度半導體封裝基板，相較 FCCSP 產品而言具有層數多、面積大、線路密度高、線寬線距小等特點，能夠承載 AI 高性能運算。根據 CPCA，PGA/LGA/BGA 產品 2021-2026 間 CAAGR 將達 11.5%，到 2026 市場空間超 120 億美元，為載板產品中增長最快、價值量最高的產品。圖表圖

103、表5858：全球先進封裝市場規模（十億美元）全球先進封裝市場規模（十億美元）圖表圖表5959：封裝基板結構示意圖封裝基板結構示意圖 來源：Yole，國金證券研究所 來源：各公司公告，國金證券研究所 14%12%10%10%9%8%7%7%5%4%14%臺燿聯茂昭和電工臺光松下斗山三菱瓦斯羅杰斯生益科技南亞塑膠其他01020304050607020212022E2023E2024E2025E2026E2027E670微米級別納米級別70微米以上信信號號通通路路行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 26 圖表圖表6060：先進封裝中載板成本占比達到先進封裝中載板成本占比達到 5 50 0%圖表圖

104、表6161：各類載板的產值變化（百萬美元）各類載板的產值變化（百萬美元）來源：Yole，國金證券研究所 來源：CPCA，國金證券研究所 載板應產業鏈壁壘和技術壁壘較高，因此該市場長期被日韓臺廠商高度壟斷，根據 2021年數據，目前國內主要載板公司深南電路、興森科技在全球的市占率合計不到 5%。我們認為隨著半導體產業鏈國產替代趨勢凸顯，國內廠商布局步伐加快將帶來快速成長機會，行業上升空間較大。國內載板廠商已經形成鮮明的布局梯隊，其中深南電路、興森科技、珠海越亞因布局較早成為國內布局第一梯隊廠商，景旺電子、博敏電子、中京電子、崇達技術等也在相應做載板相關布局，我們認為在當前國產替代迫在眉睫的階段，

105、應當首先關注第一梯隊廠商與大客戶配合情況，其次應跟蹤第二梯隊廠商的技術突破情況。圖表圖表6262：國內載板廠商在載板市場占有率國內載板廠商在載板市場占有率 來源：Wind，CPCA，國金證券研究所$0$2,000$4,000$6,000$8,000$10,000$12,000$14,0002011202020212022E2026FFC-PGALGABGAFC-CSP/FC-DRAMWB-PBGACSP/BOCModule深南電路，2.6%興森科技，0.7%崇達技術，0.5%海外其他，96%行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 27 圖表圖表6363：國內載板第一梯隊廠商布局情況國內載板第一

106、梯隊廠商布局情況 項目項目 實施主體實施主體 項目總投資項目總投資 深南電路 廣州深南 項目總投資約人民幣 60 億元，其中國定資產投資總額累計不低于 58 億元，項目一期國定資產投資不低于 38 億元，項目二期國定資產投資不低于 20 億元。項目整依達產后預計產能為 2 億穎 FC-BGA、300 萬 panel RF/FC-CSP 等有機封裝基板。興森科技 廣州 FCBGA 投資約 60 億元分兩期建設月產能 2000 萬顆的 FCBGA 封裝基板項目。珠海越亞 越亞半導休三廠 Via Post 鋼柱法載板每月 12 萬片以上，嵌埋封裝載板每月 2萬片以上，FCBGA 封裝載板每月 6 萬

107、片以上的產出。來源：各公司公告，國金證券研究所 1.1.7 7 光芯片：數通和電信市場水大魚大，光芯片國產替代空間廣闊光芯片：數通和電信市場水大魚大，光芯片國產替代空間廣闊 受益于全球數據量快速增長，光通信逐漸崛起。在全球信息和數據互聯快速成長的背景下，終端產生的數據量每隔幾年就實現翻倍增長，當前的基礎電子通訊架構漸漸無法滿足海量數據的傳輸需求，光電信息技術逐步崛起。光通信是以光信號為信息載體，以光纖作為傳輸介質，光芯片實現電光轉換，將信息以光信號的形式進行信息傳輸的系統。光通信傳輸過程中，發射端將電信號轉換成激光信號，然后調制激光器發出的激光束，通過光纖傳遞，在接收端接收到激光信號后再將其轉

108、化為電信號，經調制解調后變為信息，其中需要光芯片來實現電信號和光信號之間的相互轉換，光芯片是光電技術產品的核心，廣泛應用于5G 前傳、光接入網絡、城域網和數據中心等場景，處于光通信領域的金字塔尖。光芯片可以進一步組裝加工成光電子器件，再集成到光通信設備的收發模塊實現廣泛應用。圖表圖表6464：光芯片在光通信中用于產生和接受光信號光芯片在光通信中用于產生和接受光信號 來源：中國電子元件行業協會，源杰科技招股說明書，國金證券研究所 光芯片按功能可以分為激光器芯片和探測器芯片。激光器芯片主要用于發射信號，將電信號轉化為光信號，探測器芯片主要用于接收信號，將光信號轉化為電信號。激光器芯片根據諧振腔制造

109、工藝的不同可分為邊發射激光芯片（EEL）和面發射激光芯片（VCSEL）。邊發射激光器芯片是在芯片的兩側鍍光學膜形成諧振腔，沿平行于襯底表面發射激光，而面發射激光器芯片是在芯片的上下兩面鍍光學膜，形成諧振腔，由于光學諧振腔與襯底垂直，能夠實現垂直于芯片表面發射激光。面發射激光器芯片有低閾值電流、穩定單波長工作、可高頻調制、容易二維集成、沒有腔面閾值損傷、制造成本低等優點，但輸出功率及電光效率較邊發射激光芯片低。面發射芯片包括 VCSEL 芯片，邊發射芯片包括 FP、DFB 和 EML芯片；探測器芯片主要包括 PIN 和 APD 兩類。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 28 圖表圖表6565

110、：激光器芯片和探測器芯片細分品類激光器芯片和探測器芯片細分品類 芯片類型 產品類別 工作波長 產品特性 應用場景 激光器芯片 VCSEL 800-900nm 線寬窄，功耗低，調制速率高，耦合效率高，傳輸距離短，線性度差 500 米以內的短距離傳輸，如數據中心機柜內部傳輸、消費電子領域（3D 感應面部識別）FP 1310-1550nm 調制速率高，成本低，耦合效率低，線性度差 主要應用于中低速無線接入短距離市場，由于存在損耗大、傳輸距離短的問題，部分應用場景逐步被 DFB 激光器芯片取代 DFB 1270-1610nm 譜線窄，調制速率高，波長穩定，耦合效率低 中長距離的傳輸，如 FTTx 接入

111、網、傳輸網、無線基站、數據中心內部互聯等 EML 1270-1610nm 調制頻率高，穩定性好，傳輸距離長，成本高 長距離傳輸，如高速率、遠距離的電信骨干網、城域網和數據中心互聯 探測器芯片 PIN 830-860/1100-1600nm 噪聲小，工作電壓低，成本低，靈敏度低 中長距離傳輸 APD 1270-1610nm 靈敏度高，成本高 長距離單模光纖 來源：源杰科技招股說明書，國金證券研究所 需求端，數據中心和電信雙輪驅動，預計需求端，數據中心和電信雙輪驅動，預計 2022027 7 年全球光模塊市場規模超年全球光模塊市場規模超 2 20000 億美元，億美元，2 22 2-2 27 7年

112、年 CAGRCAGR 達達 11%11%。隨著光電子、云計算技術等不斷成熟，更多終端應用需求不斷涌現，并對通信技術提出更高的要求。受益于全球數據中心、光纖寬帶接入以及 5G 通訊的持續發展，光模塊作為光通信產業鏈最為重要的器件保持持續增長。根據 LightCounting 的數據，2027 年全球光模塊市場規模預計將超過 200 億美元，22-27 年 CAGR 達 11%。圖表圖表6666：20252025 年全球光模塊市場規模有望達年全球光模塊市場規模有望達 113113 億美元億美元 來源：LightCounting，國金證券研究所 供給端，海外光芯片廠商具備先發優勢，國內廠商乘國產替代

113、東風正迎頭趕上。供給端，海外光芯片廠商具備先發優勢，國內廠商乘國產替代東風正迎頭趕上。我國光芯片產業參與者主要包括海外頭部光通信廠商、國內專業光芯片廠商及國內綜合光芯片模塊廠商。1）海外頭部光通信廠商：三菱電機、住友電工、馬科姆（MACOM）、朗美通（Lumentum）、應用光電（AOI）、博通（Broadcom）等；2）國內專業光芯片廠商：源杰科技、武漢敏芯、中科光芯、雷光科技、光安倫、云嶺光電等；3）國內綜合光芯片模塊廠商或擁有獨立光芯片業務板塊廠商：光迅科技、海信寬帶、索爾思、三安光電、仕佳光子等。從競爭格局和產品布局看，以住友電工、馬科姆（MACOM）、博通（Broadcom）為代表的

114、歐美日綜合光通信企業在高速率光芯片市場占據主導地位，而中國廠商在中低速率芯片市場占據優勢，國產化率較高，但高速光芯片仍存在差距。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 29 圖表圖表6767：光芯片競爭格局光芯片競爭格局 產品速率 產品類型 競爭情況 主要供應商 國產化水平 2.5G 1310nm DFB 激光器芯片 應用于光纖接入 PON（GPON）數據上傳光模塊，技術相對成熟，市場競爭較為激烈 源杰科技、武漢敏芯、三安光電、中科光芯、雷光科技、光安倫 較高 1490nm DFB 激光器芯片 應用于光纖接入 PON（GPON）數據下傳光模塊，產品性能、可靠性要求高，實現批量供貨廠商較少，公司

115、等國內廠商市場份額較大，國產化率較高 三菱電機、源杰科技、海信寬帶 較高 1270nm DFB 激光器芯片 應用于光纖接入 10G-PON（XG-PON）數據上傳光模塊，產品難度較 2.5G 1310nm DFB 激光器芯片更高，但供應商逐步增多，市場競爭逐步加劇 三菱電機、源杰科技、武漢敏芯、海信寬帶、光迅科技 較高 1550nm DFB 激光器芯片 應用于 40km/80km 長距離傳輸光模塊，產品性能、可靠性要求高，實現批量供貨廠商較少 三菱電機、源杰科技、海信寬帶、光迅科技 中等 10G 1270nm DFB 激光器芯片 應用于光纖接入 10G-PON（XGS-PON）數據上傳光模塊，

116、產品性能、可靠性要求高，實現批量供貨廠商較少，公司等國內廠商市場份額較集中 三 菱 電 機、馬 科 姆（MACOM）、源杰科技、武漢敏芯、海信寬帶 中等 1310nm FP 激光器芯片 應用于 4G 移動通信網絡光模塊，技術相對成熟，市場競爭較為激烈 三菱電機、源杰科技、云嶺光電、武漢敏芯、海信寬帶 較高 1310nm DFB 激光器芯片 CWDM 6 波段 DFB 激光器芯片 應用于 4G/5G 移動通信網絡光模塊，技術相對成熟，國內廠商逐漸擴大市場份額 馬科姆（MACOM）、朗美通（Lumentum）、源杰科技、武漢敏芯 中等 25G CWDM 6 波段 DFB 激光器芯片 應用于 5G

117、移動通信網絡光模塊，產品難度大，其中MWDM 12 波段 DFB 激光器芯片主要應用于國內 5G基站方案，國外廠商發貨產品較少，該產品公司等國內光芯片廠商在 2020 年實現大批量發貨 馬科姆（MACOM）、朗美通（Lumentum）、三菱電機、源杰科技、武漢敏芯 中等 LWDM 12 波段 DFB 激光器芯片 中等 MWDM 12 波段 DFB 激光器芯片 中等 CWDM 4 波段 DFB 激光器芯片 應用于 100G 數據中心光模塊，產品難度大，國內部分廠商實現產品突破 安華高（Avago）、馬科姆（MACOM）、朗 美 通（Lumentum）、源杰科技、武漢敏芯 較低 LWDM 4 波段

118、 DFB 激光器芯片 較低 50G PAM4 CWDM 4 波段 DFB激光器芯片 應用于 100G/200G/400G 數據中心光模塊，技術難度高，國內部分廠商進行產品布局，還未實現批量發貨；公司 50G PAM4 DFB 激光器處于設計驗證測試階段，工業級大功率硅光激光器處于工程驗證測試階段 安華高（Avago）、朗美通（Lumentum）較低 硅光直流光源 1270/1290/1310/1330nm 大功率25/50/70mW 激光器芯片 較低 來源：源杰科技上市第二輪審核問詢函的回復，國金證券研究所 注：根據第二輪審核問詢函中 C&C 的調查問卷，以國內光模塊廠商采購的光芯片為統計口徑

119、：國產光芯片占比超過 70%，定義為國產化率較高；占比 40%-70%，定義為國產化率中等；占比小于 40%，定義為國產化率較低。2.1 ChatGPT2.1 ChatGPT 大幅提振算力需求，帶動服務器增長與大幅提振算力需求，帶動服務器增長與 AIAI 服務器占比提升服務器占比提升 ChatGPTChatGPT 引發高算力需求，帶動服務器出貨量增長。引發高算力需求，帶動服務器出貨量增長。ChatGPT 背后的支撐是人工智能大模型。在大模型的框架下，每一代 GPT 模型的參數量和數據量均高速擴張，需要龐大的算力基礎設施維持。據 OpenAI，截至 2023 年 1 月，ChatGPT 月活躍用

120、戶數已達 1 個億；2 月 7日-2 月 9 日 ChatGPT 官網多次因為滿負荷而無法登入，再次顯示當前算力不足的問題，行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 30 未來隨著 AIGC 逐步普及，用戶訪問量提升。ChatGPT 的快速滲透、落地應用，將大幅提振算力需求，帶動服務器等基礎設施迅速增長。據 TrendForce 預測，2023 年全球服務器出貨量約 1,443 萬臺，年成長率收斂為 1.31%。隨著 AI 應用的快速發展，服務器出貨量明顯增加，據 MIC 預測，2025 年全球服務器出貨量將達到 1570 萬臺。2022-2025 年全球服務器出貨量年均復合增長率約 3.3%。

121、根據 IDC 數據，全球服務器市場規模將在 2023 年放緩，但預計 2021-2026 年 CAGR 達到 10.2%。圖表圖表6868：全球服務器出貨量全球服務器出貨量 圖表圖表6969：全球服務器市場規模（億美元）全球服務器市場規模（億美元）來源：IDC，TrendForce，MIC，國金證券研究所 來源：IDC，國金證券研究所 服務器是數據中心最大的成本支出部分。服務器是數據中心最大的成本支出部分。根據中商情報局數據，在硬件采購成本中，服務器占比達 69%，網絡設備（交換機和路由器）、安全設備、存儲設備和光模塊/光纖/網線等分別占數據中心硬件采購成本的 11%、9%、6%和 5%，不同

122、方案略有不同，但總體上服務器成本占數據中心硬件成本 70%左右，是數據中心基礎設施的重要組成部分。圖表圖表7070：數據中心硬件成本結構數據中心硬件成本結構 來源：中商情報局，國金證券研究所 ChatGPTChatGPT 帶動帶動 AIAI 服務器占比提升。服務器占比提升。除存儲型服務器以外，數據中心還具有比例不小的算力型服務器，此類服務器的重要應用是人工智能。TrendForce 觀察到自 2018 年新興應用題材的興起，包含自動駕駛汽車、AIoT 與邊緣運算，諸多大型云端業者開始大量投入 AI相關的設備建設。據 TrendForce 統計，截至 2022 年，預估搭載 GPGPU（Gene

123、ral Purpose GPU）的 AI 服務器年出貨量占整體服務器比重近 1%，而 2023 年預估在 ChatGPT 加持下，可望再度刺激 AI 相關領域的活絡，預估出貨量年成長可達 8%；2022-2026 年年均復合增長率將達 10.8%。-2%0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%02004006008001,0001,2001,4001,6001,800出貨量（萬臺）增速0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%02004006008001,0001,2001,4001,600202120222023E2024E2025E2026Ex86Non-x86總增

124、速0.690.110.090.060.05服務器網絡設備安全設備存儲設備光模塊/光纖/網線等行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 31 圖表圖表7171：20222022-20262026 年全球年全球 AIAI 服務器出貨量服務器出貨量 來源：TrendForce，國金證券研究所 浪潮信息浪潮信息 AIAI 服務器產品矩陣豐富，占據全球市場領先地位。服務器產品矩陣豐富，占據全球市場領先地位。根據 IDC 數據，2021 年全球AI 服務器市場規模達 156 億美元（約合人民幣 1006 億元），其中浪潮信息市場占有率達20.9%，份額同比提升 3.6%，銷售額同比增長 68.3%，繼續保持

125、全球市場第一。目前浪潮AI 服務器主要產品型號包括 NF5688M6、NF5488A5 等，2021 年二者在國際權威 AI 基準測試 MLPerf 榜單中，獲得醫學影像分割、目標物體檢測、自然語言理解、智能推薦等 7 項訓練冠軍，可滿足包括自然語言理解等在內的多項 AI 訓練需求。此外，浪潮在 AI 領域的積累還包括 AI 資源平臺、AI 算法平臺等，具備大量算力解決方案實施經驗。受益于受益于 ChatGPTChatGPT 浪潮，中科曙光浪潮，中科曙光 AIAI 算力業務成長有望提速。算力業務成長有望提速。中科曙光自 2019 年起在 AI算力領域前瞻布局，依托先進計算領域的先發優勢和技術細

126、節，構建了完整的 AI 計算服務體系，已與百度、復旦大學等企業及科研院所深度合作，且在國內參建、運營和管理近百家先進計算中心、智算中心、云中心等，具有行業領先規模計算資源。目前，曙光布局首個“全國一體化算力服務平臺”，可幫助用戶完成 AI 大模型訓練等復雜計算任務，并已接入全國上百座計算中心算力資源。2022 年 9 月 3 日，在上海世界人工智能大會上，億歐智庫發布2022 中國算力服務市場發展研究報告，曙光算力服務（由曙光智算運營）獲得綜合價值力第一名，多個指標問鼎榜首，整體綜合實力凸顯。圖表圖表7272：20212021 年全球年全球 AIAI 服務器市場份額服務器市場份額 圖表圖表73

127、73：億歐智庫算力服務綜合價值力評估億歐智庫算力服務綜合價值力評估 來源：IDC，國金證券研究所 來源：億歐智庫2022 中國算力服務市場發展研究報告，國金證券研究所 2.2 ChatGPT2.2 ChatGPT 刺激高速率光模塊占比提升，刺激高速率光模塊占比提升，CPOCPO 產品迎來爆發期產品迎來爆發期 ChatGPTChatGPT 帶動云計算產業鏈升級，帶動云計算產業鏈升級，800G800G 光模塊占比提升。光模塊占比提升。據 Lightcounting，光模塊市場規模 2021-2026 年將以 14%的 CAGR 增長至 2026 年的 176 億美元。2023 年光通信在云計算產業

128、鏈細分賽道中增速與景氣度最高。AI 大模型訓練需要高算力支持，數據量、流量增長帶動 800G、400G、200G 等高速率產品出貨量與滲透率持續提升。LightCounting 指出，全球 TOP5 云廠商阿里巴巴、亞馬遜、Facebook、谷歌和微軟 2020 年在以太網光模塊上的支出為 14 億美元，到 2026 年其支出將增加至超過 30 億美元。800G 光模塊將從 2025 年0%2%4%6%8%10%12%14%05010015020025020222023E2024E2025E2026EAI服務器出貨量（千臺）增速21%13%9%6%4%4%3%2%1%37%浪潮信息公司1公司2

129、公司3公司4公司5公司6公司7公司8行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 32 底開始主導這一細分市場。中際旭創 800G 前沿產品接收小規模批量訂單，有望開辟新增長曲線。ChatGPT 推動全球AI 算力需求，光模塊產品尤其是 800G 前沿產品，有助于滿足國內外未來對算力的深層需求。中際旭創作為全球高速率數通光模塊龍頭，目前 800G 等新產品技術儲備充足，去年Q4 已實現小批量出貨，今年已接收到海外客戶批量部署訂單，有望大幅度提高 800G 出貨量，再次占先發優勢，鞏固龍頭地位。圖表圖表7474：全球光模塊市場規模（億美元）全球光模塊市場規模（億美元）圖表圖表7575：全球全球 TOP

130、5TOP5 云廠商以太網光模塊銷售額（云廠商以太網光模塊銷售額（$M M）來源：Lightcounting，國金證券研究所 來源：Lightcounting，國金證券研究所 ChatGPTChatGPT 帶動帶動 CPOCPO 等先進封裝技術的需求，天孚通信和中際旭創初步布局。等先進封裝技術的需求，天孚通信和中際旭創初步布局。隨著算力消耗指數級增長，硅光模塊技術，以及 CPO（co-packaged optics，共封裝光學）等先進的封裝工藝符合 AIGC 的高算力、低功耗、低成本綜合需求。CPO 就是把交換芯片和光引擎（光模塊）封裝在一起。光引擎或光模塊的主要功能是將輸入的光纖信號轉換為數字

131、信號，同時將 ASIC（專用集成電路）芯片輸入的數字信號轉化為光信號進行輸出。CPO 不斷演進，2.5D CPO 直接將光驅動與 Switch ASIC 封裝在同一個基板上，進一步縮短線距，增加 I/O 密度；3D 封裝技術將光學 IC 直接連接到中介層上，實現小于 50um pitch 的 I/O 間距的相連。光電共封的方式縮短了交換芯片和光引擎間的距離，使得電信號能夠更快的在芯片和光模塊之間傳輸，提高了效率，減少了尺寸，還降低了功耗。因此，CPO 的高效率、低功耗有可能成為后續 AI 高算力下最好的解決方案，也是目前最有希望解決 ChatGPT 算力需求的一個方向。在 ChatGPT 浪潮

132、下，CPO 產品將會迎來 3-5 年的黃金爆發性成長時期,目前天孚通信和中際旭創在 CPO 封裝領域已有所布局。0%5%10%15%20%25%020406080100120140160180200光模塊市場規模增速行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 33 圖表圖表7676：光電共封裝的封裝形式及發展趨勢光電共封裝的封裝形式及發展趨勢 來源：艾邦半導體網，國金證券研究所 人工智能加速發展，電子通信硬件迎來發展新機遇，我們看好下列標的有望受益：人工智能加速發展，電子通信硬件迎來發展新機遇，我們看好下列標的有望受益：1）AI 拉動 GPU/FPGA/ASIC 量價齊升，英偉達和英偉達和 A A

133、MDMD 壟斷全球 GPU 市場，有望持續受益。2）瀾起科技瀾起科技作為全球內存接口芯片以及配套芯片的領先廠商，有望受益于服務器及 PC內存模組從 DDR4 向 DDR5 的迭代。3）裕太微裕太微作為國內稀缺的以太網物理層芯片供應商，持續受益于車規、數通等終端市場網絡傳輸規格升級，以及海外廠商壟斷下的國產份額提升。4）AI 需求興起，服務器 PCB/CCL 升級大潮將至，算力對 CPU/GPU 要求大幅提升，先進封裝凸顯載板價值，滬電股份、興森科技、通富微電滬電股份、興森科技、通富微電有望持續受益。5）ChatGPT 帶動云計算產業鏈升級，帶動 CPO 等先進封裝技術的需求，同時數據中心 80

134、0G光模塊占比提升，已有初步布局的天孚通信、中際旭創天孚通信、中際旭創有望持續受益。6）ChatGPT 引發高算力需求，帶動服務器出貨量增長，而服務器是數據中心最大的成本支出部分，浪潮信息、中科曙光浪潮信息、中科曙光有望持續受益。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 34 海外市場陷入經濟衰退預期，影響 2023 年對電子、通信產品的需求。俄烏戰爭以及美國加息將加劇海外市場需求承壓，如果海外需求持續低迷，將拖累半導體產品需求改善的進度。人工智能終端應用場景不如預期。人工智能在終端場景的落地基于國內外政府政策推動、技術持續迭代以及新產品的供給驅動等邏輯，若國內外政策波動、技術升級遇到瓶頸，必然

135、導致落地提升不如預期。消費類、泛工業、通訊、風光儲等領域需求不如預期。2022 年部分下游領域景氣度下滑，如果未來市場空間持續發生不利的變化，導致下游客戶的需求持續下降，存在需求不及預期以及營收繼續下滑的風險。美國加大對中國半導體相關領域制裁力度的風險。到目前為止，拜登政府對中國科技行業的技術競爭及封鎖似乎沒有明顯改善，若是中美關系持續惡化，可能會影響 2023 年全球半導體的需求，或將更多國內公司放入實體清單。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 35 行業投資評級的說明：行業投資評級的說明：買入：預期未來 36 個月內該行業上漲幅度超過大盤在 15%以上；增持：預期未來 36 個月內該行

136、業上漲幅度超過大盤在 5%15%；中性：預期未來 36 個月內該行業變動幅度相對大盤在-5%5%；減持：預期未來 36 個月內該行業下跌幅度超過大盤在 5%以上。行業深度研究 敬請參閱最后一頁特別聲明 36 特別聲明：特別聲明：國金證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準，已具備證券投資咨詢業務資格。本報告版權歸“國金證券股份有限公司”（以下簡稱“國金證券”）所有，未經事先書面授權，任何機構和個人均不得以任何方式對本報告的任何部分制作任何形式的復制、轉發、轉載、引用、修改、仿制、刊發，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。經過書面授權的引用、刊發，需注明出處為“國金證券股份有限公司”，且不

137、得對本報告進行任何有悖原意的刪節和修改。本報告的產生基于國金證券及其研究人員認為可信的公開資料或實地調研資料，但國金證券及其研究人員對這些信息的準確性和完整性不作任何保證。本報告反映撰寫研究人員的不同設想、見解及分析方法，故本報告所載觀點可能與其他類似研究報告的觀點及市場實際情況不一致，國金證券不對使用本報告所包含的材料產生的任何直接或間接損失或與此有關的其他任何損失承擔任何責任。且本報告中的資料、意見、預測均反映報告初次公開發布時的判斷，在不作事先通知的情況下，可能會隨時調整，亦可因使用不同假設和標準、采用不同觀點和分析方法而與國金證券其它業務部門、單位或附屬機構在制作類似的其他材料時所給出

138、的意見不同或者相反。本報告僅為參考之用，在任何地區均不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。本報告提及的任何證券或金融工具均可能含有重大的風險，可能不易變賣以及不適合所有投資者。本報告所提及的證券或金融工具的價格、價值及收益可能會受匯率影響而波動。過往的業績并不能代表未來的表現?？蛻魬斂紤]到國金證券存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，而不應視本報告為作出投資決策的唯一因素。證券研究報告是用于服務具備專業知識的投資者和投資顧問的專業產品，使用時必須經專業人士進行解讀。國金證券建議獲取報告人員應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。報告本身、報

139、告中的信息或所表達意見也不構成投資、法律、會計或稅務的最終操作建議，國金證券不就報告中的內容對最終操作建議做出任何擔保，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦。在法律允許的情況下，國金證券的關聯機構可能會持有報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，并可能為這些公司正在提供或爭取提供多種金融服務。本報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布該研究報告的人員。國金證券并不因收件人收到本報告而視其為國金證券的客戶。本報告對于收件人而言屬高度機密，只有符合條件的收件人才能使用。根據證券期貨投資者適當性管理辦法，本報告僅供國金證券股份有限公司客戶中風險評級高于 C3 級(含 C3

140、級）的投資者使用；本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的建議或策略。對于本報告中提及的任何證券或金融工具，本報告的收件人須保持自身的獨立判斷。使用國金證券研究報告進行投資，遭受任何損失，國金證券不承擔相關法律責任。若國金證券以外的任何機構或個人發送本報告，則由該機構或個人為此發送行為承擔全部責任。本報告不構成國金證券向發送本報告機構或個人的收件人提供投資建議，國金證券不為此承擔任何責任。此報告僅限于中國境內使用。國金證券版權所有，保留一切權利。上海上海 北京北京 深圳深圳 電話：021-60753903 傳真：021-61038200 郵箱： 郵編：201204 地址：上海浦東新區芳甸路 1088 號 紫竹國際大廈 7 樓 電話：010-85950438 郵箱： 郵編：100005 地址：北京市東城區建內大街 26 號 新聞大廈 8 層南側 電話：0755-83831378 傳真：0755-83830558 郵箱： 郵編：518000 地址：中國深圳市福田區中心四路 1-1 號 嘉里建設廣場 T3-2402