電子行業AIGC發展給電子帶來的投資機遇：AI服務器拆解產業鏈核心受益梳理-230407（48頁）.pdf

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1、證券研究報告中泰證券2023年04月07日HONGTAI SECURITIEAI服務器拆解，產業鏈核心受益梳理AIGC發展給電子帶來的投資機遇中泰電子王芳團隊分析師：楊旭分析師：王芳執業證書編號：S0740521120002執業證書編號：S0740521120001中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信分析師：李雪峰執業證書編號：S07405220800041#page#中中泰證券目錄AI服務器產業鏈梳理二、算力：AI底層土壤核心受益三、存力：服務器底層支撐四、PCB：AI服務器基石五、國產廠商梳理六、投資建議及風險提示中泰證券研究所專業領先|深度|誠信#page#中泰證券中服務器是數字經濟發展

2、的基礎要素之一服務器接CPU體系架構分類：可分成x86架構和非x86架構。X86架構服務器又稱CISC（復雜指令集）架構服務器，是采用Intel或其他兼容x86指令集的CPU和Windows操作系統的服務器。非x86服務器使用RISC（精簡指令集）或EPIC（并行指令代碼），主要采用UNIX或其他操作系統。相比x86架構，非x86架構價格昂貴、體系封閉，但整體運行穩定性更好。按處理器數量分類：可分成單路、雙路、四路以及多路服務器。按應用場景分類：可分成存儲服務器、云服務器、AI服務器和邊緣服務器等。圖表：服務器按CPU架構、處理器數量、應用場景分類CPU架構技術特點優當勢奧別CPU配置方式可支

3、持的CPU數量1單路優勢：軟件生態好，市占率高CISC指令集，單核能力強，后向X86條構當勢：后向兼容歷史包被重、實現復雜2小型企業：12路處理器；雙路兼容歷史指令集芯片面積大、功耗高、價格昂責中型企業：2-4路處理器4四路大型企業：48路處理器優勢：可擁有完整知識產權、芯片廠商多路多個RISC指令集，重視低功耗設計、ARM多，夠匹配數據中心發展趨勢多核技術路線，追求能效比當勢：軟件生態弱于X86類別應用場景RISC指令集，小型化、低功耗，服務器領域生態較弱，市占率低，影存儲服務數據存儲和調用應用程序、基于簡單致據存儲的應MIPS響力逐步減弱學入式設備使用較多花用非X86架構企業官網、多媒體、

4、數據體、坊問量波動較大的云服務器RISC指令集，單核能力強，追求技術及生態由IBM學控，主要應用于金APP或網站Power極致可靠性，成本較高融行業，其他行業應用少醫學圖像智能分析、人臉識別、語音識別、指紋識AI服務器別、安全監控、零售預測、全融服務RISC處理器中最快，獲得服務器領生態較弱，市占率低，影響邊緣服務零售/金融/遠程連接的“開箱即用云”、移動互聯、通AlphawindowsNT支持力正透步減弱器用用戶場所設備、通用用戶場所設備中泰證券研究所專業領先|深度誠信一3未源：浪湖官網，戴爾官網，騰訊官網，中泰證券研究所#page#中泰證券國內AI服務器進入快速增長期服務器按應用場景可分成

5、存儲服務器、云服務器、AI服務器和邊緣服務器等。近年來，隨著全球物聯網、數據中心的快速發展，服務器需求量不斷增長。據IDC數據顯示，2021年全球服務器出貨量達到1354萬臺，yoy+11%；2021年全球服務器市場規模達到992億美元，yoy+9%。其中，大陸服務器出貨量由229萬臺增長至391萬臺，CAGR+11%；市場規模由93億美元增長至251億美元，CAGR+22%，兩項增速遠超全球。政策支持將推動國內AI服務器進入快速增長期。2023年中共中央、國務院印發數字中國建設整體布局規劃，明確指出“芬實數字中國建設基礎”，我們認為“數字基礎設施”將拉動大數據中心、超算中心等基建建設，國內A

6、I服務器規模有望迎來快速增長。圖表：2016-2021年全球服務器出貨量（萬臺）圖表：2016-2021年大陸服務器出貨量（萬臺）出貨量（萬臺）上貨業（萬臺）-yoy160018%45035%1353.916%15.829140040030%2214%117911735025%120012%00820%1000PH中25015%8000%20010%6001505844001000%2%200-5%0%2%-10%201620202021201720182019201620172018201920202021中泰證券研究所專業領先|深度|誠信4來源：IC.騰訊官網，中泰證券研究所#page#中

7、泰證券中國內AI服務器進入快速增長期AI服務器和通用型區別主要在于：dL+ndOdD+nd聯業圖可“器IV（TCPU+其他的加速卡等。與普通的服務器的差別主要在大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存。2）卡的數量：普通的GPU服務器一般是單卡或者雙卡，AI服務器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務器集群。3）獨特設計：AI服務器由于有了多個GPU卡，需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計，才能滿足AI服務器長期穩定運行的要求。隨著國內數字基礎建設數據負載量的需求量不斷上升，我國AI服務器市場保持較快增速。根據IDC數據，2022年大陸AI服務器出

8、貨量達28.4萬臺，預計到2027年達到65萬臺，CAGR為17.9%，按金額計算，2022年大陸AI服務器銷售額為72.55億美元，預計到2027年銷售額將達到163.99億美元，CAGR為17.7%。圖表：2019-2027年大陸AI服務器銷售額圖表：2019-2027年大陸AI服務器出貨量貨量（千臺清售額600140001200007211000030030030%2046.9520320100中泰證券研究所專業領先|深度誠信未源：IDC.中泰證券研究所#page#中泰證券中互聯網廠商是國內AI服務器主要下游AI服務器下游主要由互聯網和運營商占據主導。根據IDC數據，2022年中國AI服

9、務器市場按銷售額統計，互聯網廠商占據47.5%，運營商占比19.6%，其次通信、政府、制造、教育、金融分別占據8.6%、6.3%、5.1%、5%、3.8%。圖表：2022中國加速服務器市場份額（按銷售額）圖表：2022中國加速服務器市場份額（按出貨量）InternetESericesTelecomGovemmentInternetServicesGovemmentTelecomManufacturEducationFinanceOthersFinancehrsManufacturingEducation4%Total285KTotal$6693.2M20%23%中泰證券研究所專業領先|深度誠信

10、6未源：智通財經，Counterpoint，IDC，芯八哥，中泰證券研究所#page#中泰證券中國產服務器廠商水平位于世界前列中國在AI服務器水平位于世界前列。AI服務器采用CPU+加速芯片的架構形式，在進行模型的訓練和推斷時會更具有效率優勢。與國外AI芯片廠商的基斷局面不同，中國AI服務器水平位于世界前列。據IDC數據，2022年中國AI服務器市場（按銷售額），浪潮以46.6%份額占據首位，新華三、寧暢分別以11%和9%占據第二、第三名。圖表：2022年中國AI加速服務器市場份額（按出貨量）圖表：2022年中國AI加速服務器市場份額（按銷售額）H3CNettrixEnginetechKunQ

11、iarnspunsouKunQianNetriEnginwtechH3CitonhohOhers2%8%中泰證券研究所專業領先|深度|誠信未源：智通財經，Counterpoint，IDC，芯八哥，中泰證券研究所#page#中中泰證券各廠商AI服務器下游占比Inspur5896JEHNetrx7396Enginetech會KunQianHuawei4596PowerleaderSitonholy21%Dell689Lenovo396169MNVIDIA10909Others179612965960%10960%100920%30%40%50%70%80%90%ServicesManufactur

12、ingInternet口TelecomGovermentEducationmFinanceResourceTransportationHealth中泰證券研究所專業領先|深度|誠信8來源：IC，中泰證券研究所#page#中中泰證券服務器是數字經濟發展的基礎要素之一圖表：2021/2022年大陸X86服務器終端應用變化（按出貨量）（單位：千804040920%011.70920%5.30%40%00%建筑媒圖表：2021/2022大陸X86服務器競爭格局變化（按出貨量）（單位：千100010%6040其絕民中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信來源：IDC，中泰證券研究所#page#中泰證券中4卡

13、/8卡GPU服務器逐步成為主流技術升級推動行業進步：服務器的升級選代依賴于CPU、GPU、存儲介質和網絡接口等上游核心組件在性能上的提升。近年來，部分企業正積極提高自身服務器的性能，如浪潮服務器在設計上實現了多項技術創新和升級，可支持3組或4組CPUXGMI靈活互聯配置；戴爾新一代DellPowerEdge服務器，提供了比PERC11高2倍、比PERC10高4倍的性能。隨大數據需求增長，4卡和8卡的AI加速服務器成為大客戶的主流。云計算帶動AI訓練推理需求增長，22H1，A100的出貨量表現突出，占據GPU服務器市場的44%，隨大模型推出后下游需求火熱，8卡高端GPU服務器份額有望持續增長。圖

14、表：2022中國加速服務器市場份額（按銷售額）圖表：各品牌AI加速服務器增長率（出貨量，2022/2021）（單位：百萬美元）250.0%粵036.0%3500209.5%200.0%189.5%300178.2%2500150.5%150.0%200100.0%1500100950.0%40.9%023.1%0.0%BGPLLO未源：智通財經，Counterpoint，IDC，芯八哥，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI服務器Bom拆分解密AI4U服務器BOM拆分店CPUX280000出GPUX8800000W內存2436000品硬盤2020000（高速網卡+光模塊（X16）72000省

15、PCB板+電源20000富其他+準系統50000單位：元中泰證券研究所專業領先|深度誠信12未源：產業鏈調研泰證券研究所整理，僅供參考#page#中中泰證券通用/AI服務器Bom拆分對比4U8卡A100服務器數量合計單價（RMB）價值量古比單價（RMB）數量合計衡值量占比CPU4000020000896b2CPU1250022500047.5%GPU100000874.2%80000012內存600720013.7%24內存1500360003.3%201000200008006400硬盤1.9%政盤12.2%45001672000高逸網卡+光模塊6.7%20004000高通網卡8922000

16、0PCB板+電源1.9%10000其他#準系統19.0%000094.6%其他+準系統107300052600合計合計圖表：4U8卡A100服務器價值量占比圖表：通用2U服務器價值量占比內存硬高違網卡其他+準系統內存盤高造網卡+光使塊PCB板+電源CPUGPL中泰證券研究所專業領先|深度|誠信13未源：產業鏈調研，中泰證券研究所整理，僅供參考#page#中中泰證券目錄、AI服務器產業鏈梳理二、算力：AI底層土壤核心受益三、存力：服務器底層支撐四、PCB：AI服務器基石五、國產廠商梳理六、投資建議及風險提示中泰證券研究所專業領先|深度|誠信一#page#中泰證券算力是AI底層土壤，AI芯片核心受

17、益目前CPU+XPU異構形式成為AI服務器主流架構。傳統的CPU單元對于AI計算任務的處理能力有限，而XPU（包括GPU、FPGA、ASIC等）則可以提供更強大的計算能力，因此將CPU和XPU結合起來使用可以實現計算任務的高效處理和資源的最優利用。般來說，CPU負責整個系統的管理和控制，而加速芯片則負責AI計算任務的加速，兩者相互協作，共同提升整個系統的性能。ChatGPT火熱拉動AI芯片需求快速增長，英偉達GPU供需緊張。ChatGPT推出不久即在全球范圍火爆，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序，用戶訪問數量不斷增長拉動算力需求激增。據OpenAI數據，1月ChatGPT重大停機（Ma

18、joroutage）時長為5小時30分鐘，部分停機（Partialoutage）16小時21分鐘，運營算力不足已經開始影響ChatGPT的穩定性和響應速度，4月因訪問需求量過大，ChatGPT更是短暫停止Plus銷售服務。微軟與OpenAI正在消耗大量GPU用于AI推理，英偉達GPU產品供應緊缺，我們認為大模型的火熱將帶來巨大算力需求，算力芯片將作為底層土核心受益。圖表：AI服務器異構形式演進趨勢圖表：英偉達AI芯片售價英偉達GPU產品線售價（美元）售價（元）A10320022080A16350024150A30470032430中低烤5300A4036570L40760052440V1001

19、000069000A8001200082800高性能A10010350015000H10036500251850第一給我中泰證券研究所專業領先|深度誠信15未源：Thinkmate，財經中泰證券研究所#page#中泰證券中算力是AI底層土壤，AI芯片核心受益圖表：AI芯片特點及具體參數對比寶PASIC60%邏輯單元60%-70%計算單元基本架構門電路資源國化的門電路資源40%計算單元30%邏樣控制單元架構圖定制化程度通用型辛定制化定制化通用型延退高較高低（藥為GPU的1/10）低（約為GPU的1/10）復雜邏輯運算能力強，擅長并行計算，浮點數據計算能力強，可進行數據開行和流水線并行，Al運算效

20、半高化勢捷長邏輯按制軟硬件體系一致可編程，靈活度高功耗低，體積小面積大，功耗高，由于通用性要求難開發周期長。靈活性差，算法支持有限發勢核敷少，不擅長處理并行任務復票算法開發難度大算法選代后需重新開發以專一面對某一模型深度優化可能是用于訓練的最佳芯片。效果較差AI創練效果唯一量產可用予創練的球件效率不高但目前沒有量產產品在云端和邊緣均占據主導地位，云應用場景主要用于獨斷場景主要用于推斷場錄主要應用子推斷腸景端圳練份額最高具體芯片對比E5-2699V3Tesla K80Virtex7-690TGoogle TPU計算單元個數（個）18（256bit）7804（32bit）3600（32bit）65

21、536（8bit）峰值運算能力（TOPS）1.33（單精度浮點）8.74（單精度浮點）1.8（單精度浮點）92（8bi掛，點）14530030#功（W）602300能托比（GFLOPSM）629中泰證券研究所專業領先|深度誠信17未源：中泰證券研究所#page#中泰證券中CPU：服務器主要核心算力芯片根據IDC數據，CPU在推斷型服務器中的成本占比為25%，在訓練型服務器中的成本占比為9.8%。此外據IDC對于人工智能服務器推理和訓練工作負載的預測，2021用于推斷和訓練的占比分別為40.9%和59.1%，2025年推斷和訓練的占比調整為60.8%和39.2%，我們測算出2021年和2025年

22、CPU在AI服務器中的成本占比分別為16.02%和19.04%。根據觀研報告網數據，2021年全球AI服務器市場規模為156億美元，預計于2025年增長至318億美元。2021年中國AI服務器市場規模為350.3億元，預計2025年將增長至701.8億元。因此我們合理推算2021年，全球AI服務器CPU市場規模約為25億美元，中國市場約為56億元，到2025年全球AI服務器CPU市場規模約為61億美元，中國市場規模為134億元。圖表：全球服務器成本結構拆分圖表：AI服務器中CPU市場規模測算四A限務器全球AI服務器國AI服務器中球AI服務器中規模（化元）CPU市媽機模（如要無）晚模（億美無35

23、0.315656.1124992021年3182025年701.8133.6360.55復合增長率19%19%24%25%（2021-2025高性能堂基哈單理等月站中泰證券研究所專業領先|深度誠信18來源：IDC，觀研報告網中泰證券研究所#page#中泰證券GPU：AI高性能計算王者GPU在AI模型構建中具有較高的適配性。GPU的高并行性可以更好地支持AI模型訓練和推理過程中大量的矩陣或向量計算，以NVIDIAGPU系列旗艦產品A100為例：根據NVIDIA公布的規格參數，A100的深度學習運算性能可達312Tflops。在AI訓練過程中，2048個A100GPU可在一分鐘內成規模地處理BER

24、T的訓練工作負載；在AI推理過程中，A100可將推理吞吐量提升到高達CPU的249倍。AI模型與應用的加速發展推動GPU芯片放量增長。根據VerifiedMarketResearch數據，2021年全球GPU市場規模為334.7億美元，預計2030年將達到4773.7億美元，CAGR（2021-2030）為34.35%。從國內市場來看，2020年中國大陸的獨立GPU市場規模為47.39億美元，預計2027年市場規模將達345.57億美元，CAGR（2021-2027）為32.8%。圖表：NVIDIAA100GPU在AI訓練和推理工作中的加速能力圖表：全球GPU市場規模及增速BERT大模型-訓練

25、BERT大模型-推斷600（FP16）（FP32）.04773.7億美元50002103X7X400030005X20001000334.7億美元1X1X0.6xV100A100V100A100T4V1001/7A100A1002021（7MIG）中泰證券研究所專業領先|深度|誠信19未源：NVIDIA官網，VerifiiedMarketResearch，中泰證券研究所#page#中泰證券FPGA：可編程芯片加速替代FPGA是AI時代下解決暗硅效應的有效途徑。暗硅效應（DarkSilicon）指由于芯片工藝和尺寸的限制，芯片上只有一小部分區域可以同時運行，其余的區域被閑置或關閉，這些閑置或關閉

26、的區域被稱為“暗硅”。在AI計算領域，由于摩爾定律的限制和散熱問題，先進高效的硬件設計會更容易導致暗硅效應，限制了芯片的計算能力和應用范圍。據相關論文，在22nm制程下，暗硅面積將達21%。在8nm制程下，暗硅面積將提升至50%以上。由于暗硅效應，預計到2024年平均只能實現7.9倍的加速比，與每代性能翻倍的目標相比差距將近24倍。FPGA的可編程性和可重構性使其能夠靈活地部署和優化計算任務，從而在一定程度上緩解了暗硅效應的影響。簡單來說，FPGA減少暗硅效應的方法有兩個方向，一是通過優化電路結構，盡可能減少不活躍區域的數量；二是通過動態重構電路，使得不活躍區域可以被重用。圖表：暗硅效應的產生

27、原因圖表：暗硅面積的增長超勢及對芯片性能的影響32nm%ofDark SilicoMulticoreModel ProjectionsYearYear中泰證春證券研足所來源：Dark silicon and theend of multicore scaling#page#中泰證券中生態體系逐步完善，國產GPU多領域追趕全球GPU芯片市場主要由海外廠商占據墊斷地位，國產廠商加速布局。全球GPU市場被英偉達、英特爾和AMD三強墊斷，英偉達憑借其自身CUDA生態在AI及高性能計算占據絕對主導地位；國內市場中，景嘉微在圖形渣染GPU領域特續深耕，另外天數智芯、壁例科技、登臨科技等一批主打AI及高性能

28、計算的GPGPU初創企業正加速涌入。ASIC不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市場并未形成明顯的頭部廠商，國產廠商快速發展：通過產品對比發現，目前國產廠商集中采用7nm工藝制程，與國外ASIC廠商相同：算力方面，海思的異騰910在BF16浮，點算力和INT8定點算力方面超越Googel最新一代產品TPUv4，寒武紀的產品在整體性能上也逐步縮小與海外廠商差距。未來國產廠商有望在ASIC領域繼續保持技術優勢，突破國外廠商在AI芯片的星斷格局。中泰證券研究所專業|領先|深度誠信22#page#中泰證券生態體系逐步完善，國產GPU多領域追起分項英偉達昆倉芯超原希姆靈沙寒武紀天數智芯登臨A

29、100120V100SR200T20天域100L256HP201產品MLU370-X4MLU370-S4MMLU370-X8STCP92062425619225625625625629525625664INT8（TOPs）12896147128INT16（TOPs）9672961303121281281281471286432FP16（TFLOPs）TP32（TFLOPs）50萬神經元5000萬種經突323232371624182416.419.5FP32（TFLOPs）242448324016/3232HBM2G641G內存（GB）64/32HBM216HBM2e30761411341555

30、5121200119內存寬參（GB/s）307160081934.1239maxGen4Gen4Gen4Gen3Gen4Gen4Gen4Gen4Gen4Gen4Gen3PCIEGen3150525025050O0815016002功耗（W）250OO854推理換理換理創練推理訓練換理調練換理推理訓推一體類腦、推理主推場景Al推理A訓練分項寒式紀昆合芯越原壁切寒夫紀越原壁切天數智芯產品O0ZH120生104ST20生5104P天接100MLU370-X4MLU370-S4MLU370-XNPUASIC專用ANPUASIC專用ANPUASIC專用AINPUASIC專用AIGPGPU通用性NPUAS

31、IC專用AINPUASIC專用AIIGPGPU通用社GPGPU通用收芯片架構選月芯片武物士地更強女地士地更強更強A力256TINT8256TINT8682TINT8128TFP16512TFP16147TFP16256TINT8192TINT896TFP16成熟度高成熟定高軟件棧成薪成熟成薪容CUDA兼容CUDA成熟度高大規模應用大規模應規模點用中泰證券研究所專業領先|深度|誠信23來源：各公司官網，中泰證券研究所#page#中中泰證券目錄AI服務器產業鏈梳理二、算力：AI底層土壤核心受益三、存力：服務器底層支撐四、PCB：AI服務器基石五、國產廠商梳理六、投資建議及風險提示中泰證券研究所專業

32、領先|深度|誠信24#page#中泰證券AI算力需求，存儲芯片受益中ChatGPT帶動AI服務器需求，存儲芯片受益。ChatGPT的數據獲取、數據整理、訓練、推理除大算力芯片外，還需存儲芯片支持。服務器成本構成：服務器成本包括算力芯片、存儲器等，根據IDC2018年服務器成本構成，在高性能服務器/推理型服務器/機器學習型服務器中存儲占比29%/25%/16%。AI服務器，除了內存需要128GB或更大容量的高性能HBM和高容量服務器DRAM，還需硬盤去存儲大量數據。存儲下游市場：智能手機+服務器+PC是主要下游。智能手機端出貨量增速有限，單機容量提升是主要推動力：服務器端，受益人工智能、物聯網和

33、云計算等應用興起，服務器出貨量及單機容量提升推動增長。圖表：服務器成本構成圖表：DRAM下游應用構成（按需求量）圖表：NAND下游應用構成（按需求量）GPUICPUstoraneMobilePC其HandsetsPCSSD100%100%Enterprise SSDnGame Consol90%90%UFD+Mer100%80%80%90%70%70%80%60%60%050%50%60%40%50%40%40%30%30%30%20%20%20%10%10%10%00%0%基礎型高性能型推理型機器學習型201920202021e2022中泰證券研究所專業領先|深度|誠信25未源：IDC、Dr

34、amexchangc，SIA，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI高算力對高帶寬內存的需求AI大算力需要的內存：大容量服務SDRAM器DRAM和高帶寬內存HBM。按照應用場景，DRAM分成標準DDR、LPDDR、GDDR三類。移動DDR標準DDR圖形DDRJEDEC定義并開發了以下三類SDRAM標準，以幫助設計人員滿足其目標應用的功率、性能和尺寸要求。DNSH1）標準型DDR：針對服務器、云計RLRDIMIM應用領樓算、網絡、筆記本電腦、臺式機和消（國形卡、AI高性能計算等）費類應用程序，與CPU配套使用DDRILPDDR1GDDRUINEH2）LPDDR：LowPowerDDR，針對US

35、ODIMMDDR2LPDDRGDDR利差型DRAM尺寸和功率非常敏感的移動和汽車領SNH域，有低功耗的特點。GDDR3DDR3LPDDR3HBM2E3）GDDR：GraphicsDDR，針對高DDR4LPDDR4GDDR4HBM3帶寬（例如顯卡和AI）的兩種不同的存主流DRAMDDRSGDDR5LPDDRS儲器架構是GDDR和HBM。注：根據DRAMexee教據，前DDR44GBADDR48Gb512M*16子利基型DRAM中泰證券研究所專業領先|深度誠信26來源：中泰證券研究所#page#中泰證券中AI高算力對高帶寬內存的需求GDDRDRAM是專為GPU和加速器設計的，HBM是GDDR的替代

36、品，也適用于GPU與加速器，與主芯片配套，可以提高機器學習和計算性能，如英偉達“A100就最高配備了80GBHBM2內存。HBM（HighBandwidthMemory）是將多個DDR芯片3D堆疊在一起后和主芯片封裝在一起，有高帶寬、低功耗等特點。1）HBM與主芯片合封在一起：DRAM顆粒和和GPU/CPU合封，縮短了DRAM和主芯片之間的通信距離，同時跨越封裝對芯片引腳數目的限制，幾十倍提高傳輸線數量，降低傳輸損耗，提高傳輸帶寬。一NVHONaH與NVd+回業中OENEH（C起，一方面增加了DRAM容量，另一方面直接增加帶寬，DRAM顆粒通過“硅透”（TSV）的微型導線相互連接，主芯片和DR

37、AM通過中間層連通，HBM具備的特性幾乎和芯片集成的RAM一樣，具有更高速、更高帶寬的特點圖表：HBM的立體結構圖表：HBM與GDDR5的比較HBMDRANCieHBM DRANDIECDDRSHBM中泰證券研究所專業領先|深度誠信27未源：AMD，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI高算力對高帶寬內存的需求DRAM全球三大家墊斷，HBM市場由三星、海力士主導，目前已選代至HBM32021年全球DRAM市場三星、海力士、美光三巨頭合計市占率高達94%。HBM市場，以SK海力士、三星為主，SK海力士HBM技術起步早，占據較大市場。SK海力士：AMD意識到DDR的局限性并產生開發堆疊內存的想法

38、，與SK海力士聯手研發HBM：2013年，SK海力士將TSV技術應用于DRAM，在業界首次成功研發出HBM：2015年，AMD在Fury系列顯卡上首次商用第一代HBM技術。2018年發布HBM2，2021年發布全球首款HBM3，目前在研HBM4三星：三星從HBM2開始布局，2016年量產HBM2，2021年2月，三星電子推出了HBM-PIM（存算一體），將內存半導體和AI處理器合二為一，2022年HBM3已量產。圖表：全球DRAM競爭格局（2021年）圖表：HBM產品演進1%2品牌代亭標準速車學宣地業HBV22.0o256GB三星FlarebolHBV224GDp8902208三AquabHD

39、N2E36Gp460GBSFlashbo8層“160b三星是光lcebolHBVS64Gp819GBS12層*16G三星南證科掛HBM2E410-450GB34816GbSKHyni32-3.5Gbp基州HBM3819GBSHynix64Gbpo81216b賓他中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信28未源：Trendforce，半導體行業觀察，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI助力企業級SSD市場擴容AI助力企業級SSD市場擴容SSD為固態硬盤，由NAND顆粒、主控芯片等構成，其中NAND顆粒占成本的70%。SSD按照用途分為消費級、企業級及其他行業級產品。近年來隨著云計算、大數據發展，

40、互聯網服務加速普及，企業加快數字化轉型，數據呈現井噴狀態，企業級SSD市場需求與規模不斷攀升。IDC數據顯示，企業級SSD全球出貨量將從2020年的約4750萬塊增長到2021年的5264萬塊左右，年均增長率為10.7%，預計到2025年，將增加到7436萬塊左右。圖表：企業級SSD與消費級SSD對比圖表：全球企業級SDD出貨量（出貨量，千塊）全球增長率SATA5A5北單使用對象及建流暢操作功能80000期耐用性重隨機性能、延記、OOS的保16%70000經業序性能、功托，價格獎注點求可靠性、長時地作、高MTBF14%60000A德定系載收高的新粗轉質份材質要求相時較餐12%00009寫低延進

41、，要術SSD讀寫速度始陸寫性能驗2010%40000送送相時較長0000C在各種悉考環境都不能出現裝頭20000皖A8只能做到基礎新電保護100002%皖24小時不周南目，24%7貨載周期0202402202202大約200萬-250萬小時大的150萬小時中泰證券研究所專業領先|深度|誠信29來源：IDC，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI助力企業級SSD市場擴容企業級SSD海外差斷，大陸廠商主要布局模組和主控芯片全球競爭格局：22Q1，全球前五大企業級SSD品牌廠商分別是三星電子、SK海力士（含Solidigm）、美光科技、鎧快與西部數據，合計全部份額。大陸廠商布局：長江存儲是大陸少有

42、的NANDFlash原廠，除了向企業級SSD廠商供貨閃存顆粒，近期也推出了企業級PCIe4.0SSD產品，其余廠商則主要集中在主控芯片軟硬件設計（包含主控芯片、固件）以及成品模組領域。圖表：大陸布局圖表：2201全球企業級SSD競爭格局年主控芯央型閃存SSD成品代表企業SK集團（海力士組合：原廠+成品長江存儲+Solidigm）大普成、得瑞領新、億聯、華瀾繳、江蘇華存電組合：主控+成品美光科技子等專業領城：主控芯聯蕓科技、得一微、國科微、憶芯科技、英韌科片拔等鎧俠24%億恒創源、寶存科技等專業領績：成品西部數據中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信30未源：Trendforce，中泰證券研究所#

43、page#中中泰證券目錄AI服務器產業鏈梳理二、算力：AI底層土壤核心受益三、存力：服務器底層支撐四、PCB：AI服務器基石五、國產廠商梳理六、投資建議及風險提示中泰證券研究所專業領先|深度|誠信31#page#中泰證券中AI產業機會-PCB：AI服務器基石ChatGPT數據運算量增長快速，帶動服務器/交換機等用量提升，布局相應領域PCB公司顯著受益。ChatGPT帶來了算力需求的激增，與之對應亦帶來相應服務器/交換機等作為算力核心載體和傳輸的硬件，帶來PCB需求大幅增長，同時隨著對算力的要求越來越高，對于大容量、高速、高性能的云計算服務器的需求將不斷增長，對PCB的設計要求也將不斷升級，提升

44、對于高層數、大尺寸、高速材料等的應用。以23年發布的新服務器平臺為例，Pcie5.0服務器用PCB層數、材料、設計工藝均有升級，PCB價格提升顯著，其層數從4.0的12-16層升級至16-20層，根據Prismark的數據，2021年8-16層板的價格為456美元/平米，而18層以上板的價格為1538美元/平米，PCB價值量增幅明顯；另外配套新服務器，交換機、傳輸網產品都需要同步升級，預計400G、800G交換機對PCB板子拉動巨大，進一步帶動數通板景氣度提升。圖表：服務器平臺標準PlatformPuneywhitleyEagle StreamCPUaAsCascade LakeCopper

45、LakecelkeSapphireRapidEmerld Rapid14nm14nm+14nm+10nmIntel 7intel7Nano ProcessP0e3.0pCe3.0Pcle50Poe5.0PCle GenerationPCle3.0PCla4.02017032019032022H22023MP TimeCancel202101MiLsMiossCCLMaterialCancelLow LosVery Lowloss8t0128t01212t01616802016t020Layer countLinceCleGenerauonPCe01012t01616 t020中泰證券研究所專業

46、領先|深度|誠信32未源：ITEQ，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI產業機會-PCB：AI服務器基石2022年，預計搭載GPGPU（GeneralPurposeGPU）的AI服務器年出貨量占整體服務器比重近1%；2023年預計在ChatBot相關應用加持下，預估出貨量同比增長可達8%；2022-2026年復合增長率將達10.8%。2022年AI服務器采購中，北美四大云端廠商谷歌、亞馬遜AWS、Meta、微軟合計占比66.2%。國內市場方面，字節跳動采購力道最為顯著，年采購占比達6.2%，緊隨其后的是騰訊（2.3%）、阿里巴巴（1.5%）、百度（1.5%）。圖二、2022年名業者AI服務

47、器采購量占比圖一、2022-2026年全球AI服務器出貨量及CAGR預估（單位：千臺）250號200ENIDFOLRECECAGR10.89Baida1.5%網Tencent 2.3%集邦ByteDan150第資10020222023E2024F2025F2026FAI服務器出貨量中泰證券研究所專業領先|深度誠信33未源：TrendForce，中泰證券研究所#page#中泰證券中AI產業機會-PCB：AI服務器基石ChatGPT帶動服務器用量增長及平臺升級，預計2025年服務器PCB市場達到159億美元，2021-2025CAGR超20%。隨著ChatGPT對服務器用量增長及平臺升級，對應PC

48、B的板材、層數、工藝復雜的均顯著提升，預計2025年全球服務器PCB市場規模159億美元，2021-2025年CAGR超20%，成為PCB增長最快的下游之一。圖表：服務器PCB市場空間廣闊202020212022E2023E20256預測值2024E服務器出貨數量（萬臺）121713541517154916791793roy826811.29%12.05%2.11%36886.79%1%PCle5.0滲道率0%5%15%40%65%0.8%1.0%2.0%AI服務器滲透率3.0%PCle4.0及以下服務器PCB價值量560567570（美元）5750295701000PCle5.0服務器PCB

49、價值量（關元）10001000100010001900AI服務器PCB價值量（美元）19001900190068T7服務器PCB市場空間（億美元）31101129159其中：PCle4.0及以下服務器PCB布7688755833場空間（億美元）共中：PCle5.0服務器PCB市場空間18（億美元）2387117其中：AI服務器PCB市場空間（億210關元）86YoY6%14%18%10%28%24中泰證券研究所專業領先|深度誠信34詳細測算過程請參考已發布報告ChatGPT引發算力革命，辦鎮#page#中泰證券AI產業機會-PCB：AI服務器基石服務器升級也帶動交換機同步升級。隨著服務器的升級

50、，交換機作為數據傳輸的載體，也將迎來同步升級，從100G交換機到400G，再到800G交換機，交換機端口速率的提升對PCB極的材料、層數及加工工藝要求更高，對高速PCB的需求更大，單個交換機PCB板價值量大增。400G交換機的單通道速率通常為56Gbps或112Gbps，是100G交換機的2.24倍或4.48倍，因此對PCB板材的要求從Ultra-lowLOSS升級為SuperUltra-lowLoSS，同時PCB板層數要求更高層，相應的技術壁全也更高。我們預計全球以太網交換機建設在2025年PCB空間為18.43億美元，對應的交換機PCB產值2022-2025CAGR約為5%。圖表：交換機P

51、CB市場空間預測值202020212022E2023E2024B2025E34437660t425443462全球交換機市場規模（億美元）40%40%40%40%40%40%交換機廠商毛利率95%95%95%95%95%95%原材料在交換機成本占比7%7%7%7%PCB在交換機中成本占比7%7%全球交換機PCB市場空間（億關元）137315.0016.3216.9617.6818.43YOY9.32%8.78%3.91%64.24%4.29%中泰證券研究所專業領先|深度|誠信35ChatGPT引發算力革命，未源：中泰證券研究所整理測算，小菜#page#中中泰證券目錄AI服務器產業鏈梳理二、算力

52、：AI底層土壤核心受益三、存力：服務器底層支撐四、PCB：AI服務器基石五、國產廠商梳理六、投資建議及風險提示中泰證券研究所專業領先|深度|誠信36#page#中泰證券中景嘉微：國產GPU領軍企業，JM9系列芯片性能優異公司主要從事高可靠電子產品的研發、生產和銷售，產品主要涉及圖形顯控領域、小型專用化需達領域、芯片領域等。圖形顯控是公司現有核心業務，也是傳統優勢業務，小型專用化雷達和芯片是公司未來大力發展的業務方向。GPU研發進程平穩推進，新產品可滿足AI計算需求。公司以JM5400研發成功為起點，不斷研發更為先進且適用更為廣泛的GPU芯片。2014年公司推出JM5400，核心頻率550MHz

53、:2018年推出JM7200系列，核心頻率1300MHz：2021年推出JM9系列，核心頻率1.5GHzo根據公司2022年中期報告，公司JM9系列第二款圖形處理芯片于2022年5月成功研發，可以滿足地理信息系統、媒體處理、CAD輔助設計、游戲、虛擬化等高性能顯示需求和人工智能計算需求，可廣泛應用于用于臺式機、筆記本、一體機、服務器、工控機、自助終端等設備。圖表：景嘉微與NvidiaGPU性能對比型號發布年份制作工藝監存類型星存位寬基存客量基存學寬核心頻率凈點性能總線接口廠南像素填充連率2015JM5400mDDR3123IGB9.6GBPCI景嘉微JM72002018DDR4GB17GBA1

54、300MHzAb5.2GPixelsssloHISOPCIE2.0x1623m201ISZ6NT256GB/s1500MHz32G Pixels/s2TFLOPSPCIE3.0X16Fam108950MHzGT6402012DDR3128bit2GB80GBA7.22G Pixelsks0.69TFLOPPCIE 3.0NidOS0IXI2016GDDRS123bm10I12GB/s1354MHzPCIE3.014m43.3GPixels1.3TFLopsOS0IXID20168GB1607MHz16amGDDRS256bit8320GBs102.8Pixels/s8.9TFLOPsPCIE3

55、.0X16中泰證券研究所專業領先|深度|誠信38未源：各公司官同，中泰證券研究所#page#中泰證券中海光信息：國產高端處理器龍頭，CPU+DCU雙輪驅動公司主營產品包括海光通用處理器（CPU）和海光協處理器（DCU）。海光CPU主要面向復雜邏輯計算、多任務調度等通用處理器應用揚景需求，兼容國際主流X86處理器架構和技術路線。從應用場景看，海光CPU分為7000、5000、3000三個系列，分別定位于高端服務器、中低端服務器和邊緣計算服務器。海光DCU是公司基于GPGPU架構設計的一款協處理器，目前以8000系列為主，面向服務器集群或數據中心。海光DCU全面兼容ROCmGPU計算生態，能夠較好

56、地適配國際主流商業計算軟件，解決了產品推廣過程中的軟件生態兼容性問題。CPU與DPU持續選代，性能比肩國際主流廠商。CPU方面，目前海光一號和海光二號已經實現量產，海光三號已經正式發布，海光四號目前進入研發階段。海光CPU的性能在國內處于領先地位，但與國際廠商在高端產品性能上有所差距，接近Itel中端產品水平：DCU方面，深算一號已實現商業化應用，深算二號已于2020年1月啟動研發。在典型應用場景下，公司深算一號指標達到國際上同類型高端產品的水平。圖表：海光CPU與Itel產品性能對比圖表：深算一號與國際同類型產品性能對比AMD產品名稱118376HL海光7285項障海光NVIDIAMI100

57、產具這其一Amper100Sp3cpL78478476888生產工藝7nm FinFET7mFnFtfnmFinFETIT4海御試結CUDADOCp66639657箱心數量120CUs94096（64CUS034392392345344內核經率Lp101.53cFP32路測試線黑存客量32G8HBM80GBHBM2632GBHBM232327321O299顯存頻車2.0GHz3.2GHz2.4GH2TDPMOS400WMOOE12.64%9801.15%9.919CPUiCPU工膚PCle Gen4x16PCle GEN4X16NLinninity光數據-1）276%GPUIGPU聯6.66%

58、6.01%4.0693.06%U0184GB309823UP600GE中泰證券研究所專業|領先|深度誠信39來源：海光招股說明書，中泰證券研究所#page#中泰證券滬電股份：高端PCB龍頭，最受益AI發展PCB公司C高端PCB龍頭公司，服務器+交換機營收占比高：公司為數通極龍頭供應商，技術能力處于全球第一梯隊，有望深度受益ChatGPT帶來的服務器/交換機平臺升級，Pcie5.0平臺服務器用板更符合其產品定位，預計未來服務器營收占比進一步提升。不斷布局高端產品，未來增長動力強：公司應用于EGS級服務器領域的產品已實現規?；慨a：HPC領域，公司布局通用peogeseaaan+X事VSdWVOD

59、dD+“SoIudeIV+“+產品已批量出貨：在高階數據中心交換機領域，應用于Pre800G的產品已批量生產，應用于800G的產品已實現小批量的交付；基于數據中心加速模塊的多階HDlInterposer產品，已實現4階HDI的產品化，目前在預研6階HDI產品，同時基于交換、路由的NPO/CPO架構的Interposer產品也同步開始預研；在半導體芯片測試線路板部分重點開發0.35mm以上Pitch的高階產品，不斷布局高端產品，保持公司競爭優勢。PlatfomPureywhitleyEagleSteamCPUSkyakeCascdeLakeCopperakeIcelakeEmeRpidsSapp

60、hireRapidsNano Process14nm14nmt14nm+10nmIntel 7intel7圖表：服務器平臺升級對IntelPCle5.0PCle GenerationPCle3.0PCle3.0PCle3.0PCle4.0PCle5.0PCB要求提升2017Q32019Q3Cancel2021Q12022H22023MP TimeCCLMaterialMid LosMdLosCancelLowLossVery LowlossVery Low Loss8t0128t012Cancel12t01616t02016t020LayercountCPUGeno5nmTSMCNano Pr

61、ocessnm（TSMC）7nm（TSMC）PCle4.0AMDPCle GenerationPCle3.0PCle4.0Pcle5.02020042017032019832022H2TmLowLoss501MO18t01212t01612t016168020Layercount中泰證券研究所專業領先|深度|誠信40未源：公司年報，ITEQ，中泰證券研究所#page#中泰證券中深南電路：內資通信板龍頭，封裝載板業務長期向好公司為國內龍頭PCB廠商，技術能力高，為國內少數可以生產服務器及交換機領域用高多層數通板公司，目前公司已配合主要客戶完成新一代平臺服務器PCB研發，現已逐步進入中小批量供應階

62、段，有能力快速滿足客戶后續大批量供應需求，后續增長空間廣闊。積極布局封裝基極業務，長期增長動力足：封裝基本市場空間廣闊，目前國產化率低，公司為國內少數布局封裝基板領域的PCB公司，公司FC-CSP封裝基極產品在MSAP和ETS工藝方面達到行業先進技術能力：RF封裝基板產品取得了顯著技術突破，實現了產品全系列覆蓋：FC-BGA封裝基板已具備中階產品樣品制造能力，高階產品技術研發按期順利推進，長期增長動力足。圖表：公司獨特“3-In-Onc”商業模式圖表：公司三項業務所處產業鏈環節對裝基印制電路板PCB印刷電路板技術客戶同源同根互聯PCBASUB價值電子裝聯封裝基板同點封裝&源電子裝聯及陸留？服打

63、學中泰證券研究所專業領先|深度|誠信41未源：公司年報，中泰證券研究所#page#中泰證券奧士康：數字化擴大成本優勢，服務器注入增長新動能Al加速卡空間廣闊，國內競爭力強：AI加速卡可應用于AI服務器以及為存量服務器提升算力，預計以GPU為代表的AI加速卡增速預計22-28年CAGR超30%，隨著AI對算力要求提升，未來市場空間巨大。公司為國內少敏布局AI加速卡PCB公司，技術難度高，主要客戶為惠普、英業達，后續有望進一步突破海外重要客戶！服務器PCB持續開拓海內外大客戶：公司數據存儲類PCB下游客戶包括一線服務器廠商，如惠善、仁寶、智邦、英業達、緯創、浪潮、華為、新華三、長城等。積極突破海外

64、大客戶中，目前已進入PCle5.0架構新一代平臺供應商名錄，長期成長動力足！圖表：公司各下游客戶情況中泰證券研究所專業領先|深度誠信42未源：公司官網，中泰證券研究所#page#中泰證券中工業富聯：業績穩健增長，AIGC打開需求空間公司業績穩健增長，AIGC打開未來常求空間云服務設備：2022年收入占比超過40%，其中大部分來自服務器，云計算服務器出貨量持續全球第一?？蛻艉w微軟、谷歌、Amazon，并與英特爾、英偉達緊密合作。公司攜手客戶不斷實現技術突破，2022年10月推出全球第一臺DCMHS服務器。AIGC對算力、帶寬、散熱、節能等需求井噴將打開遠期空間通信網絡設備：2022年營收296

65、1.78億元，同比增長14.4%。企業網絡設備方面，公司擁有占全球市場份額50%以上的領先客戶群。為滿足用戶端更多要求，運營商持續擴容，帶動公司企業交換機業務保持快途成長。在無線網絡方面，公司擁有5G和Wi-Fi6等無線網絡設備核心技術，且目前不斷深化企業Wi-Fi7產品布局工業互聯網：燈塔工廠、標準軟件、FiiCloud三大核心板塊2022年收入實現快速增長。公司可為大型企業、中小型企業、園區及產業集群等不同類型客戶提供專業場景應用、數字制造管理、雙碳戰略服務、智能硬件設備、數字化人才組織培養等全場景數字化轉型服務。圖表：2021全球各公司服務器收入（單位：百萬美元）圖表：2018-2022

66、F全球服務器市場規模（單位：10億美元）1201600314.110214000100812.649.120008中1000600046002040020020222麗館中泰證券研究所專業領先|深度|誠信未源：Counterpoint，中泰證券研究所#page#中泰證券歐陸通：開關電源領先廠商，服務器電源受益國產替代份額提升公司主要產品為電源適配器和服務器電源，并逐漸拓展可應用于電動工具和家用充電器的動力電池充電器產品，擁有自主品牌“歐陸通”和“ASPOWER”，在相關領域具有較強的品牌優勢及競爭力，客戶涵蓋LG、HP、谷歌、沃爾瑪、富士康、?？低?、大華股份等全球知名企業。電源適配器產品布局

67、全，服務器電源受益國產替代份額提升電源適配器：全面覆蓋3-400W電源適配器產品，廣泛應用于辦公電子、智能家居等應用領域。2022年下游需求疲軟，實現收入17.6億元，同比-2.7%，但同時帶來芯片等上游原材料成本壓力緩解，公司毛利率同比+2pcto服務器電源：收入占比約30%，已成為公司第二大業務板塊。受益服務器產業鏈國產替代訴求增強，2022年服務器電源實現收入6億元，同比+107%，毛利率達22%，同比+4pct。公司已經成為富士康、星網銳捷、新華三等在內的多家頭部企業的供應商。圖表：2021H1中國服務器市場競爭格局圖表：公司各業務毛利率變化越勢圖表：公司各業務收入變化越勢浪潮新華三華

68、為故爾聯想電源適配聯務得電源其他一電源進形器聯務器電源25%20%5%2022201201920202021012021中泰證券研究所專業領先|深度|誠信44未源：IDC，wind，中泰證券研究所#page#出森漂深科技：服務器存儲封測+復蘇+國企重估+光模塊，重視底部機會國企重估標的圖表：深科技營收構成國資委通過中國電子間接持股，2020年深科技聯手大基金于合肥建廠，承存儲半導體業務子口自有產品高端制造共他接長鑫長存封測需求，具有戰略意義。作為半導體存儲核心國企，公司有望受益此輪國企估值重構。公司PETTM歷史最低16倍，目前PETTM38100%倍，仍處底部區間。50%受益服務器存儲模組封

69、測60%全球top、大陸第一存儲封測廠，目前dram/nand/模組全覆蓋，優質客戶40%（金士頓、西部數據、長鑫、長存等）發展多年，技術客戶俱佳。AI帶動20%服務器需求，存儲是服務器重要構成，公司可為模組做封測，未來有望發0%展到HBM，公司將直接受益。20192022020受益存儲板塊需求復蘇圖表：深科技營收和凈利潤（億元）存儲是半導體第二大細分領域，周期性最強。22年存儲價格經歷大幅下跌，目前處于近5年底部，行業預期22H2復蘇，公司作為全球Top+大陸第一存儲封測廠，有望優先受益需求復蘇。子公司曾是光模塊上市公司昂納科技是世界上最大的光通信器件，模塊和子系統供應商之一。20年深皖H科

70、技香港參與吊納科技香港私有化退市后，深科技香港通過OpticalBeta00Limited持有昂納科技18%股權。22中報顯示，昂納科技是深科技聯營企業子公司。中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信45來源：wind，中泰證券研究所#page#中泰證券投資建議中算力是AI發展的底層土壤。在ChatGPT等概念影響下，AIGC關注度火熱。芯片作為人工智能行業的基礎層，為其提供算力支持，未來越來越多AI應用的落地離不開龐大算力的支撐，因此也將推動算力產業鏈快速增長。據IDC指出，2021年中國AI投資規模超100億美元，2026年將有望達到267億美元，全球占比約8.9%，排名第二，其中AI底層硬件

71、市場占比將超過AI總投資規模的半數。AI發展的海量數據對數據處理提出極高要求，AI芯片需求快速增長，看好國產AI芯片供應商在產業創新趨勢向上以及國產替代背景下進入快速增長通道；多模態大模型推動下游應用側智慧升級。多模態是一種全新的交互、生成模式，背后是大模型深度學習能力的提升。多模態的發展有利于帶動下游行業廠商AI能力提升，長期來看不僅從成本端降本增效，需求端也有望快速滲透帶動供應鏈廠商業績快速增長。持續看好AIGC發展下，算力+應用兩大方向，建議關注：（1）AI算力芯片：寒武紀、景嘉微；（2）AI應用：大華股份、?？低暎海?）服務器產業鏈：工業富聯、滬電股份、深南電路、奧士康；（4）C端A

72、I應用：國光電器、漫步者；瑞芯微、晶晨股份、樂鑫科技、恒玄科技、中科藍訊：（5）Chiplet：通富微電、長電科技、華海清科、長川科技、興森科技。中泰證券研究所專業領先|深度|誠信46#page#中泰證券風險提示行業需求不及預期的風險：若包括手機、PC、可穿戴等終端產品需求回暖不及預期，則產業鏈相關公司的業績增長可能不及預期。下游技術選代不及預期：存在行業技術選代速度不及預期從而對需求造成影響的風險。產能瓶頸的束等：2021年缺芯潮帶來產業鏈公司業績快速增長，產能成關鍵限制因素，若包括代工廠、封測廠等產能擴張進度不及預期，則可能影響公司業務的增速速度。去庫存不及預期、大陸廠商技術進步不及預期、中美貿易摩擦加劇、研報使用的信息更新不及時的風險、報告中各行業相關業績增速測算未別除負值影響，計算結果存在與實際情況偏差的風險、行業數據或因存在主觀篩選導致與行業實際情況存在偏差風險。中泰證券研究所專業|領先|深度|誠信47