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1、 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 Table_Info1 電子電子 Table_Date 發布時間：發布時間：2023-06-30 Table_Invest 優于大勢優于大勢 上次評級:優于大勢 Table_PicQuote 歷史收益率曲線 Table_Trend 漲跌幅（%）1M 3M 12M 絕對收益 0%-5%-10%相對收益 1%0%5%Table_Market 行業數據 成分股數量（只）313 總市值（億）45405 流通市值（億）23308 市盈率（倍）44 市凈率（倍）3 成分股總營收（億）26599 成分股總凈利潤（億）1048 成分股資產負債率（%）

2、49 Table_Report 相關報告 英偉達發布 GH200 超級 GPU，打開 AI 算力產業鏈星辰大海-20230531 Table_Author 證券分析師：李玖證券分析師：李玖 執業證書編號：S0550522030001 17796350403 證券分析師：王浩然證券分析師：王浩然 執業證書編號：S0550522030002 021-20361133 Table_Title 證券研究報告/行業深度報告 生成式生成式 AI 驅動算力芯片騰飛驅動算力芯片騰飛 報告摘要：報告摘要：Table_Summary 當前當前 AI 作為本輪科技主浪潮的產業趨勢已隨英偉達數據中心需求的飆作為本輪科

3、技主浪潮的產業趨勢已隨英偉達數據中心需求的飆漲逐步落地，我們保守估計漲逐步落地，我們保守估計 2023 年全球訓練側年全球訓練側/推理側算力需求為推理側算力需求為 243億億/110 億元。億元。需求主要來自全球 8 家互聯網科技大廠，其次是政府端。按下游行業看，中國 AI 算力投資有 65%來自互聯網，政府占 15%次之?；ヂ摼W需求以科技大廠為主：全球 AI 服務器下游需求 78%來自全球 8家科技大廠。政府項目方面，目前全國超 30 城市在積極推動智算中心建設。根據科技部新一代人工智能發展研究中心在 5 月 28 日發布的 中國人工智能大模型地圖研究報告。中國已發布了 79 個大模型，中國

4、研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國。從全國范圍內的算力基礎設施分布情況發現，北京、廣東、浙江、上海等地的大模型數量最多，同時這 4 個地方也是近 3 年人工智能服務器采購數量最多的地區，大模型所在地域性與 AI 服務器的采購量強相關。AI 服務器價值量服務器價值量 68%來自來自 GPU，長期維度大廠自研芯片占有率有望提長期維度大廠自研芯片占有率有望提升，但短期維度其仍會選擇加單英偉達升，但短期維度其仍會選擇加單英偉達 GPU。GPU 服務器占據了 AI 服務器 90%以上的市場。AI 服務器與傳統服務器的區別主要在于 GPU 用量。一臺 AI 服務器通常使用 8 張 GPU，價值量占比

5、約 68%。AI 服務器的整體單價也高于傳統服務器。GPU 的優勢不僅僅依靠單核性能，英偉達的護城河更多在于其豐富的軟件生態及超高的互聯速率。目前英偉達憑借其 10 余年積累的 CUDA 加速庫和 A 系列及 H 系列顯卡，在高端GPU 領域形成強力護城河，基本成為全球 AI 生態的標準選擇。但英偉達高端顯卡近期缺貨漲價，一卡難求?？萍即髲S如亞馬遜、微軟和谷歌原本以軟件為主要產品，但現在它們紛紛斥資數十億美元用于自研芯片的開發和生產。投資建議與盈利預測：投資建議與盈利預測：建議沿 2 條主線布局：1）英偉達供應鏈。由于短期內國產芯片廠商難以跨越英偉達在訓練芯片形成的護城河，并且英偉達 2023

6、 年數據中心需求已看到拉動。英偉達需求的增長將使國內上游供應商直接受益。比如滬電股份、勝宏科技、和林微納等。2）國產算力芯片企業。AI 產業趨勢目前已逐步兌現，一方面由于英偉達缺貨漲價，另一方面國內客戶受美制裁無法購買英偉達最高端的 GPU，因此部分需求將外溢至國產芯片企業。算力芯片建議關注技術實力強、以及和國家超算/智算項目合作較為密切的企業。比如寒武紀、海光信息。風險提示：風險提示：行業監管風險；行業競爭加??；行業監管風險；行業競爭加??；AI 進展不及預期；進展不及預期；Table_CompanyFinance 重點公司主要財務數據重點公司主要財務數據 重點公司重點公司 現價現價 EPS

7、PE 評級評級 2023 2024 2025 2023 2024 2025 寒武紀 193.00-1.9-1.25-1.03-101.58-154.40-187.38 增持 海光信息 68.01 0.57 0.82 1.11 119.32 82.94 61.27 買入 滬電股份 19.04 0.86 1.08 1.33 22.14 17.63 14.32 買入 勝宏科技 22.29 1.01 1.16 1.56 22.07 19.22 14.29 買入 和林微納 66.15 0.97 2.05 3.33 68.20 32.27 19.86 買入 -25%-20%-15%-10%-5%0%5%1

8、0%2022/62022/9 2022/12 2023/3電子滬深300 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 2/30 電子電子/行業深度行業深度 目目 錄錄 1.需求：生成式需求：生成式 AI 狂飆突進，算力芯片供不應求狂飆突進，算力芯片供不應求.4 1.1.預計 2023 年全球訓練/推理側市場空間 243/110 億元，算力市場持續擴容.4 1.2.算力采購需求 80%來自科技大廠及政府端.5 2.供給：英偉達一家獨大供給：英偉達一家獨大.9 2.1.AI 服務器有 68%價值量來自 GPU.9 3.投資建議投資建議.22 3.1.寒武紀：云端產品線快速增長，受益

9、AI 成長紅利.22 3.2.海光信息：業績高增，本土化及生態優勢鞏固國產 CPU&DPU 龍頭地位.23 3.3.滬電股份：Q1 業績短期承壓，長期受益 AI+汽車電子成長紅利.24 3.4.勝宏科技：顯卡 PCB 份額全球第一，AI 服務器打造新增長點.25 3.5.和林微納：英偉達探針核心供應商，需求高景氣放量在即.26 4.風險提示風險提示.28 圖表目錄圖表目錄 圖圖 1：訓練側算力需求測算：訓練側算力需求測算.4 圖圖 2：推理側算力需求測算：推理側算力需求測算.5 圖圖 3：中國人工智能算力投資行業分布：中國人工智能算力投資行業分布.6 圖圖 4：2022 年年 AI 服務器下游

10、主要玩家（按采購量占比）服務器下游主要玩家（按采購量占比）.6 圖圖 5：中美引領全球大模型發展：中美引領全球大模型發展.7 圖圖 6：中國大模型算力要素地圖：中國大模型算力要素地圖.7 圖圖 7：中國大模型發布地圖：中國大模型發布地圖.7 圖圖 8：超算中心：超算中心/智算中心智算中心/數據中心功能數據中心功能/應用比較應用比較.8 圖圖 9：AI 芯片產業鏈芯片產業鏈.9 圖圖 10：全球：全球/中國服務器市場規模（億美元；按類別；按地區）中國服務器市場規模（億美元；按類別；按地區）.9 圖圖 11：全球服務器市場：全球服務器市場 17%來自來自 AI 服務器服務器.10 圖圖 12：中國

11、：中國 AI 服務器中服務器中 90%是是 GPU 服務器（億美元）服務器（億美元）.10 圖圖 13：AI 服務器與普通服務器服務器與普通服務器 BOM 成本對比（以成本對比（以 DGX H100 和和 Intel 為例）為例）.10 圖圖 14：AI 服務器價值量拆分（以浪潮服務器價值量拆分（以浪潮 NF5688M6 為例）為例）.11 圖圖 15：通用服務器價值量拆分（以浪潮：通用服務器價值量拆分（以浪潮 NF5280M6 為例）為例）.11 圖圖 16：通用服務器與通用服務器與 AI 服務器物理結構服務器物理結構/邏輯結構比較邏輯結構比較.12 圖圖 17：2020-2023 年全球服

12、務器出貨量變化年全球服務器出貨量變化.12 圖圖 18：2022-2026 年全球年全球 AI 服務器出貨量預估服務器出貨量預估.12 圖圖 19：2022 年中國服務器市場規模年中國服務器市場規模/競爭格局競爭格局.13 圖圖 20：2021 年全球白牌服務器供應商競爭格局年全球白牌服務器供應商競爭格局.13 圖圖 21：2021 年全球年全球/中國中國 AI 服務器品牌商競爭格局服務器品牌商競爭格局.14 圖圖 22：22H2 中國公有云服務市場規模中國公有云服務市場規模/競爭格局競爭格局/同比增速同比增速.14 圖圖 23：云計算的三種模式云計算的三種模式.15 圖圖 24：國內云廠商近

13、期降價活動一覽（國內云廠商近期降價活動一覽（2023 年年 5 月）月）.16 圖圖 25：當前使用英偉達當前使用英偉達 A100 GPU 的公司名稱及用量的公司名稱及用量.17 圖圖 26：科技巨頭紛紛開始自研芯片科技巨頭紛紛開始自研芯片.18 圖圖 27：亞馬遜自研服務器芯片亞馬遜自研服務器芯片 AWS Graviton3.18 圖圖 28：英偉達英偉達 GPU 與大廠自研芯片比較與大廠自研芯片比較.19 圖圖 29：英偉達英偉達 NvLink 各代際比較各代際比較.19 圖圖 30：PCIe 各代際比較各代際比較.19 圖圖 31：英偉達：英偉達 H100 的訓練速度的訓練速度 9 倍于

14、倍于 A100.20 BX9YrVvZxUmWgVnRmR8ObPaQtRnNtRpMfQrRoQiNmPnN8OpOnRuOnNoOxNnNpO 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 3/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 32：英偉達：英偉達 H100 的推理速度的推理速度 30 倍于倍于 A100.20 圖圖 33：英偉達：英偉達 A100 近一年售價（元）逐漸走高近一年售價（元）逐漸走高.20 圖圖 34：英偉達：英偉達 A100/A800/H100/H800 參數比較參數比較.21 圖圖 35：寒武紀產品系列：寒武紀產品系列.22 圖圖 36：2018-202

15、3Q1 寒武紀營收變化寒武紀營收變化.23 圖圖 37：2018-2023Q1 寒武紀歸母凈利潤變化寒武紀歸母凈利潤變化.23 圖圖 38：海光信息深算一號與：海光信息深算一號與 A100/MI100 參數比較參數比較.23 圖圖 39：2018-2023Q1 海光信息營收變化海光信息營收變化.24 圖圖 40：2018-2023Q1 海光信息歸母凈利潤變化海光信息歸母凈利潤變化.24 圖圖 41：2018-2023Q1 滬電股份營收變化滬電股份營收變化.25 圖圖 42：2018-2023Q1 滬電股份歸母凈利潤變化滬電股份歸母凈利潤變化.25 圖圖 43：2018-2023Q1 勝宏科技營

16、收變化勝宏科技營收變化.26 圖圖 44：2018-2023Q1 勝宏科技歸母凈利潤變化勝宏科技歸母凈利潤變化.26 圖圖 45：和林微納產品類型：和林微納產品類型.26 圖圖 46：2018-2023Q1 和林微納營收變化和林微納營收變化.27 圖圖 47：2018-2023Q1 和林微納歸母凈利潤變化和林微納歸母凈利潤變化.27 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 4/30 電子電子/行業深度行業深度 1.需求：生成式需求：生成式 AI 狂飆突進，算力芯片供不應求狂飆突進，算力芯片供不應求 1.1.預計 2023 年全球訓練/推理側市場空間 243/110 億元，算力

17、市場持續擴容 AI 已成為繼移動互聯網的下一代科技革命，算力是其產業三要素中的重要一環，到已成為繼移動互聯網的下一代科技革命，算力是其產業三要素中的重要一環，到2030 年年 AI 算力有望增長算力有望增長 500 倍至倍至 100ZFLOPS。根據 similarweb 統計數據，2023年 4 月 OpenAI 的訪問量已經達到 17.6 億次，是谷歌的 2%，百度的 60%，并且還是在限制用戶注冊的情況下。OpenAI 僅用了 4 個月的時間就將該網站的全球排名從 1879 位提升到了第 16 位。搭載了 ChatGPT 的 NewBing 也正在侵蝕搜索霸主谷歌的市場，根據紐約時報，三

18、星電子曾在 4 月考慮將其設備上的默認搜索引擎由谷歌改為必應。此外，各科技巨頭均于 4-5 月密集推出旗下通用/專有大模型，游戲電商等公司也在積極探索接入大模型提高生產力。種種跡象表明，繼移動互聯網之后，AI 驅動的下一代科技革命已勢不可擋。AI 時代，大模型想落地，必不可少的產業三要素包括算力、網絡、存儲。其中，算力是大模型的關鍵基礎設施。華為預計到 2030 年，全球數據年新增 1YB；通用算力增長 10 倍到 3.3ZFLOPS，AI 算力增長 500 倍超過 100ZFLOPS。訓練側：保守估計全球有訓練側：保守估計全球有 20 個大模型情況下，個大模型情況下，2023 年訓練芯片市場

19、空間年訓練芯片市場空間 243 億元。億元。在訓練單個大模型時，模型的參數量變大、訓練集大小增長均會導致模型需要更多的芯片數量進行訓練，而訓練時間的減小、芯片算力的提升、算力利用率的提升均可減少芯片的用量。我們以模型參數量 1746 億的 GPT-3 為參考，根據 OpenAI 的論文Language Models are Few-Shot Learners，訓練 3000 億 tokens 的模型需要3638PFLOPS-day 的浮點運算量。假設當前大模型需要訓練 30 天，使用精度為 FP32的 A100，單個模型訓練需要 1.2 萬張 A100，折合人民幣 12 億元。圖圖 1：訓練側

20、算力需求測算：訓練側算力需求測算 數據來源：英偉達，github，openai，東北證券測算 當前測算偏保守，因為多個關鍵參數有較大提升空間，比如：1）算力利用率：在 175B 的模型參數規模下，英偉達的 Megatron 框架利用 tensor parallel 和 pipeline parallel 并行可達到 51.4%的算力利用率，若未來主流模型參數規模更大，則算力利用率會更高。大模型提升算力利用率的關鍵在于考慮如何減少對片外 DRAM 的訪問，因此 GPGPU 對片上 SRAM 的容量需求極大。顯存增加可以提升模型的訓練效率。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明

21、5/30 電子電子/行業深度行業深度 2）模型數量：目前國內外科技大廠（Meta、谷歌、微軟、華為、百度、阿里、騰訊等）、垂類廠商（360、科大訊飛、云從、商湯）、學術界（復旦、中科院自動化所、清華等）均在推出自研大模型，模型數量可能在近幾年爆發式增長。推理側：以類推理側：以類 GPT 的搜索網站測算，預計的搜索網站測算，預計 2023 年推理年推理芯片市場空間芯片市場空間 110 億元，實億元，實際應用場景較多彈性極大。際應用場景較多彈性極大。推理階段所需算力與模型參數量、網站的日訪問量、每次訪問的問題長度、問題數正相關。模型推理場景十分多樣，我們僅以目前主流的搜索場景作為測算，同樣采用 G

22、PT-3，假設網站日活 2 億人次，每人平均問 6 個問題，每個問題長度為 50 個單詞，得到 2023 年單個網站每日需要使用 6 萬張 A30，6 個模型折合市場空間 110 億元。彈性在于：1）現有網站訪問受限：2023 年 4 月，openai 訪問量 17.6 億次，折合日訪問量 0.6 億次。但 openai 目前停止新用戶注冊，用戶問題數也受限，所以實際訪問量遠不止該值。根據 InternetLive Stats，谷歌在 2019 年的日搜索量就已經達到 35 億次，而現在谷歌在全球搜索引擎市占率 90%以上。所以我們假設的 2 億日活為折中值。2）應用場景還在普及期：目前海外

23、openai 對中國限制訪問，國內大模型尚未出現killer app，而且數據側還存在監管難題。所以當前大模型還處于應用的 0-1 階段，推理芯片潛力尚未釋放。但從近期 ChatGPT 上線 ios 端，已能看到邊緣側算力大規模應用的曙光。3）市場空間與用戶量正相關。圖圖 2：推理側算力需求測算：推理側算力需求測算 數據來源：similarweb，英偉達，github，東北證券測算 1.2.算力采購需求 80%來自科技大廠及政府端 按下游行業看，中國按下游行業看，中國 AI 算力投資有算力投資有 65%來自互聯網，政府占來自互聯網，政府占 15%次之。次之。隨著數字經濟的興起，人工智能已經深入

24、滲透到各個行業，特別是在互聯網等科技公司中更為普及，各大互聯網公司普遍發展數據中心、云計算以滿足日益增長的算力需求。根據億歐智庫數據，2021 年中國人工智能算力投資金額最大的行業為互聯網，占比65%，政府占 15%，金融、制造、服務業占比都低于 10%。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 6/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 3：中國人工智能算力投資行業分布中國人工智能算力投資行業分布 數據來源：億歐智庫，東北證券 互聯網需求以科技大廠為主互聯網需求以科技大廠為主：全球：全球AI服務器下游需求服務器下游需求78%來自全球來自全球8家科技大廠。家科技大廠。全球云計算

25、服務商市場集中度較高。2022 年，北美四大 CSP（微軟、谷歌、亞馬遜AWS、Meta）占全球 AI 服務器采購量的 66%，中國科技大廠（字節跳動、騰訊、百度、阿里巴巴）占 11%?？梢?AI 計算的主要需求來自于互聯網，此外才是傳統的金融、政務、醫療等領域。圖圖 4：2022 年年 AI 服務器下游主要玩家（按采購量占比）服務器下游主要玩家（按采購量占比）數據來源：TrendForce，東北證券 中國已發布中國已發布 79 個大模型，大模型所在地域性與當地個大模型，大模型所在地域性與當地 AI 服務器采購數量強相關。服務器采購數量強相關。根據科技部新一代人工智能發展研究中心在 5 月 2

26、8 日發布的中國人工智能大模型地圖研究報告。中國已發布了 79 個大模型，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國。從全球已發布的大模型分布來看，中國和美國大幅領先，超過全球總數的 80%。自然語言處理仍是目前大模型研發最為活躍的重點領域，其次是多模態65%15%7%5%2%2%2%1%1%互聯網政府金融制造服務電信教育醫療其他19%17%16%14%6%2.3%1.5%1.5%22%全球AI服務器采購量78%以上來自科技大廠MicrosoftGoogleMeta亞馬遜云字節跳動騰訊百度阿里巴巴Others 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 7/30 電子電子/行業

27、深度行業深度 領域，在計算機視覺和智能語音等領域的大模型還較少。從全國范圍內的算力基礎設施分布情況發現，北京、廣東、浙江、上海等地的大模型數量最多，同時這 4 個地方也是近 3 年人工智能服務器采購數量最多的地區，表現出非常明顯的強相關性，為大模型研發應用提供了重要支撐。圖圖 5：中美引領全球大模型發展中美引領全球大模型發展 圖圖 6：中國大模型算力要素地圖中國大模型算力要素地圖 數據來源：上海人工智能人才發展中心，東北證券 數據來源：上海人工智能人才發展中心，東北證券 圖圖 7：中國大模型發布地圖中國大模型發布地圖 數據來源：上海人工智能人才發展中心，東北證券 政府政府端端：目前全國超：目前

28、全國超 30 城市在積極推動智算中心建設。城市在積極推動智算中心建設。當下智算中心主要分為企業自建和公共基礎設施，全國 30 城智算中心大多是第二種情況。根據國家工業信息安全發展研究中心推出的 智能計算中心 2.0 時代展望報告，目前全國有超過 30個城市正在建設或提出建設智算中心。智能算力正在取代基礎算力成為算力結構最主要構成。根據智能計算中心規劃建設指南，智算中心最核心的是 AI 算力。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 8/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 8：超算中心超算中心/智算中心智算中心/數據中心功能數據中心功能/應用比較應用比較 數據來源：AI 遇見

29、云，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 9/30 電子電子/行業深度行業深度 2.供給：英偉達一家獨大供給：英偉達一家獨大 2.1.AI 服務器有 68%價值量來自 GPU AI 算力芯片產業鏈可分為：1）最上游的 EDA 軟件和 IP 核研發。2）中游的芯片，包括 GPU、NPU、ASIC、FPGA 等架構。3）下游的 AI 服務器及智算中心。圖圖 9：AI 芯片產業鏈芯片產業鏈 數據來源：IDC，Jon Peddie Research，trendforce，Counterpoint，東北證券整理。注：除 AI 芯片份額為 22Q4 數據，互聯網云格局為 20

30、21 年數據外，其余均為 2022 年數據。GPU 服務器占據了服務器占據了 AI 服務器服務器 90%以上的市場。以上的市場。根據 Counterpoint 及 IDC，2022 年全球服務器市場規模1117億美元，北美是服務器首要市場，占比40%；中國占24%。自 2018 年以來，中國服務器市場增速持續高于全球均速，并有望在 2023 年超 300億美元（來自 IDC）。按類別分，AI 服務器占全球服務器市場 17%（來自 IDC），占中國服務器市場 25%。其中 90%以上是 GPU 作為核心計算單元的 AI 服務器。圖圖 10：全球全球/中國服務器市場規模（億美元；按類別；按地區）中

31、國服務器市場規模（億美元；按類別；按地區）數據來源：IDC，Counterpoint，Statista,東北證券整理 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 10/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 11：全球服務器市場全球服務器市場 17%來自來自 AI 服務器服務器 圖圖 12：中國中國 AI 服務器中服務器中 90%是是 GPU 服務器服務器（億美（億美元）元）數據來源：Counterpoint，東北證券 數據來源：IDC，東北證券 AI 服務器與傳統服務器的區別主要在于服務器與傳統服務器的區別主要在于 GPU 用量。用量。AI 服務器在 CPU 的基礎上大幅增加

32、GPU 用量，并且 GPU 單價通常高于 CPU，因此當服務器由通用計算升級至AI 加速計算，價值重心將由 CPU 轉移至 GPU。根據 semianalysis，DGX H100 的總成本中，有 72%來自 8 張 GPU 及互連基板。圖圖 13：AI 服務器與普通服務器服務器與普通服務器 BOM 成本對比（以成本對比（以 DGX H100 和和 Intel 為例）為例）數據來源：SemiAnalysis,東北證券 一臺一臺 AI 服務器通常使用服務器通常使用 8 張張 GPU，價值量占比約，價值量占比約 68%。由于本地計算機資源有限，出于對訓練速度和算力的需求，大模型通常部署在服務器上。

33、服務器的關鍵部件包括計算單元（CPU、GPU）、內存、硬盤、網卡、RAID 陣列卡、電源。根據我們的測算，GPU 是 AI 服務器最大的成本項。一臺 AI 服務器通常使用 8 張 GPU。以浪潮信息的明星產品 NF5688M6 為例，105 萬元的服務器總價值中，8 張 A800 共計 71 萬元，占比約 68%。此外，2 顆 CPU 價格共計 10.6 萬元，占比約 10%。通用服務器AI服務器20660767通用服務器GPU服務器NPU、ASIC、FPGA等非GPU服務器 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 11/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 14：AI 服

34、務器服務器價值量價值量拆分（以浪潮拆分（以浪潮 NF5688M6 為例）為例）數據來源：京東,東北證券 一臺通用服務器通常使用一臺通用服務器通常使用 1-2 顆顆 CPU，價值量占比約，價值量占比約 30%62%。通用服務器價值量以 CPU 為核心，通常使用 1-2 顆 CPU，以浪潮信息的通用服務器 NF5280M6 為例，其售價 2.4 萬元，其中 62%價值量來自 2 顆 CPU。由上可知，生成式 AI 驅動的算力需求暴增有望革新云計算商業模式，帶來 AI 芯片需求大幅增加。圖圖 15：通用服務器通用服務器價值量價值量拆分（以浪潮拆分（以浪潮 NF5280M6 為例）為例）數據來源：京東

35、,東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 12/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 16：通用服務器與通用服務器與 AI 服務器物理結構服務器物理結構/邏輯結構比較邏輯結構比較 數據來源：華為官網,東北證券 受經濟等多重因素影響，受經濟等多重因素影響，2023 年全球服務器出貨量預計同減年全球服務器出貨量預計同減 2.9%。由于全球經濟持續疲軟疊加國際形勢復雜，在北美四大云服務供應商（CSP，包括微軟、谷歌、Meta、亞馬遜 AWS）持續下修 2023 年服務器采購量，Dell 及 HPE 等 OEM 也在 24月下修全球出貨量，TrendForce預計2023

36、年全球服務器整機出貨量同減2.9%到1383萬臺。但但 2023 年年 AI 服務器出貨量有望同增服務器出貨量有望同增 15.4%。根據 TrendForce&IDC 統計，2022 年全球 AI 服務器出貨量 85.5 萬臺，其中搭載 GPGPU 的 AI 服務器出貨量占整體服務器出貨量 1%，市場規模占比約 17%；在 AIGC 帶動下，2023 年全球 AI 服務器出貨量有望同增 38.4%。圖圖 17：2020-2023 年全球服務器出貨量變化年全球服務器出貨量變化 圖圖 18：2022-2026 年全球年全球 AI 服務器出貨量預估服務器出貨量預估 數據來源：TrendForce，東

37、北證券 數據來源：TrendForce，東北證券 服務器市場玩家可分為品牌商和白牌商，白牌即無品牌的服務器，由服務器代工廠為下游云計算客戶代為生產。根據 Statista，21Q2 白牌服務器占全球服務器市場規模的 27%。2021 年，前五大白牌服務器廠商（鴻海、廣達、緯創、英業達、美超微）均來自中國臺灣，CR5=93%。全球品牌廠的主要玩家是戴爾、HPE、浪潮信息。20660767通用服務器GPU服務器NPU、ASIC、FPGA等非GPU服務器 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 13/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 19：2022 年中國服務器市場規模年中國

38、服務器市場規模/競爭格局競爭格局 數據來源：IDC，東北證券 圖圖 20：2021 年全球白牌服務器供應商競爭格局年全球白牌服務器供應商競爭格局 數據來源：digitimes，東北證券 浪潮信息為全球浪潮信息為全球/中國中國 AI 品牌服務器市場雙冠。品牌服務器市場雙冠。中國 AI 品牌服務器市場呈現一超多強格局，浪潮從 2017 年開始就占據過半市場份額。2021 年，浪潮信息在中國 AI品牌服務器市場占比 52%，在全球 AI 品牌服務器市場占比 21%，均為第一。28.1%17.2%10.1%6.2%5.3%5.1%4.9%6.1%17.0%浪潮信息新華三超聚變寧暢中興戴爾聯想ODM D

39、irect其他43%17%14%12.80%7.60%6%鴻海廣達緯創英業達美超微其他 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 14/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 21：2021 年全球年全球/中國中國 AI 服務器品牌商競爭格局服務器品牌商競爭格局 數據來源：IDC，東北證券 云計算是類云計算是類 ChatGPT 的大模型最重要的基礎設施和平臺，模型即服務的大模型最重要的基礎設施和平臺，模型即服務 MaaS 正在正在重塑當前云計算架構，有望成為重塑當前云計算架構，有望成為 AI 時代的新商業模式。時代的新商業模式。根據埃弗雷特羅杰斯的理論，任何創新的擴散都遵循從創

40、新者到早期采用者，再到早期跟進者等的諸個階段。阿里早在 ChatGPT 出圈之前就已提出了模型即服務（MaaS）概念。今年阿里云已明確了“MaaS+PaaS+IaaS”戰略，頂層為 MaaS，阿里云向生態伙伴開放大模型能力和訓練底座。與微軟和OpenAI提出的服務類似，阿里云的MaaS層也支持API、編程兩種接入方式，專有模型也明確了按 token 計量的后付費模式和按賬號權限+資源包的預付費模式。目前阿里云、百度云均在內測企業級大模型服務。百度集團副總裁袁佛玉表示已有超過 300 家生態伙伴參與文心一言內測。阿里通義千問之上也已有 2000 多個伙伴在測試。圖圖 22：22H2 中國公有云服

41、務市場規模中國公有云服務市場規模/競爭格局競爭格局/同比增速同比增速 數據來源：IDC，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 15/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 23：云計算的三種模式云計算的三種模式 數據來源：知乎，東北證券 近期云計算價格戰的本質是算力需求正在由通用計算向加速計算狂奔。近期云計算價格戰的本質是算力需求正在由通用計算向加速計算狂奔。4 月，阿里云宣布了市場最大規模降價，核心產品價格全線下調 15%50%，存儲產品最高降幅達 50%。此后，騰訊云、移動云、京東云紛紛跟進降價。在此番云計算價格戰打響之前，宏觀經濟不確定性已使云計算下游客戶投

42、資持續放緩，23Q1 全球云基礎設施服務支出增長首次低于 20%（來自 Canalys）。在嚴峻的市場環境下，不難理解阿里云為何選擇將重心從利潤轉向規模。更重要的是，在當前智能化浪潮下，AI 將會促使云計算從此前同質化的基礎設施向智能服務轉變。從過去的賣通用算力、存儲到賣框架、模型。根據阿里云智能中國區副總裁的解釋，技術紅利（自研芯片）和規模形成的成本優勢（全球上百個數據中心）給予了公司充分的降價空間，而更有優勢的算力價格和大模型能力，將吸引更多客戶合作，從而帶來更大的價格空間。此番降價潮將有助于推進國內 AI 大模型的產業落地，進而帶動更龐大的云市場規模。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱

43、讀正文后的聲明及說明 16/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 24：國內云廠商近期降價活動一覽（國內云廠商近期降價活動一覽（2023 年年 5 月）月）數據來源：21 世紀經濟報道，東北證券 英偉達占據全球獨立英偉達占據全球獨立 GPU 市場市場 85%份額，已成為份額，已成為 AI 芯片標配選擇。芯片標配選擇。目前絕大多數 AI 負載跑在 GPU 上，而英偉達基本壟斷獨立 GPU 市場。據 Jon Peddie Research數據，22Q4 全球獨立 GPU 市場由英偉達占據 85%市場份額。根據新智元，2020 年全球 AI 相關的云計算與數據中心中，80.6%由英偉達 GPU 驅

44、動。2021 年英偉達表示，全球前 500 座超算中，約七成由自家芯片驅動?，F在就連運行 ChatGPT 的微軟數據中心也使用了上萬張英偉達 A100 GPU。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 17/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 25：當前使用英偉達當前使用英偉達 A100 GPU 的公司名稱及用量的公司名稱及用量 數據來源：新智元，東北證券 國產芯片在系統效率等方面與英偉達差距較大，使用場景主要在政府國產芯片在系統效率等方面與英偉達差距較大，使用場景主要在政府項目項目及自用。及自用。當前部分國產芯片在單個芯片參數（如 FP32 精度算力）上可達到英偉達水平，

45、但集群系統調度效率與英偉達超算存在較大差距，比如網絡互連速率。此外，英偉達還有其研發了 10 余年所積累的 CUDA 加速庫。目前 NVIDIA GPU+CUDA 仍然是AI 研發生態的事實標準平臺，國產 AI 芯片主要在政府采購以及企業自研場景有一定份額。為突破英偉達算力壟斷，科技巨頭紛紛開始自研為突破英偉達算力壟斷，科技巨頭紛紛開始自研 AI 芯片。芯片?？萍即髲S如亞馬遜、微軟和谷歌原本以軟件為主要產品，但現在它們紛紛斥資數十億美元用于芯片開發和生產。這三家大廠已推出或計劃發布 8 款服務器和 AI 芯片，自用或者用于云服務器租賃。1）亞馬遜是三家公司中目前唯一一家在其服務器中提供標準計算

46、芯片（Graviton）和 AI 專用芯片（Inferentia 和 Trainium）的云供應商。早在 2019 年，亞馬遜就推出了自己的 AI 推理芯片 Inferentia。在初代 Inferentia 推出之后，亞馬遜又發布了其設計的主要用于 AI 訓練的定制芯片Trainium。2）微軟：根據 The Information，微軟正在自研的 AI 芯片名為 Athena，該芯片的研發最早可以追溯到2019 年。3）谷歌：早在 2020 年，谷歌就在其數據中心上部署了 TPU v4。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 18/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖

47、26：科技巨頭紛紛開始自研芯片科技巨頭紛紛開始自研芯片 數據來源：新智元，東北證券 圖圖 27：亞馬遜自研服務器芯片亞馬遜自研服務器芯片 AWS Graviton3 數據來源：新智元，東北證券 長期維度大廠自研芯片占有率長期維度大廠自研芯片占有率有望有望提升，但短期維度其仍會選擇加單英偉達提升，但短期維度其仍會選擇加單英偉達 GPU。短期內大廠自研芯片可能難以與英偉達匹敵，但考慮到軟硬件生態耦合性、以及供應鏈的安全性，以及成本效益，長期看，科技公司會一定會持續投入資源研發自有芯片。短期看，云計算廠商為保證自身業務的市占率，首先追求計算性能，更傾向于選擇現有最好的芯片。請務必閱讀正文后的聲明及說

48、明請務必閱讀正文后的聲明及說明 19/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 28：英偉達英偉達 GPU 與大廠自研芯片比較與大廠自研芯片比較 數據來源：英偉達，觀察者網，云科技時代，東北證券 GPU 的優勢的優勢不僅僅依靠不僅僅依靠單核性能單核性能，英偉達的護城河更多在于其豐富的軟件生態及，英偉達的護城河更多在于其豐富的軟件生態及超高的互聯速率。超高的互聯速率。1）軟件生態：）軟件生態：英偉達的 CUDA 生態已經過 10 多年發展，一半時間在裴谞客戶，后來才有客戶大規模使用，而國內 GPU 的生態是最近 3-4 年才開始發展，英偉達相比新的生態，a）其底層加速庫要遠遠多于新生態，用戶只需做

49、終端應用的開發，底層庫是現成的；b）由于已有大量客戶使用，經過反饋-迭代-再反饋-再迭代不斷優化，性能遠遠好于新的加速庫。2）互聯速率：）互聯速率：大模型主要是訓練時需要消耗大量算力。滿足該需求不僅靠單顆芯片性能提升，更多在于提升多卡互連形成的集群算力。英偉達的 Nvlink 已對通行的 PCIe 標準形成了碾壓式優勢，最新的第四代互聯帶寬是 PCIe5 的 7 倍。寒武紀 MLlink 技術也仍在追趕英偉達 NvLink中。圖圖 29：英偉達英偉達 NvLink 各代際比較各代際比較 數據來源：英偉達，東北證券 圖圖 30：PCIe 各代際比較各代際比較 數據來源：SDNLAB，東北證券 請

50、務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 20/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 31：英偉達英偉達 H100 的訓練速度的訓練速度 9 倍于倍于 A100 圖圖 32：英偉達英偉達 H100 的推理速度的推理速度 30 倍于倍于 A100 數據來源：英偉達，東北證券 數據來源：英偉達，東北證券 當前供需存在巨大鴻溝，英偉達高端當前供需存在巨大鴻溝，英偉達高端 GPU 一卡難求，價格飆漲。一卡難求，價格飆漲。生成式 AI 的浪潮使英偉達高端 GPU 一卡難求，價格一路上漲。據集微網，有代理商透露，英偉達A100 價格從 22 年 12 月開始上漲，截至 23 年 4 月上半

51、月，5 個月價格累計漲幅達到 37.5%；同期 A800 價格累計漲幅達 20.0%。同時，英偉達 GPU 交貨周期也被拉長，之前拿貨周期大約為一個月，現在基本都需要三個月或更長。甚至部分新訂單“可能要到 12 月才能交付”。A100 和 H100 的芯片都是由臺積電負責代工，前者為7nm 工藝，后者使用了 4nm 工藝。據 Digitimes，近期英偉達 GPU 訂單增加也提升了臺積電的晶圓開工率。據集微網，國內可用于訓練 AI 大模型的 A100 大約有 4 萬-5 萬張，供應相當吃緊，一些云服務廠商已嚴格限制內部使用這些先進芯片，以將其保留至需要高算力的任務。圖圖 33：英偉達英偉達 A

52、100 近一年售價（元）逐漸走高近一年售價（元）逐漸走高 數據來源：京東，東北證券 20660767通用服務器GPU服務器NPU、ASIC、FPGA等非GPU服務器 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 21/30 電子電子/行業深度行業深度 且美國已限制高端且美國已限制高端 GPU 向中國出口。向中國出口。中美兩國是全球范圍內在生成式 AI 和大模型領域投入最大、算力需求最旺盛的國家。然而 2022 年 8 月，美國政府要求英偉達向中國大陸、中國香港和俄羅斯出口高端 GPU 芯片時需要申請出口許可證，其中包括A100 和 H100 等，且未來性能等于或高于 A100 的產

53、品也會受到該政策的影響。因此，2022 年 11 月，A800 GPU 成為美國半導體公司首次為中國市場推出符合美國貿易政策的先進芯片，其單卡算力幾乎與 A100 完全一致，唯一不同在于 NVLink 的帶寬縮水 33%，從 A100 的 600GB/s 砍至 A800 的 400GB/s。這可能會影響到多卡服務器的并聯性能，比如數據中心、超級計算機的整體性能。圖圖 34：英偉達英偉達 A100/A800/H100/H800 參數比較參數比較 數據來源：英偉達，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 22/30 電子電子/行業深度行業深度 3.投資建議投資建議 建議

54、關注：建議關注：1）英偉達供應鏈。）英偉達供應鏈。由于短期內國產芯片廠商難以跨越英偉達在訓練芯片形成的護城河，并且英偉達 2023 年數據中心需求已看到拉動。英偉達需求的增長將使國內上游供應商直接受益。2）國產算力芯片企業。）國產算力芯片企業。AI 產業趨勢目前已逐步兌現，一方面由于英偉達缺貨漲價，另一方面國內客戶受美制裁無法購買英偉達最高端的 GPU，因此部分需求將外溢至國產芯片企業。算力芯片建議關注技術實力強、以及和國家超算/智算項目合作較為密切的企業。3.1.寒武紀：云端產品線快速增長，受益 AI 成長紅利 加速卡和訓練整機銷量迅速提升，促云端產品線收入快速增長。加速卡和訓練整機銷量迅速

55、提升，促云端產品線收入快速增長。分業務看，1）報告期內思元 290、思元 370 系列加速卡和訓練整機銷量迅速上升，使云端產品線實現收入 2.2 億元，同增 173%，毛利率同比+4.9pct 至 63.5%，2）因 21 年芯片供應鏈緊張，客戶根據自有產品市場需求制定了高庫存策略以保證供應充足，22 年因客戶進行庫存調控，未按預期下單，導致邊緣產品線實現收入 0.38 億元，同減 78.4%，毛利率同比-10.18pct 至 31.1%，3）智能計算集群系統實現收入 4.59 億元，同增 0.64%，毛利率同比-0.16pct 至 70.42%。圖圖 35：寒武紀產品系列寒武紀產品系列 數據

56、來源：寒武紀官網，東北證券 國內智能芯片領域龍頭，充分受益國內智能芯片領域龍頭，充分受益 AI 算力需求提升。算力需求提升。公司是國內智能芯片領域龍頭企業，能提供云邊端一體、軟硬件協同、訓練推理融合、具備統一生態的系列化智能芯片產品和平臺化基礎系統軟件。公司掌握的智能處理器指令集、智能處理器微架構、智能芯片編程語言、智能芯片數學庫等核心技術，具有壁壘高、研發難、應用廣等特點，可廣泛輻射智慧互聯網、智能制造、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧醫療等“智能+”產業，在 ChatGPT 帶動 AI 算力提升的背景下，充分享受需求快速提升的成長紅利。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及

57、說明 23/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 36：2018-2023Q1 寒武紀營收變化寒武紀營收變化 圖圖 37：2018-2023Q1 寒武紀歸母凈利潤變化寒武紀歸母凈利潤變化 數據來源：wind，東北證券 數據來源：wind，東北證券 3.2.海光信息：業績高增，本土化及生態優勢鞏固國產 CPU&DPU 龍頭地位 海光三號已實現小批量，海光三號已實現小批量，CPU 與與 DPU 新品進展順利。新品進展順利。2022 年公司加大研發投入至20.7 億元，同增 30.4%，收入占比減少 28pct 至 40.3%，研發技術人員同增 25%至1283 人。報告期內，公司推出了 CPU

58、新品海光三號，已實現小批量銷售，下一代CPU 海光四號、海光五號，DCU 深算二號、深算三號研發進展順利。海光二號/深算一號為當前主力 CPU/DPU 在售產品。圖圖 38：海光信息深算一號與海光信息深算一號與 A100/MI100 參數比較參數比較 數據來源：海光信息招股書，東北證券 兼容國際主流兼容國際主流 x86 指令集，構筑強大生態優勢。指令集，構筑強大生態優勢。海光 CPU 兼容 x86 指令集及國際主流操作系統和應用軟件，軟硬件生態豐富，性能優異，已廣泛應用于電信、金融、互聯網等領域。其 DCU 產品以 GPGPU 架構為基礎，兼容通用的“類 CUDA”環0%50%100%150%

59、200%250%300%0123456782018201920202021202223Q1收入（億元）yoy-500%0%500%1000%1500%2000%2500%3000%-14.0-12.0-10.0-8.0-6.0-4.0-2.00.02018 2019 2020 2021 2022 23Q1歸母凈利潤（億元）yoy 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 24/30 電子電子/行業深度行業深度 境，可廣泛應用于大數據處理、人工智能、商業計算等領域。目前海光處理器產品已得到國內用戶廣泛認可，開拓了浪潮/聯想/新華三/同方等國內知名服務器廠商，開發了多款基于海光處理

60、器的服務器，有效推動公司處理器產業化，構筑強大生態優勢。聚焦卡脖子關鍵環節，本土化優勢顯著。聚焦卡脖子關鍵環節，本土化優勢顯著。目前國內超 95%的 x86 服務器芯片份額被美國 Intel 和 AMD 占據，自主可控需求迫切。公司根植于中國本土市場，相比國際芯片企業，更了解國內客戶需求，能提供更加安全可控的產品和全面細致的服務，本土化優勢顯著。隨著公司競爭優勢不斷加強，以及國內下游客戶積極開展基于海光高端處理器的生態建設，公司高端處理器產品預計將拓展至更多領域，進一步擴大市場份額。圖圖 39：2018-2023Q1 海光信息營收變化海光信息營收變化 圖圖 40：2018-2023Q1 海光信

61、息歸母凈利潤變化海光信息歸母凈利潤變化 數據來源：wind，東北證券 數據來源：wind，東北證券 3.3.滬電股份：Q1 業績短期承壓，長期受益 AI+汽車電子成長紅利 AI 算力提升增加數通類算力提升增加數通類 PCB 需求，汽車電動化、智能化、網聯化推動高端汽車板需求，汽車電動化、智能化、網聯化推動高端汽車板需求增加。需求增加。1）數據通信方面，在 AI 驅動算力數據大幅增加的背景下，預計交換機未來將由 200/400G 向 800G 高端產品升級，并帶動 AI 服務器、路由器、存儲等產品高速增長，推動數據通信類 PCB 量價齊升，提升對大尺寸、高層數、高階 HDI以及高頻高速PCB產品

62、需求。公司在PCB板技術領先且綁定海內外頭部優質客戶，預計公司業務將保持穩健高增。2）汽車電子方面，公司深耕汽車 PCB 領域多年，具備豐富的技術積累并與國際頭部 Tier1 客戶保持長期合作，目前公司在汽車自動駕駛域、智能座艙域、電機電控板、車載雷達板等高端 PCB 環節卡位優勢資源，未來隨著產能增長以及產品結構優化，汽車電子業務有望實現穩健增長。2023 年 1 月公司向滬利微電增資 7.8 億元，用于擴大子公司汽車電子領域的 PCB 板產能，保障未來的產能需要。0%100%200%300%400%500%600%700%800%010203040506020182019202020212

63、02223Q1收入（億元）yoy0%200%400%600%800%1000%(2)02468102018201920202021202223Q1歸母凈利潤（億元）yoy 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 25/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 41：2018-2023Q1 滬電股滬電股份份營收變化營收變化 圖圖 42：2018-2023Q1 滬電股份滬電股份歸母凈利潤變化歸母凈利潤變化 數據來源：wind，東北證券 數據來源：wind，東北證券 3.4.勝宏科技：顯卡 PCB 份額全球第一，AI 服務器打造新增長點 公司是中國大陸排行前公司是中國大陸排行前 5

64、的的 PCB 企業，下游對應企業，下游對應 AI 服務器、自動駕駛等領域。服務器、自動駕駛等領域。公司主要產品有高端多層板、HDI 板等。產品最終廣泛應用于英偉達、英特爾、AMD、亞馬遜、微軟、思科、Meta、谷歌、三星等國內外眾多知名品牌。下游對應 AI 服務器、GPU 卡、自動駕駛、新能源、新型智能終端產品等。公司是特斯拉車用 PCB的第二大供應商，也是眾多國際 Tier 1 車企的合格供應商。根據 Prismark 的統計，公司 2022 年在全球 40 強 PCB 企業中排行第 24 名，在中國大陸 PCB 百強企業排行第 5。公司顯卡公司顯卡 PCB 份額全球第一，是英偉達數據中心業

65、務需求爆發的核心受益者。份額全球第一，是英偉達數據中心業務需求爆發的核心受益者。當前全球 1 萬億美金的數據中心市場正在向加速計算轉變，英偉達（占據全球獨立GPU85%以上份額）已在其 FY1Q24 的業績說明會表示，預計數據中心的高景氣度將至少延續幾個季度。該趨勢將推動應用于服務器的高階 HDI、高頻高速 PCB 產品出現強勁需求。根據投資者交流平臺，勝宏科技在高密度多層 VGA（顯卡）PCB市場份額全球第一，GPU 卡將帶來產品結構性改變，公司迎來新增長點。公司已推出 GPU 顯卡 PCB 等多款 AI 服務器相關產品，有為英偉達 AI 服務器供應 PCB，是當前英偉達業績超預期的核心受益

66、者。多款多款 GPU、高階數據中心交換機類產品進入批量生產。、高階數據中心交換機類產品進入批量生產。根據 2022 年年報，勝宏科技應用于 Eagle Stream 服務器領域產品已規?；慨a、Birch Stream 級已小批量導入；HPC 領域，應用于 GPU、FPGA 等加速模塊類產品已批量出貨；高階數據中心交換機領域，應用于 Pre800G 的產品已小批量生產；基于 AI 服務器的加速模塊已實現 4 階 HDI 及高多層的產品化，6 階 HDI 在加速布局中。此外，公司間接控股越亞半導體。其生產的高算力處理器封裝載板、射頻模塊封裝基板、系統級嵌埋封裝產品在細分市場處于世界領先地位，也是

67、內資封裝載板企業前三。-5%0%5%10%15%20%25%30%35%0.020.040.060.080.0100.02018201920202021202223Q1收入（億元）yoy-40%-20%0%20%40%60%80%100%120%0.02.04.06.08.010.012.014.016.02018201920202021202223Q1歸母凈利潤（億元）yoy 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 26/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 43：2018-2023Q1 勝宏科技勝宏科技營收變化營收變化 圖圖 44：2018-2023Q1 勝宏科技歸母凈

68、利潤變化勝宏科技歸母凈利潤變化 數據來源：wind，東北證券 數據來源：wind，東北證券 3.5.和林微納：英偉達探針核心供應商，需求高景氣放量在即 英偉達英偉達 AI 算力芯片核心探針供應商，算力芯片核心探針供應商，AI 浪潮下訂單激增。浪潮下訂單激增。公司半導體芯片測試探針產品已進入英偉達、意法半導體、亞德諾半導體、安靠公司等國際知名客戶的供應體系。公司 2019 年開始為英偉達提供中高端 FT 測試探針及相關零組件，2019-2021 年公司向英偉達實現銷售收入分別為 0.11 億元/0.32 億元/1.11 億元，占公司總營業收入比例分別為 6%/14%/30%。ChatGPT 驅動

69、 AI 行業快速發展，英偉達 A100、H100 芯片為目前 AI 產業發展最核心的算力原料。公司將充分受益于 AI 大模型訓練和推理所帶來的旺盛 AI 芯片需求，探針業務放量在即。圖圖 45：和林微納產品類型和林微納產品類型 數據來源：和林微納官網，東北證券 MEMS 產品線不斷拓寬，蘋果產品線不斷拓寬，蘋果 MR 產品有望引領新一輪增長。產品有望引領新一輪增長。公司深耕微機電（MEMS）精微電子零組件行業，產品已從聲學傳感器領域拓展至光學傳感器等領域，其中光學傳感器結構件已成功進入行業頭部客戶供應鏈。其中精微屏蔽罩產品廣泛應用于蘋果、華為、三星等品牌，實現屏蔽磁信號干擾等功能。蘋果 MR

70、產品放量有望帶動下游需求回暖，公司精微屏蔽罩有望打開新的增長曲線。-20%-10%0%10%20%30%40%50%0204060801002018201920202021202223Q1收入（億元）yoy-50%-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%0.02.04.06.08.010.02018201920202021202223Q1歸母凈利潤（億元）yoy 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 27/30 電子電子/行業深度行業深度 圖圖 46：2018-2023Q1 和林微納營收變化和林微納營收變化 圖圖 47：2018-2023Q1 和林微納歸

71、母凈利潤變化和林微納歸母凈利潤變化 數據來源：wind，東北證券 數據來源：wind，東北證券 -60%-40%-20%0%20%40%60%80%0.00.51.01.52.02.53.03.54.02018201920202021202223Q1收入（億元）yoy-200%-100%0%100%200%300%400%-0.20.00.20.40.60.81.01.22018201920202021202223Q1歸母凈利潤（億元）yoy 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 28/30 電子電子/行業深度行業深度 4.風險提示風險提示 行業監管風險；行業競爭加??；AI

72、 進展不及預期；請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 29/30 電子電子/行業深度行業深度 研究團隊簡介：研究團隊簡介：Table_Introduction 李玖：北京大學光學博士，北京大學國家發展研究院經濟學學士（雙學位），電子科技大學本科，曾任華為海思高級工程師、光峰科技博士后研究員，具有三年產業經驗，2019 年加入東北證券，現任電子行業首席分析師。王浩然：上海財經大學金融碩士、信息與計算科學本科，曾任新財富前三團隊及新財富最具潛力團隊核心成員，2022 年加入東北證券，任電子行業資深分析師。分析師聲明分析師聲明 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，并

73、在中國證券業協會注冊登記為證券分析師。本報告遵循合規、客觀、專業、審慎的制作原則，所采用數據、資料的來源合法合規，文字闡述反映了作者的真實觀點，報告結論未受任何第三方的授意或影響，特此聲明。投資投資評級說明評級說明 股票 投資 評級 說明 買入 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 15%以上。投資評級中所涉及的市場基準：A 股市場以滬深 300 指數為市場基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為市場基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為市場基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500 指數為市場基準。增持 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 5

74、%至 15%之間。中性 未來 6 個月內，股價漲幅介于市場基準-5%至 5%之間。減持 未來 6 個月內，股價漲幅落后市場基準 5%至 15%之間。賣出 未來 6 個月內，股價漲幅落后市場基準 15%以上。行業 投資 評級 說明 優于大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益超越市場基準。同步大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益與市場基準持平。落后大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益落后于市場基準。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 30/30 電子電子/行業深度行業深度 重要聲明重要聲明 本報告由東北證券股份有限公司（以下稱“本公司”）制作并僅向本公司客戶發布，本公司不

75、會因任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性和完整性不作任何保證。報告中的內容和意見僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，不保證所包含的內容和意見不發生變化。本報告僅供參考，并不構成對所述證券買賣的出價或征價。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的證券買賣建議。本公司及其雇員不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，在任何情況下，我公司及其雇員對任何人使用本報告及其內容所引發的任何直接或間接損失概不負責。本公司或其關聯機構可能會持有本報告中涉及到的公司所發

76、行的證券頭寸并進行交易，并在法律許可的情況下不進行披露；可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行業務、財務顧問等相關服務。本報告版權歸本公司所有。未經本公司書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用。如征得本公司同意進行引用、刊發的，須在本公司允許的范圍內使用，并注明本報告的發布人和發布日期，提示使用本報告的風險。若本公司客戶（以下稱“該客戶”）向第三方發送本報告，則由該客戶獨自為此發送行為負責。提醒通過此途徑獲得本報告的投資者注意，本公司不對通過此種途徑獲得本報告所引起的任何損失承擔任何責任。地址地址 郵編郵編 中國吉林省長春市生態大街 6666 號 130119 中國北京市西城區錦什坊街 28 號恒奧中心 D 座 100033 中國上海市浦東新區楊高南路 799 號 200127 中國深圳市福田區福中三路 1006 號諾德中心 34D 518038 中國廣東省廣州市天河區冼村街道黃埔大道西 122 號之二星輝中心 15 樓 510630