《臺積電-美股公司研究報告-全球晶圓代工龍頭AI引領需求增長-240220（40頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《臺積電-美股公司研究報告-全球晶圓代工龍頭AI引領需求增長-240220（40頁）.pdf（40頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 證券研究報告|首次覆蓋報告 2024 年 02 月 20 日 臺積電臺積電（TSM.N）全球晶圓代工龍頭，全球晶圓代工龍頭，AI 引領需求增長引領需求增長 全球晶圓代工龍頭，全球晶圓代工龍頭，利潤行業領先利潤行業領先。臺積電在全球晶圓代工市場的穩居第一，市場份額超過 50%。2023 年臺積電毛利率為 54%，始終保持行業領先地位，凈利潤為 8378 億新臺幣、凈利率高達 39%。下游應用方面，臺積電劃分五大業務平臺，其中 HPC 快速增長、2019-2023 年收入 CAGR 高達 30%，占比由 2019 年的 30%提升至 2023 年

2、43%。技術制程看，臺積電 5nm、3nm 產品貢獻收入持續提升，2023 年分別達 33%、6%，其中 3nm 有望成為下一增長點。深度綁定全球深度綁定全球 Fabless 廠商，制程及封裝廠商，制程及封裝技術技術全球領先。全球領先?？蛻艚Y構方面，臺積電深度綁定全球 Fabless 廠商，如蘋果、聯發科、AMD、高通、英偉達等科技巨頭。其中蘋果為臺積電第一大客戶，收入貢獻穩定超 20%。在技術制程方面，臺積電先進制程技術全球領先，其中 N3 制程快速發展，臺積電預計 2024 年 3nm 收入將增長 2 倍、占比提升至 15%左右；N2 制程進展順利、有望 2025 年實現量產，為 HPC

3、應用開發的晶背供電 2nm方案將于 2025H2 可用并于 2026 年量產。先進封裝方面，臺積電先進封裝技術 3D Fabric 平臺建立護城河。HPC：AI 需求爆發，引領快速增長。需求爆發，引領快速增長。1）數據中心芯片方面，AI 算力需求具備可持續性?；诩僭O，我們粗略測算至 2030 年，全球訓練端、推理端分別累計需要相當于 2000 萬張 H100、超 1.16 億張 A30 的等量算力需求。臺積電 CoWoS 目前是 AI 算力芯片（英偉達、AMD 等）封裝的主要提供方，目前臺積電正在積極擴產 CoWoS 產能。臺積電預計未來幾年 AI相關銷售額 CAGR 達到 50%，在 20

4、27 年公司 AI 應用處理器將貢獻 15-20%比例收入。2）消費級芯片方面，PC 市場大盤望迎來復蘇，AI PC 引領高端化以及 ARM 架構崛起有望帶來臺積電代工需求提升。智能手機智能手機：大盤復蘇、大盤復蘇、AI 高端化推動高端化推動。我們預計：1）2024 年手機出貨量有望實現溫和增長。2）高端化：AI 手機、折疊屏等高端化機會有望推動 SoC 先進制程需求增加。預計均有望推動臺積電 3nm 收入持續提升。投資建議：投資建議：我們預計公司 2024-2026 年收入為 26125/31337/36582 億新臺幣，同比增長 21%/20%/17%。凈利潤為 9863/11873/13

5、963 億新臺幣，同比增長 18%/20%/18%。臺積電作為全球晶圓代工龍頭，其需求端將受益于 AI 算力競賽的打響、PC 及手機大盤增長修復和高端化的推進，我們認為臺積電（TSM.N）合理市值為 7788 億美元、合理股價 150 美元，對應 20 x 2025e P/E，首次覆蓋給予“買入”評級。風險提示風險提示：PC、手機終端需求復蘇不及預期、算力需求不及預期、AI 行業政策監管超預期、假設和測算誤差風險。財務財務指標指標 2022A 2023A 2024E 2025E 2026E 營業收入（百萬新臺幣）2,263,891 2,161,736 2,612,464 3,133,680 3

6、,658,199 增長率 YoY（%）43 -5 21 20 17 凈利潤（百萬新臺幣）1,016,901 837,768 986,285 1,187,255 1,396,295 增長率 YoY（%）70.3 -17.6 17.7 20.4 17.6 EPS（新臺幣元/股）6.30 5.20 6.13 7.37 8.67 EPADS（美元/股）34.5 24.2 23.7 23.5 22.7 P/E-ADS（倍）20.5 24.8 21.1 17.5 14.9 P/S-ADS（倍）9.2 9.6 8.0 6.6 5.7 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：股價為 2 月 16 日收盤價，匯

7、率為 1 美元=31.1新臺幣 買入買入（首次首次）股票信息股票信息 行業 海外 2 月 16 日收盤價（美元）129.03 總市值（百萬美元）669,150 總股本（百萬股 ADS）5,186 其中自由流通股（%）100%股價走勢股價走勢 作者作者 分析師分析師 夏君夏君 執業證書編號：S0680519100004 郵箱： 分析師分析師 朱若菲朱若菲 執業證書編號：S0680522030003 郵箱： 相關研究相關研究 1、谷歌-A（GOOGL.O）：把握 Alpha，Bet on AI-20240219 2、英偉達（NVDA.O）：百川終將歸海，AI 奇點到來-20240219 3、超威半

8、導體（AMD.O）：CPU 攻城略地，GPU 仍需磨煉-20240219 4、蘋果（AAPL.O）：AI+硬件龍頭，AVP 開啟“空間計算”時代-20240219 -20%0%20%40%60%80%100%2023-012023-032023-052023-072023-092023-112024-01納斯達克指數臺積電（TSM.N）2024 年 02 月 20 日 P.2 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 財務報表和主要財務比率財務報表和主要財務比率 資產負債表（資產負債表（百萬元）利潤表利潤表（百萬元）會計會計年度年度 2022A 2023A 2024E 2025E 20

9、26E 會計年度會計年度 2022A 2023A 2024E 2025E 2026E 流動資產流動資產 2052897 2194033 2583619 3193047 4026790 營業收入營業收入 2263891 2161736 2612464 3133680 3658199 現金及現金等價物 1342814 1465428 1753527 2256554 2985240 營業成本 915536 986625 1220044 1446902 1667260 有價證券 218672 222217 222217 222217 222217 研發費用 163262 182370 210533 2

10、52536 294806 應收賬款 231340 201938 244043 292732 341730 銷售及行政費用 63446 71464 88586 106260 124046 存貨 221149 250997 310379 368091 424150 其他運營費用 368 -189 -80 -80 -80 其他流動資產 38922 53453 53453 53453 53453 營業利潤營業利潤 1121279 921466 1093382 1328063 1572167 非流動資產非流動資產 2911882 3338338 3739517 4119118 4480767 其他損益

11、22912 57705 58344 58344 58344 固定資產 2693837 3064475 3465654 3845255 4206904 利潤總額利潤總額 1144191 979171 1151726 1386407 1630511 長期投資 68928 129442 129442 129442 129442 所得稅費用 127290 141403 165441 199152 234217 無形資產 149117 144421 144421 144421 144421 凈利潤凈利潤 1016901 837768 986285 1187255 1396295 其他非流動資產 0 0

12、0 0 0 EPS（新臺幣元/股）39 32 38 46 54 資產總計資產總計 4964779 5532371 6323135 7312166 8507557 EPADS（美元/股）6.3 5.2 6.1 7.3 8.6 流動負債流動負債 944227 913583 1009785 1103282 1194101 短期債務 0 0 0 0 0 應付賬款 412639 397336 491339 582700 671443 其他流動負債 531588 516247 518446 520582 522658 非流動負債非流動負債 1060063 1135525 1135525 1135525 1

13、135525 應付債券 834336 913900 913900 913900 913900 其他非流動負債 225727 221625 221625 221625 221625 負債合計負債合計 2004290 2049108 2145310 2238807 2329626 少數股東權益 14836 24349 22673 20655 18282 普通股 0 0 0 0 0 資本公積 259304 259321 259321 259321 259321 留存收益 2323224 2846884 3543123 4440673 5547619 主要主要財務比率財務比率 其他綜合損益 36312

14、5 352709 352709 352709 352709 會計會計年度年度 2022A 2023A 2024E 2025E 2026E 歸屬母公司股東權益 2945653 3458914 4155153 5052703 6159649 成長能力成長能力 負債和股東權益負債和股東權益 4964779 5532371 6323135 7312166 8507557 營業收入（%）42.6 -4.5 20.9 20.0 16.7 營業利潤（%）72.5 -17.8 18.7 21.5 18.4 歸屬母公司凈利潤（%）70.3 -17.6 17.7 20.4 17.6 獲利獲利能力能力 毛利率（%）

15、59.6 54.4 53.3 53.8 54.4 現金現金流量流量表表（百萬元）凈利率（%）44.9 38.8 37.8 37.9 38.2 會計年度會計年度 2022A 2023A 2024E 2025E 2026E ROE（%）34.5 24.2 23.7 23.5 22.7 經營活動現金流經營活動現金流 1610599 1241967 1579638 1844566 2120225 ROIC（%）稅前利潤 1144191 979171 1151726 1386407 1630511 償債償債能力能力 折舊攤銷 437254 532191 598638 670215 738168 資產負債

16、率（%）40.4 37.0 33.9 30.6 27.4 營運資金變動 123514-104865-5285-12904-14238 凈負債比率（%）45.6 42.4 42.2 44.7 48.5 其他經營現金流-94360-164530-165441-199152-234217 流動比率 2.2 2.4 2.6 2.9 3.4 投資活動現金流投資活動現金流-1190928-906120-999817-1049817-1099817 速動比率 1.9 2.2 2.3 2.6 3.1 資本支出-1082672-949817-999817-1049817-1099817 營運能力營運能力 其他投

17、資現金流-108256 43697 0 0 0 總資產周轉率 0.5 0.4 0.4 0.5 0.5 籌資活動現金流籌資活動現金流-200244-204894-291722-291722-291722 應收賬款周轉率 10.5 10.0 11.7 11.7 11.5 借款所得-111960 27909 0 0 0 應付賬款周轉率 6.0 5.3 5.9 5.8 5.8 股份回購-872 0 0 0 0 每股指標每股指標（美元美元）分紅-285234-291722-291722-291722-291722 EPADS（美元/股）6.25 5.16 6.08 7.32 8.60 其他籌資現金流 1

18、97822 58919 0 0 0 每 ADS 經營現金流 9.91 7.64 9.72 11.35 13.04 現金凈增加額現金凈增加額 277824 122614 288099 503027 728686 每 ADS 凈資產 18.12 21.28 25.56 31.08 37.89 估值估值比率比率 P/E-ADS 20.5 24.8 21.1 17.5 14.9 P/B-ADS 7.1 6.0 5.0 4.1 3.4 P/S-ADS 9.2 9.6 8.0 6.6 5.7 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：股價為 2 月 16 日收盤價，匯率為 1 美元=31.1 新臺幣 VY1

19、W0WCWOZBVTV8ObP7NpNqQpNrNeRqQpNiNtRpO7NnMmMxNpMmRwMpPtP 2024 年 02 月 20 日 P.3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 1.全球晶圓代工龍頭，技術制程及封裝全球領先.5 1.1 全球晶圓代工龍頭，毛利率行業領先.5 1.2 技術制程：邏輯制程領先，3nm 將成為下一增長點.8 1.3 先進封裝：3D Fabric 建立護城河.13 1.4 產能規劃：加大投入，持續擴產.15 2.HPC：AI 需求爆發，引領快速增長.17 2.1 數據中心：AI 需求爆發.17 2.1.1 訓練端：誰在邊際增加

20、 AI 算力投入？.17 2.1.2 推理端：哪些 AI 場景和應用在增加？.19 2.1.3 需求端測算：模型訓練與推理，全球需要多少卡.22 2.1.4 供給端測算：臺積電 CoWoS 產能積極擴張.26 2.2 消費級：PC 大盤復蘇，ARM 架構崛起帶來結構性增量.26 3.智能手機：大盤復蘇，高端化推進 3nm 崛起.29 3.1 AI 手機：高性能 SoC 需求崛起.30 3.2 折疊屏：2024 市場望實現高雙位數增長.33 4.盈利預測、估值及投資建議.35 風險提示.39 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：臺積電收入及增速.5 圖表 2：全球晶圓代工市場份額（按收入）.5 圖表 3

21、：臺積電收入構成：按業務平臺.5 圖表 4：臺積電五大平臺.6 圖表 5：2022 年臺積電收入構成：按下游客戶（top15）.6 圖表 6：臺積電毛利率 vs 可比公司.7 圖表 7：臺積電費用率.7 圖表 8：臺積電利潤及增速.7 圖表 9：臺積電技術組合.8 圖表 10：10nm 以下技術制程路線.9 圖表 11：臺積電收入構成：按技術制程.9 圖表 12：臺積電代工 3nm 產品（預估）.10 圖表 13：臺積電邏輯制程產品.11 圖表 14：臺積電特殊制程產品.12 圖表 15：臺積電先進封裝技術 3D Fabric.14 圖表 16：臺積電晶圓出貨量及增速.15 圖表 17：臺積電

22、 12 英寸晶圓 ASP.15 圖表 18：臺積電產能計劃.15 圖表 19：臺積電晶圓廠擴產計劃情況.16 圖表 20：AI 訓練需求增加：更多國家開始加入 AI 軍備競賽.18 圖表 21：AI 訓練需求增加：更多企業開始加入 AI 軍備競賽.18 圖表 22：AI 訓練需求增加：AI 模型加速迭代，參數量大幅提升.19 圖表 23：AI 推理需求增加：云到端.20 2024 年 02 月 20 日 P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 24：自動駕駛場景仿真：GAIA-1 模型框架.21 圖表 25：AI 推理需求增加：AI 應用向更多基礎研究領域擴展.22 圖

23、表 26：訓練所需 GPU 需求按 H100 測算.23 圖表 27：推理所需 GPU 需求按 A30 測算.24 圖表 28：AI 服務器出貨量.24 圖表 29：AI 芯片市場份額：2023 年.24 圖表 30：國際巨頭 AI 芯片布局.25 圖表 31：臺積電 CoWoS 月產能預測（萬片 12 英寸晶圓）.26 圖表 32：全球 PC 手機出貨量：呈現一定的復蘇趨勢.27 圖表 33：Canalys 全球個人電腦市場出貨量預測：2024 年望增長 8%.27 圖表 34：2024 年兼容 AI 的個人電腦出貨量占比有望提升到 19%.27 圖表 35：2024 年全球 AI PC 整

24、機出貨量將達到約 1300 萬臺.27 圖表 36：2020-2028 年 ARM 和 x86CPU 市場份額.28 圖表 37：按 CPU/SoC 類型劃分的筆記本出貨量.28 圖表 38：PC GPU 出貨量及增速.28 圖表 39：PC GPU 市場份額.28 圖表 40：全球智能手機 AP/SoC 芯片市場份額.29 圖表 41：2022Q1 全球智能手機 AP/SoC 芯片市場份額-按 Foundry.29 圖表 42：2024：全球智能手機出貨量預計將恢復增長.30 圖表 43：各廠商 AI 手機布局情況.31 圖表 44：生成式 AI 智能手機出貨預測.31 圖表 45：華為小藝

25、實現復雜意圖理解-推薦店鋪.32 圖表 46：小米 HyperMind“習慣學習”功能.32 圖表 47：AI Phone 相關芯片及參數.32 圖表 48：2023 年全球及國內折疊屏產品發布情況.33 圖表 49：全球可折疊智能手機出貨量預測.33 圖表 50：折疊屏手機芯片及制程.34 圖表 51：臺積電財務預測：年度.36 圖表 52：臺積電財務預測：季度.37 圖表 53：晶圓代工公司估值.38 2024 年 02 月 20 日 P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.全球晶圓代工龍頭全球晶圓代工龍頭，技術制程及封裝全球領先，技術制程及封裝全球領先 1.1 全球

26、晶圓代工龍頭全球晶圓代工龍頭，毛利率毛利率行業領先行業領先 全球晶圓代工龍頭全球晶圓代工龍頭，市場份額超過，市場份額超過 50%。據 TrendForce，按收入計，臺積電在全球晶圓代工市場的穩居第一，市場份額超過 50%，其中 2023Q3 市場份額為 58%。臺積電總收入由 2019 年的 10700 億新臺幣提升至 2023 年的 21617 億新臺幣，CAGR 為 19%。圖表 1：臺積電收入及增速 圖表 2：全球晶圓代工市場份額（按收入）資料來源：公司公告，國盛證券研究所 資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 下游應用方面，臺積電劃分下游應用方面，臺積電劃分五大業務平臺，五

27、大業務平臺，HPC 快速增長?？焖僭鲩L。從終端業務平臺分類看，臺積電的產品主要用于高性能計算、智能手機、物聯網、汽車、數字消費電子五大領域，2023 年收入占比分別為 43%、38%、8%、6%、2%。其中，高性能計算、智能手機占比最大，合計收入貢獻超過 80%。高性能計算主要提供 CPUs、GPUs、NPUs、AI accelerators、related-ASICs 等芯片代工，應用于個人電腦、平板電腦、游戲機、服務器和基站等，近年來業務快速增長，2019-2023 年收入 CAGR 超 30%，占比由 2019 年的30%提升至 2023 年 43%。圖表 3：臺積電收入構成：按業務平臺

28、 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 -10%0%10%20%30%40%50%050001000015000200002500020192020202120222023收入（億新臺幣）yoy0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%21Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q3其他中芯國際（SMIC）聯電（UMC）格芯（GlobalFoundries）三星（Samsung）臺積電（TSMC）0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20192020202120222023OthersDigital Co

29、nsumer ElectronicsAutomotiveInternet of ThingsSmartphoneHigh Performance Computing 2024 年 02 月 20 日 P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 4：臺積電五大平臺 臺積電五大平臺臺積電五大平臺 平臺介紹平臺介紹 高性能計算 High-Performance Computing Platform 該平臺包括：CPUs，GPUs，NPUs，AI accelerators，related-ASICs，搭載于個人電腦、平板電腦、游戲機、服務器和基站等。主要技術包括 1）提供領先的制程

30、技術和連接技術（射頻技術、串行解串器和光互連）；2）臺積公司 3DFabricTM（3D Si 堆疊和先進封裝平臺）；3）全面的 IP 生態系統。物聯網 IoT Platform 該平臺包括各種類型的“智能”聯網設備，從可穿戴設備、健康監測器和揚聲器到家庭自動化設備、城市和制造自動化設備。主要技術包括 1）制造記錄良好的工藝技術：55 納米 ULP、40 納米 ULP、28 納米 ULP、22 納米ULP/ULL 和 12FFC+_ULL；2）用于極低功耗應用的低工作電壓（Vdd）技術；3）提供專業技術，包括增強型射頻和模擬、嵌入式非易失性存儲器、CMOS 圖像傳感器和 MEMS 傳感器；4）

31、晶圓級系統集成（WLSI），包括 3DIC；5）全面的 IP 生態系統。智能手機 Smartphone Platform 該平臺為客戶提供領先的工藝技術，如 5nm FinFET、6nm FinFET、7nm FinFET Plus 和 7nm FinFET，以及針對高端產品應用的全面 IP，以進一步提高芯片性能、降低功耗和縮小芯片尺寸。數字消費電子 Digital Consumer Electronics Platform 為新興應用提供創新的智能數字電視（DTV）和機頂盒（STB）片上系統（SoC），例如集成人工智能（AI）畫質增強、超分辨率提升至 8K/4K、語音命令人機界面（HMI）、

32、用于云游戲的 120/100Hz高幀率（HFR）等功能的片上系統（SoC）。汽車 Automotive Platform 產品包括智能座艙芯片（16nm FinFET、7nm FinFET 技術）、28nm 嵌入式閃存、28nm、22nm和 16nm 毫米波射頻、高靈敏度 CMOS 圖像/激光雷達。主要技術包括 1）用于計算密集型 ADAS 應用的先進 CMOS 技術；2）用于 5G 連接和毫米波（mmWave）雷達的射頻技術；3）用于下一代微控制器（MCU）和人工智能（AI）存儲器的非易失性存儲器（NVM）技術；4）用于高靈敏度 CMOS 圖像/光探測和測距（LiDAR）傳感器的 CMOS圖

33、像傳感器（CIS）技術；5）用于電源管理集成電路（PMIC）的 BCD 技術；6）汽車 IP 生態系統；7）汽車服務包。資料來源：公司官網，公司公告，國盛證券研究所 客戶結構客戶結構方面，方面，深度綁定全球深度綁定全球 Fabless 廠商廠商。臺積電的主要客戶為蘋果、聯發科、AMD、高通、博通、英偉達等科技巨頭。其中蘋果為臺積電第一大客戶，收入貢獻穩定在 20%以上。據 Exploresemis，2022 年高通、AMD、博通、英偉達、聯發科收入貢獻各在 5-10%。圖表 5：2022 年臺積電收入構成：按下游客戶（top15）資料來源：Exploresemis，國盛證券研究所 毛利率整體呈

34、毛利率整體呈提升提升趨勢，趨勢，行業領先行業領先。臺積電毛利率由 2019 年的 46%提升至 2023 年的54%，主要來自高毛利的先進制程產品占比提升。橫向對比其他可比公司如中芯國際、0%5%10%15%20%25%AppleQualcommAMDBroadcomNVIDIAMedia TekIntelMarvellNXPUnisocOmnivisionSonyAmazonSTMicro 2024 年 02 月 20 日 P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 聯電、格芯、華虹半導體、世界先進，臺積電毛利率始終保持行業領先地位。費用率方面相對穩定，其中研發費用率相對穩定、

35、約為 8%。一般及行政行政費用率穩定在 3%左右。臺積電凈利潤由 2019 年的 3453 億新臺幣增長至 2023 年的 8378 億新臺幣，CAGR 為25%，凈利率由 32%提升至 39%。圖表 6：臺積電毛利率 vs 可比公司 資料來源：Wind，國盛證券研究所 圖表 7：臺積電費用率 圖表 8：臺積電利潤及增速 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 -20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%20192020202120222023臺積電中芯國際聯電格芯華虹半導體世界0%1%2%3%4%5%6%7%8%9%2019202020212

36、0222023研發費用率銷售及一般行政費用率-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%80%02000400060008000100001200020192020202120222023凈利潤（億新臺幣）yoy凈利率 2024 年 02 月 20 日 P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.2 技術技術制程制程：邏輯制程領先，：邏輯制程領先，3nm 將成為下一增長點將成為下一增長點 臺積電具備領先的技術優勢：在邏輯制程產品領域，臺積電先進制程技術全球領先。N3 制程快速發展，N2 制程進展順利、有望 2025 年實現量產。在特殊制程產品領域，臺

37、積電提供包括 MEMS、圖像傳感器、嵌入式非易失性存儲器（eNVM）、射頻 RF、模擬（Analog）、高電壓（HV）、超低功耗（ULP）和 BCD-Power IC 等產品，覆蓋廣泛需求場景。圖表 9：臺積電技術組合 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 1）邏輯制程方面）邏輯制程方面，臺積電，臺積電全球領先，全球領先，3nm 將成為下一增長點將成為下一增長點，2nm 有望有望 2025 年量年量產產。臺積電先進制程全球領先。臺積電先進制程全球領先。10nm 以下先進制程主要由三家公司提供臺積電、三星和英特爾；其中實現 3nm 制程量產的為臺積電和三星。臺積電的 N2 技術開發進展順利，設備性

38、能和產量均按計劃進行或提前完成，2nm 有望 2025 年量產，為 HPC 應用開發的晶背供電 2nm 方案將于 2025H2 可用并于 2026 年量產。2024 年 02 月 20 日 P.9 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 10：10nm 以下技術制程路線 時間時間 臺積電臺積電 三星三星 Intel 2016 年 10nm（FinFET）2017 年 12nm（FinFET）14nm+（FinFET）、14nm+（FinFET）2018 年 7nm（FinFET）8nm（FinFET）2019 年 7+nm（FinFET）7nm（FinFET）10nm（FinF

39、ET）2020 年 5nm（FinFET）2021 年 5nm（FinFET）、4nm（FinFET）2022 年 3nm（FinFET）3nm（GAA）2023 年 7nm（FinFET）2024 年 5nm（GAA）2025 年 2nm（GAA）2nm（GAA）資料來源：臺積電官網，鈦媒體，三星官網，英特爾官網，電子工程專輯，超能網，ednchina，IT 之家，界面新聞，國盛證券研究所 臺積電臺積電先進制程占比提升，先進制程占比提升，3nm 將成為下一增長點將成為下一增長點。隨著先進制程技術節點的突破，臺積電 5nm、3nm 產品貢獻收入持續提升，其中 3nm 有望成為下一增長點：5nm

40、：5nm 產品收入貢獻由 2020 年的 8%提升至 2023 年的 33%。3nm：得益于手機和 HPC 客戶需求強勁，3nm 自 2023 年量產以來強勁增長、全年貢獻達 6%，N3E 于四季度進入量產。臺積電預計 2024 年 3nm 收入將增長 2 倍、占比提升至 15%左右。2nm：2nm 有望 2025 年量產，為 HPC 應用開發的晶背供電 2nm 方案將于 2025H2可用并于 2026 年量產。圖表 11：臺積電收入構成：按技術制程 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%201920202021202220232

41、8nm以上28nm20nm16nm10nm7nm5nm3nm 2024 年 02 月 20 日 P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 12：臺積電代工 3nm 產品（預估）廠商廠商 芯片芯片 用途用途 蘋果 M3 PC A18 Pro、A17 Pro 手機 AMD Zen 5 CPU RDNA 4 GPU 高通 驍龍 8 Gen 4 手機 聯發科 天璣 9400 手機 英偉達 Blackwell GPU 資料來源：Thelec，芯智訊，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 13：臺積電邏輯

42、制程產品 邏輯制程邏輯制程 介紹介紹 應用領域應用領域 2 納米（計劃）N2 技術采用臺積公司第一代奈米片（Nanosheet）晶體管技術，提供全制程節點的性能及功耗進步，預計 2025 年開始量產。3 納米 N3 為業界最先進的半導體邏輯制程技術，具備最佳的效能、功耗及面積（PPA），是繼 5 納米（N5）制程技術之后的另一個全世代制程，于 2022 年領先業界成功大量量產。滿足客戶多樣化的需求，其中包括為高效能運算應用量身打造的 N3X 制程、以及支持車用客戶及早采用業界最先進制程技術的 N3AE 解決方案。5 納米 N5 是繼 7 納米 FinFET 強效版（N7+）之后第二代使用極紫外

43、光（EUV）技術的制程，于 2020 年領先業界量產。智能手機、高性能計算。7 納米 N7 是臺積電公司量產速度最快的技術之一，并同時針對行動運算應用及高效能操作數件提供優化的制程，于 2018 年領先業界量產。7 納米 FinFET 強效版（N7+）技術是全球集成電路制造服務領域首個應用極紫外光（EUV）于商業運轉的技術，于 2019 年開始量產。N7 及 N7+技術已為客戶量產 5G 及高效能運算產品多年，并于 2021 年開始為客戶量產消費性電子與車用電子產品。10 納米 10 納米鰭式場效電晶體制程技術（Fin Field-Effect Transistor，FinFET）締造專業積體

44、電路制造服務領域在效能、功耗及面積（Performance，Power，Area；PPA）及推出時程最具綜合競爭優勢的里程碑，自 2016 年第一季開始接受客戶的產品設計定案，并于 2017 年初開始大量出貨，成功的支援了主要客戶新推出的行動產品。應用處理器、行動通訊基頻，以及特殊應用晶片（ASIC）。16/12 納米 16/12納米制程擁有當今業界16/14納米技術的最高效能，與臺積電公司 20 奈米系統單晶片制程相較，16/12 納米速度增快 50%，在相同速度下功耗降低 60%。高階運算、網路通訊、消費性產品以及車用電子產品。20 納米 于2014年領先全球半導體制造業成功以雙重曝刻（D

45、ouble Patterning）量產客戶 20 納米產品，并于該年度締造最快速產能提升（fastest ramping）紀錄。20 納米制程技術效能增加了 15%，晶片總耗電減少了三分之一，更能滿足效能導向產品及更先進行動運算產品的應用。22 納米 22 納米超低功耗制程技術（22nm Ultra-Low Power，22ULP）發展系根基于臺積電公司領先業界的 28 納米制程，并于 2018 年第四季完成所有制程驗證。22 納米超低漏電制程技術（22nm Ultra-Low Leakage，22ULL）已順利完成開發并于 2018 年第四季按計劃開始試產。22ULP 技術以滿足影像處理器、

46、數位電視、機上盒、智慧型手機及消費性產品等應用。22ULL能夠支援物聯網及穿戴式裝置相關產品應用。28 納米 于 2011 年領先專業積體電路制造服務領域推出 28 納米泛用型（General Purpose）制程技術，并針對客戶需求提供業界最完備多樣的 28 納米制程選項，為客戶生產更高效能、更節能及更環保的晶片產品。能夠支援客戶包括中央處理器、圖像處理器、高速網路晶片、智慧型手機、應用處理器（AP）、平板電腦、家庭娛樂、數位消費性電子產品、車用裝置及物聯網等產品應用。40 納米 于 2008 年領先專業積體電路制造服務領域，采用 40 納米制程技術為多家客戶量產晶片。此一技術結合了 193

47、 納米浸潤式曝光顯影制程以及超低介電系數元件連接材料，除了更佳的晶片效能及耗電量優勢之外，更創下業界靜態隨機存取記憶體單位元面積僅有 0.242 平方微米以及巨集尺寸最小的紀錄。40 納米泛用型制程技術適用于高效能的產品應用，例如中央處理器、繪圖處理器、游戲機、網路、場域可程式化邏輯閘陣列（FPGA）以及硬碟驅動晶片等產品應用；40 納米低耗電量及 40納米低耗電強效版制程則適用于智慧型手機、數位電視（DTV）、機上盒（STB）、游戲晶片及無線網路連接產品等應用；40 納米超低耗電制程適用于物聯網及穿戴式裝置相關產品應用。65 納米 于 2005 年領先專業積體電路制造服務領域成功試產 65

48、納米晶片，并于 2006 年成功通過 65 納米制程技術的產品驗證，并針對客戶需求率先推出低耗電量（Low Power）制程技術。此一制程具備更高的整合性、更好的晶片效能，并擁有創新電源管理技術，能大幅降低耗電量。90 納米 領先全球于 2004 年 12 月日本半導體展（SEMICON Japan）中，發表已順利使用浸潤式曝光（Immersion Lithography）機臺產出 90 納米晶片、并通過功能驗證的研究成果。創新的浸潤式曝光技術改寫了全球半導體產業的曝光機規格。0.13 微米 領先全球半導體業界，成功開發 0.13 微米系統單晶片（System-on-a-Chip，SoC）銅低

49、介電系數（Cu/Low-K）制程技術，其中重要的關鍵在于臺積公司堅持技術自主開發。應用廣泛，消費電子、電腦、行動運算、車用電子、物聯網及穿戴式裝置等。0.18 微米 領先全球在 1998 年就推出了世界第一個 0.18 微米低耗電制程技術。應用廣泛，包括移動電話、無線通訊、平板電腦、藍芽裝置、各式可攜式的消費電子產品，以及游戲機產品等。資料來源：公司財報，公司官網，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2）特殊制程）特殊制程方面方面，臺積電覆蓋廣泛，臺積電覆蓋廣泛。臺積電提供包括 MEMS、圖像傳感器、嵌入式非易失性存儲器

50、（eNVM）、射頻 RF、模擬（Analog）、高電壓（HV）、超低功耗（ULP）和 BCD-Power IC 等產品，覆蓋廣泛需求場景。圖表 14：臺積電特殊制程產品 特殊制程特殊制程 介紹介紹 應用領域應用領域 MEMS 技術 于 2011 年推出全球首個傳感器 SoC 制程技術。該技術通過集成臺積電業界領先的互補金屬氧化物半導體（CMOS）和晶圓堆疊技術來制造單片微機電系統（MEMS）。傳感器、陀螺儀、壓力表、微流控和生物基因芯片。CMOS 圖像傳感器 CIS 技術已經完成了從正面照明（FSI）到背面照明（BSI）再到多晶圓堆疊的演進。移動攝像頭、全彩夜視安防/物聯網攝像頭、140db

51、高動態范圍（HDR）汽車攝像頭、3 晶圓堆疊、電壓域全局快門（VDGS）、增強現實（AR）/虛擬現實（VR）攝像頭。eFLASH 非易失性存儲器（NVM）包括業界通用的一次性可編程存儲器（OTP）、多次可編程存儲器（MTP）、閃存（Flash）以及磁性 RAM（MRAM）和電阻式 RAM（RRAM）的下一代NVM。臺積電提供晶圓代工最先進、最全面的嵌入式 NVM技術組合，具有最快的計算能力、最小的閃存尺寸和最低的功耗。消費電子、便攜式電子、家用電器、智能卡、計算機、有線和無線通信、汽車電子、醫療設備、工業自動化、物聯網和可穿戴設備。MS/RF 臺積電提供晶圓代工最先進、最全面的混合信號/射頻C

52、MOS（MS/RF）技術組合，提供從 0.5m 到 6nm 的選項。4G/5G 蜂窩系統、WiFi 和藍牙。Analog（模擬）臺積電提供代工最具競爭力和成本效益的模擬工藝技術組合，具有高精度、低噪聲、低功耗和卓越的成本效益。智能手機、平板電腦、汽車電子、計算機、音頻、電子醫療設備和家用電器等。HV（高壓）臺積電提供晶圓代工最具競爭力的高壓（HV）技術組合，高壓工藝范圍從 0.5 微米（m）到 40 納米。為面板驅動器提供更高質量的圖像，為電視、智能手機、平板電腦、智能手表和其他便攜式電子產品等應用提供更低的功耗。BCD 臺積電提供晶圓代工最全面、最具競爭力的雙極-CMOS-DMOS（BCD）

53、電源管理工藝技術，是第一家將 BCD 電源管理工藝技術引入 12 英寸晶圓生產的晶圓代工廠。臺積電BCD 電源管理工藝具有更高的集成度、更小的尺寸、更低的功耗，覆蓋 0.6m 至 40nm 的節點。消費電子、通信設備、計算機應用。ULP 臺積電業界領先的超低功耗（ULP）技術提供超低漏電（ULL）核心器件、ULL SRAM 和低工作電壓（low Vdd）解決方案。ULP 產品組合基于臺積電一流的邏輯技術，包括 40nm（40ULP）、22nm ULL（22ULL）和 N12eTM 系列鰭片場效應晶體管（FinFET）技術。IoT 應用，從可穿戴設備、家用電器到工業 4.0 和智慧城市。資料來源

54、：公司官網，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.3 先進先進封裝：封裝：3D Fabric 建立護城河建立護城河 臺積電具備領先的先進封裝技術 3D Fabric 平臺，包含 InFO、CoWoS、SoIC 三種封裝形式。其中：InFO：集成扇出晶圓級封裝 InFO，InFO 具有高密度 RDL（再分配層）和 TIV（通過 InFOVia），可實現高密度互連和高性能，且成本相對 CoWoS 更低，主要用于移動設備。分為InFO_PoP、InFO_oS、InFO_LSI 三類。CoWoS：主要用于 AI 芯片封裝。Co

55、WoS 封裝技術主要分為兩步：1）CoW（Chip-on-Wafer）實現晶片堆疊：將 SoC 芯片與 HBM 集成在硅中介層 2）WoS（Wafer-on-Substrate）將芯片堆疊在基板上：把 CoW 芯片與基板連接，整合成 CoWoS?？梢詼p少芯片的空間、減少功耗和成本。CoWoS 為高性能計算應用提供同類最佳的性能和最高的集成密度。具體細分為 CoWoS-S、CoWoS-R、CoWoS-L 三種細分形式。SoIC：臺積電 SoIC 是業內第一個高密度 3D chiplet 堆疊技術，SoIC 設計是在創造鍵合界面、讓芯片可以直接堆疊在芯片上，分為 SoIC_CoW、SoIC_WoW

56、 形式。2024 年 02 月 20 日 P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 15：臺積電先進封裝技術 3D Fabric 封裝封裝 技術技術 介紹介紹 圖例圖例 InFO InFO_PoP InFO_PoP 是業界首款 3D 晶圓級扇出封裝，具有高密度 RDL和 TIV，可集成移動 AP 和 DRAM 封裝堆疊，適用于移動應用。InFO_oS InFO_oS 利用 InFO 技術，具有更高密度的 2/2mRDL 線寬/間距，可集成多個用于 5G 網絡應用的高級邏輯小芯片。InFO_LSI InFO_LSI 用于 UH-帶寬 Chiplet 集成，將 SoC 芯片

57、與高密度本地硅互連（LSI）和 InFO 技術集成。CoWoS CoWoS-S CoWoS-S 技術用于高級 SoC 和 HBM 的硅中介層 2.5D 系統集成。CoWoS-R 利用InFO技術來運用RDL 中介層并服務于小芯片之間的互連，尤其是在 HBM（高帶寬存儲器）和 SoC 異構集成中。RDL 中介層由聚合物和銅線組成，具有相對的機械柔韌性。CoWoS-L 結合了 CoWoS-S 和 InFO 技術的優點，使用中介層與 LSI（本地硅互連）芯片進行晶?；ミB，RDL 層進行電源和信號傳輸，從而提供最靈活的集成。TSMC-SoIC SoIC_CoW SoIC 技術將同構和異構小芯片集成到一

58、個類似 SoC 的芯片中，具有更小的尺寸和更薄的外形，可以整體集成到高級WLSI（又名 CoWoS 服務和 InFO）中。從外觀上看，新集成的芯片就像通用的 SoC 芯片一樣，但嵌入了所需的異構集成功能。SoIC_WoW SoIC-WoW 技術通過晶圓堆疊工藝實現異構和均質 3D 硅集成。緊密的鍵合間距和薄的 TSV 可實現最小的寄生效應，從而實現更好的性能、更低的功耗和延遲以及更小的外形尺寸。WoW 適用于高良率節點和相同芯片尺寸的應用或設計，它甚至支持與第三方晶圓集成。資料來源：臺積電官網，AnandTech，國盛證券研究所 為了應對客戶在 AI 領域不斷增長的需求，臺積電目前正在積極擴產

59、 CoWoS 等產能。臺積電表示 2024 年 CoWoS 產量將翻倍，預計在 2025 年還將繼續擴產。據臺灣電子時報，臺積電CoWoS等先進封裝擴產計劃加速推進且上調產能目標，排除Amkor等新增產能，臺積電 2024 年底 CoWoS 月產能將達 3.2 萬片，2025 年底增至 4.4 萬片。2024 年 02 月 20 日 P.15 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 1.4 產能規劃：產能規劃：加大投入，持續擴產加大投入，持續擴產 2023 年臺積電所擁有及管理的年產能超過 1600 萬片 12 英寸晶圓。公司在中國臺灣設有 4 座 12 英寸超大晶圓廠（GIGAFA

60、B Facilities）、4 座 8 英寸晶圓廠和 1 座 6 英寸晶圓廠，并擁有中國南京 12 英寸晶圓廠、以及美國子公司和臺積電（中國）有限公司的8 英寸晶圓廠產能支援。臺積電已在中國臺灣布置了 5 座先進封裝廠。2023 年臺積電晶圓出貨量為 1200 萬片 12 英寸晶圓當量，同比下降 21%，但 ASP 實現穩定增長，2023 年達到 5774 美元、同比增長 16%，主要由于更先進的 N3 節點制程的晶圓出貨量增加。圖表 16：臺積電晶圓出貨量及增速 圖表 17：臺積電 12 英寸晶圓 ASP 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 圖表 18：臺

61、積電產能計劃 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 未來擴產計劃方面，臺積電計劃在中國臺灣擴產 2nm 先進制程產能與先進封裝產能，在美國擴充先進制程產能，在德國計劃擴充特殊制程產能等：-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%02004006008001000120014001600180020192020202120222023晶圓出貨量（12英寸晶圓當量，萬片）0%5%10%15%20%25%30%0100020003000400050006000700020192020202120222023ASP(美元/片12英寸晶圓）yoy 2024 年 02 月

62、20 日 P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 日本熊本建立的 12/16/22/28nm 制程的晶圓廠將于 2024 年 Q4 實現量產。美國亞利桑那州，計劃在 25 年上半年實現 N4 或 4 納米工藝技術的批量生產。德國德累斯頓特殊制程工廠計劃于 2024 年第四季度開始建設。在中國臺灣，擴大臺南科學園的 3 納米產能，并且計劃在新竹和高雄科學園區建設多個晶圓廠生產 2 納米技術。圖表 19：臺積電晶圓廠擴產計劃情況 地點地點 技術節點技術節點 狀態狀態 美國亞利桑那州 N4/4nm 計劃 2025H1 量產 德國德累斯頓 特殊制程 2024Q4 開始建設 日本熊本

63、 16/12nm、28/22nm 計劃 2024Q4 量產 中國臺灣臺南 3nm 擴產 中國臺灣新竹 2nm 2025 年 中國臺灣高雄 2nm 2025 年 資料來源：臺積電法說會，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.17 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.HPC：AI 需求爆發，引領快速增長需求爆發，引領快速增長 2.1 數據中心：數據中心：AI 需求爆發需求爆發 2022 年，OpenAI 推出 ChatGPT，帶來了人工智能浪潮。此后，全球互聯網及云服務大廠陸續加入大模型的軍備戰爭，AI 算力需求快速提升。算力需求的可持續性，有望推動臺積電數據中心

64、芯片相關代工需求持續增長。2.1.1 訓練端：訓練端：誰在邊際增加誰在邊際增加 AI 算力投入？算力投入？人工智能實力的提升，是一個互聯網及云服務企業甚至于一個國家都不能錯過的戰斗。當前我們看到，AI 軍備戰爭已經從 2023 年的少數幾家互聯網及云服務大廠，向更多地區的更多企業和部門擴展。接下來，更多國家和企業將入場 AI 軍備戰爭：更多國家入場：法國、英國、德國、瑞典、越南、新加坡、印度、日本等國家和地區開始加大 AI 投入。更多企業增加投入：Meta、OpenAI、以及微軟、谷歌等均在加大 AI 投入。模型“更大”：隨著多模態的發展、各家模型廠商之間的競爭加劇，模型的參數數據量也更大。2

65、024 年 02 月 20 日 P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 20：AI 訓練需求增加：更多國家開始加入 AI 軍備競賽 國家國家 時間時間 事件事件 越南 2024 年 1 月 越南通信傳媒部近日發布了一項計劃，到 2025 年，越南至少擁有一個越南語大語言模型。越南企業 Vingroup 旗下子公司 VinBigData 開發，第一個向公眾開放的越南生成式人工智能大模型 ViGPT。新加坡 2024 年 1 月 新加坡上個月宣布了一項計劃，將針對印尼語、馬來語和泰語研發大語言模型。日本 2024 年 1 月 日本政府聯合日本電氣公司、富士通、軟銀等大型科

66、技公司投入數億美元，開發日語大型語言模型。英國 2023 年 11 月 英國政府宣布將投資 2.25 億英鎊研發人工智能（AI）超級計算機“Isambard-AI”，助推英國成為 AI 領域的全球領導者。德國 2023 年 10 月 德國的 Julich 超級計算中心也宣布了其建設下一代人工智能超級計算機的計劃，使用接近24000 個 Grace Hopper Superchips 和 Quantum-2 InfiniBand，將其提升為全球最強大的人工智能超級計算機，擁有超過 90 exaflops 的人工智能性能。印度 2023 年 10 月 印度電子和信息技術部于 2023 年 10 月

67、 14 日發布了印度人工智能 2023 計劃。重點關注了包括計算機基礎設施建設、人工智能研究和創新能力提升、國家機器人戰略草案草擬、人工智能芯片開發、印度數據集建設等問題。2024 年 1 月 印度數據中心運營商Yotta計劃向美國智能芯片制造商英偉達追加購買價值5億美元的AI芯片，用以強化其人工智能云服務能力。2023 年 12 月，印度數據中心運營商 Yotta 訂購約 16000 顆英偉達 H100 芯片，預計到 2024 年 1 月，將有 4096 個 GPU 投入 Yotta 的人工智能云服務。法國 2023 年 6 月 巴黎初創公司 Mistral AI 宣布獲得一輪超過 1 億美

68、元的種子資金，以構建類似 ChatGPT 的大型語言模型和生成式 AI。該公司預計將于明年推出首個 AI 產品，目前的估值已經超過了 2 億歐元。瑞典 2023 年 12 月 AI Sweden 與 RISE 和 WASP WARA Media&Language 一起，為北歐語言（主要是瑞典語）開發了一個大規模的生成語言模型。資料來源：英偉達業績會，環球網，澎湃新聞，第一財經，AIse 官網，印度政府電子與信息技術部，國盛證券研究所 圖表 21：AI 訓練需求增加：更多企業開始加入 AI 軍備競賽 公司公司 時間時間 事件事件 Meta 2024年1 月 Meta 首席執行官扎克伯格宣布，到

69、2024 年底 Meta 將擁有 35 萬張英偉達 H100，擁有近 60 萬個 GPU 等效算力。Amazon 2024年2 月 為了加強其云業務，亞馬遜正在向聊天機器人制造商 Anthropic 投資高達 40 億美元。亞馬遜首席財務官布萊恩奧爾薩夫斯基（Brian Olsavsky）在電話會議上表示，亞馬遜預計今年的資本支出將增加，以支持 AWS 的增長，包括對生成式 AI 和大型語言模型的額外投資。谷歌 2024年2 月 2024 年資本支出將繼續增加，以支持 AI 的持續投資。微軟 2024年2 月 微軟首席財務官艾米胡德（Amy Hood）預計，微軟的資本開支將在 2024 年一季

70、度顯著環比擴大。蘋果 2024年2 月 庫克在財報會上指出，蘋果正全力以赴地投入大量時間和精力于 AI 的研發，并計劃在今年晚些時候公布更多細節。資料來源：澎湃新聞，財聯社，億邦動力，中國經濟周刊，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 22：AI 訓練需求增加：AI 模型加速迭代，參數量大幅提升 資料來源：英偉達財報 PPT，國盛證券研究所 2.1.2 推理端：哪些推理端：哪些 AI 場景和應用在增加？場景和應用在增加？我們看到，AI 推理相關的算力需求正在海量襲來，而背后的驅動力則包括端側 AI 的逐步落地、AI

71、應用從文娛內容領域向更多科技和制造領域擴展等方面。端側 AI 落地 近期 AI 大模型功能在硬件端落地的浪潮開啟：AI PC、AI 手機、AI+可穿戴新型便攜產品等迭起，AI 賦能硬件產品更智能、交互更順暢、提升用戶體驗。2023 年 11 月，Humane 發布無屏幕可穿戴設備 AI Pin，背后是 OpenAI 的 GPT-4 為其提供 AI 能力，可實現語音通話、寫文稿、聽音樂、處理電子郵件、實時翻譯等任務，未來計劃增加導航和購物功能。2024 年 1 月，聯想攜 40 多款產品亮相 CES 2024，其中包括十余款 AI PC。聯想宣布個人 AI 助理Lenovo AI Now 將在今

72、年上半年部署到產品上市。2024 年 1 月，三星發布首款 AI 手機 Galaxy S24，全面集成了三星自研的前沿生成式 AI 模型 Gauss，同時，谷歌 AI 大模型 Gemini nano 在其中得到全面應用，為搜索、通話、短信、相機等都配置了 AI 功能。我們預期，端側 AI 產品的快速普及將為 AI 推理帶來大量需求。2024 年 02 月 20 日 P.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 23：AI 推理需求增加：云到端 終端應用終端應用 案例公司案例公司 相關產品相關產品 功能功能 AI+可穿戴:Pin Humane AI Pin AI Pin 重不

73、足 40 克，可吸附在衣服等物體表面，無需實體屏幕，可語交互音/投影在手掌交互。AI 模型加持下，AI Pin 可實現寫文稿、聽音樂、實時翻譯等任務，未來計劃增加導航和購物功能。AI+可穿戴:吊墜 Rewind Pendant 產品形態類似項鏈吊墜，可以捕捉所說和所聽的內容，轉錄、加密并完全存儲在手機上，提供個性化 AI 能力。AI+可穿戴:眼鏡 Meta Ray-Ban 拍攝照片、60 秒視頻以及聽音樂、接電話等，且支持 Meta AI。AI+可穿戴:AR/VR Meta Meta Quest 3 或接入 Meta AI，可以實現對話，提供做飯、旅游、寫作的建議等。AI+可穿戴:MR 蘋果

74、Vision Pro 可以接入多模態 AI 助手 Otter，以視頻為輸入，能完成多模態感知、推理、和上下文學習。AI+可穿戴:耳機 訊飛 iFLYBUDS Nano 現場錄、通話錄、音視頻錄。搭載生成式 AI 會議助理 VIAIM，智能提煉、總結關鍵信息，快速生成會議摘要、提取待辦事項、并對待辦事項進行跟進。AI+手機 谷歌 Pixel 8 系列 更好的拍照和視頻功能，翻譯、實時轉錄消息，檢測并過濾垃圾電話，檢測用戶是否遭遇嚴重車禍并呼叫緊急服務，Fitbit 將使用生成式 AI 為用戶帶來個性化指導、動態鍛煉建議。引入 Bard 后，Google Assistant 將個性化功能與大模型的

75、推理和生成能力相結合，實現聽、說、影響處理能力的全面升級。AI+手機 三星 Galaxy S24 自研生成式 AI 產品 Gauss 將面向 AI 聊天、AI 代碼、AI 圖片等領域，同時，谷歌 AI大模型 Gemini nano 在其中得到全面應用。AI+手機 蘋果 尚未推出 探索 AI 嵌入應用程序。AI+手機 華為 mate 60 華為手機智慧助手小藝具備 AI 大模型能力，在交互、生產力提升和個性化服務三個方向上增強。AI+手機 小米 小米 14 系列 搭載驍龍 8gen3 芯片,基于小米自研的 AI 大模型，澎湃 OS 將實現小愛輸入助手、WPS 隨手拍、AI 妙畫、AI 搜圖、AI

76、 寫真、AI 擴圖、實時字幕等功能。AI+手機 Vivo X100 系列 Vivo OriginOS 4 正式亮相、將大模型能力與系統結合，X100 系列手機將全球首發搭載天璣 9300 旗艦芯片。AI+手機 OPPO Find X6 系列 OPPO 正式推出 AndesGPT 并接入新操作系統 ColorOS 14，Find X6 系列等 6 款機型將首發升級正式版。小布助手支持了內容創作、用機助手、智能摘要、智能消除等各類 AIGC 能力。AI+手機 榮耀 Magic6 系列 榮耀 Magic6 系列將支持自研 70 億端側 AI 大模型。AI+PC 聯想 聯想 AIPC 可以創建本地知識

77、庫和運行個人基礎大模型，還支持 AI 計算和自然交互。除此之外，聯想還通過大模型壓縮技術，保證了個人隱私和數據安全，使得 AIPC 能夠在本地運行個人大模型，不需要依賴云端操作。AI+PC 三星 Galaxy Book 4 發布首款人工智能（AI）筆記本 Galaxy Book 4 系列筆記本電腦，預計該系列將于2024 年 1 月在韓國上市，之后推向其他地區。AI+智能音箱 亞馬遜 Alexa 接入為語音交互定制的大模型，可提供更自然的對話功能和智能家居控制。AI+智能音箱 小米 小愛同學 小米團隊結合大模型的對話特點升級了小愛的交互模型。小愛擁有優秀的上下文理解能力；全新沉浸式的對話形態，

78、生成式的結果。具體而言，小愛同學可以寫周報、做旅游攻略、制定健身計劃，甚至寫代碼等。AI+智能車 特斯拉 FSD V12 FSD V12 打造基于神經網絡的端到端大模型。AI+智能車 蔚來 智駕 基于 BEV+Tansformer 開展無圖拓城計劃。AI+智能車 小鵬 智駕 基于 BEV+Tansformer 開展無圖拓城計劃。AI+智能車 理想 座艙+智駕 理想發布自研認知大模型“Mind GPT”，包括對話生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等在內的各項能力變得更安全，更準確，也更有邏輯。AI+智能車 華為 問界 M9 問界 M9 在智能座艙和智能駕駛雙“天花板”基礎上，搭載的黑科技包括：鴻

79、蒙智能座艙、華為智能駕駛、HUAWEI xPixel、HUAWEI AR-HUD、AI 大模型、傳感聯邦、HUAWEI SOUND 等。AI+機器人 特斯拉 Optimus 特斯拉的全自動駕駛系統 FSD 直接被應用在 Optimus 身上，機器人采用了與汽車一樣的視覺感知，使用攝像頭輸入數據，以神經網絡進行計算。AI+機器人 英偉達 Eureka（機器人訓練工具）Eureka 可以教會機器人復雜的運動控制技能，比如轉筆、打開抽屜和柜子、拋球和接球、操作剪刀。AI+機器人 Meta Habitat3.0（機器 人 訓 練 工具）Habitat 3.0 是第一個支持在多樣化、逼真的室內環境中，就

80、人機交互任務進行大規模訓練的模擬器。資料來源：各公司官網，官方微博，澎湃新聞，財聯社，IT 之家，華爾街見聞，量子位，金融界，鈦媒體，新浪，中國證券網，經濟觀察網，36 氪，快科技，每日經濟新聞，科創版日報，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 領域破圈 我們認為，接下來生成式 AI 的應用，除了可以在內容領域以外，會在更多的領域和圈層落地。首先，以自動駕駛領域為例，各類 AI 工具被廣泛地應用在數據合成、4D 標注、感知模型、決策規劃模型、以及當前的端到端模型探索中。其中，由于 1）數據采集成本日益提高、2）真實場景的數

81、據采集涉及隱私安全信息，3）有效 corner case 的收集密度太低等原因，自動駕駛的訓練往往面臨數據不足的問題?；诖?，自動駕駛領域一些企業，如 Wayve，已經開始通過生成式 AI 模型來創建駕駛場景視頻，用以更好地輔助自動駕駛端側模型的開發。英國創業公司 Wayve 在 2023 年 6 月首次推出了 GAIA-1（Generative Artifitial Intelligengce for Autonomy）、并在 2023 年 9 月更新了最新進展。GAIA-1 模型核心是一個基于自回歸 Transformer 的世界模型（world model）：在輸入視頻、文本、動作指引后

82、，能預測序列中下一組圖像 token；這些預測的圖像 token 不僅在視覺上連貫、而且和此前的文字和動作指引保持一致。隨后，視頻解碼器（video diffusion model）將這些圖像 token 轉換回像素空間。除了 Wayve 以外，Tesla 也在嘗試通過建立仿真場景來輔助自動駕駛模型的訓練。Tesla 在 CVPR 2023 workshop 展示了其“General World Model”，市場普遍認為其除了可以為自動駕駛決策規劃模型的訓練提供“模擬器”環境外、后續作用還可能體現在自動駕駛算法本身。我們認為，生成式 AI 模型有望大大降低自動駕駛模型訓練的門檻、以及提升決策

83、規劃的能力天花板。圖表 24：自動駕駛場景仿真：GAIA-1 模型框架 資料來源：Scaling GAIA-1：9-billion parameter generative world model for autonomous driving，作者為 Anthony Hu、Lloyd Russell 等，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.22 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 其次，在生物及材料科學領域，我們也看到了生成式 AI 在蛋白質預測、新型材料生成等“AI For Science（AI4S）”方面的巨大潛力。谷歌 Deepmind 旗下的 Alpha

84、fold 是生物醫學領域比較早出圈的 AI 工具，此前就可以進行單鏈蛋白質的預測、以及后續擴展至具有多條蛋白質鏈的復合物。2023 年 10月底，新一代 Alphafold 進一步加強，不僅可以預測蛋白質結構，還可以進行對核酸、小分子配體等生物分子結構的預測。該工具有助于加速生物醫學的進展。谷歌 Deepmind 旗下的另一個工具 GNoMe，則是將類似能力應用在了新材料的發現上。GNoMe 基于圖神經網絡對晶體材料進行預測和篩選。當前 GNoMe 發現了 220萬種新晶體材料，而且將預測材料穩定性的準確率從 50%拉高到 80%。微軟MatterGen的突破則在于，可以針對所需要的特性，直接

85、生成相應的新型材料。MatterGen 基于類似 Diffusion Model 的方法，為晶體材料選取了定制的擴散過程、得出基礎模型。然后引入適配器模塊，在帶有屬性標簽的附加數據集上對基礎模型進行微調，最終引導生成的結果符合目標屬性約束。這一技術有望大大加快設計所需特性材料的速度。圖表 25：AI 推理需求增加：AI 應用向更多基礎研究領域擴展 模型及工具名模型及工具名稱稱 所屬公司所屬公司 時間時間 技術技術 成果成果 新一代Alphafold 谷歌Deepmind 2023 年 10 月 原有 Alphafold 是單鏈蛋白預測的突破，Alphafold-Multitimer 擴展到具有

86、多條蛋白質鏈的復合物。新一代 Alphafold 在此基礎上進一步拓展。新一代 Alphafold 不僅可以預測蛋白質結構，還可以進行對核酸、小分子配體等生物分子結構的預測。該工具有助于加速生物醫學的進展。GNoMe 谷歌Deepmind 2023 年 11 月 GNoMe 基于圖神經網絡（GNN），將已知的穩定材料生成候選結構，然后對這些候選結構進行篩選。篩選得出的結果進行結構穩定性的驗證，隨后作為新的訓練數據再給到 Gnome、用以改進預測能力。谷歌使用 GNoMe 工具，發現了 220 萬種新晶體材料，而且將預測材料穩定性的準確率從 50%拉高到 80%。MatterGen 微軟 202

87、3 年 12 月 基于類似 Diffusion Model 的方法，為晶體材料選取了定制的擴散過程、得出基礎模型。然后引入適配器模塊，在帶有屬性標簽的附加數據集上對基礎模型進行微調，最終引導生成的結果符合目標屬性約束。MatterGen 可以針對所需要的特性，直接生成相應的新型材料。這些生成的材料具有結構的獨特性和新穎性。資料來源：新智元，量子位，澎湃新聞，國盛證券研究所 從內容生成，到自動駕駛場景仿真、到材料定制，我們認為后續生成式 AI 在科技、制造等研究及生產領域可以帶來更多推理需求、也創造更多產業價值。2.1.3 需求端需求端測算：模型訓練與推理，全球需要多少卡測算：模型訓練與推理，全

88、球需要多少卡 我們用粗略的測算，來估計當前全球企業在 AI 模型的訓練和推理過程中所需要的算力芯片的量級：2024 年 02 月 20 日 P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 首先從訓練的角度，我們以 GPT-4（根據 SemiAnalysis，約 1.8 萬億參數、13 萬億訓練數據）作為基礎，假設后續幾年全球各國大模型數量持續增加、模型參數繼續攀升，則按我們的測算，至 2030 年，全球累計需要相當于 2000 萬張 H100 的等量算力需求。圖表 26：訓練所需 GPU 需求按 H100 測算 2023e 2024e 2025e 2026e 2027e 2028e

89、 2029e 2030e 國家數 3 5 5 6 7 8 9 10 科技巨頭數/國家 3 5 5 5 5 5 5 5 模型數/科技巨頭企業 3 4 5 5 5 5 5 5 模型參數擴容速度：10%10%10%10%10%10%10%Token 數：十億 13000 14300 15730 17303 19033 20937 23030 25333 模型參數量：十億 1800 1980 2178 2396 2635 2899 3189 3508 Flops/token/模型參數量-訓練 6 6 6 6 6 6 6 6 峰值算力 TFLOPS-H100 SXM 989 989 989 989 98

90、9 989 989 989 算力利用率假設 21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%總計卡數需求：百萬張 0.6 2.6 3.9 5.6 7.9 11.0 14.9 20.1 每年新增卡數需求：百萬張 2.0 1.3 1.7 2.3 3.0 4.0 5.1 資料來源：The economics of large language models，作者為 SUNYAN，semianalysis，英偉達官網，myzaker，國盛證券研究所測算。其次從推理的角度，我們同樣以 GPT-4（根據 SemiAnalysis，約 1.8 萬億參數、13 萬億訓練數據）作

91、為基礎，假設后續幾年全球各國大模型數量持續增加、模型參數繼續攀升、應用迭代帶來的用戶訪問用量持續提升，則按我們的測算，至 2030 年，全球累計需要1.16 億張相當于 A30 的等量算力需求。2024 年 02 月 20 日 P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 27：推理所需 GPU 需求按 A30 測算 2023e 2024e 2025e 2026e 2027e 2028e 2029e 2030e 每次查詢次數/訪問 8 10 11 13 14 16 17 19 每次查詢輸入字數 50 50 50 50 50 50 50 50 每次查詢輸出字數 200 200

92、 200 200 200 200 200 200 字數/token 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 token 數/訪問 2667 3167 3667 4167 4667 5167 5667 6167 國家數 3 5 5 6 7 8 9 10 科技巨頭數/國家 3 5 5 5 5 5 5 5 模型數/科技巨頭企業 3 4 5 5 5 5 5 5 單個模型每月訪問：億次 5 6 6 7 8 9 9 10 單模型訪問次數/年：百萬 6000 6840 7680 8520 9360 10200 11040 11880 模型參數擴容速度 10%10%10

93、%10%10%10%10%模型參數量：十億 1800 1980 2178 2396 2635 2899 3189 3508 Flops/token/模型參數量-推理 2 2 2 2 2 2 2 2 峰值算力 TFLOPSA30 165 165 165 165 165 165 165 165 算力利用率假設 21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%21.3%總計卡數需求：百萬張 1.4 7.7 13.8 23.0 36.4 55.1 81.0 115.9 資料來源：The economics of large language models，作者為 SUNYAN，s

94、emianalysis，英偉達官網，myzaker，國盛證券研究所測算。AI 服務器服務器、AI 芯片芯片市場快速發展。市場快速發展。TrendForce 預計 2023 年 AI 服務器（包含搭載 GPU、FPGA、ASIC 等）出貨量近 120 萬臺，同比增長 38.4%，占整體服務器出貨量近 9%，至 2026 年將占 15%，并且上修 2022-2026 年 AI 服務器出貨量 CAGR 至 22%。而 AI 芯片 2023 年出貨量將增長 46%。NVIDIA GPU 為 AI 服務器市場搭載主流，市占率約 60-70%，其次為云計算自主研發的 ASIC 芯片、市占率逾 20%。圖表

95、 28：AI 服務器出貨量 圖表 29：AI 芯片市場份額：2023 年 資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.0%45.0%0500100015002000250020222023（E）2024（F）2025（F）2026（F）AI服務器出貨量（千臺）英偉達AISC其他 2024 年 02 月 20 日 P.25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 巨頭加速自研芯片，帶來臺積電先進制程需求提升。巨頭加速自研芯片，帶來臺積電先進制程需求提升。

96、在算力芯片如此緊缺的當下，眾多互聯網及云服務廠商當然也不能把雞蛋放在一個籃子里既不夠安全、又太貴。當前的 AI 芯片賽道，除了種子選手英偉達之外，還有兩類重要的陣營：1）以 AMD 和 Intel為代表的 GPU 專業級新選手，2）以谷歌 TPU、微軟 Athena 等為代表的云廠商自研芯片。目前均在加快推出自研芯片產品。我們預計，其中由臺積電代工的包括英偉達 B100、微軟自研兩款芯片 Maia 100 和Microsoft Azure Cobalt、谷歌 TPU、特斯拉自研芯片 D1、Meta 自研芯片 MTIA、AMD 的 MI300X 與 MI300A 等。圖表 30：國際巨頭 AI

97、芯片布局 公司公司 芯片芯片 發布時間發布時間 代際代際 制程制程 設計設計 主要用途主要用途 亞馬遜亞馬遜 Trainium 2020 1 5nm 自研 訓練 亞馬遜亞馬遜 Inferentia2 2022 2 5nm 自研 推理 谷歌谷歌 TPU v5 2023 5 5nm/7nm 自研 訓練 谷歌谷歌 Maple 2025（E）1 5nm marvell technology 谷歌谷歌 Cypress 2025（E）1 5nm 自研 微軟微軟 Azure Maia 100 1 5nm 自研 訓練和推理 微軟微軟 Azure Cobalt 100 2023 1 5nm 自研 計算 微軟微軟

98、 Athena 2024（E）1 5nm 自研 訓練和推理 微軟微軟 Cascade 2024（E）1 5nm 自研 AMD Instinct MI300X 2023 1 5nm/6nm 自研 訓練和推理 AMD MI300A 2023 1 5nm/6nm 自研 訓練和推理 英特爾英特爾 Habana Gaudi3 2024（E）3 5nm Habana Labs 訓練 英偉達英偉達 NVIDIA HGX H200 2023 2 4nm 自研 訓練和推理 英偉達英偉達 NVIDIA B100 2024（E）1 3nm 自研 訓練 特斯拉特斯拉 D1 2021 1 7nm 自研 訓練 Meta

99、MTIA v1 2023 1 7nm 自研 推理 資料來源：The Information reporting，熱點科技，新智元，亞馬遜官網，鈦媒體，半導體行業觀察，芯東西，The Information，機器之心，快科技，澎湃新聞，IT 之家，科創板日報，tweaktown，英偉達官網，AMD 官網，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.26 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.1.4 供給端供給端測算：測算：臺積電臺積電 CoWoS 產能產能積極擴張積極擴張 為了應對客戶在為了應對客戶在 AI 領域不斷增長的需求，臺積電目前正在積極擴產領域不斷增長的需求，

100、臺積電目前正在積極擴產 CoWoS 產能產能。臺積電 CoWoS 目前是 AI 算力芯片（英偉達、AMD 等）封裝的主要提供方，為了應對當前不斷增長的算力需求，臺積電積極擴產 CoWoS。臺積電表示 2024 年 CoWoS 產量將翻倍，預計在 2025 年還將繼續擴產。我們對臺積電 CoWoS 產能做出如下預測：圖表 31：臺積電 CoWoS 月產能預測（萬片 12 英寸晶圓）資料來源：臺灣電子時報，中關村在線，國盛證券研究所測算 AI 相關業務高速增長，相關業務高速增長，2027 年年貢獻將達貢獻將達 15-20%。據臺積電法說會，臺積電預計未來幾年 AI 相關銷售額 CAGR 達到 50

101、%。在 2027 年公司將從 AI 應用處理器上獲得 15-20%（high-teens）的比例收入。臺積電還預計 CoWoS、3D-IC、SoIC 市場在未來幾年內 CAGR 將超過 50%。2.2 消費級消費級：PC 大盤復蘇，大盤復蘇，ARM 架構崛起帶來架構崛起帶來結構性增量結構性增量 此前此前 PC 市場同比降幅已逐步收窄，市場同比降幅已逐步收窄，2024 年年 PC 行業將迎來換機周期。行業將迎來換機周期。此前，全球 PC市場受疫情影響需求旺盛，2020-2021 年出貨量同比增長 13.1%/15.7%至 3.0/3.5 億臺，2022 年疫后需求減弱、渠道庫存積壓影響下，下降

102、16.5%至 2.9 億臺。經過一年時間，渠道庫存逐步去化，2023Q2 全球出貨量同比降幅從 Q1 的-29%收窄至-14%，Q3-Q4 進一步收窄到-8%、-2.7%。根據 Canalys，2024 年全球個人電腦市場出貨量預計同比增長 8%。英特爾在 2023Q4財報業績會議上表示，預計 2024 年全球個人電腦出貨將為低個位數增速。核心的驅動因素包括：庫存去化完成。聯想早在 2023 年 8 月的業績會上便表示“PC 渠道庫存消化即將結束，出貨和激活的趨勢變得更加一致”。IDC 的數據亦顯示，2023Q3 全球 PC出貨量降幅大幅收窄。PC 去庫已經持續超過 1 年的時間，我們認為，2

103、024 年全球 PC 市場預計恢復正常供需循環。Window10 到 11 的升級周期。根據微軟官網，Windows 10 將在 2025 年 10 月14 日終止支持。我們預計 PC 換機有望在 2024 年受益于 Windows10 向Windows11 的切換。AI PC 帶動換機。2024 年為 AI PC 的元年，各家企業紛紛布局，將允許消費者在PC 終端體驗大模型推理能力，從而帶動消費者換機。024624Q1e24Q2e24Q3e24Q4e25Q1e25Q2e25Q3e25Q4eCoWoS月產能預測（萬片晶圓）2024 年 02 月 20 日 P.27 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔

104、細閱讀本報告末頁聲明 圖表 32：全球 PC 手機出貨量：呈現一定的復蘇趨勢 圖表 33：Canalys 全球個人電腦市場出貨量預測：2024 年望增長 8%資料來源：IDC，國盛證券研究所 資料來源：Canalys，國盛證券研究所 尤其是尤其是 AI PC，當前市場，當前市場 AI PC 產品均采用最先進、最優秀的產品均采用最先進、最優秀的 PC 產品。根據各機構預產品。根據各機構預測，測，AI PC 有望在有望在 2026 年占據一半以上的年占據一半以上的 PC 市場份額。市場份額。AI PC 有望對有望對單機單機算力要求算力要求更高，更高，帶來對臺積電先進制程的需求帶來對臺積電先進制程的

105、需求提升。提升。Canalys 認為，2024 年兼容 AI 的個人電腦出貨量占比有望從 2023 年 10%提升到19%，2027 年預計提升至 60%。根據群智咨詢預測，2024 年全球 AI PC 整機出貨量將達到約 1300 萬臺。在 2025年至 2026 年，AI PC 整機出貨量將繼續保持兩位數以上的年增長率，并在 2027 年成為較為主流的 PC 產品類型。圖表 34：2024 年兼容 AI 的個人電腦出貨量占比有望提升到 19%圖表 35：2024 年全球 AI PC 整機出貨量將達到約 1300 萬臺 資料來源：Canalys，國盛證券研究所 注：兼容 AI 個人電腦的定義

106、是作為一種基本基準，符合最基本規格的個人電腦，能夠運行如 Cortana和 Siri 等數字助手、視頻背景虛化和語音文字等基本功能。資料來源：群智咨詢，國盛證券研究所 1）PC CPU：ARM 崛起崛起帶來臺積電需求提升帶來臺積電需求提升。PC CPU 由 x86 陣營的英特爾和 AMD 占據大頭，但 Arm 架構（蘋果、高通、英偉達等）快速崛起，其中我們預計非英特爾的參與者均由臺積電代工。據群智咨詢，隨著更多芯片廠商推出 Arm 架構的 PC 芯片，Arm 架構的 CPU 市場份額有望從 2022 年的 13%提升至 2028 年的 27%。以筆記本為例，ARM、AMD 合計市場份額將由 2

107、022 年的 30%提升至 2027 年的 40%。ARM 架構崛起的結構性變化趨勢下，有望帶來臺積電代工需求的提升。0204060801001Q153Q151Q163Q161Q173Q171Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q23出貨量（百萬臺）出貨量（百萬臺）9%10%19%37%53%60%0%10%20%30%40%50%60%70%20222023E2024E2025E2026E2027E兼容AI個人電腦出貨量占比兼容AI個人電腦出貨量占比0135311015007%28%56%79%0%10%20%30%40%50%60%70%

108、80%90%0204060801001201401602023E2024E2025E2026E2027EAI PC出貨量（百萬臺，LHS）AI PC滲透率（RHS）2024 年 02 月 20 日 P.28 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 36：2020-2028 年 ARM 和 x86CPU 市場份額 圖表 37：按 CPU/SoC 類型劃分的筆記本出貨量 資料來源：群智咨詢，國盛證券研究所 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 2）PC GPU：有望企穩增長，有望企穩增長，主要廠商由臺積電代工主要廠商由臺積電代工。據 JPR，2023Q3 全球 PC

109、GPU 出貨量為 7190 萬片，環比增長 16.8%。JPR 預估，PC GPU 在 2022-2026 年 CAGR 為 4.18%，并到 2026 年出貨量將逼近 50 億片，未來五年內獨立 GPU（dGPU）的 PC 滲透率將達到 30%。PC GPU 主要廠商為英特爾、AMD、英偉達，我們預計均主要由臺積電代工，比如英偉達 RTX40 系列、AMD RX7000 系列、英特爾 ARC 系列等均由臺積電代工。圖表 38：PC GPU 出貨量及增速 圖表 39：PC GPU 市場份額 資料來源：JPR，國盛證券研究所 資料來源：JPR，國盛證券研究所 0%10%20%30%40%50%6

110、0%70%80%90%100%202020212022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028EOthersx86ARM0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2019 2020 2021 2022 2023F2024F2025F2026F2027FARMAMDIntel0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%22Q323Q223Q3AMD英特爾英偉達 2024 年 02 月 20 日 P.29 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.智能智能手機手機：大盤復蘇，：大盤復蘇，高端化推進高端化推進 3

111、nm 崛起崛起 臺積電的手機業務基本覆蓋下游蘋果、安卓手機重點客戶。臺積電的手機業務基本覆蓋下游蘋果、安卓手機重點客戶。在手機業務方面，臺積電深度綁定蘋果、高通、聯發科等頭部手機芯片設計廠商。據 Counterpoint，智能手機芯片組市場前五分別為聯發科、高通、蘋果、紫光展銳、三星，除三星外合計市場份額超過90%。按 Foundry 劃分，2022Q1 臺積電市場份額為 69.9%，三星市場份額為 30.0%。圖表 40：全球智能手機 AP/SoC 芯片市場份額 圖表 41：2022Q1 全球智能手機 AP/SoC 芯片市場份額-按 Foundry 資料來源：Counterpoint，國盛證

112、券研究所 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 全球手機市場持續疲軟，當前市場已呈現一定復蘇跡象。我們預計：大盤：出貨量有望實現溫和增長，Canalys 預計 2024 年手機全球出貨量增長 4%。高端化機會：高端化有望推動 SoC 先進制程需求的增加，關注折疊屏手機、AI 手機等高端化機會。未來，在蘋果、小米 OV 等安卓智能手機更新換代以及 AI 手機升級的推動下，我們預計臺積電 3nm 技術收入將持續提升。首先，首先，全球智能手機過去兩年需求疲軟，當前市場呈現初步的復蘇跡象。全球智能手機過去兩年需求疲軟，當前市場呈現初步的復蘇跡象?；乜?2023 年，據 Canalys，2

113、023Q4 全球智能手機市場同比增長 8%至 3.2 億臺，相比較 Q1-Q3 分別同比下降 13%/10%/1%，Q4 恢復增長。2023 全年出貨量為11.4 億臺，跌幅較 2022 年收窄至 4%。展望 2024 年，隨著消費者換機、消費者購買力趨穩，手機市場有望復蘇。Canalys預測，全球智能手機出貨量預計將在 2024 年同比增長 4%。Counterpoint 預計 2024年市場增速大約為 3%。0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%22Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q3SamsungunisocAppleQualcommMedia

114、tek臺積電,69.90%三星,30%其他,0.10%臺積電三星其他 2024 年 02 月 20 日 P.30 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 42：2024：全球智能手機出貨量預計將恢復增長 資料來源：Canalys，國盛證券研究所 手機大盤手機大盤 2024 年有望溫和復蘇，而高端年有望溫和復蘇，而高端化化有望推動有望推動 SoC 先進制程需求的增加。先進制程需求的增加。從整從整機環節來看，高端化機會包括：機環節來看，高端化機會包括：AI 手機：AI 手機的技術方向仍在探索中，各個廠商積極布局，短期使得應用更智能、交互更順暢，長期可從被動智能升級為主動智能。AI

115、手機對 SoC 性能提出更高要求。我們預計，蘋果的 A18、高通驍龍 8 Gen 4、聯發科天璣 9400 等均采用 3nm 工藝。折疊屏手機：折疊屏符合消費者既要大屏、又要輕便的需求，滲透率仍有較大提升空間，望持續高增，2024 年可能實現高雙位數增長。我們預計折疊屏手機后續也有望向 3nm 升級。3.1 AI 手機手機：高性能高性能 SoC 需求崛起需求崛起 AI 手機方面，近期，各大手機廠商加速推進“手機手機方面，近期，各大手機廠商加速推進“手機+大模型大模型”。海外：谷歌發布了搭載 AI 基礎模型的 Google Pixel 8 系列手機，三星發布 Galaxy S24 智能手機，蘋果

116、發布 A17 Pro 芯片、探索 AI 嵌入應用程序。國內：華為 Mate60 接入盤古大模型；小米 14 系列搭載澎湃 OS 將 AI 大模型植入系統、并將率先支持 NPU 部署；Vivo OriginOS 4 正式亮相、將藍心大模型能力與系統結合，新旗艦 X100 手機首發搭載；OPPO 正式推出 AndesGPT 并接入新操作系統 ColorOS 14；榮耀宣布 Magic6 系列將支持自研 70 億端側 AI 大模型。2024 年 02 月 20 日 P.31 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 43：各廠商 AI 手機布局情況 公司公司 最新最新 AI 手機發布時

117、間（機手機發布時間（機型）型）芯片芯片/模型模型 應用應用 華為 2023 年 8 月（mate60）麒麟 9000S 華為助手小藝具備 AI 大模型能力，在交互、生產力提升和個性化服務三個方向上增強。蘋果 2023 年 9 月（iPhone15 Pro/Pro Max）A17Pro 探索 AI 嵌入應用程序。高通 2023 年 10 月 驍龍 8 Gen 3 AI 性能提升了 98%,高通 AI 引掌實現了終端設備上支持運行 100億參數的模型，并且針對70億參數LLM每秒能夠生成20個token。谷歌 2023 年 10 月（Pixel 8 Pro）Gemini AI 模型 Google

118、Assistant 將個性化功能與大模型的推理和生成能力相結合，實現聽、說、影響處理能力的全面升級。小米 2023 年 10 月（14）驍龍 8 Gen 3 基于小米自研的 AI 大模型，澎湃 OS 將實現小愛輸入助手、WPS隨手拍、AI 妙西、AI 搜圖、AI 寫真、AI 擴圖、實時字幕等功能。VIVO 2023 年 11 月（X100）天璣 9300 將大模型能力與系統結合，全球首發搭載天璣 9300 旗艦芯片。OPPO 2024 年 1 月（Find X7）AndesGPT 模型 在 AndesGPT 加持下，OPPO 手機助手“小布”能實現更加自然流暢的對話，以及提供對話式內容創作、日

119、程管理與通話摘要等服務。IQOO 2023 年 11 月（IQOO 12）驍龍 8 Gen 3 自研電競芯片 Q1，針對日活用戶榜前 500 的游戲進行逐個分析，通過芯片優化設計和自研算法提升，實現真正的低時延插幀。三星 2024 年 1 月（Galaxy S24）驍龍 8 Gen 3 三星發布首款 AI 手機 Galaxy S24，谷歌模型加持。S24 擁有全新搜索功能 Circle to Search，用戶只需在圖片或視頻上做畫圈、劃線等簡單手勢操作，就可搜索。還包括通話中實時翻譯，AI 組織和優化筆記內容生成大綱，AI 優化照片和對視頻進行慢動作補幀，生成流暢視頻畫面等功能。榮耀 202

120、4 年 1 月（Magic6）驍龍 8 Gen 3 支持榮耀自研的 70 億參數的端側 AI 模型，為用戶提供智能化的個性化服務。資料來源：高通官方，VIVO 官方，智東西，澎湃新聞，IT 之家，證券時報，站長之家，搜狐網，華為之家，小米官方，小米公眾號，快科技，經濟觀察報，華爾街見聞，藍鯨財經，財聯社，國盛證券研究所 AI 智能手機將迎來快速增長。智能手機將迎來快速增長。根據 Counterpoint Research，預估 2024 年會成為生成式AI 智能手機的關鍵元年，預估出貨量將達到 1 億臺、在全球智能手機市場滲透率將達到8%，到 2027 年出貨量將達到 5.22 億臺、復合年增

121、長率為 83%，在全球智能手機市場的滲透率達 40%。圖表 44：生成式 AI 智能手機出貨預測 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 注：該機構對“生成式 AI 手機”的定義，劃分到 AI 智能手機類目下，指可以使用生成式 AI 來創建原創內容、可以本地運行 AI 模型。2024 年 02 月 20 日 P.32 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 短期看，AI 手機的應用更智能、交互更順暢。通過端側大模型，AI phone 將會使得 AI至少在文字、圖片、音視頻等模態，以及通話、出行規劃、運動健身、日常辦公等場景落地。例如，AI Phone 將可以在圖片上實現魔

122、法消除、在音頻上實現去除噪音、過濾垃圾電話、提供動態鍛煉建議等等。展望未來，終端有望通過端側大模型訓練，成為符合用戶日常習慣、私人定制的個性化“AI 助理”，從被動響應到主動智能。圖表 45：華為小藝實現復雜意圖理解-推薦店鋪 圖表 46：小米 HyperMind“習慣學習”功能 資料來源：量子位，國盛證券研究所 資料來源：IT 之家，國盛證券研究所 我們預計我們預計 AI 手機對手機對 SoC 性能要求性能要求大幅大幅提升，推動提升，推動 3nm 制程需求增長。制程需求增長。目前 AI 手機搭載芯片如谷歌 Tensor G3、高通驍龍 8Gen3、聯發科天璣 9300 等。未來，在蘋果、小米

123、OV 等安卓智能手機更新換代以及 AI 手機升級的強勁需求下，我們預計將搭載更高階的蘋果 A18 Pro、高通驍龍 8Gen4、聯發科天璣 9400 等 3nm 制程技術芯片。臺積電預計3nm 技術收入將在 2024 年增長 2 倍以上，占公司代工收入的 15%左右（包括 N3P 和N3X）。圖表 47：AI Phone 相關芯片及參數 廠商廠商 谷歌谷歌 蘋果蘋果 高通高通 聯發科聯發科 芯片 Tensor G3 A17pro 驍龍 8Gen3 天璣 9300 工藝 4nm 3nm 4nm 4nm CPU 架構 1+4+4 2+4 1+5+2 4+4 構成 1 個 Cortex-X3 超大核

124、、4個 Cortex-A715 大核、4 個Cortex-A510 小核 2個性能大核+4個能效小核 1 個 X4 超大核、5 個A720 大核、2 個 A520 小核 4 個 Cortex-X4 超大核、最高主頻 3.25GHz+4 個 CortexA720 大核 2.0GHz GPU 10 核心 Arm Mali-G715 6 核 Adreno750 12 核 Immortalis-G720 晶 體 管（億）190 227 資料來源：CNMO 手機中國，智東西，芯智訊，機器之心 Pro，高通官網，快科技，證券時報，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.33 請仔細閱讀本報告

125、末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.2 折疊屏：折疊屏：2024 市場望市場望實現高雙位數增長實現高雙位數增長 折疊屏方面，其符合消費者既要輕便又要大屏的需求，中國折疊機市場規模高速增長。折疊屏方面，其符合消費者既要輕便又要大屏的需求，中國折疊機市場規模高速增長。需求端看，2023 年雖然手機市場出貨量整體下滑，但是折疊屏手機表現出高速增長。根據Counterpoint，2023H1全球折疊屏手機大約出貨460萬，其中中國貢獻約50%。根據 IDC，2023Q1-3 中國折疊屏手機出貨量同比大幅增長 53%、173%、90%，Q3手機銷售旺季出貨量高達近 200 萬臺。供給端看，2023 年

126、，各廠商繼續推出大量折疊屏手機產品。2023Q1-3，華為大約占據國內折疊屏手機的 31.7%，OPPO、三星和榮耀各自占據 15%-20%。華為、Vivo、小米的折疊機主要面向國內市場，主要的產品包括 Mate X3、P60 Pocket、Vivo X Fold2、Vivo X Flip。OPPO、三星、榮耀、摩托羅拉則面向全球市場。圖表 48：2023 年全球及國內折疊屏產品發布情況 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 展望展望 2024 年，全球折疊屏手機市場有望實現高雙位數增長。年，全球折疊屏手機市場有望實現高雙位數增長。據 Counterpoint 預測，2023 年

127、全球折疊屏手機有望實現 1670 萬銷量，2024 年則望超 3000 萬臺，同比增長83%，預計未來折疊機滲透率仍有較大提升空間。圖表 49：全球可折疊智能手機出貨量預測 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 1316.730.61.10%1.50%2.60%0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%0510152025303520222023E2024E全球可折疊智能手機出貨量（百萬臺）滲透率 2024 年 02 月 20 日 P.34 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 以 OPPO、VIVO、小米、三星、榮耀、一加、谷歌等折疊屏手機為例，基本采

128、用 5nm 及更先進制程的 SoC，我們預計后續有望向 3nm 進行升級。圖表 50：折疊屏手機芯片及制程 手機手機 芯片芯片 制程制程 OPPO Find N2 第一代驍龍 8+4nm OPPO Find N2 Flip 聯發科天璣 9000 4nm OPPO Find N3 驍龍 8 Gen2 4nm 華為 Mate X3 驍龍 8+4nm Huawei P50 Pocket 驍龍 888 5nm Huawei P60 Pocket 驍龍 8 Gen2 4nm TECNO Phhantom V Fold 聯發科天璣 9000 4nm vivo X Fold 2 驍龍 8 Gen2 4nm

129、vivo X Fold+驍龍 8+4nm vivo X Flip 第一代驍龍 8+4nm 谷歌 Pixel Fold Tensor G2 4nm Motorola Razr 40 驍龍 7 Gen1 4nm Motorola razr 40 Ultra 驍龍 8+旗艦芯片 4nm 榮耀 Magic V2 驍龍 8 Gen2 領先版 4nm 三星 Galaxy Z Fold 5 驍龍 8 Gen2 4nm 三星 Galaxy Z Flip5 驍龍 8 Gen2 4nm Xiaomi MIX Fold 3 驍龍 8 Gen2 領先版 4nm OnePlus Open 驍龍 8 Gen2 4nm 資

130、料來源：OPPO 官網，華為官網，澎湃新聞，快科技，IT 之家，中關村在線，Phantom 官網，VIVO 官網，ZAKER 科技號，網易新聞，榮耀官網，小米官網，OnePlus Open 官網，國盛證券研究所 2024 年 02 月 20 日 P.35 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 4.盈利預測盈利預測、估值及投資建議、估值及投資建議 1）收入端：我們預計公司 2024-2026 年收入為 26125/31337/36582 億新臺幣，同比增長 21%/20%/17%。其中：i）高性能計算 HPC 有望實現較快增長，主要動力來自于數據中心 AI 芯片需求提升、消費級芯片隨

131、大盤復蘇及高端化。我們預計 2024-2027 年 HPC 業務同比增速分別為30%/27%/23%。數據中心芯片方面，AI 算力需求具備可持續性?；诩僭O，我們粗略測算至 2030年，全球訓練端、推理端分別累計需要相當于 2000 萬張 H100、超 1.16 億張 A30的等量算力需求。臺積電 CoWoS 目前是 AI 算力芯片（英偉達、AMD 等）封裝的主要提供方，目前正在積極擴產 CoWoS 產能。臺積電預計未來幾年 AI 相關銷售額CAGR 達到 50%，2027 年 AI 應用處理器將貢獻 15-20%比例收入。消費級芯片方面，PC 市場大盤望迎來復蘇，AI PC 引領升級，以及

132、ARM 架構崛起有望帶來臺積電需求提升。ii）智能手機方面，我們預計 2024 年手機大盤復蘇以及 AI 手機等高端化加速推進。未來，在蘋果、小米 OV 等安卓智能手機更新換代以及 AI 手機升級的強勁需求下，將推動臺積電 3nm 技術收入持續提升。我們預計 2024-2027 年手機業務同比增速分別為17%/14%/12%。iii）IoT、汽車及其他數字消費電子方面，我們預計業務保持相對穩健增長。2）毛利率：我們預計隨著先進制程 5nm、3nm 占比持續提升，公司毛利率或實現溫和提升。3）費用率：臺積電研發費用率、銷售及行政費用率過去幾年均保持相對穩定，我們預計后續將延續穩定趨勢。4）凈利潤

133、：我們預計公司 2024-2026 年凈利潤為 9863/11873/13963 億新臺幣，同比增長 18%/20%/18%。2024 年 02 月 20 日 P.36 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 51：臺積電財務預測：年度（億新臺幣）（億新臺幣）2022 2023 2024e 2025e 2026e 收入收入 22,639 21,617 26,125 31,337 36,582 高性能計算 9,324 9,340 12,159 15,451 18,960 智能手機 8,889 8,138 9,529 10,862 12,122 IoT 1,961 1,647 1,

134、702 1,957 2,153 汽車 1,164 1,327 1,475 1,697 1,866 數字消費電子 562 480 506 542 569 同比增速同比增速 43%-5%21%20%17%高性能計算 59%0%30%27%23%智能手機 28%-8%17%14%12%IoT 47%-16%3%15%10%汽車 74%14%11%15%10%數字消費電子 1%-14%5%7%5%毛利 13,484 11,751 13,924 16,868 19,909 毛利率 60%54%53%54%54%研發費用率 7%8%8%8%8%銷售及一般行政費用率 3%3%3%3%3%營業利潤 11,21

135、3 9,215 10,934 13,281 15,722 營業利潤率 50%43%42%42%43%凈利潤 10,169 8,378 9,863 11,873 13,963 凈利率 45%39%38%38%38%資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：分業務數據根據披露占比計算得出、可能存在誤差。2024 年 02 月 20 日 P.37 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 52：臺積電財務預測：季度（億新臺幣）（億新臺幣）1Q23 2Q23 3Q23 4Q23 1Q24e 2Q24e 3Q24e 4Q24e 收入收入 5,086 4,808 5,467 6,255 5,7

136、72 6,088 6,792 7,474 高性能計算 2,238 2,116 2,296 2,690 2,651 2,882 3,161 3,465 智能手機 1,729 1,587 2,132 2,690 2,044 2,046 2,447 2,993 IoT 458 385 492 313 421 402 513 366 汽車 356 385 273 313 328 390 376 381 數字消費電子 102 144 109 125 104 157 115 131 同比增速同比增速 4%-10%-11%0%13%27%24%19%高性能計算 11%-8%-4%2%18%36%38%29%

137、智能手機-12%-22%-15%13%18%29%15%11%IoT 17%-10%-20%-38%-8%4%4%17%汽車 45%44%-11%-17%-8%1%38%22%數字消費電子-31%-10%-11%0%2%9%5%4%毛利 2,865 2,602 2,966 3,318 3,067 3,241 3,622 3,994 毛利率 56%54%54%53%53%53%53%53%研發費用率 8%9%9%8%8%8%8%8%銷售及一般行政費用率 3%3%3%3%3%3%3%3%營業利潤 2,312 2,020 2,281 2,602 2,406 2,544 2,845 3,138 營業利

138、潤率 45%42%42%42%42%42%42%42%凈利潤 2,069 1,817 2,108 2,383 2,186 2,304 2,561 2,812 凈利率 41%38%39%38%38%38%38%38%資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：分業務數據根據披露占比計算得出、可能存在誤差。我們選取全球晶圓代工頭部公司格芯、聯電、中芯國際、華虹半導體作為可比公司，可比公司 FY 2024/FY2025 的平均 P/E 為 27x/16x。臺積電作為全球晶圓代工龍頭、市占率超過 50%，其需求端將受益于 AI 算力競賽的打響、PC 及手機大盤增長修復和高端化的推進，供給端將延續其先進制程

139、技術優勢、并將進一步受益于產能擴張。我們看好臺積電后續的收入和利潤增長，我們認為臺積電（TSM.N）合理市值為 7788 億美元、合理股價 150 美元，對應 20 x 2025e P/E，首次覆蓋給予“買入”評級。2024 年 02 月 20 日 P.38 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 53：晶圓代工公司估值 股票簡稱股票簡稱 股票代碼股票代碼 EPS（美元）（美元）P/E FY2024E FY2025E FY2026E FY2024E FY2025E FY2026E 格芯 GFS.O 1.3 2.1 3.7 39.9 25.2 14.6 聯電 2303.TW 0.

140、13 0.16 0.21 11.9 9.7 7.4 中芯國際 0981.HK 0.1 0.1 0.1 30.2 18.1 13.4 華虹半導體 1347.HK 0.1 0.2 0.2 25.5 12.5 10.7 平均值平均值 26.9 16.4 11.5 資料來源：Bloomberg，國盛證券研究所 注：截止 2024 年 2 月 16 日收盤，EPS 來自 Bloomberg 一致預期。2024 年 02 月 20 日 P.39 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 風險提示風險提示 PC、手機、手機終端需求復蘇不及預期。終端需求復蘇不及預期。如果手機、PC 等消費電子終端需求

141、復蘇不及預期，將會導致上游晶圓代工市場不及預期。算力需求不及預期。算力需求不及預期。目前算力資源較為稀缺，如果未來算力需求不及預期，那或將對相關算力基礎設施供應方產生影響。AI 行業政策監管超預期。行業政策監管超預期。人工智能將對社會和經濟產生深遠影響，國內外均在審議出臺AI 相關監管法規制度。此外地緣政策也會影響 AI 算力的提供。若政策監管超預期，或將一定程度影響公司業務。假設和測算誤差風險假設和測算誤差風險。本文對全球企業在 AI 模型的訓練和推理過程中所需要的算力芯片、CoWos 產能等測算均基于一系列假設，可能會與現實情況有所偏差，從而使得測算存在誤差。2024 年 02 月 20

142、日 P.40 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲明 國盛證券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告的信息均來源于本公司認為可信的公開資料，但本公司及其研究人員對該等信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，可能會隨時調整。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息及資料

143、保持在最新狀態，對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。本公司力求報告內容客觀、公正，但本報告所載的資料、工具、意見、信息及推測只提供給客戶作參考之用，不構成任何投資、法律、會計或稅務的最終操作建議,本公司不就報告中的內容對最終操作建議做出任何擔保。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關聯機構可能會持有本報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司正在提供或爭

144、取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。本報告版權歸“國盛證券有限責任公司”所有。未經事先本公司書面授權，任何機構或個人不得對本報告進行任何形式的發布、復制。任何機構或個人如引用、刊發本報告，需注明出處為“國盛證券研究所”，且不得對本報告進行有悖原意的刪節或修改。分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的任何觀點均精準地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法，結論不受任何第三方的授意或影響。我們所得報酬的任何部分無論是在過去、現在及將來均不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。投資評

145、級說明投資評級說明 投資建議的評級標準投資建議的評級標準 評級評級 說明說明 評級標準為報告發布日后的 6 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的相對市場表現。其中 A 股市場以滬深 300 指數為基準；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）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準，美股市場以標普 500 指數或納斯達克綜合指數為基準。股票評級 買入 相對同期基準指數漲幅在 15%以上 增持 相對同期基準指數漲幅在 5%15%之間 持有 相對同期基準指數漲幅在-5%+5%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 5%以上 行業評級 增持 相對同期基準指數

146、漲幅在 10%以上 中性 相對同期基準指數漲幅在-10%+10%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 10%以上 國盛證券研究所國盛證券研究所 北京北京 上海上海 地址：北京市東城區永定門西濱河路 8 號院 7 樓中海地產廣場東塔 7 層 郵編：100077 郵箱： 地址：上海市浦明路 868 號保利 One56 1 號樓 10 層 郵編：200120 電話：021-38124100 郵箱： 南昌南昌 深圳深圳 地址：南昌市紅谷灘新區鳳凰中大道 1115 號北京銀行大廈 郵編：330038 傳真：0791-86281485 郵箱： 地址：深圳市福田區福華三路 100 號鼎和大廈 24 樓 郵編：518033 郵箱：