科技行業-全球AI算力芯片行業再回顧：生成式AI開啟科技行業超級成長周期-241129（100頁）.pdf

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1、浦銀國際研究浦銀國際研究 首次覆蓋 本研究報告由浦銀國際證券有限公司分析師編制，請仔細閱讀本報告最后部分的分析師披露、商業關系披露及免責聲明。全球科技全球科技行業行業隨著 2022 年 11 月底 OpenAI 發布 ChatGPT 3.5，AI 相關行業在 2023 年進入爆發式發展。OpenAI 隨后發布 ChatGPT 4.0，谷歌、Meta 等多家廠商也陸續推出 Gemini、Llama 等 AI 大模型。根據 IDC 數據，全球生成式 AI 市場空間 2020 年至 2023 年上漲了約 6 倍，預計 2024 年至 2030 年期間復合增長率達到 40%，2030 年有望接近萬億美

2、元。AI 算力芯片作為 AI 大模型行業的最重要支撐，也正享受行業高增長紅利。AI 服務器中的 GPU，也包括端側手機的 SoC，還有個人電腦中的 CPU，均受益于 AI 算力需求增量。因此，我們重申全球 AI 算力芯片行業的“超配”評級。首次覆蓋超威半導體（AMD.US）給予“買入”評級，目標價 168.7 美元。首次覆蓋聯發科（2454.TT）給予“買入”評級，目標價 1,468.5 新臺幣。首次覆英特爾（INTC.US）給予“賣出”評級，目標價 20.4 美元。2024 年 11 月 29 日 超配超配 首次覆蓋首次覆蓋沈岱沈岱（首席科技分析師）tony_(852)2808 6435黃佳

3、琦黃佳琦（科技分析師）sia_(852)2809 0355馬智焱馬智焱（科技分析師）ivy_(852)2809 0300浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 2 目錄目錄 全球全球 AI 算力芯片行業投資要點算力芯片行業投資要點.4 全球全球 AI 行業概覽：爆發式增長行業概覽：爆發式增長.11 全球 AI 行業具備較大的成長空間 .11 AI 端側大模型正在快速落地中，帶動端云協同需求.14 AI 算力芯片產能瓶頸逐步解決，供需趨于平衡.20 中國 AI 算力芯片加速國產化.21 從從 GPU、CPU、SoC 看看 AI 算力芯片發展趨勢算力芯片發展趨勢.23 GPU 是生成式 A

4、I 最重要的算力基礎.24 CPU 行業受益于服務器需求增長.29 SoC 行業有望承載端側 AI 需求增量.36 美股科技股價值投資回顧及展望美股科技股價值投資回顧及展望.40 美進入降息周期有利于成長科技股估值上行.40 美股納斯達克以及 M7 具備長線的基本面推動成長的能力.41 全球主要 AI 算力芯片公司比較.45 超超威半導體（威半導體（AMD.US）首次覆蓋：多布局享受）首次覆蓋：多布局享受 AI 算力芯片增長紅利算力芯片增長紅利.48 CPU、GPU 市占率持續提升.50 數據中心業務營收快速擴張有望帶動毛利率增長.55 估值.56 SPDBI 樂觀與悲觀情景假設.58 風險提

5、示.60 公司背景.61 財務報表.62 聯發科（聯發科（2454.TT）首次覆蓋：端側）首次覆蓋：端側 AI 普及打開成長天花板普及打開成長天花板.65 AI 助力公司成長.67 估值.70 SPDBI 樂觀與悲觀情景假設.73 風險提示.74 公司背景.75 財務報表.76 英特爾（英特爾（INTC.US）首次覆蓋：）首次覆蓋：AI 算力芯片的后周期玩家算力芯片的后周期玩家 .79 公司業績上揚仍需時日.81 估值.87 SPDBI 樂觀與悲觀情景假設.91 風險提示.93 公司背景.94 財務報表.95 浦銀國際研究浦銀國際研究 首次覆蓋首次覆蓋|科技行業科技行業 本研究報告由浦銀國際證

6、券有限公司分析師編制，請仔細閱讀本報告最后部分的分析師披露、商業關系披露及免責聲明。全球全球 AI 算力算力芯片芯片行業行業再回顧再回顧：生成式生成式 AI開啟科技行業超級成長周期開啟科技行業超級成長周期 端云協同，生成式端云協同，生成式 AI 行業大幅成長，開啟行業大幅成長，開啟科技科技行業行業超級成長超級成長周期周期：自2022 年底 ChatGPT 面向公眾開放以來，生成式 AI 帶動了新一輪的生產效率提升，也開啟了新一輪 AI 投資機遇。根據 IDC 數據，2020 年至 2023 年全球生成式 AI 市場空間上漲了約 6 倍，預計 2024 年至 2030年期間復合增長率達到 40%

7、，2030 年有望接近萬億美元。作為 AI 大模型行業最重要支撐的 AI 算力芯片也正享受行業高增長紅利。因此，我們重申全球 AI 算力行業的“超配”評級。超威半導體（AMD.US）受益于多個 AI 算力芯片布局，充分受益于端云協同增量，首次覆蓋給予“買入”評級。聯發科（2454.TT）受益于 AI 在智能手機和新能源車兩個 C 端端側行業的滲透，給予“買入”評級。雖然英特爾（INTC.US）也受益于 AI 算力芯片需求增長，但是財務兌現仍需時日，給予“賣出”評級。全球全球生成式生成式 AI 行業行業仍然處于發展初期階段，仍然處于發展初期階段，對于對于 AI 算力芯片需求仍算力芯片需求仍然處于

8、大幅成長的階段然處于大幅成長的階段：AI 大模型行業正處于發展的初期階段，即科技巨頭和初創企業等大量廠商處于百家爭鳴的階段。因此，AI 行業仍然處于由大模型廠商，即供應端，推動 AI 大模型快速迭代、性能加速提升、行業高速發展的時期。與此同時，AI 算力芯片性能大幅提升，單位成本快速下降，這會帶動 AI 大模型更快普及，推廣至更多 B 端使用場景，利于商業閉環。因此，AI 算力芯片產能擴張會帶來行業的有效增量，目前行業仍然處于大幅增長的階段。端側端側 AI 算力算力芯片大幅成長芯片大幅成長，并反哺云側，并反哺云側 AI 的算力需求的算力需求：AI 大模型從云側向端側滲透和延伸，會有效拓展 AI

9、 大模型在 C 端用戶的使用。AI PC、Gen-AI 智能手機、高階智駕新能源車和 ARVR 等都是觸及用戶較廣的端側 AI 落地載體。一方面，滲透率的提升帶動端側 AI 芯片出貨量增長。并且，AI 用戶體驗的提升有望催生各類終端的換新需求。另一方面，為了支撐 AI 算力，端側芯片半導體價值量提升，利于行業規模增速高于出貨量增速。最后，為了實現更好的端側 AI 體驗，各終端品牌廠商也會增加云側大模型的基建投入，從而更好地迭代端側 AI 的能力。美股美股 AI 算力算力芯片行業公司的市值芯片行業公司的市值仍有上行空間仍有上行空間：我們認為當前美股AI 算力芯片依然還有上行空間。這主要來自于兩個

10、方面的動能：1）半導體周期基本面仍有上行空間，并且 AI 的增量需求是未來基本面上行的最主要動能；2）AI 大模型初創企業估值提升有望向二級市場傳導。在過去幾個月，AI 初創企業估值持續提升。二級市場受一級市場傳導，公司估值溢價有望跟隨。目前，AMD 和聯發科的估值雖然高于各自的歷史均值，但都具備上移的潛力。美國進入降息周期疊加 AI帶動的科技產業變革，有望推動美股 AI 算力芯片的估值中樞上移。投資風險：投資風險：全球或美國經濟面臨增長壓力，包括服務器、智能手機和新能源車等在內的多個下游終端的需求不及預期；AI 大模型需求爆發持續性弱于預期，大模型廠商商業閉環或盈利能力低于預期；全球半導體周

11、期上行動能不足；行業競爭加劇，拖累利潤表現；AI 算力芯片迭代不及預期。沈岱沈岱 首席科技分析師 tony_(852)2808 6435 馬智焱馬智焱 科技分析師 ivy_(852)2809 0300 黃佳琦黃佳琦 科技分析師 sia_(852)2809 0355 2024 年 11 月 29 日 超威半導體超威半導體(AMD.US)目標價（美元）目標價（美元）168.7 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅+22%目前股價（美元）137.7 聯發科聯發科(2454.TT)目標價（新臺幣）目標價（新臺幣）1,468.5 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅+17%目前股價（新臺幣）1250.0 英特爾英特爾(IN

12、TC.US)目標價（美元）目標價（美元）20.4 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅-15%目前股價（美元）24.1 注：美股股價截至 2024 年 11 月 26 日，臺股股價截至 2024 年 11 月 27 日 資料來源：FactSet,浦銀國際 浦銀國際浦銀國際 首次覆蓋首次覆蓋 全球全球 AI 算力芯片行業再算力芯片行業再回顧回顧 2024-11-29 4 全球全球 AI 算力算力芯片芯片行業行業投資要點投資要點 2022 年 11 月底，OpenAI 發布 ChatGPT 3.5。緊隨其后，生成式 AI，在供應端的推動下，進入爆發式發展期。無論是 OpenAI 隨后發布的 ChatGPT

13、4.0，還是谷歌、Meta 等多家廠商發布的 Gemini、Llama 等 AI 大模型，都是這一輪 AI 行業爆發式發展的體現。AI 算力芯片作為本輪 AI 浪潮基本且不可或缺的硬件基礎，成為這波浪潮最先受益的行業。我們清晰地看到，大模型的到來成為了 AI 行業發展的奇點，當前行業處于加速上行的高速發展階段。美國的 CSP（Cloud Service Provider，云服務提供商）大幅增加對于 AI 算力芯片的資本開支，并且推動其 AI 大模型快速更新迭代。而且，大量的公司不愿意在這波浪潮中落后，B 端需求初見端倪并快速成長，希望借助生成式 AI，提高生產力。同時，AI 大模型正在快速向個

14、人電腦、智能手機、新能源車等端側快速滲透，從而促進 AI 進入 C 端領域，并進一步打開市場空間。因此，我們在這篇報告中試圖回答三個問題：因此，我們在這篇報告中試圖回答三個問題：1）在）在 AI 大模型發展大爆發之大模型發展大爆發之后，目前行業發展處于怎樣的階段，是否還有上行空間？后，目前行業發展處于怎樣的階段，是否還有上行空間？2）AI 大模型會給大模型會給端側帶來多少的空間增量，可以拉動多大的存量空間端側帶來多少的空間增量，可以拉動多大的存量空間？3）如何看待當前全）如何看待當前全球頭部球頭部 AI 玩家的預期、估值和股價空間？玩家的預期、估值和股價空間？第一，第一，在在 AI 大模型發展

15、大爆發之后，目前大模型發展大爆發之后，目前行業行業發發展處于怎樣的階段？短中展處于怎樣的階段？短中長期，長期，AI 算力行業是否還有較大的上行空間？算力行業是否還有較大的上行空間？我們認為我們認為 AI 行業仍然處于發展較為早期的行業仍然處于發展較為早期的快速增長快速增長階段階段。這個基本判斷，與我們于 2024 年 7 月 2 日發布的報告（全球 AI 算力行業首次覆蓋）中的分析相比，并沒有變化。首先，從大模型供應商大模型供應商的角度，這這些廠商不斷推動 AI 大模型迭代升級演變，從而持續拉動對于 AI 算力芯片的需求。我們看到本輪 AI 技術對于大參數大數據量有著較高的要求。這是目前 AI

16、 大模型基礎性能的升級和迭代方向之一。今年全球頭部廠商（包括谷歌、Meta、Open AI 等）發布的大模型或者新的版本，性能都較去年提升。同時，從各家廠商自身大模型橫向拓張來看，AI 大模型廠商也在推出更多細分/專業能力更強的垂類大模型。這是從通用能力大模型的基礎上擴張而來。例如，Open AI 在 2024 年 9 月發布的 GPT-o1 的復雜推理能力明顯進步，在編程等領域專業能力更強。頭部的 AI 大模型廠商需要維持競爭優勢，并未進入行業整合階段。由于各家上市企業和初創公司的戰略和資金支持，AI 大模型行業仍然處于大投入階段。美國的頭部科技巨頭，如 Open AI、谷歌、Meta 等，

17、推出的 AI 大模 2024-11-29 5 型，都有其某些性能方面的領先和優勢，并未出現性能明顯更優或者能力顯著掉隊的玩家。在現階段，他們都需要在本輪 AI 浪潮中保持投入，保持競爭優勢。因此，從 AI 大模型的供應角度來看，由于行業處于發展初期，在 AI 模型的性能迭代的競爭環境中，行業需求的快速成長將帶動 AI 算力芯片快速成長。其次，從 AI 算力芯片玩家算力芯片玩家的角度看，芯片性能快速提升疊加單位算力的成本快速下降，推動 AI 大模型綜合成本下行，從而推動新技術的快速普及。根據我們對行業發展的追蹤，英偉達數據中心近三次的 GPU（A100、H100、B200）的迭代，除了計算能力大

18、幅提升外，每單位算力的成本是顯著下降的。這是科技行業發展初期的另外一個重要特征，即成本下降帶來新技術的快速普及。而且，英偉達芯片的綜合功耗也是下降的。這會為 AI 大模型行業的競爭，從最高性能領先向綜合成本領先等多指標發展。例如，在今年 5 月，谷歌在更新 Gemini 1.5 Pro 大模型版本的同時發布了具備性價比版本的 Gemini 1.5 Flash。這都是基于包括 AI 算力芯片在內的成本下降的基礎上。在這個過程中，AI 大模型廠商也有意愿采用自家設計的芯片，從而更好地滿足功能更加聚焦、成本更加具備優勢的應用場景。通常來講，AI 大模型的訓練對于芯片性能要求更高，而大模型的推理對于芯

19、片性能的要求相對偏低。例如，谷歌自研的 TPU 芯片在谷歌內部有大量使用。所以，AI 算力芯片既受益于 AI 大模型需求的快速成長，又在技術進步成本下降的過程中，推動新技術的普及，帶來行業的增量。根據我們的觀察和跟蹤，一方面，市場上第三方數據庫，對于 2024 年 AI 服務器出貨量的滲透率預測，相較于此前都有上調，目前 AI 服務器收入滲透率已經在二季度達到 29%（圖表 2）。另一方面，與 AI 相關的上市企業/初創公司，持續得到資金的支持，尤其在大模型技術以及商業閉環方面有大幅投入。這將持續推動 AI 或大模型技術本身快速升級迭代，從而推動行業大幅上行。TrendForce 預計 AI

20、服務器出貨量將從 2023 年的 118 萬臺增長至 2024 年的167萬臺，預計2025年將會增長至214萬臺。從滲透率滲透率來看，根據TrendForce，2023 年、2024 年、2025 年，全球 AI 服務器出貨量滲透率達到/預計達到8.8%、12.2%、15.0%（圖表 1）。與科技新興產業發展趨勢類似，目前 AI 服務器滲透率也處于加速上揚階段，速度快于一年/半年以前的市場預測。我們預期未來 2-3 年，AI 服務器滲透率保持上揚的趨勢，帶動 AI 算力芯片需求加速上揚。從我們從我們對行業的追對行業的追蹤蹤來看來看，AI 算力芯片增長動能強勁，下行風險較小。算力芯片增長動能強

21、勁，下行風險較小。2024-11-29 6 第二，第二，生成式生成式 AI 會給會給端側帶來多少的空間增量？端側端側帶來多少的空間增量？端側 AI 的應用可以拉動多的應用可以拉動多大的存量空間大的存量空間？端側 AI 對于 AI 算力芯片需求主要體現在兩個方面：1）可以觸達 C 端的終端設備本身的出貨量大幅提升。盡管 C 端終端并不需要具備訓練 AI 大模型的能力，但是這些 AI 設備注重 AI 大模型的推理能力，同時需要在功耗、成本、實時性、隱私等方面具備較好表現。因此，這需要在原有 CPU、GPU 等端側芯片上增加包括 NPU 在內的更加高效的 AI 算力，從而帶動相關半導體價值量的提升。

22、臺積電曾在 2Q24 業績會中分享過，AI算力要求的提升會帶動端側算力芯片尺寸增加 5%-10%。2）為了更好地提升 C 端用戶體驗，終端品牌廠商同樣需要云端的 AI 算力來訓練自身的大模型，從而大幅提升小參數量的端側模型能力。這是從端側推理體驗需求反哺云側訓練算力需求提升，再次帶動云側 AI 算力的增長。首先，具備端側首先，具備端側 AI 大模型能力的大模型能力的終端終端設備出貨量大幅提升設備出貨量大幅提升，帶動具備更高，帶動具備更高AI 算力芯片出貨量提升算力芯片出貨量提升。在近半年來，無論是智能手機品牌、筆記本電腦品牌，還是新能源車企都在發布具備端側 AI 能力的終端產品。生成式 AI

23、正在快速滲透到各種電子終端中。因此，AI算力芯片在端側的需求也在大幅增長。今年 9 月蘋果發布的 iPhone 16 系列手機首次正式搭載 Apple Intelligence，使得蘋果生態設備中的語音助手 Siri 可實現跨平臺調用能力。Apple Intelligence 也具備生成式 AI 典型能力，例如圖像生成、郵件撰寫等。今年 10 月，小米發布小米 15 系列手機，搭載澎湃 OS 2，其中包含 HyperAI子系統。這是小米在自身手機上首次實現 AI 動態壁紙、AI 寫作、AI 識音、AI 翻譯以及 AI 妙書等功能。而且，小米也升級了 AI 智能助手“超級小愛”，打通感知、理解、

24、執行等全鏈路能力。圖表圖表 1：AI 服務器服務器出貨量出貨量滲透率滲透率 圖表圖表 2：AI 服務器收入滲透率服務器收入滲透率 注：E=TrendForce 預測 資料來源：TrendForce、浦銀國際 資料來源：Counterpoint、浦銀國際 0%5%10%15%20%050100150200250202220232024E2025EAI服務器出貨量（萬臺）AI服務器滲透率（右軸）0%10%20%30%40%010,00020,00030,00040,00050,0003Q234Q231Q242Q24非AI服務器收入（百萬美元）AI服務器收入（百萬美元）AI服務器滲透率（右軸）202

25、4-11-29 7 今年 11 月，小鵬發布 P7+，實現了輕雷達、輕地圖的智駕能力。與 OpenAI最新 o1 推理模型類似，小鵬的智駕借助自身端到端架構，追求極致智能的智駕體驗。而且，小鵬大模型實現云端協同，其云端大模型參數量是車端的80 多倍。根據 Counterpoint 的預測，2024 年、2025 年 AI 智能手機滲透率將達到 18%和29%。根據Counterpoint數據，今明兩年全球高階AI PC滲透率將達到5%、15%（圖表 3）。進一步看，AI 在 MR 等設備具備較大潛力。例如，去年發布的雷朋眼鏡則是搭載了 Meta 的 Llama 大模型。因此，我們對于未來端側

26、AI 算力芯片增長保持樂觀的態度。其次，端云協同再次反哺云端其次，端云協同再次反哺云端 AI 算力芯片需求提升。算力芯片需求提升。端側 AI 大模型的用戶體驗提升依賴于端側 AI 大模型能力的提升，從而催生云端大模型能力的迭代。云端協同可以更快帶動端側 AI 模型能力升級，保持各家公司的競爭差異化和優勢。在今年三季報業績會上，特斯拉表示正在加大對 AI 的投入，提升硬件端算力芯片的購買，因此其三季度資本支出上升至單季度 35 億美元。其主要目的是為了大幅擴張其服務器算力產能以提升 AI 大模型的訓練能力，為其新能源車自動駕駛以及人形機器人具身智能提供基石。為推動其 AI 進展，小米也在 AI

27、領域大力投入，尤其在算力方面。通過自建與租賃算力兩種方式，小米可以快速增強訓練端的算力保障。這為跨平臺的自研 HyperAI 提供支撐，也為其小米汽車智駕模型保駕護航。造車新勢力小鵬大力推動端到端的云端協同。小鵬今年在訓練算力上的支出可能達到 1 億美元，具備 7,000 張以上的 GPU 卡。公司預期 AI 大模型帶來自動駕駛能力顛覆性變革，智駕體驗在未來 12-18 月大幅提升。我們認為這些端側 AI 模型、C 端 AI 體驗將推動終端品牌，包括但不局限于智能手機、筆記本電腦、新能源車、ARVR 等終端，致力于提升其云端大模型能力，構建自身 AI 大模型能力的差異化和競爭優勢。這為基礎 A

28、I 大模型廠商（如 OpenAI、谷歌等）帶來行業空間的增量需求。所以，從今明兩年從今明兩年的時間維度看，能夠支持端側的時間維度看，能夠支持端側 AI 大模型算力的芯片大模型算力的芯片預計預計將取得較高增速將取得較高增速，包括應用于智能手機的高通驍龍 Gen 系列、聯發科天璣系列，智能駕駛中使用的英偉達 Orin 和 Thor，以及終端品牌廠商潛在的自研 AI 算力芯片等。同時，端側端側 AI 需求會拉動整體需求會拉動整體 AI 算力芯片訓練端的需算力芯片訓練端的需求，拓展求，拓展 AI 算力芯片的增長邊界算力芯片的增長邊界。長期來看，作為具身智能載體，人形機器人有潛力超過智能手機和汽車等終端

29、行業的規模，帶來更大的 AI 算力芯片需求增量。2024-11-29 8 圖表圖表 3：端側端側 AI 滲透率滲透率 注：AI 服務器滲透率 E=Trendforce 預測，AI 手機、AI 手機及 AI PC 滲透率 E=Counterpoint 預測；AI 筆記本電腦指具備高階 AI 功能的筆記本電腦 資料來源：Trendforce、Counterpoint、浦銀國際 第三，當前全球頭部第三，當前全球頭部 AI 玩家的股價已經反映了多少市場預期？玩家的股價已經反映了多少市場預期？如何看如何看待待當當前全球頭部前全球頭部 AI 玩家的估值和股價空間？玩家的估值和股價空間？我們沿用 7 月份報

30、告中的分析框架，將 AI 算力芯片潛在空間拆分為兩個部分：1）半導體周期層面，2）AI 大模型初期爆發層面。我們認為當前美股我們認為當前美股 AI算力芯片的估值依然有小量的上行空間。算力芯片的估值依然有小量的上行空間。這一結論與半年前的判斷相比并無變化。首先，從周期首先，從周期維度看，全球半導體周期依然處于上行中，有望推動維度看，全球半導體周期依然處于上行中，有望推動 AI 算力算力芯片芯片繼續上行。繼續上行。AI 算力芯片增量是本輪全球半導體上行的最重要動能之一，且有望在半導體行業上行觸頂之后，維持細分行業的上行動能。從基本面來看，全球半導體月度銷售額同比增速仍然未見觸頂，在今年 8 月份達

31、到 20.6%的高點，較 2023 年 4 月-21.6%的低點連續上行 17 個月。我們預期 AI 算力等需求持續帶來半導體行業銷售額增量，有持續推動行業上行的動能，AI 算力芯片的基本面仍有上行空間。這是推動行業指數以及主要龍頭公司成長的最重要動能。其次，其次，本輪本輪 AI 行業再次爆發，行業再次爆發，不僅不僅將將帶動各家帶動各家巨頭入局，也同樣帶動巨頭入局，也同樣帶動 OpenAI等初創企業的估值水漲船高。等初創企業的估值水漲船高。根據 2024 年 9 月新聞報道，2024 年 OpenAI最新一輪的估值已經達到 1,570 億美元（圖表 5），較半年前可以確認到的新聞報道的 800

32、 億美元，增長了 96%。美股的 AI 大模型廠商 Palantir 的市銷率估值也在近半年中快速提升至 60 x 以上。在 6 月份之后，我們已經看到OpenAI 及其他 AI 大模型初創企業帶動二級市場 AI 板塊估值中樞上移。0%5%10%15%20%25%30%AI手機滲透率AI筆記本電腦滲透率AI服務器滲透率2024E2025E 2024-11-29 9 從半導體行業估值面來看，費城半導體指數的市盈率（過去 12 個月）在 2022年 9 月觸達 15.1x 的底部后，維持了 2 年的上行周期，在今年 7 月份輕微調整后，再次上行至今年 10 月高點附近的 49.7x。以當前未來 1

33、2 個月 30.2x市盈率以及高速成長的基本面來看，我們認為 AI 算力芯片行業估值風險并不大。目前，AMD 的遠期市盈率為 48.3x，低于過去 5 年均值。聯發科為 17.5x，與自身歷史比較處于偏高于均值的位置，但是相比于高速成長的 AI 算力增量，仍有空間。英偉達的未來 12 個月市盈率為 34.9x，高通的未來 12 個月的市盈率為 13.9x，臺積電未來 12 個月的市盈率為 18.2x，從歷史估值百分位來看估值合理（圖表 6）。進一步看，我們認為本輪由 AI 引領的科技產業革命有望帶動行業估值突破歷史新高。最后最后，從宏觀方面來看，從宏觀方面來看，美國美國進入降息通道，有利進入降

34、息通道，有利于于支撐支撐成長型科成長型科技企業的技企業的估值，尤其是處于科技前沿的估值，尤其是處于科技前沿的 AI 產業及公司。產業及公司。因此，綜上來看，我們認為在 AI 算力芯片行業的估值可以得到較好支撐，而基本面的增量則可以提供成長空間。圖表圖表 4：全球半導體三個月移動平均值銷售額同比增速與費城半導體指數市盈率全球半導體三個月移動平均值銷售額同比增速與費城半導體指數市盈率 資料來源：Wind、SIA、費城證券交易所、浦銀國際 0102030405060-30%-20%-10%0%10%20%30%40%2015-012015-052015-092016-012016-052016-09

35、2017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-012023-052023-092024-012024-052024-09全球半導體銷售額同比費城半導體指數市盈率（TTM，右軸)2024-11-29 10 圖表圖表 5：海內外頭部初創海內外頭部初創 AI 企業融資情況企業融資情況 時間時間 公司公司 募資募資 估值估值 2024 年 9 月 OpenAI 計劃向投資者籌集 65 億美

36、元 1,570 億美元 2024 年 5 月 智譜 AI 智譜 AI 獲 Prosperity7 Ventures 4 億元美元 C 輪投資 200 億人民幣 2024 年 5 月 Scale AI AI 數據標注公司 Scale AI 完成 10 億美元的募資 138 億美元 2024 年 5 月 xAI 馬斯克為 xAI 投入 60 億美元的融資 180 億美元 2024 年 5 月 Kimi 月之暗面 截至 5 月，阿里巴巴 2024 財年合計投入 8 億美元 25 億美元 2024 年 4 月 Anthropic 亞馬遜宣布完成了對 Anthropic（Claude）總計 40 億美元

37、的融資。2023 年9 月亞馬遜提供了一筆 12.5 億美元的投資，之后又追加了 27.5 億美元 184 億美元 2023 年 11 月 零一萬物 完成 10 億美元的新一輪融資，由阿里云領頭 NA 2023 年 10 月 Anthropic 谷歌領投了 Anthropic 的 5 億美元融資，此后又追加了 20 億美元的投資 NA 2023 年 4 月 OpenAI 微軟領投了約 100 億美元，多家 PE 投資超 3 億美元 800 億美元 資料來源：公開資料整理、浦銀國際 圖表圖表 6：主要主要 AI 算力芯片算力芯片公公司估值位置司估值位置 資料來源：Bloomberg、Factse

38、t、浦銀國際 股票代碼股票代碼公司公司過去5年過去5年估值百分位估值百分位市盈率市盈率NVDA US Equity英偉達36%34.9AMD US Equity超威半導體25%48.3INTC US Equity英特爾86%27.5QCOM US Equity高通37%13.92454 TT Equity聯發科63%17.52330 TT Equity臺積電42%18.2 2024-11-29 11 全球全球 AI 行業概覽行業概覽：爆發爆發式式增長增長 全球全球 AI 行業行業具備較大的成長空間具備較大的成長空間 本輪 AI 大模型的技術，與前幾年的 AI 技術路徑有所不同。此前，AI 技術

39、中提及比較多的是卷積神經網絡（CNN，Convolutional Neural Network）等架構。這在圖像識別等領域已經較為成熟，更多還是規則制。如今生成式 AI 采用Transformer 架構，其自注意力機制，這使得模型能夠并行處理輸入數據，理解和生成具有上下文依賴性的文本。生成式 AI 需要采用的大語言模型（LLM，Large Language Model），針對自然語言處理，實現文本生成、翻譯、問答等能力。這種模型通常具有數十億甚至數千億個參數，能夠捕捉語言知識和復雜的語法結構。過去幾年大模型參數呈現出指數型增長。為了實現更高的精度，大模型參數從 2018 年 GPT-1 的 1

40、1.7 億，提升到 2020 年 GPT-3 的 1,750 億，再到 2023 年GPT-4 的約 1.8 萬億。訓練集大小也由 GPT-3 的 3,000 億參數顯著提升至 GPT-4 的 12 萬億參數（圖表 8）?，F在也常見視覺語言模型（VLM，Visual Language Model）。該模型結合了視覺和文本信息，具備處理多模態數據，因此可以實現視覺問答、圖像檢索等能力。在智能駕駛等領域，具備堅實的應用基礎。ChatGPT 被推向市場后僅用 2 個月就突破 1 億用戶。這些廣泛的用戶基礎也為本輪 AI 超級周期奠定基礎。在本輪 AI 浪潮中，AI 的發展正在從此前的“感知識別”走向

41、“理解生成”。生成式 AI 具備感知、推理、創作、學習、交互等能力。AI 大模型通過預訓練和微調的方式進行訓練，預訓練階段使用大量文本數據，微調階段則針對特定任務進行優化。因此，大模型數量和參數提升推動AI 算力需求提升。從 B 端來看，生成式 AI 可以提升效率，正在成為新質生產力的基礎。例如，用 AI 來做造型設計，有望提升 90%以上的效率。AI 還可以用來編程、發現新藥、新材料等。從 C 端來看，除了 OpenAI 等大模型廠商直接觸達客戶外。智能手機、新能源車、筆記本電腦、可穿戴設備等觸及人群最為廣泛的電子產品也將 AI 大模型的能力嵌入進來。各個大模型廠商都推出小參數模型，以適配端

42、側的 AI需求（圖表 9）。2024-11-29 12 各家的大模型性能都各家的大模型性能都在快速迭代。在快速迭代。以 OpenAI 為例，2022 年 11 月推出 GPT-3.5，開啟本輪 AI 浪潮的序幕。2023 年 3 月，公司就推出 GPT-4，相比于 GPT-3.5，可以支持圖像輸入。支持文生圖的 DALL-E 在 2023 年 9 月發布，并于2023 年 10 月，能力并入 ChatGPT。2024 年 2 月，文生視頻模型 Sora 發布。2024 年 5 月，GPT-4o 發布，多語言、音頻和視覺功能上性能更優，價格是GPT-turbo 的一半。GPT-4o 采用端到端多

43、模態架構，時延大幅降低，人機交互增強。2024 年 9 月，GPT o1 發布，具備更加專業的能力，在科學、編程和數學等領域展現出更強的推理能力。從長期來看，全球從長期來看，全球生成式生成式 AI 有望迎來萬億美元市場空間。有望迎來萬億美元市場空間。自 2022 年底ChatGPT 面向公眾開放以來，生成式 AI 帶動了新一輪的生產效率提升，也開啟了新一輪 AI 投資機遇。根據 IDC 數據，2020 年至 2023 年全球生成式AI 市場空間上漲了約 6 倍，預計 2024 年至 2030 年期間復合增長率達到40%，2030 年有望接近萬億美元規模（圖表 7）。圖表圖表 9：各各 AI 大

44、模型公司紛紛推出小模型大模型公司紛紛推出小模型 公司公司 小模型小模型 參數參數（億）（億）訓練思路訓練思路 Meta Llama-3 80 訓練數據量 15 萬億，遠高于平均值 微軟 Phi-3 38/70/140 保證高質量數據 Open AI GPT-4o mini-資料來源：公開資料、浦銀國際 本輪本輪 AI 浪潮帶動浪潮帶動全球全球 IT 基建支出正在加速上行?；ㄖС稣诩铀偕闲?。2023 年美國四大互聯網廠商（谷歌、微軟、亞馬遜、Meta）資本開支在全球 IT 基建占比超三分之一。全球 IT 基建支出由 2009 年的 1,388 億美元增長至 2023 年的 4,140 億美元

45、（圖表 10）。其中，2017 至 2023 年進入加速上行階段，期間復合增長率達到 14%。美國四大互聯網廠商在全球 IT 基建中占比最高達到 42%，2023年占比 36%，是推動全球 IT 基建上行的重要力量。圖表圖表 7：全球生成式全球生成式 AI 市場空間及預測市場空間及預測（百萬美元）（百萬美元）圖表圖表 8：模型模型數量數量與參與參數數爆發爆發式增長式增長 注：E=IDC 預測 資料來源：IDC、浦銀國際 資料來源：聯發科發布會、浦銀國際 0400,000800,0001,200,0001,600,0002020202120222023E2024E2025E2026E2027E2

46、028E2029E2030E2031E2032E6000萬萬Alexnet2億億1300萬萬TransformerGPT-115億億GPT-2110億億T51750億億GPT-3兆級兆級M6-10T兆級兆級ZeRO-Infinity201220172020模模型型參參數數量量更多大模型更多大模型.2024-11-29 13 美國的頭部四家資本開支存在一定的周期。根據我們的跟蹤，從季度頻率看，這四家公司資本支出同比增速在經歷了 10 個季度的下行后，在 2023 年二季度見底觸及-9%的低點，隨后就開啟上行，在今年一季度實現+30%增長，并在二、三季度持續上揚至 58%、59%（圖表 12）。本

47、輪美國互聯網大廠資本開支投向主要集中在 AI 算力的部署。我們預期美國互聯網廠商以及其他初創企業都在加速部署 AI 大模型算力，以避免在新技術商業落地過程中落后于競爭對手。所以，我們預期這些企業的資本開支上行動能會推動 AI 算力需求大幅上揚。圖表圖表 12：微軟、谷歌、亞馬遜、微軟、谷歌、亞馬遜、Meta 資本開支同比增速資本開支同比增速 資料來源：FactSet、浦銀國際 -50%0%50%100%150%200%微軟谷歌亞馬遜Meta合計資本開支圖表圖表 10：全球全球 IT 基建支出基建支出（美元百萬）（美元百萬）圖表圖表 11：美國四大廠商資本支出在全球美國四大廠商資本支出在全球 I

48、T 基建基建支出占比支出占比 資料來源：IDC、浦銀國際 注：互聯網廠商資本開支范圍與 IT 基建較為一致 資料來源：IDC、浦銀國際 0100,000200,000300,000400,000500,0002009201020112012201320142015201620172018201920202021202220230%10%20%30%40%50%20102011201220132014201520162017201820192020202120222023 2024-11-29 14 AI 應用助力服務器市場加速增長。應用助力服務器市場加速增長。2018 年至 2023 年，全球

49、服務器收入規模由 934 億美元上升至 1,362 億美元，期間復合增長率為 8%。其中，2022 年四季度 ChatGPT 推出后，全球服務器收入規模加速上行，4Q23 對比 4Q22 同比增長 23%。服務器市場中，除去占比最高的原廠直銷的白牌服務器外，收入占比前三的玩家及份額分別為戴爾 12%，超微電腦 8%，惠普 7%。根據 Trendforce 預測，2024 年、2025 年全球 AI 服務器出貨量分別為 167 萬臺和 214 萬臺，同比增長 41%、28%，對應滲透率 12%、15%。AI 端側大模型正在快速落地中端側大模型正在快速落地中，帶動帶動端端云協同云協同需求需求 端側

50、端側 AI 距離用戶更近，是距離用戶更近，是 AI 大模型商業化閉環重要的應用之一。大模型商業化閉環重要的應用之一。端側端側 AI 打造個性化助手，提升用戶體驗。打造個性化助手，提升用戶體驗。端側 AI 模型可以實現多種大眾期待的 AI 功能，打造了解個人習慣、能夠有針對性地調整回答的個人助理，功能包括健康監測、實時語音翻譯、攝影時的自動修圖等。對比云側 AI，端側 AI 具備更低的回答延時、離線 AI 功能、個人信息保密等優勢。這種 AI 助手在手機、新能源車、筆記本電腦上都會有所體現。蘋果在 WWDC 2024 中發布 Apple Intelligence。除具備其他 AI 終端具備的理解

51、和創建語言、圖像的功能，Apple Intelligence 還可以實現 ChatGPT 跨蘋果平臺的調用和集成，將大幅提升蘋果終端設備的智能化程度和用戶體驗。在今年 9 月蘋果 iPhone 16 系列秋季發布會上，蘋果再次強調了其 Apple Intelligence 帶來的手機端側的 AI 能力。iPhone 16 進入 AI 時代，跨平臺調用帶動生產效能提升。iPhone 的 AI 功能主要包括幾個方面：圖表圖表 13：全球服務器市場規模全球服務器市場規模 圖表圖表 14：AI 服務器服務器出貨量出貨量滲透率滲透率 資料來源：Bloomberg、IDC、浦銀國際 注：E=TrendFo

52、rce 預測 資料來源：TrendForce、浦銀國際-20%0%20%40%60%80%010,00020,00030,00040,00050,00060,0001Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q231Q24全球服務器收入規模（百萬美元）全球服務器收入季度同比（右軸）0%5%10%15%20%050100150200250202220232024E2025EAI服務器出貨量（萬臺）AI服務器滲透率（右軸）2024-11-29 15 1)強大的跨平臺調用能力：例如，語音助手 Siri 的能力更強，包括 Siri 可以抓取聊天信息中的機票

53、信息并進行提醒。同時，可以結合 AI 對用戶收到的信息進行總結，并根據其重要性與緊急性進行排序。2)生成式 AI 能力：在 AI 寫作方面，Apple Intelligence 可以生成短信、郵件，具備文字潤色、語音轉文字等功能。3)AI影音能力：在影音圖片方面，蘋果手機具備照片搜索、智能混音等功能。圖表圖表 15：手機品牌端側手機品牌端側 AI 模型模型 手機品牌手機品牌 端側模型端側模型 端側參數（億）端側參數（億）自研自研/合作合作 蘋果 AFM 30 自研 三星 Gemini Nano 20/70 合作 谷歌 Gemini Nano 20/70 自研 OPPO AndesGPT 70

54、自研 vivo BlueLM 10/70 自研 小米 MiLM 13/64 自研 華為 盤古 自研 榮耀 魔法大模型 70 自研 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 16：iPhone 16 系列的系列的 AI 功能功能 具體功能具體功能 具體功能具體功能 智能寫作 借用 AI 工具來寫短信、寫郵件，文字潤色、語音轉文字 優先級通知 AI 總結收到的信息，并且將高時效、高重要性的信息放到收件夾頂部 照片搜索 輸入文字，相冊會自動匹配到用戶想要的照片或者視頻 Siri Siri 理解能力、跨平臺信息調用能力將變強。例如，提醒航班信息 照片優化 AI 清除照片中背景干擾 圖片生成 輸入文字，A

55、I 生成圖片表情包 混音功能 在進行視頻拍攝的時候，手機可以智能識別現場亂入的其他人聲音，并且提供不同的混音選項 視覺智能 對相機所捕捉到的畫面展開分析。例如，將鏡頭對準一只狗，即可顯示其品種等相關信息 資料來源：蘋果官網、公開資料、浦銀國際 具備端側具備端側 AI 大模型能力的電子終端正在快速普及。大模型能力的電子終端正在快速普及。AI 手機一般通過端云結合的方式來提供更好的服務。端側大模型主要適用于離線服務，滿足用戶隱私保護需求，但如果需要更加精細復雜的理解和處理能力，則仍然需要云側模型。云側模型可以為用戶提供更高精度的服務，但是對于用戶隱私、商業信息的風險較高。除了隱私問題，云側算力消耗

56、給手機廠商帶來額外的成本。2024-11-29 16 今年上半年，在 CES、MWC 等全球電子展會上我們看到越來越多具備 Gen-AI 功能的智能手機亮相。例如，三星的 Galaxy S24 可實現通話實時翻譯功能，小米 14 Ultra 可實現 AI 計算攝影功能。三星、小米等高端機型在今年上半年也有較好的出貨量表現。今年 10 月，小米發布小米 15 系列，搭載澎湃 OS 2，其中包含 HyperAI 子系統。這是小米在自身手機上首次實現 AI 動態壁紙、AI 寫作、AI 識音、AI 翻譯以及 AI 妙書等功能。而且，小米也升級了 AI 智能助手“超級小愛”，打通感知、理解、執行等全鏈路

57、能力。根據 Counterpoint 的預測，2024 年、2025 年 AI 智能手機滲透率將達到 18%和 29%，對應 2.2 億和 3.6 億部 AI 智能手機。我們預期供應端驅動的端側 AI手機將會提升用戶體驗。例如，AI 提供的翻譯、照片搜索等功能，可以提升生產力，或滿足娛樂剛需，端側 AI 正在快速普及。圖表圖表 17：AI 手機滲透率手機滲透率：預計：預計 2024 年、年、2025 年大幅提升年大幅提升 注：E=Counterpoint 預測 資料來源：Counterpoint、浦銀國際 端側端側 AI 大模型帶動端側芯片算力需求大幅提升。大模型帶動端側芯片算力需求大幅提升。

58、端側芯片的端側芯片的 AI 算力正在快速增長。算力正在快速增長。高通和聯發科分別發布的高通驍龍 8S Gen4 芯片和天璣 9400 芯片再次升級了 AI 計算性能。天璣 9400 的 AI 生成速度是 50 Token/秒，而驍龍 8 Gen4 則為 70 Token/秒，分別較前代天璣 9300+和驍龍 8 Gen3 的 22 和 20，實現跨越式提升（圖表 18）。這些 SoC 廠商都在為生成式 AI 端側手機提供算力基礎，預計這些產品將于明年放量并持續升級推動行業成長。具備 AI 能力的芯片價格會大幅提升。2024 年下半年即將發布的 8 Gen 4 售價也較上一代產品上漲。我們認為高

59、端芯片價格的持續上漲，主要由于芯片性能不斷大幅提升，以及制造工藝升級帶來的成本提升。具備端側 AI 能力18%29%0%10%20%30%40%50%60%20232024E2025E2026E2027E2028E 2024-11-29 17 的 SoC 芯片的尺寸更大以提供更強大的計算性能。因此，我們認為具備 AI能力的手機芯片價格或將大幅提升。AI PC 上的 AI 算力同樣在快速提升。蘋果在今年 5 月加速推出 M4 芯片，其AI 算力從 M3 的 18 TOPS（Tera Operations Per Second，是處理器運算能力單位）提升到 38 TOPS（圖表 19）。電腦 CP

60、U 的“龍頭”（英特爾和 AMD）都在快速推進 AI 芯片的推出。英特爾 Lunar Lake 的 NPU 算力達到 45 TOPS，而 AMD 的 Strix Point NPU 算力達到 50 TOPS。圖表圖表 18：手機手機 AI 芯片芯片算力大幅提升算力大幅提升 發布日期發布日期 AI 手機芯片手機芯片 品牌品牌 AI 生成速度（生成速度（token/秒）秒）2023 年 10 月 驍龍 8 Gen3 高通 20 2023 年 11 月 天璣 9300 聯發科 20 2024 年 3 月 驍龍 8S Gen3 高通-2024 年 5 月 天璣 9300+聯發科 22 2024 年 1

61、0 月 驍龍 8 Gen4 高通 70 2024 年 10 月 天璣 9400 聯發科 50 注：生成速度基于 70 億參數大模型 資料來源：公司官網、浦銀國際 圖表圖表 19：蘋果蘋果 M4 芯片芯片 AI 算力高達算力高達 38 TOPS M4 M1 M2 M3 發布日期發布日期 2024 年 5 月 7 日 2020 年 11 月 11 日 2022 年 6 月 7 日 2023 年 10 月 31 日 晶體管數量晶體管數量 280 億 160 億 200 億 250 億 制程工藝制程工藝 臺積電 N3B 臺積電 N5 臺積電 N5P 臺積電 N3B CPU 性能性能-3.2GHz 3.

62、5GHz 4.1GHz 10 核 8 核 8 核 8 核 GPU 性性能能 10 核 7/8 核（2.6 TFLOPS)8/10 核（3.6 TFLOPS)8/10 核 NPU 性能性能 16 核（38 TOPS）16 核（11 TOPS)16 核（15.8 TOPS)16 核（18 TOPS)內存帶寬內存帶寬 120GB/s 68.25GB/s 100GB/s 100GB/s 資料來源：公司官網、浦銀國際 圖表圖表 20：AI PC 芯片芯片算力高達算力高達 50 TOPS 公司公司 型號型號 NPU 算力（算力（TOPS)英特爾 Meteor Lake 11 Lunar Lake 45 A

63、MD Hawk Point 16 Strix Point 50 高通 高通驍龍 8cx Gen 3 29 高通驍龍 X Elite 45 蘋果 M3 18 M4 38 資料來源：公司官網、浦銀國際 2024-11-29 18 新能源車是端側的重要應用之一，智能駕駛的需求是端側新能源車是端側的重要應用之一，智能駕駛的需求是端側 AI 芯片重要推動芯片重要推動力之一。力之一。從出貨量出貨量來看，2023 年全球 L2 及以上等級的智駕 SoC 出貨量超過 6,000 萬顆。2023 年 50 TOPS 以上算力智駕 SoC 全球出貨量約 160 萬顆，中國出貨量則約 150 萬顆，占比九成左右。按

64、照按照需求層級需求層級劃分，劃分，不同級別的智駕方案對智控不同級別的智駕方案對智控 SoC 的的 AI 算力需求不同。算力需求不同。根據 AI 算力的大小，智駕芯片大致可分為三類（圖表 22）：小算力（小算力（2.5-20 TOPS）：）：通常借助前視一體機或分布式的行車/泊車控制器方案，以實現 L0-L2 級別的基礎行車 ADAS 和泊車功能為主，但也有部分車型或可提供高速 NOA 功能。多見應用于入門級和經濟型車型，搭載車型售價區間一般為 10-15 萬元，需求特點是追求高性價比。中算中算力（力（20-100 TOPS）：）：支持實現的產品形態主要為輕量級行泊車一體域控制器方案；在功能實現

65、上，以實現“好用”的高速 NOA、城市記憶NOA和記憶泊車等功能為宣傳賣點，部分車型或可提供城市NOA功能。所搭載車型售價區間一般為 15-25 萬元。中算力 SoC 的出現是芯片快速迭代升級導致的結果，即市場中可供選擇的上百 TOPS 的算力芯片相繼涌現，原有的“大算力”芯片自然而然地退行至“中算力”的市場定位。大算力（大算力（100 TOPS）：）：主要產品形態為高階行泊車一體域控制器方案，甚至是艙駕一體方案；在功能實現上，以實現“好用”的城市 NOA、AVP（Automated Valet Parking，自主代客泊車）等 L2+級別的功能為宣傳賣點，所搭載車型售價區間一般在 25 萬元

66、以上，目前主要是以造車新勢力為首的中國車企在積極采用。圖表圖表 21：目前市場上已量產的主流智駕目前市場上已量產的主流智駕 SoC 芯片芯片 AI 算力比較（截至算力比較（截至 1H24）資料來源：公司官網、公開資料、浦銀國際整理 2024-11-29 19 圖表圖表 22：主流主流智駕智駕 SoC 芯片芯片基礎信息梳理（按算力劃分）基礎信息梳理（按算力劃分）芯芯片廠商片廠商 產品型號產品型號 制程制程（nm）AI 算力算力（TOPS）功耗功耗（W）量產落地車型量產落地車型 小算力智駕小算力智駕 SoC 芯片芯片 Mobileye EyeQ4 28 2.5 3 蔚來 ES8/ES6/EC6、小

67、鵬 G3、理想 One、上汽通用 GL8 等 德州儀器 TDA4VM 16 8/奇瑞星途攬月、領克 09EM-P 領航版、嵐圖追光等 瑞薩電子 V3H 16 7.2 0.3 比亞迪宋/唐/海豹、上汽名爵 ZS、奇瑞捷途等 地平線 J2 28 4 2 深藍 SL03 低配版、長安啟源 A05、長安 UNI-V 等 J3 16 5 2.5 深藍 SL03 高配版、榮威 RX5、深藍 S7、2021 款理想 ONE、星紀元 ES、啟辰 VX6 等 黑芝麻智能 A1000L 16 16 15 一汽紅旗 E001 和 E202，最快 2024 年量產落地 中算力智駕中算力智駕 SoC 芯片芯片 英偉達

68、Xavier 12 30 30 小鵬 P5/P7、智己 L7 等 Orin-N 7 84/騰勢 N7、小米 SU7 Pro 等 德州儀器 TDA4VH 16 32/寶駿云朵靈犀版、寶駿悅也 Plus、奇瑞 iCARO3 等 Mobileye EyeQ5H 7 24 10 極氪 001/009、寶馬 iX 等 EyeQ7H 7 67 60 公司預計 2Q25 送樣，2027 年量產 黑芝麻智能 A1000 16 58 18 領克 08、合創 V09、東風 e007 等 特斯拉 一代 FSD 14 72/自 2019 年 3 月起在特斯拉車型中發貨 大算力智駕大算力智駕 SoC 芯片芯片 英偉達

69、Orin-X 7 254 45 蔚來 ET5/ET7、理想 L7/L8/L9 Max、小鵬 G6/G9/X9/P7i、智己LS7、小米 SU7 Max、零跑 C16 智駕版等 Thor 4 2000/主打艙駕一體，已經宣布規劃搭載的車企包括小鵬、理想、比亞迪和廣汽埃安等 高通 SA8650P 5 100 25-40 高通 Snapdragon Ride 平臺第二代芯片，目前博世、大陸、法雷奧、德賽西威等正在基于其進行設計研發，預計 2024 年實現量產 特斯拉 二代 FSD 7 200/每個 HW4.0 搭載兩顆，自 2023 年 2 月起在特斯拉車型中發貨 華為海思 昇騰 610 7 200

70、/問界 M5/M7/M9、阿維塔 11/12、廣汽埃安 LX Plus、智界 S7 等 地平線 J5 16 128 30 理想 L9/L8/L7 Air 和 Pro 版、比亞迪漢 EV 榮耀版等 J6P 7 560/公司旗艦產品，預計 2024 年四季度量產 黑芝麻智能 A1000Pro 16 106 25 目前正在與客戶合作開發過程中 資料來源：焉知汽車、公開資料、浦銀國際整理 2024-11-29 20 AI 算力芯片產能瓶頸逐步解決，供需趨于平衡算力芯片產能瓶頸逐步解決，供需趨于平衡 2022 年年底以來，各家 AI 大模型廠商都在加速搭建 AI 基礎設施，主要投入在 AI 算力芯片。其

71、中，英偉達在 AI服務器算力芯片領域幾乎占據主導地位。英偉達做設計廠商，其芯片代工則由臺積電獨家完成。同時，臺積電采用CoWoS 的封裝方式，為英偉達的 GPU 提供性能保障。CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）是臺積電（TSMC）開發的一種 2.5D 先進封裝技術。這項技術通過將不同的芯片堆疊在同一片硅中介層上實現多顆芯片互聯，從而提高集成度、性能和能效。CoWoS 技術具備多個優勢，包括高度集成、高速、高可靠性、高性價比、集成 HBM 等。因此，CoWoS 適合高性能計算的 AI 芯片。CoWoS 的產能是 2022年以來制約 GPU 出貨量的主要瓶頸之一。根

72、據我們的調研，臺積電的 CoWoS 產能在 2023 年年底達 1.2 萬片/月，預計2024 年臺積電 CoWoS 產能將達到 3.6 萬片/月，2025 年有望達到 9 萬片/月（圖表 23），并在 2026 年繼續擴大產能。單片CoWoS能夠封裝的GPU數量取決于良率和裸片大小。例如，單片CoWoS可以用于封裝約 30 片英偉達 H100 GPU。但由于英偉達 B100 是通過連接兩個 GPU 裸片和 8 個 HBM 組成，其芯片面積約為 H100 的兩倍，單片 CoWoS可滿足 15-18 片 B100 GPU。我們認為，先進封裝 CoWoS 產能伴隨 AI 服務器需求的爆發而在初期供

73、不應求，成為制約GPU 的瓶頸的困境正在得到改善。但是，根據英偉達、AMD 等近期業績會中的表達，新一代的產品，例如 GB200、MI325 等，產能仍然偏緊。圖表圖表 23：臺積電臺積電 CoWoS 產能預測產能預測 臺積電臺積電 CoWoS 產能預測產能預測 2023E 2024E 2025E 2026E 萬片/月 1.2 3.6 9.0 13.0 每片 Cowos 晶圓芯片數量 29 28 26 22 總數（萬片/月）34.8 100.8 234.0 286.0 注：E=根據市場調研整理 資料來源：DigiTimes、臺積電、浦銀國際 2024-11-29 21 中國中國 AI 算力芯片

74、加速國產化算力芯片加速國產化 受到美對中半導體限制，英偉達 A100、H100 等芯片性能超過美國商務部性能密度閾值要求，芯片無法進入中國大陸。因而盡管中國大陸具備強大的電子制造和組裝能力，但是在英偉達 AI 服務器產業鏈中的占比較少。在 AI 服務器的組裝中，中國臺灣廠商是供應主力。不過，美對中半導體限制為中國 AI 芯片國產替代帶來機遇。華為是國產 AI加速卡主要玩家。根據 IDC 的數據，2023 年，中國加速芯片的市場規模達到近 140 萬張，其中 GPU 占 85%的市場份額，約 119 萬張。中國本土品牌AI 芯片出貨量超過了 20 萬張，占整體 AI 芯片市場的 14%。根據 I

75、DC 數據，2022 年華為在中國 AI 加速卡市場的市占率約 10%，是國產 AI 加速卡的最大玩家；寒武紀、壁仞科技、燧原科技也有少量份額（圖表 26）。圖表圖表 24：美國對中國半導體行業的制裁持續加碼美國對中國半導體行業的制裁持續加碼 時間時間 政策概況政策概況 2018-04 禁止中興通訊在未來 7 年內向美國企業購買敏感商品 2018-07 美國與中興通訊和解，但需要支付 14 億美元罰金 2019-05 美國將華為及其 70 個分支機構納入“實體清單”，美國產品及美國技術含量25%的外國產品受到限制 2019-06 華為被列為美國和其盟邦國家的安全威脅 2019-08 白宮宣布禁

76、止美國政府部門購買華為的設備和服務 2019-10 28 家中國實體納入出口管制清單 2020-05 美國商務部 BIS 發布公告對華為管制升級，限制其采購美國產品及采用美國技術（0%）的外國商品、代工服務 2020-08 增加 38 家華為附屬公司進入實體清單 2020-12 美國商務部發布公告，將中芯國際及附屬公司加入實體清單，采購含美技術設備需美國批準，14nm 及以下原則上不批準 2021-11 將多家中國半導體企業，如飛騰信息、申威、國科微、中科微、云芯微、新華三半導體等列入實體清單 2022-07 美國半導體設備企業（AMAT、LRCX 等）收到美商務部函件，要求向中國大陸禁售用于

77、 14nm 及以下先進制程的設備 2022-08 美國芯片法案頒布，對在美國建廠給予補貼，獲得補貼的企業禁止到中國大陸建設先進制程產線 2022-10 美國商務部 BIS 公布了對向中國出口的先進計算和半導體制造物項實施新的出口管制，美國對中國半導體產業制裁的再次升級。2023-03 日本、荷蘭同意美國針對中國的半導體制裁，并修改相關法規 2023-10 美國商務部 BIS 更新了芯片出口禁令新規，進一步限制中國購買高端計算芯片及先進半導體設備，并將 13 家中國GPU 企業列入實體清單 2024-4 美國 4 月 4 日開始實施對華芯片出口管制的新規定，裝載人工智能芯片的電腦出口也將受到限制

78、 2024-5 英特爾和高通被停止了向華為供貨的許可，這可能意味著華為將無法使用高通跟英特爾的芯片 2024-11 美國商務部給臺積電發函，要求暫停中國大陸 AI 芯片企業的 7nm 及以下先進制程芯片的代工服務，重新審核認證客戶身份（KYC）流程。三星也采取了類似的行動，向大陸客戶發出了類似的通知。根據公開報道，目前最新的管控僅限于 AI/GPU 相關，手機、汽車等芯片不在管控范圍內。資料來源：公開資料收集、浦銀國際 2024-11-29 22 圖表圖表 25：華為昇騰供應商華為昇騰供應商 功能功能 類型類型 主要廠商主要廠商 計算 GPU 華為海思（昇騰 910/310)CPU 華為海思（

79、鯤鵬 920)存儲 HBM SK 海力士 DRAM 長鑫存儲 HDD/SSD 百維存儲、朗科、江波龍、希捷 通信 網卡 星云智聯、臺灣研華 其他芯片 PMIC 圣邦股份、矽力杰、晶豐明源、杰華特、臺達電 BMC 卓易信息 板內互聯/接口芯片 華為海思、瀾起科技 配套模塊 電源模塊 中國長城、臺達電 散熱 英維克、高瀾、川潤 PCB 板 滬電股份、勝宏科技、深南電路、生益科技 被動元器件/線纜 風華高科、三環集團、微容科技 代工生產 ODM 寶德、華鯤振宇、工業富聯、聞泰科技 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 26：國產國產 AI 芯片競爭格局芯片競爭格局 公司公司 產品產品 應用類型應用

80、類型 算力算力(TFLOPS)制程制程(nm)帶寬帶寬(GB/s)功耗功耗(w)寒武紀 MLU370-X8 訓練+推理 256(INT8)7 614 250 MLU370-X4 訓練+推理 256(INT8)7 307 150 景嘉微 JM9 圖形 1.5(FP32)14 128 30 華為海思 昇騰 310 推理 16(INT8)12/8 昇騰 910 訓練 640(INT8)N7+/310 燧原科技 T20 訓練 256(INT8)/1638 300 T21 訓練 256(INT8)/1638 300 摩爾線程 MTTS3000 圖形 15.2(FP32)12 448 250 海光信息 深

81、算一號 訓練/7 1024 350 壁仞科技 BR100 訓練 240(FP32)/128 550 百度 昆侖芯 2 代 訓練+推理 256(INT8)7 512 120 阿里 含光 800 推理 820 12 200 250 資料來源：公開資料、浦銀國際 2024-11-29 23 從從 GPU、CPU、SoC 看看 AI 算力算力芯片芯片發展發展趨勢趨勢 常被提及的 AI 算力芯片是一種邏輯芯片，用于處理大量的計算任務。邏輯芯片主要用于實現運算和邏輯判斷功能。邏輯芯片由 CPU、GPU、FPGA、ASIC芯片四大類組成。其中，CPU 的架構更適用于處理串行計算，即在單個處理器上執行單個復雜

82、任務；GPU 的架構更適合并行運算，即最短的時間里完成大量同質化數據的并行運算。AI 大模型的整體工作流程包括數據預處理、模型訓練、推理和后處理等工作。由于 AI 訓練包含了大量的高強度并行計算任務，所以非常適合使用 GPU完成。在 AI 推理上階段，由于對并行計算的要求較訓練階段更低，GPU 的算力優勢相對不明顯。很多企業會選擇采用更便宜、更省電的 FPGA 或 ASIC芯片進行計算。根據當前的 CoWoS 產能分配，約有 30%的 AI 加速卡市場來自 ASIC 芯片。FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列），是一種可靈活編程的半定制芯片。作

83、為半定制芯片，FPGA 可以在實驗室或現場進行預制和編程，具有開發時間短、不需要流片的優點。但單片價格會較 ASIC 芯片更高，且性能和功耗通常會弱于全定制 ASIC 芯片。通常，40 萬片以內的產量，FPGA 的單片成本會好于 ASIC 芯片。ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路），是一種針對特殊要求的全定制不可編輯芯片，常見的 ASIC 芯片包括 NPU（神經網絡計算芯片）、TPU（Tensor 計算芯片）等。由于 ASIC 芯片是針對特殊目的全定制，所以優點在于針對特殊領域的算力、能效比通用芯片（CPU、GPU）更強。但是

84、，ASIC 芯片的缺點在于開發周期長、流片成本高、開發風險大，并不適配 AI 訓練早期的高速迭代，主要適合谷歌等大廠用于 AI 推理階段。AI 大模型的高效運行也離不開 CPU。CPU 作為通用處理器擔當著 AI 大模型系統及軟硬件的整體調度協同優化工作。同時，由于 AI 應用的需求多樣，不同的應用場景需要不同的計算資源和優化策略。此外，部分 CPU 還配備神經處理單元（NPU），它們可以在處理器上直接與 GPU 協同工作，執行 AI所需的高性能推理任務，適合在 AI 大模型的推理階段預訓練神經網絡。因此，CPU 在 AI 大模型的高效運行中發揮著非常大的作用。從 AI 算力芯片角度看，由于

85、AI 大模型特性需要大量高強度的并行計算，因而 GPU 作為 AI 算力芯片的主力，更多承擔起性能迭代的任務。根據英偉達GTC 的分享，隨著數據量處理需求指數級上升，GPU 加速性能有望超越 CPU，且更加符合摩爾定律（圖表 28）。但是，綜合而言，無論 CPU 還是 GPU 都可以提供 AI 算力，并且受益于生成式 AI 需求帶來的半導體價值量提升。2024-11-29 24 GPU 是生成式是生成式 AI 最重要的算力基礎最重要的算力基礎 根據 Yole，2023 年全球 GPU 市場規模達到 500 多億美元，預計 2024 年達到 800 多億美元（圖表 32）。強勁的增長主要來自于

86、AI 服務器相關的需求。根據 TechInsights，2023 年全球全球數據中心 GPU 出貨量達到 385 萬顆（圖表 31），其中英偉達出貨量 376 萬顆，市占率超過了 97%。根據 Precedence Research，2024 年數據中心 GPU 市場規模有望達到 169 億美元，2023-2033E期間復合增速有望達到 28.5%（圖表 29）。從 AI 大模型功能看，2023 年數據中心有 65%的需求來自于訓練，有 35%的需求來自于推理。隨著大模型廠商擴張其業務范圍，我們會預期來自于推理的需求增長會更快，未來來自推理的數據中心 GPU 的占比有望提升。在今年 3 月的

87、GTC，英偉達發布了新一代 Blackwell 平臺的 GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），包括 B200 和 GB200 等產品系列。B200 由兩個超大型裸片封裝組合而成，內含超過 2080 個晶體管。這顆芯片還封裝了192GB 的高速 HBM3e 的顯存。與前一代 H100 相比，B200 的算力提升 15 倍（圖表 33），Supercharged AI 訓練表現提升 3 倍。與當前市場上量產的 AI算力芯片比較，英偉達的產品仍然具備明顯的性能優勢。在今年三季度，英偉達已經送樣 13000 塊 Blackwell GPU，包括首批給 OpenAI的送

88、樣。英偉達 Blackwell 平臺的新一代 GPU 在今年四季度開始出貨，并且形成的收入有望高于此前數十億美元的指引。從未來兩年來看，英偉達計劃在 2025 年推出 Blackwell 平臺 Ultra 芯片，并在 2026 年推出 Rubin 平臺的產品。我們預期英偉達有能力在 AI 算力芯片領域保持較強的產品迭代和升級能力，保持性能和成本的優勢。圖表圖表 27：CPU 迭代放緩，但數據呈指數狀態增加迭代放緩，但數據呈指數狀態增加 圖表圖表 28：GPU 加速計算加速計算 資料來源：英偉達 2024 年 6 月 COMPUTEX 發布會、浦銀國際 資料來源：英偉達 2024 年 6 月 C

89、OMPUTEX 發布會、浦銀國際 0102030405060708090GPUCPU0102030405060708090100CPU數據量數據量 2024-11-29 25 AMD的服務器GPU正在努力追趕英偉達。2024年10月，AMD發布了MI325X，公司表示其性能優于英偉達 H200。MI325X 加速器采用了 AMD CDNA 3 GPU 架構，配備 256GB HBM3E 高帶寬內存，在推理方面的表現平均超過 H200 30%。公司預計將會在 2025 年中發布 MI350X，其 AI 推理性能將會較 MI300提升 35 倍。英特爾有 Gaudi 3 對標英偉達 H100。英特

90、爾今年 4 月宣布了新一代人工智能芯片 Gaudi 3 人工智能加速器，在 9 月份正式發布。Gaudi 3 采用臺積電代工，5nm 制程，英特爾稱其性能優于英偉達的 H100。站在當前的階段，在已經量產的 AI 服務器的 GPU 中，英偉達的 AI 算力芯片性能更加領先，而在下一代迭代中的 AI 芯片，AMD 正在追趕英偉達。同時，頭部的 AI 大模型廠商大都在自研 AI 算力芯片。通過自研芯片，大模型廠商可以更加貼合自身的模型能力的需求來設計芯片的能力，從而取得更優的成本。尤其是對于 AI 算力芯片需求較大的廠商，他們自研芯片更加迫切。例如，谷歌自研的 TPU 提供云服務價格比 GPU 更

91、加有優勢。圖表圖表 29：全球數據中心全球數據中心 GPU 市場規模市場規模（億美元）（億美元）圖表圖表 30：2023 年數據中心年數據中心 GPU 按照用途拆分按照用途拆分 資料來源：Precedence Research、浦銀國際；E=Precedence Research 預測 資料來源：Gminsights、浦銀國際 圖表圖表 31：2023 年全球數據中心年全球數據中心 GPU 出貨量（萬顆）出貨量（萬顆）圖表圖表 32：全球整體全球整體 GPU 市場規模市場規模（億美元）（億美元）資料來源：TechInsights、浦銀國際 資料來源：Yole、浦銀國際；E=Yole 預測 推理

92、35%訓練65%英偉達;376其他;902004006008001,0001,2001,4001,6001,80020232024E2033E復合增速28.5%05001,0001,5002,0002,5003,00020202021202220232024EFPGAGPUCPUAPU 2024-11-29 26 圖表圖表 33：英偉達英偉達 GPU 產品參數產品參數 品牌品牌 英偉達英偉達 產品產品 A100 SXM H100 SXM H200 SXM H20 B200 發布時間發布時間 2020 年 2022 年 2024 年 2024 中國特供 2024 年 架構架構 Ampere Ho

93、pper Hopper Hopper Blackwell GPU 顯存顯存 80GB 80GB 141GB 96GB 192GB GPU 禁帶寬度禁帶寬度 2.0TB/s 3.3TB/s 4.8TB/s 4.0TB/s 8.0TB/s 最大最大 TDP（熱設計功耗）（熱設計功耗）400W 700W 700W 400W 1000w FP64(TFLOPS)9.7 34 34 1-FP64 Tensor Core(TFLOPS)19.5 67 67 0 40 FP32(TFLOPS)19.5 67 67 44-TF32 Tensor Core(TFLOPS)156 495 989 74 1100

94、FP16 Tensor Core(TFLOPS)312 990 1979 148 2250 FP8 Tensor Core(TFLOPS)624 1979 3958 296 4500 INT8 Tensor Core(TFLOPS)624 1979 3958 296 4500 注：“-”指暫無相關信息 資料來源：公司官網、浦銀國際 圖表圖表 34：AMD MI325X 和英偉達和英偉達 H200 性能對比性能對比 公司名稱公司名稱 AMD MI325X 對比英偉達對比英偉達 H200 發布時間發布時間 2024.10 2023.11 工藝制程工藝制程 TSMC 4/5nm TSMC 4nm 峰

95、值算力峰值算力 FP8:2.6 PF FP16:1.3PF 1.3X 1.3X 內存容量（內存容量（GB）256(HBM3)2X 內存帶寬內存帶寬 6TB/s 1.3X 典型應用典型應用場景場景 AI 訓練 AI 訓練 資料來源：公司官網、浦銀國際 2024-11-29 27 GPU 最初是用來處理圖形和圖像渲染任務。隨著技術的發展，GPU 才體現出在超高性能計算、尤其是 AI 服務器中的能力優勢。在個人電腦（PC）上，GPU 主要用來圖形渲染、視頻處理、提高游戲性能、為專業軟件加速。在 PC 處理器中，GPU 會作為配合 CPU 運算重要的一環，可以和 CPU 一起集成在處理器中，也可以單獨

96、為電腦提供計算支持。根據 Jon Peddie Research，英特爾占據 PC 端 GPU 的份額在 60%以上（圖表 36），這主要因為英特爾處理器在電腦端占據主導份額。在今年前 2 個季度，英偉達的份額接近 20%，而 AMD 的份額在 16%，落后于英偉達。GPU 作為邏輯芯片的一種，盡管保持增長勢頭，但是依然具備半導體的周期特性。在本輪全球半導體上行的過程中，全球半導體季度銷售額同比增速在2023 年一季度觸底（-21%），隨后開啟上行，同比增速連續改善至今年二季度的+20%。PC 端 GPU 的季度出貨量同比增速與該趨勢非常接近，同比增速同樣在 2023 年一季度觸底（-40%）

97、，隨后一路上行至今年一季度的 21%（圖表 37）。圖表圖表 35：主流主流 AI 算力訓練用算力訓練用芯片競爭格局芯片競爭格局 公司名稱公司名稱 英偉達英偉達 AMD 谷歌谷歌 英特爾英特爾 產品型號產品型號 A100 PCIe|SXM H100 PCIe|SXM B100 MI250X MI300X TPUv5p Gaudi3 芯片類型芯片類型 GPU GPU GPU GPU GPU ASIC GPU 發布時間發布時間 2020.6 2022.9 2024.4 2021.11 2023.6 2023.12 2024.4 工藝制程工藝制程 TSMC 7nm TSMC 4nm TSMC 4nm

98、 TSMC 6nm TSMC 5nm-TSMC 5nm 峰值算力峰值算力 FP16:312|624 FP32:19.5 FP64:19.5 FP8:3026|3958 FP16:1513|1979 FP32:51|67 FP64:51|67 4 FP8:7000 FP16:3500 FP32:1800 FP64:30 FP16:312 FP32:47.9 FP64:47.9 FP8:2615 FP16:1307 FP32(Matrix):653.7 INT8:918 BF16:197 FP8:1835 FP16:459 FP32:229 BF16:1835 內存容量（內存容量（GB）80GB(

99、HBM2e)188(HBM3)192(HBM3e)128(HBM2e)192(HBM3)95(HBM2e)128(HBM2e)內存帶寬內存帶寬 1935|2039 GB/s 2|3.35TB/s 8TB/s 3.3TB/s 5.2TB/s 2765 GB/s 3.7TB/s 典型應用場景典型應用場景 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練及推理 AI 訓練 資料來源：公司官網、浦銀國際 2024-11-29 28 圖表圖表 36：整體整體 PC GPU 分品牌市場份額分品牌市場份額 資料來源：Jon Peddie Research、浦銀國際 圖表圖表 37：PC

100、 GPU 行業拐點與全球半導體銷售周期基本一致行業拐點與全球半導體銷售周期基本一致 資料來源：Jon Peddie Research、SIA、浦銀國際 從長期從長期看看，例如，例如 3-5 年甚至更長年甚至更長的時間的時間，服務器，服務器 GPU 的競爭格局會產生演變。的競爭格局會產生演變。當前 AI 大模型處于百家爭鳴的階段，行業初期紅利疊加大量市場/巨頭資金支持，推動行業加速發展。高增長、高容量的行業也會孕育較激烈的競爭環境。根據浦銀國際互聯網團隊的調研結果，今年以來 AI 大模型廠商收費單價大幅度下滑，較降價前下滑 90%。當然，目前行業并沒有進入 AI 大模型廠商的“生死”時刻。16%

101、17%19%18%18%18%16%16%72%71%68%68%64%67%66%64%12%12%13%14%17%15%18%20%0%20%40%60%80%100%3Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q24AMD英特爾英偉達-50%-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%1Q143Q141Q153Q151Q163Q161Q173Q171Q183Q181Q193Q191Q203Q201Q213Q211Q223Q221Q233Q231Q24PC GPU出貨量同比增速全球半導體銷售額同比增速 2024-11-29 29 在行業商業模式落地和商

102、業變現的過程中，行業對 AI 大模型廠商綜合能力，包括技術、產品、營銷、管理，提出更高的要求，也對廠商的利潤能力提出要求。在這個階段，部分或者大量的 AI 大模型廠商退出行業。這會在一段時間內對 AI 服務器 GPU 行業造成大量供給釋放的沖擊。即頭部的 AI 大模型廠商有望以較低的價格獲取已經退出市場的 AI大模型玩家的算力，從而導致 AI 算力芯片短期的拉貨動能下滑。我們認為在這個階段，投資人應該保持更加謹慎的投資態度，等待行業消化剩余產能。從從 AI 服務器服務器 GPU 行業來看，英偉達接近壟斷的行業來看，英偉達接近壟斷的市場格局也可能因為市場規市場格局也可能因為市場規模的大幅增長模的

103、大幅增長而發生改變而發生改變。一方面，頭部的 AI 大模型玩家會有意愿開發并自研 AI 算力芯片以取得客制化差異化性能和成本優勢。特斯拉的 Dojo 超算、谷歌的 TPU 芯片、百度的昆侖 AI 芯片等，都存在取代/部分取代當前英偉達算力芯片的可能。另一方面，在 AMD 以及其他初創公司 GPU 等 AI 算力芯片性能存在部分優勢的情況下，AI 大模型廠商也會有意愿增加非英偉達芯片使用量以促進 AI 算力芯片的競爭，平衡供應商之間的成本。對于英偉達來說，盡管長期來看其 AI 算力芯片份額下行風險大于維持近乎壟斷地位的風險，但是基于頭部優勢，英偉達在維持大多數產品的性能和成本優勢的同時保持相對健

104、康的利潤率是比較有保障的。CPU 行業行業受益于服務器需求增長受益于服務器需求增長 CPU（Central Processing Unit）是中央處理器，電子產品用來負責計算最核心的部件之一，主要功能包括指令執行、數據處理、控制、信息等。CPU 廣泛應用在個人電腦（PC）、服務器、智能手機和平板、游戲機、嵌入式系統等。根據 Yole，全球 CPU 市場規模將會由 2023 年的 600 多億美元，增加到 2024年的 700 多億美元（圖表 32）。這其中最重要的增量依然是來自于數據中心服務需求的增長。在 CPU 行業中，英特爾和 AMD 是兩名占據最大份額的玩家，尤其在 x86 生態體系中。

105、根據 Mercury，今年三季度 AMD 在臺式機和筆記本電腦的 CPU 行業的市占率分別為 28.7%和 22.3%，較 2018 年 10%左右市占率明顯上升。作為對比，英特爾在今年三季度的臺式機和筆記本電腦的 CPU 行業的市占率為 71.3%和 77.3%，相較于 2028 年的份額是下降的（圖表 38）。這兩名玩家在服務器CPU的份額趨勢與個人電腦CPU的類似。根據Mercury，在今年三季度，AMD 在 x86 服務器 CPU 中的市占率達到了 24.2%，同比增長 0.9 個百分點，環比增長 0.1 個百分點。在 2016 年的一季度，AMD 的服務器 CPU 份額僅為 0.3%

106、。AMD 在過去幾年的份額增長明顯（圖表 39）。2024-11-29 30 而英特爾的份額在過去幾年是下行的。英特爾在今年三季度的 x86 服務器CPU 中的市占率為 75.8%，同比下滑 0.9 個百分點，環比下滑 0.1 個百分點。英特爾和 AMD 的競爭開始于 1970 年代。在這兩名玩家份額上下浮沉的過程中，我們觀察到其CPU產品的性能優勢是決定其各自份額最重要的因素。在持續的競爭中，這兩家公司需要持續穩定保持每代產品的迭代不出問題，并提升性能降低成本。而CPU過去幾十年的發展是摩爾定律最重要的體現。在做產品的過程中，英特爾曾經一度因其 IDM，即芯片設計和晶圓制造一體化，保持其產品

107、迭代的領先。但是，隨著晶圓制造進入到 7nm 節點，制造工藝的投入大幅提升，英特爾的制造演進遇到困難。與此同時，AMD 通過代工模式與臺積電進行合作。2019 年 AMD 發布 7nm的 Rome 處理器，首次在服務器 CPU 制程上超越了英特爾（14nm）。2020 年英特爾宣布推遲 7nm（后更名為 Intel 4）制程至 2022 年。AMD 因而確立在服務器CPU制程上的領先地位。2021年，AMD發布了5nm的處理器Genoa，同期英特爾服務器則采用 7nm 制程。這也是過去幾年 AMD 的份額相較于英特爾開始上升的原因。另外，英特爾因其在 x86 架構中的領導地位而具備較高的護城河

108、。而目前ARM 架構的市場關注度也逐漸提升，從而對英特爾產生影響。從積極的角度看，AI 大模型帶來 AI 算力的提升，有利于英特爾的發展。而且，英特爾策略向 IDM 2.0 傾斜，通過解綁芯片設計和晶圓制造，從而更好地享受 AI 算力芯片的發展紅利。從半導體周期角度，與上文 GPU 趨勢類似，CPU 的出貨量同比增速與全球半導體銷售額同比增速趨勢大體一致，呈現周期波動。在本輪上行周期中，CPU 季度出貨量同比增速在 2022 年三季度觸達-35%底部，然后一路上行至2023 年四季度的 28%，在今年一二季度有所回落。而全球半導體季度銷售額同比增速在 2023 年一季度觸底達到-21%，隨后開

109、啟上行，同比增速連續改善至今年二季度的+20%（圖表 40）。2024-11-29 31 圖表圖表 40：客戶端客戶端 CPU 周期與周期與全球半導周期全球半導周期拐點基本一致拐點基本一致 資料來源：Jon Peddie Research、SIA、Wind、浦銀國際 如今，常提及的電腦處理器與 CPU 的定義已經存在較大的差異。以英特爾的 Lunar Lake 處理器為例，該處理器包含 CPU、GPU、NPU、媒體顯示、存儲等模塊。CPU 是核心計算模塊之一，而處理器的概念更加接近手機中 SoC的概念，是多個子系統的集成。AI PC 帶動帶動 CPU 性能提升。性能提升。由于生成式 AI 在端

110、側尤其是個人電腦端的滲透，電腦的處理器的 AI 算力需求大幅提升。在 PC 處理器中，CPU、GPU、NPU（Neural Processing Unit，神經網絡處理單元）都可以提供算力。其中，NPU作為加速計算處理器，是最重要的 AI 算力增量。CPU 和 GPU 也都可以提供算力增量。例如，英特爾 Lunar Lake 的 Core Ultra 200v 系列具備 40 TOPS 的NPU 算力（圖表 42），但是結合 CPU 和 GPU 提供的算力，整體算力 120 TOPS。圖表圖表 38：筆記本電腦筆記本電腦 CPU 市占率市占率 圖表圖表 39：服務器服務器 CPU 市占率市占率

111、 資料來源：Mercury、浦銀國際 資料來源：Mercury、浦銀國際-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%1Q142Q143Q144Q141Q152Q153Q154Q151Q162Q163Q164Q161Q172Q173Q174Q171Q182Q183Q184Q181Q192Q193Q194Q191Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q24客戶端CPU出貨量同比增速全球半導體銷售額同比增速0%20%40%60%80%100%1Q182Q183Q184Q181Q19

112、2Q193Q194Q191Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24AMD英特爾0%20%40%60%80%100%1Q182Q183Q184Q181Q192Q193Q194Q191Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24AMD英特爾 2024-11-29 32 AMD PC 處理器主要為銳龍系列。2017 年以前由于架構及性能原因市占率較低，2017 年 AMD 推出了首款基于

113、 Zen 架構的 CPU 處理器銳龍（Ryzen）1000系列，較此前性能有了巨大提升（圖表 45）。而作為 ARM 架構的蘋果電腦的 M 系列芯片的 AI 算力也在加速提升。從數據中心處理器來看，在英偉達 AI 服務器需求爆發之前，英特爾的 x86架構的處理器一直占據領導地位。英特爾今年 10 月推出第六代至強處理器，主要分為兩個系列，分別是采用E 核（能效核）設計的 Sierra Forest 系列和采用 P 核（性能核）設計的 Granite Rapids 系列。P 核架構的 Granite Rapids 系列主要針對高性能應用場景，面向代際升級。而 E 核的 Sierra Forest

114、 系列針對能效進行優化。在英特爾發布會中，公司將其余第二代至強處理器（約 5 年前發布）進行了對比，同樣性能下占用空間密度由 220 個機架減少至了 66 個。AMD 數據中心主要的處理器產品是 EPYC（霄龍）系列處理器。AMD 于 2016年發布了 Zen 微架構，取代了此前的 Bulldozer。并于 2017 年發布了首款基于 Zen 架構的服務器 CPU Naples。此后在 2019 年推出了基于 Zen2 架構的服務器 CPU Rome，在 2021 年推出基于 Zen3 架構的 Milan。2023 年主推基于 Zen4 架構的 Genoa，2024 年推出 Zen5 架構及服

115、務器 CPU Turin。圖表圖表 41：品牌品牌旗艦筆記本電腦芯片的旗艦筆記本電腦芯片的 AI 性能對比性能對比 芯片公司芯片公司 型號型號 NPU 算力（算力（TOPS)英特爾 Meteor Lake 11 Lunar Lake 45 AMD Hawk point 16 Strix Point 50 高通 高通驍龍 8cx Gen 3 29 高通驍龍 X Elite 45 蘋果 M3 18 M4 38 資料來源：公開資料、浦銀國際整理 2024-11-29 33 圖表圖表 42：英特爾英特爾 AI PC 芯片性能芯片性能 系列名稱系列名稱 Meteor Lake Lunar Lake Ar

116、row Lake 發布時間 2023.12 2024.9 2024.10 CPU 單元制程 Intel 4 臺積電 N3B Intel 20A/臺積電 N3 GPU 單元制程 臺積電 5nm 臺積電 3nm 臺積電 3nm CPU 架構 Redwood Cove（P核）Crestmont（E 核）Lion Cove（P 核）Skymont（E 核）Lion Cove（P 核）Skymont（E 核）核心數 14 40 24 GPU 架構 Xe-LPG Xe-LPG+Xe-LPG+NPU 算力-40 11.5 整體算力 34 100 資料來源：公開資料、浦銀國際整理 圖表圖表 43：AMD AI

117、 PC 處理器處理器性能性能 系列名稱系列名稱 Ryzen Phoenix Point Ryzen Hawk Point Ryzen Strix Point 產品名稱 Ryzen7040 Ryzen8040 Ryzen8050 發布時間 2Q23 1Q24 2Q24 CPU 單元制程 臺積電 4nm 臺積電 4nm 臺積電 4nm GPU 單元制程 臺積電 5/6nm 臺積電 5/6nm-CPU 架構 Zen4 Zen4 Zen5/5c 核心數 8 8 12 GPU 架構 RDNA 3 RDNA 3 RDNA 3 L3 緩存 32MB 16MB 32MB NPU 算力 10TOPS 16TOP

118、S 50TOPS 整體算力 33TOPS 39TOPS-資料來源：公司官網、浦銀國際 2024-11-29 34 圖表圖表 44：蘋果各代際蘋果各代際 M 系列電腦系列電腦/平板芯片平板芯片 M4 M1 M2 M3 發布日期發布日期 2024 年 5 月 7 日 2020 年 11 月 11 日 2022 年 6 月 7 日 2023 年 10 月 31 日 晶體管數量晶體管數量 280 億 160 億 200 億 250 億 制程工藝制程工藝 臺積電 N3B 臺積電 N5 臺積電 N5P 臺積電 N3B CPU 性能性能 4.4GHz 3.2GHz 3.5GHz 4.1GHz 10 核 8

119、核 8 核 8 核 GPU 性能性能 10 核 7/8 核（2.6TFLOPS)8/10 核（3.6TFLOPS)8/10 核 NPU 性能性能 16 核（38TOPS）16 核（11TOPS)16 核（15.8TOPS)16 核（18TOPS)內存帶寬內存帶寬 120GB/s 68.25GB/s 100GB/s 100GB/s 應用機型應用機型 24 年 iPad Pro、24 年Macbook Pro 20 年 Macbook Pro、20 年Macbook Air、21 年 iPad Pro 22 年 Macbook Pro、22 年Macbook Air、22 年 iPad Pro 2

120、3 年 Macbook Pro、24 年Macbook Air 資料來源：蘋果官網、公開資料、浦銀國際 圖表圖表 45：AMD 服務器服務器 CPU 架構架構 時間時間 架構架構 代表產品代表產品 制程制程 2011 Bulldozer（推土機)FX 系列 32nm 2012 Piledriver（打樁機）Opteron 6300 系列 32nm 2013 Streamroller（壓路機）A10-7890K 28nm 2015 Excavator（挖掘機）Athlon X4 系列 28nm 2017 Zen1 Ryzen 1000 系列 14nm 2019 Zen2 Ryzen 3000 系

121、列、霄龍 7002 系列 7nm 2020 Zen3 Ryzen 5000 系列、霄龍 7003 系列 7nm 2022 Zen4 Ryzen 7000 系列、霄龍 9004 系列 6/5nm 2024 Zen5 Ryzen 9000 系列、霄龍 9005 系列 4/3nm 資料來源：公司官網、浦銀國際 2024-11-29 35 圖表圖表 46：英特爾和英特爾和 AMD 服服務器務器 CPU 處理器處理器性能對比性能對比 服務器服務器 CPU 處理處理器器 英特爾英特爾 AMD 處理器代際處理器代際 英特爾第六代至強處理器 英特爾第六代至強處理器 英特爾第五代至強處理器 英特爾第四代至強處理

122、器 AMD 第五代 EPYC 處理器 AMD 第五代 EPYC 處理器 AMD 第四代 EPYC 處理器 AMD 第三代 EPYC 處理器 處理器架構處理器架構 P 核 E 核 P 核 P 核 Zen 5 Zen 5c Zen 4 Zen 3 處理器名稱處理器名稱 Intel Granite Rapids-6980P Intel Sierra Forest-6780E Intel Emerald Rapids-8592+Intel Sapphire Rapids-8480+AMD EPYC Turin-9755 AMD EPYC Turin-9965 AMD EPYC Genoa-9684X

123、AMD EPYC Milan-7763 發布時間發布時間 2024.9 2024.6 2023.12 2023.1 2024.10 2024.10 2023.1 2021.3 工藝制程工藝制程 Intel 3 Intel 3 Intel 7 Intel 7 臺積電4nm 臺積電3nm 臺積電5nm 臺積電7nm 最大核心數最大核心數 128 144 64 56 128 192 96 64 最大線程數最大線程數 256 288 128 112 256 384 192 128 最大三級緩存最大三級緩存 504 MB L3 108 MB L3 320 MB L3 105 MB L3 512 MB L

124、3 384 MB L3 1152 MB L3 256 MB L3 最大設計功耗最大設計功耗 500W 350W 350W 350W 500W 500W 400W 280W 最大頻率最大頻率 3.9 GHz 3 GHz 3.9 GHz 3.80 GHz 4.1 GHz 3.7 GHz 3.7 GHz 3.5 GHz 基本頻率基本頻率 2 GHz 2.2 GHz 2.2 GHz 2.00 GHz 2.7 GHz 2.25 GHz 2.55 GHz 2.45 GHz 資料來源：公司官網、浦銀國際 圖表圖表 47：全球處理器市場規模全球處理器市場規模 圖表圖表 48：全球處理器市場規模拆分（億美元）全

125、球處理器市場規模拆分（億美元）E=Yole 預測 資料來源：Yole、浦銀國際 E=Yole 預測 資料來源：Yole、浦銀國際 01,0002,0003,0004,0005,0006,00020232029E全球處理器市場規模（億美元）期間復合增速14%05001,0001,5002,0002,5003,00020202021202220232024EFPGAGPUCPUAPU 2024-11-29 36 SoC 行業行業有望承載端側有望承載端側 AI 需求增量需求增量 SoC（System on Chip，系統級芯片）是一種高集成度的邏輯芯片，是將多個組件集成到單個芯片上的技術。SoC 上

126、通常包含 CPU、GPU、內存、通信結構等模塊。SoC 的設計主要是通過集成多個功能模塊，來減少功耗、降低成本、縮小芯片尺寸、提高性能。得益于集成化的優勢，SoC 可以應用在多個領域中，包括移動設備、物聯網、汽車、通信等。根據 MarketsandMarkets，全球 SoC 市場規模在 2023 年為 1,385 億美元，2023-2029E 期間復合增速 8.3%（圖表 50）。智能手機作為最重要的移動設備之一，是 SoC 前沿的應用終端。因為智能手機對于性能、功耗、尺寸、成本都有較高的要求。在智能手機崛起之后，智能手機的 SoC 基本就替代個人電腦 CPU，成為摩爾定律最重要的推動力。以

127、蘋果 iPhone 上的 A 系列芯片為例，其工藝制程不斷向更低節點升級、單顆芯片的晶體管密度不斷增加、CPU 主頻不斷提高（圖表 55）。高通和聯發科的旗艦機型的 SoC 也符合這個趨勢（圖表 54）。在智能手機SoC市場，高通和聯發科是重要的兩名玩家。根據Counterpoint，在過去三年聯發科智能手機 SoC 出貨量份額大多在 30%-40%之間，高于高通的大多 20%-30%的區間。但是，高通的手機 SoC 更多地應用在高端機，即各家手機品牌的旗艦機型中，因此在高端機中占據更多份額。此外，蘋果的A 系列芯片，因為 iPhone 的體量，維持在 20%上下的份額。在生成式在生成式AI向

128、端側滲透的過程中，智能手機向端側滲透的過程中，智能手機SoC的的AI算力需要大幅提升，算力需要大幅提升，這兩年智能手機這兩年智能手機 SoC 中的中的 NPU 相關算力也在大幅增長。相關算力也在大幅增長。2024 年 10 月，聯發科發布 3nm 旗艦 SoC 芯片天璣 9400。天璣 9400 采用了 Arm Cortex-X925 超大核 CPU，多核性能較上一代天璣 9300 提升 28%，多核峰值功耗下降 40%，AI 算力 NPU 達到了 67 TOPS（圖表 49）。vivo X200 Pro、OPPO Find X8 Pro、iQOO Neo10 Pro 等手機采用了該芯片。同樣

129、在今年 10 月，高通發布新一代旗艦 SoC 驍龍 8 Gen4，其 NPU 算力已經達到 80 TOPS，速度較上一代提升 45%。該芯片采用了臺積電的 3nm 工藝，并引入了高通自研的 Oryon CPU 架構，主頻最高可達 4.32GHz，性能較前代驍龍 8 Gen3 顯著提升。其 NPU 算力則達到 80 TOPS。小米 15 系列、iQOO 13 系列、OPPO Find X8 Ultra、榮耀 Magic 7 系列已經或計劃搭載這顆高通今年新發的 SoC。另外，另外，從端側從端側 AI 需求來看，新能源車帶來的智能駕駛和智能座艙的需求來看，新能源車帶來的智能駕駛和智能座艙的 SoC

130、 需需求也大幅增長。求也大幅增長。AI 的端到端大模型正在智駕領域快速普及高頻迭代，從而提升用戶體驗。因此，無論是英偉達的 Orin/Thor 系列還是各家車企自研芯片都會有較高需求。同時，高通、聯發科的座艙/艙駕一體的方案也有望在未來幾年迎來放量。這都會給端側 SoC 行業帶來增量需求。2024-11-29 37 圖表圖表 49：蘋果蘋果 A18 Pro 及其他新一代旗艦及其他新一代旗艦 SoC 性能對比性能對比 聯發科天璣聯發科天璣 9400 高通驍龍高通驍龍 8 8 Gen 4 蘋果蘋果 A18 Pro 發布時間發布時間 2024 年 10 月 2024 年 10 月 2024 年 9

131、月 制程制程 (nm)3 3 3 NPU 算力算力 (TOPS)67 80 35 CPU 主頻主頻 (GHz)3.63 4.32 4.04 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 50：全球全球 SoC 市場規模市場規模（億美元）（億美元）E=MarketsandMarkets 預測 資料來源：MarketsandMarkets、浦銀國際 圖表圖表 51：智能手機智能手機SoC 出貨量占比按品牌劃分出貨量占比按品牌劃分 資料來源：Counterpoint、浦銀國際 24%26%31%32%39%42%40%35%36%36%35%33%33%31%38%37%41%32%31%28%29%28

132、%28%26%27%29%33%32%32%19%27%29%26%21%27%31%14%14%12%19%15%14%15%20%14%13%16%28%26%18%17%20%16%13%5%4%4%4%7%9%10%11%11%11%9%11%8%15%12%13%9%13%14%12%12%10%6%5%5%4%5%8%8%8%4%6%5%4%5%6%0%20%40%60%80%100%1Q202Q203Q204Q201Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q221Q232Q233Q234Q231Q242Q24聯發科高通蘋果紫光展銳三星華為海思其他05001,000

133、1,5002,0002,5002024E2029E期間復合增速8.3%2024-11-29 38 圖表圖表 52：當前安卓系手機旗艦當前安卓系手機旗艦 SoC 性能對比性能對比 發布日期發布日期 AI 手機芯片手機芯片 品牌品牌 AI 生成速度生成速度（Tokens/秒秒）2023 年 10 月 驍龍 8 Gen3 高通 20 2023 年 11 月 天璣 9300 聯發科 20 2024 年 3 月 驍龍 8S Gen3 高通-2024 年 5 月 天璣 9300+聯發科 22 2024 年 10 月 驍龍 8 Gen4 高通 70 2024 年 10 月 天璣 9400 聯發科 50 注：

134、生成速度基于 70 億參數大模型 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 53：聯發科及高通旗艦聯發科及高通旗艦 SoC 性能對比性能對比 系列名稱系列名稱 高通驍龍高通驍龍 8 Gen4 聯發科天璣聯發科天璣 9400 發布時間發布時間 2024.10 2024.10 制程制程 3nm 3nm 最高頻率（最高頻率（GHz）4.32 3.63 多核跑分多核跑分 10521 9317 單核跑分單核跑分 3542 3010 NPU(TOPS)80 67 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 54：聯發聯發科及高通歷代手科及高通歷代手機旗艦芯片對比機旗艦芯片對比 2020 2021 2022 20

135、23 2024 高通高通 芯片名芯片名 驍龍 865 驍龍 8 Gen1 驍龍 8 Gen2 驍龍 8 Gen3 驍龍 8 Gen4 制程制程 7nm 4nm 4nm 3nm 3nm 主頻（主頻（GHz）2.84 3.00 3.36 3.4 4.37 聯發科聯發科 芯片名芯片名 天璣 1000 天璣 9000 天璣 9200 天璣 9300 天璣 9400 制程制程 7nm 4nm 4nm 4nm 3nm 主頻（主頻（GHz）2.6 3.05 3.35 3.4 3.62 資料來源：公開資料、浦銀國際 2024-11-29 39 圖表圖表 55：蘋果各代際蘋果各代際 A 系列手機芯片及性能系列手

136、機芯片及性能 核心參數核心參數 A 系列系列 發布年份發布年份 代工廠代工廠 主要應用機型主要應用機型 晶體管數量晶體管數量 半導體制程半導體制程 CPU 主頻主頻 NPU（億顆）（億顆）（納米）（納米）（GHz）(TOPS)A4 2010 三星 iPhone 4-45 0.8-1.0GHz-A5 2011 三星 iPhone 4s-32-45 0.8-1.0GHz-A5X 2012 三星 iPad 第三代-45 1.0GHz-A6 2012 三星 iPhone 5/5c-32 1.3GHz-A6X 2012 三星 iPad 第四代-32 1.4GHz-A7 2013 三星/臺積電 iPhon

137、e 5s 10 28 1.3-1.4GHz-A8 2014 三星/臺積電 iPhone 6/6 Plus 20 20 1.1-1.5GHz-A8X 2014 三星/臺積電 iPad Air2 30 20 1.5GHz-A9 2015 三星/臺積電 iPhone 6s/6s Plus/SE 20 14-16(FinFET)1.85GHz-A9X 2015 三星/臺積電 iPad Pro 30 16(FinFET)2.16-2.26GHz-A10 Fusion 2016 臺積電 iPhone 7/7 Plus 33 16(FinFET)2.34GHz-A10X Fusion 2017 臺積電 iP

138、ad Pro 40 10(FinFET)2.36GHz-A11 Bionic 2017 臺積電 iPhone 8/8 Plus/X 43 10(FinFET)2.39GHz-A12 Bionic 2018 臺積電 iPhone XS/XS Max/XR 69 7(FinFET)2.49GHz-A12X/Z Bionic 2018 臺積電 iPad Pro 100 7(FinFET)2.49GHz-A13 Bionic 2019 臺積電 iPhone 11 全系列 85 7(FinFET)2.65GHz-A14 Bionic 2020 臺積電 iPhone 12 全系列 118 5(FinFET

139、)2.99GHz 11 A15 Bionic 2021 臺積電 iPhone 13 全系列iPhone 14 系列 150 5(FinFET)2.93-3.23GHz 15.8 A16 Bionic 2022 臺積電 iPhone 14 Pro iPhone 15 系列 160 N4 3.46GHz 17 A17 Pro 2023 臺積電 iPhone 15 Pro iPhone 15 Pro Max 190 N3 3.78GHz 35 A18 2024 臺積電 iPhone 16/16 Plus-N3E/N3P 4.04GHz-A18 Pro 2024 臺積電 iPhone 16 Pro i

140、Phone 16 Pro Max-N3E/N3P 4.04GHz 35 注：“-”表明未找到相關資料；資料來源：蘋果官網、公開資料、浦銀國際 2024-11-29 40 美股科技股價值投資回顧美股科技股價值投資回顧及展望及展望 美進入降息周期美進入降息周期有利于成長科技股估值上行有利于成長科技股估值上行 浦銀國際的策略組今年發布兩篇關于降息周期與科技革命交匯下的資產配置（上、下）報告，重點回顧了 1995-1996 年的降息周期（圖表 56），當時的宏觀背景與當下類似，而且遇上了互聯網的第一波投資熱潮。與策略組的判斷類似，我們認為 1995-1996 年美聯儲實施的降息更多是預防性降息，美國經

141、濟也有望實現“軟著陸”。當前美股走勢有望接近 1995-1996年降息結束后，取得較好正回報（圖表 57）。與與 1995 年互聯網浪潮的起點年互聯網浪潮的起點類似，當前我們正在經歷由類似，當前我們正在經歷由 AI 引發的全球科技革命的新階段。引發的全球科技革命的新階段。在未來兩至三年內，AI 技術有望在應用和普及上迎來爆發，或將帶來難得一遇的投資機遇。在上一輪科技革命，互聯網技術迭代與資本市場的走勢息息相關。目前的投資者情緒和風險溢價水平與當時的水平也較為接近，這或能為我們布局這一輪 AIGC 引發的全球科技革命帶來了一些啟示（圖表 58）。去年至今美股估值持續擴張，可能已經提前反映了美聯儲

142、降息和通脹持續下滑的利好，降息周期開始之后實際利率下降給估值釋放帶來的空間可能已經有限。但是，盈利有望接棒成為支持美股向上的核心驅動力。盈利有望接棒成為支持美股向上的核心驅動力。在 AIGC的驅動下，科技龍頭公司的盈利增長預計仍較強勁，有望驅動股價向上（圖表 59）。圖表圖表 56：1990 年至今，美聯儲共開啟八輪降息周期，年至今，美聯儲共開啟八輪降息周期，“降息預降息預期期”往往提前反映在資產往往提前反映在資產價格上價格上 資料來源：CEIC、Bloomberg、Wind、浦銀國際 (30%)(20%)(10%)0%10%20%30%40%0246810121990199319961999

143、20022005200820112014201720202023（%）有效聯邦利率10年期美債收益率標普500指數表現（右軸）新冠疫情新冠疫情次貸危機次貸危機互聯網泡沫互聯網泡沫海灣戰爭海灣戰爭儲貸危機儲貸危機亞洲金融危機亞洲金融危機俄羅斯債務違俄羅斯債務違約約墨西哥墨西哥金融危機金融危機 2024-11-29 41 美股納斯達克以及美股納斯達克以及M7具備長線的基本面推動成長的能力具備長線的基本面推動成長的能力 Magnificent 7（M7）指美國 7 大科技巨頭，即英偉達、蘋果、谷歌、亞馬遜、Meta、微軟和特斯拉，這 7 只股票具備龐大的市場規模、技術能力和財務實力，在美國科技市場占

144、主導地位。我們復盤了 M7 過去 30 年的股價表現，我們發現 M7 的股價主要由每股盈利（EPS）驅動（圖表 61）。2012 年 5 月，M7 全部完成上市。2012 年 5 月至2024 年 11 月，M7 股價上漲了 18 倍，其中 EPS 上漲了接近 11 倍，市盈率提升了近 1.7 倍。納斯達克股價表現也和 M7 類似，2003 年 1 月至 2024 年 11 月，納斯達克股價上漲了近 14 倍，其中 EPS 上漲了 28 倍，市盈率為當時的 0.5 倍。圖表圖表 57：1995-1996 年降息期間及結束后短期美年降息期間及結束后短期美股三大指數均表現強勁股三大指數均表現強勁

145、圖表圖表 58：1995-1998 年年 vs 2022 年年 11 月至今納斯月至今納斯達克指數走勢達克指數走勢 資料來源：Bloomberg、Wind、浦銀國際 資料來源：Bloomberg、Wind、浦銀國際 圖表圖表 59：科技龍頭預期盈利增速不斷得到上調科技龍頭預期盈利增速不斷得到上調 圖表圖表 60：納斯達克指數與估值納斯達克指數與估值 資料來源：Bloomberg、浦銀國際 資料來源：Bloomberg、浦銀國際(5%)0%5%10%15%20%25%30%35%1995-071995-081995-091995-101995-111995-121996-011996-02199

146、6-031996-041996-051996-061996-07標普500指數納斯達克指數道瓊斯工業指數降息期間降息期間5005506006507007508002023-092023-102023-112023-122024-012024-022024-032024-042024-052024-062024-072024-082024-092024-102024-11彭博科技七姐妹指數預期EPS變動50100150200250300重新復位基期值為100納指表現（1995-1998年）納指表現（2022年11月至今）10 20 30 40 50 6004,0008,00012,00016,0

147、0020,0002000-012001-072003-012004-072006-012007-072009-012010-072012-012013-072015-012016-072018-012019-072021-012022-072024-01納斯達克綜合指數市盈率（右軸）2024-11-29 42 2022 年底開啟的 AI 行情也主要由 EPS 驅動。當前 M7 股價較 2022 年 12 月低點上漲了 140%，其中 EPS 增長 82%，股價剩下部分由市盈率驅動。我們認為納斯達克及 M7 持續受益于科技創新與技術進步帶來的 EPS 提升，是美國納斯達克指數及 M7 股價長牛最

148、重要的因素?，F在是新一輪 AI 革命的起點，人工智能對于社會生產力的提升已經初顯成效，預計美股納斯達克以及 M7 股價將會長期受基本面推動成長。以上判斷與我們 7 月份全球 AI算力行業首次覆蓋報告中的分析大體一致。圖表圖表 61：過去三十年過去三十年 M7 股價主要由股價主要由 EPS 驅動驅動 圖表圖表 62：M7 市盈率與十年期美債收益率大體呈市盈率與十年期美債收益率大體呈現負相關關系現負相關關系 資料來源：FactSet、浦銀國際 資料來源：FactSet、浦銀國際 圖表圖表 63：納斯達克綜合指數納斯達克綜合指數 vs M7 圖表圖表 64：市盈率：納斯達克綜合指數市盈率：納斯達克綜

149、合指數 vs M7 資料來源：FactSet、浦銀國際 資料來源：FactSet、浦銀國際 0%2%4%6%8%10%0204060801001994-061996-091998-122001-032003-062005-092007-122010-032012-062014-092016-122019-032021-062023-09M7市盈率美國10年期國債平均收益率（右軸）0204060801000102030405060701994-061996-091998-122001-032003-062005-092007-122010-032012-062014-092016-122019-

150、032021-062023-09M7 EPS合計M7市盈率（右軸）0102030405060702001-122002-122003-122004-122005-122006-122007-122008-122009-122010-122011-122012-122013-122014-122015-122016-122017-122018-122019-122020-122021-122022-122023-12納斯達克綜合指數市盈率M7市盈率05001,0001,5002,0002,50005,00010,00015,00020,0001994-061995-111997-041998-0

151、92000-022001-072002-122004-052005-102007-032008-082010-012011-062012-112014-042015-092017-022018-072019-122021-052022-102024-03納斯達克綜合指數月度收盤價M7收盤價（右軸）2024-11-29 43 圖表圖表 65：全球半導體三個月移動平均值銷售額同比增速與費城半導體指數市盈率全球半導體三個月移動平均值銷售額同比增速與費城半導體指數市盈率 資料來源：Wind、SIA、費城證券交易所、浦銀國際 圖表圖表 66：主要主要 AI 算力芯片算力芯片公司市盈率公司市盈率 資料來源

152、：FactSet、浦銀國際 0204060801001202018-062018-092018-122019-032019-062019-092019-122020-032020-062020-092020-122021-032021-062021-092021-122022-032022-062022-092022-122023-032023-062023-092023-122024-032024-062024-09超威半導體英特爾英偉達臺積電聯發科高通0102030405060-30%-20%-10%0%10%20%30%40%2015-012015-052015-092016-01201

153、6-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-012023-052023-092024-012024-052024-09全球半導體銷售額同比費城半導體指數市盈率（TTM，右軸)2024-11-29 44 圖表圖表 67：英偉達遠期市盈率英偉達遠期市盈率 圖表圖表 68：臺積電遠期市盈率臺積電遠期市盈率 資料來源：Factset、浦銀國際 資料來源：Factse

154、t、浦銀國際 圖表圖表 69：高通遠期市盈率高通遠期市盈率 圖表圖表 70：超威半導體遠期市盈率超威半導體遠期市盈率 資料來源：Factset、浦銀國際 資料來源：Factset、浦銀國際 圖表圖表 71：英特爾遠期市盈率英特爾遠期市盈率 圖表圖表 72：聯發科遠期市盈率聯發科遠期市盈率 資料來源：Factset、浦銀國際 資料來源：Factset、浦銀國際 10203040502019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-032023-092024-032024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差10203040506070

155、2019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-032023-092024-032024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差0204060801001202019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-032023-092024-032024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差2030405060702019-092020-022020-072020-122021-052021-102022-032022-082023-012023-062023-112024-0

156、42024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差10152025302018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-062023-122024-06市盈率平均值+1 標準差-1 標準差5101520252019-092020-022020-072020-122021-052021-102022-032022-082023-012023-062023-112024-042024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差 2024-11-29 45 全球主要全球主要 AI 算力算力芯片芯片公司

157、比較公司比較 目前，我們已經覆蓋 6 家主要 AI 算力芯片公司，包括英偉達、AMD、英特爾、臺積電、聯發科、高通。在過去 3-4 年的時間，行業龍頭的位置兩次易主。這在一定程度上體現本輪生成式 AI 浪潮給行業帶來的巨變。首先，在 2022 年，臺積電超越英特爾登頂全球半導體銷售額第一的寶座。在 2022 年，英特爾受到全球電腦出貨量下行以及 CSP 廠商資本開支下行的影響（圖表 12），其收入較 2021 年峰值的 790 億美元，下行 20.2%。而臺積電憑借其晶圓代工先進制程的領先地位，其收入同比增長 33.6%至 760 億美元（圖表 73）。其次，從 2022 年年底，ChatGP

158、T 帶動生成式 AI 爆發增長之后，英偉達的收入也跟隨迅速增長。在隨后的 2023 年三季度（圖表 75），英偉達變超越臺積電，成為單季度的半導體廠商收入第一名。根據我們的預測，英偉達在2024年的收入將同比增長113%至1,296億美元，超越臺積電的884億美元，登頂全球半導體銷售額第一的寶座。其中，來自于數據中心，即 AI 服務器，的收入增長差異是最大的變量（圖表 77）。第三，半導體 AI 算力芯片龍頭廠商毛利率都相對較高。其中，臺積電、高通、英偉達三家更多占據各自細分市場高端產品的份額，因而其毛利率在近年或者過去都保持 50%以上。相比較而言，AMD 和聯發科在近兩年的毛利率上行后，維

159、持在 40%左右。而英特爾的毛利率，受到晶圓產能擴張和稼動率不足影響，在近幾年和今年前三個季度都呈現下滑趨勢。最后，AI服務器GPU給公司帶來較多估值溢價。當前，英偉達市盈率為34.9x，AMD 的市盈率為 48.3x，顯著高于臺積電、高通、聯發科（圖表 66）。這與AI 服務器所需要的 GPU 爆發成長的基本面一致。高通和聯發科受益于端側AI 需求增長，但是短期的增量小于服務器 GPU 的增量。英特爾的估值較高則是受到盈利下滑所致。綜上，臺積電是我們覆蓋的 AI 算力芯片的首選，因為其基本面受益于其他5 家公司 AI 算力芯片需求的增量，且估值更加具備性價比。英偉達是次選，其高基數的數據中心

160、收入仍將在明后兩年保持成長，依然是本輪 AI 浪潮最大受益者。與英偉達比較，AMD 的數據中心業務中 AI 服務器需求的 GPU 收入占比相對低，對于整體推動作用仍然需要時間來積淀。另外，盡管受到美對中半導體制裁影響，中國的 AI 算力芯片同樣也處于爆發增長的階段。上市的行業龍頭，如海光信息、寒武紀、龍芯中科等，以及初創企業，壁仞科技、摩爾線程、燧原科技等，都具備國產替代的潛力。就上市公司的財務表現來看，中國的 AI 算力芯片毛利率與全球龍頭接近，有持續投入研發的基礎。2024-11-29 46 圖表圖表 73：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司年度年度營收營收對比對比（百（百萬美元）萬

161、美元）圖表圖表 74：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司年度年度毛利率對比毛利率對比 資料來源：Wind、浦銀國際 資料來源：Wind、浦銀國際 圖表圖表 75：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司季度營收對比（百季度營收對比（百萬美元）萬美元）圖表圖表 76：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司季度季度毛毛利率對比利率對比 資料來源：Wind、浦銀國際 資料來源：Wind、浦銀國際 圖表圖表 77：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司季季度度數據中心收入對數據中心收入對比比（百萬美元）（百萬美元）圖表圖表 78：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片公司年度年度數據中心收入對

162、數據中心收入對比比（百萬美元）（百萬美元）資料來源：Wind、浦銀國際 注：E=浦銀國際預測；資料來源：Wind、浦銀國際 -20,000 40,000 60,000 80,0002016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023英特爾超威半導體英偉達臺積電聯發科高通20%30%40%50%60%70%80%20162017201820192020202120222023英特爾超威半導體英偉達臺積電聯發科高通-10,000 20,000 30,000 40,0001Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24英特爾超微半導體英偉達臺積電聯發科高通0%20%

163、40%60%80%100%1Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24英特爾超威半導體英偉達臺積電聯發科高通-5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,0001Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24超威半導體英特爾英偉達-20,000 40,000 60,000 80,000 100,0002021202220232024E超威半導體英特爾英偉達 2024-11-29 47 圖表圖表 79：頭部頭部 AI 算力芯片公算力芯片公司司年度年度數數據中心年度據中心年度營業利潤率營業利潤率 圖表圖表 80：頭部頭部 AI 算力芯片公司算力芯片

164、公司季度季度數據中心季度數據中心季度營業利潤率營業利潤率 資料來源：Wind、浦銀國際 資料來源：Wind、浦銀國際 圖表圖表 81：中國中國 AI 算力芯片公司算力芯片公司年度年度收入對比收入對比（億元）（億元）圖表圖表 82：中國中國 AI 算力芯片公司算力芯片公司年度年度毛利率對比毛利率對比 資料來源：Wind、浦銀國際 資料來源：Wind、浦銀國際 圖表圖表 83：中中國國 AI 算力芯片公司算力芯片公司季度收入對比（億元）季度收入對比（億元）圖表圖表 84：中國中國 AI 算力芯片公司算力芯片公司季度毛利率對比季度毛利率對比 資料來源：Wind、浦銀國際 資料來源：Wind、浦銀國際

165、 0102030405060702020202120222023海光信息寒武紀龍芯中科05101520251Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24海光信息寒武紀龍芯中科20%30%40%50%60%70%80%1Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24海光信息寒武紀龍芯中科-20%0%20%40%60%80%202120222023超威半導體英特爾英偉達-20%0%20%40%60%80%1Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24超威半導體英特爾英偉達30%40%50%60%70%80%2020202120222023海光信息寒武紀龍芯中科浦銀國際研

166、究浦銀國際研究 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 本研究報告由浦銀國際證券有限公司分析師編制，請仔細閱讀本報告最后部分的分析師披露、商業關系披露及免責聲明。超威半導體超威半導體（AMD.US）首次覆蓋首次覆蓋：多多布局享受布局享受 AI 算力芯片增長紅利算力芯片增長紅利 我我們首次覆蓋們首次覆蓋超威半導體（超威半導體（AMD.US），給予給予“買入買入”評級，評級，目標價目標價為為 168.7 美元美元，潛在，潛在升升幅幅 22%。充分布充分布局局 AI 算力芯片，享受算力芯片，享受 AI 算力芯片行業算力芯片行業初期成長動能初期成長動能：AMD是 AI 算力芯片需求爆發的主要受益者之一，其

167、 AI 服務器的 GPU 產品和英偉達的產品同場競技，共享成長空間。而且 PC 端的處理器受益于端側 AI算力的增長和份額的提升。因此，我們預期 AMD 2025年收入將同比增長 29%，毛利率同比增長 3.7 個百分點，公司凈利潤增速達到 150%，顯著高于收入增速。目前，AMD 的市盈率為48.3x，估值具備上行空間，首次覆蓋給予“買入”評級。AMD 作為第二大作為第二大 AI 服務器服務器 GPU 供應商，供應商，其其數據中心業務充分享數據中心業務充分享受增長紅利受增長紅利：AMD 在 GPU 芯片以及服務器領域的布局讓其受益于AI 服務器爆發增長。AMD 可以充分享受在英偉達接近壟斷市

168、場中，作為 AI 大模型廠商尋求的二供的紅利。所以，我們預計 AMD 2025年的數據中心收入將會在 2024 年接近翻倍的基礎上，仍有 50%以上的增速。AMD 服務器 GPU MI300 及其升級產品需求旺盛，且供應偏緊張。因此，公司該業務板塊增長確定性較高。PC 端側端側 AI 算力需求助推客戶端業務成長算力需求助推客戶端業務成長：首先，生成式 AI 正在快速滲透到 PC 領域，這將帶動 PC 端處理器 AI 算力需求增長，從而推動 PC 處理器價值量提升。AMD 會充分享受端側 AI 算力紅利。其次，在個人電腦端的處理器市場上，近幾年 AMD 的份額持續提升，帶動自身增長超過行業表現。

169、因此，我們預計 AMD 的客戶業務收入在 2025 年將同比增長 15%，為公司成長貢獻增量。估值：估值：我們采用 DCF（Discounted Cash Flow，現金流量貼現法）估值方法。我們假設 AMD 2030-2034 的營收成長率為 20%，永久增長率為 3%。另外，我們假設 WACC（Weighted Average Cost of Capital，加權平均資金成本）是 11.7%，得到 AMD 目標價為 168.7 美元，潛在升幅 22%，對應 2025 市盈率為 49.8x，首予“買入”評級。投投資風險：資風險：全球或美國經濟下行，多個下游需求動能不足；AI 需求爆發持續性弱

170、于預期，大模型廠商盈利低于預期；半導體周期上行動能不足；行業競爭加劇，拖累利潤表現；研發等費用率增長較快；AI 算力芯片迭代速度和性能低于預期。圖表圖表 85：盈利預測和財務指標（盈利預測和財務指標（2022-2026E）美元百萬美元百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 營業收入 23,601 22,680 25,628 33,162 40,943 營收同比增速 44%(4%)13%29%23%毛利率 44.9%46.1%49.3%53.0%55.0%凈利潤 1,320 854 2,189 5,475 8,452 凈利潤增速(58%)(35%)156%150%54%基本

171、每股收益（美元）0.8 0.5 1.4 3.4 5.2 目標 PE(x)199.0 318.3 124.7 49.8 32.3 注：E=浦銀國際預測；資料來源：公司公告、浦銀國際 超威半導體超威半導體（AMD.US）目標價（美元）目標價（美元）168.7 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅+22%目前股價（美元）137.7 52 周內股價區間（美元）116.4-227.3 總市值（百萬美元）223,229 近 90 日日均成交額（百萬美元）5,456 注：截至 2024 年 11 月 26 日收盤價 市場預期區間市場預期區間 SPDBI 目標價 目前價 市場預期區間 資料來源：Factset、浦銀國際

172、 股價相對表現股價相對表現 截至 2024 年 11 月 26 日收盤價 資料來源：Factset、浦銀國際 USD 146.0USD 250.0USD 137.7USD 168.7(40%)(20%)0%20%40%60%80%05010015020025023-1124-0224-0524-08超威半導體股價（美元）相對于標普500表現(右軸)浦銀國際浦銀國際 首次覆蓋首次覆蓋 超威半導體（超威半導體（AMD.US）首次覆蓋首次覆蓋 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 49 財務報表分析與預測財務報表分析與預測利潤表利潤表資產負債表資產負債表美元百萬元美元百萬元20222023

173、2024E2025E2026E美元百萬元美元百萬元2021202220232024E2025E2026E營業收入營業收入23,601 22,680 25,628 33,162 40,943 貨幣資金2,535 4,835 3,933 8,738 15,171 24,219 營業成本12,998 12,220 13,001 15,583 18,425 現金等價物-毛利潤毛利潤10,603 10,460 12,626 17,580 22,518 應收賬款和應收票據3,020 5,393 6,644 7,508 9,715 11,994 經營支出經營支出(9,441)(10,093)(10,493)

174、(11,551)(13,161)應收賬款和應收票據1,955 3,771 4,351 4,629 5,548 6,560 銷售管理費用(2,336)(2,352)(2,774)(3,507)(4,330)其他流動負債1,073 1,020 1,840 2,079 2,690 3,322 研發費用(5,005)(5,872)(6,251)(7,059)(7,846)流動資產合計流動資產合計8,583 15,019 16,768 22,954 33,125 46,095 其他(2,100)(1,869)(1,468)(986)(986)物業、廠房及設備702 1,513 1,589 1,870 2

175、,272 2,771 經營利潤經營利潤1,162 367 2,133 6,029 9,357 無形資產984 49,117 46,258 43,235 40,386 37,691 非經營收入非經營收入(66)107 177 264 358 長期投資收益-財務費用(23)100 (98)(98)(181)其他非流動資產2,150 1,931 3,270 3,270 3,270 3,270 其他(43)7 275 362 540 總資產12,419 67,580 67,885 71,329 79,053 89,827 稅前利潤稅前利潤1,198 508 2,310 6,293 9,715 短期借貸

176、短期借貸312 -751 1,273 1,647 2,034 稅務費用122 346 (121)(818)(1,263)應付賬款和應付票據1,321 2,493 2,055 2,322 3,005 3,710 稅后利潤含少數股東權益稅后利潤含少數股東權益1,320 854 2,189 5,475 8,452 應付稅務-少數股東權益-其他流動負債2,607 3,876 3,883 3,883 3,883 3,883 凈利潤凈利潤1,320 854 2,189 5,475 8,452 流動負債合計流動負債合計4,240 6,369 6,689 7,478 8,535 9,626 基本股數（百萬）1

177、,560 1,614 1,620 1,620 1,620 長期借款1 2,467 1,717 1,717 1,717 1,717 攤銷股數（百萬）1,571 1,624 1,636 1,636 1,636 其他非流動負債681 3,994 3,587 4,053 5,245 6,475 基本每股收益（美元）基本每股收益（美元）0.8 0.5 1.4 3.4 5.2 總負債總負債4,922 12,830 11,993 13,248 15,497 17,819 攤銷每股收益（美元）攤銷每股收益（美元）0.8 0.5 1.3 3.3 5.2 股本12 16 17 17 17 17 儲備2,130 3

178、,099 4,514 4,514 4,514 4,514 其他綜合收益(3)(41)(10)2,179 7,654 16,106 少數股東損益及其他(4,260)(6,198)(9,028)(9,028)(9,028)(9,028)股東權益總額7,497 54,750 55,892 58,081 63,556 72,008 總負債和股東權益總負債和股東權益12,419 67,580 67,885 71,329 79,053 89,827 現金流量表現金流量表主要財務比率主要財務比率美元百萬元美元百萬元202220232024E2025E2026E2021202220232024E2025E20

179、26E經營活動現金流經營活動現金流3,565 1,667 4,434 5,586 8,229 營運指標增速營運指標增速凈利潤1,320 854 2,189 5,475 8,452 營業收入增速68.3%43.6%(3.9%)13.0%29.4%23.5%折舊攤銷4,451 3,554 3,359 3,166 2,994 毛利潤增速82.4%33.7%(1.3%)20.7%39.2%28.1%其他(360)308 -營業利潤增速165.6%(68.0%)(68.4%)481.3%182.6%55.2%營運資金變動營運資金變動(1,846)(3,049)(1,114)(3,055)(3,217)凈

180、利潤增速27.0%(58.3%)(35.3%)156.3%150.1%54.4%應收賬款減少（增加）(2,373)(1,251)(864)(2,207)(2,279)庫存減少（增加）(1,816)(580)(278)(919)(1,012)盈利能力盈利能力應付賬款增加（減少）1,172 (438)267 683 705 凈資產收益率42.2%2.4%1.5%3.8%8.6%11.7%其他經營資金變動1,171 (780)(239)(611)(631)總資產報酬率25.5%2.0%1.3%3.1%6.9%9.4%利息收入（支出）-投入資本回報率40.1%2.2%1.1%3.3%7.8%10.7%

181、投資活動現金流投資活動現金流1,999 (1,423)(617)(719)(798)資本支出(450)(546)(617)(719)(798)利潤率利潤率投資1,643 (735)-毛利率48.2%44.9%46.1%49.3%53.0%55.0%其他806 (142)-營業利潤率26.1%31.1%36.3%35.2%31.9%29.7%融資活動現金流融資活動現金流(3,264)(1,146)988 1,566 1,617 凈利潤率19.2%5.6%3.8%8.5%16.5%20.6%借款679 -522 374 386 發行股份(3,941)(1,144)-發行債券-營運能力營運能力現金股

182、利-現金循環周期 94 92 150 165 152 150其他(2)(2)466 1,192 1,231 應收賬款周轉天數 61 65 97 101 95 97外匯損益-存貨周期天數 72 80 121 126 119 120現金及現金等價物凈流量現金及現金等價物凈流量2,300 (902)4,805 6,433 9,048 應付賬款周轉天數 38 54 68 61 62 67期初現金及現金等價物期初現金及現金等價物2,535 4,835 3,933 8,738 15,171 期末現金及現金等價物期末現金及現金等價物4,835 3,933 8,738 15,171 24,219 凈債務（凈現

183、金）(2,222)(2,368)(1,465)(5,748)(11,807)(20,469)自由現金流 2,555 3,475 813 3,817 4,868 7,431E=浦銀國際預測資料來源：公司資料、同花順、浦銀國際預測浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 50 CPU、GPU 市占率持續提升市占率持續提升 AMD 下游四大應用板塊 2024 年三季度營收占比分別為數據中心（52%）、PC（28%）、游戲（7%）和嵌入式業務（14%）。其中，數據中心業務占比較2023 年（29%）顯著提升，主要來自 MI300X 系列 GPU 出貨。游戲業務占比較 2023 年下滑明顯（27%

184、），主要由于下游客戶微軟 Xbox 和索尼 PS5 游戲機芯片的銷售疲軟。我們預計，由于公司聚焦主業的發展策略及所處行業的增速差異，數據中心的營收占比將會持續提升。AMD CPU、GPU 市占率持續提升市占率持續提升。我們預我們預計計 2024-2026 年年 AMD 營收復合增營收復合增速有望超過速有望超過 25%。數據中心業務數據中心業務增速增速有望快有望快于于行業行業。數據中心業務主要包括服務器 CPU 和服務器 GPU，此外還有部分 FPGA 業務。2023 年公司數據中心業務服務器 CPU業務是營收的主要來源，但伴隨著 MI300X 系列出貨，GPU 的占比正在快速提升。架構創新、制

185、程領先推動架構創新、制程領先推動 AMD CPU 市占率提升市占率提升。AMD 服務器服務器 CPU 市占率持續提升。市占率持續提升。根據 Mercury，今年三季度 AMD 在 x86服務器 CPU 中的市占率達到了 24.2%，同比增長 0.9 個百分點，環比增長 0.1個百分點。而在 2016 年一季度，AMD 的服務器 CPU 份額僅為 0.3%，2017年 AMD 推出 EPYC 后份額也開始一路上漲。過去 8 年 AMD 在服務器 CPU 市場市占率增長約 24 個百分點，年均漲幅約 3 個百分點。根據 Mercury，今年三季度 AMD 在 x86 服務器市場的 CPU 出貨量達

186、到了 139萬顆，AMD 憑借其持續優化的 EPYC，收入同比增長 20.7%至 18 億美元，AMD 平均服務器 CPU 售價為 1300 美元。AMD 數據中心主要的 CPU 產品是 EPYC（霄龍）系列處理器。AMD 于 2016年發布了 Zen 微架構，取代了此前的 Bulldozer，并于 2017 年發布了首款基于 Zen 架構的服務器 CPU Naples。此后在 2019 年推出了基于 Zen2 架構的服務器 CPU Rome，在 2021 年推出基于 Zen3 架構的 Milan。2023 年主推基于 Zen4 架構的 Genoa，2024 年推出 Zen5 架構及服務器 C

187、PU Turin。AMD EPYC 服務器服務器 CPU 性能具備優勢。性能具備優勢。2007 年 AMD 提出 Bulldozer 架構，在 2011 年正式發布，由于性能和生態的弱勢，期間 AMD 服務器 CPU 市占率幾乎為 0。在新的 Zen 架構基礎上，AMD 服務器 CPU 性能開始好于同期英特爾。2017 年初代 EPYC（霄龍）服務器 CPU 擁有最高 32 核心 64 線程，同期英特爾 Xeon（至強）服務器 CPU 擁有最高 28 核心 56 線程。2024 年的Turin 5c 版處理器也叫英特爾第六代 E 核版本有明顯優勢（圖表 87）。浦銀國際研究浦銀國際研究 202

188、4-11-29 51 Fabless 模式與模式與臺積電合作臺積電合作，服務器服務器 CPU 制程領先。制程領先。2019 年 AMD 發布 7nm的 Rome 處理器，首次在服務器 CPU 制程上超越了英特爾（14nm）。2020年，英特爾宣布將推遲 7nm（后更名為 Intel 4）制程至 2022 年，因此 AMD在服務器CPU制程上取得領先。2021年，AMD發布了5nm的處理器Genoa，同期英特爾服務器采用的 7nm 制程。由于臺積電在晶圓制程及良率效率方面較英特爾有明顯優勢，我們認為 AMD 服務器 CPU 將較英特爾自產 CPU 維持性能及能耗優勢。根據 Yole 的估算，全球

189、 CPU 市場規模將會由 2023 年的 500 多億美元，增長至 2028 年的 970 億美元，期間復合增速約 4%。根據 CPU 行業部分的論述，我們認為服務器 CPU 作為 AI 服務器的重要組成部分將會受益于 AI 行業整體增長；AMD 數據中心 CPU 業務將受益于市占率提升，增速好于行業整體。圖表圖表 86：AMD 服務器服務器 CPU 處理器處理器架構架構 時間時間 架構架構 代表產品代表產品 制程制程 2011 Bulldozer（推土機)FX 系列 32nm 2012 Piledriver（打樁機）Opteron 6300 系列 32nm 2013 Streamroller

190、（壓路機）A10-7890K 28nm 2015 Excavator（壓路機）Athlon X4 系列 28nm 2017 Zen1 Ryzen 1000 系列 14nm 2019 Zen2 Ryzen 3000 系列、霄龍 7002 系列 7nm 2020 Zen3 Ryzen 5000 系列、霄龍 7003 系列 7nm 2022 Zen4 Ryzen 7000 系列、霄龍 9004 系列 6/5nm 2024 Zen5 Ryzen 9000 系列、霄龍 9005 系列 4/3nm 資料來源：公司官網、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 52 GPU 業務業務追趕追趕

191、 AI 浪潮浪潮。AMD AI 加速卡努力追趕英偉達。加速卡努力追趕英偉達。2024 年 10 月，AMD 發布了 MI325X，公司表示其性能優于英偉達 H200。MI325X 加速器采用了 AMD CDNA 3 GPU 架構，配備 256GB HBM3E 高帶寬內存，在推理方面的表現平均超過 H200 30%。公司預計將會在 2025 年中發布 MI350X，其 AI 推理性能將會較 MI300 提升35 倍。根據 TechInsights，2023 年全球全球數據中心 GPU 出貨量 385 萬顆，其中英偉達出貨量 376 萬顆，市占率超過了 97%。AMD 市占率還比較低。根據公司指引

192、，AMD 2024 年來自 AI 芯片的收入有望超過 50 億美元。AMD 數據中心加速器軟件生態仍處于劣勢。數據中心加速器軟件生態仍處于劣勢。軟件生態對硬件的實際應用成本及部署實際和可行度有極大影響。英偉達 2007 年發布 CUDA 生態系統，提供簡單易用的編程接口、附帶豐富的庫與工具資源、與主流編程語言、操作系統無縫兼容、跨平臺整合開發者無需重復開發測試工作，開發者可以得到良好的生態支持。目前英偉達 CUDA 約有 400 萬開發者，是英偉達重要的生態護城河。AMD 于 2016 年發布的 ROCm 平臺，當前在生態環境、庫和工具資源豐富程度、底層架構兼容及用戶數量上較 CUDA 平臺有

193、較大差距。此外，雖然 ROCm 兼容 CUDA 平臺，但是轉譯的過程仍然會帶來性能損失。圖表圖表 87：英特爾和英特爾和 AMD 服務器服務器 CPU 處理器處理器性能對比性能對比 服務器服務器 CPU 處理器處理器 英特爾英特爾 AMD 處理器代際處理器代際 英特爾第六代至強處理器 英特爾第六代至強處理器 英特爾第五代至強處理器 英特爾第四代至強處理器 AMD 第五代 EPYC 處理器 AMD 第五代 EPYC處理器 AMD 第四代 EPYC 處理器 AMD 第三代 EPYC處理器 處理器架構處理器架構 P 核 E 核 P 核 P 核 Zen 5 Zen 5c Zen 4 Zen 3 處理器

194、名稱處理器名稱 Intel Granite Rapids-6980P Intel Sierra Forest-6780E Intel Emerald Rapids-8592+Intel Sapphire Rapids-8480+AMD EPYC Turin-9755 AMD EPYC Turin-9965 AMD EPYC Genoa-9684X AMD EPYC Milan-7763 發布時間發布時間 2024.9 2024.6 2023.12 2023.1 2024.10 2024.10 2023.1 2021.3 工藝制程工藝制程 Intel 3 Intel 3 Intel 7 Inte

195、l 7 臺積電4nm 臺積電3nm 臺積電5nm 臺積電7nm 最大核心數最大核心數 128 144 64 56 128 192 96 64 最大線程數最大線程數 256 288 128 112 256 384 192 128 最大三級緩存最大三級緩存 504 MB L3 108 MB L3 320 MB L3 105 MB L3 512 MB L3 384 MB L3 1152 MB L3 256 MB L3 最大設計功耗最大設計功耗 500W 350W 350W 350W 500W 500W 400W 280W 最大頻率最大頻率 3.9 GHz 3 GHz 3.9 GHz 3.80 GHz

196、 4.1 GHz 3.7 GHz 3.7 GHz 3.5 GHz 基本頻率基本頻率 2 GHz 2.2 GHz 2.2 GHz 2.00 GHz 2.7 GHz 2.25 GHz 2.55 GHz 2.45 GHz 資料來源：公司官網、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 53 我們認為英偉達當前在服務器我們認為英偉達當前在服務器GPU 市場市場仍然具備競爭優勢，仍然具備競爭優勢，而而 AMD 整體整體將會跟隨服務器將會跟隨服務器 GPU 市場整體增長。市場整體增長。根據 Gminsights，2024 年服務器 GPU市場規模有望達到 168 億美元，2023-2032E

197、 期間復合增速有望達到 28.5%。因此，我們預計 AMD 整體數據中心板塊 2024、2025、2026 年的收入預測分別為 120 億美元、184 億美元、230 億美元。圖表圖表 88：AMD 產品規劃產品規劃 2023 2024 2025 2026 AI 訓練芯片訓練芯片 MI300X MI325X MI350X MI400X AI PC 芯片芯片 Ryzen Phoenix Point Ryzen Hawk Point/Strix Point Ryzen Strix Point Halo 架構架構 Zen4/4c Zen5/c Zen5/c Zen6 資料來源：公司官網、浦銀國際 圖

198、表圖表 89：主流主流 AI 算力算力芯片競爭格局芯片競爭格局 公司名稱公司名稱 英偉達英偉達 AMD 谷歌谷歌 英特爾英特爾 產品型號產品型號 A100 PCIe|SXM H100 PCIe|SXM B100 MI250X MI300X TPUv5p Gaudi3 芯片類型芯片類型 GPU GPU GPU GPU GPU ASIC GPU 發布時間發布時間 2020.6 2022.9 2024.4 2021.11 2023.6 2023.12 2024.4 工藝制程工藝制程 TSMC 7nm TSMC 4nm TSMC 4nm TSMC 6nm TSMC 5nm-TSMC 5nm 峰值算力峰

199、值算力 FP16:312|624 FP32:19.5 FP64:19.5 FP8:3026|3958 FP16:1513|1979 FP32:51|67 FP64:51|67 4 FP8:7000 FP16:3500 FP32:1800 FP64:30 FP16:312 FP32:47.9 FP64:47.9 FP8:2615 FP16:1307 FP32(Matrix):653.7 INT8:918 BF16:197 FP8:1835 FP16:459 FP32:229 BF16:1835 內存容量（內存容量（GB）80GB(HBM2e)188(HBM3)192(HBM3e)128(HBM2

200、e)192(HBM3)95(HBM2e)128(HBM2e)內存帶寬內存帶寬 1935|2039 GB/s 2|3.35TB/s 8TB/s 3.3TB/s 5.2TB/s 2765 GB/s 3.7TB/s 典型應用場景典型應用場景 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練 AI 訓練及推理 AI 訓練 資料來源：公司官網、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 54 AMD 的的 PC 業務業務有成長動能。有成長動能。AMD PC 業務主要包括臺式機、筆記本電腦 CPU 和 PC GPU。Zen 架構推動架構推動 AMD PC CPU 性能及市占率顯著提

201、升。性能及市占率顯著提升。AMD 端 PC CPU 主要為銳龍系列。2017 年以前由于架構及性能原因市占率較低，2017 年 AMD 推出了首款基于 Zen 架構的 CPU 處理器銳龍 1000 系列，性能較此前有了巨大提升，自此市占率也進入上升通道。根據 Mercury，今年三季度 AMD 在 PC CPU 市場的市占率為約 24%，較 2018 年的市占率 10%左右提升顯著。公司AI PC 芯片 Ryzen AI 300 系列的激活率良好。公司表示 2024 年三季度桌面渠道表現強勁，銷售量高。由于筆記本業務更多集中于消費者市場，公司預計下半年表現將會更為強勁。積極布局積極布局 AI

202、PC，推動公司推動公司 PC CPU 營收營收持續高增長。持續高增長。我們預計 AI PC 將會拉動消費者的換機需求。同時，AI PC 滲透率持續提升也有望拉動平均售價提升。AMD 推出了多款具備 AI 功能的 PC CPU 產品，我們認為 AMD 將會充分受益于 AI PC 浪潮，推動公司 PC CPU 營收持續高增長。Xilinx 助力助力 AMD 布局布局 AI 邊緣計算邊緣計算。2022 年 2 月，AMD 以接近 500 億美元的價格收購 Xilinx（賽靈思），并成立嵌入式計算事業部。收購后，由 Xilinx 前 CEO 擔任部門總裁。Xilinx 的主營業務為 FPGA 芯片，主

203、要用于測試仿真、航天航空、國防軍工、通信、工業、車載等應用場景。此外，FPGA 可以通過與 CPU、AI 引擎等融合搭建嵌入式異構方案，適用于 AI 邊緣計算(AI edge computing)和部分云服務器市場。例如，Xilinx 推出的 Versal 系列產品中既有可編程的 FPGA，又有固化的 AI 加速引擎。圖表圖表 90：AMD AI PC 芯片性能芯片性能 系列名稱系列名稱 Ryzen Phoenix Point Ryzen Hawk Point Ryzen Strix Point 產品名稱 Ryzen7040 Ryzen8040 Ryzen8050 發布時間 2Q23 1Q24

204、 2Q24 CPU 單元制程 臺積電 4nm 臺積電 4nm 臺積電 4nm GPU 單元制程 臺積電 5/6nm 臺積電 5/6nm-CPU 架構 Zen4 Zen4 Zen5/5c 核心數 8 8 12 GPU 架構 RDNA 3 RDNA 3 RDNA 3 L3 緩存 32MB 16MB 32MB NPU 算力 10TOPS 16TOPS 50TOPS 整體算力 33TOPS 39TOPS-資料來源：公司官網、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 55 根據 Markets and Markets，2023 年 Xlinx 的市占率約 50%，在 FPGA 市場市占率

205、第一，FPGA 芯片年出貨量超過 2000 萬顆。Markets and markets 預計20232028 年 FPGA 市場的年復合增長率將會達到 14.6%。公司預計嵌入式業務將會在 2025 年實現溫和增長。我們我們認為認為 FPGA 將會在中長期助力將會在中長期助力 AMD在在 AI 邊緣計算及數據中心領域的發展。邊緣計算及數據中心領域的發展。數據中心業務營收快速擴張有望帶動毛利率增長數據中心業務營收快速擴張有望帶動毛利率增長 我們預計數據中心業務毛利率將會伴隨營收增長加速提升。我們預計數據中心業務毛利率將會伴隨營收增長加速提升。當前公司 GPU業務 MI300 和 MI325 的

206、毛利率低于公司整體水平，公司表示明年將以滿足客戶需求、提高市占率、擴大營收為優先。伴隨 GPU 業務的體量增長及規模效應，毛利率將會持續提升?；厮輾v史，公司數據中心板塊營收同比收入翻倍時，營運利潤同比增長三倍。數據中心業務占比提升有望帶動整體毛利率大幅增長。數據中心業務占比提升有望帶動整體毛利率大幅增長。AMD 下游四個板塊中，2024 年三季度數據中心業務營運利潤率達到了 29.3%，遠超公司整體營運利潤率 10.4%。我們預計數據中心業務將會維持高增長，營收占比有望在2026 年超過 60%，有望拉動公司整體營運利潤率及毛利率提升。圖表圖表 91：AMD 可比公司季度數據中心收入對比可比公

207、司季度數據中心收入對比（百萬美元）（百萬美元）圖表圖表 92：AMD 可比公司年度數據中心收入對比可比公司年度數據中心收入對比（百萬美元）（百萬美元）資料來源：Wind、浦銀國際 注：E=浦銀國際預測；資料來源：Wind、浦銀國際 -5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,0001Q232Q233Q234Q231Q242Q243Q24超威半導體英特爾英偉達-20,000 40,000 60,000 80,000 100,0002021202220232024E超威半導體英特爾英偉達浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 56 估值估值 我們采用 DCF

208、（Discounted Cash Flow，現金流量貼現法）估值方法。我們假設 AMD 2030-2034 的營收成長率為 20%，永久增長率為 3%。另外，我們假設 WACC（Weighted Average Cost of Capital，加權平均資金成本）是 11.7%，得到 AMD 目標價為 168.7 美元，潛在升幅 22%，對應 2025 市盈率為 49.8x，首予“買入”評級。圖表圖表 94：AMD 自由現金流預測自由現金流預測 美元百萬美元百萬 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034 往后

209、往后 營業收入 25,628 33,162 40,943 50,373 62,238 74,685 89,622 107,547 129,056 154,867 營收增速 13%29%23%23%24%20%20%20%20%20%經營利潤 2,133 6,029 9,357 13,929 19,757 23,858 28,808 34,785 42,000 50,710 經營利潤率 8.3%18.2%22.9%27.7%31.7%31.9%32.1%32.3%32.5%32.7%加：折舊及攤銷 3,359 3,166 2,994 2,840 2,703 3,243 3,892 4,671 5

210、,605 6,726 EBITDA 5,492 9,195 12,351 16,769 22,460 27,101 32,701 39,456 47,605 57,436 EBITDA 率 21.4%27.7%30.2%33.3%36.1%36.3%36.5%36.7%36.9%37.1%所得稅率 5.3%13.0%13.0%13.0%13.0%13.0%13.0%13.0%13.0%13.0%資本支出 資本支出占營收比(617)(719)(798)(884)(983)(944)(906)(870)(835)(802)凈營運資本變動 2.4%2.2%2.0%1.8%1.6%1.3%1.0%0.

211、8%0.6%0.5%自由現金流(1,114)(3,055)(3,217)(3,767)(4,747)(5,127)(5,537)(5,980)(6,459)(6,975)571,774 永續增長率 3.0%資料來源：浦銀國際預測 圖表圖表 93：AMD WACC 假設假設 WACC 計算計算 Beta 1.3 債務成本 8.3%無風險利率 4.1%債務股本比 4.9%股權風險溢價 6.0%所得稅率 13.0%股本成本 11.9%WACC 11.7%注：WACC，WeightedAverageCostofCapital，加權平均資金成本 資料來源：浦銀國際預測 圖表圖表 95：AMD DCF 估

212、值預測估值預測（2025）WACC 自由現金流現值自由現金流現值(美元美元百萬百萬)凈現金凈現金(美元美元百萬百萬)權益價值權益價值(美元美元百萬百萬)股數股數(百萬百萬)每股價值每股價值(美美元元)11.7%285,027 (11,807)273,219 1,620 168.7 資料來源：浦銀國際預測 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 57 圖表圖表 96：可比公司估值表可比公司估值表 E=Bloomberg、FactSet 預測 資料來源：Bloomberg、FactSet、浦銀國際 2025E2026E2025E2026E2025E2026E2025E2026E半導體半導體

213、AMD US Equity超威半導體223,493 137.7 (7%)54%40%40.6 27.4 6.7 5.6 3.6 3.2 2454 TT Equity聯發科63,117 1,280.0 27%(97%)19%18.4 14.7 3.3 2.8 4.7 4.2 INTC US Equity英特爾103,728 24.1 (52%)NM74%25.6 14.7 1.9 1.8 0.9 0.9 平均平均美國美國M7AAPL US Equity蘋果3,553,125 235.1 22%10%11%30.6 27.7 8.2 7.6 45.3 26.1 NVDA US Equity英偉達3

214、,353,171 136.9 176%135%44%33.9 26.1 27.6 18.7 39.2 18.7 META US EquityMeta1,448,414 573.5 62%12%13%21.3 18.8 7.5 6.6 6.2 5.1 GOOGL US Equity谷歌2,079,147 169.1 21%12%17%18.9 16.2 6.1 5.5 5.1 4.1 TSLA US Equity特斯拉1,085,738 338.2 36%35%27%97.7 77.0 8.9 7.4 12.9 11.0 AMZN US Equity亞馬遜2,185,650 207.9 37%1

215、2%19%28.7 24.1 3.0 2.7 5.8 4.8 MSFT US Equity微軟3,182,055 428.0 14%11%15%31.6 27.4 11.1 9.7 9.1 7.2 平均平均半導體設計半導體設計-海外海外QCOM US Equity高通公司174,349 156.9 9%11%10%13.9 13.1 4.2 3.9 5.8 5.6 NVDA US Equity英偉達3,353,171 136.9 176%135%44%33.9 26.1 27.6 18.7 39.2 18.7 2454 TT Equity聯發科63,117 1,280.0 27%(97%)19

216、%18.4 14.7 3.3 2.8 4.7 4.2 AMD US Equity超威半導體223,493 137.7 (7%)54%40%40.6 27.4 6.7 5.6 3.6 3.2 平均平均晶圓代工晶圓代工-海外海外2330 TT Equity臺積電796,754 1,000.0 69%(96%)19%17.9 14.9 7.3 6.2 5.0 3.9 2303 TT Equity聯華電子17,090 44.4 (16%)(97%)15%10.7 9.5 2.3 2.0 1.5 1.4 GFS US EquityGLOBALFOUNDRIES24,503 44.1 (27%)17%38

217、%23.5 16.7 3.1 2.8 1.8 1.7 981 HK Equity中芯國際43,900 25.7 29%67%34%28.7 22.7 5.0 4.4 1.1 1.2 688981 CH Equity中芯國際43,900 88.0 66%(80%)32%108.8 85.7 5.0 4.2 4.5 4.4 1347 HK Equity華虹半導體6,085 20.4 8%79%40%22.2 16.2 2.5 2.1 0.7 0.7 6770 TT Equity力積電2,188 17.2 (42%)(99%)NMNA13.1 1.5 1.3 0.8 0.8 5347 TT Equi

218、ty世界5,095 90.0 12%(97%)10%20.3 18.4 3.5 3.1 3.2 2.9 TSEM US Equity塔爾半導體5,359 48.2 58%8%13%21.3 17.7 3.2 2.9 NANA平均平均IDM 海外海外IFX GR Equity英飛凌41,233 30.0 (21%)(15%)43%20.2 14.4 2.6 2.4 2.1 1.9 ON US Equity安森美30,155 70.8 (15%)8%25%15.9 12.0 3.7 3.3 2.8 2.3 TXN US Equity德州儀器183,310 201.0 18%18%25%32.7 2

219、6.6 10.7 9.7 9.8 9.6 STM US Equity意法半導體23,053 25.6 (49%)(17%)63%17.8 11.2 1.8 1.6 1.2 1.1 NXPI US Equity恩智浦58,115 228.7 (0%)(0%)20%17.3 13.9 4.3 3.9 5.4 4.6 INTC US Equity英特爾103,728 24.1 (52%)NM74%25.6 14.7 1.9 1.8 0.9 0.9 平均平均半導體設計半導體設計-中國中國603501 CH Equity韋爾股份16,494 98.5 (8%)(81%)26%26.3 22.1 4.0

220、3.5 4.2 3.8 603160 CH Equity匯頂科技5,169 81.8 18%(82%)18%47.4 40.4 6.5 5.7 4.4 3.8 688008 CH Equity瀾起科技10,508 66.7 13%(79%)35%34.1 26.2 13.2 10.1 5.7 5.1 603986 CH Equity兆易創新7,622 83.2 (10%)(79%)24%33.4 27.6 6.1 5.2 3.2 3.0 300782 CH Equity卓勝微6,855 93.0 (34%)(79%)30%42.1 32.3 8.3 7.0 4.3 3.8 平均平均半導體設備半

221、導體設備688012 CH Equity中微公司17,616 205.2 34%(79%)34%51.5 38.8 11.3 8.7 5.9 5.2 002371 CH Equity北方華創29,990 409.5 67%(81%)26%28.9 23.1 5.8 4.6 6.0 4.9 ASML US Equity阿斯麥268,509 672.0 (11%)33%25%26.6 20.7 7.6 6.6 12.9 10.0 ASM NA EquityASM國際26,041 503.2 7%41%26%28.6 22.6 6.9 5.8 5.9 4.9 平均平均智駕芯片智駕芯片MBLY US

222、EquityMobileye14,534 17.9 (59%)434%63%43.2 26.5 6.1 4.9 1.0 1.0 NVDA US Equity英偉達3,353,171 136.9 176%135%44%50.3 33.9 27.6 18.7 39.2 18.7 QCOM US Equity高通174,349 156.9 9%11%10%13.9 13.1 4.2 3.9 5.8 5.6 NXPI US Equity恩智浦58,115 228.7 (0%)(0%)20%17.3 13.9 4.3 3.9 5.4 4.6 TXN US Equity德州儀器183,310 201.0

223、18%18%25%32.7 26.6 10.7 9.7 9.8 9.6 AMBA US Equity安霸2,824 68.4 12%(46%)(60%)NANA8.8 7.4 4.3 4.5 2533 HK Equity黑芝麻智能1,989 27.2 11%(92%)(70%)NANA12.7 7.2 NANA6723 JP Equity瑞薩電子24,208 1,961.0 (23%)(99%)17%9.3 8.0 2.5 2.2 1.4 1.2 P/S（市銷率）（市銷率）P/B（市凈率）（市凈率）股票代碼股票代碼公司名稱公司名稱市值市值(美元百萬美元百萬)股價股價(當地貨幣當地貨幣)股價變動

224、股價變動年初至今年初至今(%)EPS同比增長同比增長P/E（市盈率）（市盈率）浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 58 SPDBI 樂觀與悲觀情景假設樂觀與悲觀情景假設 圖表圖表 97：市場普遍預期市場普遍預期：超威半導體超威半導體（AMD.US）資料來源：FactSet、浦銀國際 圖表圖表 98：SPDBI 情景假設情景假設：AMD（AMD.US）樂觀情景樂觀情景：公司收入增長好于預期：公司收入增長好于預期 悲觀悲觀情景情景：公司收入增長不及預期：公司收入增長不及預期 目標價：191.1 美元（概率：10%）目標價：116.5 美元（概率：10%）AI 算力需求增長好于預期，需求

225、持續性動能充裕 維持供需緊平衡，價格有上行動能 公司 GPU 產品競爭力強，公司在 AI 訓練或推理市場份額上行速度較快 公司 CPU 產品性能領先，市占率持續提升 AI 基建投入不及預期，GPU 及 AI 服務器需求提升速度不及預期 競爭對手或者 AI 大模型廠商的產品發力，公司在 AI訓練或推理市場份額下行速度較快 公司 CPU 產品面臨較大競爭，市占率不及預期 資料來源：浦銀國際預測 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 59 圖表圖表 100：SPDBI 目標價：目標價：超威半導體超威半導體（AMD.US）資料來源：FactSet、浦銀國際 168.7005010015020

226、025023-0323-0623-0923-1224-0324-0624-09超威半導體股價(美元)買入持有賣出圖表圖表 99：AMD 歷史歷史市盈率市盈率：2019 年年以來均值以來均值 50.2x 注：截至 2024 年 11 月 26 日收盤價 資料來源：FactSet、浦銀國際 10305070901102019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-032023-092024-032024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 60 風險提示風險提示 下行風險下行風險 全球或

227、美國經濟下行，多個下游需求動能不足；AI 需求爆發持續性弱于預期，大模型廠商盈利低于預期，數據中心業務需求低于預期；個人電腦芯片份額擴張較慢，客戶業務無法提供增長動能；半導體周期上行動能不足；行業競爭加劇，拖累利潤表現；研發等費用率增長較快；GPU 等芯片等迭代速度和性能低于預期；芯片代工受制于產能，增速上行空間受限。浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 61 公司背景公司背景 圖表圖表 101：AMD 發展發展里程里程碑碑 年份年份 里程碑里程碑 1969 AMD 成立于加州 1972 AMD 上市 1976 與英特爾簽署了交叉許可協議后，被允許仿制其 CPU 1982 英特爾對

228、AMD 進行了 8086 處理器技術授權，雙方共同向 IBM 供應處理器 1986 AMD 推出了 286 處理器，性能好于英特爾同期產品。英特爾中斷了對 AMD 的技術授權，AMD 提出了仲裁 1999 推出自主研發的速龍（Athlon）處理器，性能超過英特爾奔騰 III 2003 推出業內首款 x86 架構 64 位處理器皓龍（Opteron），AMD 服務器市場份額大幅提升 2006 AMD 以 54 億美元收購 GPU 市場排名第二的 ATI；同年英特爾發布酷睿處理器，AMD CPU 市占率開始下滑 2008 AMD 在移動互聯時代來臨前將 ATI 移動業務部 Imageon 產品線賣

229、給高通 2009 AMD 拆分晶圓制造業務成立格芯 2011 AMD 推出 Bulldozer 微架構，性能較弱，CPU 市占率持續下行 2012 蘇姿豐開始擔任 CEO 2017 推出 Zen 架構及基于 Zen 架構的銳龍 CPU，選擇臺積電代工，AMD CPU 性能及制程超過英特爾 2019 發布 RDNA GPU 架構 2020 發布全球首款 64 核桌面處理器 2022 收購 Xilinx（FPGA 芯片）和 Pensando（DPU 芯片）2023 收購 Nod.AI（開源 AI 軟件），推出 MI300X GPU 2024 發布了 M235X GPU，對標英偉達 H200 資料來

230、源：公司官網、公開資料整理、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 62 財務報表財務報表 圖表圖表 102：AMD：損益表：損益表 美元百萬美元百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 營業收入營業收入 23,601 22,680 25,628 33,162 40,943 營業成本 12,998 12,220 13,001 15,583 18,425 毛利潤毛利潤 10,603 10,460 12,626 17,580 22,518 經營支出經營支出(9,441)(10,093)(10,493)(11,551)(13,161)銷售管理費用(2,336)(

231、2,352)(2,774)(3,507)(4,330)研發費用(5,005)(5,872)(6,251)(7,059)(7,846)其他(2,100)(1,869)(1,468)(986)(986)經營利潤經營利潤 1,162 367 2,133 6,029 9,357 非經營收入非經營收入(66)107 177 264 358 財務費用(23)100 (98)(98)(181)其他(43)7 275 362 540 稅前利潤稅前利潤 1,198 508 2,310 6,293 9,715 稅務費用 122 346 (121)(818)(1,263)稅后利潤含少數股東權益稅后利潤含少數股東權益

232、 1,320 854 2,189 5,475 8,452 少數股東權益 -凈利潤凈利潤 1,320 854 2,189 5,475 8,452 基本股數（百萬）1,560 1,614 1,620 1,620 1,620 攤銷股數（百萬）1,571 1,624 1,636 1,636 1,636 基本每股收益（美元）基本每股收益（美元）0.8 0.5 1.4 3.4 5.2 攤銷每股收益（美元）攤銷每股收益（美元）0.8 0.5 1.3 3.3 5.2 注：E=浦銀國際預測；資料來源：公司公告、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 63 圖表圖表 103：AMD：資產負債資產

233、負債表表 美元百萬美元百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 貨幣資金 4,835 3,933 8,738 15,171 24,219 現金等價物-應收賬款和應收票據 5,393 6,644 7,508 9,715 11,994 應收賬款和應收票據 3,771 4,351 4,629 5,548 6,560 其他流動負債 1,020 1,840 2,079 2,690 3,322 流動資產合計流動資產合計 15,019 16,768 22,954 33,125 46,095 物業、廠房及設備 1,513 1,589 1,870 2,272 2,771 無形資產 49,11

234、7 46,258 43,235 40,386 37,691 長期投資收益-其他非流動資產 1,931 3,270 3,270 3,270 3,270 總資產總資產 67,580 67,885 71,329 79,053 89,827 短期借貸-751 1,273 1,647 2,034 應付賬款和應付票據 2,493 2,055 2,322 3,005 3,710 應付稅務-其他流動負債 3,876 3,883 3,883 3,883 3,883 流動負債合計流動負債合計 6,369 6,689 7,478 8,535 9,626 長期借款 2,467 1,717 1,717 1,717 1,

235、717 其他非流動負債 3,994 3,587 4,053 5,245 6,475 總負債總負債 12,830 11,993 13,248 15,497 17,819 股本 16 17 17 17 17 儲備 3,099 4,514 4,514 4,514 4,514 其他綜合收益(41)(10)2,179 7,654 16,106 留存收益 57,874 60,399 60,399 60,399 60,399 少數股東損益及其他(6,198)(9,028)(9,028)(9,028)(9,028)股東權益總額股東權益總額 54,750 55,892 58,081 63,556 72,008

236、總負債和股東權益總負債和股東權益 67,580 67,885 71,329 79,053 89,827 注：E=浦銀國際預測；資料來源：公司公告、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 64 圖表圖表 104：AMD：現金流量現金流量表表 美元百萬美元百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 經營活動現金流經營活動現金流 3,565 1,667 4,434 5,586 8,229 凈利潤 1,320 854 2,189 5,475 8,452 折舊攤銷 4,451 3,554 3,359 3,166 2,994 其他(360)308 -營運資金變動營運資金

237、變動(1,846)(3,049)(1,114)(3,055)(3,217)應收賬款減少（增加）(2,373)(1,251)(864)(2,207)(2,279)庫存減少（增加）(1,816)(580)(278)(919)(1,012)應付賬款增加（減少）1,172 (438)267 683 705 其他經營資金變動 1,171 (780)(239)(611)(631)利息收入（支出）-投資活動現金流投資活動現金流 1,999 (1,423)(617)(719)(798)資本支出(450)(546)(617)(719)(798)投資 1,643 (735)-其他 806 (142)-融資活動現金

238、流融資活動現金流(3,264)(1,146)988 1,566 1,617 借款 679 -522 374 386 發行股份(3,941)(1,144)-發行債券 -現金股利 -其他(2)(2)466 1,192 1,231 外匯損益 -現金及現金等價物凈流量現金及現金等價物凈流量 2,300 (902)4,805 6,433 9,048 期初現金及現金等價物期初現金及現金等價物 2,535 4,835 3,933 8,738 15,171 期末現金及現金等價物期末現金及現金等價物 4,835 3,933 8,738 15,171 24,219 注：E=浦銀國際預測；資料來源：公司公告、浦銀國

239、際 浦銀國際研究浦銀國際研究 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 65 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 聯發科聯發科（2454.TT）首次覆蓋：首次覆蓋：端端側側 AI 普及普及打開成長天花板打開成長天花板 我我們們首次覆蓋首次覆蓋聯發科（聯發科（2454.TT），首予，首予“買入”“買入”評級，評級，目標價目標價為為 1,468.5新臺幣，潛在升幅新臺幣，潛在升幅 17%。端側端側 AI 有望打開公司成長天花板有望打開公司成長天花板：聯發科是生成式 AI 應用和需求向端側尤其是向智能手機滲透過程中最直接的受益者之一。這不僅僅帶動其手機 SoC 出貨量穩中有升，而且端側 AI

240、算力提升將會帶來單機價值量上行。進一步看，公司在新能源車的智能座艙布局有望復制其在智能手機業務的成長路線，享受行業紅利，打造第二成長曲線。聯發科目前市盈率為 17.5x，鑒于其處于端側 AI 行業成長初期階段，估值仍具備上行潛力，首次覆蓋予以“買入”評級。手機端側手機端側 AI 算力需求驅動算力需求驅動手機芯片業務增長：手機芯片業務增長：智能手機是當前端側AI 落地最大最前沿的終端，AI 智能手機滲透率有望在今明兩年分別達到 18%、29%。我們預計 2025 年智能手機整體出貨量穩定略增，且高端機型出貨量有望成長。而且，端側 AI 算力芯片價值量也在提升中。因此，我們預期聯發科移動業務收入在

241、 2025 年將同比增長 10%。端側端側 AI 普及有望普及有望推動推動智能終端業務智能終端業務成為成為第二成長曲線第二成長曲線：隨著新能源車企大力推動智能駕駛和智能座艙的發展，高階智駕和高階智能座艙滲透率都在快速提升。借助其手機 SoC 的能力，聯發科已經推出多款智能座艙 SoC，并有望逐步上車并享受行業紅利。公司預計智能座艙業務累計收入在 2028 年將達到 30 億美元。估值估值：我們采用 DCF 估值方法對聯發科進行估值。假設聯發科 2029財年到2033財年的成長率為18%，永久增長率為3%，WACC為13.1%。其他基本假設可以參考下方兩個表格。我們得到聯發科目標價 1,468.

242、5新臺幣，對應 2025 年目標市盈率 20.4x，目標價潛在升幅 17%。投資風險：投資風險：全球經濟持續疲軟，智能手機、新能源車等需求不及預期；AI 智能手機滲透率上揚速度較慢，滲透中低端價格段手機速度較慢；半導體周期下行，拖累公司業務；行業競爭加劇，拖累公司利潤；研發等費用增速過快；AI 芯片迭代速度慢于預期，性能不如預期。圖表圖表 105：盈利預測和盈利預測和財務指標（財務指標（2022-2026E）新臺幣百萬新臺幣百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 營業收入 548,796 433,446 523,855 582,094 681,202 營收同比增速 11%

243、(21%)21%11%17%毛利率 49.4%47.8%49.6%48.9%48.7%凈利潤 118,141 76,979 106,538 116,599 140,166 凈利潤增速 6%(35%)38%9%20%基本每股收益（新臺幣）74.6 48.5 65.9 72.2 86.7 目標 PE(x)19.7 30.3 22.3 20.4 16.9 E=浦銀國際預測 資料來源：公司公告、浦銀國際 浦銀國際浦銀國際 首次覆蓋首次覆蓋 聯發科聯發科（2454.TT）首次覆蓋首次覆蓋 聯發科聯發科（2454.TT）目標價（新臺幣）目標價（新臺幣）1,468.5 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅+17%目前

244、股價（新臺幣）1250.0 52 周內股價區間（新臺幣）851.1-1,467.5 總市值（百萬新臺幣）2,032,217 近 3 月日均成交額（百萬新臺幣）7,086.5 注：截至 2024 年 11 月 27 日收盤價 市場預期區間市場預期區間 SPDBI 目標價 目前價 市場預期區間 資料來源：Bloomberg、浦銀國際 股價相對表現股價相對表現 資料來源：Bloomberg、浦銀國際 TWD 1,150.0TWD 1,700.0TWD 1,250.0TWD 1468.5(150%)(100%)(50%)0%50%050010001500200023-1124-0224-0524-08

245、聯發科股價（新臺幣）相對于標普500表現(右軸)2024-11-29 66 財務報表分析與預測財務報表分析與預測利潤表利潤表資產負債表資產負債表新臺幣百萬元新臺幣百萬元202220232024E2025E2026E新臺幣百萬元新臺幣百萬元202220232024E2025E2026E營業收入營業收入548,796 433,446 523,855 582,094 681,202 貨幣資金147,502 165,396 167,604 142,868 97,721 營業成本277,892 226,079 263,877 297,503 349,352 現金等價物8,542 5,671 6,854

246、7,616 8,913 毛利潤毛利潤270,904 207,367 259,978 284,591 331,850 應收賬款和應收票據60,805 65,835 79,567 88,412 103,466 經營支出經營支出(144,116)(135,568)(156,848)(168,253)(188,767)應收賬款和應收票據70,703 43,220 50,446 56,875 66,787 銷售管理費用(27,241)(24,127)(28,308)(30,473)(34,156)其他流動負債10,102 10,767 13,012 14,459 16,921 研發費用(116,875)

247、(111,385)(128,595)(137,780)(154,612)流動資產合計流動資產合計297,654 290,889 317,483 310,229 293,807 其他(0)(56)56 -物業、廠房及設備53,862 53,291 46,554 43,345 43,353 經營利潤經營利潤126,788 71,800 103,131 116,338 143,083 無形資產82,382 89,842 89,842 89,842 89,842 非經營收入非經營收入8,773 14,983 15,900 15,287 15,314 長期投資收益73,801 72,401 72,401

248、 72,401 72,401 財務費用2,847 6,908 9,980 9,172 9,172 其他非流動資產100,701 128,616 128,616 128,616 128,616 其他5,925 8,074 5,920 6,115 6,142 總資產608,399 635,038 654,895 644,433 628,019 稅前利潤稅前利潤135,561 86,782 119,031 131,625 158,397 短期借貸短期借貸6,569 7,826 14,188 15,765 18,449 稅務費用(16,936)(9,591)(13,177)(15,703)(18,89

249、7)應付賬款和應付票據21,518 38,779 46,868 52,078 60,945 稅后利潤含少數股東權益稅后利潤含少數股東權益118,625 77,191 105,854 115,922 139,500 應付稅務12,022 15,011 18,142 20,159 23,591 少數股東權益484 212 684 676 666 其他流動負債101,461 170,383 170,383 170,383 170,383 凈利潤凈利潤118,141 76,979 106,538 116,599 140,166 流動負債合計流動負債合計141,570 231,999 249,580 2

250、58,385 273,368 基本股數（百萬）1,583 1,586 1,616 1,616 1,616 長期借款863 4,605 4,605 4,605 4,605 攤銷股數（百萬）1,583 1,586 1,616 1,616 1,616 其他非流動負債22,907 24,229 29,283 32,539 38,079 基本每股收益（新臺幣）基本每股收益（新臺幣）74.6 48.5 65.9 72.2 86.7 總負債總負債165,341 260,833 283,468 295,528 316,052 攤銷每股收益（新臺幣）攤銷每股收益（新臺幣）74.6 48.5 65.9 72.2

251、86.7 股本15,994 15,996 15,996 15,996 15,996 儲備56 56 135 215 294 其他綜合收益-35,462 32,604 10,003 (27,014)少數股東損益及其他2,837 5,888 5,888 5,888 5,888 股東權益總額443,058 374,205 371,427 348,905 311,967 總負債和股東權益總負債和股東權益608,399 635,038 654,895 644,433 628,019 現金流量表現金流量表主要財務比率主要財務比率新臺幣百萬元新臺幣百萬元202220232024E2025E2026E2022

252、20232024E2025E2026E經營活動現金流經營活動現金流144,583 166,091 112,561 122,836 139,685 營運指標增速營運指標增速凈利潤118,141 76,979 106,538 116,599 140,166 營業收入增速11.2%(21.0%)20.9%11.1%17.0%折舊攤銷14,980 18,200 18,007 15,731 14,647 毛利潤增速17.0%(23.5%)25.4%9.5%16.6%其他14,808 33,391 3,131 2,017 3,432 營業利潤增速17.4%(43.4%)43.6%12.8%23.0%營運資

253、金變動營運資金變動(3,346)37,522 (15,115)(11,510)(18,560)凈利潤增速6.0%(34.8%)38.4%9.4%20.2%應收賬款減少（增加）6,596 (5,030)(13,732)(8,846)(15,053)庫存減少（增加）2,567 27,483 (7,226)(6,428)(9,912)盈利能力盈利能力應付賬款增加（減少）(21,986)17,261 8,089 5,210 8,867 凈資產收益率26.7%20.6%28.7%33.4%44.9%其他經營資金變動9,476 (2,192)(2,246)(1,447)(2,462)總資產報酬率19.4%

254、12.1%16.3%18.1%22.3%利息收入（支出）-投入資本回報率24.6%16.5%23.5%27.7%37.6%投資活動現金流投資活動現金流(37,535)(28,746)(12,453)(13,285)(15,951)資本支出(13,622)(9,325)(11,270)(12,523)(14,655)利潤率利潤率投資(199)116 (1,183)(762)(1,297)毛利率49.4%47.8%49.6%48.9%48.7%其他(23,714)(19,537)-營業利潤率23.1%16.6%19.7%20.0%21.0%融資活動現金流融資活動現金流(156,280)(118,5

255、69)(97,901)(134,288)(168,880)凈利潤率21.5%17.8%20.3%20.0%20.6%借款(48,575)(2,328)6,362 1,577 2,684 發行股份68 79 79 79 79 發行債券-營運能力營運能力現金股利(116,141)(120,981)(109,396)(139,200)(177,183)現金循環周期 94 97 56 58 57其他8,367 4,660 5,054 3,255 5,540 應收賬款周轉天數 43 53 51 53 51外匯損益-存貨周期天數 95 92 65 66 65現金及現金等價物凈流量現金及現金等價物凈流量(4

256、9,232)18,776 2,208 (24,736)(45,146)應付賬款周轉天數 43 49 59 61 59期初現金及現金等價物期初現金及現金等價物183,705 147,502 165,396 167,604 142,868 期末現金及現金等價物期末現金及現金等價物147,502 165,396 167,604 142,868 97,721 凈債務（凈現金）(140,070)(152,965)(148,811)(122,498)(74,667)自由現金流 116,152 123,376 98,160 108,297 121,598E=浦銀國際預測資料來源：公司資料、同花順、浦銀國際預

257、測 2024-11-29 67 AI 助力助力公司成長公司成長 聯發科下游主要為三個部分組成，2023 年手機收入占比 52%、智慧終端平臺占比 41%、功率 IC 占比 7%。其中，手機業務主要為智能手機及功能機芯片。智慧終端平臺主要包括有線及無線連接、基帶芯片、IOT 及其他智能終端業務。端側端側 AI 推動聯發科手機業務增長推動聯發科手機業務增長。發布天璣發布天璣 9400，性能顯著提升。，性能顯著提升。2024 年 10 月，聯發科發布 3nm 旗艦 SoC芯片天璣 9400。天璣 9400 采用了 Arm Cortex-X925 超大核 CPU，多核性能較上一代天璣 9300 提升

258、28%，多核峰值功耗下降 40%，AI 算力 NPU 達到了 67 TOPS。雖然對比高通同代際旗艦 SoC 驍龍 8 Gen 4 性能仍然有一定差距，但對比高通前一代旗艦芯片 8 Gen 3 性能有較大提升。對比高通驍龍對比高通驍龍 8 Gen 4 性價比明顯。性價比明顯。根據公開資料，天璣 9400 售價約 155美元，高通驍龍 8 Gen 4 的公開信息售價在 190-240 美元不等。平均來看，天璣 9400 售價較高通驍龍 8 Gen 4 低約 40%，性價比明顯。天璣天璣 9400 銷量表現喜人銷量表現喜人，聯發，聯發科科在在中高端中高端手機市場手機市場表現優異表現優異。聯發科天璣

259、 9400 已經進入多款旗艦機型，包括 vivo X200 Pro、OPPO Find X8 Pro、iQOO Neo10 Pro 等。相關機型發布后銷量不斷攀升，vivo X200 Pro 同期銷量為上一代機型的 200%，創 vivo 新機銷量紀錄。根據 Counterpoint，2024年上半年中高端手機中，聯發科天璣 9300 芯片在 400-599 美元智能手機的市占率達到了 12%（vs 高通 47%），在 600-799 美元手機的市占率約 4%（vs 高通 21%），在 800 美元上的超高端手機市占率不足 1%（vs 高通20%）。聯發科有望借助端側 AI 浪潮帶來的中高端手

260、機市場增量而成長。天璣天璣 9400 價格提升價格提升 20%，AI 功能驅動營收加速增長。功能驅動營收加速增長。根據 Wccftech 報道，天璣 9400 價格較上代漲價 20%。同期高通驍龍 8 Gen 4 價格較上一代 8 Gen 3 處理器也有約 20%的上漲。我們認為行業旗艦 SoC 的價格上漲，主要是由于來自端側 AI 大模型的功能要求帶動算力需求提升。端側AI 滲透率提升也有望帶動聯發科旗艦產品營收增速好于整體 SoC。聯發科在今年三季度的業績會中將 2024 年旗艦 SoC 的營收增速預測由 50%上調至 70%。中低端手機芯片有望受益于發展中市場復蘇。中低端手機芯片有望受益

261、于發展中市場復蘇。伴隨著美元降息周期開啟，我們預計新興市場經濟將會有所改善，中低端智能手機銷量增速將會回升。在近期業績會中，聯發科表達也看到類似的趨勢，由于新興市場復蘇，4G SoC 需求逐漸增長。我們認為聯發科的中低端手機芯片有望受益。2024-11-29 68 圖表圖表 106：聯發科及高通旗艦聯發科及高通旗艦 SoC 性能對比性能對比 系列名稱系列名稱 高通驍龍高通驍龍 8 Gen4 聯發科天璣聯發科天璣 9400 發布時間發布時間 2024.10 2024.10 制程制程 3nm 3nm 最高頻率（最高頻率（GHz）4.32 3.63 多核跑分多核跑分 10521 9317 單核跑分單

262、核跑分 3542 3010 NPU(TOPS)80 67 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 107：聯發科聯發科及高通歷代手機及高通歷代手機旗艦芯片對比旗艦芯片對比 2020 2021 2022 2023 2024 高通高通 芯片名芯片名 驍龍 865 驍龍 8 Gen1 驍龍 8 Gen2 驍龍 8 Gen3 驍龍 8 Gen4 制程制程 7nm 4nm 4nm 3nm 3nm 主頻（主頻（GHz）2.84 3.00 3.36 3.4 4.37 聯發科聯發科 芯片名芯片名 天璣 1000 天璣 9000 天璣 9200 天璣 9300 天璣 9400 制程制程 7nm 4nm 4nm

263、4nm 3nm 主頻（主頻（GHz）2.6 3.05 3.35 3.4 3.62 資料來源：公開資料、浦銀國際 智能終端業務打造第二增長曲線智能終端業務打造第二增長曲線。AI需求拉動聯發科需求拉動聯發科AISC芯片芯片業務增長業務增長。ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專用集成電路），是一種針對特殊要求的全定制不可編輯芯片。聯發科技的 ASIC 業務主要集中在 AI 加速器、數據中心的路由器和交換器的芯片、5G 基站、以及背后的網絡傳輸芯片等方向，服務涵蓋從前端到后端的各個階段，系統及平臺設計、系統單芯片（SoC）設計、系統整合及芯片物理

264、布局（Physical Layout）、生產支持和產品導入。在過去 20 多年 SoC 的經驗，公司積累了大量的關鍵 IP、先進制程經驗和豐富的設計經驗。我們預計聯發科 ASIC 業務將同樣受益于 AI 及數據中心需求的快速增長。首發首發 3nm 智能汽車座艙智能汽車座艙 SoC。在 2024 年英偉達 GTC 上，聯發科發布了四款與英偉達合作的座艙 SoC，C-X1、C-Y1、C-M1 和 C-V1。將英偉達 AI及 GPU chiplet（芯粒）集成汽車座艙 SoC，提供完整的 AI 智能座艙方案。其中，CT-X1 是全球首款采用 3nm 工藝制程的智能座艙 SoC，支持 130 億參數的

265、 AI 大語言模型。根據聯發科，截至 2023 年其智能座艙平臺全球累計出貨 2000 萬輛，其中 3nm 旗艦產品打入 6 家國內頭部車廠供應鏈。公司預計到 2028 年，公司汽車座艙業務累計營收將會達到 30 億美元。2024-11-29 69 圖表圖表 108：聯發科及高通汽車智能座艙芯片性能對比聯發科及高通汽車智能座艙芯片性能對比 芯片廠商芯片廠商 產品型號產品型號 制程（制程（nm）AI 算力算力（TOPS）功耗功耗（W）高通 SA8650P 5 100 25-40 聯發科 CT-X1 3 46-資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 109：主流主流智駕智駕 SoC 芯片芯片基礎信

266、息基礎信息梳理梳理 芯片廠商芯片廠商 產品型號產品型號 制程制程（nm）AI 算力算力（TOPS）功耗功耗（W）量產落地車型量產落地車型 小算力智駕小算力智駕 SoC 芯片芯片 Mobileye EyeQ4 28 2.5 3 蔚來 ES8/ES6/EC6、小鵬 G3、理想 One、上汽通用 GL8 等 德州儀器 TDA4VM 16 8/奇瑞星途攬月、領克 09EM-P 領航版、嵐圖追光等 瑞薩電子 V3H 16 7.2 0.3 比亞迪宋/唐/海豹、上汽名爵 ZS、奇瑞捷途等 地平線 J2 28 4 2 深藍 SL03 低配版、長安啟源 A05、長安 UNI-V 等 J3 16 5 2.5 深藍

267、 SL03 高配版、榮威 RX5、深藍 S7、2021 款理想 ONE、星紀元 ES、啟辰 VX6 等 黑芝麻智能 A1000L 16 16 15 一汽紅旗 E001 和 E202，最快 2024 年量產落地 中算力智駕中算力智駕 SoC 芯片芯片 英偉達 Xavier 12 30 30 小鵬 P5/P7、智己 L7 等 Orin-N 7 84/騰勢 N7、小米 SU7 Pro 等 德州儀器 TDA4VH 16 32/寶駿云朵靈犀版、寶駿悅也 Plus、奇瑞 iCARO3 等 Mobileye EyeQ5H 7 24 10 極氪 001/009、寶馬 iX 等 EyeQ7H 7 67 60 公

268、司預計 2Q25 送樣，2027 年量產 黑芝麻智能 A1000 16 58 18 領克 08、合創 V09、東風 e007 等 特斯拉 一代 FSD 14 72/自 2019 年 3 月起在特斯拉車型中發貨 大算力智駕大算力智駕 SoC 芯片芯片 英偉達 Orin-X 7 254 45 蔚來 ET5/ET7、理想 L7/L8/L9 Max、小鵬 G6/G9/X9/P7i、智己LS7、小米 SU7 Max、零跑 C16 智駕版等 Thor 4 2000/主打艙駕一體，已經宣布規劃搭載的車企包括小鵬、理想、比亞迪和廣汽埃安等 高通 SA8650P 5 100 25-40 高通 Snapdrago

269、n Ride 平臺第二代芯片，目前博世、大陸、法雷奧、德賽西威等正在基于其進行設計研發，預計 2024 年實現量產 特斯拉 二代 FSD 7 200/每個 HW4.0 搭載兩顆，自 2023 年 2 月起在特斯拉車型中發貨 華為海思 昇騰 610 7 200/問界 M5/M7/M9、阿維塔 11/12、廣汽埃安 LX Plus、智界 S7 等 地平線 J5 16 128 30 理想 L9/L8/L7 Air 和 Pro 版、比亞迪漢 EV 榮耀版等 J6P 7 560/公司旗艦產品，預計 2024 年四季度量產 黑芝麻智能 A1000Pro 16 106 25 目前正在與客戶合作開發過程中 資

270、料來源：焉知汽車、公開資料、浦銀國際整理 2024-11-29 70 估值估值 我們采用 DCF（Discounted Cash Flow，現金流量貼現法）估值方法對聯發科進行估值。我們假設聯發科 2029 財年到 2033 財年的成長率為 18%，永久增長率為3%。另外，我們假設WACC（Weighted Average Cost of Capital，加權平均資金成本）為 13.1%。其他基本假設可以參考下方兩個表格?；谝陨?，我們得到聯發科目標價 1,468.5 新臺幣，對應 2025 財年目標市盈率 20.4x。目前公司正處于端側 AI 帶來的新一輪上升周期起點，估值有望維持高位。首予

271、“買入”評級，目標價潛在升幅 17%。圖表圖表 110：聯發科聯發科 WACC 假設假設 WACC 計算計算 Beta 1.5 債務成本 9.3%無風險利率 4.1%債務股本比 3.2%股權風險溢價 6.1%所得稅率 11.9%股本成本 13.2%WACC 13.1%注：WACC，Weighted Average Cost of Capital，加權平均資金成本；資料來源：浦銀國際預測 圖表圖表 111：聯聯發科發科自由自由現金流預現金流預測測 新臺幣百萬新臺幣百萬 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034

272、 往后往后 營業收入營業收入 523,855 582,094 681,202 797,006 932,498 1,100,347 1,298,410 1,532,123 1,807,905 2,133,328 營收增速營收增速 21%11%17%17%17%18%18%18%18%18%經營利潤經營利潤 103,131 116,338 143,083 173,600 210,333 250,394 298,061 354,777 422,252 502,524 經營利潤率經營利潤率 19.7%20.0%21.0%21.8%22.6%22.8%23.0%23.2%23.4%23.6%加：折舊及攤

273、銷加：折舊及攤銷 18,007 15,731 14,647 14,649 15,493 18,282 21,573 25,456 30,038 35,444 EBITDA 121,138 132,069 157,729 188,250 225,826 268,675 319,634 380,232 452,290 537,969 EBITDA 率率 23.1%22.7%23.2%23.6%24.2%24.4%24.6%24.8%25.0%25.2%所得稅率所得稅率 11.1%11.9%11.9%11.9%11.9%11.9%11.9%11.9%11.9%11.9%資本支出資本支出(11,270

274、)(12,523)(14,655)(17,146)(20,061)(20,121)(20,181)(20,242)(20,303)(20,364)資本支出占營收比資本支出占營收比 2.2%2.2%2.2%2.2%2.2%1.8%1.6%1.3%1.1%1.0%凈營運資本變動凈營運資本變動(15,115)(11,510)(18,560)(20,697)(24,086)(24,158)(24,231)(24,303)(24,376)(24,449)自由現金流自由現金流 83,337 94,157 107,445 129,696 156,587 194,524 239,663 293,362 357

275、,236 433,205 5,006,622 永續增長率永續增長率 3.0%資料來源：浦銀國際預測 圖表圖表 112：聯發科聯發科 DCF 估值預測估值預測 WACC 自由現金流現值自由現金流現值 (百萬新臺幣百萬新臺幣)凈現金凈現金 (百萬百萬新臺幣新臺幣)權益價值權益價值 (百萬百萬新臺幣新臺幣)股數股數(百萬百萬)每股價值每股價值(新臺幣新臺幣)13.1%2,521,808 (148,811)2,372,997 1,616 1,468.5 資料來源：浦銀國際預測 2024-11-29 71 圖圖表表 113：聯發科市盈率估值（聯發科市盈率估值（x）：歷史均值）：歷史均值 16.6x，均值

276、以上一倍標準差，均值以上一倍標準差 20.5x 注：截至 2024 年 11 月 27 日收盤價；資料來源：Bloomberg、浦銀國際 圖表圖表 114：浦銀國際浦銀國際目標價：目標價：聯發科（聯發科（2454.TT）資料來源：Bloomberg、浦銀國際 510152025302019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-032023-092024-032024-09市盈率平均值+1 標準差-1 標準差1468.500200400600800100012001400160023-0323-0623-0923-1224-0324-

277、0624-09聯發科股價(新臺幣)買入持有賣出 2024-11-29 72 圖表圖表 115：可比可比公司估值表公司估值表 E=Bloomberg、FactSet 預測 資料來源：Bloomberg、FactSet、浦銀國際 2025E2026E2025E2026E2025E2026E2025E2026E半導體半導體AMD US Equity超威半導體223,493 137.7 (7%)54%40%40.6 27.4 6.7 5.6 3.6 3.2 2454 TT Equity聯發科63,117 1,280.0 27%(97%)19%18.4 14.7 3.3 2.8 4.7 4.2 INTC

278、 US Equity英特爾103,728 24.1 (52%)NM74%25.6 14.7 1.9 1.8 0.9 0.9 平均平均美國美國M7AAPL US Equity蘋果3,553,125 235.1 22%10%11%30.6 27.7 8.2 7.6 45.3 26.1 NVDA US Equity英偉達3,353,171 136.9 176%135%44%33.9 26.1 27.6 18.7 39.2 18.7 META US EquityMeta1,448,414 573.5 62%12%13%21.3 18.8 7.5 6.6 6.2 5.1 GOOGL US Equity谷

279、歌2,079,147 169.1 21%12%17%18.9 16.2 6.1 5.5 5.1 4.1 TSLA US Equity特斯拉1,085,738 338.2 36%35%27%97.7 77.0 8.9 7.4 12.9 11.0 AMZN US Equity亞馬遜2,185,650 207.9 37%12%19%28.7 24.1 3.0 2.7 5.8 4.8 MSFT US Equity微軟3,182,055 428.0 14%11%15%31.6 27.4 11.1 9.7 9.1 7.2 平均平均半導體設計半導體設計-海外海外QCOM US Equity高通公司174,3

280、49 156.9 9%11%10%13.9 13.1 4.2 3.9 5.8 5.6 NVDA US Equity英偉達3,353,171 136.9 176%135%44%33.9 26.1 27.6 18.7 39.2 18.7 2454 TT Equity聯發科63,117 1,280.0 27%(97%)19%18.4 14.7 3.3 2.8 4.7 4.2 AMD US Equity超威半導體223,493 137.7 (7%)54%40%40.6 27.4 6.7 5.6 3.6 3.2 平均平均晶圓代工晶圓代工-海外海外2330 TT Equity臺積電796,754 1,00

281、0.0 69%(96%)19%17.9 14.9 7.3 6.2 5.0 3.9 2303 TT Equity聯華電子17,090 44.4 (16%)(97%)15%10.7 9.5 2.3 2.0 1.5 1.4 GFS US EquityGLOBALFOUNDRIES24,503 44.1 (27%)17%38%23.5 16.7 3.1 2.8 1.8 1.7 981 HK Equity中芯國際43,900 25.7 29%67%34%28.7 22.7 5.0 4.4 1.1 1.2 688981 CH Equity中芯國際43,900 88.0 66%(80%)32%108.8 8

282、5.7 5.0 4.2 4.5 4.4 1347 HK Equity華虹半導體6,085 20.4 8%79%40%22.2 16.2 2.5 2.1 0.7 0.7 6770 TT Equity力積電2,188 17.2 (42%)(99%)NMNA13.1 1.5 1.3 0.8 0.8 5347 TT Equity世界5,095 90.0 12%(97%)10%20.3 18.4 3.5 3.1 3.2 2.9 TSEM US Equity塔爾半導體5,359 48.2 58%8%13%21.3 17.7 3.2 2.9 NANA平均平均IDM 海外海外IFX GR Equity英飛凌4

283、1,233 30.0 (21%)(15%)43%20.2 14.4 2.6 2.4 2.1 1.9 ON US Equity安森美30,155 70.8 (15%)8%25%15.9 12.0 3.7 3.3 2.8 2.3 TXN US Equity德州儀器183,310 201.0 18%18%25%32.7 26.6 10.7 9.7 9.8 9.6 STM US Equity意法半導體23,053 25.6 (49%)(17%)63%17.8 11.2 1.8 1.6 1.2 1.1 NXPI US Equity恩智浦58,115 228.7 (0%)(0%)20%17.3 13.9

284、4.3 3.9 5.4 4.6 INTC US Equity英特爾103,728 24.1 (52%)NM74%25.6 14.7 1.9 1.8 0.9 0.9 平均平均半導體設計半導體設計-中國中國603501 CH Equity韋爾股份16,494 98.5 (8%)(81%)26%26.3 22.1 4.0 3.5 4.2 3.8 603160 CH Equity匯頂科技5,169 81.8 18%(82%)18%47.4 40.4 6.5 5.7 4.4 3.8 688008 CH Equity瀾起科技10,508 66.7 13%(79%)35%34.1 26.2 13.2 10.

285、1 5.7 5.1 603986 CH Equity兆易創新7,622 83.2 (10%)(79%)24%33.4 27.6 6.1 5.2 3.2 3.0 300782 CH Equity卓勝微6,855 93.0 (34%)(79%)30%42.1 32.3 8.3 7.0 4.3 3.8 平均平均半導體設備半導體設備688012 CH Equity中微公司17,616 205.2 34%(79%)34%51.5 38.8 11.3 8.7 5.9 5.2 002371 CH Equity北方華創29,990 409.5 67%(81%)26%28.9 23.1 5.8 4.6 6.0

286、4.9 ASML US Equity阿斯麥268,509 672.0 (11%)33%25%26.6 20.7 7.6 6.6 12.9 10.0 ASM NA EquityASM國際26,041 503.2 7%41%26%28.6 22.6 6.9 5.8 5.9 4.9 平均平均智駕芯片智駕芯片MBLY US EquityMobileye14,534 17.9 (59%)434%63%43.2 26.5 6.1 4.9 1.0 1.0 NVDA US Equity英偉達3,353,171 136.9 176%135%44%50.3 33.9 27.6 18.7 39.2 18.7 QCO

287、M US Equity高通174,349 156.9 9%11%10%13.9 13.1 4.2 3.9 5.8 5.6 NXPI US Equity恩智浦58,115 228.7 (0%)(0%)20%17.3 13.9 4.3 3.9 5.4 4.6 TXN US Equity德州儀器183,310 201.0 18%18%25%32.7 26.6 10.7 9.7 9.8 9.6 AMBA US Equity安霸2,824 68.4 12%(46%)(60%)NANA8.8 7.4 4.3 4.5 2533 HK Equity黑芝麻智能1,989 27.2 11%(92%)(70%)NA

288、NA12.7 7.2 NANA6723 JP Equity瑞薩電子24,208 1,961.0 (23%)(99%)17%9.3 8.0 2.5 2.2 1.4 1.2 P/S（市銷率）（市銷率）P/B（市凈率）（市凈率）股票代碼股票代碼公司名稱公司名稱市值市值(美元百萬美元百萬)股價股價(當地貨幣當地貨幣)股價變動股價變動年初至今年初至今(%)EPS同比增長同比增長P/E（市盈率）（市盈率）2024-11-29 73 SPDBI 樂觀與悲觀情景假設樂觀與悲觀情景假設 圖表圖表 116：聯發科聯發科（2454.TT）市場普遍預期市場普遍預期 資料來源：Bloomberg、浦銀國際 圖表圖表 1

289、17：聯發科聯發科（2454.TT）SPDBI 情景假設情景假設 樂觀情景樂觀情景：公司收入增長好于預期：公司收入增長好于預期 悲觀情景悲觀情景：公司收入增長不及預期：公司收入增長不及預期 目標價：1605.5 新臺幣（概率：15%）目標價：1064.1 新臺幣概率：15%）全球智能手機市場需求增速高于預期，美元降息周期全球經濟回暖，AI 拉動換機需求提升；公司產品性能升級，中高端 SoC 市占率提升；新興市場經濟復蘇，中低端手機銷量提升。全球智能手機市場需求增速低于預期，美元降息節奏放緩，AI 換機需求不及預期；公司產品性能不及預期，中高端 SoC 市占率下滑；新興市場經濟持續低迷，中低端手

290、機銷量下降。資料來源：浦銀國際預測 2024-11-29 74 風險提示風險提示 下行風險下行風險 全球經濟持續疲軟，智能手機、新能源車等需求不及預期；AI 智能手機滲透率上揚速度較慢，滲透中低端價格段手機速度較慢；半導體周期下行，拖累公司業務；行業競爭加劇，拖累公司利潤；AI 芯片迭代速度慢于預期，性能不如預期；研發等費用投入較大，費用率增長過快。2024-11-29 75 公司背景公司背景 圖表圖表 118：聯發科聯發科發展發展里程里程碑碑 年份年份 里程碑里程碑 1997 從聯華電子分割出來，成立聯發科技。2001 在中國臺灣上市 2003 推出首款手機芯片 MT6205；推出 DVD-

291、Dual 晶片組 2007 收購 ADI 手機芯片部門 2011 推出了 MT6573 智能手機處理器 2015 聯發科開始向高端市場進軍，推出了 Helio 系列芯片 2018 聯發科調整了戰略，重點發力中低端市場，推出了 Helio P60、Helio P70 等高性價比處理器 2019 聯發科發布了全新的 5G 品牌天璣系列。2020 聯發科首次超越高通，成為全球最大的智能手機芯片供應商。2021 推出了天璣 1100/天璣 1200 兩款旗艦處理器 2022 發布天璣 9000 及天璣 8100，打入中高端市場 2023 發布天璣 9300 系列，主打高端旗艦市場 2024 發布天璣

292、9400 系列，聯發科內部首款 3nm 手機 SoC 芯片 資料來源：公司官網、公開資料、浦銀國際 2024-11-29 76 財務報表財務報表 圖表圖表 119：聯聯發科發科：損益表：損益表 新臺幣百萬新臺幣百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 營業收入營業收入 548,796 433,446 523,855 582,094 681,202 營業成本 277,892 226,079 263,877 297,503 349,352 毛利潤毛利潤 270,904 207,367 259,978 284,591 331,850 經營支出經營支出 (144,116)(135,

293、568)(156,848)(168,253)(188,767)銷售管理費用(27,241)(24,127)(28,308)(30,473)(34,156)研發費用(116,875)(111,385)(128,595)(137,780)(154,612)其他(0)(56)56 -經營利潤經營利潤 126,788 71,800 103,131 116,338 143,083 非經營非經營收入收入 8,773 14,983 15,900 15,287 15,314 財務費用 2,847 6,908 9,980 9,172 9,172 其他 5,925 8,074 5,920 6,115 6,142

294、稅前利潤稅前利潤 135,561 86,782 119,031 131,625 158,397 稅務費用(16,936)(9,591)(13,177)(15,703)(18,897)稅后利潤含少數股東權益稅后利潤含少數股東權益 118,625 77,191 105,854 115,922 139,500 少數股東權益 484 212 684 676 666 凈利潤凈利潤 118,141 76,979 106,538 116,599 140,166 基本股數（百萬）1,583 1,586 1,616 1,616 1,616 攤銷股數（百萬）1,583 1,586 1,616 1,616 1,61

295、6 基本每股收益（新臺幣）基本每股收益（新臺幣）74.6 48.5 65.9 72.2 86.7 攤銷每股收益（新臺幣）攤銷每股收益（新臺幣）74.6 48.5 65.9 72.2 86.7 注：E=浦銀國際預測 資料來源：公司公告、浦銀國際 2024-11-29 77 圖表圖表 120：聯發科：聯發科：資產負債資產負債表表 新臺幣百萬新臺幣百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 貨幣資金 147,502 165,396 167,604 142,868 97,721 現金等價物 8,542 5,671 6,854 7,616 8,913 應收賬款和應收票據 60,805

296、65,835 79,567 88,412 103,466 應收賬款和應收票據 70,703 43,220 50,446 56,875 66,787 其他流動負債 10,102 10,767 13,012 14,459 16,921 流動資產合計流動資產合計 297,654 290,889 317,483 310,229 293,807 物業、廠房及設備 53,862 53,291 46,554 43,345 43,353 無形資產 82,382 89,842 89,842 89,842 89,842 長期投資收益 73,801 72,401 72,401 72,401 72,401 其他非流動

297、資產 100,701 128,616 128,616 128,616 128,616 總資產總資產 608,399 635,038 654,895 644,433 628,019 短期借貸 6,569 7,826 14,188 15,765 18,449 應付賬款和應付票據 21,518 38,779 46,868 52,078 60,945 應付稅務 12,022 15,011 18,142 20,159 23,591 其他流動負債 101,461 170,383 170,383 170,383 170,383 流動負債合計流動負債合計 141,570 231,999 249,580 258

298、,385 273,368 長期借款 863 4,605 4,605 4,605 4,605 其他非流動負債 22,907 24,229 29,283 32,539 38,079 總負債總負債 165,341 260,833 283,468 295,528 316,052 股本 15,994 15,996 15,996 15,996 15,996 儲備 56 56 135 215 294 其他綜合收益-35,462 32,604 10,003 (27,014)留存收益 424,171 316,803 316,803 316,803 316,803 少數股東損益及其他 2,837 5,888 5,

299、888 5,888 5,888 股東權益總額股東權益總額 443,058 374,205 371,427 348,905 311,967 總負債和股東權益總負債和股東權益 608,399 635,038 654,895 644,433 628,019 注：E=浦銀國際預測 資料來源：公司公告、浦銀國際 2024-11-29 78 圖表圖表 121：聯發：聯發科科：現金流量現金流量表表 新臺幣百萬新臺幣百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 經營活動現金流經營活動現金流 144,583 166,091 112,561 122,836 139,685 凈利潤 118,141

300、76,979 106,538 116,599 140,166 折舊攤銷 14,980 18,200 18,007 15,731 14,647 其他 14,808 33,391 3,131 2,017 3,432 營運資金變動營運資金變動 (3,346)37,522(15,115)(11,510)(18,560)應收賬款減少（增加）6,596(5,030)(13,732)(8,846)(15,053)庫存減少（增加）2,567 27,483(7,226)(6,428)(9,912)應付賬款增加（減少）(21,986)17,261 8,089 5,210 8,867 其他經營資金變動 9,476(

301、2,192)(2,246)(1,447)(2,462)利息收入（支出）-投資活動現金流投資活動現金流 (37,535)(28,746)(12,453)(13,285)(15,951)資本支出(13,622)(9,325)(11,270)(12,523)(14,655)投資(199)116(1,183)(762)(1,297)其他(23,714)(19,537)-融資活動現金流融資活動現金流 (156,280)(118,569)(97,901)(134,288)(168,880)借款(48,575)(2,328)6,362 1,577 2,684 發行股份 68 79 79 79 79 發行債券

302、-現金股利(116,141)(120,981)(109,396)(139,200)(177,183)其他 8,367 4,660 5,054 3,255 5,540 外匯損益-現金及現金等價物凈流量現金及現金等價物凈流量 (49,232)18,776 2,208(24,736)(45,146)期初現金及現金等價物期初現金及現金等價物 183,705 147,502 165,396 167,604 142,868 期末現金及現金等價物期末現金及現金等價物 147,502 165,396 167,604 142,868 97,721 注：E=浦銀國際預測 資料來源：公司公告、浦銀國際 浦銀國際研究

303、浦銀國際研究 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 本研究報告由浦銀國際證券有限公司分析師編制，請仔細閱讀本報告最后部分的分析師披露、商業關系披露及免責聲明。英特爾英特爾（INTC.US）首次覆蓋：首次覆蓋：AI 算力算力芯片的芯片的后周期玩家后周期玩家 我我們首次覆蓋們首次覆蓋英特爾英特爾（INTC.US），給予“賣出，給予“賣出”評級，目標價為”評級，目標價為 20.4美元美元，潛在，潛在降降幅幅 15%。AI 算力芯片的后周期玩家，業績上揚需待時日算力芯片的后周期玩家，業績上揚需待時日：截至目前，英特爾在 2024 年的表現不算亮眼。我們預計其 2024 年收入將同比下降 3%，晶圓產能擴

304、張以及稼動率不足導致其凈利潤轉虧。從長期角度看，英特爾將持續受益于 AI 算力芯片行業的增量。這主要得益于公司在服務器算力芯片以及個人電腦處理器領域的主導地位。因此無論是 AI 服務器的增量需求，還是端側 AI 在 PC 端的滲透提升，都可以為公司帶來成長。短期來看，2025 年公司仍然需要經歷 IDM 2.0 的戰略轉型期，其收入和利潤表現會遜色于 AI 算力芯片行業的增長。當前英特爾的EV/EBITDA為14.4x，市盈率為27.5x，均不具備優勢，首次覆蓋給予“賣出”評級。何時會對英特爾變得更加樂觀？何時會對英特爾變得更加樂觀？首先，我們需要看到英特爾在其處理器產品性能保持迭代優勢。其次

305、，公司原有強勢業務，包括個人電腦和服務器領域，份額趨于穩定。在與 AMD 的競爭中，雙方達到競爭穩態。第三，在 AI 算力芯片爆發成長的行業背景下，公司自身的 AI 算力芯片滲透率趕上行業均值。最后，我們需要見證英特爾在 IDM 2.0 的戰略實施中，兌現其業務規劃重要節點。估值：估值：我們采用 EV/EBITDA（企業價值倍數法）對英特爾進行估值。我們給予英特爾 13.0 x 2025 年 EV/EBITDA?；A情景的目標估值13.0 x接近2019 年以來均值以上一個標準差（13.3x），得到目標價為 20.4 美元，潛在降幅 15%，首予“賣出”評級。投資風險：投資風險：全球或美國經濟

306、上行超預期，帶動個人電腦、服務器等行業需求成長；端側 AI 電子終端滲透率快速上揚，并滲透率中低價格段產品；半導體周期持續上行；行業競爭緩和；IDM 2.0 進展快于預期；AI 芯片迭代優于預期，帶動市場份額上升。圖表圖表 122：盈利預測和財務指標（盈利預測和財務指標（2022-2026E）美元百萬美元百萬 2022 2023 2024E 2025E 2026E 營業收入 63,054 54,228 52,385 56,046 62,238 營收同比增速(20%)(14%)(3%)7%11%毛利率 42.6%40.0%32.0%38.8%40.8%凈利潤 8,014 1,689 -19,34

307、9 304 3,824 凈利潤增速(60%)(79%)(1246%)(102%)1156%基本每股收益（美元）2.0 0.4 (4.5)0.1 0.9 目標 PE(x)10.4 50.5 (4.5)287.3 22.9 E=浦銀國際預測 資料來源：公司公告、浦銀國際 英特爾英特爾 (INTC.US)目標價（美元）目標價（美元）20.4 潛在升幅潛在升幅/降幅降幅-15%目前股價（美元）24.1 52 周內股價區間（美元）18.5-50.6 總市值（百萬美元）103,555 近 90 日日均成交額（百萬美元）1,727 注：截至 2024 年 11 月 26 日收盤價 市場預期區間市場預期區間

308、SPDBI 目標價 目前價 市場預期區間 資料來源：Factset、浦銀國際 股價相對表現股價相對表現 注：截至 2024 年 11 月 26 日收盤價 資料來源：FactSet、浦銀國際 USD 20.0USD 31.0USD 24.1USD 20.4(100%)(80%)(60%)(40%)(20%)0%20%020406023-1124-0224-0524-08英特爾股價（美元）相對于標普500表現(右軸)浦銀國際浦銀國際 首次覆蓋首次覆蓋 英特爾英特爾（INTC.US）首次覆蓋首次覆蓋 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 80 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 財務報表分

309、析與預測財務報表分析與預測利潤表利潤表資產負債表資產負債表美元百萬元美元百萬元202220232024E2025E2026E美元百萬元美元百萬元202220232024E2025E2026E營業收入營業收入63,054 54,228 52,385 56,046 62,238 貨幣資金11,144 7,079 (25,730)(33,566)(38,351)營業成本36,188 32,517 35,608 34,295 36,832 現金等價物-毛利潤毛利潤26,866 21,711 16,777 21,752 25,406 應收賬款和應收票據4,133 3,402 3,286 3,516 3,

310、904 經營支出經營支出(24,530)(21,680)(21,372)(20,673)(20,520)應收賬款和應收票據13,224 11,127 12,185 11,735 12,604 銷售管理費用(7,002)(5,634)(5,547)(5,920)(5,907)其他流動負債21,906 21,661 20,925 22,387 24,860 研發費用(17,528)(16,046)(15,825)(14,753)(14,613)流動資產合計流動資產合計50,407 43,269 10,666 4,073 3,017 其他-物業、廠房及設備80,860 96,647 111,289

311、120,429 128,470 經營利潤經營利潤2,336 31 (4,595)1,079 4,886 無形資產33,609 32,180 32,180 32,180 32,180 非經營收入非經營收入5,432 731 (6,874)(633)(490)長期投資收益-財務費用93 457 473 466 611 其他非流動資產17,227 19,476 19,476 19,476 19,476 其他5,339 274 (7,347)(1,099)(1,101)總資產182,103 191,572 173,610 176,158 183,143 稅前利潤稅前利潤7,768 762 (11,46

312、9)446 4,396 短期借貸短期借貸4,367 2,288 3,315 3,547 3,939 稅務費用249 913 (7,315)(58)(571)應付賬款和應付票據9,595 8,578 8,286 8,866 9,845 稅后利潤含少數股東權益稅后利潤含少數股東權益8,017 1,675 (18,784)388 3,824 應付稅務2,251 1,107 1,069 1,144 1,271 少數股東權益3 (14)(565)(84)-其他流動負債15,942 16,080 16,080 16,080 16,080 凈利潤凈利潤8,014 1,689 (19,349)304 3,82

313、4 流動負債合計流動負債合計32,155 28,053 28,751 29,637 31,134 基本股數（百萬）4,108 4,190 4,292 4,292 4,292 長期借款37,684 46,978 46,978 46,978 46,978 攤銷股數（百萬）4,116 4,210 4,292 4,292 4,292 其他非流動負債8,978 6,576 6,352 6,796 7,547 基本每股收益（美元）基本每股收益（美元）2.0 0.4 (4.5)0.1 0.9 總負債總負債78,817 81,607 82,082 83,411 85,660 攤銷每股收益（美元）攤銷每股收益（

314、美元）1.9 0.4 (4.5)0.1 0.9 股本31,580 36,649 36,649 36,649 36,649 儲備-4,001 8,002 12,003 其他綜合收益(562)(215)(22,652)(25,436)(24,699)少數股東損益及其他1,863 4,375 4,375 4,375 4,375 股東權益總額103,286 109,965 91,529 92,746 97,484 總負債和股東權益總負債和股東權益182,103 191,572 173,610 176,158 183,143 現金流量表現金流量表主要財務比率主要財務比率美元百萬元美元百萬元2022202

315、32024E2025E2026E202220232024E2025E2026E經營活動現金流經營活動現金流15,433 11,471 (8,407)12,931 15,501 營運指標增速營運指標增速凈利潤8,014 1,689 (19,349)304 3,824 營業收入增速(20.2%)(14.0%)(3.4%)7.0%11.0%折舊攤銷13,035 9,602 11,477 13,215 14,301 毛利潤增速(38.7%)(19.2%)(22.7%)29.7%16.8%其他(1,108)2,749 (38)75 126 營業利潤增速(89.4%)(98.7%)(14923.4%)(1

316、23.5%)352.9%營運資金變動營運資金變動(4,508)(2,569)(497)(664)(2,750)凈利潤增速(59.7%)(78.9%)(1245.6%)(101.6%)1156.5%應收賬款減少（增加）5,324 731 116 (230)(388)庫存減少（增加）(2,448)2,097 (1,058)449 (868)盈利能力盈利能力應付賬款增加（減少）3,848 (1,017)(292)579 979 凈資產收益率7.8%1.5%(21.1%)0.3%3.9%其他經營資金變動(11,232)(4,380)736 (1,463)(2,473)總資產報酬率4.4%0.9%(11

317、.1%)0.2%2.1%利息收入（支出）-投入資本回報率1.7%0.0%(5.3%)0.7%2.9%投資活動現金流投資活動現金流(10,477)(24,041)(26,118)(22,355)(22,342)資本支出(24,844)(25,750)(26,118)(22,355)(22,342)利潤率利潤率投資9,534 (264)-毛利率42.6%40.0%32.0%38.8%40.8%其他4,833 1,973 -營業利潤率38.9%40.0%40.8%36.9%33.0%融資活動現金流融資活動現金流1,361 8,505 1,717 1,589 2,056 凈利潤率12.7%3.1%(3

318、6.9%)0.5%6.1%借款5,164 6,928 1,027 232 392 發行股份2,009 4,001 4,001 4,001 4,001 發行債券-營運能力營運能力現金股利(5,997)(3,088)(3,088)(3,088)(3,088)現金循環周期 83 60 56 58 50其他185 664 (224)444 751 應收賬款周轉天數 39 25 23 22 22外匯損益-存貨周期天數 121 137 119 127 121現金及現金等價物凈流量現金及現金等價物凈流量6,317 (4,065)(32,809)(7,836)(4,786)應付賬款周轉天數 77 102 86

319、 91 93期初現金及現金等價物期初現金及現金等價物4,827 11,144 7,079 (25,730)(33,566)期末現金及現金等價物期末現金及現金等價物11,144 7,079 (25,730)(33,566)(38,351)凈債務（凈現金）30,907 42,187 76,023 84,091 89,268自由現金流 (8,303)(17,028)(34,488)(9,499)(6,968)E=浦銀國際預測資料來源：公司資料、同花順、浦銀國際預測浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 81 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 公司業績上揚仍需時日公司業績上揚仍需時日 英特爾

320、主要有四個業務部門，分別是 CCG（Client Computing Group）、數據中心及AI（DCAI）、網絡及邊緣計算（NEX）和英特爾晶圓代工廠（Intel Foundry）。2023 年 CCG 部門營收占比 54%，DCAI 部門占比 29%，NEX 占比 11%。CCG、DCAI 及 NEX 屬于英特爾產品部門。2024 年英特爾晶圓代工部門與產品部門分拆開始獨立結算，3Q24 營收占比 33%。當前英特爾代工廠以內部客戶為主，營收基本會再通過內部抵消項目扣減掉。英特爾產品部門市占率持續下滑英特爾產品部門市占率持續下滑。英特爾 CCG 業務主要包括臺式機、筆記本電腦 CPU 和

321、其他。根據 Mercury，3Q24 Intel 在 PC CPU 市場市占率約 76%，較 2018 年的市占率 90%左右持續下滑。英特爾英特爾 CPU 產品受到晶圓代工制程停滯的拖累。產品受到晶圓代工制程停滯的拖累。2007 年，Intel 提出 Tick-Tock 模式，即每一次處理器微架構更新和芯片制程更新的時機應該錯開，使得微處理器芯片設計制造業務更有效率地發展。這個階段英特爾 CPU 產品受益于晶圓代工制程領先及成本占優的雙重優勢。2016 年，Intel 宣布放棄 Tick-Tock 策略，主要由于 10nm 良率不佳，無法按原定時間在 2016 年下半年量產。這導致英特爾 C

322、PU 產品從制程領先滑落到制程落后。競爭對手 AMD 攜手臺積電的先進制程、性能優勢搶占 CPU 市場份額。2019 年，AMD 推出了采用臺積電 7nm 制程的 Zen2 架構，并推出 7nm制程服務器 CPU EPYC Rome 以及 7nm PC 處理器銳龍 3000 系列。同期英特爾產品還處于 14nm，制程落后、性能落后導致英特爾 CPU 產品市占率快速下滑。此外，在 2022 年至 2023 年，部分處理器出現無法修復的性能下降，也影響了用戶信心。采用外部代工提升產品力，積極布局采用外部代工提升產品力，積極布局 AI 時代。時代。2024 年，英特爾產品部門與晶圓制造部門分拆結算，

323、鼓勵產品部門選用更加有競爭力的的代工服務。2024 年旗艦筆電 CPU Lunar Lake 全部交由臺積電代工，采用臺積電 3nm 制程。2024 年 10 月英特爾發布 Arrow Lake 處理器，將 AI 功能帶入臺式機。Arrow Lake CPU 換用新架構，工藝采用 3nm 及基于 chiplet 的先進封裝，性能與能效大幅提升。公司認為當前其 AI PC 進程符合預期，預計到 2025 年末將會合計出貨 1 億臺 AI PC 處理器。綜合來看，我們認為英特爾產品及晶圓制造部門分開結算，鼓勵產品部分使用外部代工，將會為英特爾的 PC CPU 注入新的競爭力。而英特爾的 PC CP

324、U市占率仍待密切跟蹤。浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 82 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 圖表圖表 123：英特爾英特爾 AI PC 芯片性能芯片性能 系列名稱系列名稱 Meteor Lake Lunar Lake Arrow Lake 發布時間 2023.12 2024.9 2024.10 CPU 單元制程 Intel 4 臺積電 N3B Intel 20A/臺積電 N3 GPU 單元制程 臺積電 5nm 臺積電 3nm 臺積電 3nm CPU 架構 Redwood Cove（P核）Crestmont（E 核）Lion Cove（P 核）Skymont（E 核）Lion

325、 Cove（P 核）Skymont（E 核）核心數 14 40 24 GPU 架構 Xe-LPG Xe-LPG+Xe-LPG+NPU 算力-40 11.5 整體算力 34 100 資料來源：公開資料、浦銀國際 圖表圖表 124：品牌旗艦筆記本電腦芯片的品牌旗艦筆記本電腦芯片的 AI 性能對比性能對比 芯片公司芯片公司 型號型號 NPU 算力（算力（TOPS)英特爾英特爾 Meteor Lake 11 Lunar Lake 45 AMD Hawk Point 16 Strix Point 50 高通高通 高通驍龍 8cx Gen 3 29 高通驍龍 X Elite 45 蘋果蘋果 M3 18 M

326、4 38 資料來源：公開資料、浦銀國際 浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 83 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 英特爾的數據中心和 AI 業務主要包括數據中心 CPU 和英特爾 AI 加速卡。英特爾服務器英特爾服務器 CPU 也面臨著和也面臨著和 PC CPU 同樣的制程及性能問題，自同樣的制程及性能問題，自 2017 年年起市占率一路下滑。起市占率一路下滑。根據 Mercury，3Q24 英特爾在 x86 服務器 CPU 中的市占率為 75.8%，同比下滑 0.9 個百分點，環比下滑 0.1 個百分點。2018 年三季度至今，英特爾在 x86 服務器 CPU 中的市占率由

327、98.4%下滑至了 76%，年均下降約 3.8 個百分點。英特爾今年 10 月推出第六代至強處理器，主要分為兩個系列：采用 E 核（能效核）設計的 Sierra Forest 系列和采用 P 核（性能核）設計的 Granite Rapids系列。P 核架構的 Granite Rapids 系列主要針對高性能應用場景，面向代際升級；而 E 核的 Sierra Forest 系列針對能效進行優化。在英特爾發布會中，公司將其與第二代至強處理器（約 5 年前發布）進行了對比，同樣性能下占用空間密度由 220 個機架減少至了 66 個。我們對比了英特爾 P 核處理器 Granite Rapids 參數和

328、 AMD 第五代 EPYC Turin處理器性能，我們認為英特爾服務器 CPU 產品性能具有競爭力。英特爾英特爾 Gaudi 3 對標英偉達對標英偉達 H100，距離英偉達約有兩年的距離。，距離英偉達約有兩年的距離。英特爾今年 4 月宣布了新一代人工智能芯片 Gaudi 3 人工智能加速器，在 9 月份正式發布。Gaudi 3 采用臺積電代工，5nm 制程，英特爾稱其性能優于英偉達的H100。當前英特爾尚未發布下一代 AI 加速卡的具體信息。英偉達 H100 于2022 年中發布，整體來看英特爾 AI 加速卡距離英偉達有兩年左右的差距。軟件生態軟件生態仍待完善仍待完善。除了硬件技術距離英偉達仍

329、然有一定差距外，我們認為英特爾加速卡面臨和 AMD 較為類似的軟件生態問題。2019 年英特爾推出oneAPI 平臺，致力于將 CPU、GPU、FPGA、NPU 等多種硬件共同打造統一生態圈。我們認為其推出時間較晚，且愿景較大，軟件生態上和英偉達 CUDA平臺仍然有巨大的差距。浦銀國際研究浦銀國際研究 2024-11-29 84 首次覆蓋首次覆蓋|科技科技行業行業 英特爾的英特爾的晶圓代工“四年計劃”，迭代目標晶圓代工“四年計劃”，迭代目標清晰。清晰。2021 年，曾在 2001 年出任英特爾首任 CTO 并帶領英特爾在 x86 領域擊敗 AMD 的帕特基爾辛格重返英特爾。帕特基爾辛格推出了

330、IDM 2.0 新戰略，計劃在四年內落實 5 種先進制程，在 2030 年超過三星成為全球第二大晶圓廠。同時計劃給客戶提供 x86 的授權以重振晶圓代工業務。根據英特爾，2024 年公司已經開始量產 Intel 3。同期，英特爾也將自己的 CPU 業務交由臺積電 3nm 代工。此外，英特爾從 2023 年開始，將晶圓代工的折舊期從 5 年上調至了 8 年。我們認為雖然這能在短期內幫助英特爾維持財務數據平穩，但是長期來看英特爾代工在競爭對手臺積電完成折舊的年份后仍然會由于折舊壓力，在成本和競爭力上面臨挑戰?；仡櫄v史，工藝指標設定較高拖累制程升級速度?；仡櫄v史，工藝指標設定較高拖累制程升級速度。2

331、014 年，英特爾量產 14nm。同期，臺積電處于16nm，三星處于14nm，但是晶體管密度小于英特爾14nm，晶圓代工三大巨頭仍然處在密切追趕競爭階段。但是，此后英特爾由于10nm工藝指標設定過高，導致良率過低，公司在之后 5 年的時間都無法推出量產新制程。而競爭對手臺積電選擇通過量產過渡工藝制程，把握住客戶產品迭代對于最先進制程的追求。圖表圖表 125：英特爾和英特爾和 AMD 服務器服務器處理器處理器性能性能對比對比 服務器服務器 CPU 處理器處理器 英特爾英特爾 AMD 處理器代際處理器代際 英特爾第六代至強處理器 英特爾第六代至強處理器 英特爾第五代至強處理器 英特爾第四代至強處理

332、器 AMD 第五代 EPYC 處理器 AMD 第五代 EPYC 處理器 AMD 第四代 EPYC 處理器 AMD 第三代 EPYC 處理器 處理器架構處理器架構 P 核 E 核 P 核 P 核 Zen 5 Zen 5c Zen 4 Zen 3 處理器名稱處理器名稱 Intel Granite Rapids-6980P Intel Sierra Forest-6780E Intel Emerald Rapids-8592+Intel Sapphire Rapids-8480+AMD EPYC Turin-9755 AMD EPYC Turin-9965 AMD EPYC Genoa-9684X

333、AMD EPYC Milan-7763 發布時間發布時間 2024.9 2024.6 2023.12 2023.1 2024.10 2024.10 2023.1 2021.3 工藝制程工藝制程 Intel 3 Intel 3 Intel 7 Intel 7 臺積電 4nm 臺積電 3nm 臺積電 5nm 臺積電 7nm 最大核心數最大核心數 128 144 64 56 128 192 96 64 最大線程數最大線程數 256 288 128 112 256 384 192 128 最大三級緩存最大三級緩存 504 MB L3 108 MB L3 320 MB L3 105 MB L3 512 MB L3 384 MB L3 1152 MB L3 256 MB L3 最大設計功耗最大設計功耗 500W 350W 350W 350W 500W 500W 400W 280W 最大頻率最大頻率 3