電子行業專題研究：三箭齊發電子崛起-230418（43頁）.pdf

1、請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 證券研究報告|行業專題研究 2023 年 04 月 18 日 電子電子 三箭齊發，電子崛起三箭齊發，電子崛起 我們認為我們認為 AI、國產化超預期、產業拐點三大驅動共振，電子迎戰略性黃、國產化超預期、產業拐點三大驅動共振，電子迎戰略性黃金機遇。金機遇。行業利好層出不窮，自主可控勢在必行行業利好層出不窮，自主可控勢在必行。4 月 16 日出版第 8 期求是雜志發表中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平的重要文章 加快構建新發展格局 把握未來發展主動權。文章提到“加快科技自立自文章提到“加快科技自立自強步伐，解決外國卡脖子問題”。強步伐，解決

2、外國卡脖子問題”。國家層面堅定強調集成電路產業重要性，產業鏈自主可控必要性，并從政策和市場兩方面推動行業發展?！癆I 革命”帶動算力需求，服務器芯片量價齊升。革命”帶動算力需求，服務器芯片量價齊升。（1）算力：核心硬件）算力：核心硬件GPU，大模型帶動需求激增。，大模型帶動需求激增。據我們測算，2023 年、2026 年全球 AI 服務器領域所需 GPU 數量約為 86.4 萬張、120 萬張；對應市場規模分別為103.7 億美元、144.0 億美元。（2）存儲：）存儲：AI 提振需求，有望加速困境提振需求，有望加速困境修復。修復。據美光，人工智能服務器中 DRAM 內容是普通服務器的 8 倍

3、，NAND內容將是普通服務器的 3 倍。（3）模擬：多相電源配套增長，接口升級。）模擬：多相電源配套增長，接口升級。核心處理器需要更多相數、多路輸出電源管理芯片供電。A100 的 NVLink3代和 NVSwitch2 代升級到了 H100 的 NVLink4 代和 NVSwitch3 代。內存接口芯片向 DDR5 升級，量價齊升。國產化持續推進，國產供應商嶄露頭角。國產化持續推進，國產供應商嶄露頭角。美國將部分公司列入實體清單，以及拉攏日荷等國進一步限制對華半導體設備材料出口已基本落地，制裁均圍繞先進制程。海外圍堵背景下，自主化國產化勢在必行。國產化從 0到 1 的過程基本完成，當前晶圓廠與

4、國產設備材料零部件供應商全面加速緊密合作，下一階段供應商將橫向不斷迭代產品，完善補全品類，縱向進一步打造自身安全供應鏈。我國擁有龐大的芯片消費市場和豐富的應用場景，這是市場經濟下最寶貴的資源，供應鏈中長期必將受益份額大幅提升。邊際改善，拐點已至。（邊際改善，拐點已至。（1）存儲：）存儲：供需改善，價格觸底。供需改善，價格觸底。美光財報提示未來幾個季度加速修復、同時被我國實施網絡安全審查凸顯國產化重要性；從 DGX A100 BOM 拆分來看，HBM 顯存+DRAM+NAND Flash 三大件亦是僅次于 GPU 的成本項，服務器 BOM 占比在 22-25%，AI 拉動需求暴增；國產化方面，長

5、存、長鑫戰略地位進一步提升，從設備材料到封裝繼續向國內遷移，看好存儲三重共振。（2）模擬：）模擬：庫存修復，價格止跌。庫存修復，價格止跌。模擬行業邊際改善。模擬料號整體 3 月跌幅收窄，部分料號價格回暖。預計 Q2 價格進一步趨于穩定。行業庫存持續去化，國內產品在原廠及經銷商庫存基本修復至正常水位。大空間+高增速+低波動優質賽道。IC insights 預測 20212026F 模擬 IC CAGR 為半導體各品類中最高，達11.8%。WSTS 數據顯示，2012-2020 年模擬電路需求同比增速波動相較數字電路更小，成長更具穩定性。投資建議見尾頁。投資建議見尾頁。風險提示風險提示：下游需求不

6、及預期、中美科技摩擦。增持增持（維持維持）行業行業走勢走勢 作者作者分析師分析師 鄭震湘鄭震湘 執業證書編號：S0680518120002 郵箱： 分析師分析師 佘凌星佘凌星 執業證書編號：S0680520010001 郵箱： 相關研究相關研究 1、電子：SAM 分割圖像一切，視覺端芯片崛起 2023-04-122、電子：“AI 革命”存儲篇：算力拉動，拐點提前2023-04-11 3、電子：三星存儲芯片或將減產，LLM 開啟算力新時代2023-04-10-32%-16%0%16%32%2022-042022-082022-122023-04電子滬深300 2023 年 04 月 18 日 P

7、.2 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 一、“AI 革命”，服務器芯片量價齊升.5 1.1 算力：核心硬件 GPU，大模型帶動需求激增.5 1.2 存儲：AI 提振需求，有望加速困境修復.11 1.3 模擬：多相電源配套增長，接口升級.15 二、行業利好層出不窮，自主可控勢在必行.21 2.1 設備：供應鏈限制延續，國產替代加速.21 2.2 材料：需求持續增長，國產化邁入深水區.23 2.3 零部件：供不應求，市場空間超 500 億美金.24 三、邊際改善，拐點已至.28 3.1 存儲：供需改善，價格觸底.28 3.1.1 DRAM：周期輪動，價格底部.28

8、 3.1.2 NAND Flash：供需修復，價格有望逐步企穩.31 3.2 模擬：庫存修復，價格止跌.40 四、投資建議.41 五、風險提示.42 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：英偉達專業 GPU：A100（For HGX）.5 圖表 2：英偉達消費級 GPU：GeForce RTX 4090.5 圖表 3：GPU 具有更多處理單元.6 圖表 4：GPU 在訓練速度上具有絕對優勢（注：CPU 選擇英特爾至強 Gold 6240 處理器）.6 圖表 5：GPGPU 架構.6 圖表 6：GPU 全球市場規模及復合增速（億美金，%）.7 圖表 7：算力數量級前綴及說明.7 圖表 8：世界范圍內最快的

9、超級計算機算力演變過程（GFLOPS）.7 圖表 9：全球范圍內 LLM 模型爆炸增長.8 圖表 10：參數提升對于模型整體改善顯著.8 圖表 11：GPT-3 僅需 32 條樣本即可達到其他模型相同訓練效果.8 圖表 12：GPU 數量和總算力的關系（GPU 為英偉達 A100）.9 圖表 13：浪潮 AI 服務器：NF5688M6.9 圖表 14：全球服務器出貨量（萬臺）及增速（%）.10 圖表 15：全球服務器市場規模預測（億美元）同比（%）.10 圖表 16：AI 服務器（推理）出貨量預測及復合增速（千臺，%）.10 圖表 17：2022 年采購 AI 服務器占比（%）.10 圖表 1

10、8：GPU 在 AI 服務器中的價值量占比（%）.11 圖表 19：從 AI 服務器數量角度測算所需 GPU 數量和對應價值.11 圖表 20：英偉達 DGX A100 產品.12 圖表 21：英偉達 DGX H100 產品.12 圖表 22：H100/A100/V100 產品算力對比.13 圖表 23：DGX H100 vs DGX A100 平臺升級.14 圖表 24：華為 Atlas 800 型號 9010 訓練服務器.14 OXgUlYPWiWhUpMoNnP8O9R6MnPrRtRpMeRmMmQkPmNxO9PnNuNvPqNrQvPmOnP 2023 年 04 月 18 日 P.

11、3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 25：主板級供電方案.15 圖表 26：從主板級供電到數據中心級供電.16 圖表 27：主板電能轉換過程原理圖（“”代之電流流向）.16 圖表 28：NVSwitch 升級情況.17 圖表 29：英偉達產品 NVLink 升級情況.17 圖表 30：DGX A100 服務器網絡接口.18 圖表 31：DGX H100 服務器網絡接口.18 圖表 32：三類內存條對比.19 圖表 33：內存接口芯片市場擴容推演.19 圖表 34：單核平均內存帶寬呈現下降趨勢.20 圖表 35：DDR5 相較 DDR4 帶寬大幅提升.20 圖表 36：歷

12、代內存技術參數.20 圖表 37：全球半導體設備廠商排名（億美金）.21 圖表 38：全球 300mm 晶圓廠產能（千片/月）.21 圖表 39：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具體措施生效時間.22 圖表 40：2018-2024F 全球晶圓廠建設支出（百萬美金）.23 圖表 41：全球半導體材料市場規模（十億美金）.23 圖表 42：2019-2021 年分地區半導體材料市場營收.24 圖表 43：中國大陸半導體材料市場全球占比逐步提升.24 圖表 44：半導體關鍵子系統市場規模及增速（十億美金）.25 圖表 45：根據不同類型設備 2020 年公布的市場規模累加得到

13、富創精密主要產品市場規模（億美金）.25 圖表 46：真空子系統供應商全球地域格局.26 圖表 47：電源系統市場規模及增速（按應用分）.26 圖表 48：電源系統下游應用需求分布.26 圖表 49：2020 年中國晶圓廠商采購的 8-12 寸晶圓設備前道零部件產品結構.27 圖表 50：2020 年全球前十大關鍵子系統供應商.27 圖表 51：前十大廠商全球份額.27 圖表 52：供需位元狀況及預測（%）.28 圖表 53：DRAM 市場營收半年度情況.28 圖表 54：DRAM 全球市場規模季度變化.28 圖表 55：2022 年 Q4 各原廠 DRAM 營收排名(百萬美元).29 圖表

14、56：美光各季度庫存（億美元）.29 圖表 57：DRAM 產品價格變動預測.30 圖表 58：DRAM 主流合約平均價（美元）.30 圖表 59：DRAM 主流現貨平均價（美元）.30 圖表 60：利基合約平均價（美元）.31 圖表 61：利基現貨平均價（美元）.31 圖表 62：NAND Flash 行業格局.32 圖表 63：等效 12”NAND Flash 產能情況（千片/月）.32 圖表 64：NAND Flash 廠商技術路徑匯總.33 圖表 65：全球智能手機季度出貨量.34 圖表 66：智能手機 NAND 閃存平均容量（GB）.34 圖表 67：全球 PC 季度出貨量.35 圖

15、表 68：全球平板電腦年度出貨量.35 圖表 69：SSD 在電腦市場搭載率（%）.36 2023 年 04 月 18 日 P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 70：SSD 近三年在臺式機及筆電搭載率（%）.36 圖表 71：全球數據儲存量情況（ZB）及增速.37 圖表 72：云數據及企業級數據儲存需求（百萬/GB）.37 圖表 73：2022 年全球新能源汽車銷量（分企業，萬輛）.38 圖表 74：中國新能源汽車月銷量（輛）.38 圖表 75：MLC NAND Flash 芯片現貨平均價（美金）.39 圖表 76：MLC NAND Flash 芯片合約價平均價（美

16、金）.39 圖表 77：半導體各品類 2021-2026F CAGR 對比.40 圖表 78：模擬電路&數字電路同比增速波動對比（百億美金，%）.40 圖表 79：模擬電路不同應用領域銷售額比例（%）.41 圖表 80：2020 年全球模擬芯片市場規模比例（%）.41 2023 年 04 月 18 日 P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 一、“一、“AI 革命”，服務器芯片量價齊升革命”，服務器芯片量價齊升 1.1 算力：核心硬件算力：核心硬件 GPU，大模型帶動需求激增，大模型帶動需求激增 GPU 用途由圖形處理拓展至計算。用途由圖形處理拓展至計算。GPU 是圖形處理器

17、的簡稱，它是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計算的硬件設備。GPU 相對于傳統的中央處理器（CPU）而言，其擁有更多的計算核心和更快的內存帶寬，能夠大幅度提高計算效率和圖形渲染速度?，F階段，隨著例如英偉達 A100、H100 等型號產品的發布，GPU 在算力方面的優勢相較于其他硬件具有較大優勢，GPU 的工作也從一開始的圖形處理逐步轉化為計算。根據用途和性能表現，GPU 可以分為專業卡和消費級卡兩類：專業卡通常用于工程、科學、醫學等領域的高性能計算和大規模數據處理，主要廠商包括英偉達、AMD 等；消費級卡則主要用于普通家庭和游戲玩家，主要廠商包括英偉達、AMD、英特爾等。圖表 1：英偉

18、達專業 GPU：A100（For HGX）圖表 2：英偉達消費級 GPU：GeForce RTX 4090 資料來源：英偉達官網，國盛證券研究所 資料來源：Amazon，國盛證券研究所 目前 GPU 在硬件中擁有最高的算力，成為最適合支撐人工智能訓練和學習的硬件，我們認為其原因主要在于：更多處理單元：更多處理單元：GPU 相比于 CPU 等其他硬件有更多的處理單元（核心數更多），因此可以并行處理更多的數據。主要系 GPU 最初是為了圖形渲染而設計的，而圖形渲染涉及的計算是高度并行化的。這種并行化的特性使 GPU 非常適合進行機器學習和深度學習這樣的大規模數據并行計算。具有更高的內存帶寬和更大的

19、內存容量：具有更高的內存帶寬和更大的內存容量：在進行深度學習等計算時，需要大量的內存和高速的內存帶寬來存儲和處理海量數據。GPU 相比于其他硬件（如 CPU），具有更高的內存帶寬和更大的內存容量，可以更有效地存儲和處理數據，從而提高計算速度。具有專門的計算單元：具有專門的計算單元：相較于其他硬件，GPU 具有例如張量核心和矩陣乘法等計算單元，可以更快地執行常見的機器學習和深度學習操作：如卷積和矩陣乘法。這些計算單元與通用計算單元相比，具有更高的效率和更快的速度。2023 年 04 月 18 日 P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 3：GPU 具有更多處理單元 圖表

20、4：GPU 在訓練速度上具有絕對優勢（注：CPU 選擇英特爾至強 Gold 6240 處理器）資料來源：英偉達官網，國盛證券研究所 資料來源：英偉達官網，國盛證券研究所 GPGPU為計算而生。為計算而生。GPGPU 全稱是“general-purpose computing on graphics processing units”，簡稱“通用圖形處理單元”，其主要利用 GPU 的功能來執行 CPU 的任務，雖然在設計初期是為了更好地圖形處理，但是多內核多通道的設計使其非常適合科學計算，發展至今 GPGPU 也成為了專為計算而設計的硬件。圖表 5：GPGPU 架構 資料來源：ResearchG

21、ate，國盛證券研究所 多領域驅動，多領域驅動，GPU 千億美金市場拉開序幕。千億美金市場拉開序幕。GPU 市場規模的大小取決于多種因素：其中游戲和娛樂市場一直是 GPU 市場的主要驅動力，因為這些領域需要高性能的 GPU 來支持更高質量的游戲畫面和娛樂內容。同時人工智能和機器學習的發展對 GPU 市場也有著巨大的影響，因為這些技術需要大量的計算能力，而 GPU 可以提供比 CPU 更高的效率。此外，科學和研究領域的需求以及新興市場（如游戲機和數據中心）也對 GPU 市場的規模產生了影響。根據 Verified Market Research 數據，2021 年全球 GPU 市場規模為 334

22、.7億美金，預計到 2030 年將達到 4473.7 億美金，期間 CAGR33.3%。2023 年 04 月 18 日 P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 6：GPU 全球市場規模及復合增速（億美金，%）資料來源：Verified Market Research，國盛證券研究所 LLM 模型帶動算力需求：模型帶動算力需求：算力是指計算機系統能夠完成的計算任務量，通常用來描述計算機的處理能力。算力的單位通常采用 FLOPS（Floating Point Operations Per Second）表示每秒鐘能夠完成的浮點運算或指令數，例如一臺計算機每秒鐘可以完成 1

23、0 億次浮點運算，那么它的 FLOPS值就是 10 GFLOPS（10 Giga FLOPS）。目前我們以全球龍頭英偉達在 2020 年發布的 A100產品為例，根據英偉達官方介紹，A100 的理論浮點運算性能可以達到 19.5 TFLOPS（19.5 Tera FLOPS），即每秒 195 萬億次浮點運算。圖表 7：算力數量級前綴及說明 圖表 8：世界范圍內最快的超級計算機算力演變過程（GFLOPS）資料來源：University Information Technology Services，國盛證券研究所 資料來源：Our World in Data，國盛證券研究所 大型語言模型（Lar

24、ge Language Model，簡稱 LLM）是一種使用深度學習算法處理、理解自然語言的基礎學習模型。LLM 基于數億到數千億個參數的神經網絡，通過訓練數據學習自然語言的規律和模式，并能夠生成高質量的自然語言文本。這些模型的訓練需要大量的計算資源和海量的文本數據，因此需要使用分布式計算和大規模數據處理技術。目前，LLM 模型能夠在例如語音識別、文本摘要、智能翻譯等領域中實際應用，但是 LLM模型大規模應用目前仍然存在一些挑戰和限制：需要大量的訓練數據和計算資源，很難處理語言的多樣性和不確定性。2023 年 04 月 18 日 P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表

25、9：全球范圍內 LLM 模型爆炸增長 資料來源：Medium，國盛證券研究所 GPT-3 開啟大模型時代。開啟大模型時代。GPT-3 是由 OpenAI 研發的一種基于深度學習的自然語言處理模型，其使用了大量的語料庫進行預訓練，使其能夠理解語言的規則和模式，并生成與輸入文本相關的自然語言文本，GPT-3 的主要特點是它具有大規模的預訓練模型，而同時大規模的訓練模型與之對應的便是龐大的算力需求，根據 OpenAI 團隊成員 2020 年發表的論文Language Models are Few-Shot Learners，GPT-3 模型擁有約 1750 億參考量，這使得 GPT-3 擁有其他較少

26、參考量模型來說更高的準確性。同時基于 1750 億參數的模型僅需少量的樣本訓練，就能夠接近于 BETR 模型使用大量樣本訓練后的效果。我們認為，大模型無論在性能還是在學習能力上，相較于其他模型都具備明顯優勢，未來或將成為行業趨勢。圖表 10：參數提升對于模型整體改善顯著 圖表 11：GPT-3 僅需 32 條樣本即可達到其他模型相同訓練效果 資料來源：QCon 全球軟件開發大會，國盛證券研究所 資料來源：Language Models are Few-Shot Learners，國盛證券研究所 伴隨大模型的明顯優勢，與之而來的則是對于算力要求的顯著提升。以 GPT-3 為例，其1750 億的參

27、數，如果以英偉達旗艦級 GPU 產品 A100 對 GPT-3 進行訓練，1024 塊 A100卡需要耗費超過 1 個月（大于 30 天），則我們可以按比例計算出，如果需要單日完成訓練，需要的 A100 數量將超過 30000 塊。2023 年 04 月 18 日 P.9 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 12：GPU 數量和總算力的關系（GPU 為英偉達 A100）資料來源：英偉達官網，國盛證券研究所 目前 AI 服務器通常選用 CPU 和加速芯片組來滿足其龐大算力需求，其中加速芯片包括GPU、FPGA、ASIC 等邏輯芯片，其中 GPU 由于其具有最強的計算能力同時具

28、備深度學習等能力，目前成為服務器中加速芯片的首選。圖表 13：浪潮 AI 服務器：NF5688M6 資料來源：浪潮官網，國盛證券研究所 根據中商產業研究院數據，2021 年全球服務器出貨量達 1315 萬臺，同比增長 7.8%，對應全球市場規模達 995 億美元。根據 Counterpoint 預計，2022 年全球服務器市場規模有望達到 1117 億美元，同比增長 17.0%。預計云服務提供商數據中心擴張增長驅動力主要來自于汽車、5G、云游戲和高性能計算。2023 年 04 月 18 日 P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 14：全球服務器出貨量（萬臺）及增速（

29、%）圖表 15：全球服務器市場規模預測（億美元）同比（%）資料來源：Wind，中商產業研究院，國盛證券研究所 資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 AI 服務器滲透率依舊較低，增長空間巨大。服務器滲透率依舊較低，增長空間巨大。根據 TrendForce 數據，截止 2022 年全球搭載 GPGPU 的 AI 服務器（推理）出貨量占整體服務器比重約 1%，同時 TrendForce 預測2023 年伴隨 AI 相關應用加持，年出貨量增速達到 8%，20222026 年 CAGR 為 10.8%。根據 TrendForce 數據，2022 年全球 AI 服務器采購中，Microsof

30、t、Google、Meta、AWS為前四大采購商，合計占比 66.2%。中國地區 ByteDance（字節跳動）采購比例最高，達到 6.2%。圖表 16：AI 服務器（推理）出貨量預測及復合增速（千臺，%）圖表 17：2022 年采購 AI 服務器占比（%）資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 GPU 在在 AI 服務器中價值量占比接近服務器中價值量占比接近 50%。我們以 Nvidia DGX A100 為例，其搭載了8 張 Nvidia A100 Tensor GPU，根據新浪科技數據，Nvidia DGX A100 售價約為 19

31、.9w 美金；Nvidia A100 Tensor 價格為 1.001.20w 美金。我們按照 1.20w 美金售價計算可得出 GPU 在 Nvidia DGX A100 價值量占比約為 48.24%。-4%0%4%8%12%16%20%020040060080010001200140016002016201720182019202020212022E全球服務器出貨量預測趨勢圖（萬臺）同比（%）-5%0%5%10%15%20%02004006008001000120020182019202020212022F全球服務器市場規模（億美元）同比（%）Microsoft,19%Google,17%M

32、eta,16%AWS,14%ByteDance,6.20%Tencent,2.30%Baidu,1.50%Alibaba,1.50%Others,22%2023 年 04 月 18 日 P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 18：GPU 在 AI 服務器中的價值量占比（%）資料來源：國盛電子測算，國盛證券研究所 我們從服務器的數量角度出發進行 GPU 數量推算：根據上文 TrendForce 預計 2023 年預計全球 AI 服務器（推理）出貨大約在 14.4 萬臺，到 2026 年預計實現出貨量 20.0w 臺。我們假設訓練 AI 服務器和推理 AI 服務器的比例

33、為 1:4，則我們可以得到 2023/2026 年訓練服務器的數量大約為 3.60/5.00 萬臺。由于兩種 AI 服務器對應的模型訓練階段不同，我們假設推理 AI 服務器和訓練 AI 服務器使用的 GPU 數量分別為 4 張和 8 張，則可以計算出 2023 年和 2026 年全球 AI 服務器領域所需 GPU 數量約為 86.4 萬張和 120 萬張，我們以 A100 約 1.20w 美金的價格作為參考計算出 2023 年和 2026 年 AI 服務器所需 GPU 的價值分別為 103.7 億美元和 144.0 億美元。圖表 19：從 AI 服務器數量角度測算所需 GPU 數量和對應價值

34、服務器類型服務器類型 推理推理 訓練訓練 合計合計 2023E 服務器數量（萬）14.4 3.6 18.0 2026E 服務器數量（萬）20.0 5.0 25.0 單服務器所需 GPU 數量（個）4.0 8.0 2023E 服務器所需 GPU 數量（萬）57.6 28.8 86.4 2026E 服務器所需 GPU 數量（萬）80.0 40.0 120.0 GPU 價格（萬美元）1.2 1.2 2023E 服務器所需 GPU 價值（億美元）69.1 34.6 103.7 2026E 服務器所需 GPU 價值（億美元）96.0 48.0 144.0 資料來源：國盛電子測算，國盛證券研究所 1.2

35、存儲：存儲：AI 提振需求，有望加速困境修復提振需求，有望加速困境修復 整體來看，ChatGPT 將從算力側和數據傳輸端全面帶動顯卡及高算力芯片需求，由此將從算力芯片、應用端、存算一體、先進封裝、封裝設備、IC 載板等多個領域帶動硬件市場增量需求。GPU48%Others52%2023 年 04 月 18 日 P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 人工智能已成為解決艱巨業務挑戰的首選解決方案。AI 正在為各行各業的企業組織開辟創新之路，從改善客戶服務、優化供應鏈、獲取商業智能，到設計新產品和服務等。NVIDIA作為 AI 基礎架構的先行者，NVIDIA DGX 系統可提供

36、更強大、完整的 AI 平臺，將企業組織的核心想法付諸實踐。目前 AI 大規模訓練方面，NVIDIA 推出的最新 DGX 系統包括A100、H100、BasePOD、SuperPOD 四款產品，其中，DGX A100、DGX H100 為英偉達當前服務于 AI 領域的服務器產品。圖表 20：英偉達 DGX A100 產品 圖表 21：英偉達 DGX H100 產品 資料來源：NVIDIA，國盛證券研究所 資料來源：NVIDIA，國盛證券研究所 H100 采用先進工藝芯片采用臺積電 4N 工藝+臺積電 CoWoS 2.5D 封裝，有 800 億個晶體管對比 A100 有 540 億個晶體管，同時搭

37、載了 HBM3 顯存，可實現近 5TB/s 的外部互聯帶寬。H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 標準的 GPU，單個H100 可支持 40Tb/s 的 IO 帶寬，實現 3TB/s 的顯存帶寬。2023 年 04 月 18 日 P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 22：H100/A100/V100 產品算力對比 資料來源：anandtech，國盛證券研究所 DGX H100 帶來性能的快速飛躍，通過全新張量處理格式 FP8 實現。其中 FP8 算力是4PetaFLOPS，FP16 達 2PetaFLOPS，TF32 算力為

38、1PetaFLOPS，FP64 和 FP32 算力為60TeraFLOPS。在 DGX H100 系統中，擁有 8 顆 H100 GPU，整體系統顯存帶寬達 24TB/s，硬件上支持系統內存 2TB，及支持 2 塊 1.9TB 的 NVMe M.2 硬盤作為操作系統及 8 塊3.84TB NVMe M.2 硬盤作為內部存儲。根據官網信息，NVIDIA DGX H100 對比上一代產品具有 6 倍的性能及 2 倍的網絡速度和高速可擴展性，同時英偉達表示目前新款 DGX H100 已經全面投入生產。2023 年 04 月 18 日 P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表

39、23：DGX H100 vs DGX A100 平臺升級 DGX H100 DGX A100 GPU 8 個 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 8 個 NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU GPU 顯存 共 640GB 共 640GB 性能 32 petaFLOPS FP8 5 petaFLOPS AI/10 petaOPS INT8 NVIDIA NVSwitch 4x 6 系統功耗 最高 10.2kW 最大 6.5kW 系統內存 2TB 2TB 存儲 操作系統：2 塊 1.9TB NVMe M.2 硬盤 內部存儲：8 塊 3.84TB NV

40、Me U.2 硬盤 操作系統：2 塊 1.92TB NVME M.2 硬盤 內部存儲：30TB（8 塊 3.84TB）NVMe U.2 硬盤 系統軟件 DGX H100 系統預安裝 DGX 操作系統，該操作系統基于 Ubuntu Linux，包含 DGX 軟件堆棧（所有必要軟件包和驅動均針對 DGX 優化）?？蛻艨梢赃x擇單獨安裝 Ubuntu Linux或Red Hat Enterprise Linux 以及必要的DGX軟件堆棧。Ubuntu Linux 操作系統同時支持：Red Hat 企業級 Linux CentOS 運行溫度范圍 5C 至 30C 5C 至 30C 資料來源：NVIDIA

41、，國盛證券研究所 國內華為的昇騰 Atlas 800（型號 9010）訓練服務器是基于昇騰 910+Intel Cascade Lake的 AI 訓練服務器，具有高計算密度、高能效比與高網絡帶寬易拓展、易管理等特點，該服務器廣泛應用于深度學習模型開發和 AI 訓練服務場景，適用于公有云、互聯網、運營商等需要大算力的行業領域。AI 處理器昇騰 910 是一款具有超高算力的 AI 處理器，其最大功耗為 310W，華為自研的達芬奇架構大大提升了其能效比。八位整數精度（INT8）下的性能達到 640TOPS，16 位浮點數（FP16）下的性能達到 320 TFLOPS。圖表 24：華為 Atlas 8

42、00 型號 9010 訓練服務器 資料來源：華為，國盛證券研究所 Atlas 800（型號 9010）訓練服務器從配置來看，擁有 8 個昇騰 910 模組，單模組支持 2023 年 04 月 18 日 P.15 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 HBM2e技術，且擁有32GB容量及1228GB/s傳輸速度，AI算力達2.24 PFLOPS FP16/1.76 PFLOPS FP16。本地存儲支持 2 個 2.5 SATA+8 個 2.5 SAS/SATA 或 2 個 2.5 SAS/SATA+6個 2.5 NVMe。AI 服務器帶來存力硬件需求快速擴展。服務器帶來存力硬件需求快

43、速擴展。根據美光數據測算，人工智能服務器中 DRAM 容量是普通服務器的 8 倍，NAND 容量將是普通服務器的 3 倍，而大容量及高速率存儲器將是算力數據迭代運算的重要基礎。我們認為，人工智能計算量日益增加，對于 AI 服務器硬件需求將進一步提升。從服務器硬件配置角度，HBM 技術將快速在 AI 服務器中普及，其價格遠高于現有基礎服務器配置，未來 AI 服務器需求將帶領存儲芯片出現量價齊升的趨勢。1.3 模擬：多相電源配套增長，接口升級模擬：多相電源配套增長，接口升級 多相電源為多相電源為 CPU 供電核心。供電核心。主板主要有兩種供電方式：線性電源和開關電源，其中開關電源式為功耗相對較大的

44、元器件，例如 CPU、內存和芯片組等供電。其中，內存和芯片組皆采用單相供電，而 CPU 由于功耗巨大，須采用多相供電保證其穩定工作。計算力作為數字經濟時代的核心生產力，推動著經濟蓬勃向前發展。作為計算應用的代表領域，云計算、人工智能、自動駕駛等應用，對核心處理器 XPU（CPU、GPU、DPU、AI 等）的算力要求越來越高，使這些主芯片對供電的要求越來越嚴苛，特別是中高端的 XPU 處理器，需要更多相數、多路輸出、多種協議的電源管理芯片。典型的單相開關供電電路通常由 PWM 控制器（Pulse Width Modulation）控制器）、電感(L)、電容(C)、一對場效應管(MOSFET)以及

45、 MOSFET 驅動芯片(Driver Mos)組成。多個單相供電回路并聯在一起，且工作時間交錯，即組成多相供電。圖表 25：主板級供電方案 資料來源：MPS，國盛證券研究所 2023 年 04 月 18 日 P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 26：從主板級供電到數據中心級供電 資料來源：MPS，國盛證券研究所 CPU 電能基本來源于 12V 8PIN 接口，下圖以 12V 作為輸入端。12V 輸入經過 MOSFET上橋進入電容與電感，在電感與電容填充電能并達到所需的電壓后，上橋中斷，下橋開啟。此時電容電感釋放能量，同時起到濾波穩定功能，下橋控制電路。通過 PW

46、M 控制器頻繁切換實現持續穩定的電流與電壓供給。整體流程循環如下：（1）MOS 上橋開啟，輸入 12V 電壓；（2）電感電容儲電；（3）MOS 上橋關閉，MOS 下橋開啟；（4）電感電容放電，提供所需電壓與電能。圖表 27：主板電能轉換過程原理圖（“”代之電流流向）資料來源：知乎，公眾號電腦吧評測室，國盛證券研究所 互聯接口升級：互聯接口升級：A100 的的 NVLink3 代和代和 NVSwitch2 代升級到了代升級到了 H100 的的 NVLink4 代和代和 NVSwitch3代。代。DGXA100 是 8 塊 A100 通過 12 個 NVLink3 連接到 6 塊 NVSwitch

47、2；DGXH100 是 8塊 H100 通過 18 個 NVLink4 連接到 4 塊 NVSwitch3。第三代 NVSwitch 芯片（NVSwitch3），可以連接服務器內部各 GPU 卡，同時還可以將 GPU服務器擴展外連來建立一個獨立完整的 GPU 高速集群。同時在 NVSwitch 芯片內通過硬件加速器來支持組播報文加速和引入 SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol)，主要用來加速和優化 All-Reduce 的 AI 計算性能。通過第三代 2023 年 04 月 18 日 P.17 請仔細閱讀本

48、報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 NVSwitch 芯片組成的物理交換機，可以建立一個最多 256 個 H100 GPU 卡的集群，整網提供 57.6TB/s 的 all-to-all 帶寬。NVLink4.0 技術規范可以大大優化 GPU 的性能和擴展性。圖表 28：NVSwitch 升級情況 資料來源：英偉達官網，國盛證券研究所 NVLink 是為了解決服務器內部是為了解決服務器內部 GPU 之間點到點通訊的一種協議。之間點到點通訊的一種協議。NVLink 對比傳統網絡不會有例如端到端報文重傳，自適應路由，報文重組等開銷。極度簡化的 NVLink 接口可以為 CUDA 提供從會話層，表

49、示層到應用層的加速。NVLink 隨 GPU 架構演進而發展，從第一代 P100 的 NVLink1 到現在 H100 的 NVLink4。NVLink3 可同時支持 50G NRZ 和 56G PAM4，NVLink4 首次引入 112G PAM4 Serdes，可以提供 900GB/s 的雙向帶寬，較NVLink3 的 600GB/s 提升 1.5 倍。圖表 29：英偉達產品 NVLink 升級情況 資料來源：MicroFLow，國盛證券研究所 網絡接口升級：網絡接口升級：DGX 服務器包括 4 個網絡：計算網絡、存儲網絡、In-band 管理網絡和 Out-of-band 管理網絡。計算

50、網絡接口：計算網絡接口：DGXA100 服務器服務器計算網絡是 8 張單口 200Gbps 的 CX6 或者 CX7的 IB 網卡。DGXH100 服務器服務器 4 個 800G 的 OSFP 接口內部是 8 個 CX7 的網卡芯片組成，可支持 IB 或者 Eth，每個 OSFP 口可以通過分線來支持 2 個 NDR 400G 的IB 網絡或者 2 個 400G 以太網絡，并且這里已經從 A100 的 56G PAM4 Serdes 升級到了 112G PAM4 的 Serdes。存儲存儲&In-band 網絡接口：網絡接口：DGXA100 服務器服務器存儲是兩張雙口 CX6 或者 CX7 的

51、 IB或者 Eth 網卡，每一塊雙口網卡上，一口作存儲用，另一個口做 in-band 管理。DGXH100 服服務器務器同樣是使用兩張雙口 400G 的 CX7 VPI 網卡，可支持 IB 或者 Eth,2023 年 04 月 18 日 P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 官方建議一個 NDR400G 走 IB 存儲，另一個降速成 Eth200G 走 In-band 管理網。Out-of-band：DGXA100 服務器服務器是兩個千兆電口 Lan 和 BMC。DGXH100 服務器服務器Out-of-band 網絡還是推薦使用 BMC RJ45 千兆電口。圖表 30：

52、DGX A100 服務器網絡接口 資料來源：MicroFlow，國盛證券研究所 圖表 31：DGX H100 服務器網絡接口 資料來源：MicroFlow，國盛證券研究所 內存接口升級：內存接口升級：內存接口芯片內存接口芯片，是用于服務器內存模組（又稱內存條）的核心邏輯器件，是服務器 CPU與內存之間數據及指令傳輸的橋梁。內存模組用于暫時存放 CPU 中的運算數據，是影響服務器性能的重要因素，由于服務器 CPU 對內存模組的高傳輸速率、大容量需求日益增長，因此為了服務器系統性能得到最佳發揮，服務器內存模組往往需要配置內存接口芯片，用于提升訪問速度和穩定性。從數量上來講，服務器內存模組與內存接口

53、芯片一一對應。2023 年 04 月 18 日 P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內存模組根據其結構，大致可分為UDIMM、RDIMM和LRDIMM 3類，僅考慮DDRDDR4，UDIMM 內存模組無緩沖，價格低廉，但容量較小，不能滿足服務器的要求，多用于桌面式 PC。RDIMM 支持 Buffered 模式和高性能的 Registered 模式，較 UDIMM 更為穩定，此外，RDIMM 支持更高的容量和頻率，容量最大可支持 32GB，頻率最大支持 3200 MT/s。缺點在于由于寄存器的使用，其延遲較高，能耗也較大。LRDIMM 作為 RDIMM 的替代品出現，其

54、最大容量進一步提升至 64GB。圖表 32：三類內存條對比 LRDIMM RDIMM UDIMM 結構特征 內存條上采用 RCD 和 DB 套片 僅使用一個 RCD 無 RCD 和 DB 內存技術 DDR3、DDR4 DDR、DDR2、DDR3、DDR4 SDRAM、DDR、DDR2、DDR3、DDR4 頻率（MT/S）1333-3200 333-3200 266-2133 容量 16GB-64GB 512MB-32GB 32MB-4GB 性能 高 較高 低 價值量 高 較高 低 應用 服務器 服務器 桌面、服務器 資料來源：中關村在線，國盛證券研究所整理（未考慮 DDR5 技術更迭）我們判斷

55、，海量數據時代對數據處理和存儲需求將持續推動內存接口芯片迎量價齊升和我們判斷，海量數據時代對數據處理和存儲需求將持續推動內存接口芯片迎量價齊升和市場高速擴容。我們接下來將從量價兩個維度展開分析：市場高速擴容。我們接下來將從量價兩個維度展開分析：1）量的方面，受益于服務器出）量的方面，受益于服務器出貨量增長和單臺服務器內存模組用量不斷上升，貨量增長和單臺服務器內存模組用量不斷上升，2）價的方面，內存接口技術升級及內存）價的方面，內存接口技術升級及內存接口芯片結構升級滲透帶來內存接口芯片本身價值量提升。接口芯片結構升級滲透帶來內存接口芯片本身價值量提升。圖表 33：內存接口芯片市場擴容推演 資料來

56、源：國盛證券研究所繪制 2023 年 04 月 18 日 P.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內存接口芯片伴隨內存技術的發展而發展，當前主流的 DDR4 內存技術面世至今歷經多次迭代，已進入成熟期。2020 年 7 月 DDR5 標準正式推出，內存技術迭代大幕正式拉起。我們判斷未來內存技術升級將推動內存接口芯片市場加速擴容：1）DDR5 突破處突破處理器性能瓶頸，處理器及存儲龍頭大力推進，有望加速滲透替代理器性能瓶頸，處理器及存儲龍頭大力推進，有望加速滲透替代 DDR4 市場份額；市場份額；2）新一代內存接口芯片技術難度增大，新一代內存接口芯片技術難度增大，ASP 有望

57、大幅抬升；有望大幅抬升；3）DDR5 時代內存接口芯片時代內存接口芯片采用“采用“1+10”架構，價值量相較前代提升?！奔軜?，價值量相較前代提升。圖表 34：單核平均內存帶寬呈現下降趨勢 圖表 35：DDR5 相較 DDR4 帶寬大幅提升 資料來源：Micron，國盛證券研究所 資料來源：EETOP，國盛證券研究所 DDR5 內存性能遠超內存性能遠超 DDR4 的規格上限的規格上限，配套內存接口芯片性能及技術難度隨之提升，配套內存接口芯片性能及技術難度隨之提升，推高內存接口芯片推高內存接口芯片 ASP。DRR5 相較于 DDR4 單顆 DRAM 內存密度提升 4 倍至 64Gbit，最大數據傳

58、輸速率提升一倍達到 6.4Gbps，工作電壓由 1.2V 壓低至 1.1V 使對應功耗降低超過 20，故而 DDR5 內存將對保證內存數據傳輸速率和穩定性的內存接口芯片提出更高要求，進而新一代內存接口芯片在滿足更高性能要求的同時技術難度也相應提升，從而提高新一代內存接口芯片價值量。圖表 36：歷代內存技術參數 DDR5 DDR4 DDR3 DDR2 DDR 單顆 DRAM 最大密度 64Gbit 16Gbit 8Gbit 4Gbit 1Gbit 最大等效頻率 6400MHz 3200MHz 1600MHz 800MHz 400MHz 預讀取位寬 16bit 8bit 8bit 4bit 2bi

59、t 最大數據傳輸速率 6.4Gbps 3.2Gbps 1.6Gbps 0.8Gbps 0.4Gbps 工作電壓 1.1v 1.2v 1.5v 1.8v 2.5v 資料來源：CSDN，JEDEC，51CTO，國盛證券研究所整理 2023 年 04 月 18 日 P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 二、行業利好層出不窮，自主可控勢在必行二、行業利好層出不窮，自主可控勢在必行 2.1 設備：供應鏈限制延續，國產替代加速設備：供應鏈限制延續，國產替代加速 全球設備五強占市場主導角色。全球設備五強占市場主導角色。全球設備競爭格局，主要前道工藝（刻蝕、沉積、涂膠、熱處理、清洗等）整

60、合成三強 AMAT、LAM、TEL。另外，光刻機龍頭 ASML、過程控制龍頭 KLA 市占率較高。根據彭博，ASML、AMAT、LAM Research、TEL、KLA 五大廠商2021 財年收入合計 845 億美元，占全球市場約 82%。圖表 37：全球半導體設備廠商排名（億美金）資料來源：彭博，國盛證券研究所 中國大陸中國大陸 12 寸晶圓廠擴產迅速，全球占比持續提升。寸晶圓廠擴產迅速，全球占比持續提升。根據 SEMI，全球 300mm 晶圓產能在 2022 年-2025 年復合增速有望達到接近 10%，至 2025 年達到 920 萬片/月。其中，中國大陸 300mm 晶圓廠產能在全球的

61、占比將從 2021 年的 19%提升至 23%，有望在2025 年成為全球產能第二的地區，僅次于屆時韓國 24%的占比。此外，中國臺灣省的產能占比預計將在 2021 年-2025 年下降 1%，到 2025 年占比 21%，日本產能占比從2021 年的 15%下降至 2025 年的 12%。圖表 38：全球 300mm 晶圓廠產能（千片/月）資料來源：SEMI，國盛證券研究所 設備國產化率較低，海外龍頭壟斷性較高。設備國產化率較低，海外龍頭壟斷性較高。我國半導體設備市場仍非常依賴進口，從市場格局來看，細分市場均有較高集中度，主要參與廠商一般不超過 5 家，top3 份額往往高于 90%，部分設

62、備甚至出現一家獨大的情況，目前國內廠商目標市場主要是國內晶圓廠需求，尤其是內資投建的需求。2023 年 04 月 18 日 P.22 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 設備國產化率較低，國產廠商成長空間巨大設備國產化率較低，國產廠商成長空間巨大。我國半導體設備市場仍非常依賴進口，目前國內廠商目標市場主要是國內晶圓廠需求，尤其是內資投建的需求，潛在收入目標空間較大。BIS 出臺新出口管制，國產替代需求迫切。出臺新出口管制，國產替代需求迫切。2022 年 10 月 7 日，美國商務部工業與安全局（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。根據卓緯律師事務

63、所，新規則主要集中在對某些高端計算半導體芯片、超級計算機最終用途交易，涉及實體清單（Entity List）的交易以及某些半導體制造項目和某些集成電路（IC）最終用途的交易。包括“將某些先進、高性能的計算機芯片和含有此類芯片的計算機商品加入商業管制清單”、“擴大出口管制條例（EAR）的適用范圍”等。圖表 39：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具體措施生效時間 資料來源：卓緯律師事務所，國盛證券研究所整理 同時，BIS 將 31 家中國實體列入 Unverified List（UVL），被列入的 31 家中國實體包括長江存儲、北方華創等；藥明生物等并移除 9 家中國實體被移

64、除。被列入 UVL 后，實體將無法享受出口管制下的許可例外。此外，UVL 實體在進行出口、再出口及轉讓受 EAR管轄物項的交易時，需獲取 UVL 聲明，該聲明附帶許多調查義務；出口商在向 UVL 內實體出口商品時，需進行電子出口信息申報。很大程度上增加了交易成本。根據卓緯律師事務所，在公告中，BIS 將 31 家中國實體被列入 UVL 的理由為：由于這些實體處于美國政府控制之外，BIS 無法對其進行最終用途核查，因此無法確定這 31 家中國實體是否為“善意誠信的”（Bona fide），即 BIS 無法確定 31 家中國實體對于出口管制條例（ERA）的物項的最終用途是否具有合法性和可靠性。同理

65、，由于原 UVL 中的9 家中國實體積極配合 BIS 并完成最終用途的核查，BIS 將這 9 家中國實體從 UVL 中移除。國內國產化逐漸起國內國產化逐漸起航，從航，從 0 到到 1 的過程基本完成。的過程基本完成。北方華創產品布局廣泛，刻蝕機、PVD、CVD、氧化/擴散爐、退火爐、清洗機、ALD 等設備新產品市場導入節奏加快，產品工藝覆蓋率及客戶滲透率進一步提高，在集成電路領域主流生產線實現批量銷售，產品加速迭代；第三代半導體、新型顯示、光伏設備產品線進一步拓寬，出貨量實現較快增長。拓荊科技作為國內唯一一家產業化應用 PECVD 和 SACVD 設備的供應商，設備廣泛用于中芯國際、華虹集團、

66、長江存儲、合肥長鑫、廈門聯芯、燕東微電子等國內主流晶圓廠，PEALD 已實現銷售；中微公司介質刻蝕機已經打入 5nm 制程，新款用于高性能Mini-LED 量產的 MOCVD 設備 UniMax 2022H1 訂單已達到 180 腔；芯源微前道涂膠顯影設備在 28nm 及以上多項技術及高產能結構方面取得進展，公司前道物理清洗設備已經達到國際先進水平并成功實現國產替代，新簽訂單結構中前道產品占比大幅提升；華海清科 CMP 設備在邏輯芯片、3D NAND、DRAM 制造等領域的工藝技術水平已分別突破至 14nm、128 層、1X/1Ynm，到 2021 年底，公司 CMP 設備累計出貨超過 140

67、 臺，未發出產品的在手訂單超 70 臺。盛美半導體主要設備產品包括兆聲波單片清洗設備、單片槽式組合清洗設備及銅互連電鍍工藝設備，客戶涵蓋海力士、長江存儲、中芯國際等。精測電子、上海睿勵在測量領域突破國外壟斷。2023 年 04 月 18 日 P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2.2 材料：需求持續增長，國產化邁入深水區材料：需求持續增長，國產化邁入深水區 全球半導體材料市場規模有望在全球半導體材料市場規模有望在 2023 年超過年超過 700 億美金。億美金。根據 SEMI，2021-2023 年的晶圓廠建設投資達到歷史新高，僅 2022 年的支出就增長了 14%，達

68、到近 260 億美元。2022年將有 28 個新量產晶圓廠開始建設，其中包括 23 個300mm晶圓廠和5 個200mm及以下晶圓廠。晶圓廠的投建，晶圓產能的擴充帶來半導體材料需求持續增長，繼 2021年市場規模創新高后，SEMI 預計 2022 年全球半導體材料市場規模將同比再增長 7%，其中晶圓制造材料 2022 年有望同比增長 8.4%，封裝材料增長 3.9%。圖表 40：2018-2024F 全球晶圓廠建設支出（百萬美金）資料來源：SEMI，國盛證券研究所 圖表 41：全球半導體材料市場規模（十億美金）資料來源：SEMI，國盛證券研究所 中國大陸半導體材料市場全球占比逐步提升。中國大陸

69、半導體材料市場全球占比逐步提升。根據 EET Asia，強勁的下游需求及晶圓產能的擴張驅動 2021 年全球半導體材料市場規模同比增長 15.9%達到 643 億美金新高。其中晶圓制造材料和封裝材料市場規模分別為 404 億美金和 239 億美金，同比增長 15.5%和 16.5%。晶圓制造環節中的硅片、化學品、CMP 和光掩膜環節是增速最快的幾大領域。2023 年 04 月 18 日 P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 分地域來看，中國大陸半導體材料市場規模近幾年在全球的占比持續提升，2021 年占全球比重提升至 18.6%，已成為僅次于中國臺灣省的全球第二大區域。圖

70、表 42：2019-2021 年分地區半導體材料市場營收 圖表 43：中國大陸半導體材料市場全球占比逐步提升 資料來源：EET Asia，國盛證券研究所 資料來源：EET Asia，國盛證券研究所 半導體材料國產化率仍待轉化。半導體材料國產化率仍待轉化。在國家產業政策大力扶持和國內半導體市場穩定增長等利好條件下，特別是國家“02 專項”等專業化科研項目的培育下，國內半導體材料領域將涌現更多具有國際競爭力的公司和產品，在更多關鍵半導體材料領域實現進口替代，打破國外廠商的壟斷。半導體芯片制造工藝半導體將原始半導體材料轉變成半導體芯片，每個工藝制程都需要電子化學品，半導體芯片造過就是物理和化學的反應

71、過程，半導體材料的應用決定了摩爾定律的持續推進，決定芯片是否將持續縮小線寬。目前我國不同目前我國不同半導體制造材料的技術水平不等，但整體與國外差距較大，存在巨大的國產替代空間。半導體制造材料的技術水平不等，但整體與國外差距較大，存在巨大的國產替代空間。各各類材料持續持續突破，業績佐證國產替代正式開幕。類材料持續持續突破，業績佐證國產替代正式開幕。隨著半導體市場晶圓代工的持續擴產，對于晶圓制造中不可缺失的基礎材料將會有著非常大的需求拉動，而在此階段我們可以看到隨著技術及工藝的推進以及中國電子產業鏈逐步的完善，在材料領域已經開始涌現出各類已經進入批量生產及供應的廠商。2.3 零部件：供不應求，市場

72、空間超零部件：供不應求，市場空間超 500 億美金億美金 2022 年全球半導體零部件市場規?；虺^年全球半導體零部件市場規?；虺^ 500 億美金。億美金。根據富創精密招股書及國內外半導體設備廠商公開披露信息，設備成本構成中通常原材料（不同類型的精密零部件產品）占比 90%以上為原材料，考慮國際半導體設備公司毛利率通常在 40%-45%左右，則全部精密零部件市場約為全球半導體設備市場規模的 50%-55%。根據 SEMI，2021 年全球半導體設備市場規模達到 1025 億美金，預計 2022 年進一步提升 14.7%至 1175 億美金。若按零部件占設備市場規模的 50%測算，則 2022

73、 年全球半導體零部件市場規?；虺^ 500 億美金。根據 SEMI，2019-2021 年中國大陸半導體設備銷售額占全球的平均比重為 25.9%，若以此作為大陸零部件市場占全球的比重進行測算，則 2022 年中國大陸零部件市場規模為 152 億美金。15.5%16.0%16.5%17.0%17.5%18.0%18.5%19.0%0100200300400500600700201920202021全球半導體材料市場規模（億美金）中國大陸占比 2023 年 04 月 18 日 P.25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 44：半導體關鍵子系統市場規模及增速（十億美金）資料來源

74、：SEMI，國盛證券研究所 富創精密在招股書中采用了成本占比法測算精密零部件市場空間，公司根據不同類型設備 2020 年公布的市場規模，以及國內代表性公司披露的原材料成本，和精密零部件在成本中的占比，并考慮設備廠商毛利率水平，累加得到公司主要產品的全球市場規模約160 億美金。圖表 45：根據不同類型設備 2020 年公布的市場規模累加得到富創精密主要產品市場規模（億美金）資料來源：富創精密招股說明書，國盛證券研究所 歐洲企業引領真空系統行業。歐洲企業引領真空系統行業。根據 SEMI，2020 年半導體全球真空子系統市場規模為 27億美金，約占關鍵子系統的 22.1%。真空子系統主要包括真空泵

75、、壓力表和真空閥。目前市場被歐洲及日本企業占據，歐洲廠商份額超過 60%且有持續提升的趨勢，其中Edwards，Pfeiffer，VAT Valve 三家占全球份額的 55%，日本廠商份額約 22%。2023 年 04 月 18 日 P.26 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 46：真空子系統供應商全球地域格局 資料來源：SEMI，國盛證券研究所 刻蝕、沉積需求驅動電源系統高增速?？涛g、沉積需求驅動電源系統高增速。SEMI 測算電源系統占半導體關鍵子系統的從 2016年的 9.8%提升至 2021 年的 13%，從量價角度來看，平均每個反應腔需要的射頻電源系統數量持續增加

76、，同時下游對以高頻為代表的高端電源子系統需求增加帶來平均價質量的增加。多重曝光及 3D NAND 層數不斷增加，帶來了對刻蝕、沉積步驟的需求提升，以 3D NAND 為例，時間更長、更復雜的刻蝕步驟對電源系統解決方案的需求也在不斷提升。從下游應用來看，電源系統中 71%的需求來源于刻蝕設備。圖表 47：電源系統市場規模及增速（按應用分）圖表 48：電源系統下游應用需求分布 資料來源：SEMI，國盛證券研究所 資料來源：SEMI，國盛證券研究所 2020 年中國晶圓廠前道設備零部件采購額超過年中國晶圓廠前道設備零部件采購額超過 10 億美金。億美金。根據芯謀研究，2020 年中國大陸晶圓廠 8

77、英寸和 12 英寸前道設備零部件采購金額超過 10 億美金。其中不含海外廠商在國內的產線，中國內資晶圓廠采購金額約 4.3 億美金。中國晶圓廠采購的設備零部件主要包括石英（Quartz）、射頻發生器（RF Generator）、各種泵（Pump）等，分別占零部件采購金額的比重10%。此外各種閥門（Valve）、吸盤（Chuck）、反應腔噴淋頭（Shower Head）、邊緣環（Edge Ring）等零部件的采購占比也較高。如果以 2020 年全球 192 億美金的市場規模為基礎，中國的 10 億美金采購額占全球的不到 5%，我們認為主要是因為國內設備廠商正處于持續研發突破，產品初步起量階段，也

78、因此隨著國產設備廠商的放量，未來國內零部件需求預計會快速增長。2023 年 04 月 18 日 P.27 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 49：2020 年中國晶圓廠商采購的 8-12 寸晶圓設備前道零部件產品結構 資料來源：芯謀研究 22Q1，國盛證券研究所 全球前十大關鍵子系統供應商市占率自全球前十大關鍵子系統供應商市占率自 2010 年起始終維持在約年起始終維持在約 50%。2000-2010 年伴隨收購并購，行業持續整合，全球關鍵子系統前十大廠商的合計份額逐步提升，2010年以來前十大家的份額始終維持在 50%左右的水平。2020 年，蔡司仍占據第一位置，受益于

79、對射頻電源子系統的強勁需求，MKS 超過 Edwards 躍居第二。圖表 50：2020 年全球前十大關鍵子系統供應商 圖表 51：前十大廠商全球份額 資料來源：SEMI，國盛證券研究所 資料來源：SEMI，國盛證券研究所 2023 年 04 月 18 日 P.28 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 三、邊際改善，拐點已至三、邊際改善，拐點已至 3.1 存儲：供需改善，價格觸底存儲：供需改善，價格觸底 3.1.1 DRAM：周期輪動，價格底部：周期輪動，價格底部 2022 年供需位元差加大，供大于求困局未破。年供需位元差加大，供大于求困局未破。根據 TrendForce，202

80、3 年 DRAM 市場需求位元成長率為 8.3%，系近年來首次低于 10%，遠低于供給位元成長的 14.1%。因此2023 年的 DRAM 市場在供過于求的情勢或愈演愈烈，供大于求仍是當前困局。圖表 52：供需位元狀況及預測（左軸：位元差。右軸：供給位元增速，需求位元增速）資料來源：Trendforce，國盛證券研究所 下游需求疲軟，下游需求疲軟，DRAM 市場規模連續多季度萎縮。市場規模連續多季度萎縮。2022 年疲弱的經濟狀況和高通脹率降低了全球范圍內個人電腦、智能手機和其他消費電子產品的需求，DRAM 需求也因此下降。預計 2022 年下半年 DRAM 銷售額將下降 40%至 293 億

81、美元，而 2022 年上半年銷售額達 490 億美元。同時，根據 CFM 閃存市場，三季度存儲市場規模環比大跌 29.72%至 177.64 億美元，創 10 個季度新低，預計 2022 年 Q4 市場規模將進一步環比下跌。圖表 53：DRAM 市場營收半年度情況 圖表 54：DRAM 全球市場規模季度變化 資料來源：科技號，國盛證券研究所 資料來源：CFM 閃存市場，國盛證券研究所 2022 年 Q4 多廠商業績下行，行業平均下跌達 30%。0%5%10%15%20%25%-4%-3%-2%-1%0%1%2%3%4%5%6%7%20182019202020212022E2023F供需位元差S

82、upply Bit GrowthDemand Bit Growth-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%05010015020025030020Q120Q321Q121Q322Q122Q323Q1EDRAM全球市場規模季度變化（億美元）同比（%）2023 年 04 月 18 日 P.29 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 三星：2022 年 Q4，DRAM 銷售收入達 54.05 億美元，環比減少 23.6%，市場份額為44.5%。DRAM Bit 出貨量環比高個位數增長，ASP 環比下跌超 30%。SK 海力士：2022 年 Q4，DRAM 收入達 34.07

83、 億美元，環比減少 35.3%，DRAM 出貨量環比持平，ASP 下跌超 30%。美光：2022 年 Q4，DRAM 收入為 28.29 億美元，環比下跌 41.2%，DRAM Bit 出貨量環比下降約 25%，DRAM ASP 環比減少 20%以上。南亞科技：2022 年 Q4，DRAM 收入環比減少 30.3%至 2.53 億美元。華邦電子:2022 年 Q4，DRAM 收入環比減少 29.8%至 1.06 億美元。圖表 55：2022 年 Q4 各原廠 DRAM 營收排名(百萬美元)資料來源：CFM 閃存市場，國盛證券研究所 庫存端，以美光各季庫存進行追蹤，自 2021 年 Q1 開始，

84、公司庫存逐步進入下降通道，至 2021 年 Q4 達到底部。自此開始，受下游需求疲軟影響，公司庫存水位逐步增加，至2023Q1，公司庫存水位已達近三年最高點，為 81.29 億美元，環比 2022 年 Q4 增幅超22%。高庫存水位下，各廠商去庫存壓力迫在眉睫，同時疊加需求疲軟，直接導致 DRAM市場產品價格大幅下跌。圖表 56：美光各季度庫存（億美元）資料來源：wind，國盛證券研究所 排名排名公司公司DRAM銷售收入（百萬美元）DRAM銷售收入（百萬美元）市場份額市場份額環比環比1三星540544.5%-23.6%2海力士340728.0%-35.3%3美光282923.3%-41.2%4

85、南亞2532.1%-30.3%5華邦電子1060.9%-29.8%其他1551.3%-27.1%總計12155100%-31.8%01020304050607080902019Q12019Q32020Q12020Q32021Q12021Q32022Q12022Q32023Q1美光科技庫存（億美元）2023 年 04 月 18 日 P.30 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 供需對峙下，存儲廠商唯有降價。供需對峙下，存儲廠商唯有降價。根據 Trendforce，2023 年 Q1 下游各領域產品價格均有超過 10%的下降。目前來看，PC 制造商仍有 9 至 13 周的 DRAM

86、庫存等待消化，但移動設備領域的庫存水平相對健康，不過定價仍預計要下降 10-15%。由于消費者對 DRAM的需求低迷，供應商將銷售的目光投向了服務器方面，然而這卻導致服務器 DRAM 庫存的大量堆積。圖表 57：DRAM 產品價格變動預測 資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 考慮到 DRAM 主流產品和利基產品的定位、單價和格局等不盡相同，我們對 DRAM 價格分主流產品和利基產品兩大類進行跟蹤。主流產品：現貨和合約價均下跌。主流產品：現貨和合約價均下跌。合約價：以合約價：以 DDR4 8Gb 1Gx8 2133Mbps(基于 8G 存儲)為例，在經歷 2022 年 10 月份合約

87、平均價穩定后，至 2023 年 1 月價格進一步下跌至 1.81 美元，月度環比跌幅約 22%?，F貨價：現貨價：以 DDR4 16G(2G*8)2666 Mbps 和 DDR4 8G(1G*8)2666 Mbps 為例，整體下跌趨勢延續已久，進入 2023 年主流現貨平均價跌幅趨緩，但仍未見反彈。截至 2023 年 4 月 6 日，以上所述的 16GB 和 8GB 產品現貨價格分別為 3.21 美元和1.65 美元。圖表 58：DRAM 主流合約平均價（美元）圖表 59：DRAM 主流現貨平均價（美元）資料來源：wind，DRAMexchange，國盛證券研究所 資料來源：wind，DRAMe

88、xchange，國盛證券研究所 1Q23E2Q23FPC DRAMDDR4:down 15-20%DDR5:down 18-23%DDR4:down 8-13%DDR5:down 10-15%Blended ASP:down 10-15%Server DRAMDDR4:down 20-25%DDR5:down 23-28%Blended ASP:down 20-25%DDR4:down 13-18%DDR5:down 15-20%Blended ASP:down 13-18%Mobile DRAMdown 13-18%down 10-15%Graphics DRAMdown 18-23%dow

89、n 10-15%Consumer DRAMdown 18-23%down 10-15%Total DRAMdown-20%down 10-15%0123452020-11-30 2021-05-31 2021-11-29 2022-05-31 2022-11-30合約平均價:DRAM:DDR4 8Gb 1Gx8 2133Mbps(基于8G存儲)合約平均價:DRAM:DDR4 8Gb 1Gx8 2133Mbps(基于8G存儲)01234567892021-08-022021-08-302021-09-292021-10-272021-11-242021-12-222022-01-192022-0

90、2-232022-03-232022-04-222022-05-232022-06-212022-07-192022-08-162022-09-132022-10-112022-11-082022-12-062023-01-032023-02-072023-03-072023-04-04現貨平均價:DRAM:DDR4 16G(2G*8)2666 Mbps現貨平均價:DRAM:DDR4 8G(1G*8)2666 Mbps 2023 年 04 月 18 日 P.31 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 利基產品：價格仍在探底。利基產品：價格仍在探底。合約價：合約價：DDR4：我們以

91、DDR4 4Gb 256Mx16 為例。下跌未見放緩趨勢，截至 2023 年 2 月底產品價格為 1.24 美元，月度環比跌幅約 4.6%。DDR3:我們以 DDR3 4Gb 256Mx16 為例。與 DDR4 利基產品同樣保持下探趨勢，截至 2023 年 2 月底產品價格為 1.30 美元，月度環比跌幅約 5.7%?，F貨價：現貨價：我們以 DDR3 4Gb 512Mx8 1600MHz 產品為例，現貨價格已至上一輪周期底部，利基市場主要面向存儲速度性能不太高的市場，上一輪 DDR3 周期價格上行系三星、海力士等龍頭廠商為準備利潤更高的 DDR5 生產，逐步淘汰 DDR3 產能，導致 DDR3

92、 短期內供需失衡所致。同樣，在本輪的 DDR3 價格下行周期中，三星放緩 line13 的 DDR3 產能轉換至 CIS，也給供給端帶來更多壓力。本輪底部區間，在行業面臨寒冬，下游需求疲軟，供給過剩的背景下，價格反彈壓力較大。圖表 60：利基合約平均價（美元）圖表 61：利基現貨平均價（美元）資料來源：wind，DRAMexchange，國盛證券研究所 資料來源：wind，DRAMexchange，國盛證券研究所 3.1.2 NAND Flash：供需修復，價格有望逐步企穩：供需修復，價格有望逐步企穩 NAND Flash 寡頭地位逐步增強，根據 Trendforce 數據顯示，CR6 包括三

93、星、鎧俠、西部數據、美光、英特爾、海力士總體市場規模占比約 99%，其中三星、鎧俠、西部數據三家行業龍頭，約占比 70%的市場份額，在市場上有較大的影響力。00.511.522.532020-11-302021-05-312021-11-292022-05-312022-11-30合約平均價:DRAM:DDR4 4Gb 256Mx16合約平均價:DRAM:DDR3 4Gb 256Mx1600.511.522.533.542019-01-022019-03-152019-05-232019-07-302019-10-042019-12-102020-02-212020-04-282020-07-

94、072020-09-102020-11-182021-01-252021-04-082021-06-152021-08-192021-10-272021-12-312022-03-152022-05-242022-07-292022-10-042022-12-082023-02-20現貨平均價:DRAM:DDR3 4Gb 512Mx8 1600MHz現貨平均價:DRAM:DDR3 4Gb 512Mx8 1600MHz 2023 年 04 月 18 日 P.32 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 62：NAND Flash 行業各企業市占率 資料來源：Trendforce，

95、國盛證券研究所 根據 Trendforce 數據的預測，預計受益于下游新增需求的快速發展，NAND Flash 的需求量也會有增長趨勢。從行業供給格局來看，三星依舊占領較大的市場份額，但還未形成絕對的寡頭地位，且國內公司長江儲存也將持續發展，有望進一步提升市場份額。圖表 63：等效 12”NAND Flash 產能情況（千片/月）資料來源：TrendForce，國盛證券研究所 2022 年 10 月 26 日，存儲芯片大廠鎧俠(Kioxia)和西部數據(Western Digital)在日本慶祝位于四日市最先進制程晶圓廠 Fab7 完工。此 Fab7 晶圓廠第一期的總投資約為 1 萬億日元(約

96、合人民幣 487.97 億元)，具備生產第六代 162 層 NAND Flash 閃存和未來更先進 3D NAND Flash 閃存的能力，計劃于 2023 年初開始出貨 162 層 NAND Flash 閃存。頭部廠商已正逐步覆蓋 3D NAND 236 及 256 層甚至更高疊層工藝制程，持續技術迭代更新。0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q2202

97、2Q32022Q4三星鎧俠西部數據美光英特爾海力士其他02004006008001000120014001600180020001Q212Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q22E1Q23F2Q23F3Q23F4Q23FSamsungKioxia/WDCSK hynixSolidigm（Intel）MicronYMTCothers 2023 年 04 月 18 日 P.33 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 64：NAND Flash 廠商技術路徑匯總 資料來源：全球半導體觀察，國盛證券研究所 NAND Flash 需求端受到全球人工智能和機器學習對海量數據

98、處理，其市場規模正快速增長。而 NAND Flash 主要覆蓋的下游應用設備為手機、服務器、PC 及車載工控等，我們認為，手機及 3C 產品的儲存容量和硬盤搭載率提升將推動 NAND Flash 需求量持續增高。對于服務器設備，云端儲存及處理數據場景越發增長，服務器需求量及單設備搭載量同樣推動 NAND Flash 市場的需求量提升。除此傳統需求領域外，隨著車載智能化的逐步提升，車載 NAND Flash 市場也有望迎來高速增長。1)手機及傳統手機及傳統 3C 產品，產品，NAND 單機搭載量提升單機搭載量提升 近十年，智能手機作為成熟市場，每年全球手機出貨維持在 11 至 13 億部左右，保

99、持穩定波動。而隨手機智能化水平越發提升，其攝影攝像功能、高清顯示功能及各類多功能軟件所消耗的儲存空間持續增長，用戶對于手機的儲存空間越發增加。智能手機市場對應 Flash 市場的增長邏輯，主要來源于單機搭載量的持續提升。2023 年 04 月 18 日 P.34 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 65：全球智能手機季度出貨量 資料來源：IDC，國盛證券研究所 根據 Counterpoint 數據顯示，2020 年智能手機 NAND 閃存平均容量首次突破 100GB 大關。在 iOS 和 Android 手機中有所不同。在 iOS 手機中，2020 年第四季度的平均 NAN

100、D容量達到 140.9GB，而同期 Android 手機的平均容量為 95.7GB。Android 手機的平均容量在過去幾年中一直在快速增長。2020 年 iOS 和 Android 手機的平均容量分別增長了5.6%和 20.5%。同時根據 Trendforce 數據顯示，預估 2023 年智能手機 NAND Flash 單機搭載容量年成長仍能維持 22.1%。我們認為，IPhone 產品組合仍全線往更高容量 1TB靠攏；Android 高端機種也跟進將 512GB 做為標準配備，中低端機儲存空間則隨硬件規格持續升級而提高，因此整體平均容量仍有增長空間。圖表 66：智能手機 NAND 閃存平均

101、容量（GB）資料來源：Counterpoint，國盛證券研究所 全球 PC 市場（包括筆電、桌面 PC、工作站等）在 2020-2021 年期間迎來強換機周期且居家辦公刺激需求端提前消費，根據 IDC 數據統計，2021 年全球 PC 出貨量達 3.46 億-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%0501001502002503003504004505002016Q12016Q22016Q32016Q42017Q12017Q22017Q32017Q42018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q

102、22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q4全球手機出貨量（百萬臺）YoY（%）2023 年 04 月 18 日 P.35 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 臺。2022 年需求迎來疲軟態勢，根據 IDC 數據預測，2022 年整體出貨量將下滑至 2.93億臺，同比降低 15.2%。另外，由于消費市場需求減緩，教育市場也獲基本滿足，及因經濟狀況弱化同樣使商用市場需求遭到擠壓。根據 IDC 數據預測，預計 2023 年全球 PC 市場將進一步萎縮。PC 加上平板電腦的整體市場預估 2023 年下降 2.

103、6%，預計在 2024 年恢復成長。圖表 67：全球 PC 季度出貨量 資料來源：IDC，國盛證券研究所 根據 IDC 數據，由于 2020-2021 年受到居家辦公的提前消費影響，平板電腦（包括二合一的可拆卸式平板在內）市場在 2020/2021 年出貨量達到 1.65/1.69 億部，同比增長13.8%/2.4%。但隨 2022 年消費逐步疲軟，根據 IDC 數據，2022 年全球出貨量同比下滑 3.6%至 1.63 億臺。圖表 68：全球平板電腦年度出貨量 資料來源：IDC，國盛證券研究所-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%01020304050

104、607080901002018Q12018Q22018Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q4全球PC季度出貨量（百萬臺）YOY（%）-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%00.511.522.520152016201720182019202020212022全球平板年度出貨量（億臺）YoY（%）2023 年 04 月 18 日 P.36 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 PC 及移動平板電腦作

105、為存量市場，整體年度出貨量波動不大，基本維持億部的出貨量。近些年隨電腦固態硬盤替代傳統硬盤趨勢及單機儲存量提升，其中SSD搭載率有所提升。據中國閃存市場 ChinaFlashMarket 數據，預計到 2018 年 SSD 240GB 價格與 1TB HDD同價的，在筆記本電腦上的搭載率將達到 52%。到 2019 年 SSD 480GB 價格與 1TB HDD同價的時候，在筆記本電腦上的搭載率將達到 65%以上。另外，消費類 SSD 在零售渠道市場每個月也有 200 萬片硬盤升級 SSD 的出貨量。圖表 69：SSD 在電腦市場搭載率（%）資料來源：中國閃存市場，國盛證券研究所 據中國閃存市

106、場數據顯示，2020 年筆記本市場 SSD 的搭載率已經高達 80%，且 512GB SSD 出貨量大幅增加。其中價位更加低廉的中低端市場是其成長驅動力。圖表 70：SSD 近三年在臺式機及筆電搭載率（%）資料來源：中國閃存市場，國盛證券研究所 2)AI 帶動服務器及云端數據儲存有望快速放量，進一步推動帶動服務器及云端數據儲存有望快速放量，進一步推動 NAND Flash 需求需求 云計算時代市場的快速增長，云儲存、云計算的數據量不斷提高。在數字化時代的發展下，隨工作量的云上遷移和云本地應用的加速開發，在移動互聯網技術不斷迭代升級的背景下，全球數據量呈現爆發式增長。根據 IDC 數據顯示，全球

107、數據儲量由 2016 年的16ZB 增長至 2021 年的 54ZB，復合年均增長率為 27.5%，隨著數字經濟的不斷發展，預計 2022 年全球數據儲量將達 61ZB。0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%2015201620172018201920202021SSD在電腦市場搭載率（%）0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%201920202021臺式機搭載率（%）筆電搭載率（%）2023 年 04 月 18 日 P.37 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 71：全球數據儲存量情況（ZB）及增速 資料來源：IDC，國盛證券研究所

108、 根據 Omdia 數據，云數據及企業級數據儲存需求將在 2026 年達到 5255 億每 GB 當量，2021 年至 2026 年，CAGR 將達到 33.0%。圖表 72：云數據及企業級數據儲存需求（百萬/GB）資料來源：Omdia，國盛證券研究所 3)車載車載 NAND Flash 有望受汽車智能化持續增長有望受汽車智能化持續增長 2022 年全球新能源汽車銷量突破千萬。根據 Clean Technica 數據，2022 年全球新能源汽車銷量突破千萬達 1009.12 萬輛，占整體汽車市場 14%份額，其中比亞迪以 184.77萬輛的全年銷售數據獲得全球銷量冠軍。根據中國汽車工業協會數據

109、，2023 年 1 月和 2月我國新能源汽車月度銷量分別為 40.78 萬輛和 52.49 萬輛，由于 1-2 月為汽車銷量傳統淡季，2023 年 1 月與 2 月銷量與 2022 年 12 月 81.38 萬輛的月銷量相比仍有差距。后續隨著汽車電動化進程不斷深化，我們認為全球范圍內新能源汽車銷量將會維持高速增長態勢。0%10%20%30%40%50%60%0102030405060702016201720182019202020212022E全球數據儲存量（ZB）YoY（%）010000020000030000040000050000060000020212022E2023E2024E202

110、5E2026E云數據及企業級需求 2023 年 04 月 18 日 P.38 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 73：2022 年全球新能源汽車銷量（分企業，萬輛）圖表 74：中國新能源汽車月銷量（輛）資料來源：Clean Technica，國盛證券研究所 資料來源：中國汽車工業協會，Wind，國盛證券研究所 根據 IDC 及 IHS 數據顯示，車用 DRAM 和 NAND 市場規模將從 2020 年的 20.4 億和 12.6億，增長到 2025 年的 85 億美元和 61 億美元，預計年復合增長率為 33%和 37%。車規級 NAND Flash 需要符合 AEC-Q

111、100 等車規標準，隨著汽車行業智能化、網聯化的演進，與 SOTA（軟件在線升級），MaaS（出行即服務）得以實現，市場對車載存儲的程序和處理的數據量提出更多的新需求。車用存儲芯片規模成長的驅動因素，主要為三個方面，首先為智能座艙產生巨量數據交互，其次是 ADAS 系統及車載娛樂系統。隨著自動駕駛的普及及自動駕駛等級的提升（L2L5），會產生大量的道路和環境數據，用于收集車輛運行和周邊環境數據的各類傳感器也會越來越多，包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等，根據安全和功能需要對數據進行處理和保存，從而產生了大容量 NAND 存儲的需求。英特爾估計，自動駕駛汽車每天將產生 4000GB 的數據量，即

112、再低等級的自動駕駛車輛也需要大量車載數據存儲。根據 Semico Research 數據顯示，L1/L2 級別的自動駕駛需要 8GB 的 NAND 容量，而 L3為 256GB，到 L5 的時候需要 1TB，自動駕駛技術升級對 NAND 需求呈現指數級的增長。價格端：環比下降收窄，價格將逐步企穩價格端：環比下降收窄，價格將逐步企穩 考慮到 NAND Flash 主流產品和利基產品的定位、單價和格局等不盡相同，我們對 NAND Flash 價格分主流產品和利基產品兩大類進行跟蹤。主流價格：現貨價增長后企穩，合約價自 2022 年 6 月開始下跌?，F貨價：以 MLC NAND Flash 64Gb

113、（8Gx8）及 MLC NAND Flash 32Gb（4Gx8）為例，經歷 2022 年 4 月漲價后，價格逐步企穩跌幅趨緩。截至 2023 年 4 月 7 日，以上兩款64Gb 和 32Gb 價格分別為 3.85 美金和 2.14 美金。020406080100120140160180200比亞迪特斯拉上汽通用五菱大眾寶馬奔馳廣汽上汽長安奇瑞起亞吉利現代東風沃爾沃奧迪哪吒福特理想標致2022年全球新能源乘用車分企業銷量情況（萬輛）01000002000003000004000005000006000007000008000009000002018-012018-052018-092019-

114、012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052022-092023-01中國新能源汽車月銷量（輛）2023 年 04 月 18 日 P.39 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 75：MLC NAND Flash 芯片現貨平均價（美金）資料來源：DRAMexchange，WIND，國盛證券研究所 合約價：以 MLC NAND Flash 128Gb（16Gx8）、MLC NAND Flash 64Gb（8Gx8）及 MLC NAND Flash 32Gb（4Gx8）三款為例，

115、從 2021 年 7 月價格穩定后，在 2022 年 6 月開始出現價格下降，截至 2023 年 2 月 24 日，以上三款合約價分別為 4.14/2.98/2.59 美金。圖表 76：MLC NAND Flash 芯片合約價平均價（美金）資料來源：DRAMexchange，WIND，國盛證券研究所 00.511.522.533.544.52018-01-2018-02-2018-04-2018-05-2018-07-2018-08-2018-10-2018-12-2019-01-2019-03-2019-05-2019-06-2019-08-2019-09-2019-11-2019-12-2

116、020-02-2020-04-2020-05-2020-07-2020-08-2020-10-2020-11-2021-01-2021-03-2021-04-2021-06-2021-07-2021-09-2021-10-2021-12-2022-01-2022-03-2022-05-2022-06-2022-08-2022-09-2022-11-2022-12-2023-02-NAND Flash:64Gb 8Gx8 MLCNAND Flash:32Gb 4Gx8 MLC01234562018-01-312018-03-302018-05-312018-07-312018-09-282018

117、-11-302019-01-312019-03-292019-05-312019-07-312019-09-302019-11-292020-01-302020-03-312020-05-292020-07-312020-09-302020-11-302021-01-292021-03-312021-05-312021-07-302021-09-302021-11-302022-01-282022-03-312022-05-312022-07-292022-09-302022-11-302023-01-31NAND Flash:NAND 128Gb 16Gx8 MLCNAND Flash:NA

118、ND 64Gb 8Gx8 MLCNAND Flash:NAND 32Gb 4Gx8 MLC 2023 年 04 月 18 日 P.40 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 3.2 模擬：庫存修復，價格止跌模擬：庫存修復，價格止跌 模擬行業邊際改善。模擬行業邊際改善。模擬料號整體 3 月跌幅收窄，部分料號價格回暖。預計 Q2 價格進一步趨于穩定。行業庫存持續去化，國內產品在原廠及經銷商庫存基本修復至正常水位。大空間大空間+高增速高增速+低波動優質賽道。低波動優質賽道。IC insights 預測 20212026F 模擬 IC CAGR 為半導體各品類中最高，達 11.8%。WST

119、S 數據顯示，2012-2020 年模擬電路需求同比增速波動相較數字電路更小，成長更具穩定性。圖表 77：半導體各品類 2021-2026F CAGR 對比 圖表 78：模擬電路&數字電路同比增速波動對比（億美金，%）資料來源：IC Insights，國盛證券研究所 資料來源：Wind，國盛證券研究所 分應用領域：通訊設備占比巨大，汽車領域為第二大應用領域。通訊設備占比最大，預計 2022 年占比 37.5%，較 2018 年+0.9pct；汽車領域市場為第二大應用領域，預計 2022年占比 24.7%，較 2018 年+1.7pct；工業/電腦領域市場份額占比小幅降低，預計 2022年較 2

120、018 年分別變動-1.1pct/-1.0pct 至 19.5%/6.5%；消費電子/政府及軍用領域相對穩定，預計 2022 年較 2018 年分別變動-0.2pct/-0.3pct 至 10.8%/1.0%。分地區：亞太地區模擬芯片需求較大，國內市場最為突出。2020 年，中國大陸為全球最大模擬芯片市場，占比 36%。11.80%11.70%10.80%10.20%6.70%0.00%4.00%8.00%12.00%16.00%模擬邏輯存儲集成電路合計微型器件-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%40%0200400600800100012001400160018

121、00201020122014201620182020模擬電路數字電路數字電路yoy（右軸）模擬電路yoy（右軸）2023 年 04 月 18 日 P.41 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 79：模擬電路不同應用領域銷售額比例（%）圖表 80：2020 年全球模擬芯片市場規模比例（%）資料來源：IC Insights，國盛證券研究所 資料來源：中商產業研究院，國盛證券研究所 消費需求中高端市場仍然堅挺，需求反彈國內模擬消費需求中高端市場仍然堅挺，需求反彈國內模擬 IC 公司更為受益。公司更為受益。恩智浦 2022Q3 法說會表示需求下滑主要影響中低端安卓機型，高端需求仍然

122、堅挺，超寬帶、移動支付等新興功能仍在增長。由于本土模擬 IC 公司的客戶結構中安卓機型占比更高，因此本次周期下行受到沖擊更大。未來若消費需求反彈，國內模擬 IC 公司將由量價齊跌轉向量價齊升，營收、業績和利潤率都將迎來拐點，下游消費占比較高的模擬 IC 公司將貢獻較大的業績彈性。四、投資建議四、投資建議 產業周期：產業周期：1）產業周期拐點：）產業周期拐點：韋爾股份、兆易創新、杰華特、卓勝微、唯捷創芯、艾為電子、三安光電。2）重點關注存儲拐點：）重點關注存儲拐點：兆易創新、東芯股份、北京君正、香農芯創、深科技、普冉股份、佰維存儲。3）中小市值次新、）中小市值次新、有新品和應用拓展邏輯，消費鏈條

123、：龍迅股份、帝奧微、恒玄科技、芯?？萍?、樂鑫科技、中穎電子；家電工控鏈條：必易微、芯朋微、峰岹科技、賽微微電。4）制造封測重資產：）制造封測重資產：中芯國際、燕東微、長電科技、通富微電、華天科技、晶方科技。5）SiC：三安光電、山東天岳、東尼電子、中瓷電子；IGBT：宏微科技、士蘭微、斯達半導、時代電氣、聞泰科技、揚杰科技、新潔能。國產化：國產化：制造：制造：中芯國際、華虹半導體、三安光電、華潤微。設備：設備：北方華創、新益昌、華海清科、中微公司、拓荊科技、芯源微、長川科技、萬業 企業。材料：材料：彤程新材、雅克科技、凱美特氣、鼎龍股份、興森科技。零部件：零部件：富創精密、新萊應材、國力股份、

124、江豐電子。ChatGPT 高算力：高算力：算力芯片：算力芯片：景嘉微、芯原股份、海光信息、寒武紀。應用：應用：大華股份、?？低?。0%5%10%15%20%25%30%35%40%201820202022F通訊汽車工業消費電子電腦政府及軍用36%32%18%12%2%中國大陸亞洲其他歐洲美國其他地區 2023 年 04 月 18 日 P.42 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 存算一體：存算一體：兆易創新、北京君正、東芯股份、深科技、普冉股份、佰維存儲。先進封裝：先進封裝：長電科技、通富微電、甬矽電子。封裝設備：封裝設備：新益昌、長川科技、華峰測控。IC 載板：載板：興森科技。

125、SAM 視覺升級相關標的：視覺升級相關標的：芯片：芯片：韋爾股份、龍迅股份、富瀚微、思特威。應用：應用：?？低?、大華股份。視覺方案：視覺方案：虹軟科技。光學：光學：晶方科技、舜宇光學、永新光學、水晶光電、聯創電子、蘇大維格、瑞聲科技、丘鈦科技、歐菲光。五、風險提示五、風險提示 下游需求不及預期：下游需求不及預期：若下游市場的增速不及預期，相關供應鏈公司的經營業績將受到不利影響。中美科技摩擦：中美科技摩擦：若中美科技摩擦進一步惡化，將對下游市場造成較大影響，從而對供應鏈公司造成不利影響。2023 年 04 月 18 日 P.43 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲

126、明 國盛證券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。本報告的信息均來源于本公司認為可信的公開資料，但本公司及其研究人員對該等信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，可能會隨時調整。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息及資料保持在最新狀態，對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行

127、關注相應的更新或修改。本公司力求報告內容客觀、公正，但本報告所載的資料、工具、意見、信息及推測只提供給客戶作參考之用，不構成任何投資、法律、會計或稅務的最終操作建議,本公司不就報告中的內容對最終操作建議做出任何擔保。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。投資者應當充分考慮自身特定狀況，并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關聯機構可能會持有本報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司正在提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。本報告版權歸“國盛證券有限責

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

129、評級標準為報告發布日后的 6 個月內公司股價（或行業指數）相對同期基準指數的相對市場表現。其中 A 股市場以滬深 300 指數為基準；新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準，美股市場以標普 500 指數或納斯達克綜合指數為基準。股票評級 買入 相對同期基準指數漲幅在 15%以上 增持 相對同期基準指數漲幅在 5%15%之間 持有 相對同期基準指數漲幅在-5%+5%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 5%以上 行業評級 增持 相對同期基準指數漲幅在 10%以上 中性 相對同期基準指數漲幅在-10%+10%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 10%以上 國盛證券研究所國盛證券研究所 北京北京 上海上海 地址：北京市西城區平安里西大街 26 號樓 3 層 郵編：100032 傳真：010-57671718 郵箱： 地址：上海市浦明路 868 號保利 One56 1 號樓 10 層 郵編：200120 電話：021-38124100 郵箱： 南昌南昌 深圳深圳 地址：南昌市紅谷灘新區鳳凰中大道 1115 號北京銀行大廈 郵編：330038 傳真：0791-86281485 郵箱： 地址：深圳市福田區福華三路 100 號鼎和大廈 24 樓 郵編：518033 郵箱：