1、分析師:胡楊分析師:胡楊 S0010521090001日期:日期:2023年年5月月5日日華安證券研究所算力新需求下的投資機遇算力新需求下的投資機遇證券研究報告證券研究報告2華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 主要觀點主要觀點AI算力需求放量下算力需求放量下,從從BOM表看電子產業鏈機會表看電子產業鏈機會ChatGPT用戶數量驚人的增速,疊加模型能力的持續提升,模型對算力的需求持續擴張,AI算力需求增長趨勢確定。我們預計全球AI服務器出貨量將于2027年增長至77萬臺,CAGR達30%。從AI服務器BOM表的拆解中可以看到,主要
2、受益方向包括GPU、存儲、PCB以及電源管理類模擬芯片等IC載板或為載板或為PCB單機價值增量中最大贏家單機價值增量中最大贏家,關注格局更佳的關注格局更佳的ABF載板細分領域載板細分領域按照單顆價格100美金計算,AI服務器IC載板在PCB單機價值量中占比高達46%。此外,由于GPU算力要求的提高,OAM與UBB等GPU板組中的核心部件對PCB板等級要求對應提高,單位面積價格大幅上漲,高層板廠商受益。IC載板行業既有出貨量的長期成長性,也有供需影響下的價格周期波動。而GPU等高性能芯片使用的ABF載板在該周期成長賽道中擁有足夠大的占比和更好的競爭格局,國產替代的時間節點更早,投資機會更為確定存
3、儲周期筑底中存儲周期筑底中,供給端收縮明顯供給端收縮明顯,需求端需求端HBM貢獻邊際增量貢獻邊際增量歷史復盤,存儲廠商毛利率與存儲行業周期同步,當前處于周期底部。供給端主要IDM玩家同步縮減資本開支,降低稼動率;需求端手機盡管邊際復蘇偏弱,但單機存儲用量有望隨去庫存周期推進而重新提高;服務器則或在23Q2逐步見底。新需求維度,AI服務器DDR需求遠高于普通服務器,到27年將貢獻28億美金需求增量;而AI服務器的HBM需求更為旺盛,有望在27年貢獻新需求45億美金。供給控制下,需求端的復蘇有望提高周期拐點的確定性設備是算力的基石設備是算力的基石,光刻機受限下多重曝光工藝需求增加光刻機受限下多重曝
4、光工藝需求增加,驅動設備需求進一步放量驅動設備需求進一步放量半導體下行周期中代工廠稼動率結構分化,先進制程需求受AI影響稼動率仍在高位。受地緣政治影響,國內或通過多重曝光等工藝解決先進制程需求問題,帶來涂膠顯影、刻蝕、沉積等設備使用量的提升。結合其他產線擴產加速,我們認為國內擴產預期22年同比下滑-5%,好于市場的悲觀預期的-15%。23年仍處于國產化率從20%提升到30%的放量期。因此,23年仍是半導體設備公司的投資窗口期建議關注:興森科技建議關注:興森科技、華正新材華正新材、深南電路深南電路、滬電股份滬電股份、兆易創新兆易創新、北京君正北京君正、東芯股份東芯股份、芯源微芯源微、中微公司中微
5、公司、華海清科華海清科、拓荊科技拓荊科技風險提示:風險提示:1)整體下游需求復蘇不及預期;2)AI需求增量邊際貢獻低于預期4WkZ2ViYdUBVjW2VkW8ZaQcM6MsQmMmOtQlOmMmRjMqQxP9PrRoONZmMnPxNoPzQ3華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 主要公司財務情況匯總主要公司財務情況匯總資料來源:Wind,華安證券研究所整理市值市值(億元)(億元)凈利潤(億元)凈利潤(億元)PEFY22業績回顧(億元)業績回顧(億元)2023E2024E2025E2023E2024E2025E營業收入營業
6、收入YoY歸母凈利潤歸母凈利潤YoY毛利率毛利率凈利率凈利率ROEPCB興森科技2404.926.809.9048.835.324.253.546.23%5.26-15.42%28.66%9.10%8.04%華正新材370.982.493.7637.814.89.832.86-9.23%0.36-84.85%12.98%1.24%2.15%深南電路39617.6621.2624.6522.418.616.1139.920.36%16.4010.75%25.52%11.72%13.39%滬電股份38616.0418.0720.4324.121.418.983.3612.37%13.6228.03
7、%30.28%16.33%16.47%存儲兆易創新69913.2819.6626.4152.635.626.581.30-4.47%20.53-12.16%47.66%25.25%13.52%北京君正3978.2310.6613.7748.237.228.854.122.61%7.89-14.79%38.56%14.39%7.03%東芯股份1352.63.916.1851.934.521.811.461.03%1.85-29.17%40.58%18.97%4.72%設備芯源微2442.623.95.8493.162.641.813.8567.12%2.00158.77%38.40%14.45%
8、9.50%中微公司105214.2618.0822.2673.858.247.347.4052.50%11.7015.66%45.74%24.64%7.55%華海清科3827.439.9612.9851.438.429.416.49104.86%5.02152.98%47.72%30.42%10.47%拓荊科技4965.428.0810.9591.561.445.317.06125.02%3.69438.09%49.27%21.35%9.93%4華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所目錄目錄1總 量 與總 量 與 B O M 表:算 力 新 需 求 下 的 供
9、應 鏈 機 會 概 覽表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽2I C 載 板:載 板:P C B 單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家3存 儲:周 期 底 部 下,存 儲:周 期 底 部 下,H B M 帶 來 需 求 端 邊 際 增 量帶 來 需 求 端 邊 際 增 量4設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘5新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器新 電 源 解 決 方 案 機 會:多
10、 相 控 制 器/D r m o s/芯 片 電 感芯 片 電 感5華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所ChatGPT用戶數量增速驚人:用戶數量增速驚人:ChatGPT用戶量僅用5天就觸及百萬用戶,約2個月時間完成了月活1億用戶的積累,滲透速度已初現加速態勢模型能力持續提升:模型能力持續提升:3月15日凌晨,OpenAI正式推出GPT-4文本生成AI系統。GPT-4是多模態模型,輸入可以是文字,還可以是圖像,輸出形式為文本。相比GPT-3.5,GPT-4更可靠、更有創意,對于更細微的指令的處理能力更強。在各種專業測試和學術基準上,GPT-4與人類水平相當。它通
11、過了模擬律師考試,且分數在應試者的前10%左右(GPT-3.5的得分在倒數10%左右)伴隨模型升級伴隨模型升級,算力需求持續提高:算力需求持續提高:2010年之前,訓練算力的增長率符合摩爾定律,約每20個月翻一番;2010年深度學習來臨,訓練算力的增長率大幅度提升,大約每6個月翻一番;2015年末,隨著許多公司開始開發大規模的機器學習模型,對訓練算力的要求提高了10到100倍敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI需求持續增加帶來算力需求放量需求持續增加帶來算力需求放量ChatGPT用戶數量暴增用戶數量暴增資料來源:TRTWorld,CSDN,華安證券研究所ChatGPT 4相較相較ChatGPT
12、 3.5具有效果表現具有效果表現新模型需要更高的計算量新模型需要更高的計算量6華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 我們預計全球我們預計全球AI服務器出貨量將于服務器出貨量將于2027年增長至年增長至77萬臺,萬臺,20232027年年AI服務器需求量服務器需求量CAGR約約30%資料來源:華安證券研究所整理訓練階段訓練階段2023E2024E2025E2026E2027E模型個數(個)1520253035模型參數(億)30003000300030003000訓練集大?。▋|tokens)49904990499049904990每個
13、參數每token需要的FLOPs66666總訓練計算量(Flops)1.35E+251.796E+252.246E+252.695E+253.144E+25總訓練計算量(TFlops)1.35E+13 1.80E+13 2.25E+13 2.69E+13 3.14E+13訓練時長(秒)2.59E+06 2.59E+06 2.59E+06 2.59E+06 2.59E+06英偉達A100訓練算力(FP16,TFLOPS)312312312312312GPU算力利用率40%40%40%40%40%GPU需求(萬張)4.16 5.55 6.94 8.33 9.72 AI服務器需求(萬臺,8路GPU)
14、0.52 0.69 0.87 1.04 1.21 推理階段推理階段2023E2024E2025E2026E2027E網站單日訪問次數(億)40526888114每次訪問所進行對話來回的次數22222每次處理的問答所需的token數量(個)500500500500500模型參數量(億)30003000300030003000每個token所需的FLOPs22222總推理計算量(FLOPs)2.4E+24 3.12E+244.056E+245.273E+246.855E+24總推理計算量(TFLOPs)2.4E+12 3.12E+124.056E+125.273E+126.855E+12英偉達T4
15、推理算力(FP16,TFLOPS)6565656565GPU算力利用率40%40%40%40%40%推理時長(秒)8640086400864008640086400GPU需求(萬張)106.84 138.89 180.56 234.72 305.14 AI服務器需求(萬臺,4路GPU)26.71 34.72 45.14 58.68 76.28 總計總計2023E2024E2025E2026E2027EGPU需求(萬張)111 144 187 243 315 AI服務器需求(萬臺)27 35 46 60 77 總訓練計算量訓練時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=模型個數 x 單個
16、模型所需計算量訓練時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=模型個數 x(模型參數 x 訓練集大小 x 單個token所需運算次數)訓練時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=訓練階段所需訓練階段所需GPUGPU數量數量總推理計算量推理時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=模型個數 x 單個模型所需計算量推理時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=模型個數 x(模型參數 x 訓練集大小 x 單個token所需運算次數)推理時長 x GPU可提供的算力 x GPU算力利用率=推理階段所需推理階段所需GPUGPU數量數量注:黃底為假設基于現有部分宣布
17、將使用AI大模型的公司數量進行假設,假設每家公司使用1個模型。根據我們統計,截至23年4月,已宣布推出AI模型的公司包括阿里、商湯、騰訊、百度、華為、Google、Microsoft等至少15家。假設未來越來越多的科技公司將推出AI模型20年發布的GPT-3擁有1750億參數,22年谷歌大部的PaLM擁有5400億參數。取二者折中,假設23年AI模型平均參數約3000億根據Cornell大學所發布的論文Language Models are Few-Shot Learners,其作者在訓練模型時使用的數據集合計約4990億tokens,假設目前企業所使用的訓練集與其持平根據OpenAI官網數據
18、,每參數每token的訓練成本通常約6 FLOPs1TFLOPs=1012FLOPs假設訓練需要30天,30天=30天*24小時*60分鐘*60秒=2.59*(106)秒官網參數根據Virtaitech,GPU算力利用率通常在1030%。但英偉達聯合發布的論文中表示通過使用訓練的并行技術可以將A100 GPU算力利用率優化到52%,因此,取折中,假設GPU算力約40%根據英偉達,NVIDIA DGX-1(英偉達所推出首個專為數據中心中的企業打造的AI系統)配備了8個英偉達A100 GPU。假設每臺AI服務器搭載一個NVIDIA DGX-1系統,則每臺AI服務器需要8個英偉達A100 GPU根據
19、Semrush,2023年3月全球網頁訪問次數最大的是Google,23年3月Google每天訪問次數約37.63億次。由于不止Google一家推出AI模型,因此,假設23年網站單日訪問次數約40億并逐年增長假設每次用戶在訪問時需要與AI進行2次問答來回才能得到想要的結果在英語語境下,一般1000個token等于750個單詞。假設每次處理的問答字數約375個單詞(即500個token)20年發布的GPT-3擁有1750億參數,22年谷歌大部的PaLM擁有5400億參數。取二者折中,假設23年AI模型平均參數約3000億根據OpenAI官網數據,每參數每token的推理成本通常約2 FLOPs官
20、網參數根據Virtaitech,GPU算力利用率通常在1030%。但英偉達聯合發布的論文中表示通過使用訓練的并行技術可以將A100 GPU算力利用率優化到52%,因此,取折中,假設GPU算力約40%假設推理需要花一天,1天=1天*24小時*60分鐘*60秒=86400秒根據英偉達,NVIDIA DGX Work Station配備了4個GPU,假設推理階段每臺AI服務器搭載的系統與NVIDIA DGX Work Station類似,均需搭載4顆GPU7華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所XXXXXX主要受益方向:主要受益方向:GPU、存儲、PCB、電源及部分電
21、源管理類模擬芯片由于存儲相關的DRAM以HBM模式封裝于GPU中,價值量核算到GPU分項,DRAM實際增量更高;同理,GPU使用的IC載板核算在GPU中,其巨大的增量使得PCB行業受益程度比BOM表表觀增量更為可觀敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 拆解拆解AI服務器服務器BOM表尋求產業鏈受益方向表尋求產業鏈受益方向資料來源:華安證券研究所整理通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T4CPUGPU通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T4內存硬盤RAID卡通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T4網卡PCB板通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T
22、4電源價值量變化價值量變化65333元元907444元元229934元元合計價值量合計價值量通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T4風冷通用服務器AI服務器訓練型A800AI服務器推理型T4多相控制器+DrMOS連接器機箱8華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所目錄目錄1總 量 與總 量 與 B O M 表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽2I C 載 板:載 板:P C B 單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視
23、的 大 贏 家3存 儲:周 期 底 部 下,存 儲:周 期 底 部 下,H B M 帶 來 需 求 端 邊 際 增 量帶 來 需 求 端 邊 際 增 量4設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘5新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器/D r m o s/芯 片 電 感芯 片 電 感9華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所以英偉達DGX A100服務器為例,整機PCB按照價值量進行粗分,主要由C
24、PU母版組和GPU板組構成。其中,前者價值量占比19%;后者占比高達79%。GPU板組是相對普通服務器的主要增量GPU板組的結構:板組的結構:UBB底板上承載8塊GPU加速卡和6顆NVSwitch芯片;每塊GPU加速卡需要一塊承載板OAM,同時,承載的GPU芯片本身也需要對應的IC載板,共8顆;同理,每顆NVSwitch芯片各需要一塊對應的IC載板,共6顆CPU母板組結構:母板組結構:CPU母版價值量主要集中在主板以及CPU載板,其他功能性配板包括內存卡、網卡、拓展卡、存儲操作系統驅動板等。其中,以內存卡和網卡的面積相對較大敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI服務器服務器PCB板結構分析板結構
25、分析資料來源:ITHome、英偉達官網,華安證券研究所整理英偉達英偉達DGX A100 PCB價值量分布價值量分布GPU板組板組CPU母板組母板組其它其它英偉達英偉達DGX A100 CPU母板組母板組主板主板內存卡內存卡拓展卡拓展卡網卡板網卡板網卡板網卡板存儲操作系統驅動板存儲操作系統驅動板英偉達英偉達DGX A100 GPU板組板組OAMUBBGPU載板載板NVSwitchOAM10華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所載板價值量占比高:載板價值量占比高:GPU載板與CPU載板單價高達100美元/顆,單機按照8顆GPU,2顆CPU進行計算,合計在PCB單機價
26、值量中占比高達46%??紤]到GPU載板價值量占比37%為AI服務器相對普通服務器的純增量,更凸顯IC 載板在算力供應鏈中的重要性OAM與與UBB高單價印證高單價印證PCB需求等級提高:需求等級提高:GPU板組中的OAM與UBB面積大,其合計價值量與GPU載板接近。從單價來看,UBB高達132美金/平方英尺,價格是普通配件PCB板的6-10倍;而OAM板分中高端配置與高端配置,對應單價93160美金/平方英尺不等。具體對應的PCB板等級從M6升級大M8,層數從810層升級到1820層,帶動價格持續提高PCB層數及型號都持續上升層數及型號都持續上升,主要原因主要原因是是AI運算的復雜性運算的復雜性
27、:高性能服務器通常具有更復雜的設計,需要處理更多的信號和電源路徑,多層板有利于路徑布局。更高的信號完整性要求方面,高層PCB板可以提供更多的屏蔽層,減少信號干擾和反射,在高速數據傳輸中提高信息傳遞質量。其他還有電源管理及散熱需求,高層PCB板提供更多的電源平面和散熱通道,更好實現電源分布和管理,并將熱量傳輸到散熱器。以及電磁兼容性的需求,多層PCB可以更好地控制電磁干擾和射頻噪聲,從而提高設備的EMC性能敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI服務器服務器PCB板價值量分析板價值量分析IC載板或為最大贏家載板或為最大贏家英偉達英偉達DGX A100 PCB價值量拆解價值量拆解資料來源:華安證券研究
28、所整理GPU載板載板CPU載板載板GPU載板和載板和CPU載板的價值量占比載板的價值量占比11華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所縱觀05年至今,載板行業出貨量整體呈現持續增長的態勢,主要驅動因素包括計算機和服務器帶動的FCBGA載板放量,智能手機帶動的FCCSP載板放量,以及模塊化帶來的基板需求增加等。未來,隨著下游產品周期的放量以及芯片集成度不可逆的持續提高,載板行業將維持持續的增長態勢。過去在10-15年智能手機爆發期,市場規模曾出現過負增長的階段,主要是供需周期帶來的價格波動影響。因此,行業的跟蹤仍需關注供需情況變化敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 載板
29、行業復盤載板行業復盤供需情況帶來價格擾動,長期成長確定性高供需情況帶來價格擾動,長期成長確定性高載板市場規模及出貨量復盤載板市場規模及出貨量復盤資料來源:Prismark,華安證券研究所價值(十億美元)56.57.175.98.18.68.37.77.66.96.66.77.68.110.214.215.921.414.520.325.227.12636.539.138.338.745.1464952.756.266.669.378.482.8109.202040608010012005101520252005200620072008200920102011201220132014201520
30、1620172018201920202021E2022F2026F價值數量2005-2010 CAAGR價值:10.2%數量:20.2%驅動因素:用于計算機和服務器的FCB GA內存基板2015-2020 CAAGR價值:8.0%數量:6.1%驅動因素:為智能手機開發的FCCSP基板FCBGA的減少PBGA的減少2010-2015 CAAGR價值:-3.1%數量:4.3%驅動因素:基板市場好轉FCBGA&模塊基板的加速發展從供過于求到供應緊張2020-2026 CAAGR價值:13.2%數量:7.9%基板市場未來驅動因素:用于高級2.5和3D封裝的FCBGA新興的AiP和SiP基板FCCSP和
31、內存基板的持續增長數量(百萬美元)12華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所市場規模較大:市場規模較大:載板市場全球規模22年預計達約170億美金,未來4年CAGR 5.8%。其中,以FC PGA/LGA/BGA載板(從基材分類角度屬于ABF載板類)占比最大,占約90億美金,未來四年CAGR 7.2%,最為可觀。ABF載板的高速成長主要驅動力是高級2.5D和3D封裝的持續成長帶動,主要應用范疇為GPU/CPU/ASIC等。競爭格局良好:競爭格局良好:ABF載板由于生產集中在臺灣(占比40%),日韓(占比50%)和德系廠家,生產環境需要80%無塵室,國產替代剛開始
32、,使得產品毛利率較高(40%左右,高階可以做到80%)國內主要廠商投資進度:國內主要廠商投資進度:興森科技ABF載板兩期投資額度總額高達72億元,珠海越亞35億和深南電路60億元投資含ABF和BT載板。相對而言,國內BT載板整體投資額度更大,進展更快;ABF載板格局與前景更優敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 載板市場規模與國內進度載板市場規模與國內進度載板市場空間及增速(億美元)載板市場空間及增速(億美元)資料來源:Prismark,華安證券研究所整理46.1670.3391.65121.3221.1027.3828.6434.9721.9428.5530.9930.4312.6717.8420
33、.1027.63050100150200250202020212022E2026EFC PGA/LGA/BGAFCCSP/FC-DRAMWB PBGA/CSP/BOCModule101.88144.10171.39214.352022-2026 CAAGR 5.8%YoY18.8%YoY41.4%本土載板廠進度本土載板廠進度13華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所目錄目錄1總 量 與總 量 與 B O M 表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽2I C 載 板:載 板:P C B 單
34、 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家3存 儲:周 期 底 部 下,存 儲:周 期 底 部 下,H B M 帶 來 需 求 端 邊 際 增 量帶 來 需 求 端 邊 際 增 量4設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘5新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器/D r m o s/芯 片 電 感芯 片 電 感14華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券
35、研究所華安證券研究所通過對比存儲廠商歷史毛利率變化與存儲芯片市場增速變化,我們發現,存儲廠商毛利率與存儲芯片周期波動一致。2022年,受下游市場需求疲軟影響,存儲廠商庫存水位逐漸堆高,為應對庫存問題,存儲廠商紛紛選擇通過降價以在一定程度上刺激庫存的消耗。從當前毛利率來看,美光CY23Q1毛利率為-32.66%,同比下滑79.87pct,環比下滑54.52pct,已處于其歷史低點;同時,美光預計其CY23Q1的庫存將為峰值。此外,根據三星4月27日發布的公告,公司DS部門(含存儲、邏輯和代工業務)營業虧損4.58萬億韓元,創近5年來最低敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 盈利能力揭示存儲行業當前處于
36、周期底部的位置盈利能力揭示存儲行業當前處于周期底部的位置存儲廠商毛利率走勢與存儲周期同步存儲廠商毛利率走勢與存儲周期同步資料來源:Wind、華經產業研究院、公司公告,華安證券研究所-50%0%50%100%14Q114Q315Q115Q316Q116Q317Q117Q318Q118Q319Q119Q320Q120Q321Q121Q322Q122Q323Q1華邦毛利率旺宏毛利率美光毛利率-50%0%50%100%201420152016201720182019202020212022全球存儲芯片市場同比增幅三星三星DS部門營業利潤近部門營業利潤近6年來首次虧損(萬億韓元)年來首次虧損(萬億韓元)
37、美光毛利率近年來首次為負美光毛利率近年來首次為負-10-50510152017Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q320Q421Q121Q221Q321Q422Q122Q222Q322Q423Q1三星三星DS部門(含存儲、邏輯和代工業務)部門(含存儲、邏輯和代工業務)利潤近年來首次為負利潤近年來首次為負15華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所DRAM和NAND是最大的存儲市場(根據市場規模,DRAM/NAND合計占存儲市場的97%),三星、美光、SK海力士又是在這兩個市場占據最大份額
38、的廠商2022年,由于市場需求疲軟,美光與海力士紛紛計劃削減23年的資本支出40%-50%不等,同時進行存儲產品減產。三星雖未宣布削減其23年的資本支出,但已于23年4月宣布減產。我們認為,供給端的邊際改善有望為夯實周期底部,減緩存儲價格下降提供必要條件敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 供給:邊際改善,龍頭廠商縮減資本開支并進減產供給:邊際改善,龍頭廠商縮減資本開支并進減產資料來源:DRAMExchange、CFM閃存市場,華安證券研究所DRAM和和NAND是最大的存儲市場是最大的存儲市場三星三星/美光美光/海力士是市占率最大的廠商海力士是市占率最大的廠商龍頭廠商的減產和縮減資本開支規劃龍頭廠商
39、的減產和縮減資本開支規劃DRAMNANDNOR其它其它0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%DRAM競爭格局NAND競爭格局其它美光SK海力士三星減少產出降低投資三星于23年4月宣布減產可能靈活調整2023年設備方面的資本支出SK海力士將圍繞收益較低的存儲產品進行減產2023年的投資規模從15至20萬億韓元減少50%以上美光減少20%的NAND Flash 和DRAM的晶圓產出2023年資本開支將減少到70-75億美元(原120億)。2024年也預期減少16華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所從下游應用來看,手機和服務器是在DRAM
40、和NAND市場中占比最大的應用DRAM角度,手機占比37%,服務器占比30%。NAND角度,手機占比39%,服務器與PC的SSD整體占比高達47%。因此,手機與服務器的需求恢復情況對存儲芯片景氣度有著較大的影響。而AI服務器對存儲的新需求也會對整體需求改善有邊際貢獻敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 需求:主要觀察手機和服務器兩大下游需求復蘇情況需求:主要觀察手機和服務器兩大下游需求復蘇情況DRAM下游應用占比下游應用占比資料來源:華經產業研究院、CFM閃存市場,華安證券研究所NAND下游應用占比下游應用占比0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%202020212022
41、SSD手機存儲卡/UFD其他0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2018201920202021手機服務器PC消費其它17華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所雖然目前手機出貨量沒有看到明顯的增長,但Q1仍出貨量同比跌幅環比略有收窄。隨著經濟逐漸復蘇,手機需求將逐步好轉。并且,手機單機DRAM和NAND容量的增長也在一定程度上能夠沖抵手機的疲軟需求:DRAM方面,2022年手機DRAM容量增長不足的主要原因在于手機品牌廠背負巨大的庫存壓力,導致新產品導入多以延用既有庫存規格為主,限制手機用DRAM容量增長。但展望23年,隨著手機庫存
42、去化逐漸成效,以及受益于下一代iPhone規格容量升級帶動,trendforce預計23年手機DRAM平均搭載容量同比增長6.7%,優于22年的3.9%NAND方面,為滿足高像素拍攝需求,需要配置更大的儲存容量,為智能手機單機NAND Flash搭載量提升帶來基本動能。iPhone產品組合仍全線往更高容量靠攏;Android高端機種也跟進將512GB做為標準配備,中低端機種儲存空間則隨硬件規格持續升級而提高,因此單機容量仍有增長空間。據Trendforce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%敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 手機:出貨量未見明顯復蘇,單
43、機容量提升是主要驅動要素手機:出貨量未見明顯復蘇,單機容量提升是主要驅動要素智能手機單季度出貨量(億部)智能手機單季度出貨量(億部)資料來源:Canalys、Counterpoint、Trendforce、IDC、中國閃存市場,華安證券研究所單機單機DRAM容量逐年提升(容量逐年提升(GB)800美元以上高端手機的美元以上高端手機的NAND容量逐步增長容量逐步增長-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%050100150200250300350400出貨量同比0.01.02.03.04.05.06.07.020192020202120222023E0%10%
44、20%30%40%50%60%70%80%90%100%128GB256GB512GB1TB+其他256GB以上容量占比逐漸增長以上容量占比逐漸增長18華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所雖然服務器廠商的庫存去化尚未結束,但根據美光CY23Q1法說會,預計數據中心將于23Q2觸底,且庫存將于23年底達到相對健康的水平。英業達也在23年3月的法說會中表示,預計服務器第二季度、第三季度能見度有望提高,且庫存水位已達到健康水平。因此,預計全球服務器出貨量有望于23H2出現好轉敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 普通服務器:出貨情況有望于普通服務器:出貨情況有望于23H2
45、出現好轉出現好轉全球服務器出貨量(萬臺)全球服務器出貨量(萬臺)資料來源:Trendforce、Research and Markets,華安證券研究所02004006008001000120014001600180020222023E2024E2025E2026E19華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所根據Trendforce,AI服務器所需DRAM容量相比普通服務器具有明顯提升。根據我們測算,單個普通服務器所需DRAM(不含HBM)價格約1.24萬元,單個訓練型AI服務器和推理型AI服務器所需DRAM(不含HBM)價格均約2.48萬元?;谖覀兇饲皩I服
46、務器需求量的測算,我們預計27年AI服務器用DRAM(不含HBM)市場約27.82億美元,20232027年市場規模CAGR約29.89%敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI服務器帶來的價值增量服務器帶來的價值增量DDR:預計至:預計至27年市場規模約年市場規模約27.82億美元,億美元,20232027 CAGR約約29.89%AI服務器所需服務器所需DRAM容量(不含容量(不含HBM)遠高于普通服務器)遠高于普通服務器資料來源:Trendforce,華安證券研究所整理2023E2024E2025E2026E2027E訓練端訓練端AI服務器出貨量(萬臺)0.52 0.69 0.87 1.04
47、 1.21 單臺訓練端AI服務器所使用的DRAM價格(萬元/臺)2.482.482.482.482.48訓練端AI服務器DRAM市場規模(億元)1.291.722.162.593.02推理端推理端AI服務器出貨量(萬臺)26.71 34.72 45.14 58.68 76.28 單臺推理端AI服務器所使用的DRAM價格(萬元/臺)2.482.482.482.482.48推理端AI服務器DRAM市場規模(億元)66.35 86.25 112.13 145.76 189.49 合計AI服務器DRAM市場規模(億元)67.64 87.97 114.28 148.35 192.51 合計AI服務器DR
48、AM市場規模(億美元)9.77 12.71 16.51 21.44 27.82 ServerAI ServerFuture AI ServerAI服務器所需服務器所需DRAM容量(不含容量(不含HBM)市場規模測算(億美元)市場規模測算(億美元)注:黃底為假設0510152025302023E2024E2025E2026E2027ECAGR=29.89%500600GB1.21.7TB2.22.7TB20華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所HBM的高帶寬更能滿足的高帶寬更能滿足AI服務器的需求服務器的需求,已在云端高性能服務器領域成為高端已在云端高性能服務器領
49、域成為高端GPU的標配的標配,是是AI服務器所帶來的全新增量服務器所帶來的全新增量。AI服務器需要在短時間內處理大量數據,對高帶寬需求大幅提升。而HBM(High Bandwidth Memory)的特點之一便是相比DDR/GDDR,可以以更高的效率實現更高的傳輸帶寬,因此,HBM已成為高端GPU標配從結構上看,HBM屬于3D結構,每個HBM封裝內部都堆疊了多層DRAM die,因此,HBM的互聯寬度相比采用2D結構的DDR更大。從傳輸位寬的角度來看,HBM的每層DRAM die是2個128bit通道,4層DRAM die高度的HBM內容總共就是1024bit位寬。作為對比,GDDR5內存每通
50、道位寬32bit,16通道則合計512bit,遠低于HBM的位寬。而HBM現在已升級至HBM3,可堆疊的DRAM die層數進一步增加,在容量和速度方面又有了提升敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI服務器帶來的價值增量服務器帶來的價值增量HBM:HBM已成為高端已成為高端GPU標配,是標配,是AI服務器所帶來的全新增量服務器所帶來的全新增量HBM是是AI服務器帶來的全新增量服務器帶來的全新增量資料來源:Trendforce、EDA學習、CSDN、Synopsys,華安證券研究所HBM采用采用3D結構,可堆疊更多結構,可堆疊更多DRAM die,可實現更小尺寸,可實現更小尺寸相比相比DDR等等2
51、D結構結構DRAM,HBM具有更高帶寬具有更高帶寬ServerAI ServerFuture AI Server320-640GB512-1024GBGDDR5HBMLPDDR4LPDDR5DDR4DDR5GDDR5HBM2結構2D2D2D2D2D3DMax I/F BW34GB/s51GB/s25.6GB/s51GB/s32GB/s307GB/s應用汽車,消費電子汽車,消費電子服務器,PC,消費電子 服務器,PC,消費電子圖像圖像,HPC21華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所根據yole,HBM單GB價格約10美元?;赥rendforce對于AI服務器所
52、需HBM容量的預測,結合我們對于AI服務器需求量的測算,我們預計27年AI服務器用HBM市場約45.28億美元,20232027 CAGR約35.04%敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 AI服務器帶來的價值增量服務器帶來的價值增量HBM:預計至:預計至27年市場規模約年市場規模約45.28億美元,億美元,20232027 CAGR約約35.04%全球全球HBM市場規模敏感性分析(億美元)市場規模敏感性分析(億美元)資料來源:華安證券研究所整理2023E2024E2025E2026E2027EAI服務器需求量(萬臺)27 35 46 60 77 單臺AI服務器所需HBM用量(GB)50054058
53、0620660HBM單價(美元/GB)10.0 9.79.49.18.9合計HBM市場規模(億美元)13.6218.5525.1133.7945.28基于推理端變量,對全球基于推理端變量,對全球AI服務器服務器(訓練(訓練+推理)用推理)用HBM市場規模所做市場規模所做的敏感性分析的敏感性分析推理端推理端-網站單日訪問次數(億次)網站單日訪問次數(億次)3035403550推理端推理端-每次訪問所進每次訪問所進行對話來回的次數行對話來回的次數(次)(次)15.276.106.946.108.61210.2811.9513.6211.9516.95315.2817.7920.2917.7925.
54、30420.2923.6326.9723.6333.65525.3029.4733.6529.4741.99注:黃底為假設全球全球HBM市場規模測算(億美元)市場規模測算(億美元)假設1:根據Trendforce,目前AI服務器平均所需HBM容量約320640GB,未來將提升至5121024GB,假設當前AI服務器搭載的容量約500GB,且逐年提升假設2:根據yole,HBM 23年單價約10美元/GB。假設因規模效應,成本逐漸下降CAGR=35.04%010203040502023E2024E2025E2026E2027E22華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研
55、究所根據我們測算,全球服務器用DRAM市場規模將于27年增長至372.98億美元,HBM將占其12%。若按照全球DRAM市場約700億美元來估算,則27年AI服務器用HBM市場將占全球DRAM市場的6.5%。敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 我們預計全球服務器用存儲芯片市場規模將于我們預計全球服務器用存儲芯片市場規模將于2027年達到年達到372.98億美元,億美元,HBM占其占其12%資料來源:華安證券研究所整理服務器用服務器用DRAM(不含(不含HBM)市場規模)市場規模2023E2024E2025E2026E2027E普通服務器普通服務器普通服務器出貨量(萬臺)13801448151815
56、931671單臺普通服務器所使用的DRAM價格(萬元/臺)1.241.241.241.241.24普通服務器DRAM市場規模(億元)1713.711797.801885.851978.262075.19合計普通服務器DRAM市場規模(億美元)247.65 259.80 272.52 285.88 299.88 AI服務器服務器訓練端訓練端AI服務器出貨量(萬臺)0.52 0.69 0.87 1.04 1.21 單臺訓練端AI服務器所使用的DRAM價格(萬元/臺)2.482.482.482.482.48訓練端AI服務器DRAM市場規模(億元)1.291.722.162.593.02推理端推理端A
57、I服務器出貨量(萬臺)26.71 34.72 45.14 58.68 76.28 單臺推理端AI服務器所使用的DRAM價格(萬元/臺)2.482.482.482.482.48推理端AI服務器DRAM市場規模(億元)66.35 86.25 112.13 145.76 189.49 合計AI服務器DRAM(不含HBM)市場規模(億美元)9.77 12.71 16.51 21.44 27.82 合計服務器DRAM(不含HBM)市場規模(億美元)257.42 272.51 289.04 307.31 327.70 服務器用服務器用HBM市場規模市場規模2023E2024E2025E2026E2027E
58、合計HBM市場規模(億美元)13.6218.5525.1133.7945.28HBM占服務器占服務器DRAM市場市場2023E2024E2025E2026E2027E服務器DRAM市場規模(HBM+DDR)(億美元)271.04 291.06 314.14 341.11 372.98 HBM占服務器DRAM(HBM+DDR)比5%6%8%10%12%HBM占占DRAM市場比例市場比例(按照全球(按照全球DRAM市場市場700億美元來測算)億美元來測算)1.9%2.7%3.6%4.8%6.5%注:黃底為假設基于Trendforce和Research and Markets對服務器出貨量進行的預測
59、數據基于BOM表中的數據基于此前我們對于AI服務器的測算基于BOM表中的數據基于此前我們對于AI服務器的測算基于BOM表中的數據CAGR 8.31%CAGR 4.90%CAGR 29.89%CAGR 6.22%CAGR 35.04%23華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所2023年,隨著經濟的復蘇,下游需求有望逐漸恢復。并且,受益于ChatGPT的出現所催生出對于HBM的全新需求,三星與SK海力士的HBM訂單自2023年初以來大幅增加,疊加三星23年4月宣布的減產消息,我們認為,需求上的增長與供給上的減少將進一步造成供需差縮窄,進一步強化促進存儲芯片景氣度拐點
60、到來的確定性第三方角度,根據Trendforce,預計DRAM價格跌幅將于23Q2開始收窄敬請參閱末頁重要聲明及評級說明“AI服務器帶來的新增量服務器帶來的新增量+廠商減產”有望進一步促進供需平衡,市場預計存儲芯片價格跌幅將于廠商減產”有望進一步促進供需平衡,市場預計存儲芯片價格跌幅將于23Q2開始收窄開始收窄市場預計市場預計DRAM價格跌幅將于價格跌幅將于23Q2收窄收窄資料來源:Trendforce,華安證券研究所23Q1E23Q2FPC DRAMDDR4:down 15-20%DDR5:down 18-23%Blended ASP:down 15-20%DDR4:down 8-13%DD
61、R5: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%Down 10-15%Consumer DRAMDown 18-23%Down 10-15%合計合計 DRAMDown 20%Down 10-15%24華安研究華安研究
62、拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所DRAM現貨價同比增幅現貨價同比增幅-400%-200%0%200%400%600%800%1000%2015/7/312016/7/312017/7/312018/7/312019/7/312020/7/312021/7/312022/7/31DDR3 4GB 512M*8DDR3 4GB 256M*16DDR3 2GB 256M*8DDR3 2GB 128M*16從DRAM現貨價格走勢來看,DRAM現貨價格走勢與股價呈一定關聯性,走勢相似。當現貨價格跌幅開始收窄時,股價便開始筑底反彈;當現貨價格實現上漲時,股價也會同步上漲;在價格漲幅邊際
63、弱化時股價開始見頂此外,DRAM/NAND廠商的價格走勢與NOR廠商方向一致但幅度有所差異。因此,隨著DRAM現貨價格跌幅收窄,預計存儲板塊也將逐步復蘇,迎來投資機會敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 DRAM合約價格與股價走勢相似,價格收窄意味著存儲板塊投資機會有望到來合約價格與股價走勢相似,價格收窄意味著存儲板塊投資機會有望到來資料來源:Wind,華安證券研究所0501001502002015/7/312016/7/312017/7/312018/7/312019/7/312020/7/312021/7/312022/7/31美光(美元)旺宏(新臺幣)華邦(新臺幣)存儲廠商股價存儲廠商股價跌幅
64、跌幅開始開始收窄收窄價格跌幅開始變為漲幅價格跌幅開始變為漲幅價格開始下跌價格開始下跌跌幅開始收窄跌幅開始收窄價格跌幅開始變為漲幅價格跌幅開始變為漲幅價格開始下跌價格開始下跌漲跌幅漲跌幅=0%=0%漲跌幅漲跌幅=0%=0%漲跌幅漲跌幅=0%=0%漲跌幅漲跌幅=0%=0%25華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所目錄目錄1總 量 與總 量 與 B O M 表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽2I C 載 板:載 板:P C B 單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家單 機
65、 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家3存 儲:周 期 底 部 下,存 儲:周 期 底 部 下,H B M 帶 來 需 求 端 邊 際 增 量帶 來 需 求 端 邊 際 增 量4設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘5新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器/D r m o s/芯 片 電 感芯 片 電 感26華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所以GPU,CPU,FPGA,ASIC為
66、代表的算力芯片,極大程度上仰仗14/7nm以下先進制程的晶圓產能,在全球半導體周期并未明顯轉好的前提下,14nm及以下制程產能仍然維持著相對緊張,如臺積電高雄工廠28nm制程擴產暫停同時將轉為先進制程。國內來看,主流fab廠的產能利用率仍在下降通道中(22年Q4中芯國際產能利用率不足80%),但中芯南方等14/28nm節點產線依然維持著相對較高的稼動率算力芯片中,SOC,CPU,GPU等芯片對于先進制程工藝的需求較高,AI加速到來,算力需求在云端,邊緣端以及終端多環節同步激增,臺積電的幾大重點客戶英偉達,Intel,蘋果等對應了大量的先進制程算力需求,而隨著國際環境的復雜而隨著國際環境的復雜,
67、國內國內AI芯片公司在上游環節受到限制芯片公司在上游環節受到限制,大陸算力芯片需要很大陸算力芯片需要很大程度上依靠國產大程度上依靠國產fab產能和工藝產能和工藝。因此因此,晶圓廠工藝配合國產設備將為國產算力芯片公司提供堅實的基礎晶圓廠工藝配合國產設備將為國產算力芯片公司提供堅實的基礎敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 晶圓廠工藝與半導體設備是支撐算力的地基晶圓廠工藝與半導體設備是支撐算力的地基資料來源:臺積電財報,各公司官網,華安證券研究所5nm7nm16nm20nm28nm40/45nm65nm90nm90nm以上以上臺積電臺積電7nm以下制程已經占據以下制程已經占據50%以上收入構成(以上收入
68、構成(23Q1)國內算力國內算力GPU制程等參數與英偉達制程等參數與英偉達A100對比對比廠商廠商英偉達英偉達海光信息海光信息摩爾線程摩爾線程壁仞科技壁仞科技天教智芯天教智芯型號A100深算一號MTT S3000壁礪100P天垓100制程7nm7nm FinFETNA7nm7nm核心數目691240964096NANA時鐘頻率0.77-141GH215-1.7GH21.9GH2NANA顯存客量40GB/80GB32G832G864GB32G8顯存類型HBM2eHBM2GDDR6HBM2EDRAM HBM2FP32 運算性能19.5 TFLOPSNA15.2 TFLOP5240TFLOPS(峰值
69、)37 TFLOPS總線接口PCle 4.0 x16PCle Gen4 X 16PCle Gen5 x16PCle 5.0 X16PCle Gen4.0 x 16TDP250W350Ws35W450-55W250W27華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所算力芯片以及各類終端對于芯片性能需求的大幅提升,國內在光刻機波長精度受限的情況下國內在光刻機波長精度受限的情況下,光刻多重曝光技術帶來了新的技術解決方案光刻多重曝光技術帶來了新的技術解決方案。先利用浸沒式光刻機形成節距較大的線條,再利用側墻圖形轉移的方式形成1/2節距的線條,該技術適合線條排列規則的圖形層,如F
70、inFET工藝中的Fin或后段金屬線條。光刻多重曝光技術通常需要反復進行涂膠光刻顯影刻蝕等工藝流程,因此光刻多重曝光技術的發展大大增加了浸沒式DUV光刻機,涂膠顯影機,刻蝕機,薄膜沉積等設備的潛在需求對于國產先進工藝來說,光源波長為193nm的DUV光刻機搭配浸沒式技術是海外可以供應的最先進機臺,根據光刻機瑞利公式,DUV理論上用來制造28nm線寬芯片,而通過多重曝光技術,實際可以做到7nm的極限線寬,多重曝光如果廣泛應用,將同步擴大中國市場對浸沒式光刻機,涂膠顯影機,刻蝕機,薄膜設備的需求敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 新需求:多重曝光與先進制程帶來設備需求增加新需求:多重曝光與先進制程帶來
71、設備需求增加光刻光刻-刻蝕兩步驟重復(刻蝕兩步驟重復(Lam researchLam research)資料來源:LAM RESEARCH,華安證券研究所多重曝光技術圖解多重曝光技術圖解-獲得更小線寬(獲得更小線寬(Lam researchLam research)28華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所算力2022年10月7日美國BIS新規擴大半導體設備進出口限制范圍后,對大陸半導體上游產業鏈影響較大。雖然28nm以上不受制裁的產線占據fab廠的大多數,但是存儲廠商,中芯京城等偏先進制程的fab廠進度出現延緩但隨著2023年初各大廠商對國產設備工藝平臺的持續
72、推進,以及2022年以來二三線晶圓廠擴產的加速,我們測算了部分廠商進度推延狀態下的前道設備市場狀況。雖然制裁確實影響了2022年的擴產幅度,但2023年fab擴產實際同比下滑程度并不明顯,而隨著23年下半年中芯京城等fab擴產招標的開啟,24年大陸晶圓廠資本開支將會同比提升1.2022年相較于制裁前的樂觀預期擴產需求下滑了約20%2.2023年相較于2022年同比預計下滑約5%以內3.中芯多個項目同時開工,預計2023年的資本開支將有很大一部分投入到土地建設工程上,24年之后隨著周期反轉整體,以及前期土地建設的完成,多個產線同時擴產迎接下一波上行周期,預計設備投入將會在24年之后大幅度回暖4.
73、四大廠預計將是未來大陸60%-70%的產能貢獻,也是80%以上的資本開支貢獻敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 需求端:晶圓廠擴產受地緣政治沖擊可控需求端:晶圓廠擴產受地緣政治沖擊可控資料來源:XXXXXXX,華安證券研究所晶圓廠內資晶圓廠內資尺寸尺寸產線產線現有產能現有產能總規劃產能總規劃產能22新增新增23新增新增24新增新增中芯國際12寸中芯北方91020012寸中芯北京5.2600012寸中芯京城 21011312寸中芯東方01000212寸中芯深圳0402212寸中芯西青01000012寸中芯南方2.571108寸中芯上海11.513.50008寸中芯深圳770008寸中芯天津11.51
74、53.5008寸中芯紹興7.5162.5338寸中芯寧波1.58222長江存儲12寸長存一期101000012寸長存二期0202 04 00合肥長鑫12寸長鑫一期71222112寸長鑫二期012進度延緩2312寸長鑫北京310000合肥晶合集成12寸晶合一期121200012寸晶合二期025003華虹半導體12寸ICRD一期2200012寸ICRD二期1211012寸ICRD三期0400212寸華虹無錫6.59.51208寸上海fab1-317.817.8000其他廠商12寸121088寸1210512寸增量寸增量2021248寸增量寸增量201510約當約當8寸寸6562.256429華安研
75、究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所除了大陸市場自身狀況以外,全球半導體市場需求也受到了周期性因素的擾動。從資本開支的角度看,2022年末全球部分重要企業均下調了投入預期,臺積電將其2022年資本支出從400-440億美元降至約360億美元。SK海力士預計故決定削減明年資本支出50%以上,并對收益較低的存儲產品進行減產。美光因需求下滑,放慢生產速度并削減資本支出,預計 2023 會計年度資本支出將減少約 80 億美元,即至少減少 30%,晶圓廠設備支出減少 50%SEMI對對2023年全球年全球fab擴產趨勢給出了較為悲觀的預期擴產趨勢給出了較為悲觀的預期:其預計,
76、2023年中國大陸地區擴產量約減少47%,全球fab擴產量將同比減少15%。但根據我們測算將好于市場預期:但根據我們測算將好于市場預期:2022年以來二三線晶圓廠(中小fab)擴產的加速,2023年fab擴產實際同比下滑程度并不明顯(約同比下滑5%以內),而隨著23年下半年中芯京城等fab擴產招標的開啟,24年大陸晶圓廠資本開支將會同比提升敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 需求端:“需求端:“-15%VS-5%”,中國大陸,中國大陸fab廠擴產或好于市場悲觀預期廠擴產或好于市場悲觀預期資料來源:semi,華安證券研究所各地區各地區fab擴產變動幅度擴產變動幅度20222023E2024E美國22
77、%3%43%中國-6%-47%41%歐洲&中東140%19%14%日本-11%-14%55%韓國-11%-25%59%SE Asia17%-15%42%中國臺灣20%6%6%合計合計6%-15%31%SEMI預計中國大陸地區預計中國大陸地區23年擴產量減少約年擴產量減少約47%,但根據我們測算,但根據我們測算,23年年FAB擴產實際同比下滑約在擴產實際同比下滑約在5%以內以內30華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所2022年,國產設備國產化率持續增加,根據我們測算,2022年整體國產化率達到16%。離子注入,涂膠顯影處在國產化起量的第一年:這兩類設備出貨量在2
78、1/22兩年從零到一的突破的同時,訂單量也迅速攀升,具備基數低,國產化率提升快的特點,預計23年訂單層面和出貨量層面仍然將保持較快增長,國產化率覆蓋度有望迅速提升刻蝕機和薄膜設備的整體國產化率均在10%-15%之間。光刻機,刻蝕機,薄膜設備是三類最主要的前道設備環節,這幾類設備體量大,分別占據前道設備資本開支20%以上市場空間。國產設備正在匹配不同薄膜材料的刻蝕和沉積工藝,并在28nm/14nm的環節逐步提高覆蓋度,在部分細分領域如EPI,ALD等領域逐步補全產品品類,長期替代空間依舊廣闊熱處理設備,清洗設備,CMP設備等環節國產化覆蓋率較高。熱處理(各類爐管)及清洗設備國產化率在30-40%
79、左右光刻機核心設備是國產化能力相對薄弱的環節,目前上海微已有i-line/90nm光刻機,以及后道先進封裝光刻機的出貨,但我國28nm國產光刻機量產仍需時間。展望2023,除去光刻機的國產化率正在從20%的節點上向上提升,24年隨著存儲線的拉通國產化率有望較23年加速提升敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 供給端:設備的供給端:設備的2023仍處于國產化率仍處于國產化率20%到到30%的快速放量期的快速放量期資料來源:公開資料整理,華安證券研究所1000300(單位:億美元)(單位:億元)半導體設備半導體設備分類分類占比占比全球市場規模全球市場規模國內市場規模國內市場規模 國產體量國產體量 國產化
80、率國產化率光刻機20%200420-1%刻蝕設備22%2204625412%ICP11%105220.53014%CCP11%105220.52411%薄膜沉積設備22%2204625311%PECVD7%72.6152.461812%濺射PVD4%41.887.781315%管式CVD3%26.455.4459%ALD2%24.250.82510%LPCVD2%24.250.82510%EPI1%8.818.4810%MOCVD1%6.613.86751%ECD/ECP鍍銅1%6.613.860.54%其他1%6.613.86214%量測設備10%10021073%清洗設備6%6012650
81、40%涂膠顯影4%3573.53.55%熱處理3%2552.52038%離子注入10%10021052%CMP3%2552.51427%其他2%1531.51548%16%20%按照穩態市場空間計算的國產化率按照穩態市場空間計算的國產化率晶圓制造前端設備 1010億美元總國產化率總國產化率國產化(除光刻機)國產化(除光刻機)注:統計為2022預估銷售額,從訂單增速來看,預計23年整體國產化率會提高到25%以上31華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所目錄目錄1總 量 與總 量 與 B O M 表:算 力 新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽表:算 力
82、新 需 求 下 的 供 應 鏈 機 會 概 覽2I C 載 板:載 板:P C B 單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家單 機 價 值 量 中 容 易 忽 視 的 大 贏 家3存 儲:周 期 底 部 下,存 儲:周 期 底 部 下,H B M 帶 來 需 求 端 邊 際 增 量帶 來 需 求 端 邊 際 增 量4設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘設 備:超 市 場 悲 觀 預 期 下 的 新 工 藝 需 求 挖 掘5新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器新 電 源 解 決 方 案 機 會:多 相 控 制 器/D r m o
83、s/芯 片 電 感芯 片 電 感32華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所多相多相BUCK電源是服務器用電源是服務器用CPU/GPU的最佳電源解決方案的最佳電源解決方案。隨著大數據、云計算、人工智能概念的興起,通信基站、數據中心等基礎建設終端應用都需要功率更大的CPUGPU來支持更為強勁的算力需求。而普通單相BUCK電源難以滿足CPU/GPU大負荷瞬間的大電流需求,會有過大的應力導致器件發熱嚴重、使用壽命縮短、效率降低。而多相BUCK電源通過并聯的方式,能夠同時提供m個頻率相同而初相位互異的電壓的電源。多個相位并聯在一起共用輸入和輸出電容,可以有效減少輸出和出入
84、電容,在高負載電流下能提高熱性能和效率,并且可以改善負載瞬態期間的過沖和下沖,因此被認為是這些應用場景的最佳解決方案DrMOS方案將驅動方案將驅動IC與功率與功率MOSFET集成集成,是目前常用的多相電源供電方案是目前常用的多相電源供電方案。目前,常說的多相電源包含控制器和DrMOS,是一種多路交錯并聯的同步BUCK拓撲。DrMOS將功率MOSFET和驅動IC集成在一個芯片中,采用芯片封裝工藝,再內部優化功率回路和驅動回路,可以最大程度減少寄生電感和電容影響。使用DrMOS方案可以將功率回路和控制回路完全分開互不干擾,設計簡潔靈活,系統更為緊湊可靠,更有利于數字電源的設計敬請參閱末頁重要聲明及
85、評級說明 服務器用服務器用CPU/GPU的最佳電源解決方案驅動多相控制器的最佳電源解決方案驅動多相控制器+DrMOS市場增長市場增長DrMOS集成了驅動集成了驅動IC和功率和功率MOSFET資料來源:TDK、芯源科技,華安證券研究所48V數據中心應用中的芯源系統產品框圖數據中心應用中的芯源系統產品框圖多相控制器多相控制器DrMOS多相電路的各電流波形多相電路的各電流波形DrMOSDrMOSDrMOS33華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 我們預計服務器用多相控制器我們預計服務器用多相控制器+DrMOS市場規模將于市場規模將于27
86、年達到年達到12.32億美元,億美元,20232027 CAGR約約6.21%資料來源:華安證券研究所整理單臺單臺AI服務器中服務器中GPU對應價值量對應價值量單個GPU對應的多相控制器+DrMOS價值量多相控制器一個GPU所需多相控制器數量(顆)1多相控制器單價(美元/顆)9一個GPU對應的多相控制器價值量(美元)9DrMOS一個GPU所對應的DrMOS數量16DrMOS單價(美元/顆)1.5一個GPU所對應的DrMOS價值量(美元)24一個GPU所對應的多相控制器+DrMOS價值量(美元)33訓練端單臺AI服務器所需GPU數量8單臺AI服務器所用GPU對應的多相控制器+DrMOS價值量(美
87、元)264推理端單臺AI服務器所需GPU數量4單臺AI服務器所用GPU對應的多相控制器+DrMOS價值量(美元)132單臺普通服務器中單臺普通服務器中CPU對應價值量對應價值量多相控制器單臺服務器用CPU所需的多相控制器相數(相)10單臺服務器用DDR所需的多相控制器相數(相)10單臺服務器所需多相控制器的相數(相)20多相控制器單價(美元/相)0.58單臺普通服務器對應的多相控制器價值量(美元)11.6DrMOS單臺普通服務器所對應的DrMOS電流(A)1300DrMOS單價(美元/10A)0.43單臺普通服務器所對應的DrMOS價值量(美元)55.9單臺普通服務器所對應的多相控制器+DrM
88、OS價值量(美元)67.5根據產業鏈調研,目前普通服務器2顆CPU通常合計需配十相以上的多相控制器根據英飛凌、MPS等廠商提供的解決方案,普通服務器中所需DDR通常合計需要十相左右的多相控制器根據TI所公布的多相控制器價格,多相控制器相數越高,平均單相的價格越小,目前TI的12相控制器單相價格約0.58美元,故假設多相控制器的單相價格也為0.58美元/相服務器用多相控制器服務器用多相控制器+DrMOS市場規模市場規模2023E2024E2025E2026E2027E普通服務器普通服務器普通服務器出貨量(萬臺)13801448151815931671多相控制器+DrMOS單價(美元/臺)67.5
89、67.567.567.567.5普通服務器多相控制器+DrMOS市場規模(億美元)9.319.7710.2510.7511.28AI服務器服務器訓練端訓練端AI服務器出貨量(萬臺)0.52 0.69 0.87 1.04 1.21 多相控制器+DrMOS價值量(美元/臺)264264264264264訓練端AI服務器用多相控制器+DrMOS市場規模(億美元)0.0140.0180.0230.0270.032推理端推理端AI服務器出貨量(萬臺)26.7134.7245.1458.6876.28多相控制器+DrMOS單價(美元/臺)132132132132132推理端AI服務器用多相控制器+DrMO
90、S市場規模(億美元)0.350.460.600.771.01AI服務器用多相控制器+DrMOS市場規模(億美元)0.37 0.48 0.62 0.80 1.04 服務器用多相控制器+DrMOS市場規模(億美元)9.68 10.25 10.87 11.55 12.32 根據產業鏈調研,普通服務器CPU用DrMOS通常合計約1000A,DDR所需DrMOS安培數低于CPU,假設單臺服務器所需DrMOS約1300A根據TI所公布的DrMOS價格,單顆DrMOS安培越高,單價越高,但其每10A的單價越低,目前70A的DrMOS中每10A的DrMOS單價約0.43美元,故假設DrMOS每10A單價約0.
91、43美元根據產業鏈調研,一顆GPU配一顆多相控制器V100需要1顆16相多相控制器,假設A100與V100類似,也需要一顆16相多相控制器。TI的8相控制器價格約7美元,12相價格約8美元,假設16相控制器單價約9美元一顆16相多相控制器需要配16顆DrMOS根據TI,一顆DrMOS單價約1.5美元假設一臺訓練型AI服務器需要8顆GPU假設一臺推理型AI服務器需要4顆GPU注:黃底為假設服務器用多相控制器服務器用多相控制器+DrMOS市場規模市場規模0510152023E2024E2025E2026E2027E普通服務器AI服務器單位:億美元CAGR=6.21%34華安研究華安研究 拓展投資價
92、值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所電感起到為芯片前端供電的作用,單臺普通服務器所需芯片電感價值量約15美元。而AI服務器相較于普通服務器,增加了GPU用量,也帶動了電感的需求量提升。以英偉達GM204芯片為例(用于PC),英偉達GPU至少需要6顆電感,假設AI服務器所用GPU所需的電感數量與GM204類似,則若AI服務器搭載4顆GPU,便需要增加至少24顆電感;若搭載8顆GPU,則需要增加至少48顆電感根據產業鏈調研,芯片電感根據工藝復雜程度、功率大小、重量等因素,單價在0.431.45美元/顆左右。因此,若AI服務器搭載4顆GPU,單臺所需電感價值量便至少增加10.32美元;若搭載8
93、顆GPU,單臺所需電感價值量便至少增加20.64美元敬請參閱末頁重要聲明及評級說明 其他:其他:AI服務器的服務器的GPU增量帶動芯片電感用量增長增量帶動芯片電感用量增長英偉達英偉達GM204的開關電源供電電路的開關電源供電電路資料來源:超能網,華安證券研究所35華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所重要聲明重要聲明分析師聲明分析師聲明本報告署名分析師具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格,以勤勉的執業態度、專業審慎的研究方法,使用合法合規的信息,獨立、客觀地出具本報告,本報告所采用的數據和信息均來自市場公開信息,本人對這些信息的準確性或完整性不做任何保證
94、,也不保證所包含的信息和建議不會發生任何變更。報告中的信息和意見僅供參考。本人過去不曾與、現在不與、未來也將不會因本報告中的具體推薦意見或觀點而直接或間接收任何形式的補償,分析結論不受任何第三方的授意或影響,特此聲明。免責聲明免責聲明華安證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準,已具備證券投資咨詢業務資格。本報告中的信息均來源于合規渠道,華安證券研究所力求準確、可靠,但對這些信息的準確性及完整性均不做任何保證,據此投資,責任自負。本報告不構成個人投資建議,也沒有考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要??蛻魬紤]本報告中的任何意見或建議是否符合其特定狀況。華安證券及其所屬關聯機構可能會
95、持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易,還可能為這些公司提供投資銀行服務或其他服務。本報告僅向特定客戶傳送,未經華安證券研究所書面授權,本研究報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品,或再次分發給任何其他人,或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。如欲引用或轉載本文內容,務必聯絡華安證券研究所并獲得許可,并需注明出處為華安證券研究所,且不得對本文進行有悖原意的引用和刪改。如未經本公司授權,私自轉載或者轉發本報告,所引起的一切后果及法律責任由私自轉載或轉發者承擔。本公司并保留追究其法律責任的權利。投資評級說明投資評級說明以本報告發布之日起6個月內,證券(或行業指數)相對
96、于同期滬深300指數的漲跌幅為標準,定義如下:行業評級體系行業評級體系增持:未來 6 個月的投資收益率領先滬深 300 指數 5%以上;中性:未來 6 個月的投資收益率與滬深 300 指數的變動幅度相差-5%至 5%;減持:未來 6 個月的投資收益率落后滬深 300 指數 5%以上;公司評級體系公司評級體系買入:未來6-12個月的投資收益率領先市場基準指數15%以上;增持:未來6-12個月的投資收益率領先市場基準指數5%至15%;中性:未來6-12個月的投資收益率與市場基準指數的變動幅度相差-5%至5%;減持:未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指數5%至15%;賣出:未來6-12個月的投資收益率落后市場基準指數15%以上無評級:因無法獲取必要的資料,或者公司面臨無法預見結果的重大不確定性事件,或者其他原因,致使無法給出明確的投資評級。市場基準指數為滬深300指數。36華安研究華安研究 拓展投資價值拓展投資價值華安證券研究所華安證券研究所謝謝!謝謝!