1、 證 券 研 究 報證 券 研 究 報 告告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 未經許可，禁止轉載未經許可，禁止轉載 行業研究行業研究 電子電子 2025 年年 03 月月 23 日日 電子行業深度研究報告 推薦推薦（維持）（維持）國內算力需求爆發，供應鏈揚帆起航國內算力需求爆發，供應鏈揚帆起航 供需兩端向上，國產算力揚帆起航。需求端：供需兩端向上，國產算力揚帆起航。需求端：23 年 AI 浪潮以來海外 CSP 大幅提高資本開支，CY2024 前三季度北美云廠商 Meta、亞馬遜、谷歌、微軟 CapEx 總和達 1560.03 億美元（YoY+49.3

2、7%），已超過 2023 全年總和，海外云廠對 25 資本指引樂觀。阿里、騰訊、百度等國內廠商的資本開支 2024 年開始高增（多個季度同比增速近 100%），其中 24Q4 阿里資本開支實現同比增長 336%至 318 億元。2025年國內大廠資本開支有望進一步上行：騰訊全面擁抱 Deepseek，宣布旗下多個產品矩陣式接入 DeepSeek R1；阿里與蘋果就 AI 領域展開合作；字節 2024 年用于 AI數據中心的投入僅次于北美四大云廠商（Omdia 數據），截至 24 年 12 月 15 日豆包大模型日均 tokens 突破了 4 萬億，7 個月增長超過 33 倍。供給端供給端：美國

3、擴大芯片出口管制范圍，限制范圍從擴大至次高性能芯片，國產算力自主可控迫在眉睫，華為寒武紀等國產算力芯片陸續發布，如昇騰 910B 采用 32 核自研架構，半精度FP16 算力 320TFLOPS，支撐千億參數大模型訓練。同時國內騰訊阿里百度加強自研 ASIC 芯片布局助力算力芯片國產化進程。Deepseek 帶動國產大模型彎道超車，DeepSeek-R1 通過算法效率提升與硬件適配優化，降低訓練成本與制程依賴，提供了在算力有限的條件下通過算法創新的技術突破路徑與解決方案。多家國產芯片企業（華為昇騰等）已完成 Deepseek 適配，軟硬件協同打破海外壟斷。國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發。國產

4、算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發。在供給端資本開支不斷上行，需求端國產算力芯片不斷突破情況下國產算力供應鏈有望快速崛起。同時國產算力芯片因制程、互聯等與國外頭部廠家尚有差距，對電源、散熱等零部件提出更高要求，帶來相關產業進一步增量需求。（1）芯片：）芯片：國產 GPU 初露曙光。英偉達憑借技術領先與生態壁壘持續鞏固其全球壟斷地位，國產 GPU 供應商包括華為、寒武紀、摩爾線程、燧源等，同時騰訊、阿里、字節、百度等互聯網大廠紛紛積極投入 ASIC 自研芯片。（2）先進封裝：）先進封裝：海量數據催生高帶寬需求，CoWoS+HBM 已成為 AI 芯片的“標配”。數據量激增+高性能計算要求芯片更高密度地集

5、成晶體管，促使封裝技術由傳統封裝向先進封裝迭代，目前 CoWoS+HBM 已成為 AI 芯片的主流技術。近年來以長電科技等為代表的國內封測領軍企業，通過內生外延等方式不斷提升在先進封裝領域的競爭力，為國產算力的發展筑牢硬件根基。（3）整機組裝：）整機組裝：國內廠商憑借成本控制和制造能力，在服務器組裝環節占據領先地位。國內市場浪潮、新華三、寧暢位居 AI 服務器廠商前列，華勤技術、比亞迪電子依托消費電子制造優勢切入服務器制造領域。（4）電源：）電源：性能提升 GPU 功耗不斷增加，服務器電源持續升級。以英偉達為例，A100/H100/B200 單卡功耗 400/700/1000W 持續升級，同時

6、 Blackwell系列采用 36/72 卡架構，較 A/H 系列 8 卡架構進一步升級。臺資廠臺達、光寶在電源領域布局相對領先，近年來歐陸通、麥格米特等公司已在 AI 服務器電源領域取得相應進展。（5）散熱：液冷大勢所趨。）散熱：液冷大勢所趨。從服務器層面單卡功耗升級和架構升級液冷大勢所趨，英偉達新一代 GPU GB200 首次采用液冷散熱。從數據中心層面風冷數據中心的溫控環節能耗占比達 40%，電力需求激增，降低單位算力能耗迫在眉睫，冷板式液冷 PUE 值能低至 1.2 以下。（6）互聯：）互聯：算力提升對互聯要求提升，帶來銅連接、交換機、光模塊等配套產業鏈投資機會。英偉達 GB200 使

7、用 5000 根NVLink 銅纜，成本節省 6 倍，帶動了銅連接的熱潮。帶寬及能耗瓶頸下 CPO 成破局關鍵，玻璃基板因其彈性模量更大、硬度更大、熱膨脹系數匹配等優點有望助力 CPO 落地。投資建議：投資建議：在供給端資本開支不斷上行，需求端國產算力芯片不斷突破情況下國產算力供應鏈有望快速崛起。建議關注：寒武紀、海光信息、安孚科技、長電科技、建議關注：寒武紀、海光信息、安孚科技、長電科技、華懋科技、比亞迪電子、華勤技術、麥格米特、歐陸通、奧?？萍?、申菱環境、沃華懋科技、比亞迪電子、華勤技術、麥格米特、歐陸通、奧?？萍?、申菱環境、沃格光電、藍思科技、萊寶高科、藍特光學、立訊精密、深南電路、勝宏

8、科技、世運格光電、藍思科技、萊寶高科、藍特光學、立訊精密、深南電路、勝宏科技、世運電路、威爾高、領益智造。電路、威爾高、領益智造。風險提示：風險提示：算力需求不及預期，地緣競爭加劇，競爭格局加劇 證券分析師：耿琛證券分析師：耿琛 電話：0755-82755859 郵箱： 執業編號：S0360517100004 證券分析師：岳陽證券分析師：岳陽 郵箱： 執業編號：S0360521120002 證券分析師：姚德昌證券分析師：姚德昌 郵箱： 執業編號：S0360523080011 行業基本數據行業基本數據 占比%股票家數(只)478 0.06 總市值(億元)92,911.37 9.26 流通市值(億

9、元)72,770.59 9.11 相對指數表現相對指數表現%1M 6M 12M 絕對表現-6.5%55.0%32.1%相對表現-4.9%32.7%22.7%相關研究報告相關研究報告 消費電子行業深度研究報告：AI眼鏡快速迭代，行業或有望迎來爆發 2025-03-07 電子行業深度研究報告：AI 眼鏡洞見未來，SoC智控萬物互聯 2025-03-06 電子行業深度研究報告：AI+浪潮下，信息采集端“心臟”CMOS 有望大展宏圖 2025-02-12 -13%7%28%48%24/0324/0624/0824/1025/0125/032024-03-252025-03-21電子滬深300華創證券研

10、究所華創證券研究所 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 未經許可，禁止轉載未經許可，禁止轉載 投資主題投資主題 報告亮點報告亮點 全面論述國產算力行業發展情況及未來趨勢。全面論述國產算力行業發展情況及未來趨勢。本報告主要分為兩部分：第一部分從國產算力需求端和供給端展開分析，探討國產算力自主可控的必要性以及國產算力的需求爆發趨勢。第二部分從具體產業鏈環節入手，國產算力的自主可控將為多個產業鏈環節帶來增量，主要包括芯片、先進封裝、組裝、電源、散熱、連接、交換機&光模塊等方面，第二部分具體探討國產算力爆發將為哪些產業鏈

11、環節帶來增長。投資邏輯投資邏輯 需求端供給端齊向上，國產廠商大有可為。需求端供給端齊向上，國產廠商大有可為。需求端 24 年北美云廠商資本開支高增、25 年指引樂觀，國內廠商的資本開支高速增長階段相對滯后于海外，2024 年國內云廠商紛紛自研大模型并持續迭代，算力需求高增，近期國內大廠阿里（與蘋果合作）、騰訊（接入 Deepseek）等動作頻發，算力需求有望進一步上移。供給端美國修訂出口規則擴大管制范圍，限制范圍從最高性能芯片擴大至次高性能芯片，國產算力自主可控迫在眉睫，華為寒武紀等廠家推出國產算力芯片，大廠積極開展 ASIC 自研芯片，國產算力的需求提升和自主可控的要求有望帶動國產算力供應鏈

12、需求大幅增長。國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發。國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發。國產算力的快速崛起將為多個產業鏈環節帶來增量，包括芯片、先進封裝、整機組裝、電源、散熱、連接、交換機&光模塊等方面，多數環節國產廠商滲透率仍然較低，國產替代空間廣闊。投資建議：投資建議：在供給端資本開支不斷上行，需求端國產算力芯片不斷突破情況下國產算力供應鏈有望快速崛起。建議關注：寒武紀、海光信息、安孚科技、長電科技、華懋科技、比亞迪電子、華勤技術、麥格米特、歐陸通、奧?？萍?、申菱環境、沃格光電、藍思科技、萊寶高科、藍特光學、立訊精密、深南電路、勝宏科技、世運電路、威爾高、領益智造。NBnZqQrOyQxOnQr

13、P6M9R9PnPrRoMqNfQqQoNfQpNqNaQqQzQxNmQsPwMsRzQ 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 3 目目 錄錄 一、一、AI 算力需求快速增長，國產廠商大有可為算力需求快速增長，國產廠商大有可為.8 二、國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發二、國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發.13（一）芯片：芯片是服務器算力核心，國產 CPU/GPU 初露曙光.14（二）先進封裝：海量數據催生高帶寬需求，CoWoS+HBM 大勢所趨.22（三）整機組裝：AI 算力浪潮涌動，國產服務器市場揚帆遠航.26

14、（四）電源：AI 帶來用電需求急劇增長，高效服務器電源重要性顯著提升.28（五）散熱：算力需求持續提升，散熱技術更新換代.33（六）連接：算力提升對連接器及線纜要求更高，GPU 升級助力銅連接滲透.38（七）交換機&光模塊：互聯要求提升，帶寬及能耗瓶頸下 CPO 成破局關鍵.40 三、相關標的三、相關標的.44 1、寒武紀：算力產業鏈核心環節，24Q4 已實現上市以來首次單季度盈利.44 2、海光信息：高端處理器持續突破，AI 算力生態加速拓展.44 3、安孚科技：投資象帝先達成深度戰略合作，開啟國產 GPU 新征程.45 4、長電科技：國內封測龍頭，全面布局先進封裝加速成長.45 5、華懋科

15、技：汽車被動安全行業領先企業，前瞻布局算力業務.45 6、比亞迪電子：一體化智造平臺，前瞻布局服務器領域.46 7、華勤技術：全球領先智能硬件平臺型企業，加速向 AI 算力時代躍遷.46 8、麥格米特：電氣自動化領域一站式解決方案提供商，積極布局服務器電源市場.47 9、歐陸通：海內外算力需求共振向上，高功率電源大有所為.47 10、奧?？萍迹悍e極拓展服務器電源業務，目前已實現批量出貨.47 11、申菱環境：國內領先的溫控與能源解決方案商，與頭部客戶合作享受行業發展紅利.48 12、沃格光電：國內玻璃基板龍頭，半導體&顯示領域齊發力.48 13、藍思科技：玻璃加工領先企業，前瞻研發半導體材料.

16、49 14、萊寶高科：核心業務穩中提質，前瞻布局玻璃基板業務.49 15、藍特光學：深耕光學元件行業，已在玻璃基板等領域有一定技術儲備.49 16、立訊精密：領航多領域高速銅連接，提供電連接全套解決方案.50 17、深南電路：三大主營業務持續深化布局，高多層、高散熱 PCB 優勢顯著.50 18、勝宏科技：24 年業績符合預期，AI 產品放量推動業績高增長.50 19、世運電路：精準卡位汽車電子賽道，數通與汽車雙輪驅動.51 20、威爾高：服務器電源 PCB 空間廣闊，公司配套大客戶享受行業發展紅利.51 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監

17、許可（2009）1210 號 4 21、領益智造：精密制造一站式解決方案供應商，積極布局 AI 終端硬件領域.52 四、風險提示四、風險提示.52 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 未經許可，禁止轉載未經許可，禁止轉載 圖表目錄圖表目錄 圖表 1 北美科技巨頭資本開支快速上行（億美元）.8 圖表 2 海外大廠關于 capex 指引及描述.8 圖表 3 百度、阿里、騰訊資本開支總和變化情況（億人民幣）.9 圖表 4 騰訊元寶接入 DeepSeek.10 圖表 5 阿里巴巴確認與蘋果 AI 相關合作傳聞.10 圖表

18、 6 GPU 加速效果遠超 CPU.10 圖表 7 GPU 占服務器成本百分比(%).10 圖表 8 英偉達數據中心收入（億美元）.11 圖表 9 2023 年全球 GPU 出貨份額.11 圖表 10 華為寒武紀產品參數對比.11 圖表 11 DeepSeek-V3 多項評測成績超越其他開源模型.12 圖表 12 國產算力產業鏈.13 圖表 13 Scaling law 指出大模型性能與計算量、模型參數量和訓練數據量有關.14 圖表 14 大模型發展時間線.14 圖表 15 2018-2023 年間大模型參數數量.14 圖表 16 CPU、GPU、FPGA 與 ASIC 的算力、架構及應用場景

19、對比.15 圖表 17 英偉達典型產品型號.15 圖表 18 PC GPU 市場份額.17 圖表 19 典型云端計算芯片算力表現比較.17 圖表 20 標準 ASIC 示意圖.18 圖表 21 博通 ASIC 客戶及進展.19 圖表 22 國產 AI 芯片產品與英偉達對比.19 圖表 23 華為昇騰 910 芯片.20 圖表 24 寒武紀 MLU370-X4.21 圖表 25 海光信息 DCU 產品.21 圖表 26 國產廠商自研 ASIC 進展及布局.22 圖表 27 傳統封裝與先進封裝技術示意圖.23 圖表 28 2022-2028E 全球先進封裝市場空間及技術格局.23 圖表 29 Co

20、WoS-S 示意圖.24 圖表 30 CoWoS 產能需求客戶（2025E）.24 圖表 31 CoWoS 三類技術對比.24 圖表 32 HBM 示意圖.25 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 6 圖表 33 HBM 技術演進變化.25 圖表 34 2022 年頭部廠商封裝技術類型占比.25 圖表 35 中國大陸部分封測廠封裝技術情況.26 圖表 36 長電科技 2.5D/3D 業務布局.26 圖表 37 服務器市場份額以 ODM 為主.26 圖表 38 2022 年中國服務器市場競爭格局.27 圖表 39

21、2022 年中國 AI 服務器市場競爭格局.27 圖表 40 TaiShan 200 服務器.27 圖表 41 Atlas 800 推理服務器.27 圖表 42 比亞迪電子為英偉達合作伙伴.28 圖表 43 P6220 通用 2U 機架服務器.28 圖表 44 H8000 4U NVLink GPU BOX.28 圖表 45 數據中心三級電源轉換架構.29 圖表 46 英偉達 GPU 功率與性能演進.29 圖表 47 英飛凌 3kw-12kw 服務器電源產品矩陣.30 圖表 48 服務器電源產業鏈.30 圖表 49 國內部分廠商服務器電源產品.31 圖表 50 HVDC 與 UPS 對比.31

22、 圖表 51 從傳統供電技術到巴拿馬電源技術的演變.32 圖表 52 臺達新一代 10kV 供電系統-SST.32 圖表 53 BBU 架圖形用戶界面(GUI).33 圖表 54 英偉達 GPU 熱設計功耗.33 圖表 55 電子元器件故障原因統計.34 圖表 56 風冷數據中心能耗分布.34 圖表 57 液冷數據中心能耗分布.34 圖表 58 數據中心制冷技術對應 PUE 范圍.35 圖表 59 英偉達發布 GB200.35 圖表 60 GB200 液冷方案的節能效果.35 圖表 61 冷板式、浸沒式、噴淋式液冷技術比較.36 圖表 62 冷板式液冷系統原理圖.36 圖表 63 液冷產業鏈圖

23、.37 圖表 64 中國液冷服務器市場快速增長（百萬美元）.37 圖表 65 2024H1 中國液冷服務器市場份額.37 圖表 66 數據中心液冷溫控可比公司對比.38 圖表 67 連接器示意圖.38 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 7 圖表 68 GB200 銅連接電纜.39 圖表 69 AOC/DAC/AEC 比較.39 圖表 70 立訊技術高速線纜組件產品.40 圖表 71 沃爾核材電線系列產品布局.40 圖表 72 交換機的工作原理.40 圖表 73 全球交換機市場規模.41 圖表 74 中國交換機市

24、場規模.41 圖表 75 2023 年全球交換機市場競爭格局.41 圖表 76 2023 年中國交換機市場競爭格局.41 圖表 77 光模塊結構示意圖.42 圖表 78 光模塊工程原理.42 圖表 79 2021-2023 年全球光模塊 TOP10 廠商.42 圖表 80 23Q2-24Q1 光模塊總體市場格局分布.42 圖表 81 2018-2029 年中國在全球光模塊市場中的份額.43 圖表 82 中國光模塊細分市場份額及預測.43 圖表 83 CPO 工藝架構.43 圖表 84 玻璃基板封裝產品.44 圖表 85 Corning 采用 CPO 工藝的玻璃基板產品.44 電子行業深度研究報

25、告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 8 一、一、AI 算力需求快速增長，國產廠商大有可為算力需求快速增長，國產廠商大有可為 1.1 需求端：國內大幅提高資本開支，需求端：國內大幅提高資本開支，Deepseek進一步加速國內廠家投入進一步加速國內廠家投入 AI 算力成為此輪算力成為此輪 AI 發展的核心驅動力，海外大廠加快算力基礎設施建設。發展的核心驅動力，海外大廠加快算力基礎設施建設。ChatGPT 掀起新一輪的 AI發展浪潮，大模型的性能遵守 Scaling law法則即大模型的最終性能主要與計算量、模型參數量和訓練數據量三者的

26、大小相關，AI算力成為此輪 AI發展的核心驅動力。北美科技巨頭紛紛加碼 AI相關投入，投資于數據中心、服務器和網絡設備等基礎設施。CY2024前三季度北美云廠商 Meta、亞馬遜、谷歌、微軟 CapEx 總和達 1560.03 億美元（YoY+49.37%），已超過 2023全年總和。圖表圖表 1 北美科技巨頭資本開支快速上行（億美元）北美科技巨頭資本開支快速上行（億美元）資料來源：Bloomberg，華創證券 海外云廠商海外云廠商 25 年資本開支指引樂觀，算力需求熱度高漲。年資本開支指引樂觀，算力需求熱度高漲。從海外云廠商對未來資本指引情況來看，北美四大云廠商 2025 年資本開支平均增速

27、至少在 3040%左右。其中谷歌表示 2025 年資本開支將達 750 億美元（YoY+43.68%），開支主要用于服務器和數據中心的 AI 領域投資。25 年 1 月微軟宣布計劃于 2025 財年投資 800 億美元用于 AI 智算中心建設，以支持 AI 訓練和部署，相比于 24 年資本開支同比增長 43.63%。Meta 預計 25 年資本開支 600-650 億美元（YoY+52.94%-65.69%）,未來數年還將投入數千億美元用于人工智能基礎設施。亞馬遜 25 年資本開支指引高達 1000 億美元（YoY+33%）。圖表圖表 2 海外大廠關于海外大廠關于 capex 指引及描述指引及

28、描述 公司名稱公司名稱 最新全財年最新全財年 capex 指引指引 財年對應自然季度財年對應自然季度 YoY（%）語言描述語言描述 Amazon 1000 億美金 2025Q1-2025Q4 33.3%大部分支出將用于支持技術基礎設施的增長。這主要包括 AWS 的投資，以滿足 AI 服務的需求，并支持北美和國際業務板塊的技術基礎設施。此外還會繼續投資于提高公司履約和運輸網絡的能力，以支持未來的增長，還會投資當日達配送設施和入庫網絡，以及機器人和自動化技術，以提高配送速度，降低履約成本。這些資本投資將支持 amazon 未來-20%0%20%40%60%80%100%120%0100200300

29、40050060070016Q1 16Q4 17Q3 18Q2 19Q1 19Q4 20Q3 21Q2 22Q1 22Q4 23Q3 24Q2AmazonMicrosoftGoogleMetaYoY 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 9 多年的增長。Microsoft 800 億美金（僅用于 AI數據中心建設）2024Q3-2025Q2 43.63%資本支出符合預期。公司超過一半的云計算和人工智能相關支出用于長期資產，這些資產將在未來 15 年及以后支持貨幣化。其余的云計算和人工智能支出主要用于服務器，包括中央

30、處理器（CPU）和圖形處理器（GPU），以滿足客戶需求，包括客戶合同積壓訂單。2026 財年，公司預計將繼續根據強勁的需求信號進行投資，包括公司需要交付的客戶合同積壓訂單，涵蓋整個微軟云。然而，增速將低于 2025 財年，支出結構將開始向與收入增長相關性更強的短期資產轉變。Google 750 億美金 2025Q1-2025Q4 43.68%將繼續向 AI 領域傾斜，開支主要用于對服務器和數據中心的投資 Meta 600-650 億美元 2025Q1-2025Q4 52.94%-65.69%除了 2025 年用于 AI 基礎設施的資本開支之外，扎克伯格表示未來數年，Meta還將投入數千億美元用

31、于人工智能基礎設施，他仍然認為，從長遠來看，大力投入資本支出和基礎設施建設將成為一種戰略優勢?！辟Y料來源：各公司業績說明會、Bloomberg，華創證券 自研大模型驅動算力需求增長，自研大模型驅動算力需求增長，24 年為國內年為國內 AI 建設元年。建設元年。與海外相比，阿里、騰訊、百度等國內廠商的資本開支高速增長階段相對滯后于海外，2024 年才開始高增階段（多個季度同比增速近 100%）。2024年三季度，三家國內廠商合計資本開支達 362億人民幣，實現同比增長 114.17%。根據目前已披露數據，阿里與騰訊資本開支實現同比大幅增長。24 年國內云廠商資本開支大幅增長的背后，主要原因系國內

32、云廠商紛紛自研大模型并持續迭代，包括阿里的通義千問、百度的文心一言、騰訊的混元大模型以及字節跳動豆包，此外眾多終端應用宣布接入 Deepseek，有望驅動國產算力需求。圖表圖表 3 百度、阿里、騰訊資本開支總和百度、阿里、騰訊資本開支總和變化情況（億人民幣）變化情況（億人民幣）資料來源：各公司官網，彭博，華創證券 近期國產互聯網廠商近期國產互聯網廠商 AI 動作頻發，有望進一步驅動國產算力資本開支高漲。（動作頻發，有望進一步驅動國產算力資本開支高漲。（1）騰訊）騰訊全面擁抱 Deepseek，宣布旗下多個產品矩陣式接入 DeepSeek R1，涵蓋騰訊文檔、騰訊-1-0.500.511.522

33、.53010020030040050060070080021Q1 21Q2 21Q3 21Q4 22Q1 22Q2 22Q3 22Q4 23Q1 23Q2 23Q3 23Q4 24Q1 24Q2 24Q3 24Q4百度阿里騰訊YoY（%）電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 10 元寶、QQ瀏覽器、ima 工作臺、QQ 音樂、騰訊地圖等眾多高頻場景。（2）據澎湃新聞據澎湃新聞報道，報道，阿里阿里聯合創始人、董事局主席蔡崇信于迪拜 2025世界政府峰會確認阿里與蘋果就AI展開合作，蘋果在中國銷售的 iPhone 手機

34、將采用阿里巴巴的人工智能技術，利用阿里人工智能技術為其手機賦能。（3）字節）字節 2024年用于 AI數據中心的投入僅次于北美四大云廠商（Omdia 數據），截至 24 年 12月 15 日，中新網數據顯示豆包大模型的日均 tokens突破了 4萬億，7個月里增長超過 33 倍。圖表圖表 4 騰訊元寶接入騰訊元寶接入 DeepSeek 圖表圖表 5 阿里巴巴確認與蘋果阿里巴巴確認與蘋果 AI 相關合作傳聞相關合作傳聞 資料來源：騰訊元寶網站 資料來源：澎湃新聞 1.2 供給端：海外加大供給端：海外加大 AI 芯片限制，國產廠家突圍芯片限制，國產廠家突圍 GPU 是服務器核心零部件，運算能是服務

35、器核心零部件，運算能力卓越且成本占比高。力卓越且成本占比高。GPU 即圖形處理器，起初用于圖形處理，如今在人工智能等多領域發揮關鍵作用。在服務器中它極為重要，相比于 CPU，憑借其強大并行計算能力可大幅提升運算速度。從成本占比看，以英偉達 DGXH100 為例，8GPU+4NVSwitch 基板在服務器總成本中占比達 72.62%。在數據呈指數增長、CPU迭代放緩的當下，GPU 加速計算優勢凸顯，是現代高性能計算服務器的核心零部件。圖表圖表 6 GPU 加速效果遠超加速效果遠超 CPU 圖表圖表 7 GPU 占服務器成本百分比占服務器成本百分比(%)資料來源：英偉達COMPUTEX發布會、轉引

36、自bilibili 資料來源：半導體行業觀察，華創證券 數據中心數據中心 GPU 領域英偉達一騎絕塵，幾乎壟斷市場。領域英偉達一騎絕塵，幾乎壟斷市場。近年來，隨著 AI 浪潮的興起，英偉達數據中心 GPU 出貨量及收入一路攀升。從英偉達數據中心收入情況來看，其收入自2024 財年起高速攀升，連續兩個季度收入同比增速高達 400%。在全球數據中心 GPU 出貨量份額方面，TechInsights 數據顯示 2023 年全球數據中心 GPU 總出貨量達到 385 萬8GPU+4NVSwitch基板,72.62%電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監

37、許可（2009）1210 號 11 顆，英偉達以 98%的市場份額穩居第一，與 2022 年的市場份額相近，幾乎壟斷了整個市場。這意味著在 2023 年，AMD 和英特爾（主要是數據中心 GPUMax 系列，未包括 Gaudi ASIC 芯片）兩家廠商加起來的總出貨量僅 9 萬顆。圖表圖表 8 英偉達數據中心收入（億美元）英偉達數據中心收入（億美元）圖表圖表 9 2023 年全球年全球 GPU 出貨份額出貨份額 資料來源：Bloomberg，華創證券 資料來源：TechInsights、轉引自芯智訊，華創證券 美國修訂出口規則擴大美國修訂出口規則擴大管制范圍，國產算力自主可控迫在眉睫。管制范圍

38、，國產算力自主可控迫在眉睫。美國時間 2023 年 10 月17 日，美國商務部工業和安全局（BIS）發布了一系列出口管制規則（以下簡稱為“2023年 10 月 17 日新規”），更新了對先進計算集成電路、半導體制造設備以及支持超級計算應用和最終用途的物項向包括中國在內的武器禁運國家的出口管制措施，并將中國的13 家實體列入了實體清單。其更新了 ECCN 3A090 管制要求，據 2022 年 10 月發布的規則中，僅限制最高性能芯片（TPP 超過 4800），但新增的 3A090b 限制標準同時針對 TPP在 1600-4800 之間的次高性能芯片。美國時間 2025 年 1 月 13 日，

39、美國拜登政府正式公布了針對人工智能（AI）的臨時最終出口管制規則，中國將幾乎完全被禁止從美國進口先進的 AI 處理器用于人工智能系統的訓練。華為寒武紀助力國產華為寒武紀助力國產 GPU 突圍。突圍。寒武紀及華為為我國 GPU 主要供應商，近年持續迭代新品。其中寒武紀思元 290 芯片用 7nm 工藝，4 位和 8 位定點運算理論峰值性能分別達 1024TOPS、512TOPS；思元 370 采用 Chiplet 技術，算力是思元 270 的 2 倍；2023 年推出的思元 590 基于靈活的 MLUv02 擴展架構設計，北方算網公眾號顯示其算力水平為 314 TFLOPS（FP16），提升大模

40、型訓練效率。華為 2018 年發布昇騰 310（12nm，終端低功耗，最大功耗 8W）和昇騰 910（7nm，云端高算力，可組成 Ascend 集群）兩款 AI 芯片，均基于達芬奇架構。后續的昇騰 910B 基于 7nm+EUV 工藝與 32 核自研架構，半精度 FP16 算力 320TFLOPS，支撐千億參數大模型訓練，已實現規?；涞?。圖表圖表 10 華為寒武紀產品參數對比華為寒武紀產品參數對比 華華為為昇昇騰騰 910B 寒武紀寒武紀 370 計算架構 達芬奇架構 Cambricon MLUarch03 制程工藝 7nm 7nm 內存容量 64GB 24GB/48GB 內存帶寬 392G

41、B/s 307.2 GB/s 英偉達,98%AMD+英特爾,2%電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 12 AI 算力 376 TFLOPS(FP16)94 TFLOPS（FP32）192 TOPS(INT8)96 TOPS(INT16)72 TFLOPS(FP16)72 TFLOPS(BF16)18 TFLOPS(FP32)功耗 400W 75W PCIe PCIe5.0 PCIe x16 Gen4.0 資料來源：華為、寒武紀官網、極智視界公眾號，華創證券（注：寒武紀思元370以S4版本為參考；部分芯片性能數據來

42、自第三方，與實際情況可能存在偏差，僅供參考）國內大廠加速自研國內大廠加速自研 ASIC 進程。進程。除了通用服務器芯片外，國內大廠亦加速 ASIC 自研進程，已從 2018 年起陸續推出自研 ASIC 芯片。騰訊陸續推出滄海、紫霄、玄靈等自研高性能芯片，阿里巴巴也推出自研的服務器芯片含光 800 和倚天 710，百度已推出昆侖芯 1代和昆侖芯 2 代。Deepseek 帶動國產大模型彎道超車，軟硬件協同打破帶動國產大模型彎道超車，軟硬件協同打破海外壟斷。海外壟斷。2025 年 1 月，Deepseek開源推出大模型 DeepSeek-R1，采用混合專家系統架構，以 1.4B 參數規模實現了傳統

43、稠密模型 7B 量級的性能表現，其核心創新動態路由算法的優化顯著降低計算資源消耗，并保持高精度輸出，在數學、代碼、邏輯推理等任務中達到與 OpenAI o1 相當的水平，突破了數據依賴瓶頸。DeepSeek-R1 通過算法效率提升與硬件適配優化，降低訓練成本與制程依賴，提供了在算力有限的條件下通過算法創新的技術突破路徑與解決方案。目前，據智東西報道 DeepSeek 已與 16 家國產 AI 芯片企業（如華為昇騰等）完成適配，其中，DeepSeek 基于華為自研推理加速引擎，在昇騰硬件上達到良好部署效果。硬軟協同創新正加速打破海外技術壟斷，為人工智能時代構建自主可控的底層基石，推動國產算力生態

44、崛起。在持續夯實基礎模型能力的同時，在持續夯實基礎模型能力的同時，DeepSeek 的技術演進已延伸至應用層突破。的技術演進已延伸至應用層突破。繼架構創新取得階段性成果后，團隊將算法優化與工程化能力系統整合，正式推出具備全場景適應能力的 DeepSeek-V3 模型。該版本通過動態稀疏激活機制的再升級，在保持計算效率優勢的基礎上，進一步拓展多模態處理與復雜決策能力，其技術成熟度已在權威評測體系中得到充分驗證。圖表圖表 11 DeepSeek-V3 多項評測成績超越其他開源模型多項評測成績超越其他開源模型 資料來源：Deepseek公眾號，華創證券 75.959.190.239.251.6426

45、6.241.374.716.735.622.671.6498023.324.823.873.351.173.823.325.324.572.649.974.69.323.638.878.0 6578.31620.350.80102030405060708090100MMLU-Pro(EM)GPQA-Diamond(Pass1)MATH-500(EM)AIME 2024(Pass1)Codeforce(Percentile)SWE-benchVerified(Resolved)Accuracy/Percentile(%)DeepSeek-V3DeepSeek-V2.5Qwen2.5-72B-In

46、stLIama-3.1-405B-InstGPT-4o-0513Claude-3.5-Sonnet-1022 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 13 二、二、國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發國產算力快速崛起，產業鏈蓄勢待發 在供給端資本開支不斷上行的背景下，需求端國產在供給端資本開支不斷上行的背景下，需求端國產 GPU 不斷突破情況下國產算力供應不斷突破情況下國產算力供應鏈有望快速崛起。鏈有望快速崛起。同時國產算力芯片因制程、鏈接等與國外頭部廠家尚有差距，對電源、散熱等零部件提出更高要求，帶來相關產業進一步增量

47、需求。國際主流 AI 芯片（如英偉達 H100）已采用 4-5nm 先進制程，而國產芯片目前普遍停留在 7-12nm 工藝。制程落后直接影響芯片的晶體管密度和能效比，需通過更高功耗彌補性能差距，如昇騰 910B 功耗達 400W（高于 H100 的 350W）。英偉達的 NVLink 技術通過多代迭代已實現超高帶寬，NVLink 4.0 支持多路復用連接，帶寬達 1.2TB/s，而國產芯片主要依賴 PCIe 4.0 或 5.0 接口，帶寬僅 64-128GB/s，此外，NVLink 網絡通過專用交換機實現 GPU 間 900GB/s 的直連速率，而國產芯片集群多采用 InfiniBand 等通

48、用協議，帶寬與延遲均處于劣勢。從國產算力產業鏈來看，包括了加速卡、服務器組裝、服務器電源、液冷、銅鏈接、交換機、光模塊、PCB、玻璃基板等多個增量環節。圖表圖表 12 國產算力產業鏈國產算力產業鏈 資料來源：華創證券 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 14 （一）芯片：芯片是服務器算力核心，國產（一）芯片：芯片是服務器算力核心，國產 CPU/GPU 初露曙光初露曙光 Scaling law 背景下算力需求持續增長。背景下算力需求持續增長。2020 年 OpenAI 發表論文 Scaling Laws for N

49、eural Language Models提出大模型的“Scaling law”。該定律指出大模型的性能與計算量、模型參數量和訓練數據量三者的大小相關，而與模型的具體結構（層數/深度/寬度）基本無關。為達到大模型的最佳性能，這三個因素必須同時放大，當不受其他兩個因素制約時，模型性能與單個因素呈冪律關系。圖表圖表 13 Scaling law 指出大模型性能與計算量、模型參數量和訓練數據量有關指出大模型性能與計算量、模型參數量和訓練數據量有關 資料來源：OpenAIScaling Laws for Neural Language Models 大模型加速迭代，算力需求持續高漲。大模型加速迭代，算

50、力需求持續高漲。2023 年現象級應用 ChatGPT 引發新一輪 AI 浪潮，大模型加速迭代，算力需求爆發。以 GPT 大模型為例，GPT-3 的模型參數約為 1746 億個，訓練一次需要的總算力約為 3640 PF-days，即以每秒一千萬億次計算，需要運行 3640天；而 GPT-4 參數量可能達到 1.8 萬億個，訓練算力需求上升至 GPT-3 的 68 倍，在 2.5萬個 A100 上需訓練 90-100 天，訓練端對算力需求呈現指數型增長，此外 o1 的發布也將帶動推理端算力需求的進一步提升。據中國信息通信研究院數據顯示，截至 2023 年底，全球算力總規模達到 910EFLOPS

51、（FP32），同比增長 40%，呈現高速增長態勢。圖表圖表 14 大模型發展時間線大模型發展時間線 圖表圖表 15 2018-2023 年間大模型參數數量年間大模型參數數量 資料來源：Ching-Nam Hang et al.Large Language Models Meet Next-Generation Networking Technologies:A Review 資料來源：Johannes Gerstmayr et al.Multibody Models Generated from Natural Language 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資

52、咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 15 GPU 占 據 絕 對 領 先 地 位，占 據 絕 對 領 先 地 位，ASIC 高 性 價 比 未 來 可 期。高 性 價 比 未 來 可 期。算 力 芯 片 主 要 有CPU/GPU/FPGA/ASIC 四種形式，CPU 作為通用處理器，核心數通常在 32 至 96 之間（如Intel Xeon Platinum 8480+、AMD EPYC 9654），以單核性能和靈活性為主要優勢。在處理邏輯控制、多任務調度時表現突出，但算力密度（每瓦算力）較低，難以滿足高并行計算需求。相比之下，GPU 通過多達數千個計算單元（如 NVIDIA

53、 A100 的 6912 CUDA 核心）實現了大規模并行處理，FP16 算力高達 312 TFLOPS，是 AI 模型訓練的中堅力量。FPGA 則通過可編程邏輯單元，提供靈活的算力定制能力。盡管其算力上限依賴設計優化，但其在一些小型、低功耗 AI 推理場景中表現優異。ASIC 憑借為特定任務設計的架構，能夠在極低功耗下提供極高的算力。例如，Google TPU v4 在 BF16 下的算力高達 275 TFLOPS，性價比遠超同代 GPU。2.1.1 國際國際 GPU 市場英偉達一家獨大，科技巨頭競相爭逐市場英偉達一家獨大，科技巨頭競相爭逐 英偉達憑借技術領先與生態壁壘持續鞏固其全球壟斷地位

54、。英偉達憑借技術領先與生態壁壘持續鞏固其全球壟斷地位。2024 年第三季度，JPR 數據顯示其附加板顯卡市占率達 90%，比上一季度增加兩個百分點，盡管集成顯卡競爭導致整體GPU份額下滑1.9%，但高端產品表現強勁。TrendForce預測，2025年英偉達Blackwell架構 B300 系列等高端 GPU 出貨占比將增至 65%（2024 年為 50%），主要受益于 AI 服務器和超算需求爆發。技術上，CoWoS-L 封裝與 HBM3e 內存的結合使其算力密度和能效比遠超競品，據 Trendforce 預測，B300 系列搭載的 HBM3e 12hi 內存將于 2025 年穩定量產，推動高

55、性能計算升級。生態層面，CUDA 平臺已構建超 400 萬開發者社區，形成極高轉換成本壁壘。供應鏈方面，英偉達通過綁定云服務商推行“全棧式 AI 解決方案”，Trendforce 預測 2025 年 CoWoS 產能需求預計年增 10%。面對地緣政治限制，其通過中國特供版 A800 等定制化產品維持增長。圖表圖表 17 英偉達典型產品型號英偉達典型產品型號 項目項目 A100 H100 L40S H200 架構 Ampere Hopper Ada Lovelace Hopper 發布時間 2020 2022 2023 2024 FP64 9.7 TFLOPS 34 TFLOPS 暫無 34 T

56、FLOPS 圖表圖表 16 CPU、GPU、FPGA 與與 ASIC 的算力、架構及應用場景對比的算力、架構及應用場景對比 類別類別 核心數核心數&架構架構 功耗功耗 能效能效 開發成開發成本本 生產成本生產成本 通用性通用性 CPU 幾十核心;指令流架構，少核高頻 50-300W 中 中 中 靈活性高，適合復雜邏輯處理與低并發任務?？蛇\行幾乎所有類型的計算程序，但在高密度計算中算力受限。GPU 數千核心;數據流架構，高并行計算單元 300-700W 高 高 極高 并行計算能力強，適合大規模矩陣運算和深度學習。靈活性低于 CPU，但在 AI 訓練和圖形處理中表現出色。FPGA 數千可編程邏輯單

57、元;可編程架構，支持硬件重配置 10-100W 高 低 高 靈活性極強，可動態調整硬件架構。適合快速原型開發和邊緣計算任務，但一次性算力通常低于 GPU 與 ASIC。ASIC 數百萬邏輯門;專用架構，高效定制優化 5-50W 極高 極高 極低 針對特定任務設計，效能和功耗優化極致，但開發周期長，靈活性最低。適合大規模、特定用途部署。資料來源：億歐智庫2022中國人工智能芯片行業研究報告，CSDN，Imagination，Digilent，Yujie WangArtificial-Intelligence integrated circuits:Comparison of GPU,FPGA a

58、nd ASIC，華創證券 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 16 FP64 向量核心 19.5 TFLOPS 67 TFLOPS 暫無 67 TFLOPS FP32 19.5 TFLOPS 67 TFLOPS 91.6 TFLOPS 67 TFLOPS TF32 向量核心 312 TFLOPS 989 TFLOPS 366 TFLOPS 989*TFLOPS BFLOAT16 向量核心 624 TFLOPS 1,979 TFLOPS 暫無 1,979*TFLOPS FP16 向量核心 624 TFLOPS 1,

59、979 TFLOPS 733 TFLOPS 1,979*TFLOPS FP8 向量核心 暫無 3,958 TFLOPS 1,466 TFLOPS 3,958*TFLOPS INT8 向量核心 暫無 3,958 TOPS 暫無 3,958*TFLOPS GPU 內存 80 GB HBM2e 80 GB 48GB GDDR6，帶有 ECC 141GB HBM3e GPU 內存帶寬 2,039 Gbps 3.35 Tbps 864 Gbps 4.8 Tbps 解碼器-7 NVDEC 7 JPEG-7 NVDEC 7 JPEG 最高 TDP 400W 700W 350W 700W 多實例 GPU 最多

60、 7 個 MIG 每個 10 GB 最多 7 個 MIG 每個 10 GB 無 最多 7 個 MIG 每個 16.5 GB 外形尺寸 SXM SXM 4.4 英寸（高）x 10.5 英寸（長），雙插槽 SXM*互聯技術 NVLink:600 GB/s PCIe Gen4:64 GB/s NVLink:900GB/s PCIe Gen5:128GB/s PCIe Gen4 x16:64GB/s 雙向的 NVLink:900GB/s PCIe Gen5:128GB/s 服務器平臺選項 NVIDIA HGXA100 合作伙伴和配備 4、8 或 16 塊GPU 的 NVIDIA 認證系統 配備 8 塊

61、 GPU 的NVIDIA DGX A100 NVIDIA HGXH100 合作伙伴和配備 4 或 8 塊 GPU 的NVIDIA 認證系統 配備 8 塊 GPU 的 NVIDIA DGX A100 暫無 NVIDIA HGXH200 合作伙伴和配備 4 或 8 塊 GPU 的NVIDIA 認證系統 NVIDIA AI Enterprise（云原生軟件平臺）包含 附加 暫無 附加 CUDA 核心數 6,912 16,896 18,176 暫無 資料來源：NVIDIA，華創證券（注：TFLOPs為萬億次浮點運算每秒）英特爾、英特爾、AMD、博通在、博通在 GPU 領域具備一定競爭力，但相比于英偉達

62、仍存差距。領域具備一定競爭力，但相比于英偉達仍存差距。1）英特爾）英特爾長期以集成 GPU 占據 PC 市場 64%左右份額，但其獨顯業務仍處追趕階段，在光追、AI 加速等關鍵指標僅達英偉達上代產品水平。2024Q3 整體 GPU 份額較上季度微增 1.1%，主要依賴 CPU 捆綁銷售策略，Xe 架構產品在性能與軟件優化上落后英偉達，而英特爾 CPU 單位出貨量比上季度下降 12%，策略或有改進空間。市場策略上，Arc 系列定價較同級別英偉達系列低，但主流認可度不足。2）AMD 憑借 RDNA 架構在消費級 GPU 市場保持一定競爭力。2024Q3 整體 GPU 市場份額較上季度微增 0.8%

63、，主要受益于 Radeon RX 7000 系列的性價比優勢，據 expreview CES 2025 上發布的 RDNA 4 架構實測仍落后英偉達 DLSS。盡管通過價格戰鞏固消費級市場，JPR 數據顯示 AIB 份額僅約 10%（英偉達 90%）。3）博通）博通通過定制化 ASIC 在數據中心和網絡芯片領域構建差異化優勢。根據 Business Research Insights 估計，2025-2032 年的 ASIC 市場規模將以 8.9%的復合年增長率達到395.3 億美元（2023 年為 183.5 億美元）。博通主要服務于谷歌、微軟等超大規模云廠商，憑借 Tomahawk 5 以

64、太網芯片與 Jericho3-AI 智能網卡與英偉達 InfiniBand 形成競爭，但 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 17 缺乏通用 GPU 架構研發能力，邊緣地位難有突破。不過基于 ASIC 的持續需求，其業績增長仍具潛力。圖表圖表 18 PC GPU 市場份額市場份額 資料來源：JPR 2.1.2 ASIC 芯片東風漸起，定制化算力重構芯片東風漸起，定制化算力重構 AI 基礎設施基礎設施 ASIC 芯片基于從邊緣到核心的范式重構展現出高度定制化與能效優勢，有望重塑全球芯片基于從邊緣到核心的范式重構展現

65、出高度定制化與能效優勢，有望重塑全球算力市場格局。算力市場格局。ASIC 芯片，全稱為專用集成電路（Application-Specific Integrated Circuit），是指按照特定用戶要求和特定電子系統的需求而設計、制造的集成電路。以云計算場景為例，通過對全球幾大科技巨頭的代表性云端芯片產品計算性能對比，可以發現 ASIC 芯片相比于其他幾種芯片，在計算效能、大小、成本等方面都有巨大優勢。據 Mordor Intelligence 預測，可編程 ASIC 市場將從 2024 年的 185 億美元增長至 2029 年的 288.8 億美元，預計 2024-2029 年復合年增長率為

66、 9.32%，推動市場的因素包括消費電子領域的需求，制造商希望將 AI、ML 和 IoT 融入消費電子產品，ASIC 是最佳解決方案。圖表圖表 19 典型云端計算芯片算力表現比較典型云端計算芯片算力表現比較 資料來源：艾瑞咨詢AI芯片行業研究報告，華創證券 異構計算芯片如異構計算芯片如 GPU/FPGA/ASIC 各有優劣各有優劣，ASIC 可針對專門任務優化設計?？舍槍ｉT任務優化設計。對比來看，CPU 具有通用性好，串行運算能力強，適用于邏輯運算等優點，但其開發難度大，0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%23Q324Q224Q3AMDNvidiaIntel 電

67、子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 18 且架構限制了算力進一步提升。FPGA 可靈活編譯芯片硬件層，且功耗遠遠小于 CPU 和GPU，但其單個單元的計算能力比較弱，硬件成本較高，電子管冗余，未來可考慮進一步壓縮功耗。GPU 由于其多線程結構，相較于 CPU 擁有較強的并行運算能力，與 FPGA 和ASIC 相比，通用性更強，但價格、功耗等不如后二者。ASIC 則可以針對專門的任務進行架構層的優化設計，可實現 PPA 最優化設計，雖然初始設計投入和難度較大，但量產后成本最低。ASIC 芯片技術、政策與資金優勢明顯，

68、特定場景應用需求高漲。芯片技術、政策與資金優勢明顯，特定場景應用需求高漲。如需最大限度地提高性能功耗比，相較于 GPU、FPGA 等，標準單元 ASIC 是最佳選擇；而如果項目需要重視開發成本，結構化 ASIC（相比于標準單元 ASIC 設計流程，設計人員可以跳過多個步驟，只需專注于實現所需的定制功能）表現優秀，可以在產量較低的情況下成為節省成本和功耗的經濟方法。上述優勢決定了 ASIC 芯片在 AI 訓練、AI 推理、通信、物聯網等領域具有極大定制化應用價值。如谷歌的 TPU（張量處理單元）系列芯片是 Google 專為神經網絡設計的 ASIC，具有專用功能如矩陣乘法單元（MXU）和專有的互

69、連拓撲，非常適用于加快 AI 訓練和推理速度。24 年 Q4 對 TPU v6 的采用提供了比 TPU v5 四倍的訓練性能和三倍的推理吞吐量，定價具有吸引力同時所提供的架構可以很好地創造和提升效率。政策與資金層面，美國芯片與科學法案對本土芯片研發具有高額補貼，加速商業化落地。圖表圖表 20 標準標準 ASIC 示意圖示意圖 資料來源：C&T Solution 博通博通 ASIC 芯片業務營收增長態勢突出，市芯片業務營收增長態勢突出，市場多樣化需求提供增長空間。場多樣化需求提供增長空間。在 VMware 成功整合后，得益于博通領先的人工智能 XPU 和以太網網絡產品組合，2024 財年，博通收

70、入同比增長 44%，AI 業務（網絡芯片+ASIC 定制芯片）營收達到 122 億美元，同比大增 220%，占總營收 23.6%，其中 ASIC 芯片貢獻超 80 億美元。博通在 24 財年電話會上表示，目前已有三家超大規?？蛻舳ㄖ贫啻?AI XPU 路線圖，預計 2027 年單客戶在單一網絡架構中將部署 100 萬個 XPU 集群，同時，博通已在為兩家新的超大規?？蛻粼O計下一代 AI XPU 產品。2027 年 ASIC 市場的可服務規模（SAM）將達 600 億-900 億美元，重點發力 AI 推理與邊緣計算場景。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格

71、批文號：證監許可（2009）1210 號 19 圖表圖表 21 博通博通 ASIC 客戶及進展客戶及進展 資料來源：博通官網 2.1.3 國內國內 AI 芯片奮起直追，自研芯片奮起直追，自研 ASIC 成果斐然成果斐然 國產國產 AI 芯片加速追趕，如華為海思、寒武紀、海光信息等企業已經成為行業領導者。芯片加速追趕，如華為海思、寒武紀、海光信息等企業已經成為行業領導者。華為海思旗下昇騰系列處理器自誕生以來，憑借其強勁的算力和創新的設計，特別是 2023年發布的昇騰 910B，在技術和應用上都取得了顯著突破。寒武紀的旗艦產品 MLU590 于2024 年 6 月發布，專注于 AI 訓練與推理。寒

72、武紀的另一款重要產品 MLU370-X4，于2024 年 11 月發布，專注于提供性價比更高的 AI 加速方案。海光信息也逐步成為國內 AI芯片市場的重要玩家，核心產品包括深算一號、深算二號和即將發布的深算三號。圖表圖表 22 國產國產 AI 芯片產品與英偉達對比芯片產品與英偉達對比 昇昇騰騰 910B 思元思元 370 海光信息深算海光信息深算一一號號 英偉達英偉達 H100 計算架構計算架構 達芬奇架構 Cambricon MLUarch03 GPGPU 架構 Hopper 架構 制程工藝制程工藝 7nm 7nm 7nm 4nm 內存容內存容 量量 64GB HBM 24GB/48GB 3

73、2GB HBM2 80GB HBM3 內存帶寬內存帶寬 392G/S 307.2 GB/s 1024 GB/s 3TB/s AI 算力算力 376 TFLOPS(FP16)94 TFLOPS（FP32）192 TOPS(INT8)96 TOPS(INT16)72 TFLOPS(FP16)72 TFLOPS(BF16)18 TFLOPS(FP32)-34TFlops(FP64）67Tflops(FP32)1979TFlops(FP16)989TFlops(TF32)3958TFlops(FP8)功耗功耗 400W 75w 350W 700W PCIe PCIe5.0 PCIe x16 Gen4.

74、0 PCIe4.0-資料來源：各公司官網、常青云科技公眾號、海光信息招股說明書，華創證券（注：寒武紀思元370以S4版本為參考；部分芯片性能數據來自第三方，與實際情況可能存在偏差，僅供參考）昇昇騰騰 910B 7nm 工藝賦能強勁算力，多卡互聯助力大規模計算。工藝賦能強勁算力，多卡互聯助力大規模計算。華為昇騰 910B 采用了先進的 7nm 工藝，優化了功耗和提升了算力密度，能為大規模 AI 訓練任務提供支持，特別是在浮點運算和大規模并行計算方面表現卓越。其 FP16 算力達到 376 TFLOPS，非常適合深度學習、大數據分析等計算密集型的任務。同時，昇騰 910B 配備了 64GB HBM

75、2e 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 20 內存，內存帶寬達到 400 GB/s 左右，極大地提升了數據處理能力，有效降低了數據瓶頸，確保大數據集的訓練效率。昇騰910B最大設計功耗僅為400W，顯示出其出色的能效比。在多卡并行計算時，昇騰 910B 支持 8 卡 HCCS 互聯方案，在 393 GB/s 帶寬的支持下，通過高效的卡間互聯技術（HCCS），昇騰系列不僅能夠滿足單卡的高性能需求，還能多卡并行計算時充分釋放其算力，為大規模計算提供穩定的表現。圖表圖表 23 華為華為昇昇騰騰 910 芯片芯片 資料

76、來源：觀察者網 寒武紀持續深耕寒武紀持續深耕 AI 芯片領域，新品在技術上不斷創新突破。芯片領域，新品在技術上不斷創新突破。寒武紀作為國內 AI 芯片設計領域的佼佼者，在推理計算及邊緣設備 AI 加速方面市場競爭力日益凸顯。2024 年 6月，寒武紀發布旗艦產品 MLU590，聚焦 AI 訓練與推理。北方算網公眾號數據顯示該芯片基于 7nm 工藝打造，具備 314TFLOPS 的 FP16 算力，搭載 80GB 內存，內存帶寬高達2048GB/s。這樣的配置，讓 MLU590 在高性能計算和深度學習訓練中表現亮眼，能輕松應對大規模數據處理任務。其最大設計功耗 350W，適應高密度計算場景。同時

77、，高達318.8GB/s 的互聯帶寬，支持高效多卡并行計算，進一步強化了它在大規模 AI 計算中的實力。為滿足更多元化的市場需求，寒武紀在 2024 年 11 月推出 MLU370-X4，主打高性價比 AI 加速方案。相比 MLU590，它的 FP16 算力為 96TFLOPS，配備 24GBLPDDR5 內存，內存帶寬 307.2GB/s，最大設計功耗 150W。這款新品在延續寒武紀技術優勢的基礎上，以更低功耗和適中性能，為中低端 AI 推理任務提供了新選擇，拓寬了寒武紀產品的應用場景。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1

78、210 號 21 圖表圖表 24 寒武紀寒武紀 MLU370-X4 資料來源：寒武紀官網，華創證券 海光信息逐步成為國內海光信息逐步成為國內 AI 芯片市場的重要玩家，核心產品包括深算二號和芯片市場的重要玩家，核心產品包括深算二號和即將發布即將發布的的深算三號。深算三號。這些產品主要服務于 AI 推理與小規模訓練市場，廣泛應用于云計算、數據中心以及 AI 加速計算領域。據證券市場周刊報道，2023 年發布的深算二號作為面向小規模 AI 訓練與推理的加速卡，采用 7nmFinFET 工藝，FP16 算力為 49TFLOPS，FP32 算力為 23TFLOPS，適用于低功耗設備的推理任務。此款產品

79、為海光信息在 AI 推理市場的初步布局，展現了強大的性價比。此外，深算三號預計將具備顯著的算力提升，并有可能在 AI 推理領域趕超國際競爭對手，如 NVIDIA 的 A800，特別是在推理和高精度計算任務中。海光信息的 DCU 系列基于 GPGPU 架構，兼容通用的“類 CUDA”環境，能適應國際主流商業計算軟件和人工智能軟件。DCU 的設計著眼于高并行計算能力，特別適合處理 AI 推理任務中的大量數據吞吐需求。圖表圖表 25 海光信息海光信息 DCU 產品產品 資料來源：海光信息官網 國內互聯網大廠在自研國內互聯網大廠在自研 ASIC 芯片領域積極布局，成果斐然。芯片領域積極布局，成果斐然。

80、騰訊于 2019 年初啟動滄海編解碼芯片研發，2022 年量產投用，為云游戲、直點播等場景提供服務。2022 年推出紫霄 AI 推理芯片，采用自研架構和加速模塊，計算加速性能大幅提升，成本降低；還有助力云計算虛擬化零損耗的玄靈高性能網絡芯片。據澎湃新聞報道，阿里在 2019 年發布含光 800AI 推理芯片，算力相當于 10 顆傳統 GPU，能效比達第二名的 3.3 倍，應用于城市 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 22 大腦、智能安防等領域；2021 年推出倚天 710 通用服務器芯片，采用 5nm 工藝，為

81、阿里云服務器提供算力支持。字節跳動雖未官宣自研芯片成果，但可能加大自研投入。百度在 2018 年推出我國首款云端全功能 AI 芯片昆侖芯 1 代，已部署 2 萬片以上；2021 年量產昆侖芯 2 代，采用 7nm 制程，性能提升 2-3 倍，適用于云、端、邊多場景。圖表圖表 26 國產廠商自研國產廠商自研 ASIC 進展及布局進展及布局 廠商廠商 ASIC 研發布局研發布局 騰訊騰訊 滄海芯片：滄海芯片：2019 年初，騰訊蓬萊實驗室、香農實驗室聯合啟動編解碼芯片“滄?！毖邪l，2022 年 3 月“點亮”并已量產投用數萬片。在云游戲、直點播等場景中，為騰訊自研業務和公有云客戶提供服務，在視頻轉

82、碼場景可提供單機 1024 路的高密轉碼能力。紫霄芯片：紫霄芯片：騰訊自研的 AI 推理芯片，采用自研存算架構和自研加速模塊，可提供高達 3倍的計算加速性能，能節省超過 45%的整體成本，已在內部業務中投用。玄靈芯片：玄靈芯片：高性能網絡芯片，助力云計算場景實現虛擬化零損耗。阿里巴巴阿里巴巴 含光含光 800：是阿里巴巴達摩院自主研發的 AI 推理芯片。在 2019 年云棲大會上正式發布，性能方面，含光 800 在 ResNet50 圖像識別測試中，每秒可處理 78564 張圖片；能效比方面，含光 800 每瓦性能為 500IPS，是第二名的 3.3 倍。廣泛應用于城市大腦、智能安防、新零售等

83、場景。倚天倚天 710：是阿里首款通用服務器芯片，基于 ARM 架構，采用 5nm 工藝，在 2021 年云棲大會上發布?？商峁妱诺挠嬎阈阅?，在單核性能、能效比等方面具有優勢，主要應用于云計算數據中心等場景，為阿里云的服務器提供算力支持。字節字節 字節跳動可能在加大自研芯片投入，且路透社消息稱字節跳動與博通進行合作開發自研芯片。百度百度 昆侖芯昆侖芯 1 代：代：2018 年 7 月 4 日推出，是我國首款云端全功能 AI 芯片，具有高效、低成本、易用三大特點，當時是國內計算能力最高的芯片之一，已在數據中心等場景部署達 2萬片以上。昆侖芯昆侖芯 2 代：代：2021 年 8 月 18 日宣布

84、量產，采用 7nm 制程，搭載自研的第二代 XPU 架構，相比 1 代性能提升 2-3 倍，是國內首款采用顯存的通用 AI 芯片，可適用云、端、邊等多場景。資料來源：極客邦科技InfoQ、全球半導體觀察、快科技、Deeptech深科技、IT之家、昆侖芯、芯語，華創證券 （二）先進封裝：海量數據催生高帶寬需求，（二）先進封裝：海量數據催生高帶寬需求，CoWoS+HBM 大勢所趨大勢所趨 AI 需求爆發式增長，先進封裝不斷迭代。需求爆發式增長，先進封裝不斷迭代。隨著 AI 需求爆發式增長，各行業應用中產生的數據量不斷增多，對算力的需求與日俱增。數據量的提升與高性能計算要求更強大的處理能力，因此需要

85、在芯片上高密度地集成晶體管，封裝技術由傳統封裝向先進封裝演進（倒裝晶圓級封裝2.5/3D 封裝）：2.5D 封裝：封裝：2.5D 將處理器、存儲等若干芯片并列排布在中介層（Interposer）上，利用 RDL、硅橋、硅通孔（TSV）等技術實現更高密度的互聯。臺積電 CoWoS 系列即采用 2.5D 封裝，為 FPGA、GPU 等高性能產品集成提供解決方案。3D 封裝：封裝：多個芯片垂直堆疊，利用 TSV 貫穿整個芯片進行電氣連接，并直接與基板相連。芯片間的連接長度變短，使功耗降低、帶寬提升。該技術最早在 CMOS 圖像傳感器中應用，目前可用于 DDR、HBM 等存儲芯片封裝中，技術難度最高。

86、電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 23 圖表圖表 27 傳統封裝與先進封裝技術示意圖傳統封裝與先進封裝技術示意圖 資料來源：McKinseyAdvanced chip packaging:How manufacturers can play to win，華創證券 先進封裝向系統集先進封裝向系統集成、高速、高頻、三維方向發展成、高速、高頻、三維方向發展，2.5D/3D 技術份額快速增長。技術份額快速增長。根據Yole，高帶寬需求下，先進封裝市場整體市場規模有望從 2022 年的 442.6 億美元增長至2028

87、 年的 785.5 億美元，復合增長率達 10.03%。2022 年 Flip-Chip 技術與 2.5D/3D 技術占據市場主導地位，受益于 AI、HPC 等領域推動高端封裝需求，2.5D/3D 技術有望成為增速最快的市場，2022 年 2.5D/3D 市場規模 92 億美元，Yole 預計 2028 年市場規模 258億美元，復合增長率達 18.75%。圖表圖表 28 2022-2028E 全球先進封裝市場空間及技術格局全球先進封裝市場空間及技術格局 資料來源：YoleAdvanced packaging market and technology trend CoWoS 具備高密度互連和

88、大規模芯片集成能力，已成為高端具備高密度互連和大規模芯片集成能力，已成為高端 AI 芯片的“標配”。芯片的“標配”?！癈oW”指的是“Chip-on-Wafer”，即芯片堆疊；“WoS”指的是“Wafer-on-Substrate”，即將芯片堆疊在基板上。CoWoS 因具備高密度互連和大規模芯片集成能力，能滿足更高帶寬、更低延遲和更高能效的芯片需求，在 2.5D 封裝市場占據領先地位，被廣泛應用于高性能計算和人工智能領域。在訓練大模型的超級計算機、自動駕駛汽車核心芯片等方面，CoWoS 發揮著關鍵作用。例如：英偉達的 A100、H100 等 GPU 以及 Orin、Xavier 等自動駕駛芯片

89、均使用了 CoWoS 技術。OpenAI 在訓練 GPT-4 的超級計算機就基于英偉達A100 GPU。1950傳統封裝傳統封裝利用焊線將芯片與PCB板連接1995倒裝封裝倒裝封裝利用凸塊（Bump）與IC基板連接2000晶圓級封裝晶圓級封裝利用重布線層（RDL）在晶圓上封裝20102.5D利用RDL、硅橋、硅通孔（TSV）等，通過中介層間接附著在封裝基板上20153D使用TSV或銅等連接材料，縱向堆疊先進封裝先進封裝 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 24 圖表圖表 29 CoWoS-S 示意圖示意圖 圖表圖

90、表 30 CoWoS 產能需求客戶（產能需求客戶（2025E）資料來源：TSMC官網 資料來源：SEMI、轉引自半導體產業研究公眾號 CoWoS 技術根據中介層所采用的材料不同，可分為技術根據中介層所采用的材料不同，可分為 CoWoS-S（硅中介層）、（硅中介層）、CoWoS-R（RDL 重布線）重布線）和和 CoWoS-L（LSI，重布線，重布線+部分硅中介層）部分硅中介層）三種類型。三種類型。CoWoS-L 作為臺積電現階段的前沿技術，巧妙融合了 CoWoS-S 和 InFO 技術的優勢，借助帶有局部硅互連（LSI）晶片的中介層，實現了靈活的整合，主要應用于晶片間的互連，以及通過再分布層（

91、RDL）進行電源和信號傳輸。同時 CoWoS-L 因保留了 CoWoS-S 中矽通孔（TSVs）的特性，有效降低了因使用大矽中介層而在 CoWoS-S 中出現的良率問題，未來有望成為 CoWoS 技術中的主流。圖表圖表 31 CoWoS 三類技術對比三類技術對比 資料來源：銳芯聞 HBM 與與 CoWoS 相輔相成，共同助力相輔相成，共同助力 AI 算力行業發展。算力行業發展。HBM 是一種專門為滿足高性能計算需求而設計的內存技術，通過采用堆疊式封裝，顯著提升了內存帶寬，能夠使數據在內存與處理器之間高速傳輸，極大地提高了計算效率。然而由于 HBM 具備走線長度短、焊盤數多的特性，使其在 PCB

92、 和封裝基板上難以達成既密集又短的連接，因此需要借助 CoWoS 等 2.5D 先進封裝技術來達到更高的互連密度。在 AI 浪潮下，隨著深度學習模型規模不斷擴大、數據處理量呈指數級增長，對內存帶寬和芯片集成度的要求愈發嚴苛。HBM 和 CoWoS 二者相互配合，為 AI 技術的突破創新筑牢更堅實的硬件根基。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 25 圖表圖表 32 HBM 示意圖示意圖 圖表圖表 33 HBM 技術演進變化技術演進變化 資料來源：半導體行業觀察 資料來源：半導體行業觀察 Fab/IDM 廠和廠和 O

93、SAT 錯位競爭錯位競爭。國際頭部 Fab/IDM 廠如臺積電、英特爾、三星布局 3D堆疊，領跑先進封裝技術發展方向，OSAT 廠主力集中于倒裝、晶圓級封裝和系統級封裝。從封裝類型來看，2022 年三星的 3D 堆疊產品占比最高，達 66%，主要系其存儲產品占比較高所致；其次為臺積電 3D 占比為 28%，同時憑借其 InFO 在蘋果產業鏈中的滲透，FO 封裝占比達 49%。OSAT 廠商產品結構中倒裝為主力，受益于 Chiplet 技術發展 SiP 占比有所提升，長電科技布局全面，且不斷向 2.5D/3D 等高端封裝發展。圖表圖表 34 2022 年頭部廠商封裝技術類型占比年頭部廠商封裝技術

94、類型占比 資料來源：YoleAdvanced Packaging Market and Technology Trends，華創證券 以長電科技等為代表的國內封測公司積極布局以長電科技等為代表的國內封測公司積極布局 2.5D、3D 先進封裝技術。先進封裝技術。在先進封裝技術推進方面，近年來本土封裝龍頭企業表現突出，以長電科技、通富微電等為代表的國內封測領軍企業，通過內生自主研發+外延并購重組國際先進封裝測試企業，目前已具備較強市場競爭力。此外，以甬矽電子等為代表的成長型企業也逐漸嶄露頭角。在 HBM 領域，據 Trendforce 報道，武漢新芯和長鑫存儲這兩家國內存儲廠商正處于 HBM 制造

95、初期，計劃盡快實現量產，以滿足人工智能（AI）和高性能計算（HPC）領域的應用需求。國內封測公司在 2.5D 和 3D 封裝領域積極布局，未來有望在行業競爭中不斷收獲更多市場份額。WLCSP12%FO2%FC-BGA30%FC-CSP31%SiP25%WLCSP7%FO2%FC-BGA21%FC-CSP23%SiP47%WLCSP14%FO4%FC-BGA24%FC-CSP26%SiP32%FC-BGA87%3D13%WLCSP10%FO49%3D28%FC bumping13%WLCSP5%FO0.5%FC-CSP27%SiP2%3D66%WLCSPFOFC-BGAFC-CSPSiP3D 電

96、子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 26 圖表圖表 35 中國大陸部分封測廠封裝技術情況中國大陸部分封測廠封裝技術情況 圖表圖表 36 長電科技長電科技 2.5D/3D 業務布局業務布局 資料來源：各公司年報，集微咨詢，轉引自深圳市半導體行業協會2022年中國集成電路封測行業發展白皮書，華創證券（注：截至2022）資料來源：長電科技公司官網 （三）整機組裝：（三）整機組裝：AI 算力浪潮涌動，國產服務器市場揚帆遠航算力浪潮涌動，國產服務器市場揚帆遠航 服務器市場以白牌為主，服務器市場以白牌為主，DELL、HP 等占

97、據領先地位。等占據領先地位。白牌服務器是指沒有經過廠商預裝操作系統、軟件以及沒有特定品牌標識的服務器硬件，通常由原始設計制造商（ODM）根據客戶需求進行定制生產。與傳統品牌服務器相比，白牌服務器具有高度定制化和成本方面的優勢。（1）定制化方面）定制化方面，用戶可以根據自身需求選擇服務器的各個組件，如處理器、內存、硬盤類型和容量、網絡適配器等，從而實現性能的最優化配置，滿足特定的應用場景。（2）成本方面）成本方面，由于去除了品牌溢價、預裝軟件的費用以及減少了中間銷售環節，白盒服務器通常具有更低的價格，為注重成本控制的數據中心和企業提供了更具吸引力的選擇。圖表圖表 37 服務器市場份額以服務器市場

98、份額以 ODM 為主為主 資料來源：TEJ，華創證券 國產服務器崛起，技術創新驅動市場重塑國產服務器崛起，技術創新驅動市場重塑。從全球服務器格局來看，浪潮近年來崛起迅猛，市場份額持續攀升。據千際投行2022 年服務器行業研究報告，2020年浪潮市場份額躍居全球第三，2023 年第三季度以 10.3%的市占率位列全球第二（IDC 數據），穩 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 27 居中國市場第一。在 AI 服務器領域，隨著生成式 AI 浪潮席卷全球，圍繞計算能耗的液冷等技術創新日益成熟，催生出專用服務器，成為互聯

99、網企業和運營商采購的重點。盡管海外 AI 芯片廠商在全球市場依然占據壟斷地位，但近年來中國的 AI 服務器技術已躋身世界前列。其中，國內市場方面，2022 年浪潮以 47%的市場份額遙遙領先，穩居首位；新華三和寧暢則分別以 11%和 9%的份額位列第二、第三。圖表圖表 38 2022 年中國服務器市場競爭格局年中國服務器市場競爭格局 圖表圖表 39 2022 年中國年中國 AI 服務器市場競爭格局服務器市場競爭格局 資料來源：中商情報網，華創證券 資料來源：中商情報網，華創證券 華為：華為：技術研發方面不斷創新，推出一系列具自主知識產權核心技術。技術研發方面不斷創新，推出一系列具自主知識產權核

100、心技術。(1)鯤鵬計算：提供基于鯤鵬處理器的 TaiShan 服務器，為華為新一代數據中心服務器，適合為大數據、分布式存儲、原生應用、高性能計算和數據庫等應用高效加速，旨在滿足數據中心多樣性計算、綠色計算的需求。(2)昇騰計算：提供 Atlas AI 服務器，具有超強計算性能，可廣泛應用于中心側 AI 推理、深度學習模型開發和訓練場景。圖表圖表 40 TaiShan 200 服務器服務器 圖表圖表 41 Atlas 800 推理服務器推理服務器 資料來源：華為官網 資料來源：華為官網 比亞迪電子：成功打入英偉達服務器供應商行列，比亞迪電子：成功打入英偉達服務器供應商行列，AI 服務器業務占比有

101、望持續提升。服務器業務占比有望持續提升。英偉達官網合作伙伴顯示，比亞迪電子及比亞迪精密制造均為英偉達的合作伙伴。雙方不僅在游戲顯卡領域有過合作，還進一步拓展至服務器與智能駕駛等前沿業務。目前，比亞迪電子以代工業務為主，服務器與智能駕駛業務占比雖暫時不大，但未來有望實現顯著增長。30.5%17.1%11.2%8.4%8.0%24.7%浪潮信息新華三華為戴爾聯想其他47.0%11.0%9.0%7.0%6.0%6.0%14.0%浪潮信息新華三寧暢安擎坤前華為其他 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 28 圖表圖表 42

102、 比亞迪電子比亞迪電子為為英偉達合作伙伴英偉達合作伙伴 資料來源：Nvidia官網，華創證券 華勤技術：華勤技術：把握把握 AIAI 浪潮，全棧布局助力市場份額攀升浪潮，全棧布局助力市場份額攀升。華勤技術是目前國內為數不多能提供通用服務器、異構人工智能服務器、交換機數通產品、存儲服務器等全棧式產品組合的重要廠商。在國內 AI 服務器產業鏈崛起的背景下，華勤將抓緊傳統服務器市場，以全球智能硬件平臺、行業 ODM 規模領先優勢、全棧式的產品組合服務的優勢，利用頭部 CSP 市場帶來的規模及產品先發優勢，進一步增強規模和市場份額。圖表圖表 43 P6220 通用通用 2U 機架服務器機架服務器 圖表

103、圖表 44 H8000 4U NVLink GPU BOX 資料來源：華勤技術官網 資料來源：華勤技術官網（四）電源：（四）電源：AI 帶來用電需求急劇增長，高效服務器電源重要性顯著提升帶來用電需求急劇增長，高效服務器電源重要性顯著提升 AIAI 服務器電源架構為三層架構。服務器電源架構為三層架構。AI 服務器電源的架構由 UPS、AC/DC 和 DC/DC 三個層級構成，高壓電從電網進入數據中心后，服務器電源供應器會先將交流電轉為直流電，并降壓到 48V；接著主板上的 DC/DC 轉換器，再將電壓降至芯片可接受的電壓。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資

104、格批文號：證監許可（2009）1210 號 29 圖表圖表 45 數據中心三級電源轉換架構數據中心三級電源轉換架構 資料來源：明陽電路官網轉引自MPEL 以英偉達為例，以英偉達為例，GPUGPU 功率持續升級。功率持續升級。從功率方面來看，英偉達早期的芯片 A100 功率為400W，此后的 H100 和 B100 在 700W，而在 2024 年的 GTC 上發布的基于 Blackwell 架構的 B200 功率則首次達到了 1000W，超級芯片 GB200 功率最高達到 2700w?；?GB200 芯片的 NVL72 架構，功耗達到 120KW 左右，考慮冗余后的總功率可達 198KW，總

105、功率提升至上一代產品的 10 倍左右。計算計算 AI 應用的應用的 GPU 對服務器電源功率提出了更高要求。對服務器電源功率提出了更高要求。算力需求的大幅上升推動 AI芯片的發展，性能提升的同時意味著 GPU 功耗的增加，對服務器電源的功率有更高的要求。相較于傳統服務器電源，AI 服務器電源在功率密度與轉換效率方面有更高標準。功率密度方面，AI 服務器電源功率密度達 100W/立方英寸。轉換效率方面，AI 服務器電源達到 97.5%-98%以降低能量損耗。隨著 GPU 發展，超高功率服務器電源功率需求可能達到 8/12kW 以上。目前，英飛凌已推出 3kw 和 3.3kw 服務器電源，即將發布

106、 12kw 服務器電源。在材料方面，其電源將混合使用硅、氮化鎵、碳化硅三類晶體管開關，以實現高功率密度和高轉換效率。圖表圖表 46 英偉達英偉達 GPU 功率與性能演進功率與性能演進 GPU 型號型號 架構架構 顯存容量顯存容量 FP32 算力算力(TFLOPS)TDP 功耗功耗 部署密度（單機柜）部署密度（單機柜）V100 Volta 16GB HBM2 15.7 300W 8 卡（DGX-1）A100 Ampere 80GB HBM2 19.5 400W 8 卡（DGX A100）H100 Hopper 80GB HBM3 67.0 700W 8 卡（HGX H100）B200 Black

107、well 180GB HBM3E 75.0 1000W 8 卡（HGX B200）GB200 Blackwell 186GB HBM3E 80.0 2700W 72/36 卡（GB200 NVL72/36*2）資料來源：Nvidia，華創證券 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 30 圖表圖表 47 英飛凌英飛凌 3kw-12kw 服務器電源產品矩陣服務器電源產品矩陣 資料來源：cnBeta 服務器電源產業鏈較長且各環節聯系緊密。服務器電源產業鏈較長且各環節聯系緊密。電源產業鏈上游主要包括半導體、電阻電容、磁性材

108、料等原材料;中游則包括加工設備企業和電源加工服務企業;下游包括消費電子、智能照明、網絡通信、安防監控、汽車電子、數據中心等電源應用。隨著服務器市場的進一步擴大，服務器電源的產量和性能也迎來更大的挑戰。磁性材料等原材料的創新，氮化鎵的引入，燒結工藝等加工流程的自動化，產品品質的檢驗，都需要產業鏈的密切合作和共同進步。圖表圖表 48 服務器電源產業鏈服務器電源產業鏈 資料來源：前瞻產業研究院，華創證券 本土廠商積極布局高效服務器電源。本土廠商積極布局高效服務器電源。UPS、AC/DC 與 DC/DC 三個層級構成數據中心電源架構。AI 服務器電源技術上的壁壘，一方面在于在有限體積內的功率密度提升（

109、AC/DC）與電源可靠性，另一方面在于轉換效率?？蛻舻谋趬?，在于驗證周期長。臺資廠在傳統服務器的項目中具有份額優勢，在新起的 AI 服務器電源領域，臺達、光寶針對高功率服務器電源的布局領先國內廠商，大陸廠商憑借控制成本、服務優質、市場需求擴大等優勢，有望在市場中實現突破、占據一定份額，如歐陸通、麥格米特等企業已在數據中心電源領域積極布局。本土廠商積極布局高效服務器電源。本土廠商積極布局高效服務器電源。UPS、AC/DC 與 DC/DC 三個層級構成數據中心電 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 31 源架構。AI

110、 服務器電源技術上的壁壘，一方面在于在有限體積內的功率密度提升（AC/DC）與電源可靠性，另一方面在于轉換效率?？蛻舻谋趬?，在于驗證周期長。臺資廠在傳統服務器的項目中具有份額優勢，在新起的 AI 服務器電源領域，臺達、光寶在高功率服務器電源的布局中占據主導地位，大陸廠商憑借控制成本、服務優質、市場需求擴大等優勢，有望在市場中實現突破、占據一定份額，如歐陸通、麥格米特等企業已在數據中心電源領域積極布局。圖表圖表 49 國內部分廠商服務器電源產品國內部分廠商服務器電源產品 歐陸通歐陸通 麥格米特麥格米特 臺達臺達 光寶光寶 通用型服務器電源 800W 如 600W 單體電源U1A-C20600-D

111、 如 800W 電源 MEG-CRPS800AOP 如 550W 電源 DPS-550AB22 如 460W 電源PS-2461-16H-LF 800W2kW 如 850W 單體電源U2A-A20850-D 如 1.3kW 電源 MEG-CRPS1300AOP 如 1.6kw 電源 DPS-1600AB13 如 CRPS 1600W鈦金電源 高功率服務器電源 2kW 如 3200W 鈦金 M-CRPS 服務器電源 如 2.2kW 高功率服務器電源 MEG-CRPS2200AOP 如 18kw 機架式電源 ORV3 如 3kW CRPS 電源 5.5kW 已有 5.5kW 鈦金和超鈦金 GPU

112、服務 器電源 已有適用 NVIDIA MGX平臺的6*5.5kW 高功率電源方案 ORV3-5.5kW-PSU 已有 5.5kW 電源 資料來源：歐陸通、麥格米特、臺達、光寶官網、公告，華創證券 備用電源未來空間廣闊。備用電源未來空間廣闊。UPS 是一種含有儲能裝置的不間斷電源，主要應用于對電源穩定性要求高的場景，技術較為成熟，隨著數據中心的廣泛應用，市占率不斷提升。HVDC是一種新型的高壓直流不間斷電源，隨著數據中心的發展，在能耗、建設成本、維護難度等系列問題推動下，互聯網廠商積極應用 HVDC 模式，如百度云計算(陽泉)中心采用市電+HVDC 的供電架構,其供電效率從傳統 UPS 供電的

113、90%，大幅提升至 99.5%；BBU是一種在數據中心和服務器領域中非常重要的電源備份設備，從成本、壽命、空間、轉換效率等角度 BBU 電源亦有廣闊應用前景，英偉達 GTC 大會聚焦高性能算力迭代電源及管理系統全面升級，BBU 或有望成為 GB300 的標配。圖表圖表 50 HVDC 與與 UPS 對比對比 比較方面比較方面 UPS HVDC 設備效率設備效率 主路 95%，旁路 99%，超級旁路 99%95%變換級數變換級數 2 級 實際為 3 級（廠家宣傳為 1 級）機組可靠性機組可靠性 高，有靜態旁路和維修旁路 較高，無旁路，主要元件損壞后，電池放電 15min 后，IT 設備將失去一路

114、電源 蓄電池蓄電池 蓄電池通過逆變器放點 蓄電池直掛直流母線，蓄電池短路故障，會發生電源瞬斷事故 模塊休眠模塊休眠 模塊化 UPS 有此功能，塔機無 有，可提高效率 運維運維 方便，模塊化 UPS 可熱插拔 方便，模塊化設計，可熱插拔 拓撲拓撲 較簡單，多臺并機需滿足電壓、頻率、相位一致，存在環流問題 簡單，僅需考慮負荷均分 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 32 IT 設備兼容性設備兼容性 大多數 IT 設備均支持交流電 部分 IT 設備需定制，原設計使用交流電的設備未經廠商允許改用直流電，存在不予保修的風險

115、 價格價格/略高 壽命壽命 10 年左右 10 年左右 資料來源：IDC電氣研究所公眾號，華創證券 當前數據當前數據中心供電主要采用中心供電主要采用 UPS 系統，但部分已引入系統，但部分已引入 HVDC 系統。系統。UPS 系統方面，多數采用模塊化設計，關鍵部件實現冗余配置，業內平均能效水平已達到 96%。HVDC（高壓直流輸電）系統目前已廣泛應用于多個領域，包括阿里巴巴的巴拿馬電源、騰訊的第三代和第四代數據中心等。海外也有多家公司已部署 HVDC 系統。相比 UPS 系統，HVDC因取消了逆變器環節，在能效提升、空間利用以及成本控制等方面展現出明顯優勢。圖表圖表 51 從傳統供電技術到巴拿

116、馬電源技術的演變從傳統供電技術到巴拿馬電源技術的演變 資料來源：ODCC巴拿馬供電技術白皮書 AI 需求帶動服務器需求帶動服務器電源性電源性能要求提升，高電壓輸出成為未來趨勢。能要求提升，高電壓輸出成為未來趨勢。隨著 AI 芯片性能和數量的不斷提升，服務器功耗顯著增加。在此背景下，對服務器電源的要求日益提高，高電壓輸出逐漸成為行業趨勢。其中，臺達發布的 10kV 供電系統 DPSST 系列，單系統采用 N+3 冗余，實現 N+X 架構。最高輸出電壓達 1000V，整機效率突破 98%，是針對各種大型數據中心和制造工廠關鍵電源備份的最佳供配電解決方案。圖表圖表 52 臺達臺達新一代新一代 10k

117、V 供電系統供電系統-SST 資料來源：臺達InfraSuite數據中心解決方案 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 33 BBU 技術賦能技術賦能 5G與云計算，加速邊緣數據中心演進。與云計算，加速邊緣數據中心演進。BBU最初用于無線通信基站，負責處理基帶信號，具備高集成度、低時延、分布式部署等特性，是 5G網絡架構中的關鍵組件，用來確保數據傳輸的高效和可靠。BBU通常將多種功能集成于同一硬件平臺，在數據流量激增和邊緣計算快速發展的背景下，同時支持低時延、大帶寬的工作模式。而分布式部署使 BBU 能夠靈活適應不

118、同網絡環境，為 5G 網絡和云計算基礎設施提供穩定的電力保障。圖表圖表 53 BBU 架圖形用戶界面架圖形用戶界面(GUI)資料來源：Analog Devices （五）散熱：算力需求持續提升，散熱技術更新換代（五）散熱：算力需求持續提升，散熱技術更新換代 風冷散熱已達極限，需采用液冷散熱方案。風冷散熱已達極限，需采用液冷散熱方案。算力性能的提升驅動著服務器功耗和熱密度的不斷增加，風冷方式已無法滿足高熱流密度電子器件的散熱；另一方面，城市建設數據中心在面積受限情況下，部署高功率密度機柜成為有效解決方案，但已遠超風冷方案散熱極限，需要更加高效的冷卻技術去解決高功率、高熱流密度、高計算密度的芯片和

119、系統散熱問題。液冷技術利用液體高比熱容/蒸發潛熱優勢，實現對發熱元器件精準散熱，完美解決高功率密度機柜散熱問題。下一代 Blackwell 芯片單機柜功率或有望進一步提升，風冷已達散熱極限，需要采用液冷散熱方案。圖表圖表 54 英偉達英偉達 GPU 熱設計功耗熱設計功耗 芯片名稱芯片名稱 發布時間發布時間 架構架構 制程制程 內存內存 內存容量（內存容量（GB）熱設計功耗熱設計功耗 TDP H100 2022 Hopper 4nm HBM3 80 700W H20 2023 Hopper 4nm HBM3 96 400W H200 2023 Hopper 4nm HBM3e 141 700W

120、GH200 2023 Grace Hopper 4nm HBM3/HBM3e 96/141 1000W B100 2024 Blackwell 3nm HBM3e 192 700W B200 2024 Blackwell 4nm HBM3e 192 1000W GB200 2024 Blackwell 4nm HBM3e 192/384 2700W 資料來源：TrendForce、轉引自電子技術應用，華創證券 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 34 高溫直接影響電子元件性能，液冷散熱刻不容緩。高溫直接影響電子元

121、件性能，液冷散熱刻不容緩。電容溫度每升高 10，平均電子元器件的壽命會降低一半，且更容易造成擊穿。當溫度攀升，電子元件的電阻會增大，電子遷移現象加劇，致使信號傳輸延遲、數據處理錯誤概率增加，硬件性能大幅下降。若持續高溫，還可能引發元件物理結構損壞，縮短使用壽命。電子元器件使用故障中，有一半以上是由于溫度過高引起的。圖表圖表 55 電子元器件故障原因統計電子元器件故障原因統計 資料來源：綠色節能液冷數據中心白皮書（NIISA等），華創證券 PUE 衡量數據中心能效，液冷技術助力大幅優化。衡量數據中心能效，液冷技術助力大幅優化。PUE 是衡量數據中心能源效率的重要指標，PUE 的計算方法為數據中心

122、的總耗電量比上 IT 設備的耗電量，數值越接近 1，表明數據中心的能效越高。傳統數據中心散熱成本及碳排放水平不容忽視，而液冷技術革命性地改變傳統散熱方式，取代大部分空調系統（壓縮機）、風扇等高能耗設備，可實現節能 20%-30%以上。在同樣外電容量條件下，液冷方式允許配置更多的 IT 設備，可最大化提高能源利用率；在 IT 設備負載功率確定前提下，總供電容量需求大幅減少，可有效節省供電系統建設投資和運營成本。圖表圖表 56 風冷數據中心能耗分布風冷數據中心能耗分布 圖表圖表 57 液冷數據中心能耗分布液冷數據中心能耗分布 資料來源：綠色節能液冷數據中心白皮書（NIISA等），華創證券 資料來源

123、：綠色節能液冷數據中心白皮書（NIISA等），華創證券 液冷技術路徑可降低液冷技術路徑可降低 PUE 值，減少電力消耗。值，減少電力消耗。目前，標準風冷數據中心的溫控環節能耗占比達 40%，且算力中心電力需求激增，降低單位算力能耗迫在眉睫。液冷系統用中高溫水就能完成散熱，能全年全地域自然冷卻；而 NIISA 等綠色節能液冷數據中心白皮書數據顯示傳統風冷依賴冷凍水機組，出水溫度需低至 15-20，多數情況得開啟制冷壓縮機，耗能高出 20%-30%以上，冷板式液冷 PUE 值能低至 1.2 以下，浸沒式液冷溫度,55%振動,20%潮濕,19%粉塵,6%IT設備,45%制冷設備,43%供電設備,10

124、%其他設備,2%IT設備,87%其他設備,1%供電設備,3%制冷設備,9%電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 35 更是低至 1.1 以下，在提升能源效率、降低能耗上作用巨大。圖表圖表 58 數據中心制冷技術對應數據中心制冷技術對應 PUE 范圍范圍 資料來源：中興通訊中興通訊液冷技術白皮書 英偉達發布英偉達發布 B200 和和 GB200，采用液冷技術有效解決散熱問題。，采用液冷技術有效解決散熱問題。2024 年 GTC 大會上，英偉達發布了基于 Blackwell 架構的 B200 芯片，它由兩個緊密耦合的芯

125、片組成，通過 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高帶寬接口）進行連接，以確保它們能夠作為單個芯片運行。GB200 超級芯片由 2 個 B200 GPU 與 Grace CPU 通過 900GB/s 的超低功耗 NVLink 芯片間互連組成，散熱方面采用液冷方案，與 H100 風冷方案相比，GB200 在相同功率下的性能是 H100 的 25 倍，同時還降低了耗水量。圖表圖表 59 英偉達發布英偉達發布 GB200 圖表圖表 60 GB200 液冷方案的節能效果液冷方案的節能效果 資料來源：英偉達2024年GTC大會 資料來源：英偉達官網 冷板式液冷改造便利，浸沒噴淋式液冷高要求場景適

126、用。冷板式液冷改造便利，浸沒噴淋式液冷高要求場景適用。液冷可分為冷板式、浸沒式、噴淋式三大類。冷板式液冷屬于間接液冷，工作流體不直接接觸電子器件，通過液冷板傳熱，節能性好，能實現全年自然冷卻，器件可靠性高，但散熱范圍有限，仍需少量風冷，且有液體泄露風險，適用于現有設施改造升級。浸沒式液冷是相變液冷，將發熱元器件完全浸沒在冷媒中，通過相變吸熱，節能性極致，換熱效率高，散熱均勻，無泄漏風險，不過部署密度低，機房和服務器改造難度與成本大，適合對散熱和節能要求極高的數據中心。噴淋式液冷通過動力設備對發熱元件噴淋低沸點液體，能完全去除散熱風扇，換熱能力強且節省冷卻液，但換熱器大、占用空間，對產品質量要求

127、高，運維難度大，應用較少，優勢在于節省冷卻液。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 36 圖表圖表 61 冷板式、浸沒式、噴淋式液冷技術比較冷板式、浸沒式、噴淋式液冷技術比較 比較項目比較項目 冷板式冷板式 浸沒式浸沒式 噴淋式噴淋式 成本成本 冷板要求的規格多，大多需要單獨定制，成本較高 冷卻液用量較多，與冷板式相比成本居中 通過改造舊式服務器和機柜,增加必須的裝置，成本較小 可維護性可維護性 優秀 較差 中等 空間利用率空間利用率 較高 中等 最高 兼容性兼容性 未與主板和芯片模塊進行直接的接觸，材料兼容性較強

128、 直接接觸，材料兼容性較差 直接接觸，材料兼容性較差 安裝簡捷程度安裝簡捷程度 不改變服務器主板原有的形態，保留現有服務器主板,安裝便捷 改變服務器主板原有結構，需要重新安裝 不改變服務器主板原有結構，安裝便捷 可循環可循環 采用雙路環狀循環對冷凍液實現二次利用，降低運營成本 通過室外冷卻裝置進行循環，降低運營成本 采用循環泵，實現資源的再利用，降低運營成本 資料來源：王艷松等數據中心液冷技術發展分析，華創證券 冷板式液冷技術成熟冷板式液冷技術成熟 優勢多適配強應用廣。優勢多適配強應用廣。相較于浸沒式、噴淋式液冷，冷板式液冷優勢顯著。冷板式技術成熟，發展時間長，應用案例多，相關規范完善，可靠性

129、高；改造難度低，對現有設施改造時，無需大規模改動服務器結構，安裝液冷板和循環系統即可，成本可控；兼容性好，能與傳統風冷結合形成混合冷卻系統，靈活適應不同散熱需求；局部散熱針對性強，可精準為 CPU、GPU 等高發熱元件散熱，保障設備高性能運行，延長使用壽命。圖表圖表 62 冷板式液冷系統原理圖冷板式液冷系統原理圖 資料來源：中興通訊中興通訊液冷技術白皮書 液冷產業鏈分為 IDC 建設，中游制造，上游零部件。零部件包括 CDU、接頭、電磁閥、冷卻液、mainfold 等部件。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 37

130、 圖表圖表 63 液冷產業鏈圖液冷產業鏈圖 資料來源：華創證券整理 中國液冷服務器市場規模有望迎來高增，浪潮信息市場份額超中國液冷服務器市場規模有望迎來高增，浪潮信息市場份額超 50%。隨著 AI 對算力需求提升，中國液冷服務器市場規模有望迎來高增，2023-2028 年 CAGR 可達 47.6%。IDC數據顯示，在2024上半年中國液冷服務器市場增速保持強勁，主要是以零部件價格上漲、基礎設施更新周期加快和智算基礎設備建設加大投入等，引發 IT 設備采購周期提前，從而帶動液冷服務器產業在相關行業的提前啟動。其中出貨量更是相較 2023 年上半年增長81.8%，全年有望突破 23 萬臺。202

131、4 上半年液冷服務器市場占比前三的廠商分別是傳統服務器廠商浪潮信息、超聚變和寧暢，占據了七成左右的市場份額。圖表圖表 64 中國液冷服務器市場快速增長（百萬美元）中國液冷服務器市場快速增長（百萬美元）圖表圖表 65 2024H1 中國液冷服務器市場份額中國液冷服務器市場份額 資料來源：IDC 資料來源：IDC 專業溫控廠商方案落地，多方合作提升國產液冷方案競爭力。專業溫控廠商方案落地，多方合作提升國產液冷方案競爭力。目前，英維克、申菱環境和高瀾股份陸續有液冷項目落地，曙光數創為中科曙光系的溫控廠商，主要客戶為曙光系超算中心，以浸沒式方案為主。英維克公司在數據中心溫控市場長期占據主流地位，和電信

132、運營商等下游客戶合作關系穩定，先發布局全鏈條液冷，客戶覆蓋廣，在產業鏈中優勢更為突出。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 38 （六）連接：算力提升對連接器及線纜要求更高，（六）連接：算力提升對連接器及線纜要求更高，GPU 升級助力銅連接滲透升級助力銅連接滲透 連接器和線纜都是實現設備連接的關鍵組件，算力的提高同時帶來對連接器和線纜的性連接器和線纜都是實現設備連接的關鍵組件，算力的提高同時帶來對連接器和線纜的性能要求。能要求。連接器是連接兩個有源設備以傳輸電流或信號的電子器件，在電路內被阻斷或孤立不通的電路之間架

133、起溝通的橋梁，使得電流和信號得以傳輸，從而使得電路實現預定的功能，并為兩個電路子系統提供一個可分離的界面。而線纜指代連接連接器的線，和連接器共同組成連接組件。隨著算力的提高，需要傳輸和計算的數據也隨之增多，也提高了對連接器和線纜的性能要求。圖表圖表 67 連接器示意圖連接器示意圖 資料來源：瑞可達招股說明書，華創證券 圖表圖表 66 數據中心液冷溫控可比公司對比數據中心液冷溫控可比公司對比 名稱名稱 簡介簡介 領域領域 23 年機房年機房溫控收入溫控收入/億億 客戶客戶 英維克英維克 業內領先的精密溫控節能解決方案和產品提供商，致力于為云計算數據中心、算力設備、通信網絡、電力電網、儲能系統、電

134、動汽車充電樁、工業自動化、電源轉換等領域提供設備散熱解決方案。數據中心、算力設備、通信機房、高精度實驗室等 16 騰訊、阿里巴巴、秦淮數據、萬國數據、數據港、中國移動、中國電信、中國聯通等 申菱環境申菱環境 集研發設計、生產制造、營銷服務、集成實施、運營維護于一體，致力于為數據服務產業環境、工業工藝產研環境、專業特種應用環境、公共建筑及商用環境等應用場景提供專業特種空調設備、數字化的能源及人工環境整體解決方案 云數據中心、算力中心、通信基建、計算機技術服務、精密電子儀器生產等 9 中國移動、電信、聯通、華為、騰訊、阿里巴巴、百度、美團、字節跳動、快手、京東、秦淮數據、世紀互聯、萬國數據、曙光、

135、國防科大、浪潮、潤澤科技、超聚變 高瀾股份高瀾股份 致力于熱管理設備及控制系統的研發、設計、生產和銷售，歷經多年發展逐步成為工業熱管理整體解決方案提供商 工業、數據中心、新能源汽車、儲能等-字節等 曙光數創曙光數創 新一代數據中心冷卻技術領先的整體解決方案和全生命周期服務供應商，以高效冷卻技術為核心競爭力，為數據中心提供精確制冷、低 PUE、低噪音運行和高密度部署，提升數據中心 IT 設備運行效率同時，推動高效經濟、低碳綠色的數據中心快速發展 數據中心、超算中心 6.5 曙光系等 資料來源：各公司官網、公司公告，華創證券 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務

136、資格批文號：證監許可（2009）1210 號 39 英偉達英偉達 GB200 使用使用 5000 根根 NVLink 銅纜，成本節省銅纜，成本節省 6 倍。倍。英偉達在 2024 年 GTC 大會 上發布NVLink72，包含36個Grace CPU 和 72個Blackwell GPU，里面有5000根NVLink銅纜，總長度達 2 英里，成本相比于使用光模塊節省 6 倍。據立訊技術公眾號，GB200憑借其創新的銅纜連接技術，實現了系統功耗的顯著降低，為數據中心帶來了單機架20kW 的能源節省。這一重要突破立即引起了 AWS、戴爾、谷歌、Meta、微軟、OpenAI和特斯拉等科技巨頭的熱烈反

137、響，紛紛表示將在未來的算力中心和高性能計算平臺中全面采用 GB200 芯片。圖表圖表 68 GB200 銅連接電纜銅連接電纜 資料來源：英偉達GTC2024、轉引自bilibili 銅纜主要分為銅纜主要分為 AOC、DAC 和和 AEC 三種，不同方案各具優勢。三種，不同方案各具優勢。功耗方面，相較于 AOC，DAC 及 AEC 等銅纜功耗較小，其中 DAC 功耗小于 0.1W，AEC 功耗與 AOC 相差不大。而 DAC 相對在傳輸距離方面表現較弱，400G 傳輸距離小于 3m，遠低于 AOC 和 AEC。圖表圖表 69 AOC/DAC/AEC 比較比較 類型類型 AOCAOC DACDAC

138、 AECAEC 400G 傳輸距離 100m 3m 7m 功耗 10W 0.1W 12W 體積 26-30AWG 26-32AWG 資料來源：兆龍互連、博創科技官網，華創證券 高速銅互連組件市場前景廣闊，國內廠商有望受益。（高速銅互連組件市場前景廣闊，國內廠商有望受益。（1）立訊技術立訊技術 DAC 產品已在國際大型數據中心廣泛使用長達十余年，基于自研的 Optamax 技術，立訊技術已成功開發出了 112G/224G PAM4 DAC 和“輕有源”銅纜產品，能夠實現每通道高達 112/224Gbps 的傳輸速度。目前立訊技術已經成功完成了 112G/224G 裸線的批量生產交付。（2）沃爾核

139、材）沃爾核材子公司樂庭智聯已完成了部分單通道 224G 高速通信線樣品的開發，目前正批量交付中，據公司互動易回復信息，公司已與安費諾建立了長期穩定的合作關系，為電線業務的重要大客戶，主要銷售產品包括高速通信線、汽車工業線、工業機器人線等。據公司 25 年1 月的投資者互動回復，目前公司高速通信線訂單飽和，機器滿負荷運轉中。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 40 圖表圖表 70 立訊技術高速線纜組件產品立訊技術高速線纜組件產品 圖表圖表 71 沃爾核材電線系列產品布局沃爾核材電線系列產品布局 資料來源：立訊技術微

140、信公眾號 資料來源：沃爾核材2024年半年度報告（七）交換機（七）交換機&光模塊：互聯要求提升，帶寬及能耗瓶頸下光模塊：互聯要求提升，帶寬及能耗瓶頸下 CPO 成破局關鍵成破局關鍵 交換機是網絡架構的關鍵組件，廣泛應用于數據中心、園區網絡和工業控制領域。交換機是網絡架構的關鍵組件，廣泛應用于數據中心、園區網絡和工業控制領域。交換機（switch）用于電（光）信號轉發，為接入節點提供獨享通信通路。自 1989 年首臺以太網交換器誕生以來，歷經二層、三層、多業務交換器演進，不斷提升轉發性能、端口速率和交換容量。其工作原理包括識別、轉發、學習：讀取數據幀的目的 MAC 地址，根據MAC 地址表決定轉

141、發端口；若無匹配，則廣播至其他端口并記錄源 MAC 地址及端口信息。交換機被廣泛應用于數據中心、園區網絡、工業控制等領域，涵蓋教育、醫療、金融、制造業、能源電力等行業。圖表圖表 72 交換機的工作原理交換機的工作原理 料來源：景唐通信公眾號 隨著數字化時代和隨著數字化時代和 AI 時代的到來，全球交換機市場規模持續增長。時代的到來，全球交換機市場規模持續增長。根據中商情報網數據，全球交換機市場規模從 2019 年的 287.75 億美元增長至 2023 年的 395.06 億美元，電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210

142、號 41 CAGR 為 8.25%，反映了全球對網絡基礎設施持續需求的上升。同時，中國交換機市場也呈現了強勁的增長，從 2019 年的 380億元增長至 2023 年的 685億元，CAGR為 15.87%，這一增長主要得益于國內 5G、云計算、物聯網、大數據等數字信息技術的快速發展，以及國家在產業政策上的鼓勵支持，推動通信設備需求持續上升。圖表圖表 73 全球交換機市場規模全球交換機市場規模 圖表圖表 74 中國交換機市場規模中國交換機市場規模 資料來源：中商情報網，華創證券 資料來源：中商情報網，華創證券 交換機行業市場集中度高，思科、華為等交換機行業市場集中度高，思科、華為等少數少數企業

143、占據大部企業占據大部分份額分份額。全球市場方面，思科穩居龍頭地位，IDC 數據顯示，2023 年思科全球市場份額達 35.7%。思科、華為、Arista、新華三、HPE 等頭部廠商合計占據全球超過 8 成的份額。國內市場方面則是呈現雙龍頭格局，2023 年華為、新華三分別以 36.4%和 35.2%的份額遙遙領先其他廠商分別位居前兩位，排名第三的銳捷僅占據 12.4%的份額。近年來，國產設備商快速崛起，海外交換機廠商在中國的市場份額加速縮小。圖表圖表 75 2023 年全球交換機市場競爭格局年全球交換機市場競爭格局 圖表圖表 76 2023 年中國交換機市場競爭格局年中國交換機市場競爭格局 資

144、料來源：IDC，華創證券 資料來源：中商情報網，華創證券 光模塊是光纖通信系統中的核心器件，主要用于實現電信號與光信號之間的轉換。光模塊是光纖通信系統中的核心器件，主要用于實現電信號與光信號之間的轉換。光模塊的基本結構通常包括光發射組件、光接收組件、激光器芯片、探測器芯片等。其工作原理基于光電轉換：在發送端，電信號通過驅動芯片處理后，驅動激光器或發光二極管發出調制光信號；在接收端，光信號通過光電探測器轉換為電信號，并經過放大和處理后輸出為相應的數據信號。此外，光模塊還包含功能電路、接口電路、防塵帽、裙片、標簽、接頭、殼體、接收接口和發送接口等部件。這些組件共同協作，確保光信號的高效傳輸和處理，

145、廣泛應用于現代通信網絡中。-5%0%5%10%15%20%25%05010015020025030035040045020192020202120222023全球交換機市場規模(億美元)YoY0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%010020030040050060070080020192020202120222023中國交換機市場規模(億元)YoY35.7%29.2%11.1%9.4%2.0%12.6%思科華為AristaHPE新華三其他36.4%35.2%12.4%5.3%1.7%9.0%華為新華三星網銳捷思科中興通訊其他 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會

146、審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 42 圖表圖表 77 光模塊結構示意圖光模塊結構示意圖 圖表圖表 78 光模塊工程原理光模塊工程原理 資料來源：今日光電公眾號 資料來源：CSDN 目前，日本和美國光模塊廠商正逐漸淡出全球市場，中國廠商在全球光模塊市場中的占目前，日本和美國光模塊廠商正逐漸淡出全球市場，中國廠商在全球光模塊市場中的占比逐步上升。比逐步上升。中國廠商在光模塊產品上體現出了技術前瞻優勢：在 2023 年全球光模塊TOP10 廠商榜單中，有 7 家中國廠商得以躋身，包括中際旭創（排名第 1）、華為（排名第 3）、光迅科技（排名第 5）、海信寬帶（排

147、名第 6）、新易盛（排名第 7）、華工科技（排名第 8）、索爾思光電（排名第 9）。在 2023 年 Q2 至 2024 年 Q1 期間，中際旭創、光迅科技、新易盛在全球的市場份額分別為 14.2%、5.8%、3.8%。圖表圖表 79 2021-2023 年全球光模塊年全球光模塊 TOP10 廠商廠商 圖表圖表 80 23Q2-24Q1 光模塊總體市場格局分布光模塊總體市場格局分布 資料來源：LightCounting轉引自lightwaveonline，華創證券 資料來源：光迅科技24半年報，華創證券 放眼未來，算力的持續升級下，光模塊市場有望迎來進一步突破。放眼未來，算力的持續升級下，光模

148、塊市場有望迎來進一步突破。得益于我國國產芯片能力、大模型能力的提升，加上人工智能應用的發展加之政策層面對算力產業鏈的不懈支持，國內算力市場蓄勢待發。據 LightCounting 預測，2023 年我國光模塊市場規模約為26.5 億美元，到 2029 年有望達到約 65 億美元。2024-2029 年，中國在全球光模塊總市場份額中占比約為 20%-25%。Coherent(II-VI),16.7%中際旭創,14.2%Lumentum,8.6%光迅科技,5.8%Broadcom,5.3%海信,5.2%新易盛,3.8%Acacia,3.7%0-Net Communications,3.2%華工科技

149、,2.8%其他,30.7%電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 43 圖表圖表 81 2018-2029 年中國在全球光模塊市場中的份額年中國在全球光模塊市場中的份額 圖表圖表 82 中國光模塊細分市場份額及預測中國光模塊細分市場份額及預測 資料來源：LightCounting，華創證券 資料來源：Lightcounting、轉引自中際旭創半年報，華創證券 傳統光模塊在帶寬密度與能耗上面臨瓶頸，傳統光模塊在帶寬密度與能耗上面臨瓶頸，CPO 技術成為破局關鍵。技術成為破局關鍵。該技術將光引擎與ASIC 芯片封裝集成，

150、通過縮短電互連距離、提升光電協同效率，顯著降低系統功耗,并支持更高帶寬密度。CPO 技術的快速迭代正推動 800G/1.6T 光模塊加速商用，為智算中心提供超低功耗、超高帶寬的互聯底座，支撐全球算力基建向 200T/機架時代邁進。CPO 技術正推動光模塊從“可插拔”走向“芯片級融合”，為全球算力基建向 200T/機架以上密度演進提供底層支撐，亦為中國在光電半導體領域實現“換道超車”創造關鍵機遇。圖表圖表 83 CPO 工藝架構工藝架構 資料來源：Min Tan et al.Frontiers of Optoelectronics 玻璃基板可應用于玻璃基板可應用于 CPO 工藝中，助力工藝中，助

151、力 CPO 工藝滲透。工藝滲透。光電共封裝（CPO）是將交換芯片和光引擎共同裝配在同一個插槽上，形成芯片和模組的共封裝，具有低延遲、低功耗、高帶寬等優勢。玻璃基板可以用來解決 CPO 中光電信號互聯的難題，相比于硅基材料而言，玻璃的彈性模量更大、硬度更大，熱膨脹系數也可以與 Si 和 PCB 匹配，能夠顯著提升 CPO 的技術優勢。目前包括 Corning 在內的眾多全球玻璃基板制造商聚焦于 CPO 領域，推出 CPO 玻璃基板解決方案。0%10%20%30%40%50%60%EthernetDWDMFibreChannelFronthaulBackhaulFTTx20232029E 電子行業

152、深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 44 圖表圖表 84 玻璃基板封裝產品玻璃基板封裝產品 圖表圖表 85 Corning 采用采用 CPO 工藝的玻璃基板產品工藝的玻璃基板產品 資料來源：VideoCardz 資料來源：Corning官網 三、三、相關標的相關標的 1、寒武紀：算力產業鏈核心環節，、寒武紀：算力產業鏈核心環節，24Q4 已實現上市以來首次單季度盈利已實現上市以來首次單季度盈利 四大產品線協同發展，云端業務引領行業突破。四大產品線協同發展，云端業務引領行業突破。公司專注于人工智能芯片及基礎系統軟件的研發設

153、計，形成云端、邊緣端、IP 授權及軟件、智能計算集群系統核心業務布局。近年公司云端產品線（包括智能芯片、加速卡及訓練整機）持續深化與互聯網及大模型頭部企業的技術合作，產品在自然語言處理場景實現批量出貨。邊緣端產品聚焦智能制造、智能駕駛等低延時場景，IP 授權及軟件平臺提供跨云邊端一體化開發工具，智能計算集群系統為 AI 應用部署提供整體解決方案。公司通過高強度研發投入（2024 年上半年研發費用占比 690.92%）保持技術領先，新一代智能處理器微架構及指令集優化大模型訓練性能，基礎軟件適配 Llama3、Qwen 等主流框架，顯著提升開發效率。國產算力需求爆發，國產算力需求爆發，GPU 作為

154、最核心環節國產替代進程有望加速。作為最核心環節國產替代進程有望加速。隨著國產算力需求的加速增長，以及美國擴大出口管制的范圍，國產算力自主可控迫在眉睫。而算力芯片是算力產業鏈的最核心且壁壘最高的部分，目前國產化程度相對較低。隨著國產算力供應鏈需求爆發，GPU 國產替代進程有望加速。公司作為國內高端 AI 訓練芯片核心供應商，受益于下游大模型訓練及推理算力需求激增。云端芯片思元系列已與視覺、語言大模型頭部客戶達成合作，支撐 Stable Diffusion3 多模態應用及 Llama3 訓練任務，有望受益于國產算力需求增長。24 年四季度實現歸母凈利潤近年四季度實現歸母凈利潤近 3 億元，億元，上

155、市上市以來首次實現單季度盈利。以來首次實現單季度盈利。據公司 2024 年業績快報，2024 年公司實現營業收入 11.74 億元（YoY+65.56%），2024 年歸屬于母公司所有者的凈利潤為-4.43 億元，較上年同期虧損收窄 47.76%，主要系報告期內營業收入較上年同期大幅增長及信用減值損失轉回所致。單季度來看，2024 年前三季度寒武紀實現歸母凈利潤為-7.24 億元，而全年僅虧損 4.43 億元，說明四季度實現盈利近 3 億元，是公司上市以來首次實現單季度盈利。2、海光信息：高端處理器持續突破，、海光信息：高端處理器持續突破，AI 算力生態加算力生態加速拓展速拓展 高端處理器雙線

156、發力，業績增長動能強勁。高端處理器雙線發力，業績增長動能強勁。公司專注于服務器及工作站高端處理器的研發與銷售，形成海光 CPU 與 DCU 兩大核心產品線。2024 年，公司實現營收 91.62 億元，同比增長 52.40%，凈利潤 27.17 億元，同比增長 59.71%，研發投入占比達 37.61%。海光CPU 憑借兼容 x86 指令集及完善的軟硬件生態，在電信、金融、互聯網等領域深度滲透；海光 DCU 基于 GPGPU 架構，適配主流 AI 框架，支撐大模型訓練與推理，覆蓋智算中 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）12

157、10 號 45 心、互聯網等場景。公司通過“銷售一代、驗證一代、研發一代”策略，持續迭代產品性能，鞏固國產處理器領先地位。AI 算力需求爆發，算力需求爆發，DCU 生態協同優勢凸顯。生態協同優勢凸顯。隨著 AIGC 及大模型浪潮興起，海光 DCU憑借全精度計算能力與開放生態加速滲透。據公司互動易信息，海光 DCU“支持 LLaMa、GPT、通義千問等大模型全面應用”，并與頭部互聯網廠商共建全國產 AI 基礎設施，打造多個標桿案例。公司聯合光合組織整合 4,000 余家生態伙伴，完成 8,000 余項軟硬件優化，覆蓋服務器、存儲、邊緣計算等全棧解決方案。在“東數西算”與智能算力融合趨勢下，海光

158、DCU 有望受益于 AI 算力基建擴容，打開長期增長空間。3、安孚科技：投資象帝先達成深度戰略合作，開啟國產、安孚科技：投資象帝先達成深度戰略合作，開啟國產 GPU 新征程新征程 家居電器小電池領導者，為用戶提供一站式電池產品方案。家居電器小電池領導者，為用戶提供一站式電池產品方案。公司專注于深耕家居電器的小電池領域，擁有較強的品牌認可度、龐大的銷售體系、持續的研發創新能力、經驗豐富的管理團隊以及穩定的供應商等關鍵資源，主要為廣大消費者提供低成本、穩定、安全、電力持久的電池產品；建立多品牌的電池品類矩陣，尋求各細分市場的機會。公司積極在堿性電池、1 號燃氣灶電池、紐扣電池、碳性電池、適合各類高

159、電壓大電流強動力用電器的鋰可充電池和小型鋰離子電池（如 TWS 耳機電池等）等多品類中布局專業品牌，針對消費者不同的生活場景和不同品類的電池需求，規劃各品牌市場定位和策略規劃，提供消費者多場景、一站式、最優化的電池產品方案，滿足用戶購買需求。投資象帝先達成深度戰略合作，開啟國產投資象帝先達成深度戰略合作，開啟國產 GPU 新征程。新征程。2025 年 2 月 14 日，象帝先公告稱成功完成數億元新一輪戰略融資，本輪融資將全面支持新一代 GPU 芯片量產、前沿技術研發及全球化市場拓展，同時引入 A 股上市公司安孚科技及多家知名創投機構的戰略合作，為國產 GPU 賽道注入強勁動能。此次合作，安孚科

160、技將依托其強大的資本實力及高效管理體系，助力象帝先加速技術研發、拓展市場邊界。4、長電科技：國內封測龍頭，全面布局先進封裝加速成長、長電科技：國內封測龍頭，全面布局先進封裝加速成長 公司是全球領先的半導體封測廠商，布局先進封裝實現業務穩步擴張。公司是全球領先的半導體封測廠商，布局先進封裝實現業務穩步擴張。長電科技自其前身 1972 年成立以來，專注于半導體封裝測試行業，目前是中國大陸第一、全球第三大封測廠商。公司內生外延持續進行國際化布局，目前在全球擁有八大集成電路成品生產基地，分別位于江陰濱江、江陰城東、滁州、宿遷、新加坡和韓國，實現主流封測技術全覆蓋。公司著力先進封裝業務，目前已覆蓋 WL

161、P、2.5D/3D、SiP、高性能 Flip Chip 等市場主流封裝工藝，并加速從消費類向市場需求快速增長的汽車電子、5G 通信、高性能計算、存儲等高附加值市場的戰略布局。未來公司持續拓展先進封裝業務，有望為營收提供增長動力，規模效應下公司利潤彈性有望加速釋放。公司技術平臺完善公司技術平臺完善+客戶資源優質，有望充分受益于新一輪客戶資源優質，有望充分受益于新一輪 AI 手機換機潮。手機換機潮。公司傳統封裝與先進封裝技術覆蓋全面，并積極布局 2.5D/3D 封裝，持續推進 Chiplet 多樣化方案的研發及生產，作為全球第三/中國大陸第一的封裝大廠卡位優勢明顯，且緊跟產業技術路線以強化競爭壁壘

162、。公司與通信、消費等領域全球頭部大客戶開展合作，目前已覆蓋西部數據、高通、海力士、TI 等廠商，客戶資源優質。Apple Intelligence 驅動新一輪 AI 手機換機潮，上游產業鏈公司有望充分受益。2024 年 9 月 30 日，公司宣布收購晟碟半導體80%股權已完成交割，本次收購有助于加強與西部數據的戰略聯系，進一步強化公司在存儲領域的 OSAT 龍頭廠商地位。5、華懋科技：汽車被動安全行業領先、華懋科技：汽車被動安全行業領先企業，前瞻布局算力業務企業，前瞻布局算力業務 被動安全行業的領先企業，產品覆蓋廣泛。被動安全行業的領先企業，產品覆蓋廣泛。公司作為一家新材料科技企業，目前已經發

163、 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 46 展成為汽車被動安全領域的領先企業，產品線覆蓋汽車安全氣囊布、安全氣囊袋以及安全帶等被動安全系統部件。新能源車引領汽車被動安全要求進一步提高，公司簾式氣囊等高端品類持續放量帶動新一輪增長。公司持續加大海外布局，越南工廠投產運行助力公司主業向上。持股富創優越，發力持股富創優越，發力 AI 業務布局。業務布局。2025 年 1 月 27 日，華懋科技公告擬通過全資子公司華懋（東陽）新材料有限責任公司以支付現金的方式受讓深圳市富創優越科技有限公司10%股權，交易價款 8500

164、萬元，持有富創優越股權比例進一步提高。深圳富創主營包括光模塊的 PCBA 等業務。從光模塊（4G 800G）的 PCBA，到光設備的成品組裝，均建立了完善的品質管理體系與制造過程追溯系統。6、比亞迪電子：一體化智造平臺，前瞻布局服務器領域、比亞迪電子：一體化智造平臺，前瞻布局服務器領域 智能科技平臺型企業，消費電子智能科技平臺型企業，消費電子/汽車電子汽車電子/AI業務全面布局。業務全面布局。比亞迪電子成立于1995年，是全球領先的平臺型高端制造企業，下游主要包括傳統消費電子、新型智能產品、新能源汽車和數據中心四類。公司早期以消費電子零部件及組裝業務起家，主要產品包括消費電子中框、背板、前殼及

165、整體組裝等。依托在消費電子領域積累的經驗，業務領域成功拓展至新型智能產品、新能源汽車及數據中心。2023 年公司消費電子/汽車業務營收分別為 974.2 億元/140.96 億元，同比增長 18.5%/52.17%，主業穩定增長。AI 時代公司積極布局數據中心、AMR 機器人等 AI 相關業務，助力公司進入發展新階段。云側與端側齊發力，與頭部客戶合作享受行業發展紅利。云側與端側齊發力，與頭部客戶合作享受行業發展紅利。比亞迪電子背靠母公司比亞迪，依托精密制造能力和完善產品布局，在云側與端側齊發力全面布局 AI 業務。云側：算力是大模型應用的底層基礎，公司目前已形成涵蓋企業級通用服務器、存儲服務器

166、、AI 服務器、模塊化服務器以及浸沒式液冷方案等產品及解決方案，目前已成為英偉達在數據中心領域合作伙伴，與頭部客戶合作有望深度受益行業發展趨勢。端側：機器人與邊緣計算是算力龍頭英偉達重要發力方向，其在邊緣端開發了 JETSON 平臺，比亞迪電子基于英偉達 ISAAC 和 JETSON 平臺開發了 AMR 自主移動機器人。此外，比亞迪與英偉達在自動駕駛方面持續深化合作，2024 年 GTC 大會上官宣比亞迪汽車將搭載 Orin 及 Thor芯片，為帶來比亞迪電子潛在合作機會。7、華勤技術：全球領先智能硬件平臺、華勤技術：全球領先智能硬件平臺型企業，加速向型企業，加速向 AI 算力時代躍遷算力時代

167、躍遷 全球領先的智能硬件平臺型企業，全球領先的智能硬件平臺型企業，ODM 能力行業領先。能力行業領先。公司成立于 2005 年，經過近二十年深耕智能硬件 ODM 行業，當前公司已經發展成為具備先進的智能硬件研發制造能力與生態平臺構建能力，并在全球消費電子 ODM 領域擁有領先市場份額和具有獨特產業鏈地位的大型科技研發制造企業，公司產品橫跨消費電子類產品、工業數據類產品、車規級汽車電子產品等領域。依托全棧式硬件研發與智能制造能力，公司逐步向算力基礎設施領域延伸，經過數年潛心研發和技術積淀，公司在服務器 ODM 領域形成了較強的研發能力和生產制造水平。具備面向算力數據市場下的核心研發能力，構建“端

168、具備面向算力數據市場下的核心研發能力，構建“端-邊邊-云”全域算力布局。云”全域算力布局。公司在數據中心領域沉淀了比較豐富的行業經驗及技術積累，可以根據不同云廠商算力架構要求的應用場景，提供從規劃、設計、實施到運維的整套數據中心解決方案。公司從 2017 年開始布局數據中心領域，橫向擴張產品領域，持續夯實經營穩健增長的可持續性。從 2022 年開始，公司數據業務持續高速增長，是國內為數不多能夠提供從 AI 服務器、通用服務器、存儲服務器和交換機產品等全棧式產品組合的廠商，AI 服務器在國內頭部 CSP 客戶中具有先發領先地位。2024H1，公司服務器業務收入同比增長 150%，AI 新芯片平臺

169、行業率先發貨，用于客戶人工智能大模型訓練及行業推理場景。AI 服務器領域，公司 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 47 在規模和研發效率方面都保持領先，完成了 AI 全棧式布局；同時，向核心大客戶大規模交付基于人工智能訓練集群的定制化高性能網絡交換機產品。在渠道市場和行業市場上積極覆蓋國內外行業、渠道市場包括海外市場。目前 AI 通用自主化的產品整機已在全面出貨并且高速增長。8、麥格米特：電氣自動化領域一站式解決方案提供商，積極布局服務器電源市場、麥格米特：電氣自動化領域一站式解決方案提供商，積極布局服務器電源

170、市場 立足電力立足電力電源行業，積極開拓新領域。電源行業，積極開拓新領域。公司是業內領先的電控、電源產品生產優秀企業，在工業電源、工業自動化、智能家電電控、新能源及軌道交通、智能裝備和精密連接的研發、生產與銷售等方面具備深厚積累與實力。公司產品廣泛應用于顯示、變頻家電、通信、智能裝備制造、新能源汽車、軌道交通等行業，并積極布局、不斷開拓新應用場景。布局海外電源賽道，受下游龍頭認可。布局海外電源賽道，受下游龍頭認可。公司是英偉達數據中心核心部件服務器電源大陸供應商，技術實力獲下游龍頭企業認可。在 OCP 全球峰會上推出適用于 NVDIA MGX 平臺的最新電源系統，模塊化的解決方案有 6 個 5

171、.5kW 電源模塊，在 1U 服務器電源架中提供總計 33kW 功率，效率高達 97.5%。同時，公司積極布局海外市場，已在美、德建立海外研發中心，加強技術儲備；已在美國、泰國、印度進行產能建設，完善海外供應鏈建設。9、歐陸通：海內外算力需求共振向上，高功率電源大有所為、歐陸通：海內外算力需求共振向上，高功率電源大有所為 深耕服務器電源領域，擁有國內頭互聯網等優質客戶。深耕服務器電源領域，擁有國內頭互聯網等優質客戶。公司專注于電源領域，主要從事開關電源產品的研發、生產與銷售，業務包括服務器電源、通訊電源、工控電源等。其中，服務器電源涵蓋 800W 以下、8002kW 等通用型服務器，以及 2k

172、W 以上的高功率服務器電源，可提供全功率段解決方案。公司重視電源產品品質，與國內知名服務器系統廠商如浪潮、華勤、新華三等有合作，同時與國內頭部互聯網企業等終端客戶保持良好合作關系。高功率產品持續迭代升級，有望深度受益高功率產品持續迭代升級，有望深度受益 AI 產業發展。產業發展。公司已推出了包括 3.2kW 鈦金M-CRPS 服務器電源、1.3KW-3.6KW 鈦金 CRPS 服務器電源、3.3KW-5.5KW 鈦金和超鈦金 GPU 服務器電源等核心產品，提供的 6*5.5kW 機架式電源解決方案轉換效率高達97.5%。公司 2024H1 的高功率服務器電源業務已實現營收 2.09 億元，同比

173、大幅增長464.12%，在電源業務營收中占比提升至 42.21%。未來隨著 AI 服務器電源產品需求不斷升級，公司高功率產品有望同步迭代提升，乘 AI 產業發展東風，加快海外市場開拓，同時把握高功率電源國產替代的黃金窗口期，推動公司相關業務穩健發展。10、奧?？萍迹悍e極拓展服務器電源業務，目前已實現批量出貨、奧?？萍迹悍e極拓展服務器電源業務，目前已實現批量出貨 專注充儲電領域，下游應用廣泛。專注充儲電領域，下游應用廣泛。奧?？萍蓟陔娏﹄娮蛹夹g的全球智能制造平臺，為智能物聯時代提供能源高效應用解決方案。產品布局涵蓋充電器（有線和無線）、電源適配器、動力工具電源、儲能、服務器電源、電機控制器、電

174、池管理系統、整車控制器、域控制器、充電樁、充電模塊、隨車充、光伏/儲能逆變器等。產品可廣泛應用于 AI 智能終端、個人護理電器、醫療器械、網絡通信設備、安防攝像頭、動力工具、算力設施、智能汽車、充電基礎設施、光伏/儲能等領域。公司早期以消費電子充電器為主要業務，后續逐步拓展至新能源汽車、服務器電源公司早期以消費電子充電器為主要業務，后續逐步拓展至新能源汽車、服務器電源等等領領域。域。奧?？萍颊诜e極開拓數據中心服務器電源領域業務，開發高性價比、高可靠性、寬范圍高效率的服務器電源。截至 24 年 12 月，公司針對 3.6KW 以下的服務器電源及4KW 的服務器 PDB 電源都有持續供應，均是公

175、司自主產品，2.4KW 以上產品多數應用于算力服務器。目前公司出貨及在研功率范圍覆蓋 550W 至 8000W（截至 25 年 2 月），電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 48 主要客戶涉及服務器廠家、ODM 工廠、互聯網企業、消費電子龍頭企業。11、申菱環境：國內領先的溫控與能源解決方案商，與頭部客戶合作享受行業發展紅利、申菱環境：國內領先的溫控與能源解決方案商，與頭部客戶合作享受行業發展紅利 國內領先溫控與能源解決方案服務商，聚焦數據中心、算力中心等高熱密度場景。國內領先溫控與能源解決方案服務商，聚焦數據中

176、心、算力中心等高熱密度場景。公司主營業務圍繞專業特種空調為代表的空氣環境調節設備開展，集研發設計、生產制造、營銷服務、集成實施、運營維護于一體。公司數據服務產品主要應用于云數據中心、算力中心、通信基建、計算機技術服務、精密電子儀器生產等領域，用于對溫度、濕度、潔凈度、氣流分布等各項指標進行高精度、高可靠度調控，實現數據設備的穩定、高效、持續化運行。主要產品包括房間級精密空調、列間行級精密空調、機柜級背板空調、元件級液冷溫控系統、直接蒸發冷卻空調機組、間接蒸發冷卻空調機組、蒸發冷卻冷水機組、自然冷卻冷水機組、DPC 相變冷卻系統、氟泵自然冷卻機組、氟泵雙循環機組、機架式空調機組、恒濕機組、新風機

177、組等。液冷大勢所趨，與頭部客戶合作享受行業發展紅利。液冷大勢所趨，與頭部客戶合作享受行業發展紅利。公司自 2011 年開始研究數據中心液冷散熱技術，參與了中國移動南方基地的“數據中心液/氣雙通道精準高效致冷系統關鍵技術及應用”科研項目，在南方基地的主導下，與浪潮信息、新創意、華南理工等合作完成了定制液冷服務器及液冷散熱系統的開發，搭建了國內較早的商用液冷微模塊數據中心，并實現了長期穩定運行。相關項目成果于 2016 年 11 月被工業和信息化部鑒定為“國際領先水平”，并參與主編行業標準液/氣雙通道散熱數據中心機房設計規范。截至 2024 年 6 月 30 日，公司在數據中心液冷領域擁有專利 6

178、7 項，其中發明專利 31 項。歷年來公司數據服務產品已廣泛服務于中國移動、電信、聯通、華為、騰訊、阿里巴巴、百度、美團、字節跳動、快手、京東、秦淮數據、世紀互聯、曙光、國防科大、浪潮、潤澤科技、超聚變、中聯云港、普洛斯等眾多知名客戶。12、沃格光電：國內玻璃基板龍頭，半導體、沃格光電：國內玻璃基板龍頭，半導體&顯示領域齊發力顯示領域齊發力 立足玻璃精加工業務，前瞻布局玻璃基賽道立足玻璃精加工業務，前瞻布局玻璃基賽道。公司是業內領先的玻璃基光電子元器件和玻璃基精密加工優秀企業。公司深耕平板顯示及光電器件領域，在薄化、鍍膜、光刻、TGV 和膜材研發等方面均具備深厚的技術實力，掌握玻璃基厚銅技術、

179、玻璃基光刻技術、玻璃基微米級巨量通孔技術等核心技術。公司具備平板顯示全產業鏈解決方案，產品應用終端主要包括智能手機、筆電/pad、顯示器、車載/醫療/工控、TV、中大尺寸室內外商顯，透明顯示等各類智慧化顯示場景，積累了京東方、華星光電、天馬微電子、群創光電等國內外知名面板類客戶。TGV 技術行業領先，終端應用場景包括技術行業領先，終端應用場景包括 AI 服務器服務器/CPO 光模塊光模塊/基站等行業應用基站等行業應用。公司是國內少數掌握 TGV 技術的廠家之一，擁有的 TGV 技術可在玻璃基板上進行不同的線路和通孔設計，封裝形式包括 chiplet 垂直封裝、CPO 光電共封裝、FOPLP 等

180、多種封裝形式，終端應用場景包括大型 AI 算力服務器（CPU/GPU）、數據中心、自動駕駛、光通信、CPO 光模塊、射頻（含手機）、5G/6G 通信基站、MEMS（微型傳感器）等高性能計算或高性能信號傳輸應用場景。目前，公司子公司湖北通格微公司玻璃基多層線路板產品已具備批量生產能力。不斷推進顯示領域玻璃基板商業化應用。新型半導體顯示主要為基于玻璃基線路板和不斷推進顯示領域玻璃基板商業化應用。新型半導體顯示主要為基于玻璃基線路板和 TGV 載板產品在載板產品在 Mini LED 背光和背光和 Mini/Micro LED 直顯的量產化應用直顯的量產化應用。隨著顯示技術的不斷升級迭代，消費電子行業

181、對顯示產品的高清、超薄以及大尺寸需求不斷增強，得益于玻璃基線路板材料優異的機械和光學性能以及降本、降耗優勢，公司利用多年發展過程中自主研究開發的玻璃基薄化、鍍銅、玻璃基巨量通孔（TGV 技術）以及多層線路堆疊等材料開發和工藝技術能力，實現了玻璃基精密集成電路制作、玻璃基金屬化在 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 49 Mini LED 背光和 Mini/Micro LED 直顯產品領域的應用，并不斷推進產業化布局和商用化量產。公司全資子公司江西德虹顯示已具備一期年產 100 萬平米玻璃基 Mini LED 基板

182、產能，目前與多家知名國內外終端品牌客戶多個項目在持續推進，其中包括玻璃基 Mini LED 背光和 Mini/Micro LED 直顯。13、藍思科技、藍思科技：玻璃加工領先企業玻璃加工領先企業，前瞻研發半導體材料前瞻研發半導體材料 四大業務板塊協同發展，業績顯著提升。四大業務板塊協同發展，業績顯著提升。公司聚焦消費電子與智能汽車兩大核心賽道，形成智能手機與電腦、智能頭顯與穿戴、智能汽車及座艙、其他智能終端的多元化布局。2024 年上半年，消費電子業務收入 240.20 億元，同比增長 48.87%；智能汽車業務收入27.16 億元，同比增長 19.01%；智能頭顯與穿戴業務收入 14.35

183、億元，同比增長 20.52%。在消費電子領域，公司深化產業鏈垂直整合，加速 ODM/OEM 模式開發，拓展醫療、智能家居等新場景；在智能汽車領域，緊抓車載顯示與感知系統升級機遇，優化中控屏、投顯等核心部件；在智能穿戴領域，依托柔性屏幕技術優勢，適配折疊屏、AR/VR 設備需求增長。玻璃基加工領先企業，前瞻研發半導體材料。玻璃基加工領先企業，前瞻研發半導體材料。公司是消費電子玻璃蓋板龍頭，在消費電子、汽車電子玻璃加工領域積累了豐富的產業經驗。公司在 2023 年 10 月成立了創新研究院，統籌集團的科研項目，打造開放、共享、協同的科研創新平臺，其中脆性材料的研發是重點課題之一，公司已在脆性材料方

184、面形成了眾多專利和技術積累，并正在持續研發包括用于半導體領域在內的相關新技術、新材料。14、萊寶高科：核心業務穩中提質，前、萊寶高科：核心業務穩中提質，前瞻布局玻璃基板業務瞻布局玻璃基板業務 四大業務板塊協同發展，技術優勢鞏固行業地位。四大業務板塊協同發展，技術優勢鞏固行業地位。萊寶高科專注于觸控顯示、車載顯示模組、電子紙及半導體封裝材料研發制造，形成以顯示技術為核心的多元化布局。觸控顯示上，深耕中大尺寸 OGS（一體化電容屏）技術，產品覆蓋筆記本電腦、工控設備等場景，服務聯想、惠普等全球頭部客戶。車載顯示上公司憑借自主設計開發的全球技術性能一流的一體黑工藝技術，已獲得多家車載觸摸屏客戶的充分

185、認可，并在此基礎上持續研發出效果更佳的新一代一體黑工藝技術。電子紙領域穩妥推進微腔電子紙顯示器件（MED）項目的建設實施，利用現有產線資源，積極推動開發 MED 產品的中大尺寸彩色電子紙新產品并進行市場推廣。半導體材料持續開展相關量產工藝優化開發和氧化物半導體 TFT 等新型顯示技術。利用已有設備和資源利用已有設備和資源開展玻璃封裝載板開展玻璃封裝載板開發，已制作出多款測試樣品。開發，已制作出多款測試樣品。為致力于公司未來長遠發展培育出新的業務增長點，公司自 2023 年起，利用已有顯示面板產線等設備和技術資源，同時添置必要的設備，與合作方共同合作開展玻璃封裝載板的設計和制作工藝開發。目前公司

186、的玻璃封裝載板已制作出多款測試樣品，但尚未實現產品化，其中涉及的設計和制作工藝還有待持續優化改進，部分生產工藝環節還需進一步突破和改進。15、藍特光學：深耕光學元件行業，已在玻璃基板等領域有一定技術儲備、藍特光學：深耕光學元件行業，已在玻璃基板等領域有一定技術儲備 公司深耕光學元件行業二十余載，從光學鍍膜技術切入精密光學元件行業，目前圍繞光公司深耕光學元件行業二十余載，從光學鍍膜技術切入精密光學元件行業，目前圍繞光學棱鏡、玻璃非球面透鏡和玻璃晶圓進行多點布局。學棱鏡、玻璃非球面透鏡和玻璃晶圓進行多點布局。下游應用行業從光學儀器擴展至消費電子、半導體制造、AR、車載攝像頭、激光雷達等新興領域。公

187、司在多個細分領域具有技術優勢，已成為 AMS 集團、康寧集團、麥格納集團、舜宇集團等國內外知名企業的優質合作伙伴，產品已被應用于蘋果、華為等知名企業的終端產品中。智能手機潛望式鏡頭加速滲透，公司微棱鏡智能手機潛望式鏡頭加速滲透，公司微棱鏡產品進入下游大客戶供應鏈，卡位優秀。產品進入下游大客戶供應鏈，卡位優秀。微棱鏡應用于潛望式鏡頭，能夠在小空間范圍內實現光線傳播的特定角度轉變，有效增加 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 50 成像效果。潛望式鏡頭首先在安卓手機中得到應用，2023 年蘋果在 iPhone 15

188、Pro Max 中首次使用潛望式鏡頭，未來有望進入更多機型。公司微棱鏡產品技術領先，具備面型、尺寸和角度精度高的特點，能夠有效保證光折射角度精準與光路穩定；并與蘋果擁有長期合作基礎，供應的長條棱鏡產品在技術、供應等方面得到蘋果認可。2023 年 6 月微棱鏡產業基地正式進入量產階段，并于 2023 年 9 月擬投資微棱鏡產業基地擴產項目。依托消費電子玻璃加工積累，布局玻璃基板。依托消費電子玻璃加工積累，布局玻璃基板。公司依托光學元件行業二十多年產業經驗，公司前瞻開發的襯底玻璃晶圓產品可用于與硅晶圓鍵合，在半導體光刻等工藝中作為襯底使用。公司堅持創新驅動，積極開展各項預研工作，主動進行技術儲備，

189、目前已開發通過激光誘導、濕法腐蝕進行玻璃通孔（TGV）加工的相關工藝。16、立訊精密：領航多領域高速銅連接，提供電連接全套解決方案、立訊精密：領航多領域高速銅連接，提供電連接全套解決方案 專注消費電子領域，提供全套高速銅連接方案。專注消費電子領域，提供全套高速銅連接方案。公司立足于消費電子、通信等產業，產品覆蓋消費電子、通信、汽車等領域。公司深耕高速互聯領域，掌握電連接、光連接、風冷/液冷散熱等核心技術，集自動化、SMT/SIP、沖壓、成型、模具、電鍍及測試于一體，覆蓋核心零部件、模組及系統級產品組裝，提供一體化高速銅連接解決方案。2024 年前三季度營收 1771.77 億元，同比增長 14

190、%；歸母凈利潤 90.75 億元，同比增長 23%。其技術與落地能力受主流客戶認可，后續潛在客戶拓展與發展空間較大。不斷推進銅連接研發，滿足銅互連應用需求增長。不斷推進銅連接研發，滿足銅互連應用需求增長。公司自主研發 DAC、ACC，目前擁有224G 高速銅纜、高速連接器等核心產品，其中，224G 產品已準備落地，未來預研 448G產品。公司應用于 AI 算力中心的銅纜高速互聯產品基于自研 Optamax 技術，開發了12G/224GPAM4DAC 和“輕有源”銅纜產品，短距傳輸性價比高于光模塊，在數據中心柜內、柜間傳輸需求方面具有成本與功耗優勢。17、深南電路：三大主營業務持續深化布局，高多

191、層、高散熱、深南電路：三大主營業務持續深化布局，高多層、高散熱 PCB 優勢顯著優勢顯著 三大主營業務持續深化布局，三大主營業務持續深化布局，PCB 業務為營收主力。業務為營收主力。深南電路專注于印制電路板（PCB）、封裝基板及電子裝聯三大核心業務，形成3-In-One技術協同優勢，覆蓋通信設備、數據中心、汽車電子、工控醫療等高增長領域。PCB 業務作為營收主力，技術能力覆蓋高頻高速、高密度互連（HDI）等高端領域，重點服務于數據中心服務器及汽車 ADAS 需求。2024 年數據中心領域營收同比增長顯著，成為繼通信領域后第二個達 20 億元級規模市場。汽車電子領域訂單增速連續第三年超 50%，

192、ADAS 相關產品需求穩步增長；封裝基板聚焦存儲、移動終端及服務器芯片領域，具備 16 層及以下 FC-BGA 基板批量生產能力，18/20 層產品進入樣品認證階段。無錫基板二期工廠實現單月盈虧平衡，廣州封裝基板項目處于產能爬坡早期階段；電子裝聯協同 PCB 業務提供一站式解決方案，2024 年營收 28.23 億元（+33.20%），受益于數據中心算力需求與汽車電子項目放量。技術升級與產能擴張支撐增長潛力。技術升級與產能擴張支撐增長潛力。高端 PCB 技術實現突破，2024 年通信領域 120 層背板樣品能力行業領先，批量生產達 68 層。數據中心領域開發 400G 光模塊用 PCB 解決方

193、案，滿足 AI 服務器對高速信號完整性的嚴苛要求。泰國基地啟動基礎建設，南通四期項目規劃高階 HDI 產能。2024 年整體毛利率 25.84%，其中 PCB 業務毛利率 31.62%，封裝基板 18.15%。18、勝宏科技：、勝宏科技：24 年業績符合預期，年業績符合預期，AI 產品放量推動業績高增長產品放量推動業績高增長 AI 算力產品大規算力產品大規模量產，推動公司業績快速增長模量產，推動公司業績快速增長。24 年得益于多款 AI 算力、數據中心領域的高端新產品實現大規模量產，推動公司業績高速增長。其中，高端 AI 數據中心算力產品 5 階、6 階 HDI 以及 28 層加速卡產品（階梯

194、金手指）已經順利進入量產，1.6T 光 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 51 模塊已經進入小量產階段。此外，公司對 AI 算力、AI 服務器產品下一代傳輸 PCIe 6.0 協議與芯片 Oak stream 平臺；800G/1.6T 光傳輸在光模塊與交換機上單通道 112G&224G的傳輸；下一代 6G 通訊等高端領域技術進行研發與攻關，并順利落地產品應用。為此，公司對工藝能力進行優化提升，完成對高多層精密 HDI 5.0mm 和高多層 PCB 8.0 mm 厚板的設備優化與改造，大孔徑盲孔填孔能力與超薄芯板

195、能力建制，為下一代 AI 服務器、算力、通訊產品的研發打下堅實的基礎。未來隨著 AI 產業快速發展，公司 AI 服務器、高速交換機等高端產品有望逐步放量，產品結構有望持續改善，推動公司盈利水平邁上新臺階。深度擁抱深度擁抱 AI 浪潮，定增擴產彰顯公司信心。浪潮，定增擴產彰顯公司信心。隨著 AI 服務器的升級，GPU 主板也將由高多層板逐步升級為 HDI，HDI 將是未來 5 年 AI 服務器相關增速最快的 PCB，特別是 4 階以上的高階 HDI 產品需求增速快，據 Prismark 預測 2023-2028 年 AI 服務器相關 HDI 的年均復合增速將達到 16.3%。公司擬定向募集資金

196、19.8 億元主要用于越南勝宏人工智能HDI 項目和泰國高多層印制線路板項目，可以滿足 AI 服務器及終端、GPU 芯片、高頻高速傳輸等卡脖子領域的高等級要求。未來隨著公司海外工廠陸續達產，公司的核心競爭力將會進一步加強，有助于公司開拓更多海外大客戶，打開新的成長空間。19、世運電路：精準卡位汽車電子賽道，數通與汽車雙輪驅動、世運電路：精準卡位汽車電子賽道，數通與汽車雙輪驅動 寶劍鋒從磨礪出，公司精準卡位汽車電子賽道，深受頭部客戶信任。寶劍鋒從磨礪出，公司精準卡位汽車電子賽道，深受頭部客戶信任。世運電路成立于 1985年，自成立以來專注于 PCB 領域。公司自 2010 年起開始布局汽車 PC

197、B 業務，隨著公司汽車業務不斷發展，汽車業務占比不斷提高。目前公司汽車業務供應眾多頭部客戶，終端方面公司實現對特斯拉（Tesla）、寶馬（BMW）、大眾（Volkswagen）、保時捷（Porsche）、小鵬汽車等品牌新能源汽車的供貨。零部件廠商方面公司為電裝（Denso）、萬都（Mando）、矢崎（Yazaki）、現代摩比斯(Hyundai mobis)、松下（Panasonic）、三菱（Mitsubishi）、捷普(Jabil)、偉創力(Flex)、安波福（Aptiv）、博澤(Brose)等全球知名汽車配件供應商供貨。汽車汽車&數通業務雙輪驅動，公司成長可期。數通業務雙輪驅動，公司成長可期

198、。新能源車長期發展趨勢確定，電動化智能化帶動汽車電子占比提高，驅動汽車 PCB 量價齊升。公司 2010 年即布局汽車 PCB 業務，與包括特斯拉、大眾、寶馬、Luminar、HL-Klemove（韓國自動駕駛方案提供公司）在內的頭部客戶建立了合作關系，公司汽車業務先發優勢顯著。以 ChatGPT 為代表的人工智能內容自動生成技術，其應用與發展離不開巨大的算力支撐，而高算力需求對 PCB 的材料、層數以及加工工藝提出更高的要求。根據 Prismark 預測，服務器/存儲 PCB 2027 年產值達到 142.01 億美元，2022-2027 復合增速達到 7.6%，在主要下游應用領域的增速排名

199、第一。在 AI 等新領域方面，公司與部分國內外一線品牌客戶開展技術交流和新產品驗證，已實現 28 層 AI 服務器用線路板、24 層超低損耗服務器和 5G 通信類 PCB 的量產，在PCB 制作中應用了超低損耗材料混壓技術、超準層間對位偏差管控技術、高精度背鉆技術和高速信號控制技術等。20、威爾高：服務器電源、威爾高：服務器電源 PCB 空間廣闊，公司空間廣闊，公司配套大客戶享受行業發展紅利配套大客戶享受行業發展紅利 專注電源及工控專注電源及工控 PCB 細分行業，客戶資源優質。細分行業，客戶資源優質。公司產品包括雙面板、高多層板，產品類型覆蓋厚銅板、Mini LED 光電板、光模塊等。公司產

200、品廣泛應用于服務器電源、工業控制、顯示、汽車電子等領域。與世界知名企業形成了穩定的合作關系，截至 2024H1，前五大客戶銷售占比 51.88%。公司工業電源、電控類領域主要客戶包括施耐德、臺達電子、長城電源等。服務器電源服務器電源 PCB 前景廣闊，前瞻布局泰國工廠。前景廣闊，前瞻布局泰國工廠。性能提升 GPU 功耗不斷增加，服務器 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 52 電源持續升級，以英偉達為例，A100/H100/B200 單卡功耗 400/700/1000W 持續升級，同時 Blackwell 系列采

201、用 36/72 卡架構，較 A/H 系列 8 卡架構進一步升級。服務器電源升級帶動配套 PCB 升級，主要客戶有臺達、長城電源、歐陸通、麥格米特、XP、群光電子等。與臺達的合作關系長久且穩定，臺達是公司重要戰略客戶，客戶訂單自合作開始，保持持續增長。大客戶對海外產能提出要求，PCB 廠家紛紛在泰國越南設廠，公司泰國子公司 24 年 6 月份即正式試投產，是最早一批建成投產的 PCB 公司。在客戶+產能雙重優勢下有望充分享受行業發展紅利。21、領益智造：精密制造一站、領益智造：精密制造一站式解決方案供應商，積極布局式解決方案供應商，積極布局 AI 終端硬件領域終端硬件領域 覆蓋精密制造上中游產業

202、，提供一站式制造方案。覆蓋精密制造上中游產業，提供一站式制造方案。公司主要從事精密功能件、結構件、模組及充電器等業務，是精密制造行業中極少數同時覆蓋了上游原材料、中游精密功能件和結構件、模組及充電器業務的一站式智能制造商之一，同時具備模切、沖壓、CNC和注塑等工藝流程的技術，產品主要應用于 AI 終端設備及通訊、汽車、光伏儲能等行業，特別在消費電子領域處于行業領先地位。公司下游客戶主要為 AI 終端及通訊類、汽車業務與光伏儲能業務。AI 終端及通訊類業務方面，公司在存量時代的激烈競爭中展現出了顯著的競爭優勢，2023 年相關業務保持平穩發展，實現收入 306.87 億元，毛利率 21.62%。

203、汽車業務方面，隨著全球新能源汽車市場的持續增長及市場份額的不斷提升，公司相關業務收入增長顯著，2023 年相關業務實現收入 16.97 億，同比增長 43.61%。光伏儲能業務方面，公司在微型逆變器等產品領域的快速布局取得出色的成績，2023 年相關業務收入達 15.55 億元，同比增長 29.89%。積極布局積極布局 AI 終端硬件領域，展現顯著競爭優勢。終端硬件領域，展現顯著競爭優勢。公司積極轉型升級為 AI 終端硬件制造平臺，提供 AI 終端硬件產業鏈上游核心零部件的研發、設計、生產、銷售及解決方案等服務。公司在 AI 終端及通訊類業務的存量時代的激烈競爭中展現出了顯著的競爭優勢，202

204、3 年相關業務發展平穩，其中電源、電池、散熱、顯示、攝像頭、中框等零組件收入占比較高，XR、折疊屏手機、服務器、機器人等終端相關零組件收入增長較快。隨著數據中心設備及 AI 服務器功耗日益提升，GPU、CPU 等算力芯片朝著更高性能升級，對供電系統、散熱系統提出更高要求，核心組件中電源管理系統及散熱系統的價值量顯著提升。另外，在 AI 領域，公司亦圍繞包含 XR、機器人等 AI 終端的硬件產品，探索在自身業務領域的具體應用和協同。公司堅持多品類、多地區協同發展，瞄準國內外大客戶，積極跟隨市場趨勢，聚焦 AI 終端戰略業務、散熱業務等主要業務方向。四、四、風險提示風險提示 算力需求不及預期，地緣

205、競爭加劇，競爭格局加劇 電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 53 電子組團隊介紹電子組團隊介紹 副所長、前沿科技研究中心負責人：耿琛副所長、前沿科技研究中心負責人：耿琛 美國新墨西哥大學計算機碩士。曾任新加坡國立大計算機學院研究員，中投證券、中泰證券研究所電子分析師。2019年帶領團隊獲得新財富電子行業第五名，2016 年新財富電子行業第五名團隊核心成員，2017 年加入華創證券研究所。聯席首席研究員：岳陽聯席首席研究員：岳陽 上海交通大學碩士。2019 年加入華創證券研究所。高級分析師：熊翊宇高級分析師：熊翊宇

206、 復旦大學金融學碩士，3 年買方研究經驗，曾任西南證券電子行業研究員，2020 年加入華創證券研究所。研究員：吳鑫研究員：吳鑫 復旦大學資產評估碩士，1 年買方研究經驗。2022 年加入華創證券研究所。研究員：高遠研究員：高遠 西南財經大學碩士。2022 年加入華創證券研究所。研究員：姚德昌研究員：姚德昌 同濟大學碩士。2021 年加入華創證券研究所。助理研究員：張文瑤助理研究員：張文瑤 哈爾濱工業大學碩士。2023 年加入華創證券研究所。助理研究員：蔡坤助理研究員：蔡坤 香港浸會大學碩士。2023 年加入華創證券研究所。助理研究員：盧依雯助理研究員：盧依雯 北京大學金融碩士。2024 年加入

207、華創證券研究所。助理研究員：張雅軒助理研究員：張雅軒 美國康奈爾大學碩士。2024 年加入華創證券研究所。研究員：董邦宜研究員：董邦宜 北京交通大學計算機碩士，3 年 AI 算法開發經驗，曾任開源證券電子行業研究員。2024 年加入華創證券研究所。電子行業深度研究報告電子行業深度研究報告 證監會審核華創證券投資咨詢業務資格批文號：證監許可（2009）1210 號 55 華創行業公司投資評級體系華創行業公司投資評級體系 基準指數說明：基準指數說明：A 股市場基準為滬深 300 指數，香港市場基準為恒生指數，美國市場基準為標普 500/納斯達克指數。公司投資評級說明：公司投資評級說明：強推：預期未

208、來 6 個月內超越基準指數 20%以上；推薦：預期未來 6 個月內超越基準指數 10%20%；中性：預期未來 6 個月內相對基準指數變動幅度在-10%10%之間；回避：預期未來 6 個月內相對基準指數跌幅在 10%20%之間。行業投資評級說明：行業投資評級說明：推薦：預期未來 3-6 個月內該行業指數漲幅超過基準指數 5%以上；中性：預期未來 3-6 個月內該行業指數變動幅度相對基準指數-5%5%；回避：預期未來 3-6 個月內該行業指數跌幅超過基準指數 5%以上。分析師聲明分析師聲明 每位負責撰寫本研究報告全部或部分內容的分析師在此作以下聲明：分析師在本報告中對所提及的證券或發行人發表的任何

209、建議和觀點均準確地反映了其個人對該證券或發行人的看法和判斷；分析師對任何其他券商發布的所有可能存在雷同的研究報告不負有任何直接或者間接的可能責任。免責聲明免責聲明 。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告所載資料的來源被認為是可靠的，但本公司不保證其準確性或完整性。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷。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。本公司在知曉范圍內履行披露義務。報告中的內容和意見僅供參考，并不構成本公司對具體證券買賣的出價或詢價。本報告所載信息不構成對所涉及證券的個人投資建議，也未考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或

210、需求?？蛻魬紤]本報告中的任何意見或建議是否符合其特定狀況，自主作出投資決策并自行承擔投資風險，任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。本報告中提及的投資價格和價值以及這些投資帶來的預期收入可能會波動。本報告版權僅為本公司所有，本公司對本報告保留一切權利。未經本公司事先書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表、轉發或引用本報告的任何部分。如征得本公司許可進行引用、刊發的，需在允許的范圍內使用，并注明出處為“華創證券研究”，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。證券市場是一個風險無時不在的市場，請您務必對盈虧風險有清醒的認識，認真考慮是否進行證券交易。市場有風險，投資需謹慎。華創證券研究所華創證券研究所 北京總部北京總部 廣深分部廣深分部 上海分部上海分部 地址：北京市西城區錦什坊街 26 號 恒奧中心 C 座 3A 地址：深圳市福田區香梅路 1061 號 中投國際商務中心 A 座 19 樓 地址：上海市浦東新區花園石橋路 33 號 花旗大廈 12 層 郵編：100033 郵編：518034 郵編：200120 傳真：010-66500801 傳真：0755-82027731 傳真：021-20572500 會議室：010-66500900 會議室：0755-82828562 會議室：021-20572522