战略戴康/倪赓、电子许兴军/耿正
陈诉择要
●弁言：我们自23.3.2连续七篇陈诉保举数字经济机会，判定AI的“奇点时候”已经到来，将贯穿23年投资机会。广发电子组自23.3.22连续十一篇陈诉全面解读“AI的iPhone时候”，ChatGPT带来AIGC奇点，驱动AI服务器、高性能盘算（HPC）算力需求提拔。本篇我们连合广发电子组，从三个视角判定本轮“AI+”带来的财产机会，以问答情势全面分析AI主线中的电子行业投资机遇。
●战略：“AI+”奇点突破，怎样判定财产机会？
（1）汗青对比视角：类比70年代信息技能革命、99年美股科网泡沫、13-15年创业板“移动互联网+”，“技能+场景”革命催化。
（2）鉴戒13年“移动互联网+”行情，我们以为本轮“AI+”行情也将分三阶段走：上游算力→中游软件服务→卑鄙应用。当前行情仍在第一阶段，我们重点首推“上游算力”（AI芯片/服务器互换机/光模块光芯片/液冷温控/互联网）。
●对话电子：六问六答，“AI的iPhone时候”哪些环节受益？
Q1：ChatGPT财产链上卑鄙电子行业的分布环境怎么样？看好哪些细分范畴？（AI服务器及相干电子产物/终端应用侧电子厂商）。
Q2：ChatGPT拉动AI服务器需求提拔，国内哪些范畴和厂商直担当益？（服务器硬件/芯片/终端装备）。
Q3：微软公布ChatGPT支持第三方插件接入，支持以后更多的类ChatGPT模子算力肯定必要芯片，具体有哪些AI芯片更关键更值得关注？（高性能GPGPU）。
Q4：英伟达GTC大会公布了不少新的产物，连合他们新品的发布环境，在硬件端和软件端有哪些投资机遇值得关注？（高带宽显存突破内存带宽瓶颈/内存接口芯片量价齐升/高速率光模块加快渗出/PCB产物量价齐升/多相电源产物单机代价增量明显）。
Q5：AIGC财产链从本钱的角度来看，尚有哪些本钱要素值得我们跟踪？（GPU性能不绝提拔，有望优化GPU硬件本钱）。
Q6：怎么对待斲丧电子应用层上的贸易化，发起关注哪些落地场景？（视觉范畴，低本钱、高服从地满意VR/AR用户海量内容需求/听觉范畴，创造智能音箱交互新范式/驱动泛安防财产智能化升级）。
●风险提示：宏观经济下行压力超预期；环球疫情仍存在反复的风险；环球经济修复大概不及预期；环球/中国通胀高位活动性大概边际收紧；中美贸易/金融范畴的关系仍有不确定性。
陈诉正文
一、战略：“AI+”奇点突破，怎样判定财产机会？
我们自23.3.2连续七篇陈诉保举数字经济机会，这是23年最值得器重的或将贯穿整年的投资机会！陈诉具体梳理数字经济“三大预期差→三大趋势→三大投资线索”、数据要素数字基建两大基石，数字经济“位置感”，以及由AI引发第四次场景革命。我们于4.3发布《与风共舞:从经典科技牛看AI海潮》提出，AI的奇点时候已经到来，我们当前站在新一轮财产海潮的拐点，并于4.7发布《“AI+”堪比13年的“移动互联网+”》，进一步深度发掘“AI+”与13年“移动互联网+”的异同，从战略视角自上而下明白本轮“AI+”的行情。
广发电子组自23.3.22连续十一篇陈诉全面解读“AI的iPhone时候”，英伟达GTC大会揭开“AI的iPhone期间”序幕、ChatGPT引爆AIGC奇点，驱动AI服务器、高性能盘算（HPC）算力需求提拔，光芯片步入黄金期间，并于4.3发布《怎样开端明白GPU算力》中举行模子练习推理算力需求测算，关注算力需求下，算力芯片/毗连芯片/存储芯片/服务器硬件的投资机会，同时在4.9《AI服务器需求风起，PCB升级海潮已至》中关注AI服务器高算力需求发作，推动PCB单机代价量提拔。
本篇陈诉我们连合广发电子组，从三个视角判定本轮“AI+”带来的财产机会，并全面分析AI主线中的电子行业投资机遇。
（一）本轮“AI+”判定：类比13年“移动互联网+”，首推上游算力
类比70年代信息技能革命，AI技能驱动全要素生产率提拔，本质上是“技能革命+场景革命”的催化，将会出现“认识技能→升级技能（低落本钱或实现规模化）→找到贸易化模式→全要素生产率提拔”的路径。
类比99年科网泡沫和13-15年创业板“移动互联网+”，则可以发现本轮AI行情与之的相似处和差别点相似处包罗：（1）“技能+场景”的孵化模式雷同，但99年“互联网+”和15年“移动互联网+”在C端落地速率快，而AI则如今以B端为主、C端尚在孵化；（2）业绩确定性差别，99年“互联网+”典范龙头公司的业绩处于高位、13-15年创业板业绩提速，而当前AI业绩尚未能显现、仅出现算力需求发作驱动相应环节；（3）当前没有非常宽松的货币政策、源源不绝的增量资金，99年“互联网+”和15年“移动互联网+”活动性非常宽松、利率中枢连续下移，而且增量资金相对较多。
鉴戒13年“移动互联网+”行情，我们以为本轮“AI+”行情也将分三阶段走：上游算力→中游软件服务→卑鄙应用。当前行情仍在第一阶段，我们重点首推“上游算力”；同时投资者必要关注向第二阶段“中游软件服务”和第三阶段“卑鄙应用”的切换信号。
（二）AIGC财产链：电子行业涉及硬件、软件、应用
如今AIGC财产链可分为上游（数据）、中游（算法）、卑鄙（应用），上游重要包罗数据平台——提供数据和算力层——提供底层支持；中游为算法层，在原始数据的底子上举行模子的练习与二次开辟；卑鄙则为应用层，包罗内容的生产与分发两个方面，涉及营销、保举等多个应用场景，将来有望在更多行业放开。
如今上游算力（包罗AI服务器）和中游大模子需求率先发作，卑鄙应用需求尚未被发掘，处于雏形概念阶段。电子行业重要涉及上游硬件（包罗AI服务器中的GPGPU/ASIC/CPU、服务器芯片、服务器硬件等）、卑鄙软件和应用（如AIGC应用相干的VR硬件、泛安防财产链等），此中AI服务器受益ChatGPT带来的大量高性能盘算算力需求，当前处于需求增长阶段。
（三）风险提示
宏观经济下行压力超预期，国内“稳增长”政策落地结果仍有不及预期风险。
环球疫情仍存在反复的风险，尤其是奥密克戎疫情带来更大的不确定性。
疫情变异/反复大概导致环球经济修复不及预期并影响中国出口韧性。
环球/中国通胀高位活动性大概边际收紧。
中美贸易/金融范畴的关系仍有不确定性。
二、对话电子：六问六答，“AI的iPhone时候”哪些环节受益？
（一）Q1：ChatGPT财产链上卑鄙电子行业的分布环境怎么样？看好哪些细分范畴？
电子行业在ChatGPT财产链中重要分布位于AI服务器及相干电子产物。AI服务器是以ChatGPT为代表的大模子举行练习/推理的算力载体和底子。相比于通用型服务器，AI服务器代价量最大的提拔来自于配备4/8颗GPGPU，GPGPU在AI服务器硬件本钱中占比可达70%。数据量和算力的提拔也显着拉升了AI服务器中存储芯片、高速互联芯片、光模块/光芯片、多相电源、PCB基板等电子产物的量与价，给相干电子厂商带来了机遇。
终端应用侧的电子厂商亦有望受益于ChatGPT财产链的发展。在终端应用侧，AIGC将有望为XR、智能音箱、安防等终端装备打开新发展空间。一方面，AIGC作为生产力工具可以或许低本钱、高服从地满意用户海量的内容需求，在内容端为XR财产连续赋能；另一方面，AIGC的应用提拔了用户与智能音箱等终端装备的交互体验，打开了新的利用场景。在安防范畴，ChatGPT和AIGC技能的应用，可以资助安防产物实现更高效的数据处理惩罚和管理，大幅提拔安防体系的反应速率和处理惩罚本领，实现肯定程度降本增效，推动聪明安防以致智能物联网行业发展。
（二）Q2：ChatGPT拉动AI服务器需求提拔，国内哪些范畴和厂商直担当益？
在服务器硬件厂商范畴，重要受益的国内厂商有PCB厂商胜宏科技、沪电股份，ODM厂商工业富联等。在AI服务器财产链范畴，重要受益的细分范畴为算力芯片、存储芯片和毗连芯片。重要受益的厂商有算力芯片厂商海光信息、寒武纪、芯原股份、龙芯中科等；毗连芯片厂商源杰科技、澜起科技、聚辰股份、裕太微等；存储芯片相干厂商深科技、北京君正、兆易创新、东芯股份、国芯科技、雅克科技等；电源芯片：杰华特等。在AIGC应用层的终端装备范畴，重要受益的厂商有大华股份、海康威视、韦尔股份、思特威、恒玄科技、晶晨股份、全志科技、瑞芯微等。
（三）Q3：微软公布ChatGPT支持第三方插件接入，支持以后更多的类ChatGPT模子算力肯定必要芯片，具体有哪些AI芯片更关键更值得关注？
高性能GPGPU为AI服务器算力核心，是支持AIGC在用户端广泛应用的算力底子。GPGPU是一种利用图形处理惩罚器举行高性能盘算的通用图形处理惩罚器。作为运算协处理惩罚器，GPGPU去掉或减弱了GPU的图形表现部分本领，将别的部分全部投入与图形处理惩罚无关的通用盘算，并成为AI加快卡的核心，在AI服务器硬件本钱中占比可达70%。在AI范畴，利用GPGPU在云端运行模子练习算法可以明显收缩练习时间，镌汰能源斲丧，从而低落本钱。与此同时，GPGPU提供了美满的软件生态体系，便于各种应用程序的移植和新算法开辟。因此，GPGPU是人工智能范畴最重要的协处理惩罚器办理方案，占据90%以上的市场份额，在智能工厂、无人驾驶、聪明都会等范畴广泛应用。
明白GPU的算力性能参数是明白AI芯片的底子和条件。GPU盘算时常用的数据范例有浮点数：FP64、FP32、FP16、TF32（Nvidia提出）、BF16（Google提出）；整点数：INT8，INT16，INT32等。他们的核心区别在于数据精度。对于AI练习、AI推理、AdvancedHPC等差别利用场景，所需求的数据范例也有所差别，根据英伟达官网的表述，AI练习为收缩练习时间，重要利用FP8、TF32和FP16；AI推理为在低耽误下实现高吞吐量，重要利用TF32、BF16、FP16、FP8和INT8；HPC（高性能盘算）为实如今所需的高正确性下举行科学盘算的功能，重要利用FP64。
GPU峰值算力的测算公式为：峰值盘算本领=GPUCore的运行频率*GPUSM数量*单个SM对应的特定命据范例的指令吞吐量*2。以NVIDIAGA100为例，A100中统共有108个SM，每个SM有64个FP32CUDA核，64个INT32CUDA核，32个FP64CUDA核，以及4个第三代TensorCore，此中TensorCore专注于矩阵运算，在模子练习与推理的过程中，TensorCore将是重要的盘算内核。根据上述公式，可以盘算得到A100FP16（TensorCore加快）峰值算力为312TFLOPS，FP32（CudaCore）峰值算力=19.5TFLOPS，与英伟达官方披露的性能参数同等。由此可见，GPU峰值算力与主频和硬件设置数量等参数相干。
AIGC期间AI芯片的增量市场需求可以通过AI大模子练习/推理的算力需求举行测算。我们参考NVIDIA发表论文中对差别参数GPT模子算力需求的盘算方法及NVIDIAA100在模子练习过程的参数，对以GPT-3.5为代表的大模子的练习/推理算力需求举行测算。根据测算：在练习侧，练习一个GPT-3.5175B模子的NVIDIAA100需求为1080个、AI服务器需求为135台；练习一个万亿参数量AI大模子对A100、AI服务器的需求分别为8521个、1065台。在推理侧，一个谷歌级应用利用GPT-3.5175B举行推理，对NVIDIAA100需求为72万个、对AI服务器需求为9万台；一个谷歌级应用利用万亿参数大模子举行推理，对NVIDIAA100需求为378万个、对AI服务器需求为47.3万台。同时以2022年环球AI服务器出货量14万台为基数，测算了大模子算力需求对环球AI服务器市场的拉动。
海光信息是国产微处理惩罚器领航者，AIGC期间迎新机会。海光信息重要产物包罗高端通用处理惩罚器（CPU）和高端协处理惩罚器（DCU）。与NVIDIA公司高端GPU产物（型号为A100）及AMD公司高端GPU产物（型号为MI100）举行对比，公司DCU产物深算一号在生产工艺、内核频率等性能参数上到达国际上同范例高端产物程度。公司产物自带片上中国原生安全基因，分身性能和安全需求，可以在数据处理惩罚过程中为用户提供更高效的安全保障，满意中国境内最为严苛的安通盘算要求。公司发展有望充实受益于信创范畴国产更换大趋势与AIGC大期间的到临。
（四）Q4：英伟达GTC大会公布了不少新的产物，连合他们新品的发布环境，在硬件端和软件端有哪些投资机遇值得关注？
英伟达在GTC大会针对练习和推剃头布多款新产物，包罗全新GPU推理平台（L4，L40，H100NVL，GraceHopper芯片），4种设置分别用于加快AI视频、图像天生、大型语言模子摆设和保举体系。此中实用于练习阶段的DGXH100，其拥有8个H100GPU模组，在FP8精度下可提供32PetaFLOPS的算力，并提供完备的英伟达AI软件堆栈，助力简化AI开辟。芯片的算力提拔是AI硬件产物发展的主线规律，发起连续关注本土算力芯片厂商在产物研发及产物批量出货应用方面的盼望。
AI芯片算力的提拔对体系的存储容量与读取速率、芯片/服务器间高速毗连、供电管理等性能的高可靠性与稳固性提出了更高的要求，相应电子产物的量/价在AI服务器中也有望迎来量价齐升。
1.存储
高带宽显存（HBM）突破内存带宽瓶颈，提拔数据互换速率。HBM是一款新型的CPU/GPU内存芯片，通过将多个DDR芯片堆叠在一起，实现大容量，高位宽的DDR组合阵列。这种计划可以或许大大提拔信息互换的速率。这些堆叠的芯片通过称为“中介层(Interposer)”的超快速互联方式毗连至CPU或GPU。将HBM的堆栈插入到中介层中，放置于CPU或GPU旁边，然后将组装后的模块毗连至电路板。别的，HBM在功耗和面积上也有良好的表现，HBM重新调解了内存的功耗服从，使每瓦带宽比GDDR5高出3倍还多；相比于GDDR5，HBM可以或许节流94%的外貌积。
DDR5期间内存接口芯片量价齐升，内存接口芯片是服务器内存模组的核心逻辑器件，以提拔内存数据访问的速率稳固性，满意服务器CPU对内存模组日益增长的高性能及大容量需求。如今行业正从DDR4升级至DDR5。据JEDEC界说，DDR5期间，RCD和DB需支持的传输速率从3200MT/s提拔至DDR5第一子代的4800MT/s，且子代还在继承升级中。别的，DDR5世代还需设置1颗SPD、1颗PMIC和2颗TS等配套芯片，行业迎来量价齐升。澜起科技是如今环球唯二可提供DDR5全套芯片的龙头厂商（此中，SPD与聚辰股份相助提供）。
2.高速互联
AIGC应用驱动400G/800G高速率光模块在AI服务器中加快渗出。光模块是数据中心内部互连和数据中心相互毗连的核心部件。随着AIGC应用所需数据流量连续提拔，互换机互联速率渐渐由100G向400G/800G升级。根据LightCounting的数据，2020年环球光模块市场规模为66.7亿美元。猜测2025年环球光模块市场将到达113亿美元，为2020年的1.7倍。
光芯片作为光模块核心元件，迎来量价齐升。光芯片是光模块中的核心元件，在对高速传输需求不绝提拔配景下，更高代价量的25G及以上高速率光芯片市场增长敏捷。根据Omdia猜测，2019年至2025年，25G以上速率光模块所利用的光芯片占比渐渐扩大，市场空间将从13.56亿美元增长至43.40亿美元，CAGR为21.40%。封装方式上，CPO是办理超高算力过载并进步能效的核心办理方案之一，据LightCounting预计，按照端口数量统计，CPO的环球发货量将从2023年的5万件渐渐增长到2027年的450万件。
源杰科技：本土光通讯芯片领军者。源杰科技聚焦于光芯片行业，重要产物包罗2.5G、10G、25G及更高速率激光器芯片系列产物等，如今重要应用于光纤接入、4G/5G移动通讯网络和数据中心等范畴。公司应用于数据中心的25GDFB芯片已实现批量供货，2021年公司数据中心业务业务收入同比增长459%。更高阶产物方面，公司100GPAM4EML激光器芯片处于送样阶段；公司CW大功率光源可用于CPO范畴，产物与外洋差距较小，已在多家客户送样测试。
PCIe5.0拉动PCIeRetimer需求，澜起科技具备先发上风。PCIeRetimer芯片是实用于PCIe高速数据传输协议的超高速时序整合芯片，重要办理数据中心数据高速、远间隔传输时，信号时序不齐、斲丧大、完备性差等题目，还可机动地切换PCIe或CXL模式，多应用于NVMeSSD、AI服务器、Riser卡等典范应用场景，AI服务器中由于增长8颗GPU，他们通过PCIe与CPU互联，因此AI服务器对PCIeRetimer会有比力显着的增量需求。澜起科技布局PCIe较早，是环球可量产PCIe4.0Retimer的唯一中国公司，公司PCIe5.0Retimer研发盼望顺遂。
AI服务器中PCB产物量价齐升，单机代价增量明显。AI服务器PCB板代价量提拔重要来自三方面：（1）PCB板面积增长。AI服务器中除了搭载CPU的主板外，每颗GPU必要分别封装在GPU模块板，并集成到一块主板上，相比传统服务器仅利用一块主板，PCB面积大幅增长。（2）PCB板层数增长。AI服务器相对于传统服务用具有高传输速率、高内存带宽、硬件架构复杂等特性，必要更复杂的走线，因而必要增长PCB层数以加强阻抗控制等性能。（3）PCB用CCL质料标准更高。AI服务器用PCB必要更高的传输速率、更高散热需求、更低斲丧等特性，其核心质料CCL必要具备高速高频低斲丧等特质，CCL质料品级必要提拔，质料的配方以及制作工艺复杂度攀升，推动代价量提拔。
本土PCB厂商积极布局AI服务器市场。沪电股份驻足于既有的企业通讯市场板、汽车板等主导产物的技能领先上风，及时把握通讯、汽车等高端产物需求，应用于AI加快、Graphics、GPU、OAM、FPGA等加快模块类的产物以及应用于UBB、BaseBoard的产物已批量出货。胜宏科技具备70层高精密线路板、20层五阶HDI线路板的研发制造本领，平台服务器主板小批量试产，服务器硬盘用高频主板试样中。
3.其他
多相电源产物在AI服务器中单机代价增量明显。多相控制器+DrMOS构成的多相电源办理方案是GPU的主流供电情势。参考NVIDIAV100的多相电源设置，A100至少必要16相电源办理方案（1颗多相控制器+16颗大电流DrMOS的设置），则该AI服务器相较于平凡服务器增长了8颗多相控制器、128颗大电流DrMOS需求，参考TI官网产物代价，则搭载8张A100的AI服务器单机新增多相电源产物代价量高出300美元。根据MPS数据，单台平凡服务器CPU主板电源办理方案（包罗多相控制器+DrMOS+POL+EFuse等产物）合计代价量约80美元；因此AI服务器单机多相电源产物代价量相较于平凡服务器有数倍提拔。
杰华特：本土多相电源办理方案领军者。根据杰华特招股书、投资者活动关系记录，公司于2020年乐成研发出基于公司自有工艺和技能的DrMOS产物，单芯片可支持60A输出电流，冲破了西欧厂商的把持；2021与2022年，公司相继研发车规DrMOS产物以及90ADrMOS产物，连续加强市场竞争力；如今公司DrMOS产物在服务器、笔电范畴均实现批量出货。公司多相控制器产物如今处于送样阶段，将来会与DrMOS配套出货。
（五）Q5：AIGC财产链从本钱的角度来看，尚有哪些本钱要素值得我们跟踪？
GPU性能不绝提拔，有望优化GPU硬件本钱。NVIDIA最新一代H100产物设置了第四代TensorCores及FP8精度的Transformerengine。在实行练习任务时，相比于上一代设置MoE模子的A100盘算集群，大规模H100盘算集群在设置NVLink的环境下最高可将练习速率提拔9倍；在实行推理任务时，第四代TensorCores进步了包罗FP64、TF32、FP32、FP16、INT8和FP8在内的全部精度下的推理速率，在保持LLM精度的同时镌汰了内存利用并进步性能，最高可将推理速率提拔30倍。因此随着技能进步，单个GPU在练习和推理任务上的服从提拔，有望低落大模子高昂的练习和推理本钱。
（六）Q6：怎么对待斲丧电子应用层上的贸易化，发起关注哪些落地场景？
从视觉范畴来看，AIGC作为生产力工具赋能元宇宙，渐渐实现元宇宙的可扩展性潜力，低本钱、高服从地满意VR/AR用户海量内容需求。根据Omdia数据，2023年近眼表现面板出货量有望到达2406万台，同比增长67.3%。随着索尼PSVR2、苹果MR、MetaQuest3等重要产物的推出在即，以及AIGC将来在内容端的连续赋能，XR财产有望迎来新一轮增长。
从听觉范畴来看，AIGC有望创造智能音箱交互新范式。智能音箱是家庭场景交互中心与IoT控制中心，AIGC符合智能音箱用户个性化交互需求，在家庭内部家庭教诲、电器控制、起居辅助等方面进一步提拔用户体验，开启听觉盛宴。阿里发布了“鸟鸟分鸟”，将AI大模子装进智能终端，探索了智能终端与大模子的交互范式。根据IDC数据，2022年包罗智能音箱在内的家庭智能装备市场规模为306.3亿美元，预计到2026年将到达382.9亿美元，CAGR为5.7%。随着AIGC高潮上升，音频内容个性化需求进一步凸显，打开终端装备销量将来市场空间。
（七）风险提示
AIGC发展不及预期。算力、数据、算法是AIGC财产发展的紧张基石，若此中任一因素发展不及预期，则相干因素以及模子和应用发展都有大概不及预期。
AI服务器出货量不及预期。AI服务器出货量一方面受到企业IT付出，尤其是云盘算厂商的CapEx付出影响，因此若企业对算力办法的投入不及预期，大概影响AI服务器的出货量；另一方面AI服务器代价量占比力高的GPU和CPU若出现供应告急等题目，也会对AI服务器的出货量级和节奏造成肯定悲观影响。
国产厂商技能和产物盼望不及预期。如今国内厂商不绝开辟模子以及相干应用，若在算力、数据、算法等某一因素上支持不及预期，则大概导致国内厂商技能和产物盼望不及预期。
“数字经济”系列陈诉
23.4.7【广发战略】“AI+”堪比13年的“移动互联网+”
23.4.3【广发战略】与风共舞：从经典科技牛看AI奇点时候
23.3.30【广发战略】AI：第四次场景革命—“数字经济”系列（五）
23.3.28【广发战略】怎样看当前数字经济的“位置感”？——“数字经济”系列（四）
23.3.17【广发战略】数字经济两大基石稳增长作用多少？——“数字经济”系列（三）23.3.8【广发战略】国家数据局组建在即，数字中国迎提速契机——“数字经济”系列（二）23.3.2【广发战略】三大预期差把握数字经济投资线索——“数字经济”系列（一）
本陈诉信息
对外发布日期：2023年4月11日
分析师：
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