（報告出品方：廣發(fā)證券）

一、半導(dǎo)體行業(yè)周期框架：三重周期的嵌套

2022年11月21日我們發(fā)布了報告《周期視角下半導(dǎo)體設(shè)計及設(shè)備、材料投資機 遇》，提出了基于產(chǎn)品、產(chǎn)能和庫存的三重周期嵌套的分析框架，用以分析半導(dǎo)體 行業(yè)的周期階段和發(fā)展趨勢。在供需的變化下，半導(dǎo)體行業(yè)呈現(xiàn)出周期性成長的趨 勢。通過分析每一輪行業(yè)周期的驅(qū)動因子，我們可以將行業(yè)周期拆解為三重基本周 期的嵌套：產(chǎn)品周期、產(chǎn)能周期、庫存周期： 產(chǎn)品周期代表了需求端的變化，主要與產(chǎn)品應(yīng)用的生命周期相關(guān)； 產(chǎn)能周期代表了供給端的變化，主要與競爭性投資、擴產(chǎn)時滯等因素相關(guān)； 庫存周期代表了供需關(guān)系的變化，主要與行業(yè)供需狀態(tài)、企業(yè)經(jīng)營和競爭策略、 信息不對稱、時滯以及Overbooking等因素相關(guān)。

半導(dǎo)體行業(yè)的周期性變化與產(chǎn)品周期的變化直接相關(guān)，行業(yè)增長與下滑的背后， 是各類電子產(chǎn)品應(yīng)用的興衰更迭。從2010年以來的產(chǎn)品周期看，以智能手機為代表 的智能移動終端產(chǎn)品的涌現(xiàn)和升級，整體驅(qū)動了半導(dǎo)體行業(yè)的持續(xù)擴容。目前，智 能手機市場逐漸趨于飽和，新能源車、VR/AR以及AI等應(yīng)用則有望成為推動半導(dǎo)體 行業(yè)增長的全新驅(qū)動力。

半導(dǎo)體行業(yè)的周期性變化與資本支出/產(chǎn)能周期密切相關(guān)，并且這種相關(guān)性在存 儲器市場表現(xiàn)地較為顯著：每一輪資本支出的低點之后，都尾隨著行業(yè)毛利率（行 業(yè)景氣指標之一）的高點。其背后的原因在于：行業(yè)資本支出的大幅收縮，導(dǎo)致產(chǎn) 能增長放緩，在需求穩(wěn)步擴張的過程中，供需關(guān)系逐步趨緊，進而轉(zhuǎn)向供不應(yīng)求， 再到剪刀差逐漸擴大，在此階段，產(chǎn)品價格上升，毛利率提升，行業(yè)景氣上行。之 后，資本支出開始擴張，產(chǎn)能增長加速，供需關(guān)系逐漸趨于平衡，產(chǎn)品價格也趨于 穩(wěn)定，毛利率增長放緩，行業(yè)景氣維持。隨著資本支出持續(xù)擴張，行業(yè)供需關(guān)系逐 漸反轉(zhuǎn)，市場開始出現(xiàn)供過于求，產(chǎn)品價格下降，毛利率下滑，行業(yè)景氣下行，并 再次驅(qū)動資本支出收縮，如此循環(huán)往復(fù)。

半導(dǎo)體行業(yè)的周期性變化與庫存周期具備一定的相關(guān)性，其相關(guān)性在存儲器以 外的半導(dǎo)體市場表現(xiàn)地較為顯著。以數(shù)字芯片市場為例，理想的庫存周期變化過程： 實際訂單與預(yù)期訂單存在差距，進而導(dǎo)致了庫存周期的變化。當實際訂單大于預(yù)期 訂單，行業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)下降，產(chǎn)能利用率提升，但資本支出/產(chǎn)能維持，毛利率、營收增速提升，企業(yè)被動去庫存。預(yù)期訂單上修，行業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)逐步向正常 水平靠攏，產(chǎn)能利用率逐步趨于高位，資本支出擴張，產(chǎn)能增長加速，毛利率、營 收增速持續(xù)提升，企業(yè)主動補庫存。當預(yù)期訂單超過實際訂單，行業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)天 數(shù)上升，產(chǎn)能利用率開始松動并下降，資本支出收縮，產(chǎn)能增長放緩，毛利率下滑， 營收增速放緩，企業(yè)被動補庫存。預(yù)期訂單下修，行業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)回落，產(chǎn)能 利用率下降，資本支出收縮，產(chǎn)能增長放緩，毛利率下滑，營收增速放緩，企業(yè)主 動去庫存。直至實際訂單再次大于預(yù)期訂單，如此循環(huán)往復(fù)。從庫存周期的變化來 看，一般行業(yè)庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)觸底之后，行業(yè)景氣度即將開始上行，而庫存周轉(zhuǎn)天數(shù) 上升到一定水平之后，需警惕行業(yè)景氣度反轉(zhuǎn)的風(fēng)險。

針對半導(dǎo)體行業(yè)的周期變化，當時我們推演出三條結(jié)論，即2023年： （1）滲透+復(fù)蘇，23年中半導(dǎo)體需求有望回升；（2）產(chǎn)能趨于寬松，設(shè)計板塊成本壓力有望緩解； （3）庫存調(diào)整持續(xù)，行業(yè)庫存逐步恢復(fù)健康水平； 近期通過對半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)品、產(chǎn)能和庫存周期的跟蹤、驗證，我們觀察到23年 行業(yè)需求復(fù)蘇的信號持續(xù)明朗、晶圓代工產(chǎn)能利用率逐漸松動、庫存水位也逐步下 降，行業(yè)的周期變化基本按照當時我們的判斷向前發(fā)展。 在當前時點，半導(dǎo)體行業(yè)的產(chǎn)品、產(chǎn)能和庫存周期的發(fā)展狀態(tài)已經(jīng)有較為明顯 的景氣好轉(zhuǎn)特征，為行業(yè)周期的發(fā)展趨勢帶來了積極的影響，因此，作為半導(dǎo)體景 氣觀察系列的更新篇，本文主要針對三重周期的變化狀態(tài)、發(fā)展趨勢及其對行業(yè)未 來的積極影響進行分析。

二、周期底部信號明確，行業(yè)復(fù)蘇在即

(一) 產(chǎn)品周期：終端需求 23Q1 觸底，復(fù)蘇信號初顯端倪

2021年Q3以來，半導(dǎo)體的終端應(yīng)用需求出現(xiàn)分化，消費電子產(chǎn)品需求持續(xù)弱化， 智能手機、PC、平板電腦等消費電子市場的銷量增速進一步下滑，2022年Q4，其 銷量增速均處于歷史底部位置。

2023年Q1，終端需求觸底復(fù)蘇的信號初顯端倪。從智能手機市場來看，根據(jù) CINNO Research的數(shù)據(jù)，2023年1月中國大陸市場智能手機銷量約2766萬臺，同 比下降10.4%，同比降幅收窄，環(huán)比上升44.6%。同時，Qorvo預(yù)計中國安卓機市場 2022年Q4是低點，向上拐點在2023年Q1后，手機需求將在2023年H2明顯改善；高 通預(yù)計2023年H1客戶將繼續(xù)減少庫存，需求在2023年H2明顯改善。

PC方面，海外大廠預(yù)計2023年行業(yè)呈現(xiàn)弱復(fù)蘇態(tài)勢。AMD表示2022年Q4行業(yè) 陸續(xù)去庫存，渠道庫存已有所縮減，2023年Q1行業(yè)去庫存持續(xù)，而自身PC業(yè)務(wù)營 收底部在2023年Q1，預(yù)計2023年P(guān)C行業(yè)將復(fù)蘇；Intel于2022年Q3指引PC在2023 年出貨2.7-2.95億臺，長期來看，PC全球需求維持在3億臺左右。

在TV市場，根據(jù)Omdia的數(shù)據(jù)，其預(yù)計2023年Q2液晶電視面板訂單有望實現(xiàn) 同比增長19%的強勁反彈，同時，50英寸及更大尺寸的屏幕訂單將達到1.614億臺或 同比增長8%，市場有望恢復(fù)至2020年購買量的峰值水平，即比歷史四年平均水平高 出3%，2023年面板需求可能同比2022年創(chuàng)下的14年歷史新低激增22%。

此外，根據(jù)集微網(wǎng)的報道，3月初以來主流市場的HD畫質(zhì)TDDI芯片報價已上漲 一成，主因在于產(chǎn)能供應(yīng)不足，該產(chǎn)品供不應(yīng)求有望延續(xù)至4月，5月產(chǎn)能供應(yīng)恢復(fù) 正常后價格有望隨之恢復(fù)，反映出部分細分市場的芯片供需關(guān)系從供過于求到供需 平衡過程中的積極變化。

(二) 產(chǎn)能周期：產(chǎn)能利用率 23Q1 見底，制造成本有望回落

晶圓產(chǎn)線產(chǎn)能利用率持續(xù)走低。經(jīng)歷了下游需求持續(xù)分化和產(chǎn)業(yè)鏈庫存調(diào)整， 晶圓產(chǎn)線的產(chǎn)能利用率自2022年H2以來持續(xù)走低。根據(jù)各產(chǎn)線業(yè)績說明會數(shù)據(jù)， 2022年Q4，中芯國際、聯(lián)電、華虹半導(dǎo)體的產(chǎn)能利用率分別環(huán)比下滑13pct、10pct、 8pct。2023年Q1，疊加行業(yè)淡季影響，晶圓代工產(chǎn)線產(chǎn)能利用率繼續(xù)走低，根據(jù)聯(lián) 電法說會的數(shù)據(jù)，其預(yù)計23年Q1產(chǎn)能利用率將進一步降至70%左右。

芯片制造成本有望回落。產(chǎn)線產(chǎn)能利用率的松動和空置產(chǎn)能的增加，有望迫使 部分晶圓產(chǎn)線采取以價換量策略，或者促進設(shè)計客戶在獲取產(chǎn)能過程中議價能力的 提升，表現(xiàn)為晶圓制造價格的回落，從而改善設(shè)計環(huán)節(jié)的成本壓力和盈利能力。根 據(jù)Sigmaintell的數(shù)據(jù)，2023年，其預(yù)計8英寸晶圓及12英寸55nm以上制程晶圓代工 行業(yè)價格將有望同比下降約15%-17%，12英寸40nm及以下制程晶圓代工行業(yè)價格 同比有望下降約5%-12%，晶圓代工整體行業(yè)價格同比下降約10%-15%。

整體而言，2023年H2晶圓產(chǎn)線產(chǎn)能利用率有望逐步修復(fù)。在晶圓產(chǎn)線降價和未 來需求復(fù)蘇的驅(qū)動下，2023年Q2及H2，晶圓產(chǎn)線的產(chǎn)能利用率有望逐步修復(fù)。根 據(jù)Digitimes的數(shù)據(jù)，臺積電7/5/3nm產(chǎn)線產(chǎn)能利用率在2023年Q2有望恢復(fù)。根據(jù) Sigmaintell的數(shù)據(jù)，全球主要晶圓產(chǎn)線的產(chǎn)能利用率在2023年H2有望溫和修復(fù)。值 得一提的是，考慮到2023年晶圓制造整體的供需關(guān)系，即使2023年Q2客戶下單量 有所恢復(fù)、進而導(dǎo)致晶圓產(chǎn)線產(chǎn)能利用率修復(fù)，晶圓制造的價格在2023年依然是處 于下行周期，對設(shè)計公司的成本端壓力的改善有望持續(xù)全年。

(三) 庫存周期：庫存拐點已現(xiàn)，23H2 有望恢復(fù)健康水平

2022年Q3行業(yè)庫存的達到高點，隨著需求的持續(xù)分化、特別是消費電子需求的 持續(xù)弱化，彼時以英特爾、英偉達、美光、思佳訊、Qorvo等為代表的半導(dǎo)體公司或 其客戶均已開始主動去庫存，此后，伴隨著主動去庫存的持續(xù)，半導(dǎo)體行業(yè)的庫存 水平已出現(xiàn)回落信號。

23年Q1，庫存水平持續(xù)回落的趨勢越來越明確，因為行業(yè)主動去庫存的廣度和 力度均在擴張，主要表現(xiàn)包括：目前存儲芯片、邏輯芯片、射頻芯片、模擬芯片、 晶圓代工等細分行業(yè)陸續(xù)進入主動庫存去化階段；以DRAM、CIS等為代表的芯片價 格持續(xù)下降；美光、海力士、臺積電、聯(lián)電等行業(yè)龍頭公司均縮減了23年的資本支 出；以及行業(yè)的Book to Bill在22年連續(xù)六個季度走低。臺積電在22年Q4法說會上也 預(yù)期行業(yè)庫存在23年H1將快速減少。根據(jù)ECIA的數(shù)據(jù)，2023年1月行業(yè)撤單情況依 舊正在進行（但撤單幅度已有所收斂），2023年2月DRAM、NAND、模擬和無線芯 片市場的庫存水平逐漸下降。

在當前時點展望23年的庫存周期，經(jīng)歷了至少三個季度的庫存去化，我們預(yù)計 23年年中行業(yè)庫存有望恢復(fù)健康水平，伴隨23年H2旺季來臨，屆時行業(yè)有望開啟補 庫存需求。根據(jù)臺積電的指引，預(yù)計行業(yè)庫存將持續(xù)調(diào)整至23年H1，并恢復(fù)到健康 水平，23年H2行業(yè)有望進入復(fù)蘇階段。

三、設(shè)計：至暗已過，靜候黎明

(一) 設(shè)計復(fù)蘇趨勢明確，重點關(guān)注產(chǎn)品滲透和 AI 成長機遇

設(shè)計板塊迎來基本面拐點，Q1后向上趨勢明確。經(jīng)過上文的分析可知，目前， 半導(dǎo)體行業(yè)的周期趨勢正呈現(xiàn)出積極的變化：產(chǎn)品周期方面，在復(fù)蘇和滲透邏輯的 驅(qū)動下，23年行業(yè)補庫存需求和行業(yè)更廣泛需求的弱復(fù)蘇，以及行業(yè)新品滲透和國 產(chǎn)替代，也將為行業(yè)貢獻可觀的需求增量；同時伴隨著產(chǎn)能周期維度上，產(chǎn)能利用 率的松動和制程成本的回落持續(xù)改善設(shè)計環(huán)節(jié)的成本壓力、修復(fù)設(shè)計環(huán)節(jié)的盈利能 力；同時，庫存亦逐漸向健康水位恢復(fù)；因此，從2023年Q1三重周期的表現(xiàn)來看， 半導(dǎo)體特別是設(shè)計板塊的周期底部特征明顯，Q1大概率是板塊基本面拐點，未來， 隨著產(chǎn)品需求的復(fù)蘇、成本的改善以及庫存的去化，設(shè)計板塊復(fù)蘇和基本面向上的 趨勢明確。

基本面趨勢向上，重點關(guān)注產(chǎn)品滲透和AI成長機遇。在板塊基本面趨勢向上的 背景下，具備產(chǎn)品滲透率提升邏輯的領(lǐng)域?qū)⒕邆涓鼮榭捎^的增長彈性。首先是具備 新品拓展能力的細分賽道或公司，以DDR5升級、L-PAMiD創(chuàng)新為代表的領(lǐng)域，受益 于產(chǎn)品創(chuàng)新和市場滲透，其新品的起量速度和幅度均遠超行業(yè)需求復(fù)蘇的平均水平， 因此，其基本面向上趨勢有望加速；其次，具備國產(chǎn)替代能力的細分賽道和公司， 也將獲得更顯著的增長水平，以設(shè)備、材料環(huán)節(jié)為代表的領(lǐng)域，其當前的國產(chǎn)化率 大多依舊處于小雙位數(shù)的水平，在自主可控趨勢加速的推動下，本土設(shè)備、材料公 司依托自身的產(chǎn)品競爭力、廣闊的份額增長空間和品類擴張能力，有望加速提升相 關(guān)環(huán)節(jié)的國產(chǎn)替代份額，成長速度和空間均十分顯著，并有望平穩(wěn)穿越周期。

同時，AIGC創(chuàng)新浪潮的成長主線打開板塊中長期成長空間，以AI服務(wù)器為代表 的細分賽道或公司，AIGC的發(fā)展趨勢有望帶動行業(yè)規(guī)模實現(xiàn)指數(shù)級增長，GPU、NVlink + NVSwitch、HBM、光芯片、高速接口芯片、多相電源供電方案等配套產(chǎn) 業(yè)鏈均將充分受益于AI服務(wù)器的需求擴容，同時，AIGC還有望賦能安防/智能音箱 /MR等多個領(lǐng)域，相關(guān)行業(yè)的中長期成長空間有望進一步打開，對板塊的長期業(yè)績 和估值均有顯著的提升效應(yīng)。

(二) AI 的“iphone 時刻”：創(chuàng)新賦能千行百業(yè)，未來增量空間廣闊

1. 模型訓(xùn)練&推理算力需求測算

AIGC大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的高性能計算 （HPC）算力支持，在此我 們分別對AI大模型在訓(xùn)練階段和推理階段的算力需求進行測算：

（1） AI大模型在訓(xùn)練階段算力需求測算

我們以參考NVIDIA發(fā)表的文章《Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM》中對不同參數(shù)GPT模型算力需求的 計算方法及NVIDIA A100在模型訓(xùn)練過程的參數(shù)，對以GPT-3.5 175B為代表的大模 型的訓(xùn)練算力需求進行測算，測算主要基于以下關(guān)鍵假設(shè)：（1）考慮到大模型訓(xùn)練 的時間要求，假設(shè)模型單次訓(xùn)練時間為30天，即每年可進行約12次訓(xùn)練；（2）訓(xùn) 練階段每個A100吞吐效率為48%。此外，我們假設(shè)每臺AI服務(wù)器均配有8張A100。 由此測算，單個GPT-3.5 175B參數(shù)量AI大模型訓(xùn)練而新增的NVIDIA A100需求空間 為1080個，新增的AI服務(wù)器需求為135臺。

考慮到各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭正在/計劃訓(xùn)練的模型參數(shù)量仍在持續(xù)增加，未來模型訓(xùn) 練參數(shù)量可能達到萬億級別；同時越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司加入大模型訓(xùn)練的陣營； 我們基于以下關(guān)鍵假設(shè)，對用于大模型訓(xùn)練的NVIDIA A100、AI服務(wù)器的需求做關(guān) 于模型參數(shù)、模型訓(xùn)練個數(shù)的敏感型分析。（1）假設(shè)模型單次訓(xùn)練時間為30天；（2） 假設(shè)訓(xùn)練階段每個A100吞吐效率為48~52%。 我們預(yù)計中短期內(nèi)，大模型參數(shù)量有望達到1T；全球訓(xùn)練的AI大模型的數(shù)量在 100個以內(nèi)。

（2） AI大模型在推理階段算力需求測算

ChatGPT活躍用戶數(shù)量迅速增加、BING搜索引擎開始接入ChatGPT、百度發(fā) 布文心一言并啟動內(nèi)測，以GPT為代表的大語言AI模型在文字推理/生成領(lǐng)域的應(yīng)用 加速落地；此外，基于GPT的midjourney展現(xiàn)出較強的圖片創(chuàng)作能力，Adobe也發(fā) 布了可生成圖片、視頻、聲音等內(nèi)容的模型Firefly，AI模型在多媒體領(lǐng)域的推理/生 成應(yīng)用也在快速發(fā)展。考慮到AI模型在文字生成領(lǐng)域應(yīng)用落地進展較快，我們對這 一部分的推理算力需求進行測算，基于以下關(guān)鍵假設(shè)： （a）參考谷歌月均搜索次數(shù)，假設(shè)一個谷歌級應(yīng)用每日的搜索次數(shù)為30億次；并假 設(shè)30億次問答在每日24小時中均勻分布； （b）假設(shè)單次問答總字數(shù)為1850字。 由此測算，單個應(yīng)用GPT-3.5 175B模型的谷歌級文字推理應(yīng)用新增的NVIDIA A100 需求空間為72萬個，新增的AI服務(wù)器需求為9萬臺。

2. AI服務(wù)器需求提升，推動相關(guān)硬件產(chǎn)品市場規(guī)模增長

根據(jù)節(jié)第一部分對模型訓(xùn)練&推理算力需求測算，以14萬臺為基數(shù)測算訓(xùn)練、 推理側(cè)AI服務(wù)器需求對服務(wù)器出貨量的拉動。100個175B訓(xùn)練模型對AI服務(wù)器出貨 量的拉動為9.6%，10個使用GPT-3.5 175B模型的谷歌級推理應(yīng)用對全球AI服務(wù)器出 貨量的拉動為643%。

在算力需求激增的背景下， AI服務(wù)器的市場空間將會被大力拉動，同時AI服務(wù) 器內(nèi)部的算力芯片（GPU等）、存儲芯片（DRAM、NAND、HBM等）、連接產(chǎn)品 （光模塊、以太網(wǎng)PHY、PCIe retimer、PCB等）以及其他相關(guān)產(chǎn)品（如多相電源） 的市場規(guī)模都有望迎來顯著的提升。

（1）服務(wù)器整機：AIGC點燃數(shù)據(jù)中心算力需求，AI服務(wù)器空間廣闊

AI服務(wù)器的核心為GPGPU/ASIC，單價較普通服務(wù)器大幅提升。AI服務(wù)器與通 用服務(wù)器不同，除了2顆CPU外，一般還要配備4/8顆GPGPU以及一系列的相關(guān)配套 芯片。以英偉達DGX A100為例，其包含了8顆A100 GPU、2個64核AMD Rome CPU、 2TB RAM、30 TB Gen4 NVME SSD、6個NVIDIA NVSwitch以及10個NVIDIA Connext-7 200Gb/s網(wǎng)卡。從價值量層面來看，通用服務(wù)器價格一般為幾千美金/臺， 而主流AI服務(wù)器價格多在10-15萬美金/臺。

AIGC大幅提升HPC算力需求，推動AI服務(wù)器增長。AIGC大模型的訓(xùn)練和推理 需要大量的高性能計算（HPC）算力支持，對AI服務(wù)器需求提升。據(jù)Trendforce數(shù) 據(jù)，預(yù)估2022年搭載GPGPU的AI服務(wù)器年出貨量占整體服務(wù)器比重近1%，即約14 萬臺。預(yù)計2023年出貨量年成長可達8%，2022~2026年CAGR達10.8%。

（2）算力芯片：AI服務(wù)器硬件成本的主要構(gòu)成，海內(nèi)外大廠積極布局

算力芯片是AI服務(wù)器中處理訓(xùn)練與推理的核心。在模型訓(xùn)練和推理的過程中需 要大量的計算，其本質(zhì)是在網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)層中將大矩陣輸入數(shù)據(jù)和權(quán)重相乘，因此主要 的計算方式為矩陣計算。在矩陣計算中，每個計算都是獨立于其他計算的，因此可 以通過并行計算的方法，而GPU相比于CPU擁有更多獨立核心，因此深度學(xué)習(xí)和神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在GPU的加持下，采用高度并行的方式進行計算，可更高效地完成計算 任務(wù)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，AI服務(wù)器硬件成本的主要構(gòu)成為GPGPU，占比可高達70%。 以英偉達A100 Tensor Core GPGPU為例，其架構(gòu)中中包括以下單元：每個 GPU有7個GPC，每個GPC有7個或8個TPC ，每個TPC有2個SM，每個GPC最多 16個SM，總共108個SM。由多個小核心組成的SM是運算和調(diào)度的基本單元，是GPU 中處理運算功能的核心。其中，每個SM有64個FP32 CUDA核，64個INT32 CUDA 核，32個FP64 CUDA核，以及4個第三代Tensor Core。由于Tensor Core因為專注 于矩陣運算，其矩陣運算能力顯著強于Cuda Core，可以加速處于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)訓(xùn)練和推理速度，在維持超低精度損失的同時大幅加速推理吞吐效率，因此在模 型訓(xùn)練與推理的過程中，Tensor Core將是主要的計算內(nèi)核。

作為GPU行業(yè)龍頭，英偉達于2020年和2022年相繼推出針對AI、數(shù)據(jù)分析和 HPC應(yīng)用場景的兩款產(chǎn)品：A100和H100。與A100相比，H100的綜合技術(shù)創(chuàng)新可以 將大型語言模型的速度提高30倍，從而提供業(yè)界領(lǐng)先的對話式AI功能。具體到性能 參數(shù)，同為SXM外形規(guī)格的H100/A100，半精度浮點算力（FP16 tensor core）分 別為989.4/1312TFLOPS，互連帶寬分別為900/600 GB/s。2023年GTC大會上，英 偉達針對ChatGPT等大型語言模型的大規(guī)模部署，推出了H100 NVL，其配備雙GPU NVlink，將兩張擁有94GB HBM3顯存的PCIe H100 GPU拼接在一起，可處理擁有 1750億參數(shù)的GPT-3大模型。與適用于GPT-3的HGX A100相比，一臺搭載四對 H100和雙NVlink的標準服務(wù)器速度能快10倍，可以將大語言模型的處理成本降低 一個數(shù)量級。

GPU峰值算力的測算公式為：峰值計算能力= GPU Core的運行頻率*GPU SM 數(shù)量*單個SM對應(yīng)的特定數(shù)據(jù)類型的指令吞吐量*2 依據(jù)英偉達A100、H100白皮書中給到的參數(shù)，A100 GPU Core的運行頻率為： 1.41GHz；A100 GPU SM數(shù)量為108個。H100 SXM5 GPU Core的運行頻率為： 1.83/1.98GHz；H100 GPU SM數(shù)量為132個。因此，峰值算力的變量主要集中在特 定數(shù)據(jù)類型的指令吞吐量上。 （a）Tensor Core加速后的FP16峰值算力： A100 FP16（Tensor Core加速）峰值算力=311,869G FLOPS≈312T FLOPS H100 FP16（Tensor Core加速）峰值算力：=989,429G FLOPS≈989.4T FLOPS （b）Cuda Core下的FP32峰值算力： A100 FP32（Cuda Core）峰值算力=19,491G FLOPS≈19.5T FLOPS H100 FP32（Cuda Core）峰值算力=66,908G FLOPS≈66.9T FLOPS

通過參考英偉達A100/H100 GPU的性能參數(shù)，該公式計算的結(jié)果與英偉達官方 披露的性能參數(shù)一致。由此可見，GPU峰值算力與主頻和硬件配置數(shù)量等參數(shù)相關(guān)。 本土AI芯片廠商積極追趕，國產(chǎn)替代之路雖遠必達。從技術(shù)架構(gòu)來看，Al芯片 主要分為GPU、FPGA、ASIC三大類。其中，GPU是較為成熟的通用型人工智能芯 片，F(xiàn)PGA和ASIC則是針對人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。國內(nèi)AI芯片 賽道的廠商中華為、阿里和寒武紀為ASIC技術(shù)架構(gòu)，百度昆侖芯為FPGA技術(shù)架構(gòu)， 海光信息、景嘉微、摩爾線程、沐曦、燧原科技、壁仞科技、天數(shù)智芯則采用GPU技術(shù)架構(gòu)。目前各家產(chǎn)品參數(shù)與英偉達A100/H100相比，仍有一定差距，但在英偉 達等高端AI芯片出口受限的背景下，國產(chǎn)AI芯片企業(yè)獲取了難得的發(fā)展機遇，隨著 本土下游AI需求的不斷拉動，國產(chǎn)替代之路雖遠必達。

（3）存儲芯片：HBM成高端GPU標配，充分受益于AI服務(wù)器需求增長

HBM是目前高端GPU解決高帶寬主流方案，AIGC熱潮拉動HBM需求增加。AI 服務(wù)器需要在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，包括模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型參數(shù)、模型輸出等。 這些數(shù)據(jù)量通常都非常大，對高帶寬需求大幅提升。GPU主流存儲方案目前主要分 GDDR和HBM兩種方案。與GDDR方案相比，HBM方案由多個芯片垂直堆疊而成， 每個芯片上都有多個內(nèi)存通道，可以在很小的物理空間內(nèi)實現(xiàn)高容量和高帶寬的內(nèi) 存，有更多的帶寬和更少的物理接口，而物理接口越少，功耗越低。同時還具有低 延遲的特點，但相對而言，成本更高。HBM方案目前已演進為高性能計算領(lǐng)域擴展 高帶寬的主流方案，并逐漸成為主流AI訓(xùn)練芯片的標配。AIGC時代推動HBM需求顯 著增加。HBM的需求增加不僅體現(xiàn)在單顆GPU需要配置的單個HBM的Die層數(shù)增加、 HBM個數(shù)增加，也體現(xiàn)在AIGC熱潮下，大模型訓(xùn)練需求提升拉動對AI服務(wù)器和AI 芯片需求，HBM在2023年來需求明顯增加，價格也隨之提升。據(jù)Omdia數(shù)據(jù)，預(yù)計 2025年HBM市場規(guī)模可達25億美元。

HBM升級朝著不斷提高存儲容量、帶寬，減小功耗和封裝尺寸方向升級，目前 已升級到HBM3。HBM方案最初由英偉達和AMD等半導(dǎo)體公司定義和推動，從最初 的1GB存儲容量和128GB/s帶寬的HBM1發(fā)展到目前的24GB存儲容量和819GB/s帶 寬。高速、高帶寬的HBM堆棧沒有以外部互連線的方式與計算芯片連接，而是通過 中間介質(zhì)層緊湊連接。以HBM2方案為例，相對于GDDR5，HBM2節(jié)省了94%的芯 片面積。從帶寬角度看，一個HBM2堆棧封裝的帶寬就是307Gbyte/s，遠高于GDDR5 的帶寬。

產(chǎn)業(yè)鏈積極推動HBM發(fā)展。海力士、三星美光等廠商緊跟HBM趨勢，已發(fā)布多 款產(chǎn)品。英偉達歷代主流訓(xùn)練GPU基本都配置HBM，如H100采用了6顆HBM3。2022 年11月英特爾發(fā)布全球首款服務(wù)器DDR5 CPU Sapphire Rapids with HBM版本，以 面向高性能計算。國內(nèi)廠商布局方面，如國芯科技表示公司正研究規(guī)劃合封HBM內(nèi) 存的2.5D的芯片封裝技術(shù)。深科技從事存儲芯片封測業(yè)務(wù)，近年來不斷加強先進封 裝技術(shù)研發(fā)。

（4）連接產(chǎn)品：AI服務(wù)器迎來ChatGPT風(fēng)口，相關(guān)鏈接產(chǎn)品步入黃金時代

光芯片：AIGC應(yīng)用驅(qū)動400G/800G高速率光模塊在AI服務(wù)器中加速滲透，光芯 片產(chǎn)品量價齊升。規(guī)模層面，AIGC應(yīng)用需要強大算力作為支撐，光模塊是數(shù)據(jù)中心 內(nèi)部互連和數(shù)據(jù)中心相互連接的核心部件。根據(jù)LightCounting的數(shù)據(jù)，2020年全球 光模塊市場規(guī)模為66.7億美元，預(yù)測2025年全球光模塊市場將達到113億美元，為 2020年的1.7倍，光芯片作為光模塊核心元件有望持續(xù)受益。價格層面，AIGC應(yīng)用 所需數(shù)據(jù)流量持續(xù)提升，交換機互聯(lián)速率逐步由100G向400G/800G升級。在對高速 傳輸需求不斷提升背景下，更高價值量的25G及以上高速率光芯片市場增長迅速。 根據(jù)Omdia預(yù)測，2019年至2025年，25G以上速率光模塊所使用的光芯片占比逐漸 擴大，市場空間將從13.56億美元增長至43.40億美元，CAGR為21.40%。封裝方式 上，CPO是解決超高算力過載并提高能效的核心解決方案之一，據(jù)Light Counting 預(yù)計，按照端口數(shù)量統(tǒng)計，CPO的全球發(fā)貨量將從2023年的5萬件逐步增長到2027 年的450萬件。

NVlink：實現(xiàn)GPU間高速直聯(lián)。NVlink是一種GPU之間的直接互聯(lián)，可擴展 服務(wù)器內(nèi)的多GPU輸入/輸出。2016年，第一代NVlink搭載基于Pascal架構(gòu)的Nvidia GP100 GPU發(fā)布，其傳輸速率可達160GB/s；目前NVlink已迭代至第四代，第四代 NVIDIA NVlink總帶寬為900GB/s，是PCIe 5.0帶寬的7倍。一代NVlink共有4個鏈 路，單鏈路傳輸速率40GB/s；第二代、第三代、第四代NVlink分別有6、12、18個 鏈路，單鏈路傳輸速率均為50GB/s。NVlink不僅可實現(xiàn)NVIDIA GPU間互聯(lián)，也可 以實現(xiàn)GPU與CPU之間的互聯(lián)（CPU需要支持NVlink協(xié)議，如IBM POWER9）。第一至第三代NVlink傳輸信號為NRZ調(diào)制的電信號，第四代NVlink傳輸信號為 PAM4調(diào)制電信號；在信號傳輸過程，由NVlink控制器+PHY構(gòu)成的組合實現(xiàn)信號的 收發(fā)控制，其中NVlink控制器按照功能又可分為三層：Physical Layer（PL）、Data link Layer（DL）、Transaction Layer（TL）。

NVSwitch：實現(xiàn)服務(wù)器內(nèi)更高帶寬、更低延遲、更多GPU間通信。NVIDIA在 2018 GTC大會發(fā)布了首款節(jié)點交換架構(gòu)——第一代NVSwitch，其上有18個NVlink 端口，在單服務(wù)器節(jié)點內(nèi)通過12個NVSwitch可以實現(xiàn)16個V100以NVlink能夠達到 的最高速度進行多對多GPU通信；基于NVlink +NVSwitch實現(xiàn)服務(wù)器節(jié)點內(nèi)16顆 V100互聯(lián)的一臺DGX-2與兩臺通過IB互聯(lián)的DGX-1（每臺內(nèi)有8個V100）相比，前 者AI運算速度是后者的兩倍以上。目前NVSwitch已經(jīng)迭代到第三代，單芯片上共有 64個第四代NVlink端口，支持GPU間900GB/s的通信速度，這些通過NVlink Switch 互聯(lián)的GPU可用作單個高性能加速器，擁有高達15petaFLOPS的深度學(xué)習(xí)計算性能。

CPU-DRAM間內(nèi)存接口芯片。內(nèi)存接口芯片是服務(wù)器內(nèi)存模組的核心邏輯器件，以提升內(nèi)存數(shù)據(jù)訪問的速度穩(wěn)定性，滿足服務(wù)器CPU對內(nèi)存模組日益增長的高性能 及大容量需求。目前行業(yè)正從DDR4升級至DDR5。據(jù)JEDEC定義，DDR5時代，RCD 和DB需支撐的傳輸速率從3200MT/s提升至DDR5第一子代的4800MT/s，且子代還 在繼續(xù)升級中。此外，DDR5世代還需配置1顆SPD、1顆PMIC和2顆TS等配套芯片， 行業(yè)迎來量價齊升。 CPU-GPU互聯(lián)芯片。在AI服務(wù)器中CPU和GPU互聯(lián)通常使用PCIe聯(lián)接。PCIe Retimer芯片是適用于PCIe 高速數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議的超高速時序整合芯片，主要解決數(shù) 據(jù)中心數(shù)據(jù)高速、遠距離傳輸時，信號時序不齊、損耗大、完整性差等問題，還可 靈活地切換PCIe 或CXL模式，多應(yīng)用于NVMe SSD、AI 服務(wù)器、Riser卡等典型應(yīng) 用場景。參考TI官網(wǎng)產(chǎn)品價格，單顆PCIe 4.0 Retimer約25美金。PCIe還需要承擔(dān) GPU與網(wǎng)卡、NVMe（存儲）數(shù)據(jù)傳輸，因此會使用PCIe Switch聯(lián)接CPU、GPU、 網(wǎng)卡和NVMe（存儲），形成淺層且平衡的PCIe樹型拓撲，可實現(xiàn)從網(wǎng)卡和NVMe 進出GPU的快速點對點傳輸；若單臺服務(wù)器使用4顆PCIe Switch芯片，參考TI官網(wǎng) 產(chǎn)品價格，單臺服務(wù)器PCIe Swicth價值量約3美元。

PCB:AI服務(wù)器高算力需求爆發(fā)，推動PCB單機價值量提升。PCB起中繼傳輸?shù)?作用，是電子元器件的支撐體，服務(wù)器PCB板上通常集成CPU、內(nèi)存、硬盤、電源、 網(wǎng)卡等硬件，AI服務(wù)器在以上硬件上有不同程度的增加或升級，同時AI服務(wù)器增配4 至8顆GPGPU形成GPU模組，帶來PCB板單機價值量提升。具體而言，AI服務(wù)器PCB 板價值量提升主要來自三方面：（1）PCB板面積增加。AI服務(wù)器中除了搭載CPU 的主板外，每顆GPU需要分別封裝在GPU模塊板，并集成到一塊主板上，相比傳統(tǒng) 服務(wù)器僅使用一塊主板，PCB面積大幅增加。（2）PCB板層數(shù)增加。AI服務(wù)器相對 于傳統(tǒng)服務(wù)器具有高傳輸速率、高內(nèi)存帶寬、硬件架構(gòu)復(fù)雜等特征，需要更復(fù)雜的 走線，因而需要增加PCB層數(shù)以加強阻抗控制等性能。（3）PCB用CCL材料標準更 高。AI服務(wù)器用PCB需要更高的傳輸速率、更高散熱需求、更低損耗等特性，其核 心材料CCL需要具備高速高頻低損耗等特質(zhì)，CCL材料等級需要提升，材料的配方 以及制作工藝復(fù)雜度攀升，推動價值量提升。

（5）其他產(chǎn)品：ChatGPT拉動AI服務(wù)器需求提升，多相電源供電方案增量顯著

多相電源產(chǎn)品在AI服務(wù)器中單機價值增量顯著，GPU算力升級進一步推動量 價齊升。AI服務(wù)器與通用服務(wù)器主要區(qū)別在于AI服務(wù)器配備4/8顆GPGPU，以滿足 高性能計算需求。多相控制器+DrMOS組成的多相電源解決方案是GPU的主流供電 形式。我們對8卡AI服務(wù)器的多相電源解決方案產(chǎn)品新增需求進行測算，參考NVIDIA V100的多相電源配置，A100至少需要16相電源解決方案（1顆多相控制器+16顆大 電流DrMOS的配置），則該AI服務(wù)器相較于普通服務(wù)器增加了8顆多相控制器、128 顆大電流DrMOS需求，參考TI官網(wǎng)產(chǎn)品價格，兩種產(chǎn)品價格分別約為7.7美元、2.0 美元，則AI服務(wù)器單機新增多相電源產(chǎn)品價值量約為318美元；根據(jù)MPS數(shù)據(jù)，單 臺普通服務(wù)器CPU主板電源解決方案（包含多相控制器+DrMOS+POL+EFuse等產(chǎn) 品）合計價值量約80美元；因此AI服務(wù)器單機多相電源產(chǎn)品價值量相較于普通服務(wù) 器有數(shù)倍提升。英偉達在2023年GTC大會發(fā)布了應(yīng)用于大型語言模型部署的 H100NVL新產(chǎn)品，具備更高算力的H100 GPU為更大規(guī)模的AI模型訓(xùn)練提供更強大 的算力支持，H100 SXM產(chǎn)品最大熱設(shè)計功率為700W，遠高于前代次產(chǎn)品A100的 300W~400W。高算力GPU產(chǎn)品功率的提升對DrMOS的數(shù)量、性能帶來了更高需求， 服務(wù)器領(lǐng)域多相電源產(chǎn)品市場空間也將充分受益于服務(wù)器GPU的迭代和性能升級。

3. ChatGPT浪潮之巔，AIGC賦能千行百業(yè)

內(nèi)容生產(chǎn)進入AIGC時代，跨模態(tài)成為增長點。內(nèi)容生產(chǎn)已經(jīng)從專業(yè)化的PGC 到用戶生產(chǎn)的UGC，現(xiàn)在已經(jīng)進入AIGC時代。AIGC不僅意味著AI的角色開始從觀 察、預(yù)測拓展為生成、決策，也意味著AIGC作為一種賦能技術(shù)，借助其大模型的跨 模態(tài)綜合能力和內(nèi)容生產(chǎn)力，將廣泛服務(wù)于各類終端行業(yè)。

AIGC賦能千行百業(yè)，未來需求樂觀可期。AIGC作為一種賦能型技術(shù)，能在很 多行業(yè)內(nèi)找到應(yīng)用場景的結(jié)合點。這臺“21世紀的珍妮紡紗機”基于其強大的內(nèi)容 生產(chǎn)能力，將重塑幾乎所有行業(yè)，帶領(lǐng)行業(yè)進入新時代。目前在繪畫、視頻制作、 音樂、寫作、編程等眾多內(nèi)容生產(chǎn)行業(yè)中都有顯著的業(yè)務(wù)需求，在游戲、傳媒、電 商、娛樂、教育、金融、醫(yī)療、藥研、工業(yè)等多個行業(yè)中都有望塑造更多應(yīng)用場景。

大語言模型朝著多模態(tài)方向發(fā)展，多應(yīng)用場景均開始布局。GPT4.0轉(zhuǎn)向多模態(tài)， 新增了圖像輸入，能同時進行文本和視覺處理的多模態(tài)大模型已是技術(shù)變革方向。 與此同時，當前海內(nèi)外大廠紛紛在更多文字生成、社交娛樂、音視頻、辦公等領(lǐng)域 布局或引入大語言模型的發(fā)展，并朝著多模態(tài)方向發(fā)展。

AIGC驅(qū)動安防智能化升級，市場潛力逐漸顯現(xiàn)。AIGC作為新型的內(nèi)容生產(chǎn)基 礎(chǔ)設(shè)施對既有的內(nèi)容生成模式可產(chǎn)生革命式影響，一方面其已在辦公、影視、繪畫 等內(nèi)容需求豐富的行業(yè)取得顯著發(fā)展，另一方面原本已和AI結(jié)合的安防、制造等行 業(yè)也正在AIGC大潮下朝著更加智能化的方向發(fā)展，市場潛力逐漸顯現(xiàn)。

AIGC有望與安防緊密結(jié)合，驅(qū)動泛安防產(chǎn)業(yè)智能化升級。ChatGPT和AIGC技 術(shù)的應(yīng)用，可以幫助安防產(chǎn)品實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和管理，大幅提升安防系統(tǒng)的 反應(yīng)速度和處理能力，實現(xiàn)一定程度降本增效，推動智慧安防乃至智能物聯(lián)網(wǎng)行業(yè) 發(fā)展。近幾年，傳統(tǒng)安防已通過物聯(lián)網(wǎng)、云計算、AI等技術(shù)升級為智慧安防。據(jù)IDC 數(shù)據(jù)，視頻監(jiān)控、人臉識別、智能攝像頭等泛安防是中國近年來已部署和計劃部署 的重點AI領(lǐng)域，也是AI最先商業(yè)化的領(lǐng)域之一。隨著AIGC時代的來臨，智慧安防可 進一步升級。具體而言，ChatGPT可以通過分析和處理大量語音、文本和圖像數(shù)據(jù)， 幫助識別并分類人、車輛、動物等不同對象，幫助安全系統(tǒng)快速識別異常事件，以 及實現(xiàn)更精細化的數(shù)據(jù)分析和挖掘，進一步提升預(yù)測準確率等。同時，ChatGPT的 應(yīng)用還將促進安防與其他相關(guān)領(lǐng)域合作，以谷歌和微軟等廠商致力于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 進行機器人控制為例，將視覺數(shù)據(jù)以及大型語言模型結(jié)合起來，也可推動安防機器 人的發(fā)展。ChatGPT和AIGC技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助安防產(chǎn)品實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理 和管理，從而大幅提升安防系統(tǒng)的反應(yīng)速度和處理能力，有望實現(xiàn)一定程度降本增 效，大力推動智慧安防乃至智能物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展。

從聽覺領(lǐng)域來看，智能音箱是家庭場景交互中心與IoT控制中心，AIGC符合智 能音箱用戶個性化交互需求，在家庭內(nèi)部家庭教育、電器控制、起居輔助等方面進 一步提升用戶體驗，開啟聽覺盛宴。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年包括智能音箱在內(nèi)的家 庭智能設(shè)備市場規(guī)模為306.3億美元，預(yù)計到2026年將達到382.9億美元，CAGR為 5.7%。隨著AIGC熱潮上升，音頻內(nèi)容個性化需求進一步凸顯，打開終端設(shè)備銷量未 來市場空間。 AIGC作為生產(chǎn)力工具開啟視聽盛宴，打開終端設(shè)備成長空間。從視覺領(lǐng)域來看， AIGC作為生產(chǎn)力工具賦能元宇宙，逐漸實現(xiàn)元宇宙的可擴展性潛力，低成本、高效 率地滿足VR/AR用戶海量內(nèi)容需求。索尼PSVR 2、蘋果MR、meta Quest3等主要 產(chǎn)品的推出在即，AIGC未來在內(nèi)容端的持續(xù)賦能，XR產(chǎn)業(yè)有望迎來新一輪增長。

(三) 產(chǎn)品滲透：基本面趨勢向上，新品滲透增長彈性顯著

1. DDR5：滲透率預(yù)期積極，2023年還將持續(xù)發(fā)布DDR5 CPU

Intel和ADM積極推動服務(wù)器端DDR5 CPU出貨和發(fā)布。據(jù)AMD的22Q4 Earnings Call，DDR5 CPU Genoa 目前導(dǎo)入了超過140個平臺，YoY+40%，并預(yù) 計23H1推出第二代DDR5 CPU Bergamo。Intel于2023年1月10日發(fā)布新一代服務(wù)器 支持DDR5 CPU Sapphire Rapids。Intel在22Q4 Earnings Call中表示客戶對 Sapphire Rapids需求強勁，并預(yù)計年中前出貨100萬顆。Sapphire Rapids的正式開 始銷售時間為2月15日，即100萬顆為4個月銷售時間內(nèi)的預(yù)計值。此外，Intel繼續(xù) 朝著既定Roadmap穩(wěn)步推進新一代CPU，預(yù)計23H2發(fā)布服務(wù)端支持DDR5第二子代 CPU，即DDR5-5600 CPU Emerald Rapids。PC端，Intel預(yù)計23H2發(fā)布新一代PC 移動端CPU Meteor Lake。 美光DDR5滲透預(yù)期預(yù)維持2024年年中50%不變。美光在2023年3月Earnings Call中維持對PC和服務(wù)器端DDR5的滲透率在2024年年中50%的預(yù)期。盡管23H1收 到存儲周期去庫存的影響，但美光維持上季度DDR5出貨預(yù)期。公司表示正在像數(shù)據(jù) 中心客戶大量交付DDR5 DRAM，預(yù)計DRAM出貨量從FY23Q2開始增加。隨著Intel 和AMD最新一代的服務(wù)器處理器Sapphire Rapids和Genoa需要DDR5 DRAM，使用 這些新處理器的服務(wù)器將在2023H2推動DDR5 DRAM的需求上漲。

2. 射頻：產(chǎn)業(yè)鏈大力去庫存，本土廠商推出模組新產(chǎn)品

從庫存水平來看，Skyworks和Qorvo的庫存水位和DOI在2022年逐季創(chuàng)新高， 但庫存增速逐漸趨緩，根據(jù)Skyworks和Qorvo在2022Q4的Earning Call，22Q4安卓 產(chǎn)業(yè)鏈渠道和終端總庫存減少了20%以上，行業(yè)去庫存力度較大，傳導(dǎo)到產(chǎn)業(yè)鏈上 游，PA代工廠極大降低稼動率。預(yù)計2023Q1射頻行業(yè)還將繼續(xù)去庫存，但庫存水 位增速已連續(xù)兩個季度放緩，同時Skyworks預(yù)計23H2公司DOI將回落至正常水平， Qorvo也預(yù)計渠道庫存在23年下半年恢復(fù)正常。

23Q1射頻產(chǎn)業(yè)鏈處于周期磨底階段，行業(yè)有望在23H2復(fù)蘇。我們選取了下游 主要為安卓機市場的Qorvo進行復(fù)盤，22Q4的業(yè)績、庫存的周期表現(xiàn)類似于2019年 Q2時期，庫存水位處于歷史高位，庫存增速回落，營收增速即將見底。而由于 2020-2021年在中美貿(mào)易摩擦、疫情催化缺芯等多重因素下，供應(yīng)鏈備貨節(jié)奏被擾 亂，下游客戶過度備貨而后無較強需求消化，正常供需差在本輪周期中被放大，因 此庫存消耗相應(yīng)需要更多時間，就目前周期推導(dǎo)和跟蹤海外大廠庫存和需求情況看， 預(yù)計22Q2平穩(wěn)過渡，但預(yù)計隨著23H2行業(yè)需求轉(zhuǎn)好，庫存恢復(fù)正常，射頻行業(yè)有望迎來較好景氣度，而市場表現(xiàn)有望也略領(lǐng)先于基本面上揚。

從新產(chǎn)品角度看，本土廠商不斷推出各類模組產(chǎn)品，帶來成長動力。拆市場來 看，模組市場規(guī)模和成長性大于分立器件。近年來本土廠商加強5G模組和4G模組在 接受端和發(fā)射端的布局。L-PAMiD是模組中集成度最高，價值量最大的品類，同時 由于技術(shù)和專利壁壘較高，市場主要被海外射頻廠商占據(jù)，國產(chǎn)化率低，替代空間 較大。因此是本土廠商的較大機會。唯捷創(chuàng)芯通過外購濾波器率先研發(fā)出低頻和中 高頻L-PAMiD模組，并已向頭部品牌廠商送樣，公司預(yù)計L-PAMiD將在2023年實現(xiàn) 大批量出貨。卓勝微自建芯卓產(chǎn)線量產(chǎn)高性能濾波器，同時公司各類模組布局較為 全面。截至22Q3，公司雙工、四工器順利送樣客戶，長期來看具有供應(yīng)穩(wěn)定優(yōu)勢。

3. 存儲芯片：行業(yè)周期邊際轉(zhuǎn)好

存儲行業(yè)周期磨底，邊際向好。從時間上看，本輪存儲大周期，從2021Q2開始 的下行周期已接近兩年；從價格上看，DRAM現(xiàn)貨及合約價格已接近上一倫周期底 部位置。庫存方面，目前存儲行業(yè)庫存情況已達歷史新高，而美光等廠商也開始預(yù) 期公司DOI已觸頂，且下游客戶庫存水位預(yù)計23H2逐漸恢復(fù)正常。各種存儲磨底信 號預(yù)計開始出現(xiàn)。 價格方面，DRAM和NAND已度過了價格大幅下跌通道，價格降幅有望減緩。 跟蹤DRAM和NAND價格來看，目前大部分規(guī)格都跌至了歷史最低價。跟蹤美光 FY23Q2的存貨減值幅度看，F(xiàn)Y23Q2公司計提存貨減值14億美金，并指引FYQ3下 季度預(yù)計計提存貨減值5億美金。在目前各個下游需求暫時較淡情況下，減產(chǎn)是達到 供需平衡和價格止跌的核心。美光、SK海力士已于2022H2陸續(xù)啟動存儲芯片減產(chǎn)。 以及一向以逆周期投資和搶份額為特點的三星也于2023年4月初宣布減少存儲芯片 生產(chǎn)。TrendForce目前對23Q2的價格跌幅預(yù)期已收縮至10%。CFM對存儲價格做 出了展望，預(yù)計價格從23Q2開始波動變小，23Q3和Q4有望看到價格回升。存儲價 格的觸底往往是新一輪上行周期的前奏，復(fù)盤美光和SK海力士在前兩輪周期表現(xiàn)來 看，在存儲價格磨底階段，公司市值上漲往往提前于存儲價格的上漲。

庫存方面，截至22Q4，美光和海力士的庫存水位和DOI都已創(chuàng)新高。據(jù)美光的 FY23Q2財報，本季的美光在進一步降低開工率的情況下，庫存環(huán)比下降了2.75%， DOI減少了約3天，美光并預(yù)計庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)已見頂，預(yù)計下季開始改善。整體來看， 行業(yè)的庫存見頂趨勢已成。復(fù)盤DRAM現(xiàn)貨價和存儲行業(yè)庫存關(guān)系，可以看到每一 輪庫存增長見頂伴隨著存貨價格變動的反彈。同時美光預(yù)計美光公司大部分下游終 端市場客戶庫存已經(jīng)見頂并開始逐漸減少，預(yù)計2023下半年開始供需將逐漸平衡。

存儲模組廠在磨底轉(zhuǎn)上行周期可率先釋放利潤。存儲芯片標準化程度高，替代 性程度強，具備大宗商品特征。存儲模組廠多用合約價來找存儲芯片廠購買，然后 依據(jù)現(xiàn)貨價格賣出。在行業(yè)的磨底轉(zhuǎn)上行周期，若現(xiàn)貨價格先一步上漲，模組廠可 在更低的合約價和上漲現(xiàn)貨價間賺取價格差。同時由于在周期去庫存末尾，模組廠 商庫存不斷去化，芯片上游芯片廠商庫存不斷累高，若終端需求回暖，芯片模組在 供給少，需求大的情況下，通過提高存儲產(chǎn)品價格，率先釋放利潤。跟蹤臺灣存儲 模組廠商威剛的季度存貨和現(xiàn)金來看，威剛和存儲芯片廠商在周期下行期存貨趨勢為反向，且威剛在存貨見底和需求起來的1-2個季度，有望迎來現(xiàn)金的大幅提升。跟 蹤月度營收來看，公司2月營收實現(xiàn)增長14.5%、而公司市值也于基本面提前一個季 度開始上漲。

4. 模擬芯片：相較其他半導(dǎo)體板塊，模擬周期拐點預(yù)計滯后一個季度

復(fù)盤本輪產(chǎn)業(yè)周期，全球模擬行業(yè)景氣度下行較其他板塊相比有一定滯后性。 全球半導(dǎo)體行業(yè)在2019年進入下行周期尾部；2020年開始步入上行周期，2020、 2021年全球集成電路銷售額同比分別增加8.4%、28.2%，同期模擬板塊銷售額同比 增速分別為3.2%、20.8%，增速低于集成電路行業(yè)整體。2022年全球半導(dǎo)體行業(yè)進 入本輪上行周期尾部，當年全球集成電路銷售額預(yù)期同比增加3.7%；而模擬板塊受 益于下游汽車、工業(yè)等領(lǐng)域的持續(xù)旺盛需求，2022年全球銷售額同比增加20.8%， 顯著高于集成電路和其他細分IC板塊。模擬行業(yè)下行周期相較于其他行業(yè)也有一定 滯后性，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)，預(yù)計2023年全球模擬銷售額同比增長僅1.6%，相較于2022 年增速明顯下降。

海外模擬龍頭庫存水位處于較高水平，且仍有增長趨勢。從庫存水平看：TI、ADI、MPS、矽力杰連續(xù)幾個季度庫存均呈現(xiàn)增加趨勢。截至最新報告期末，四家 廠商DOI分別為134天、104天、171天、119天。TI強調(diào)由于公司產(chǎn)品壽命周期長、 客戶群體多元化，因此產(chǎn)品被迭代淘汰的風(fēng)險非常低；一定的短期與長期庫存可以 更好地支持客戶；因此公司會放心持有更高水平的庫存，在當前水平可能會繼續(xù)增 加10億至20億美元的庫存。MPS表示由于業(yè)務(wù)狀況、訂單模式的變化，公司庫存水 平可能達到目標的180~200天DOI，并可能在短期內(nèi)更高；公司會通過放慢晶圓投片 量控制公司和渠道中庫存，目標在23Q2使庫存回到合理水位。

海外模擬龍頭指引短期需求仍較為疲軟，但環(huán)比跌幅有所收窄。終端需求指引 方面：TI、ADI、MPS、PI四家海外廠商對當前財報季的營收指引中值環(huán)比降幅分別 為7.4%、1.5%、2.2%、16%。ADI受益于工業(yè)和汽車市場的較為強勁的需求，下降 幅度較??；PI受到下游大小家電、PC市場需求較弱影響，當前財報季營收指引中值 環(huán)比下降16%。

A股模擬公司存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)自21Q2以來處于連續(xù)上升階段。截至22Q3，SW模 擬芯片設(shè)計板塊存貨DOI達到242天，相較于22Q2增加了19天。與之對比，22Q3 SW 半導(dǎo)體、SW集成電路制造、SW集成電路封測、SW半導(dǎo)體設(shè)備、SW數(shù)字芯片設(shè)計 板塊DOI環(huán)比增加天數(shù)分別為5.1、8.7、7.9、7.2、4.3天，均遠低于模擬芯片設(shè)計板 塊DOI的增長速度。相較于A股其他半導(dǎo)體板塊，模擬芯片設(shè)計行業(yè)短期面臨較大的 庫存水位上行與去化壓力。

綜合全球半導(dǎo)體/模擬IC市場需求、海外龍頭庫存水位及對下游需求的指引、A 股模擬板塊庫存變化，我們認為在本輪周期中，模擬IC受益于下游汽車、工業(yè)等領(lǐng) 域的旺盛需求，維持了較長的成長周期，相較于半導(dǎo)體行業(yè)整體滯后進入下行周期； 預(yù)計模擬行業(yè)的景氣度拐點也會滯后半導(dǎo)體行業(yè)約一個季度出現(xiàn)。

四、設(shè)備材料：國產(chǎn)替代提速，產(chǎn)品突破穿越周期

(一) 國產(chǎn)替代驅(qū)動成長，設(shè)備板塊空間廣闊

半導(dǎo)體設(shè)備市場空間廣闊。2019年-2021年，受到下游應(yīng)用需求的驅(qū)動以及疫 情對行業(yè)供需關(guān)系的影響，全球半導(dǎo)體設(shè)備市場經(jīng)歷了一輪高景氣周期。2022年， 半導(dǎo)體設(shè)備市場規(guī)模有望再創(chuàng)新高。根據(jù)SEMI的數(shù)據(jù)，2022年，全球半導(dǎo)體設(shè)備銷 售額有望達1143.4億美元，同比增長11.24%，以2021年中國市場的占比測算，預(yù)估 2022年中國半導(dǎo)體設(shè)備市場規(guī)模有望達329.48億美元，同比增長11.24%。

半導(dǎo)體設(shè)備公司的增量將更多地來源于市場份額的提升。在半導(dǎo)體設(shè)備整體市 場規(guī)模保持穩(wěn)定的過程中，產(chǎn)業(yè)鏈公司的增量將更多地來源于市場份額的提升。我 們認為，市場份額的提升主要由三個因素驅(qū)動：產(chǎn)品的競爭力、所處細分市場的份 額或空間、品類擴張能力。其中，產(chǎn)品的競爭力是公司立足于市場獲取份額的基礎(chǔ)， 所處市場的份額或空間將決定公司高速成長的持續(xù)性，而品類擴張能力能夠持續(xù)拓 展公司的成長邊界。 中國大陸晶圓產(chǎn)能仍處于快速擴張期，且增速顯著高于全球平均水平，配套半 導(dǎo)體設(shè)備的需求穩(wěn)固。中國大陸是全球最大的電子終端消費市場和半導(dǎo)體銷售市場， 吸引著全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向大陸的遷移。從產(chǎn)業(yè)鏈配套層面來看，在中游晶圓制造環(huán) 節(jié)，中國具備成為全球最大晶圓產(chǎn)能基地的潛力。特別是在中國打造制造強國的戰(zhàn) 略下，政府在產(chǎn)業(yè)政策、稅收、人才培養(yǎng)等方面大力支持和推進本土半導(dǎo)體制造的 規(guī)?；透叨嘶＝陙?，中美貿(mào)易摩擦凸顯出供應(yīng)鏈安全和自主可控的重要性和 急迫性，晶圓制造及其配套設(shè)備等產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)作為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的基石，加速發(fā)展勢在 必行。因此，在市場、國家戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)自主可控等多重因素的驅(qū)動下，中國大陸晶圓產(chǎn)能在未來一段時間內(nèi)仍處于快速擴張期，且增速顯著高于全球平均水平。

根據(jù)IC Insights的數(shù)據(jù)，2021年，全球晶圓產(chǎn)能約2160萬片/月（8寸約當）， 同比增長3.78%，中國大陸晶圓產(chǎn)能350萬片/月（8寸約當），同比增長9.92%，在 全球的占比約16.2%。根據(jù)SIA的數(shù)據(jù)，伴隨著中國大陸晶圓產(chǎn)能的持續(xù)快速擴張， 2030年，大陸晶圓產(chǎn)能在全球的占比有望達24%，屆時將成為全球最大的晶圓產(chǎn)能 區(qū)域市場。晶圓產(chǎn)能的持續(xù)擴張，有望顯著拉動上游配套半導(dǎo)體設(shè)備的市場需求。 在中國大陸晶圓產(chǎn)能快速擴張的過程中，配套的半導(dǎo)體設(shè)備需求有望保持穩(wěn)固。

內(nèi)資晶圓產(chǎn)線產(chǎn)能距離規(guī)劃仍有較大的提升空間，國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備的訂單增量前景廣闊。目前，內(nèi)資晶圓產(chǎn)線仍然是國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備的消費主力，從遠期內(nèi)資晶 圓產(chǎn)線的建設(shè)情況來看，國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備的需求前景更為樂觀。根據(jù)各公司官網(wǎng)的 不完全統(tǒng)計，目前，內(nèi)資晶圓產(chǎn)線的總產(chǎn)能約為162.5萬片/月（8寸約當），而各條 產(chǎn)線的規(guī)劃總產(chǎn)能約為454.5萬片/月（8寸約當），現(xiàn)有產(chǎn)能距規(guī)劃產(chǎn)能仍有較大的 擴充空間，因此，內(nèi)資晶圓產(chǎn)能的大幅擴張，有望為國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備公司帶來廣闊 的訂單增量。

當前半導(dǎo)體設(shè)備國產(chǎn)化率仍處于非線性提升區(qū)間，國產(chǎn)替代驅(qū)動的份額提升， 將為行業(yè)貢獻可觀的成長速度和空間。對于國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備廠商而言，其驅(qū)動力除 了行業(yè)規(guī)模的自然擴張，還包括在國內(nèi)市場的國產(chǎn)替代。根據(jù)中國電子專用設(shè)備工 業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù)，2021年，國產(chǎn)半導(dǎo)體設(shè)備銷售額為385.5億元，同比增長58.71%， 占中國大陸半導(dǎo)體設(shè)備銷售額的比例為20.2%。

以半導(dǎo)體晶圓制造設(shè)備為例，當前的國產(chǎn)設(shè)備對28nm及以上制程的工藝覆蓋度 日趨完善，并積極推進14nm及以下制程的工藝突破，產(chǎn)品正處于驗證密集通過、開 啟規(guī)模化起量的成長階段。并且，各大半導(dǎo)體設(shè)備廠商基于產(chǎn)品上線量產(chǎn)的契機， 也在與客戶密切開展工藝設(shè)備的合作研發(fā)、已有產(chǎn)品的迭代和細分新品類的擴充， 利于產(chǎn)品競爭力和市場拓展的繼續(xù)深入。所以，我們認為目前的半導(dǎo)體設(shè)備國產(chǎn)化 率仍處于非線性增長區(qū)間，未來國產(chǎn)設(shè)備有望加速滲透。假設(shè)2025年，該統(tǒng)計口徑下的中國大陸半導(dǎo)體設(shè)備市場的國產(chǎn)化率提升至50%，則2021-2025年，國產(chǎn)半導(dǎo) 體設(shè)備銷售額的CAGR近30%，設(shè)備國產(chǎn)化有較高的成長持續(xù)性。

(二) 自主可控任重道遠，材料廠商加速突破

晶圓制造材料占據(jù)主要的市場空間，半導(dǎo)體材料市場規(guī)模穩(wěn)健增長。根據(jù)SEMI 數(shù)據(jù)，2021年全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模約643億美元，同比增長約15.9%；其中，晶 圓制造材料和封裝材料市場規(guī)模分別約為404億美元和239億美元，占比分別約為 62.8%和37.2%，晶圓制造材料占據(jù)主要市場空間。受益于全球晶圓產(chǎn)能的增長和先 進制程的發(fā)展，2016-2021年全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模CAGR約8.5%，穩(wěn)健增長。

半導(dǎo)體材料種類繁多，硅片為最大細分市場。硅是第一代半導(dǎo)體材料，目前硅 基半導(dǎo)體仍然占據(jù)主要半導(dǎo)體市場，硅片也是半導(dǎo)體材料最大細分市場，根據(jù)SEMI 數(shù)據(jù)，2018年硅片市場在晶圓制造材料市場中占比為38%。電子特氣、光掩模為第 二、第三大晶圓制造材料市場，占比均約為13%。拋光材料、光刻膠輔助材料、光 刻膠、工藝化學(xué)品、靶材等材料占比均在2%-7%之間。半導(dǎo)體材料產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)種類繁 多、細分市場相對較為分散的特點。

中國大陸是半導(dǎo)體材料第二大市場，增速較快，全球占比持續(xù)提升。根據(jù)SEMI 數(shù)據(jù)，2021年中國半導(dǎo)體材料市場規(guī)模達到119億美元，在全球市場占比為18.6%， 是全球第二大市場。中國大陸晶圓產(chǎn)能的持續(xù)擴張顯著拉動了對上游配套半導(dǎo)體材 料的市場需求，2021年中國半導(dǎo)體材料市場規(guī)模同比增長約21.9%，遠高于全球平 均水平15.9%，同比增速與歐洲地區(qū)并列全球第一。過去15年間，中國大陸半導(dǎo)體材料市場在全球占比從6.4%提升至18.6%，市場空間、全球占比均實現(xiàn)快速提升。 未來，隨著前文所述國內(nèi)晶圓產(chǎn)能的快速擴張和釋放，本土半導(dǎo)體材料需求有望持 續(xù)擴容，市場規(guī)模有望保持持續(xù)增長。

本土廠商奮起直追，部分半導(dǎo)體材料已基本實現(xiàn)國產(chǎn)自給自足。近年來，一方 面受益于國內(nèi)下游晶圓產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和政府對產(chǎn)業(yè)的支持，同時半導(dǎo)體材料廠商積極 吸納、培養(yǎng)高層次技術(shù)人才，把握行業(yè)和技術(shù)發(fā)展趨勢，積累研發(fā)經(jīng)驗和攻克關(guān)鍵 技術(shù)，募集資金投入產(chǎn)能建設(shè)，在新產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)、客戶導(dǎo)入等方面均取得了 一定突破。目前本土廠商在部分半導(dǎo)體材料細分領(lǐng)域已經(jīng)取得了較高的市場份額， 如8英寸及以下半導(dǎo)體硅片的產(chǎn)能可滿足國內(nèi)晶圓代工產(chǎn)業(yè)的需求，根據(jù)江化微招股說明書的數(shù)據(jù)，6英寸及以下晶圓加工用的濕電子化學(xué)品國產(chǎn)化率達到80%。 本土高端半導(dǎo)體材料尚處于起步階段，國產(chǎn)替代仍有較大空間。12英寸硅片、 應(yīng)用于先進制程的光刻膠等半導(dǎo)體材料對產(chǎn)品的性能要求更為嚴苛、技術(shù)要求更高， 本土廠商正在突破這些高端產(chǎn)品的技術(shù)和市場壁壘。例如，在12英寸硅片領(lǐng)域，本 土廠商滬硅產(chǎn)業(yè)、立昂微正處于產(chǎn)能快速提升階段；彤程新材、南大光電、晶瑞電 材、上海新陽等廠商在ArF光刻膠領(lǐng)域穩(wěn)步推進產(chǎn)品研發(fā)，進展較為順利；江化微的 濕電子化學(xué)品已成功導(dǎo)入多家12英寸半導(dǎo)體晶圓廠，穩(wěn)步提升國產(chǎn)化水平，且高端 產(chǎn)品營收占比逐年提升。受益于大陸晶圓代工產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和國產(chǎn)替代趨勢下企 業(yè)得到的政策、產(chǎn)業(yè)支持，本土半導(dǎo)體材料廠商有望保持快速成長；中低端產(chǎn)品有 望進一步擴大產(chǎn)能、提高市占率，高端產(chǎn)品有望加速取得產(chǎn)品研發(fā)、客戶導(dǎo)入進展， 不斷拓寬企業(yè)成長邊界。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關(guān)信息，請參閱報告原文。）

精選報告來源：【未來智庫】。「鏈接」