（报告出品方/作者：中银证券，苏凌瑶）

大模型引领 AI 商业化，轻量应用价值亦凸显

2022 年 11 月 30 日，美国人工智能研究公司 OpenAI 正式发布全球瞩目的人工智能聊天机器人 ChatGPT。该技术的推出轰动了全球，仅仅 5 天的时间，ChatGPT 的注册用户数量就突破了 100 万 大关，到了 2023 年 1 月末，ChatGPT 的月活跃用户数突破了 1 亿，成为了历史上增长最快的消费者 应用之一。这一突破性的成就使得 ChatGPT 为代表的人工智能聊天机器人，将全球带入了一场前所 未有的科技革命，标志着"智能时代"正式拉开帷幕，人工智能从技术升级开始向商业化落地迅速演 进。英伟达创始人黄仁勋则形容这一时刻为 AI 领域的"iPhone"时刻。二十一世纪被称为信息时代。各种新兴技术如人工智能、机器学习、区块链、5G 和物联网等，每时每刻都在产生海量的数据，并 将这些数据应用于人们日常生活的各个领域。数据已经成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第 五大生产力要素。根据 IDC 预计，2021 年全球数据总量达到 85ZB，并将在 2025 年达到 175ZB， CAGR 达到约 20%。庞大的数据为 AI 模型的诞生孕育了肥沃的土壤。

人工智能正逐渐走进我们的日常生活，与人们的生活越来越密切地联系在一起。而这一切的基础是 数据和算力。数据的丰富和高效的算力，为人工智能的快速发展和商业应用提供了坚实的支持。在 人工智能的浪潮中，数据被喻为"新的石油"，而强大的算力则是推动 AI 技术腾飞的引擎。

OpenAI 在从 GPT-2 模型升级到 GPT-3 模型时，其参数数量从 15 亿增长至 1750 亿级别。随着参数 规模的增大，算力负担也相应增加。如果要在更短的时间内运行更大的模型，就必须进一步增加算 力。在可预见的未来，算力将成为各大 AI 企业必须提升的关键技术能力。只有拥有足够的算力，才 能支持更复杂、更庞大的人工智能模型，使其能够在实际应用中发挥更高的效能。AI 企业将不断探 索和投资于新的计算技术，以确保其在竞争激烈的市场中保持领先地位。同时，算力的提升也将推 动着人工智能技术的不断进步。更强大的算力意味着更复杂的模型和更深层次的学习，这将有助于 改善人工智能系统的性能和智能化水平。因此，算力的不断增强不仅是 AI 企业的必然需求，也是人 工智能技术发展的驱动力。

海外主要大模型包括 OpenAI 的 ChatGPT-3、 Anthropic 的 Claude、英伟达与微软的 Megatron Turing-NLG 以及 Meta 的 OPT 等。中国大模型主要包括百度文心、华为盘古、阿里通义、腾讯混云 以及商汤的视觉模型等。百度推出文心大模型，基本实现跨模态和多下游多领域的应用，目前已上 线文心一言。腾讯主要通过多模态解决语言理解与图像生成的问题。

在多模态大模型迈向商业化的同时，边缘级轻量化应用亦凸显价值。随着深度学习模型在各个领域 的广泛应用，算力的消耗需要足够的硬件支持才得以运行。对于如何将大型模型轻量化部署到端测 设备以及如何在小数据领域进行轻量化微调亦成为业界关注的焦点。一方面，在云端运行 AI 大模型， 成本往往极高，受众较少。另一方面，如果能在本地运行，将带来如隐私保护等诸多优势。自 ChatGPT 发布以来，业内正对边缘级轻量化应用进行持续探索。

以谷歌 PaLM 2 为例，2023 年 5 月 11 日，谷歌发布全球首个支持边缘端的大模型 PaLM 2，开启了 从云到端的终端交互革命。谷歌在大语言模型的小型化上，取得了非常重要的进步。而且在谷歌 I / O 大会上，还同时发布了 4 个参数更少的模型。其中最小的一款模型 Gecko（壁虎），甚至可以在 智能手机上运行。我们认为轻量化应用将直击大模型训练成本高昂的痛点，配合特定行业场景以及 参数调优，端侧的应用将为 AI 商业化带来更广阔的空间。

7 月 20 日，2023 世界半导体大会开幕式在南京举行，中国工程院院士倪光南发表主题演讲。他提供 了一组数据：中国单位 GDP 的数据存储量只有美国 70%左右，而人均数据存储量，美国是中国的 9 倍。美国为 212GB/人，中国约为 25GB/人。从闪存占比看，全球是 41.3%，美国是 56.4%，而中国 只有 20.3%。因此，倪光南建议通过政策引导力推 SSD（固态硬盘）取代 HDD（机械硬盘）。中国 新型半导体存储产业链相对完整。上游芯片方面，NAND Flash 领域有长江存储；DRAM 有长鑫。闪存主控芯片方面生产厂商较多；NAND Flash 存储芯片的核心设备刻蚀机方面，中微公司的刻蚀机 已经突破 5nm 工艺，达到国际领先水平。生产 SSD 主控芯片和 DRAM 的光刻机工艺为 12～28nm， 不需要 EUV 光刻机，“卡脖子”风险较低。

AI 行情持续催化，结构布局机会仍佳

自 ChatGPT 正式发布以来，国内国际市场 AI 算力投资均表现亮眼。国际方面，步入 2023 以来英 伟达作为 AI 算力龙头股价一路走高，累计最大涨幅逾 160%。5 月 24 日英伟达交出亮眼财报，FY1Q24 实现收入 71.92 亿美元(YoY -13%, QoQ +19%)，公司指引，FY1Q24 公司数据中心业务达到 42.8 亿 美元，创历史新高。展望 2024 财年第二季度，公司预计收入将达到 110 亿美元，大超市场预期。受 此催化影响，英伟达市值一度上破万亿美元大关，成为全球首家市值达到 1 万亿美元的芯片制造商， 市值在 5 个月内暴增 6300 亿美元。国内方面，我们选取 wind AI 算力指数（8841678.WI）作为参考，该指数共含等成分股 51 支。2023 年 1-4 月，AI 算力指数走势整体与英伟达走势趋同，并于 4 月 20 日达到最大累计涨幅 71.53%，而 同期沪深 300 指数区间累计涨幅仅为 6.88%，AI 算力指数超额收益大幅跑赢市场。5 月以来宏观经 济弱复苏，受此影响板块迎来分化调整，我们认为 AI 算力板块目前正处于分化调整阶段，伴随经 济基本面的边际改善以及政策面的持续推出，AI 算力板块有望再度迎来布局良机。

个股方面，我们选取了 16 家有代表性的 AI 算力龙头公司，覆盖包括芯片，内存，PCB，服务器代 工以及数据中心配套建设。截至 2023 年 6 月 30 日，16 家公司平均涨幅为 56.63%，其中涨幅最高的 是寒武纪，区间累计涨幅达 244.57%，这也反映了算力需求下高性能芯片的重要性；受全球个人电 脑及服务器市场景气度下滑、内存接口芯片起量不及预期等因素，澜起科技、聚辰股份表现欠佳， 区间分别下跌 8.27%，30.20%。PCB 方面表现较为分化，与各家产品结构有关；工业富联作为服务 器代工龙头，股价亦有近翻倍表现。此外，液冷作为数据中心低能耗日趋严苛下的必由之路，高澜 股份、申菱环境、英维克等亦有亮眼的表现。

存力算力封力三位一体，产业链再迎新机遇

AIGC 有望拉动全球云硬件需求增长，服务器则是 AI 算力的核心。由于全球经济疲软及通胀等因素， IDC 预计全球服务器出货量增速在 2023 年下滑，2024 年有望重回稳健增长轨道。AI 服务器方面， TrendForce 不断上修 AI 服务器出货量，预计 2023 年 AI 服务器（包含搭载 GPU、FPGA、ASIC 等） 出货量近 120 万台，年增 38.4%，占整体服务器出货量近 9%，至 2026年将占 15%，同步上修 2022~2026 年 AI 服务器出货量年复合成长率至 22%。我们认为 AI 创新引发的算力“军备竞赛”将推动云基础设 施超预期成长。

从服务器产业结构来看，服务器行业的上游主要由组成服务器的核心部件构成，其中包括 CPU、内 存、硬盘、电源以及连接器等关键组件。在服务器产业中游，主要由系统集成商和服务器厂商构成。从硬件角度来看，与传统服务器相比，人工智能（AI）服务器通常配备高性能的 GPU 或 TPU 加速 器，拥有大容量的显存和存储器，并且有较多的 PCIe 显示设备作为外设。这样的配置旨在实现图像 识别、人工智能学习等复杂任务，以实现更快、更高效的数据处理和计算能力。AI 服务器的设计旨 在满足人工智能等大数据应用的需求，因为这些应用对计算性能和数据处理速度有着更高的要求。随着人工智能技术的快速发展，对服务器的性能和配置提出了更高的要求。我们认为伴随 AIGC 的 不断催化，以服务器为基石的云基础设施产业链将驱动硬件端加速迭代更新。

算力需求高速增长，国产 AI 芯片正当时

AI 芯片是算力的“心脏”。根据 WSTS 数据，2020 年全球人工智能芯片市场规模约为 175 亿美元，随 着人工智能技术的日益成熟和不断完善的数字化基础设施，人工智能商业化应用正迅速推动 AI 芯片 市场的高速增长。这一趋势得益于多方面的推动因素，将为 AI 芯片产业带来前所未有的机遇，据 WSTS 预计 2025 年全球人工智能芯片市场规模将达到 726 亿美元。

AI 芯片主要分为三种类型，分别是 GPU、FPGA 和 ASIC 芯片。每种类型的 AI 计算芯片都有其突 出的优势和适用领域，并在 AI 训练和推理阶段发挥作用。目前，在人工智能领域中，CPU 的应用 相对有限，主要是因为 CPU 在 AI 训练方面的计算能力不足。在独立 GPU 领域，英伟达是主要的市 场领导者，其份额高达 88%。

为应对 AI 订单需求激增，供给端亦在发力。公司董事长刘德音指出，台积电今年 CoWoS 产能已较去年实现倍增，明年将在今年基础上再度倍增。同时，为应对先进封装产能的持续紧缺， 台积电 CoWoS 封测产能不足的部分订单已外溢日月光、矽品与 Amkor，同时晶圆代工厂联电也分 到英伟达 CoWoS 中的“W（Si interposer Wafer）”部分订单，联电预计下半年开始量产出货，之后 再由封装厂商完成“oS”部分。我们认为伴随着订单外溢及先进封测六厂的启动，AI 订单产能瓶颈 将有望趋于缓解。此外，国际巨头仍不遗余力的进行技术创新，以期在竞争日趋激烈的算力大战中获得更多非对称性 优势，CPU+GPU 异构计算成芯片巨头新宠：首先，随着高性能计算应用的不断发展，驱动了对算 力的需求不断增加。传统单一计算类型和架构的处理器已经无法满足处理日益复杂、多样化数据的 要求。其次，由于数据量和多样性的不断增加，数据处理的地点、时间和方式也在不断变化。在这 样的背景下，CPU+GPU 架构尤为适用于处理数据中心产生的大规模数据。采用 CPU+GPU 架构， 可以更高效地处理这些海量数据。此外，CPU+GPU 架构还具有共享内存空间的优点，能够消除冗 余内存副本，从而改善处理效率。通过将 CPU 与 GPU 集成在同一架构中，处理器无需再将数据复 制到专用内存池来访问或更改数据，也无需使用第二个连接到 CPU 的 DRAM 内存芯片池。芯片三 大巨头英伟达、AMD、英特尔也纷纷集中动作，分别推出 Grace、MI300、和 Falcon Shores 等架构， “超异构计算”已逐渐成为业界升级趋势之一。

早在 2022 年的 GTC 大会，英伟达 Grace Hopper Superchip 首次发布，14 个月后的 COMPUTEX 2023 上，GH200 Grace Hopper 超级芯片被正式宣布已经全面投产，将为大规模 HPC 和 AI 应用带来突破 性的加速计算。与英伟达 GH200 超级芯片类似，AMD 在 2023 下半年即将推出的 MI300 也将采用 CPU +GPU 架构，同样发力于 AI 训练市场。AMD 于 CES 2023 介绍了新一代 Instinct MI300 加速器， 结合 CPU 与 GPU，重点发力数据中心的 HPC 及 AI 领域，对标英伟达 Grace Hopper，一改过去 AMD 的 GPU产品主要应用在图像处理及 AI 推理领域的局限。公司早前在 22Q4 财报电话会里提及，MI300 已开始送样给重要客户，而正式推出将会在下半年，2024 年将看到明显贡献。

国内 GPU 赛道厂商中，景嘉微通过自主研发 GPU 并规模化商用，是国内显示控制市场龙头企业。此外，海光信息、寒武纪等公司均有布局 GPU 产品。在加速计算 GPU 领域，国内壁仞科技发布的 BR100 产品，在 FP32 单精度计算性能实现超越 NVIDIA A100 芯片，但是不支持 FP64 双精度计算；天数智芯推出的天垓 100 的 FP32 单精度计算性能实现超越 A100 芯片，但是在 INT8 整数计算性能 方面却低于 A100；海光推出的 DCU Z100 实现了 FP64 双精度浮点计算，但是其性能为 A100 的 60% 左右。因此，从高精度浮点计算能力来看，国内 GPU 产品与国外产品的计算性能仍或有一代以上差 距。此外，沐曦旗下的曦思 N100 也已经量产，成为其首款人工智能推理 GPU，它能够兼容多种视 频格式，提供最高 128 路编码和 96 路解码的视频处理能力。

此外，GPU 的表现不仅体现在硬件上，软件层面对于生态的布局尤其重要。CUDA（Compute Unified Device Architectecture），是 NVIDIA 于 2006 年推出的通用并行计算架构，包含 CUDA 指令集架 构（ISA）和 GPU 内部的并行计算引擎，它提供了一种比 CPU 更有效的解决大规模数据计算问题 的方案，在深度学习训练和推理领域被广泛使用的 AMD ROCm 是 Radeon Open Compute (platform) 的缩写，是 2015 年 AMD 公司为了对标 CUDA 生态而开发的开源软件开发平台，主要用于 HPC 和 超大规模 GPU 计算，ROCm 只支持 Linux 系统。目前国内企业多采用 OpenCL 进行自主生态建设， 对比 AMD 从 2013 年开始建设 GPU生态近 10 年时间后才推出用于通用计算的 ROCm 开放式软件平 台，国内厂商在软件和生态层面与英伟达 CUDA 生态的差距相较于硬件更为明显。我们认为，受美 国对中国 GPU 芯片出口管制影响，预计国产 GPU 芯片替代进程将快速推进。此外，“超异构计 算”概念下，封测及制造产业链的协同发力亦值得关注。在 AI 商业化的推进过程中，借助边缘计算的支持，"端"应用有望填补 AI 大模型的局限性。边缘计 算是指将计算和数据存储能力移动到接近数据源的边缘设备，例如 AI 边缘计算盒子、物联网设备等， 而不仅仅依赖于遥远的云服务器。边缘计算具有在成本、时延和隐私方面的天然优势，同时还可以 作为桥梁，预处理海量复杂需求，并将其导向大型 AI 模型。根据 STL Partners 统计，2030 年全球边 缘潜在市场将达 4450 亿美元，10 年复合年增长率为 48%。根据亿欧智库《2022 中国边缘计算产业 研究报告》，2025 年我国边缘计算市场空间达 1987.68 亿元，具备较大发展潜力。

目前，边缘算力的存在形式主流是边缘计算芯片。从全球来看，高通作为全球手机芯片巨头，基于 骁龙系列手机芯片推出了一系列专为边缘侧设计的模组芯片，将传统的 IOT 设备赋予了算力，也改 变了过去边缘侧设备只能基于功耗与成本较高的 X86 平台的格局。高通于今年 4 月推出了最新一代 的物联网芯片 QCS8550/QCM8550，处理器整合强大算力和边缘侧 AI 处理、Wi-Fi7 连接以及增强图 形和视频功能，为高性能需求的物联网应用提供支持并助力其快速部署，比如自主移动机器人和工 业无人机。上述产品采用了高通优化的 AI 架构。高通 QCS8550 和高通 QCM8550 还支持增强的视 频和图形处理，支持沉浸式云游戏、视频协作和视频流媒体体验。我们认为，以高通为代表的边缘 巨头推动下，芯片端亦具备一定边缘计算能力，AI 在“端”的部署正在加速演进。

而算力巨头英伟达在边缘侧亦有布局，英伟达 Jetson 边缘计算平台涵盖了机器人、自动驾驶、工业 制造、智慧城市等边缘 AI 的主要应用场景。每个 NVIDIA Jetson 都是一个完整的系统模组，其中 包括 GPU、CPU、内存、电源管理和高速接口等。不同性能、能效和外形规格的组合可满足各行业 所需。可以说 Jetson 具备较完整产品谱系，并能提供软件、硬件设计服务以及涵盖载板到完整系统 的现成兼容产品。

国内方面，相较国际芯片巨头的标准化定制能力，鉴于我国芯片设计业“百家争鸣”的行业格局， 国内边缘芯片厂商走出了“中国式”的发展道路：即更多从芯片设计入手，深度参与芯片与产品 的融合与定制化开发。经过多年的追赶，我国亦涌现出了许多优秀的边缘芯片提供厂商。如边缘 算力 SOC 提供厂商包括了全志科技、瑞芯微、晶晨股份等厂商，而边缘通信芯片厂商则包括了 如翱捷科技、乐鑫科技、紫光展锐等厂商。我们认为无论是国际大厂的标准化开发能力还是国 内的定制化生产，AI 由“云”到“端”的逻辑均得到验证，伴随 AI 的探索趋向深处，国内相 关厂商有望深度受益。

DDR5 渗透率盼加速，HBM 助推 AI 算力突破存力瓶颈

大模型参数及训练数据量的增长对显存容量有更高的要求。更多的参数量不仅可以提高模型的表现 能力，也意味着需要大容量、高速的存储支持。存储芯片巨头美光于 FY24Q2 法说会更是表示，一 台人工智能服务器 DRAM 使用量是普通服务器的 8 倍，NAND 是普通服务器的 3 倍。根据我们的预 测，2026 年服务器 DRAM（不含 HBM）市场规模有望达 321 亿美元，NAND 市场规模有望达 425 亿美元。

由于 DDR5 Server DRAM 遇到 PMIC 匹配性问题，新平台的推出仍受阻，目前 DRAM 原厂和 PMIC 厂商均已着手处理。我们认为尽管短期原厂 DDR5 供应受阻，价格下降趋势放缓影响渗透提升，但 由于 PMIC 供应厂商较多，切换及适配不会成为 DDR5 渗透率提升瓶颈。我们预估，服务器 DDR5 渗透率有望于今年底达到 25%，在 2026 年达到 85%，AI 服务器的加速发展以及 PMIC 良率问题逐 步得到解决，DDR5 渗透率有望逐步攀升，内存接口芯片供应商有望深度收益本次升级浪潮。

AI 不仅能推动储存现有 DDR 标准的迭代升级，随着运算数据量发生指数式增长，GPU 对更多的内 存、更高的带宽提出需求，HBM 应运而生。GPU 主流存储方案目前主要分两种：（1）GDDR 方案：该方案在 SoC 周围有大量外设。该方案主要通过从 GDDR5 升级为 GDDR6 提高带宽，但 GDDR 如 果要增加 1GB 的带宽将会带来更多的功耗，因此不利于系统性能提升。（2）HBM 方案：HBM（全 称“3D High Bandwidth Memory”），是一种非常紧凑的内存技术，由多个芯片垂直堆叠而成，每 个芯片上都有多个内存通道。相较 GDDR 方案而言，HBM 通过 TSV 堆栈的方式能达到更高的 I/O 数量，显存位宽能够达到 1,024 位，显著提升，此外还具有更低功耗、更小外形等优势。当前 HBM 主要由 SK 海力士及三星所垄断。据 TrendForce 数据，2022 年三大原厂 HBM 市占率分 别为 SK 海力士 50%、三星约 40%、美光约 10%，集中度相对较高。高阶深度学习 AI GPU 的规格 刺激 HBM 产品更迭。2023 下半年伴随 NVIDIA H100 与 AMD MI300 的搭载，三大原厂也已规划相 对应规格 HBM3 的量产。因此，在今年将有更多客户导入 HBM3 的预期下，SK 海力士整体 HBM 市占率有望藉此 HBM3 的量产提升至 53%，而根据 TrendForce 预计三星、美光则陆续在今年底至明 年初量产 HBM，市占率分别为 38%及 9%。

HBM 已成为 AI 芯片主流内存解决方案。自 2014 年 SK 海力士与 AMD 率先开发出全球首款硅通 HBM孔产品以来，HBM技术加速演进，2022年 SK海力士再创领先之举，开发并量产全球首款 HBM3， 为未来 AI 创新成果的广泛实施奠定了基础。从 HBM 发展趋势我们可以看出，芯片密度更大，堆叠 层数更多，对应容量、带宽、连接速率均呈翻倍发展态势。当前最新发布的 NVDIA H100，GH200 以及 2023 年下半年即将量产的 MI300 都采用了 HBM3 内存技术。

英伟达 DGX GH200 的发布则更代表了当前对存力需求的迫切。DGX GH200 共链接 256 个 Grace Hopper 超级芯片，能够提供 1exaflop 的性能、具有 144TB 的共享内存， GH200 单卡配备了 480GB LPDDR5 内存及 96GB 的 HBM 显存，而上一代 DGX H100 服务器中，平均单颗 H100 芯片对应 256GB 内存，以及 80GB 的 HBM。二者对比，GH200 方案的存储器价值量有显著提升。

除了 HBM 外，CXL（Compute Express Link，计算快速链接）技术亦备受市场关注。CXL 是一 种全新的互联技术标准，其带来的 DRAM 池化技术可以大大节约数据中心的建设成本，同时也 将大大带动 DRAM 的用量。节约下来的成本将会主要用于对 DRAM 的采购，TB 级别的 DRAM 将会在更多通用性服务器中广泛使用。我们认为随着整体出货量持续增长，以及未来 AI 模型逐 渐复杂化趋势下，算力推动存力逻辑进一步兑现，服务器 DRAM、固态硬盘用量激增，存储器 相关厂商均有望受益。

新平台推动 PCB 放量

从 PCB 市场来看，2022 年 PCB 市场整体需求在第四季度开始明显疲软，Prismark 预估 2022 年第四 季度 PCB 市场环比下降约 7.7%，同比下降约 14.6%，因此相应将其对 2022 年 PCB 市场增长预期从 2.9%下修至 1.0%，2022 年全球 PCB 产值约为 817.41 亿美元。从产品结构上看，全球 PCB 产业均 在向高精度、高密度和高可靠性方向靠拢，不断提高性能、提高生产效率，向专业化、规模化和绿 色生产方向发展，以调整产业结构，并适应下游通信、服务器和数据存储、新能源和智能驾驶、消 费电子等市场的发展，企业在技术研发上的投入也将进一步增加。我们认为，伴随 HPC 高性能运 算芯片需求增长以及 AI 芯片异质集成技术应用将使得模组多层板及单颗芯片载板消耗量增大，部 分 AI 服务器采用复合 PCB 方案亦为 HDI 板带来新空间。根据 Prismark 预测，2021-2026 年多层板 产值年均复合增长率约为 3.7%，增长最强劲的是汽车、服务器/数据存储领域。

通用服务器中使用到 PCB 的三大部件分别为背板、主板和搭载网卡及存储的 HDI 板，三者 PCB 面 积合计为 0.57 平方米，如按 PCIe 4.0 标准下的 1000 美元/平米计算，价值量约为 500-600 美元。从增量结构角度来看，我们认为 AI 服务器主要在两方面推动 PCB 价值量上升：一是异构模式下 GPU 模组带来的使用增量；二是工艺升级带来的单位价值量提升。上述变化将推动 AI 服务器 PCB 用量 显著增加。

DGX A100 系统只能将 8 个 A100 GPU 联合起来作为一个单元，而生成式人工智能大模型所需算力 的大幅增长，导致之前的 GPU 产品急需升级为更强大的系统，为了提供最大的吞吐量和可扩展性， 英伟达发布了 DGX GH200。在架构方面，GH200 引入了与传统服务器不同的设计，对应的 PCB 方 案也进行了全面改变：（1）GPU 与 CPU 被整合成为 SuperChip，通过 8 个 SuperChip 之间的信号， 采用 NVLink Cable Cartridge 的方式，通过 3 块独立的 NVLink Switch 模组板进行通信。同时，NVLink Switch 模组板在板材质、层数和 HDI 等方面进行了进一步升级，以适应新的架构设计。（2）使用 3 块 NVLink 带来的集成度提升，可以省去部分主板和 UBB，从而降低了 PCB 的成本，使得 PCB 的 价值量减少了约。（3）在加速卡方面，由于 GH200 的尺寸约为 A100/H100 板卡的 1.5 倍，考虑与 H100 相同的工艺水平，单卡 PCB 的价值量至少提升了 50%。GH200 的架构设计和 PCB方案的改变， 使得整体系统在性能和成本方面都得到了优化和提升。我们认为加速卡 GH200 尺寸变大以及 3 块 NVlink 板工艺较传统多层板有升级将抵消新设计带来相关模组 PCB 用量的减少。

另一方面，Intel 将在 2023 年发布的 Eagle Stream 平台亦将推动 PCB 工艺及材料升级。伴随新平台 切换，总线等级及传输速率升级：据 NewSight 资料显示，从 2017 年的 Purley 到 Whitley 再到即将 量产 EagleStream，对应的 PCIe 接口级别依次提升，从 PCIe3.0 升级至 PCIe5.0，单 lane 速率由 8GT/s 升级 32GT/s。PCB 以及其关键原材料覆铜板作为承载服务器内各种走线的关键基材，需要提高相应性能以适应服 务器升级。具体来看：1）工艺难度增加：高速数据传输中，使用更多层数的 PCB 可以提供更好的信号隔离和抗干扰能力， 从而提高信号完整性和稳定性。PCB 层数从 12 层以下增加至 18 层以上。层数越高难度越大，同时 线宽变窄 Whitley 升级至 Eagle Stream，Pitch 将由 39mil 缩减至 37mil。

2）高速需求原材料覆铜板要求更高，多层板价格陡增：由于信号频率越高，PCB 传输损耗越大， 因此服务器 PCB 的材料也会从低损耗材料升级为超低损耗材料，以满足高速高频要求。CCL 材料等 级从 Mid Loss 升级至 Very Low Loss 甚至 Ultra Low Loss，对背钻等技术的管控更严格。对应低介电 常数（Dk）和低介质损耗因子（Df），Very Low Loss 要求典型 Df 值降至 0.002-0.005。上述原因均会使新平台采用的 PCB 单价上涨，据 Prismark 资料显示，2021 年全球 PCB 主要产品类 型中，每平米单价最高的类型为 18 层以上板，单价达到 1538.18 美元/平米，价格近 4 层板的 10 倍。

根据历史服务器新平台发布后的渗透率变化以及上文对 DDR5 渗透率的预测，我们预计 2023-2026 PCIe5.0 服务器将以 10%/30%/50%/70%的渗透率提升，结合上文我们对 AI 服务器 PCB 价值量的分 析，我们预计 2022~2026 年，全球服务器 PCB 市场规模有望从 88 亿美元增长至 173 亿美元，CAGR 达 18.4%。大幅领先于 PCB 全行业增速。

据 TrendForce 预估，全球车用 PCB 市场逆势成长，主要是受惠于全球电动车渗透率持续提升以及汽 车电子化，2023 年产值预估年增 14%，达 105 亿美元，占整体 PCB 产值比重由去年 11%上升至 13%；至 2026 年车用 PCB 产值将有望成长至 145 亿美元，占整体 PCB 产值比重则上升至 15%，2022~2026 年车用 PCB 产值 CAGR 约 12%。

寒武纪-U

寒武纪：人工智能和自动驾驶芯片双翼齐飞

中科寒武纪科技股份有限公司主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智 能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品和服务包括云端产品线、边缘产品线、处理器 IP 授权及软件。云端产品线包括云端智能芯片及加速卡、训练整机。云端智能芯片及加速卡是云服务器、数据中心 等进行人工智能处理的核心器件，其主要作用是为云计算和数据中心场景下的人工智能应用程序提 供高计算密度、高能效的硬件计算资源，支撑该类场景下复杂度和数据吞吐量高速增长的人工智能 处理任务。公司的训练整机是由公司自研云端智能芯片及加速卡提供核心计算能力，且整机亦由公 司自研的训练服务器产品。公司的训练整机产品与智能计算集群系统业务的区别在于训练整机主要 提供计算集群中的单体训练服务器，而不提供全集群搭建和管理服务，主要面向有一定技术基础的 商业客户群体。

边缘产品线包括边缘智能芯片及加速卡。边缘计算是近年来兴起的一种新型计算范式，在终端和云 端之间的设备上配备适度的计算能力，一方面可有效弥补终端设备计算能力不足的劣势，另一方面 可缓解云计算场景下数据隐私、带宽与延时等潜在问题。边缘计算范式和人工智能技术的结合将推 动智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网等众多领域的高速发展。IP 授权及软件产品线包括 IP 授权和基础系统软件平台。IP 授权是将公司研发的智能处理器 IP 等知 识产权授权给客户在其产品中使用。基础系统软件平台是公司为云边端全系列智能芯片与处理器产 品提供统一的平台级基础系统软件（包含软件开发工具链等），打破了不同场景之间的软件开发壁 垒，兼具灵活性和可扩展性的优势，无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行 在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。

2016 年 3 月成立以来，公司快速实现了技术的产业化和产品的高效迭代。云端产品线方面，公司先 后推出了思元 100、思元 270、思元 290 芯片和思元 370 的云端智能加速卡系列产品以及玄思 1000、 1001 智能加速器训练整机系列产品。边缘产品线方面，公司推出了基于思元 220 芯片的边缘智能加 速卡。IP 授权及软件方面，公司先后推出了用于终端场景的寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 系 列智能处理器以及与产品对应的基础系统软件开发平台。2021 年，寒武纪成立控股子公司行歌科技，研发车载智能芯片。智能驾驶是一个复杂的系统性任务， 除了车载智能芯片外，还需要在云端处理复杂的训练及推理任务，也需要边缘端智能芯片在路侧实 时处理车路协同相关任务，在统一的基础软件协同下，能够实现更高的效率。公司是行业内少数能 为智能驾驶场景提供“云边端车”系列产品的企业之一，有望在智能驾驶领域实现规模应用。

受人工智能大模型发展热潮影响，全球算力需求增长较快。AI 服务器作为算力基础设施之一，具备 图形渲染和海量数据的并行运算等优势，能够快速准确地处理大量数据，市场价值逐渐凸显。根据 TrendForce 数据，2022 年搭载 GPGPU（General Purpose GPU）的 AI 服务器出货量达到 85.5 万台， 预计到 2026 年搭载 GPGPU的 AI 服务器出货量将达到 236.9 万台，2022~2026 年 CAGR达到 29.0%。

目前英伟达的 A100 芯片 FP16 算力可以达到 312TFLOPs，相较于其他国内厂商的 AI 芯片性能遥遥 领先，英伟达的 H100、GH200 芯片性能则更加领先。目前寒武纪的思元 370-S4 芯片 FP16 算力可以 达到 72TFLOPs，尽管寒武纪和英伟达依然存在较大差距，但是其依然是国内少数具有 AI 芯片设计 能力的厂商之一。自动驾驶是指在没有人类驾驶员干预的情况下，汽车通过感知、决策和执行自动运行的技术。美国 汽车工程师协会（SAE）根据人为干预的程度和驾驶场景的范围将汽车自动化分为 L0、L1、L2、L3、 L4、L5 五个级别。目前全球自动驾驶行业正在从 L2 自动化向 L3 自动化升级的过程中。

根据弗罗斯特沙利文数据，2022~2030 年，中国自动驾驶乘用车销量将从 740 万辆增长到 2470 万辆， 渗透率从 31.5%上升至 92.7%。2022~2030 年，全球自动驾驶乘用车销量将从 1770 万辆增长到 6060 万辆，渗透率从 25.8%上升至 78.3%。

海光信息

海光信息：中国版“AMD”，“自主可控”的中坚力量

海光信息的主营业务是研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器。公司的产品包括海光通用处理器（CPU）和海光协处理器（DCU）。海光 CPU 系列产品兼容 x86 指 令集以及国际上主流操作系统和应用软件，软硬件生态丰富，性能优异，安全可靠，已经广泛应用 于电信、金融、互联网、教育、交通等重要行业或领域。海光 DCU 系列产品以 GPGPU 架构为基础， 兼容通用的“类 CUDA”环境，可广泛应用于大数据处理、人工智能、商业计算等应用领域。截至 2022 年，海光 CPU 系列产品海光二号为主力销售产品，海光三号已经实现小批量销售，海光 四号、海光五号处于研发阶段；海光 DCU 系列产品深算一号为公司 GPGPU 主要在售产品，深算二 号、深算三号处于研发阶段。公司新产品加速迭代，性能持续提升，研发团队在高端处理器设计、 SoC 架构设计、处理器安全、处理器验证、高主频与低功耗处理器实现、高端芯片 IP 设计、工艺物 理设计、先进封装设计、基础软件等关键技术上不断实现突破。

海光 CPU 主要面向复杂逻辑计算、多任务调度等通用处理器应用场景需求，兼容国际主流 x86 处理 器架构和技术路线，具有优异的系统架构、高可靠性和高安全性、丰富的软硬件生态等优势。海光 CPU 按照代际进行升级迭代，报告期内在售的为海光二号和海光三号产品，每代际产品按照不同应 用场景对高端处理器计算性能、功能、功耗等技术指标的要求，细分为海光 7000 系列产品（最多集 成 32 个处理器核心）、海光 5000 系列产品（最多集成 16 个处理器核心）、海光 3000 系列产品（最 多集成 8 个处理器核心）。海光 CPU 在国产处理器中具有非常广泛的通用性和产业生态，已经大规模应用于电信、金融、互联 网、教育、交通、工业设计、图形图像处理等领域。海光 CPU 既支持面向数据中心、云计算等复杂 应用领域的高端服务器；也支持面向政务、企业和教育领域的信息化建设中的中低端服务器以及工 作站和边缘计算服务器。海光 DCU 属于 GPGPU 的一种，采用“类 CUDA”通用并行计算架构，能够较好地适配、适应国际 主流商业计算软件和人工智能软件。与 CPU 相同，海光 DCU 按照代际进行升级迭代，每代际产品 细分为 8000 系列的各个型号。海光 8000 系列具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力， 具有最多 64 个计算单元，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力，快速开发高 能效的应用程序。海光 DCU 主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供性能高、能效比高的算力，支撑高复 杂度和高吞吐量的数据处理任务。

根据 IDC 数据，2022 年全球服务器出货量约 1517 万台，同比增长 12%，产值到达 1216 亿美元。随着人工智能应用的普及，2022 年中国智能算力规模达到 268EFLOPs，近乎翻倍，超过通用算 力规模。2020 年，全球 X86 服务器销售量约占总服务器销售量的 97.3%，X86 服务器依然是服 务器架构的主流。根据华经产业研究院数据，2021~2025 年，中国 X86 服务器销量将从 375 万台增长到 525 万台。根 据 IDC 数据，2021~2025 年，中国 X86 服务器芯片出货量将从 762 万颗增长到 1066 万颗。随着中国服务器市场的持续增长，相应的服务器芯片的市场规模也有望水涨船高。

海光信息是国内少数拥有高端通用处理器和协处理器设计能力的厂商之一，并率先实现了商业化。目前英特尔的产品在市场上处于主导地位。海光信息的 7000 系列产品对标英格尔至强 E7，属于高 端芯片。5000 系列产品对标英特尔至强 E5，属于中端芯片。3000 系列产品对标英特尔至强 E3，属 于低端芯片。2018 年以来，海光信息的 CPU 芯片已经得到浪潮、联想、新华三、同方等国内知名服务器厂商的 认可，并成功得到工商银行、中国银行、中国石油、中国石化、电信运营商等客户的应用。

通富微电

全球集成电路封测巨头，先进封装先行者

通富微电是中国第二，全球第四大集成电路封测企业。公司成立于 1997 年，2007 年 8 月在深交所 上市。2016 年收购 AMD 苏州、槟城两大封测厂，与 AMD 形成“合资+合作”的战略合作伙伴关系， 签署长期业务合作协议，承担了 AMD 包括数据中心、客户端、游戏和嵌入式等板块 80%以上的封 测业务。目前有南通通富、崇川工厂、通富通科、厦门通富、合肥通富、TFAMD 苏州、TFAMD 槟 城七大生产基地。形成了包含框架类封装（SOT,SOP,QFN,DFN,LQFP,TO,IPM 等）,基板类封装 （WBBGA，WBLGA，FCBGA，FCCSP,FCLGA 等）和圆片类封装（Fan-in WLCSP，Fan-out WLCSP, Cu pillar bump, Solder bump, Gold bump 等）,以及 COG，COF 和 SIP 等多种先进封装为代表的产品 矩阵体系。产品广泛应用于消费，工业和汽车类产品上，包括高性能计算、大数据存储、网络通讯、 移动终端、车载电子、人工智能、物联网、工业智造等领域。

股权结构清晰，大基金重点投资。公司最大股东为南通华达微电子股份有限公司，持股比例达到 20.32%，第二大股东为国家集成电路产业投资基金，持股比例达到 13.29%。公司实控人石明达-石 磊父子通过华达微电子直接和间接持有公司 8.76%的股份。其余大股东为苏州工业园区产业投资基 金、南通盛世金濠投资管理有限公司、南通招商江海企业发展基金、香港中央结算公司等，主要为 地方政府下属产业投资基金，公司股权架构及管理结构稳定。

受益全球算力需求增长，公司营收持续增长，穿越半导体周期。根据 WSTS 的数据，2022 年全球半 导体市场规模 5740 亿美元，消费电子市场萎靡不振，半导体行业处于下行周期。而 2022 年通富微 电受益于全球算力需求对先进封装需求较大，营收持续快速增长。

积极布局研发，迎接算力需求浪潮

产品多元化，研发投入不断增长。2018-2022 年，研发投入从 5.6 亿增长到 13.2 亿元人民币，年复合 增长 23.9%。在算力领域，公司建成 2.5D/3D 高端封装平台（Visons），具有超大尺寸 FCBGA 封装 能力，Fanout 封装技术已完成 6RDL 开发。存储方面已完成应用于高端服务器的多层堆叠存储芯片 开发。

承接 AMD80%封装业务，在 Chiplet 领域技术积累深厚。2016 年 AMD 推出基于 Zen1 架构的 Ryzen CPU 芯片，将多个核心使用封装技术集成。2017 年又基于 Zen1 架构推出 Eypc 系列服务器 CPU， 实现了对 Intel的弯道超车。2022年AMD正式发布了采用 RDNA 3 架构的旗舰 GPU，即 RX 7900 XTX 和 RX 7900 XT。这是全球首个导入 Chiplet 技术的游戏 GPU。基于 Chiplet 技术，AMD 实现了对 Intel 的弯道超车。通过以 CoWoS 为代表的一系列异构集成技术通过将计算单元与存储单元放在同一片晶 圆上以实现高数据交换效率。目前 AMD 的 CoWoS 主要由台积电代工，但产能极度紧缺。2023Q1 通富微电 CoW 堆叠已经完成技术验证，有望快速接入供应体系。

算力芯片需求不断增长，先进封装带动行业整体价值量提升。2022 年底 ChatGPT 发布，AI 浪潮席 卷全球。随着 AI 模型的不断迭代，对训练大模型所需的算力需求呈指数级增长，远超硬件算力增长 速度。根据 Open AI 官方，GPT3.0 的参数数量是 GPT2.0 的 116.7 倍。以 Cowos 为代表的先进封装 技术通过异构集成，晶圆级互联等手段，有力支持了芯片算力的持续发展。Yole 预计 2027 年全球 先进封装市场规模达到 650 亿美元，年均复合增速 9.6%，行业整体价值量获得提升。

大陆封测行业承接产业转移，价值量毛利润同步提升。根据 2022 年报显示，晶圆代工厂商台积电毛 利润率 59.6%，中芯国际 38.3%，联华电子 48.6%。而封测行业中，通富微电 2022 年毛利润率 13.9%， 长电科技 17.0%。根据半导体行业观察消息，CoWos 封装的毛利润率在 20%-30%之间，今年上半年 由于产能奇缺，毛利率有所提升，但下半年随着大陆地区封测厂商技术取得突破，2.5D、3D 封装的 毛利润率将回归正常水平。台积电等晶圆代工巨头可能将相对低利润业务对外转移。大陆封测厂商 有望获得利润率营收双重增长。

朗科科技

智能存储解决方案供应者，算力时代乘风破浪开启新征程

深耕存储持续创新，把握“东数西算”力争国产替代。朗科成立于 1999 年，是闪存盘的发明者，全 球存储应用领域产品与解决方案提供商。2010 年，朗科在 A 股创业板成功上市。自公司成立以来， 通过核心技术及自主创新能力实现了多元化和有序扩张，目前产品已经覆盖固态存储、DRAM 动态 存储、嵌入式存储和移动存储领域。此外韶关城投已成为公司控股股东，公司将积极参与“东数西 算”工程韶关数据中心集群建设，提升产品技术实力，实现国产替代，把握时代发展机遇。

产品丰富，应用场景广阔。公司主要经营固态存储、DRAM 动态存储、嵌入式存储和移动存储产品。按照下游行业分类，公司存储产品可分为企业级存储和消费级存储，企业级存储主要应用于数据中 心及服务器、汽车电子、物联网硬件、安防监控、工业控制、网络通信设备等领域；消费级存储主 要应用于个人电脑、智能手机、平板电脑、可穿戴设备、相机和无人机等领域。

国资控股，公司综合实力提升。公司控股股东为韶关城投。截至 2023 年第一季度末，韶关城投直接 持有公司 24.89%的股份，而韶关城投的实控人为韶关市金叶发展有限公司。此外，韶关市人民政府 国有资产监督管理委员会是韶关市金叶发展有限公司的主要股东，占股份比例为 90%，广东省财政 厅持有韶关市金叶发展有限公司剩余的 10%股份。韶关市人民政府国有资产监督管理委员会对朗科 科技公司拥有实质性的控制权。此外，邓国顺持有公司 11.12%的股份；毛勇持有公司 1.74%的股份， 公司股权结构稳定。

公司营业稳健增长，闪存应用、闪存控制芯片营收占比较高。2014 年至 2021 年，受益于下游专用 性空调旺盛的需求，公司营业收入由 2.11 亿元增长至 19.13 亿元，复合增长率为 37.02%，呈现强劲 增长态势。2022 年整体消费电子市场不景气，终端出货量明显下滑，存储市场价格呈下降趋势，但 公司积极拓展下游市场，展现出强大韧性。分产品来看，闪存应用产品和闪存控制芯片及其他占比 较高。

公司成本平稳，净利润有望回升。期间费用率方面，公司的管理费用率、财务费用率较为稳定，销 售费用率则因公司于 2019 年末成立了新的海外电商部门，导致该费用率大幅上涨增加。但总体期 间费率仍保持较低水平。净利润方面，公司归母净利润由 2015 年的 0.24 亿元增长至 2022 年的 0.62 亿元，复合增长率为 14.52%，但由于公司 2022 年一季度工厂停产 3 周，对接单、出货均产生较大 影响，且存储市场价格下滑，导致该年净利润下降，随着市场回暖需求提升公司业绩有望恢复正常 水平。

把握“算力时代”发展机遇，横纵拓展全面战略布局

20 年深耕数据存储技术，力争全球存储应用领先提供商。公司在闪存应用及移动存储产品的 市场处于领先地位，可应对客户在不同情况下对于存储产品的需求变革，应对消费者消费习惯 的转变及市场更迭。公司产品覆盖广阔，涵盖固态存储、DRAM 动态存储、嵌入式存储以及 移动存储领域，下游应用包括数据中心、智算中心、服务器、汽车、物联网、医疗设备、航空 航天、安防监控、工业控制、网络通信设备等行业级存储领域以及智能手机、平板电脑可穿戴 设备、PC 等消费级存储领域。积极参与“东数西算”，国产替代正当时。随着去年韶关城投成为公司控股股东，公司将积极参与 韶关数据中心的建设，有望作为政府的产业抓手，带动整个产业链、生态链落到韶关。韶关数据中 心的建设对应着较大的市场体量，公司将能立足于此，面向全球。此外国内存储市场国产替代空间 大，而朗科已成为国家国产替代战略产品供应商。公司“朗系列”产品主控芯片、闪存颗粒、生产 制造所有环节均在公司安全体系控制下自主研发、生产,并与国产操作系统和硬件 CPU 平台兼容适 配认证。公司还以自己的核心技术为上下游的企业的国产替代提供应用场景,推动合作伙伴的国产化, 提高数据存储行业的国产化率,筑牢国家数据安全的堤坝。

横纵拓展，全面布局扩大产业链。公司积极拓展业务领域，逐渐从消费级存储转向企业级存储和车 规级存储，同时向产业链上游扩展，涉足上游芯片封装测试领域，全面强化和完善公司产业链。在 数据中心领域，公司于 2022 年 8 月与中国科学院深圳先进技术研究院签署战略合作协议，2023 年 3 月又通过全资子公司北京朗科创新技术发展有限公司与曙光信息产业（北京）有限公司签署《战略 合作协议》。这些协议将极大推动公司在数据中心领域的发展。在车规级产品领域，公司以有限合 伙人身份认购广汽埃安新能源汽车股份，进一步巩固在车规级产品领域的地位。同时，公司在 2022 年 12 月与正源芯半导体设立合资公司，合作建设存储芯片封装测试工厂，以进一步深化在产业链上 游的扩张和合作。与此同时，公司也积极应对上游供应关系的复杂性，与国内外头部存储上游厂商 携手合作，稳固其与上游的合作生态资源。由于市场供需关系的变化、上游晶圆厂商的 3D NAND FLASH 技术升级、下游消费电子生产厂商需求变化、国产芯片厂商的崛起等因素，存储市场在供应 和价格上可能出现较大波动，公司则通过布局存储封装和测试工厂，完善存储产品产业链布局，做 好应对挑战准备，同时为进入更高精度市场做铺垫。

德明利

存储业务稳健发力，不断拓宽产品矩阵迎合上下游产业新机遇

以存储产品销售奠基，反哺闪存和触控芯片核心技术研发。创始人李虎先生自千禧年进入存储产品 分销行业，业务涉及国内外多类型集成电路产品。随着对于产品性能和上下游产业链等行业关键因 素的熟悉，积攒了对存储行业和市场周期的独到看法。因此，创始人于 2008 年创立德明利，欲通过 自主研发存储主控芯片，结合上下游优势，打造高性价比的国产存储产品。2015 年以来，公司大力 投资触控研发业务，组建自研团队，也已成功研发量产了多颗触控芯片。十余年来，公司以核心存 储业务为基础，积极布局行业新机遇，已拓展业务至人机交互、光通信板块。

产品矩阵聚焦存储行业，积极横向布局新时代信息技术产业。公司以自主设计和研发闪存主控芯片 为基础，结合主控芯片固件方案以及完善的存储管理应用方案，始终致力于提升 NAND Flash 存储 颗粒的应用性能和数据管理能力。

实际控制人为创始人夫妇，股权结构明确。截止 2023 一季报，公司实际控制人为公司创始人、董事 长兼常务副总经理李虎先生，总持股 40.02%。除创始人外，魏宏章持有 10.03%的质押股份，徐岱群 持有德明利 5.56%股份，谢红鹰则持有 1.67%。除全部自然人外，金城源、银城源、梅州菁丰、 LEADINGUI、博汇、鸿福共 6 位法人分别持有德明利 5.56%、2.21%、2.07%、2.01%、1.67%、1.44% 的股份。

营业收入稳健增长，移动存储为主要收入来源。受益于集成电路行业和现代信息产业的快速发展， 全球各地区对智能手机、电脑、智能可穿戴设备等移动终端的需求不断攀升，德明利的核心业务— —存储行业的市场规模不断扩大，WSTS 数据显示，全球存储市场规模 2002 年到 2022 年间 CAGR 达 8.30%。公司营业收入在 2019 年到 2022 年间持续增长，2022 年营业总收入达 11.91 亿元，同比 增长 10.27%，4 年复合增长率 16.53%，2020 年及 2021 年的同比增幅均超 29pct。2022 年由于收入 稳健增长，公司顺利在 2022 年 7 月 1 日于深交所主板上市。存储业务为核心，产业新机遇多手抓。分产品营收占比情况来看，以存储卡和存储盘模组为主要产 品的移动存储板块作为核心业务在过去的5年中稳健发力，2022年移动存储业务同比增幅达40.04%。存储晶圆及晶圆封装片业务则于 2021 年翻了一番，达到 3.96 亿元。同时，公司始终积极布局集成 电路产业新机会。2019 年扩产固态硬盘业务，2020 年加入半成品 SSD 套件销售业务，2022 年则积 极开发嵌入式存储市场。公司的触控业务处于导入阶段，收入规模较小。新业务板块包括固态硬盘 和其他产品从 2021 年也达 2 亿元以上收入水平。

盈利能力稳健，静待传统需求恢复。从毛利率情况可以看到，公司的核心业务盈利能力稳健，5 年 内始终保持 15-20%的毛利率区间。同时净利率保持在 5%以上，反映出企业稳健的税后利润和运营 能力。分产品看，核心移动存储业务板块的盈利模式健康，毛利率稳固在 20%以上。因此德明利利 用核心产品毛利润滋养新产品研发和市场挖掘，不断迎接产业新机遇。2022 年开始，下游市场需求 疲软，存储芯片价格一路走跌，因此销售毛利率和净利率均经历了约 20pct 的下滑。但从宏观需求 出发，由于云计算、物联网、人工智能等新技术的数据需求高增，我们预计存储行业在 2023H1 见 底，H2 有望企稳恢复。

期间费用率保持稳定，2022 年起受存储市场宏观影响净利润波动。期间费用率方面，销售、管理、 财务三费之和在过去 5 年中一直保持在 5-7%区间内，展现出公司长期以来良好的费用管理能力。在 2021 年后存储行业周期下行的情况下，公司依然强调技术创新，上调研发预算，2023Q1 比 2018 年 的研发费率翻了一番，达到了 7%。归母净利润方面，由于存储行业周期下行、存储产品价格下跌、 公司研发费用增长等多重因素的影响有所波动，2019 至 2021 连续三年上升后，2022 年开始呈下降 趋势，2023Q1 达归母净亏损 0.44 亿元。

自研存储产品稳步提升竞争力，保持独特盈利模式

夯实存储自研能力，持续加大研发投入，生产兼具性价比和竞争力的存储模组产品。公司自设立以 来以自研主控芯片为核心，主控芯片量产后导入公司模组产品。因此闪存主控芯片、存储卡、存储 盘、固态硬盘等产品存储管理应用方案的研发和设计一直是公司的核心工作。公司研发团队主要人 员均具备 10 年以上的产业背景和集成电路设计研发经验。公司开发的存储应用方案，将主控芯片、 固件方案、量产工具程序相结合，使公司产品的晶圆利用率、足容率、稳定性、读写速度方面有明 显的市场竞争优势，因此也成为公司确保较高利润率的关键。在我国闪存技术积累相对薄弱的情况 下，尽管在 2022 年开始行业内外部环境复杂多变，上游原厂库存高企，下游需求疲软，公司仍然坚 定不移走自研创新路线，上调研发费用，旨在不断提高存储产品的自研能力和市场竞争力。稳定的产业链资源，形成独特盈利模式。公司深耕存储行业，2000 年以分销业务起家，在移动存储 产业积累了丰富的资源和经营经验，譬如与存储原厂、境内外封装测试厂、渠道商、品牌商都建立 了深度合作关系。因此公司的外部连接覆盖了完整的产业链链条，通过利用上下游企业的协同作用， 优化整合行业生态内的各种资源，逐步形成了中国大陆少有的兼具“上游晶圆资源+主控芯片及固件 开发技术”的芯片设计运营公司。通过采购晶圆将其与主控芯片进行封装、测试后形成存储模组， 并销售给下游品牌、厂家客户、渠道分销商盈利。在此基础之上，公司依然不懈完善国内外销售网 络体系，挖掘新业务机会，提高原有客户价值量和开拓新客户齐头并进。

工业富联

高端智能制造及工业互联网解决方案服务商

公司是高端智能制造及工业互联网解决方案服务商。2013 年，公司构想成型；2014 年，公司项目小 组成立，为工业互联网筹备选定示范产线；2016 年，公司宣布将全力打造工业互联网生态系，首次 公开亮相；2018 年，公司于 A 股成功上市；2020 年，公司联手中信控股等公司组建合资公司；2022 年，公司提出“数据驱动、绿色发展”战略，独家战投思灵机器人。

公司主要业务包含云计算、通信及移动网络设备、工业互联网。通讯及移动网络设备板块，公司布 局 包含企业网络设备、无线网络设备与 5G 相关产品、智能家居产品及工业相关产品；云计算板块， 公司云计算及企业服务器、存储器等产品销量稳居全球领先地位；工业互联网板块，公司沉淀了一 站式数字化转型服务能力及全场景产品体系，服务对象覆盖电子制造、新能源车、医疗器械、金属 冶金、化工材料、机械加工、电力装备等 10 大行业，服务企业超 1,500 家。

公司营收状况优秀，通信网络设备及云服务设备占比较多。公司自 2017 年开始营收状况优秀，仅 2019 呈现出少许降幅，其余年份均保持增长，其中 2018、2022 两年增长率超过 15%，整体呈上升 趋势；分产品看，公司通信网络设备及云服务设备占比较多，2022 年两项累计占比超 99%，工业互 联网产品占比相对较少，但增长速度较快，2019 年收入仅有 6.24 亿人民币，2022 年收入达到 19.12 人民币，营收增长超过 200%。

盈利能力有所下滑，工业互联网有望成为新利润增长点。公司 2018-2021 利润率保持相对稳定，2022 年受到疫情影响相对严重，销售毛利率、销售净利率分别同比下滑 1.05、0.63pct，今年随着疫情影 响的减弱有望恢复到之前的水平；分产品来看，公司工业互联网产品毛利率明显较高，2022 年其毛 利率达到 47.87%，随着工业互联网营收提升，该产品有望成为新利润增长点。

供应能力充足，未来战略明确

全球化布局，数字化转型保障供应能力。公司在智能制造及供应链管理方面，已实现全球化布局， 在中国大陆、中国香港、中国台湾、匈牙利、捷克、越南、墨西哥、美国、新加坡、匈牙利、印度、 日本等多个国家及地区，建立高端智能制造基地及开展经营业务，并不断拓展产能；公司建立全球 数字化管理系统，可实现柔性调配生产与供应链资源，高效、迅速地满足客户全球交付需求，通过 对半导体、工业软件、机器人等领域的投资布局，为客户提供更优的一站式供应链服务，有效服务 全球顶尖客户。

新型工业化已定调为国家现代化及实现经济高质量发展的重要战略。在新型工业化的发展趋势下， 公司启动“2+2”全新战略布局，除了积极发展”高端智能制造+工业互联网“的核心业务，并逐步 布局半导体和新能源汽车零部件业务，同时也锁定”大数据（包含元宇宙算力及储能）+机器人”作 为新事业布局的重点，有望成为公司未来的第二增长曲线。

研发资源丰富，技术创新优秀。公司深入布局数字经济核心技术，截至 2022 年，公司拥有有效申请 及授权专利 6000 余项，较上年同期增加 10.4%。其中，在高端精密机构件、自动化暨机器人、工业 元宇宙、数字化智造等技术领域广泛布局，授权专利增长迅猛，占比达 73.8%。研发投入方面，2022 年公司研发成本为 115.88 亿元，同比提升 6.95%，研发技术人员超 3 万人，同比增加 0.5 万人。公 司不断强化大数据、机器人等新事业方向技术实力，结合数字化基础，有望促进公司在云、网、端、 工业互联网等核心业务方面保持全球领先地位。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议）