2023 年以來，一方面隨著疫情政策調整，生產生活秩序加快恢復，電子部分下游細分領域出現需求復蘇跡象，疊加部分芯片設計公司庫存改善，半導體設計公司基本面拐點逐漸臨近，市場交易逐漸圍繞疫后經濟恢復和行業拐點展開。另一方面，2023 年國內晶圓廠資本開支好于之前悲觀預期，設備訂單有望修復，在美國、日本半導體出口管制政策的背景下，設備和材料國產替代進入加速期。最后，以ChatGPT 為代表的AI 應用迅速發展，算力及相關產品需求迎來快速增長，有望帶來新一輪科技革命，給半導體行業帶來新需求。
AI 算力空間廣闊，具備短期彈性和長期空間。AI 算力需求主要來自于訓練和推理兩端，其中訓練看重精確度，推理看重效率，隨各家大模型陸續推出和應用場景的逐步滲透，OpenAI 預計，AI 所消耗的計算資源每3~4 個月就要翻一倍。根據我們測算，短期視角看服務器空間，預計以訓練端為主，假設未來五年推出50 個以上大模型，市場為9.6 億美元；遠期視角看服務器空間，預計以推理端為主，市場為1360 億美元。
(相關資料圖)
相較于通用服務器，AI 服務器主要采用異構形式，在整機、算力芯片、光模塊、PCB 等環節迎來高速成長。目前AI 服務器占整體服務器出貨量比重較低，預計未來在ChatGPT 等應用帶動下將保持較高的復合增速；算力芯片占AI 服務器成本的50%-80%，是成本核心，國內廠商加速追趕，高算力GPU 國產化率預計逐步上升；在AI 應用帶動下，2023 年800G 光模塊全球出貨量增速將進一步上揚；PCB 方面，由于材料規格、層數、工藝復雜度增加，AI 服務器價值量可數倍于普通服務器；HBM 為大算力芯片提供支撐，是高性能的CPU/GPU 的核心組件，存算失配需求帶動市場持續繁榮；一般每臺服務器配置1 塊HBA 或RAID 芯片和若干塊Expander 芯片，隨存儲網絡領域擴展到光纖、存儲控制和以太網等通信技術，預計未來RAID 國產替代空間可觀；AI 服務器需要更大功率的電源支撐，隨著相關投入加大，將繼續推動服務器電源市場增長。另外，服務器內各芯片之間的互聯需求將拉動內存接口芯片、PCIe Retimer、PCIe Switch、NVSwitch 等用量。
建議關注：
1）服務器整機：浪潮信息、工業富聯等；
2）算力芯片：寒武紀、海光信息等；
3）光模塊和光芯片：中際旭創、天孚通信、源杰科技等；
4）PCB：滬電股份、深南電路、景旺電子、勝宏科技等；??
5）HBM：通富微電、深科技等；
6）RAID卡：國芯科技、華瀾微等；
7）服務器電源：歐陸通、中國長城等；
8）接口芯片：瀾起科技、聚辰股份、裕太微、龍迅股份等。
風險提示：AI產業化發展不及預期，政策制度風險，行業競爭風險
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轉自西部證券股份有限公司 研究員：賀茂飛
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