（報告出品方/作者：國盛證券，鄭震湘、佘凌星）

一、“AI 革命”，服務(wù)器芯片量價齊升

1.1 算力：核心硬件 GPU，大模型帶動需求激增

GPU 用途由圖形處理拓展至計(jì)算。GPU 是圖形處理器的簡稱，它是一種專門用于處理圖 形、視頻、游戲等高性能計(jì)算的硬件設(shè)備。GPU 相對于傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）而言， 其擁有更多的計(jì)算核心和更快的內(nèi)存帶寬，能夠大幅度提高計(jì)算效率和圖形渲染速度。 現(xiàn)階段，隨著例如英偉達(dá) A100、H100 等型號產(chǎn)品的發(fā)布，GPU 在算力方面的優(yōu)勢相較 于其他硬件具有較大優(yōu)勢，GPU 的工作也從一開始的圖形處理逐步轉(zhuǎn)化為計(jì)算。 根據(jù)用途和性能表現(xiàn)，GPU 可以分為專業(yè)卡和消費(fèi)級卡兩類：專業(yè)卡通常用于工程、科 學(xué)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的高性能計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，主要廠商包括英偉達(dá)、AMD 等；消費(fèi) 級卡則主要用于普通家庭和游戲玩家，主要廠商包括英偉達(dá)、AMD、英特爾等。

目前 GPU 在硬件中擁有最高的算力，成為最適合支撐人工智能訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的硬件，我們 認(rèn)為其原因主要在于： 更多處理單元：GPU 相比于 CPU 等其他硬件有更多的處理單元（核心數(shù)更多），因 此可以并行處理更多的數(shù)據(jù)。主要系 GPU 最初是為了圖形渲染而設(shè)計(jì)的，而圖形渲 染涉及的計(jì)算是高度并行化的。這種并行化的特性使 GPU 非常適合進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和 深度學(xué)習(xí)這樣的大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計(jì)算。 具有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量：在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)等計(jì)算時，需要大量的內(nèi) 存和高速的內(nèi)存帶寬來存儲和處理海量數(shù)據(jù)。GPU 相比于其他硬件（如 CPU），具 有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量，可以更有效地存儲和處理數(shù)據(jù)，從而提高計(jì) 算速度。具有專門的計(jì)算單元：相較于其他硬件，GPU 具有例如張量核心和矩陣乘法等計(jì)算 單元，可以更快地執(zhí)行常見的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)操作：如卷積和矩陣乘法。這些 計(jì)算單元與通用計(jì)算單元相比，具有更高的效率和更快的速度。

GPGPU——為計(jì)算而生。GPGPU 全稱是“general-purpose computing on graphics processing units”，簡稱“通用圖形處理單元”，其主要利用 GPU 的功能來執(zhí)行 CPU 的 任務(wù)，雖然在設(shè)計(jì)初期是為了更好地圖形處理，但是多內(nèi)核多通道的設(shè)計(jì)使其非常適合 科學(xué)計(jì)算，發(fā)展至今 GPGPU 也成為了專為計(jì)算而設(shè)計(jì)的硬件。

多領(lǐng)域驅(qū)動，GPU 千億美金市場拉開序幕。GPU 市場規(guī)模的大小取決于多種因素：其中 游戲和娛樂市場一直是 GPU 市場的主要驅(qū)動力，因?yàn)檫@些領(lǐng)域需要高性能的 GPU 來支 持更高質(zhì)量的游戲畫面和娛樂內(nèi)容。同時人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展對 GPU 市場也有著 巨大的影響，因?yàn)檫@些技術(shù)需要大量的計(jì)算能力，而 GPU 可以提供比 CPU 更高的效率。 此外，科學(xué)和研究領(lǐng)域的需求以及新興市場（如游戲機(jī)和數(shù)據(jù)中心）也對 GPU 市場的規(guī) 模產(chǎn)生了影響。根據(jù) Verified Market Research 數(shù)據(jù)，2021 年全球 GPU 市場規(guī)模為 334.7 億美金，預(yù)計(jì)到 2030 年將達(dá)到 4473.7 億美金，期間 CAGR33.3%。

LLM 模型帶動算力需求： 算力是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠完成的計(jì)算任務(wù)量，通常用來描述計(jì)算機(jī)的處理能力。算力的 單位通常采用 FLOPS（Floating Point Operations Per Second）表示每秒鐘能夠完成的浮 點(diǎn)運(yùn)算或指令數(shù)，例如一臺計(jì)算機(jī)每秒鐘可以完成 10 億次浮點(diǎn)運(yùn)算，那么它的 FLOPS 值就是 10 GFLOPS（10 Giga FLOPS）。目前我們以全球龍頭英偉達(dá)在 2020 年發(fā)布的 A100 產(chǎn)品為例，根據(jù)英偉達(dá)官方介紹，A100 的理論浮點(diǎn)運(yùn)算性能可以達(dá)到 19.5 TFLOPS（19.5 Tera FLOPS），即每秒 195 萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。

大型語言模型（Large Language Model，簡稱 LLM）是一種使用深度學(xué)習(xí)算法處理、理 解自然語言的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)模型。LLM 基于數(shù)億到數(shù)千億個參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù) 學(xué)習(xí)自然語言的規(guī)律和模式，并能夠生成高質(zhì)量的自然語言文本。這些模型的訓(xùn)練需要 大量的計(jì)算資源和海量的文本數(shù)據(jù)，因此需要使用分布式計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)。 目前，LLM 模型能夠在例如語音識別、文本摘要、智能翻譯等領(lǐng)域中實(shí)際應(yīng)用，但是 LLM 模型大規(guī)模應(yīng)用目前仍然存在一些挑戰(zhàn)和限制：需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，很難 處理語言的多樣性和不確定性。

GPT-3 開啟大模型時代。GPT-3 是由 OpenAI 研發(fā)的一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理 模型，其使用了大量的語料庫進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使其能夠理解語言的規(guī)則和模式，并生成與 輸入文本相關(guān)的自然語言文本，GPT-3 的主要特點(diǎn)是它具有大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，而同 時大規(guī)模的訓(xùn)練模型與之對應(yīng)的便是龐大的算力需求，根據(jù) OpenAI 團(tuán)隊(duì)成員 2020 年 發(fā)表的論文《Language Models are Few-Shot Learners》，GPT-3 模型擁有約 1750 億參 考量，這使得 GPT-3 擁有其他較少參考量模型來說更高的準(zhǔn)確性。同時基于 1750 億參 數(shù)的模型僅需少量的樣本訓(xùn)練，就能夠接近于 BETR 模型使用大量樣本訓(xùn)練后的效果。 我們認(rèn)為，大模型無論在性能還是在學(xué)習(xí)能力上，相較于其他模型都具備明顯優(yōu)勢，未 來或?qū)⒊蔀樾袠I(yè)趨勢。

伴隨大模型的明顯優(yōu)勢，與之而來的則是對于算力要求的顯著提升。以 GPT-3 為例，其 1750 億的參數(shù)，如果以英偉達(dá)旗艦級 GPU 產(chǎn)品 A100 對 GPT-3 進(jìn)行訓(xùn)練，1024 塊 A100 卡需要耗費(fèi)超過 1 個月（大于 30 天），則我們可以按比例計(jì)算出，如果需要單日完成訓(xùn) 練，需要的 A100 數(shù)量將超過 30000 塊。

目前 AI 服務(wù)器通常選用 CPU 和加速芯片組來滿足其龐大算力需求，其中加速芯片包括 GPU、FPGA、ASIC 等邏輯芯片，其中 GPU 由于其具有最強(qiáng)的計(jì)算能力同時具備深度學(xué) 習(xí)等能力，目前成為服務(wù)器中加速芯片的首選。

根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2021 年全球服務(wù)器出貨量達(dá) 1315 萬臺，同比增長 7.8%， 對應(yīng)全球市場規(guī)模達(dá) 995 億美元。根據(jù) Counterpoint 預(yù)計(jì)，2022 年全球服務(wù)器市場規(guī) 模有望達(dá)到 1117 億美元，同比增長 17.0%。預(yù)計(jì)云服務(wù)提供商數(shù)據(jù)中心擴(kuò)張?jiān)鲩L驅(qū)動 力主要來自于汽車、5G、云游戲和高性能計(jì)算。

AI 服務(wù)器滲透率依舊較低，增長空間巨大。根據(jù) TrendForce 數(shù)據(jù)，截止 2022 年全球搭 載 GPGPU 的 AI 服務(wù)器（推理）出貨量占整體服務(wù)器比重約 1%，同時 TrendForce 預(yù)測 2023 年伴隨 AI 相關(guān)應(yīng)用加持，年出貨量增速達(dá)到 8%，2022~2026 年 CAGR 為 10.8%。 根據(jù) TrendForce 數(shù)據(jù)，2022 年全球 AI 服務(wù)器采購中，Microsoft、Google、meta、AWS 為前四大采購商，合計(jì)占比 66.2%。中國地區(qū) ByteDance（字節(jié)跳動）采購比例最高， 達(dá)到 6.2%。

GPU 在 AI 服務(wù)器中價值量占比接近 50%。我們以 Nvidia DGX A100 為例，其搭載了 8 張 Nvidia A100 Tensor GPU，根據(jù)新浪科技數(shù)據(jù)，Nvidia DGX A100 售價約為 19.9w 美 金；Nvidia A100 Tensor 價格為 1.00~1.20w 美金。我們按照 1.20w 美金售價計(jì)算可得 出 GPU 在 Nvidia DGX A100 價值量占比約為 48.24%。

我們從服務(wù)器的數(shù)量角度出發(fā)進(jìn)行 GPU 數(shù)量推算：根據(jù)上文 TrendForce 預(yù)計(jì) 2023 年預(yù) 計(jì)全球 AI 服務(wù)器（推理）出貨大約在 14.4 萬臺，到 2026 年預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)出貨量 20.0w 臺。 我們假設(shè)訓(xùn)練 AI 服務(wù)器和推理 AI 服務(wù)器的比例為 1:4，則我們可以得到 2023/2026 年 訓(xùn)練服務(wù)器的數(shù)量大約為 3.60/5.00 萬臺。由于兩種 AI 服務(wù)器對應(yīng)的模型訓(xùn)練階段不 同，我們假設(shè)推理 AI 服務(wù)器和訓(xùn)練 AI 服務(wù)器使用的 GPU 數(shù)量分別為 4 張和 8 張，則可 以計(jì)算出 2023 年和 2026 年全球 AI 服務(wù)器領(lǐng)域所需 GPU 數(shù)量約為 86.4 萬張和 120 萬 張，我們以 A100 約 1.20w 美金的價格作為參考計(jì)算出 2023 年和 2026 年 AI 服務(wù)器所 需 GPU 的價值分別為 103.7 億美元和 144.0 億美元。

1.2 存儲：AI 提振需求，有望加速困境修復(fù)

整體來看，ChatGPT 將從算力側(cè)和數(shù)據(jù)傳輸端全面帶動顯卡及高算力芯片需求，由此將 從算力芯片、應(yīng)用端、存算一體、先進(jìn)封裝、封裝設(shè)備、IC 載板等多個領(lǐng)域帶動硬件市 場增量需求。

人工智能已成為解決艱巨業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的首選解決方案。AI 正在為各行各業(yè)的企業(yè)組織開辟 創(chuàng)新之路，從改善客戶服務(wù)、優(yōu)化供應(yīng)鏈、獲取商業(yè)智能，到設(shè)計(jì)新產(chǎn)品和服務(wù)等。NVIDIA 作為 AI 基礎(chǔ)架構(gòu)的先行者，NVIDIA DGX 系統(tǒng)可提供更強(qiáng)大、完整的 AI 平臺，將企業(yè) 組織的核心想法付諸實(shí)踐。目前 AI 大規(guī)模訓(xùn)練方面，NVIDIA 推出的最新 DGX 系統(tǒng)包括 A100、H100、basePOD、SuperPOD 四款產(chǎn)品，其中，DGX A100、DGX H100 為英偉達(dá) 當(dāng)前服務(wù)于 AI 領(lǐng)域的服務(wù)器產(chǎn)品。

H100 采用先進(jìn)工藝芯片采用臺積電 4N 工藝+臺積電 CoWoS 2.5D 封裝，有 800 億個晶 體管對比 A100 有 540 億個晶體管，同時搭載了 HBM3 顯存，可實(shí)現(xiàn)近 5TB/s 的外部互 聯(lián)帶寬。H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 標(biāo)準(zhǔn)的 GPU，單個 H100 可支持 40Tb/s 的 IO 帶寬，實(shí)現(xiàn) 3TB/s 的顯存帶寬。

DGX H100 帶來性能的快速飛躍，通過全新張量處理格式 FP8 實(shí)現(xiàn)。其中 FP8 算力是 4PetaFLOPS，F(xiàn)P16 達(dá) 2PetaFLOPS，TF32 算力為 1PetaFLOPS，F(xiàn)P64 和 FP32 算力為 60TeraFLOPS。在 DGX H100 系統(tǒng)中，擁有 8 顆 H100 GPU，整體系統(tǒng)顯存帶寬達(dá) 24TB/s， 硬件上支持系統(tǒng)內(nèi)存 2TB，及支持 2 塊 1.9TB 的 NVMe M.2 硬盤作為操作系統(tǒng)及 8 塊 3.84TB NVMe M.2 硬盤作為內(nèi)部存儲。根據(jù)官網(wǎng)信息，NVIDIA DGX H100 對比上一代產(chǎn) 品具有 6 倍的性能及 2 倍的網(wǎng)絡(luò)速度和高速可擴(kuò)展性，同時英偉達(dá)表示目前新款 DGX H100 已經(jīng)全面投入生產(chǎn)。

國內(nèi)華為的昇騰 Atlas 800（型號 9010）訓(xùn)練服務(wù)器是基于昇騰 910+Intel Cascade Lake 的 AI 訓(xùn)練服務(wù)器，具有高計(jì)算密度、高能效比與高網(wǎng)絡(luò)帶寬易拓展、易管理等特點(diǎn)，該 服務(wù)器廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)和 AI 訓(xùn)練服務(wù)場景，適用于公有云、互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營 商等需要大算力的行業(yè)領(lǐng)域。AI 處理器昇騰 910 是一款具有超高算力的 AI 處理器，其 最大功耗為 310W，華為自研的達(dá)芬奇架構(gòu)大大提升了其能效比。八位整數(shù)精度（INT8） 下的性能達(dá)到 640TOPS，16 位浮點(diǎn)數(shù)（FP16）下的性能達(dá)到 320 TFLOPS。

Atlas 800（型號 9010）訓(xùn)練服務(wù)器從配置來看，擁有 8 個昇騰 910 模組，單模組支持HBM2e技術(shù)，且擁有32GB容量及1228GB/s傳輸速度，AI算力達(dá)2.24 PFLOPS FP16/1.76 PFLOPS FP16。本地存儲支持 2 個 2.5 SATA+8 個 2.5 SAS/SATA 或 2 個 2.5 SAS/SATA+6 個 2.5 NVMe。 AI 服務(wù)器帶來存力硬件需求快速擴(kuò)展。根據(jù)美光數(shù)據(jù)測算，人工智能服務(wù)器中 DRAM 容 量是普通服務(wù)器的 8 倍，NAND 容量將是普通服務(wù)器的 3 倍，而大容量及高速率存儲器 將是算力數(shù)據(jù)迭代運(yùn)算的重要基礎(chǔ)。我們認(rèn)為，人工智能計(jì)算量日益增加，對于 AI 服務(wù) 器硬件需求將進(jìn)一步提升。從服務(wù)器硬件配置角度，HBM 技術(shù)將快速在 AI 服務(wù)器中普 及，其價格遠(yuǎn)高于現(xiàn)有基礎(chǔ)服務(wù)器配置，未來 AI 服務(wù)器需求將帶領(lǐng)存儲芯片出現(xiàn)量價齊 升的趨勢。

1.3 模擬：多相電源配套增長，接口升級

多相電源為 CPU 供電核心。主板主要有兩種供電方式：線性電源和開關(guān)電源，其中開關(guān) 電源式為功耗相對較大的元器件，例如 CPU、內(nèi)存和芯片組等供電。其中，內(nèi)存和芯片 組皆采用單相供電，而 CPU 由于功耗巨大，須采用多相供電保證其穩(wěn)定工作。計(jì)算力作 為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力，推動著經(jīng)濟(jì)蓬勃向前發(fā)展。作為計(jì)算應(yīng)用的代表領(lǐng)域， 云計(jì)算、人工智能、自動駕駛等應(yīng)用，對核心處理器 XPU（CPU、GPU、DPU、AI 等）的 算力要求越來越高，使這些主芯片對供電的要求越來越嚴(yán)苛，特別是中高端的 XPU 處理 器，需要更多相數(shù)、多路輸出、多種協(xié)議的電源管理芯片。典型的單相開關(guān)供電電路通 常由 PWM 控制器（（Pulse Width Modulation）控制器）、電感(L)、電容(C)、一對場效應(yīng) 管(MOSFET)以及 MOSFET 驅(qū)動芯片(Driver Mos)組成。多個單相供電回路并聯(lián)在一起， 且工作時間交錯，即組成多相供電。

CPU 電能基本來源于 12V 8PIN 接口。12V 輸入經(jīng)過 MOSFET 上橋進(jìn)入電容與電感，在電感與電容填充電能并達(dá)到所需的電壓后，上橋中斷，下橋開 啟。此時電容電感釋放能量，同時起到濾波穩(wěn)定功能，下橋控制電路。通過 PWM 控制器 頻繁切換實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的電流與電壓供給。整體流程循環(huán)如下：（1）MOS 上橋開啟，輸 入 12V 電壓；（2）電感電容儲電；（3）MOS 上橋關(guān)閉，MOS 下橋開啟；（4）電感電容 放電，提供所需電壓與電能。

互聯(lián)接口升級： A100 的 NVlink3 代和 NVSwitch2 代升級到了 H100 的 NVlink4 代和 NVSwitch3 代。DGXA100 是 8 塊 A100 通過 12 個 NVlink3 連接到 6 塊 NVSwitch2；DGXH100 是 8 塊 H100 通過 18 個 NVlink4 連接到 4 塊 NVSwitch3。 第三代 NVSwitch 芯片（NVSwitch3），可以連接服務(wù)器內(nèi)部各 GPU 卡，同時還可以將 GPU 服務(wù)器擴(kuò)展外連來建立一個獨(dú)立完整的 GPU 高速集群。同時在 NVSwitch 芯片內(nèi)通過硬 件加速器來支持組播報文加速和引入 SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol)，主要用來加速和優(yōu)化 All-Reduce 的 AI 計(jì)算性能。通過第三代NVSwitch 芯片組成的物理交換機(jī)，可以建立一個最多 256 個 H100 GPU 卡的集群，整網(wǎng) 提供 57.6TB/s 的 all-to-all 帶寬。NVlink4.0 技術(shù)規(guī)范可以大大優(yōu)化 GPU 的性能和擴(kuò)展 性。

NVlink 是為了解決服務(wù)器內(nèi)部 GPU 之間點(diǎn)到點(diǎn)通訊的一種協(xié)議。NVlink 對比傳統(tǒng)網(wǎng) 絡(luò)不會有例如端到端報文重傳，自適應(yīng)路由，報文重組等開銷。極度簡化的 NVlink 接口 可以為 CUDA 提供從會話層，表示層到應(yīng)用層的加速。NVlink 隨 GPU 架構(gòu)演進(jìn)而發(fā)展， 從第一代 P100 的 NVlink1 到現(xiàn)在 H100 的 NVlink4。NVlink3 可同時支持 50G NRZ 和 56G PAM4，NVlink4 首次引入 112G PAM4 Serdes，可以提供 900GB/s 的雙向帶寬，較 NVlink3 的 600GB/s 提升 1.5 倍。

網(wǎng)絡(luò)接口升級： DGX 服務(wù)器包括 4 個網(wǎng)絡(luò)：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)、存儲網(wǎng)絡(luò)、In-band 管理網(wǎng)絡(luò)和 Out-of-band 管 理網(wǎng)絡(luò)。

計(jì)算網(wǎng)絡(luò)接口：DGXA100 服務(wù)器計(jì)算網(wǎng)絡(luò)是 8 張單口 200Gbps 的 CX6 或者 CX7 的 IB 網(wǎng)卡。DGXH100 服務(wù)器 4 個 800G 的 OSFP 接口內(nèi)部是 8 個 CX7 的網(wǎng)卡芯 片組成，可支持 IB 或者 Eth，每個 OSFP 口可以通過分線來支持 2 個 NDR 400G 的 IB 網(wǎng)絡(luò)或者 2 個 400G 以太網(wǎng)絡(luò)，并且這里已經(jīng)從 A100 的 56G PAM4 Serdes 升級 到了 112G PAM4 的 Serdes。

存儲&In-band 網(wǎng)絡(luò)接口：DGXA100 服務(wù)器存儲是兩張雙口 CX6 或者 CX7 的 IB 或者 Eth 網(wǎng)卡，每一塊雙口網(wǎng)卡上，一口作存儲用，另一個口做 in-band 管理。 DGXH100 服務(wù)器同樣是使用兩張雙口 400G 的 CX7 VPI 網(wǎng)卡，可支持 IB 或者 Eth,官方建議一個 NDR400G 走 IB 存儲，另一個降速成 Eth200G 走 In-band 管理網(wǎng)。

Out-of-band：DGXA100 服務(wù)器是兩個千兆電口 Lan 和 BMC。DGXH100 服務(wù)器 Out-of-band 網(wǎng)絡(luò)還是推薦使用 BMC RJ45 千兆電口。

內(nèi)存接口升級： 內(nèi)存接口芯片，是用于服務(wù)器內(nèi)存模組（又稱內(nèi)存條）的核心邏輯器件，是服務(wù)器 CPU 與內(nèi)存之間數(shù)據(jù)及指令傳輸?shù)臉蛄?。?nèi)存模組用于暫時存放 CPU 中的運(yùn)算數(shù)據(jù)，是影響 服務(wù)器性能的重要因素，由于服務(wù)器 CPU 對內(nèi)存模組的高傳輸速率、大容量需求日益增 長，因此為了服務(wù)器系統(tǒng)性能得到最佳發(fā)揮，服務(wù)器內(nèi)存模組往往需要配置內(nèi)存接口芯 片，用于提升訪問速度和穩(wěn)定性。從數(shù)量上來講，服務(wù)器內(nèi)存模組與內(nèi)存接口芯片一一 對應(yīng)。

內(nèi)存模組根據(jù)其結(jié)構(gòu)，大致可分為 UDIMM、RDIMM 和 LRDIMM 3 類，僅考慮 DDR~DDR4， UDIMM 內(nèi)存模組無緩沖，價格低廉，但容量較小，不能滿足服務(wù)器的要求，多用于 桌面式 PC。 RDIMM 支持 Buffered 模式和高性能的 Registered 模式，較 UDIMM 更為穩(wěn)定，此 外，RDIMM 支持更高的容量和頻率，容量最大可支持 32GB，頻率最大支持 3200 MT/s。缺點(diǎn)在于由于寄存器的使用，其延遲較高，能耗也較大。 LRDIMM 作為 RDIMM 的替代品出現(xiàn)，其最大容量進(jìn)一步提升至 64GB。

我們判斷，海量數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)處理和存儲需求將持續(xù)推動內(nèi)存接口芯片迎量價齊升和 市場高速擴(kuò)容。我們接下來將從量價兩個維度展開分析：1）量的方面，受益于服務(wù)器出 貨量增長和單臺服務(wù)器內(nèi)存模組用量不斷上升，2）價的方面，內(nèi)存接口技術(shù)升級及內(nèi)存 接口芯片結(jié)構(gòu)升級滲透帶來內(nèi)存接口芯片本身價值量提升。

內(nèi)存接口芯片伴隨內(nèi)存技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展，當(dāng)前主流的 DDR4 內(nèi)存技術(shù)面世至今歷經(jīng)多 次迭代，已進(jìn)入成熟期。2020 年 7 月 DDR5 標(biāo)準(zhǔn)正式推出，內(nèi)存技術(shù)迭代大幕正式拉 起。我們判斷未來內(nèi)存技術(shù)升級將推動內(nèi)存接口芯片市場加速擴(kuò)容：1）DDR5 突破處 理器性能瓶頸，處理器及存儲龍頭大力推進(jìn)，有望加速滲透替代 DDR4 市場份額；2） 新一代內(nèi)存接口芯片技術(shù)難度增大，ASP 有望大幅抬升；3）DDR5 時代內(nèi)存接口芯片 采用“1+10”架構(gòu)，價值量相較前代提升。

DDR5 內(nèi)存性能遠(yuǎn)超 DDR4 的規(guī)格上限，配套內(nèi)存接口芯片性能及技術(shù)難度隨之提升， 推高內(nèi)存接口芯片 ASP。DRR5 相較于 DDR4 單顆 DRAM 內(nèi)存密度提升 4 倍至 64Gbit， 最大數(shù)據(jù)傳輸速率提升一倍達(dá)到 6.4Gbps，工作電壓由 1.2V 壓低至 1.1V 使對應(yīng)功耗降 低超過 20％，故而 DDR5 內(nèi)存將對保證內(nèi)存數(shù)據(jù)傳輸速率和穩(wěn)定性的內(nèi)存接口芯片提出 更高要求，進(jìn)而新一代內(nèi)存接口芯片在滿足更高性能要求的同時技術(shù)難度也相應(yīng)提升， 從而提高新一代內(nèi)存接口芯片價值量。

二、行業(yè)利好層出不窮，自主可控勢在必行

2.1 設(shè)備：供應(yīng)鏈限制延續(xù)，國產(chǎn)替代加速

全球設(shè)備五強(qiáng)占市場主導(dǎo)角色。全球設(shè)備競爭格局，主要前道工藝（刻蝕、沉積、涂膠、 熱處理、清洗等）整合成三強(qiáng) AMAT、LAM、TEL。另外，光刻機(jī)龍頭 ASML、過程控制 龍頭 KLA 市占率較高。根據(jù)彭博，ASML、AMAT、LAM Research、TEL、KLA 五大廠商 2021 財年收入合計(jì) 845 億美元，占全球市場約 82%。

中國大陸 12 寸晶圓廠擴(kuò)產(chǎn)迅速，全球占比持續(xù)提升。根據(jù) SEMI，全球 300mm 晶圓產(chǎn) 能在 2022 年-2025 年復(fù)合增速有望達(dá)到接近 10%，至 2025 年達(dá)到 920 萬片/月。其中， 中國大陸 300mm 晶圓廠產(chǎn)能在全球的占比將從 2021 年的 19%提升至 23%，有望在 2025 年成為全球產(chǎn)能第二的地區(qū)，僅次于屆時韓國 24%的占比。此外，中國臺灣省的 產(chǎn)能占比預(yù)計(jì)將在 2021 年-2025 年下降 1%，到 2025 年占比 21%，日本產(chǎn)能占比從 2021 年的 15%下降至 2025 年的 12%。

設(shè)備國產(chǎn)化率較低，海外龍頭壟斷性較高。我國半導(dǎo)體設(shè)備市場仍非常依賴進(jìn)口，從市 場格局來看，細(xì)分市場均有較高集中度，主要參與廠商一般不超過 5 家，top3 份額往往 高于 90%，部分設(shè)備甚至出現(xiàn)一家獨(dú)大的情況，目前國內(nèi)廠商目標(biāo)市場主要是國內(nèi)晶圓 廠需求，尤其是內(nèi)資投建的需求。

設(shè)備國產(chǎn)化率較低，國產(chǎn)廠商成長空間巨大。我國半導(dǎo)體設(shè)備市場仍非常依賴進(jìn)口，目 前國內(nèi)廠商目標(biāo)市場主要是國內(nèi)晶圓廠需求，尤其是內(nèi)資投建的需求，潛在收入目標(biāo)空 間較大。 BIS 出臺新出口管制，國產(chǎn)替代需求迫切。2022 年 10 月 7 日，美國商務(wù)部工業(yè)與安全 局（BIS）公布了《對向中國出口的先進(jìn)計(jì)算和半導(dǎo)體制造物項(xiàng)實(shí)施新的出口管制》。根 據(jù)卓緯律師事務(wù)所，新規(guī)則主要集中在對某些高端計(jì)算半導(dǎo)體芯片、超級計(jì)算機(jī)最終用 途交易，涉及實(shí)體清單（Entity List）的交易以及某些半導(dǎo)體制造項(xiàng)目和某些集成電路（IC） 最終用途的交易。包括“將某些先進(jìn)、高性能的計(jì)算機(jī)芯片和含有此類芯片的計(jì)算機(jī)商 品加入商業(yè)管制清單”、“擴(kuò)大《出口管制條例》（EAR）的適用范圍”等。

同時，BIS 將 31 家中國實(shí)體列入 Unverified List（UVL），被列入的 31 家中國實(shí)體包括 長江存儲、北方華創(chuàng)等；藥明生物等并移除 9 家中國實(shí)體被移除。被列入 UVL 后，實(shí)體 將無法享受出口管制下的許可例外。此外，UVL 實(shí)體在進(jìn)行出口、再出口及轉(zhuǎn)讓受 EAR 管轄物項(xiàng)的交易時，需獲取 UVL 聲明，該聲明附帶許多調(diào)查義務(wù)；出口商在向 UVL 內(nèi)實(shí) 體出口商品時，需進(jìn)行電子出口信息申報。很大程度上增加了交易成本。 根據(jù)卓緯律師事務(wù)所，在公告中，BIS 將 31 家中國實(shí)體被列入 UVL 的理由為：由于這些 實(shí)體處于美國政府控制之外，BIS 無法對其進(jìn)行最終用途核查，因此無法確定這 31 家中 國實(shí)體是否為“善意誠信的”（Bona fide），即 BIS 無法確定 31 家中國實(shí)體對于《出口 管制條例》（ERA）的物項(xiàng)的最終用途是否具有合法性和可靠性。同理，由于原 UVL 中的 9 家中國實(shí)體積極配合 BIS 并完成最終用途的核查，BIS 將這 9 家中國實(shí)體從 UVL 中移 除。

國內(nèi)國產(chǎn)化逐漸起航，從 0 到 1 的過程基本完成。北方華創(chuàng)產(chǎn)品布局廣泛，刻蝕機(jī)、 PVD、CVD、氧化/擴(kuò)散爐、退火爐、清洗機(jī)、ALD 等設(shè)備新產(chǎn)品市場導(dǎo)入節(jié)奏加快，產(chǎn) 品工藝覆蓋率及客戶滲透率進(jìn)一步提高，在集成電路領(lǐng)域主流生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)批量銷售，產(chǎn) 品加速迭代；第三代半導(dǎo)體、新型顯示、光伏設(shè)備產(chǎn)品線進(jìn)一步拓寬，出貨量實(shí)現(xiàn)較快 增長。拓荊科技作為國內(nèi)唯一一家產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用 PECVD 和 SACVD 設(shè)備的供應(yīng)商，設(shè)備廣 泛用于中芯國際、華虹集團(tuán)、長江存儲、合肥長鑫、廈門聯(lián)芯、燕東微電子等國內(nèi)主流 晶圓廠，PEALD 已實(shí)現(xiàn)銷售；中微公司介質(zhì)刻蝕機(jī)已經(jīng)打入 5nm 制程，新款用于高性能 Mini-LED 量產(chǎn)的 MOCVD 設(shè)備 UniMax 2022H1 訂單已達(dá)到 180 腔；芯源微前道涂膠顯 影設(shè)備在 28nm 及以上多項(xiàng)技術(shù)及高產(chǎn)能結(jié)構(gòu)方面取得進(jìn)展，公司前道物理清洗設(shè)備已 經(jīng)達(dá)到國際先進(jìn)水平并成功實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)替代，新簽訂單結(jié)構(gòu)中前道產(chǎn)品占比大幅提升；華 海清科 CMP 設(shè)備在邏輯芯片、3D NAND、DRAM 制造等領(lǐng)域的工藝技術(shù)水平已分別突破 至 14nm、128 層、1X/1Ynm，到 2021 年底，公司 CMP 設(shè)備累計(jì)出貨超過 140 臺，未 發(fā)出產(chǎn)品的在手訂單超 70 臺。盛美半導(dǎo)體主要設(shè)備產(chǎn)品包括兆聲波單片清洗設(shè)備、單片 槽式組合清洗設(shè)備及銅互連電鍍工藝設(shè)備，客戶涵蓋海力士、長江存儲、中芯國際等。 精測電子、上海睿勵在測量領(lǐng)域突破國外壟斷。

2.2 材料：需求持續(xù)增長，國產(chǎn)化邁入深水區(qū)

全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模有望在 2023 年超過 700 億美金。根據(jù) SEMI，2021-2023 年 的晶圓廠建設(shè)投資達(dá)到歷史新高，僅 2022 年的支出就增長了 14%，達(dá)到近 260 億美元。 2022 年將有 28 個新量產(chǎn)晶圓廠開始建設(shè)，其中包括 23 個 300mm 晶圓廠和 5 個 200mm 及以下晶圓廠。晶圓廠的投建，晶圓產(chǎn)能的擴(kuò)充帶來半導(dǎo)體材料需求持續(xù)增長，繼 2021 年市場規(guī)模創(chuàng)新高后，SEMI 預(yù)計(jì) 2022 年全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模將同比再增長 7%， 其中晶圓制造材料 2022 年有望同比增長 8.4%，封裝材料增長 3.9%。

中國大陸半導(dǎo)體材料市場全球占比逐步提升。根據(jù) EET Asia，強(qiáng)勁的下游需求及晶圓產(chǎn) 能的擴(kuò)張驅(qū)動 2021 年全球半導(dǎo)體材料市場規(guī)模同比增長 15.9%達(dá)到 643 億美金新高。 其中晶圓制造材料和封裝材料市場規(guī)模分別為 404 億美金和 239 億美金，同比增長 15.5% 和 16.5%。晶圓制造環(huán)節(jié)中的硅片、化學(xué)品、CMP 和光掩膜環(huán)節(jié)是增速最快的幾大領(lǐng)域。分地域來看，中國大陸半導(dǎo)體材料市場規(guī)模近幾年在全球的占比持續(xù)提升，2021 年占全 球比重提升至 18.6%，已成為僅次于中國臺灣省的全球第二大區(qū)域。

半導(dǎo)體材料國產(chǎn)化率仍待轉(zhuǎn)化。在國家產(chǎn)業(yè)政策大力扶持和國內(nèi)半導(dǎo)體市場穩(wěn)定增長等 利好條件下，特別是國家“02 專項(xiàng)”等專業(yè)化科研項(xiàng)目的培育下，國內(nèi)半導(dǎo)體材料領(lǐng)域 將涌現(xiàn)更多具有國際競爭力的公司和產(chǎn)品，在更多關(guān)鍵半導(dǎo)體材料領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)進(jìn)口替代， 打破國外廠商的壟斷。半導(dǎo)體芯片制造工藝半導(dǎo)體將原始半導(dǎo)體材料轉(zhuǎn)變成半導(dǎo)體芯片， 每個工藝制程都需要電子化學(xué)品，半導(dǎo)體芯片造過就是物理和化學(xué)的反應(yīng)過程，半導(dǎo)體 材料的應(yīng)用決定了摩爾定律的持續(xù)推進(jìn)，決定芯片是否將持續(xù)縮小線寬。目前我國不同 半導(dǎo)體制造材料的技術(shù)水平不等，但整體與國外差距較大，存在巨大的國產(chǎn)替代空間。 各類材料持續(xù)持續(xù)突破，業(yè)績佐證國產(chǎn)替代正式開幕。隨著半導(dǎo)體市場晶圓代工的持續(xù) 擴(kuò)產(chǎn)，對于晶圓制造中不可缺失的基礎(chǔ)材料將會有著非常大的需求拉動，而在此階段我 們可以看到隨著技術(shù)及工藝的推進(jìn)以及中國電子產(chǎn)業(yè)鏈逐步的完善，在材料領(lǐng)域已經(jīng)開 始涌現(xiàn)出各類已經(jīng)進(jìn)入批量生產(chǎn)及供應(yīng)的廠商。

2.3 零部件：供不應(yīng)求，市場空間超 500 億美金

2022 年全球半導(dǎo)體零部件市場規(guī)?；虺^ 500 億美金。根據(jù)富創(chuàng)精密招股書及國內(nèi)外 半導(dǎo)體設(shè)備廠商公開披露信息，設(shè)備成本構(gòu)成中通常原材料（不同類型的精密零部件產(chǎn) 品）占比 90%以上為原材料，考慮國際半導(dǎo)體設(shè)備公司毛利率通常在 40%-45%左右， 則全部精密零部件市場約為全球半導(dǎo)體設(shè)備市場規(guī)模的 50%-55%。根據(jù) SEMI，2021 年 全球半導(dǎo)體設(shè)備市場規(guī)模達(dá)到 1025 億美金，預(yù)計(jì) 2022 年進(jìn)一步提升 14.7%至 1175 億 美金。若按零部件占設(shè)備市場規(guī)模的 50%測算，則 2022 年全球半導(dǎo)體零部件市場規(guī)模 或超過 500 億美金。 根據(jù) SEMI，2019-2021 年中國大陸半導(dǎo)體設(shè)備銷售額占全球的平均比重為 25.9%，若 以此作為大陸零部件市場占全球的比重進(jìn)行測算，則 2022 年中國大陸零部件市場規(guī)模 為 152 億美金。

富創(chuàng)精密在招股書中采用了成本占比法測算精密零部件市場空間，公司根據(jù)不同類型設(shè) 備 2020 年公布的市場規(guī)模，以及國內(nèi)代表性公司披露的原材料成本，和精密零部件在 成本中的占比，并考慮設(shè)備廠商毛利率水平，累加得到公司主要產(chǎn)品的全球市場規(guī)模約 160 億美金。

歐洲企業(yè)引領(lǐng)真空系統(tǒng)行業(yè)。根據(jù) SEMI，2020 年半導(dǎo)體全球真空子系統(tǒng)市場規(guī)模為 27 億美金，約占關(guān)鍵子系統(tǒng)的 22.1%。真空子系統(tǒng)主要包括真空泵、壓力表和真空閥。目 前市場被歐洲及日本企業(yè)占據(jù)，歐洲廠商份額超過 60%且有持續(xù)提升的趨勢，其中 Edwards，Pfeiffer，VAT Valve 三家占全球份額的 55%，日本廠商份額約 22%。

刻蝕、沉積需求驅(qū)動電源系統(tǒng)高增速。SEMI 測算電源系統(tǒng)占半導(dǎo)體關(guān)鍵子系統(tǒng)的從 2016 年的 9.8%提升至 2021 年的 13%，從量價角度來看，平均每個反應(yīng)腔需要的射頻電源 系統(tǒng)數(shù)量持續(xù)增加，同時下游對以高頻為代表的高端電源子系統(tǒng)需求增加帶來平均價質(zhì) 量的增加。多重曝光及 3D NAND 層數(shù)不斷增加，帶來了對刻蝕、沉積步驟的需求提升， 以 3D NAND 為例，時間更長、更復(fù)雜的刻蝕步驟對電源系統(tǒng)解決方案的需求也在不斷 提升。從下游應(yīng)用來看，電源系統(tǒng)中 71%的需求來源于刻蝕設(shè)備。

2020 年中國晶圓廠前道設(shè)備零部件采購額超過 10 億美金。根據(jù)芯謀研究，2020 年中 國大陸晶圓廠 8 英寸和 12 英寸前道設(shè)備零部件采購金額超過 10 億美金。其中不含海外 廠商在國內(nèi)的產(chǎn)線，中國內(nèi)資晶圓廠采購金額約 4.3 億美金。中國晶圓廠采購的設(shè)備零 部件主要包括石英（Quartz）、射頻發(fā)生器（RF Generator）、各種泵（Pump）等，分別 占零部件采購金額的比重≥10%。此外各種閥門（Valve）、吸盤（Chuck）、反應(yīng)腔噴淋 頭（Shower Head）、邊緣環(huán)（Edge Ring）等零部件的采購占比也較高。 如果以 2020 年全球 192 億美金的市場規(guī)模為基礎(chǔ)，中國的 10 億美金采購額占全球的不 到 5%，我們認(rèn)為主要是因?yàn)閲鴥?nèi)設(shè)備廠商正處于持續(xù)研發(fā)突破，產(chǎn)品初步起量階段， 也因此隨著國產(chǎn)設(shè)備廠商的放量，未來國內(nèi)零部件需求預(yù)計(jì)會快速增長。

全球前十大關(guān)鍵子系統(tǒng)供應(yīng)商市占率自 2010 年起始終維持在約 50%。2000-2010 年 伴隨收購并購，行業(yè)持續(xù)整合，全球關(guān)鍵子系統(tǒng)前十大廠商的合計(jì)份額逐步提升，2010 年以來前十大家的份額始終維持在 50%左右的水平。2020 年，蔡司仍占據(jù)第一位置， 受益于對射頻電源子系統(tǒng)的強(qiáng)勁需求，MKS 超過 Edwards 躍居第二。

三、邊際改善，拐點(diǎn)已至

3.1 存儲：供需改善，價格觸底

3.1.1 DRAM：周期輪動，價格底部

2022 年供需位元差加大，供大于求困局未破。根據(jù) TrendForce，2023 年 DRAM 市場需 求位元成長率為 8.3%，系近年來首次低于 10%，遠(yuǎn)低于供給位元成長的 14.1%。因此 2023 年的 DRAM 市場在供過于求的情勢或愈演愈烈，供大于求仍是當(dāng)前困局。

下游需求疲軟，DRAM 市場規(guī)模連續(xù)多季度萎縮。2022 年疲弱的經(jīng)濟(jì)狀況和高通脹率 降低了全球范圍內(nèi)個人電腦、智能手機(jī)和其他消費(fèi)電子產(chǎn)品的需求，DRAM 需求也因此 下降。預(yù)計(jì) 2022 年下半年 DRAM 銷售額將下降 40%至 293 億美元，而 2022 年上半年 銷售額達(dá) 490 億美元。同時，根據(jù) CFM 閃存市場，三季度存儲市場規(guī)模環(huán)比大跌 29.72% 至 177.64 億美元，創(chuàng) 10 個季度新低，預(yù)計(jì) 2022 年 Q4 市場規(guī)模將進(jìn)一步環(huán)比下跌。

2022 年 Q4 多廠商業(yè)績下行，行業(yè)平均下跌達(dá) 30%。三星：2022 年 Q4，DRAM 銷售收入達(dá) 54.05 億美元，環(huán)比減少 23.6%，市場份額為 44.5%。DRAM Bit 出貨量環(huán)比高個位數(shù)增長，ASP 環(huán)比下跌超 30%。 SK 海力士：2022 年 Q4，DRAM 收入達(dá) 34.07 億美元，環(huán)比減少 35.3%，DRAM 出貨量 環(huán)比持平，ASP 下跌超 30%。 美光：2022 年 Q4，DRAM 收入為 28.29 億美元，環(huán)比下跌 41.2%，DRAM Bit 出貨量環(huán) 比下降約 25%，DRAM ASP 環(huán)比減少 20%以上。 南亞科技：2022 年 Q4，DRAM 收入環(huán)比減少 30.3%至 2.53 億美元。 華邦電子:2022 年 Q4，DRAM 收入環(huán)比減少 29.8%至 1.06 億美元。

庫存端，以美光各季庫存進(jìn)行追蹤，自 2021 年 Q1 開始，公司庫存逐步進(jìn)入下降通道， 至 2021 年 Q4 達(dá)到底部。自此開始，受下游需求疲軟影響，公司庫存水位逐步增加，至 2023Q1，公司庫存水位已達(dá)近三年最高點(diǎn)，為 81.29 億美元，環(huán)比 2022 年 Q4 增幅超 22%。高庫存水位下，各廠商去庫存壓力迫在眉睫，同時疊加需求疲軟，直接導(dǎo)致 DRAM 市場產(chǎn)品價格大幅下跌。

供需對峙下，存儲廠商唯有降價。根據(jù) Trendforce，2023 年 Q1 下游各領(lǐng)域產(chǎn)品價格均 有超過 10%的下降。目前來看，PC 制造商仍有 9 至 13 周的 DRAM 庫存等待消化，但移 動設(shè)備領(lǐng)域的庫存水平相對健康，不過定價仍預(yù)計(jì)要下降 10-15%。由于消費(fèi)者對 DRAM 的需求低迷，供應(yīng)商將銷售的目光投向了服務(wù)器方面，然而這卻導(dǎo)致服務(wù)器 DRAM 庫存 的大量堆積。

考慮到 DRAM 主流產(chǎn)品和利基產(chǎn)品的定位、單價和格局等不盡相同，我們對 DRAM 價格 分主流產(chǎn)品和利基產(chǎn)品兩大類進(jìn)行跟蹤。 主流產(chǎn)品：現(xiàn)貨和合約價均下跌。 合約價：以 DDR4 8Gb 1Gx8 2133Mbps(基于 8G 存儲)為例，在經(jīng)歷 2022 年 10 月 份合約平均價穩(wěn)定后，至 2023 年 1 月價格進(jìn)一步下跌至 1.81 美元，月度環(huán)比跌幅 約 22%。 現(xiàn)貨價：以 DDR4 16G (2G*8) 2666 Mbps 和 DDR4 8G (1G*8) 2666 Mbps 為例， 整體下跌趨勢延續(xù)已久，進(jìn)入 2023 年主流現(xiàn)貨平均價跌幅趨緩，但仍未見反彈。截 至 2023 年 4 月 6 日，以上所述的 16GB 和 8GB 產(chǎn)品現(xiàn)貨價格分別為 3.21 美元和 1.65 美元。

現(xiàn)貨價：我們以 DDR3 4Gb 512Mx8 1600MHz 產(chǎn)品為例，現(xiàn)貨價格已至上一輪周期底部， 利基市場主要面向存儲速度性能不太高的市場，上一輪 DDR3 周期價格上行系三星、海 力士等龍頭廠商為準(zhǔn)備利潤更高的 DDR5 生產(chǎn)，逐步淘汰 DDR3 產(chǎn)能，導(dǎo)致 DDR3 短期 內(nèi)供需失衡所致。同樣，在本輪的 DDR3 價格下行周期中，三星放緩 line13 的 DDR3 產(chǎn) 能轉(zhuǎn)換至 CIS，也給供給端帶來更多壓力。本輪底部區(qū)間，在行業(yè)面臨寒冬，下游需求疲 軟，供給過剩的背景下，價格反彈壓力較大。

3.1.2 NAND Flash：供需修復(fù)，價格有望逐步企穩(wěn)

NAND Flash 寡頭地位逐步增強(qiáng)，根據(jù) Trendforce 數(shù)據(jù)顯示，CR6 包括三星、鎧俠、西部 數(shù)據(jù)、美光、英特爾、海力士總體市場規(guī)模占比約 99%，其中三星、鎧俠、西部數(shù)據(jù)三 家行業(yè)龍頭，約占比 70%的市場份額，在市場上有較大的影響力。

根據(jù) Trendforce 數(shù)據(jù)的預(yù)測，預(yù)計(jì)受益于下游新增需求的快速發(fā)展，NAND Flash 的需 求量也會有增長趨勢。從行業(yè)供給格局來看，三星依舊占領(lǐng)較大的市場份額，但還未形 成絕對的寡頭地位，且國內(nèi)公司長江儲存也將持續(xù)發(fā)展，有望進(jìn)一步提升市場份額。

2022 年 10 月 26 日，存儲芯片大廠鎧俠(Kioxia)和西部數(shù)據(jù)(Western Digital)在日本慶祝 位于四日市最先進(jìn)制程晶圓廠 Fab7 完工。此 Fab7 晶圓廠第一期的總投資約為 1 萬億日 元(約合人民幣 487.97 億元)，具備生產(chǎn)第六代 162 層 NAND Flash 閃存和未來更先進(jìn) 3D NAND Flash 閃存的能力，計(jì)劃于 2023 年初開始出貨 162 層 NAND Flash 閃存。頭部廠 商已正逐步覆蓋 3D NAND 236 及 256 層甚至更高疊層工藝制程，持續(xù)技術(shù)迭代更新。

NAND Flash 需求端受到全球人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對海量數(shù)據(jù)處理，其市場規(guī)模正快速增 長。而 NAND Flash 主要覆蓋的下游應(yīng)用設(shè)備為手機(jī)、服務(wù)器、PC 及車載工控等，我們 認(rèn)為，手機(jī)及 3C 產(chǎn)品的儲存容量和硬盤搭載率提升將推動 NAND Flash 需求量持續(xù)增 高。對于服務(wù)器設(shè)備，云端儲存及處理數(shù)據(jù)場景越發(fā)增長，服務(wù)器需求量及單設(shè)備搭載 量同樣推動 NAND Flash 市場的需求量提升。除此傳統(tǒng)需求領(lǐng)域外，隨著車載智能化的 逐步提升，車載 NAND Flash 市場也有望迎來高速增長。

1)手機(jī)及傳統(tǒng) 3C 產(chǎn)品，NAND 單機(jī)搭載量提升

近十年，智能手機(jī)作為成熟市場，每年全球手機(jī)出貨維持在 11 至 13 億部左右，保持穩(wěn) 定波動。而隨手機(jī)智能化水平越發(fā)提升，其攝影攝像功能、高清顯示功能及各類多功能 軟件所消耗的儲存空間持續(xù)增長，用戶對于手機(jī)的儲存空間越發(fā)增加。智能手機(jī)市場對 應(yīng) Flash 市場的增長邏輯，主要來源于單機(jī)搭載量的持續(xù)提升。

根據(jù) Counterpoint 數(shù)據(jù)顯示，2020 年智能手機(jī) NAND 閃存平均容量首次突破 100GB 大 關(guān)。在 iOS 和 Android 手機(jī)中有所不同。在 iOS 手機(jī)中，2020 年第四季度的平均 NAND 容量達(dá)到 140.9GB，而同期 Android 手機(jī)的平均容量為 95.7GB。Android 手機(jī)的平均容 量在過去幾年中一直在快速增長。2020 年 iOS 和 Android 手機(jī)的平均容量分別增長了 5.6%和 20.5%。同時根據(jù) Trendforce 數(shù)據(jù)顯示，預(yù)估 2023 年智能手機(jī) NAND Flash 單 機(jī)搭載容量年成長仍能維持 22.1%。我們認(rèn)為，IPhone 產(chǎn)品組合仍全線往更高容量 1TB 靠攏；Android 高端機(jī)種也跟進(jìn)將 512GB 做為標(biāo)準(zhǔn)配備，中低端機(jī)儲存空間則隨硬件規(guī) 格持續(xù)升級而提高，因此整體平均容量仍有增長空間。

全球 PC 市場（包括筆電、桌面 PC、工作站等）在 2020-2021 年期間迎來強(qiáng)換機(jī)周期且 居家辦公刺激需求端提前消費(fèi)，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021 年全球 PC 出貨量達(dá) 3.46 億臺。2022 年需求迎來疲軟態(tài)勢，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)預(yù)測，2022 年整體出貨量將下滑至 2.93 億臺，同比降低 15.2%。 另外，由于消費(fèi)市場需求減緩，教育市場也獲基本滿足，及因經(jīng)濟(jì)狀況弱化同樣使商用 市場需求遭到擠壓。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)預(yù)測，預(yù)計(jì) 2023 年全球 PC 市場將進(jìn)一步萎縮。PC 加上平板電腦的整體市場預(yù)估 2023 年下降 2.6%，預(yù)計(jì)在 2024 年恢復(fù)成長。

根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，由于 2020-2021 年受到居家辦公的提前消費(fèi)影響，平板電腦（包括二合 一的可拆卸式平板在內(nèi)）市場在 2020/2021 年出貨量達(dá)到 1.65/1.69 億部，同比增長 13.8%/2.4%。但隨 2022 年消費(fèi)逐步疲軟，根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2022 年全球出貨量同比下 滑 3.6%至 1.63 億臺。

PC 及移動平板電腦作為存量市場，整體年度出貨量波動不大，基本維持億部的出貨量。 近些年隨電腦固態(tài)硬盤替代傳統(tǒng)硬盤趨勢及單機(jī)儲存量提升，其中SSD搭載率有所提升。 據(jù)中國閃存市場 ChinaFlashMarket 數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)到 2018 年 SSD 240GB 價格與 1TB HDD 同價的，在筆記本電腦上的搭載率將達(dá)到 52%。到 2019 年 SSD 480GB 價格與 1TB HDD 同價的時候，在筆記本電腦上的搭載率將達(dá)到 65%以上。另外，消費(fèi)類 SSD 在零售渠道 市場每個月也有 200 萬片硬盤升級 SSD 的出貨量。

2)AI 帶動服務(wù)器及云端數(shù)據(jù)儲存有望快速放量，進(jìn)一步推動 NAND Flash 需求

云計(jì)算時代市場的快速增長，云儲存、云計(jì)算的數(shù)據(jù)量不斷提高。在數(shù)字化時代的發(fā)展 下，隨工作量的云上遷移和云本地應(yīng)用的加速開發(fā)，在移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷迭代升級的 背景下，全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。根據(jù) IDC 數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)儲量由 2016 年的 16ZB 增長至 2021 年的 54ZB，復(fù)合年均增長率為 27.5%，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展， 預(yù)計(jì) 2022 年全球數(shù)據(jù)儲量將達(dá) 61ZB。

根據(jù) Omdia 數(shù)據(jù)，云數(shù)據(jù)及企業(yè)級數(shù)據(jù)儲存需求將在 2026 年達(dá)到 5255 億每 GB 當(dāng)量， 2021 年至 2026 年，CAGR 將達(dá)到 33.0%。

3)車載 NAND Flash 有望受汽車智能化持續(xù)增長

2022 年全球新能源汽車銷量突破千萬。根據(jù) Clean Technica 數(shù)據(jù)，2022 年全球新能源 汽車銷量突破千萬達(dá) 1009.12 萬輛，占整體汽車市場 14%份額，其中比亞迪以 184.77 萬輛的全年銷售數(shù)據(jù)獲得全球銷量冠軍。根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)，2023 年 1 月和 2 月我國新能源汽車月度銷量分別為 40.78 萬輛和 52.49 萬輛，由于 1-2 月為汽車銷量傳 統(tǒng)淡季，2023 年 1 月與 2 月銷量與 2022 年 12 月 81.38 萬輛的月銷量相比仍有差距。 后續(xù)隨著汽車電動化進(jìn)程不斷深化，我們認(rèn)為全球范圍內(nèi)新能源汽車銷量將會維持高速 增長態(tài)勢。

根據(jù) IDC 及 IHS 數(shù)據(jù)顯示，車用 DRAM 和 NAND 市場規(guī)模將從 2020 年的 20.4 億和 12.6 億，增長到 2025 年的 85 億美元和 61 億美元，預(yù)計(jì)年復(fù)合增長率為 33%和 37%。 車規(guī)級 NAND Flash 需要符合 AEC-Q100 等車規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，隨著汽車行業(yè)智能化、網(wǎng)聯(lián)化的 演進(jìn)，與 SOTA（軟件在線升級），MaaS（出行即服務(wù)）得以實(shí)現(xiàn)，市場對車載存儲的程 序和處理的數(shù)據(jù)量提出更多的新需求。 車用存儲芯片規(guī)模成長的驅(qū)動因素，主要為三個方面，首先為智能座艙產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)交 互，其次是 ADAS 系統(tǒng)及車載娛樂系統(tǒng)。隨著自動駕駛的普及及自動駕駛等級的提升 （L2~L5），會產(chǎn)生大量的道路和環(huán)境數(shù)據(jù)，用于收集車輛運(yùn)行和周邊環(huán)境數(shù)據(jù)的各類傳 感器也會越來越多，包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等，根據(jù)安全和功能需要對數(shù) 據(jù)進(jìn)行處理和保存，從而產(chǎn)生了大容量 NAND 存儲的需求。英特爾估計(jì)，自動駕駛汽車 每天將產(chǎn)生 4000GB 的數(shù)據(jù)量，即再低等級的自動駕駛車輛也需要大量車載數(shù)據(jù)存儲。 根據(jù) Semico Research 數(shù)據(jù)顯示，L1/L2 級別的自動駕駛需要 8GB 的 NAND 容量，而 L3 為 256GB，到 L5 的時候需要 1TB，自動駕駛技術(shù)升級對 NAND 需求呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。

價格端：環(huán)比下降收窄，價格將逐步企穩(wěn)

考慮到 NAND Flash 主流產(chǎn)品和利基產(chǎn)品的定位、單價和格局等不盡相同，我們對 NAND Flash 價格分主流產(chǎn)品和利基產(chǎn)品兩大類進(jìn)行跟蹤。 主流價格：現(xiàn)貨價增長后企穩(wěn)，合約價自 2022 年 6 月開始下跌。 現(xiàn)貨價：以 MLC NAND Flash 64Gb（8Gx8）及 MLC NAND Flash 32Gb（4Gx8）為例， 經(jīng)歷 2022 年 4 月漲價后，價格逐步企穩(wěn)跌幅趨緩。截至 2023 年 4 月 7 日，以上兩款 64Gb 和 32Gb 價格分別為 3.85 美金和 2.14 美金。

合約價：以 MLC NAND Flash 128Gb（16Gx8）、MLC NAND Flash 64Gb（8Gx8）及 MLC NAND Flash 32Gb（4Gx8）三款為例，從 2021 年 7 月價格穩(wěn)定后，在 2022 年 6 月開始 出現(xiàn)價格下降，截至 2023 年 2 月 24 日，以上三款合約價分別為 4.14/2.98/2.59 美金。

3.2 模擬：庫存修復(fù)，價格止跌

模擬行業(yè)邊際改善。模擬料號整體 3 月跌幅收窄，部分料號價格回暖。預(yù)計(jì) Q2 價格進(jìn) 一步趨于穩(wěn)定。行業(yè)庫存持續(xù)去化，國內(nèi)產(chǎn)品在原廠及經(jīng)銷商庫存基本修復(fù)至正常水位。 大空間+高增速+低波動優(yōu)質(zhì)賽道。IC insights 預(yù)測 2021~2026F 模擬 IC CAGR 為半導(dǎo) 體各品類中最高，達(dá) 11.8%。WSTS 數(shù)據(jù)顯示，2012-2020 年模擬電路需求同比增速波 動相較數(shù)字電路更小，成長更具穩(wěn)定性。

分應(yīng)用領(lǐng)域：通訊設(shè)備占比巨大，汽車領(lǐng)域?yàn)榈诙髴?yīng)用領(lǐng)域。通訊設(shè)備占比最大，預(yù) 計(jì) 2022 年占比 37.5%，較 2018 年+0.9pct；汽車領(lǐng)域市場為第二大應(yīng)用領(lǐng)域，預(yù)計(jì) 2022 年占比 24.7%，較 2018 年+1.7pct；工業(yè)/電腦領(lǐng)域市場份額占比小幅降低，預(yù)計(jì) 2022 年較 2018 年分別變動-1.1pct/-1.0pct 至 19.5%/6.5%；消費(fèi)電子/政府及軍用領(lǐng)域相對 穩(wěn)定，預(yù)計(jì) 2022 年較 2018 年分別變動-0.2pct/-0.3pct 至 10.8%/1.0%。 分地區(qū)：亞太地區(qū)模擬芯片需求較大，國內(nèi)市場最為突出。2020 年，中國大陸為全球最 大模擬芯片市場，占比 36%。

消費(fèi)需求中高端市場仍然堅(jiān)挺，需求反彈國內(nèi)模擬 IC 公司更為受益。恩智浦 2022Q3 法 說會表示需求下滑主要影響中低端安卓機(jī)型，高端需求仍然堅(jiān)挺，超寬帶、移動支付等 新興功能仍在增長。由于本土模擬 IC 公司的客戶結(jié)構(gòu)中安卓機(jī)型占比更高，因此本次周 期下行受到?jīng)_擊更大。未來若消費(fèi)需求反彈，國內(nèi)模擬 IC 公司將由量價齊跌轉(zhuǎn)向量價齊 升，營收、業(yè)績和利潤率都將迎來拐點(diǎn)，下游消費(fèi)占比較高的模擬 IC 公司將貢獻(xiàn)較大的 業(yè)績彈性。

（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】?！告溄印?/strong>