2024芯片电感行业报告：AI浪潮下的增长机遇
铂科新材是国内金属软磁粉芯龙头，盈利能力行业领先，不断开拓利润增长点。公司主营产品主要包括金属软磁粉芯、芯片电感、金属软磁粉，产品及解决方案广泛应用于光伏发电、新能源车及充电桩、储能、AI、智能驾驶、数据中心、变频空调等领域。公司金属软磁粉芯龙头地位稳固，站稳光储新能源高景气赛道，研发导向的“粉+芯”一体化，助力公司兼具持续创新能力与行业领先的高盈利能力。
在此基础上，2022年8月，公司董事会全方位布局“四五规划”战略方向，提出“持续着力打造金属软磁粉芯、芯片电感、金属软磁粉末三条增长曲线”，在巩固金属软磁粉芯领先地位的基础上开拓新增量。我们曾于202 1年8月11日发布报告《铂科新材：合金软磁粉芯小霸王，景气赛道的左侧超车手》，对铂科新材金属软磁粉芯及主要下游进行了详细的论述。彼时公司已进行芯片电感研发布局，经过两年的发展，2023年公司芯片电感业务放量明显，已成为公司第二增长曲线，乘势AI浪潮未来趋势持续向好。在本篇报告中，我们将围绕公司第二增长曲线芯片电感展开，论述其行业逻辑、边际变化和公司独特优势。
1.金属软磁芯片电感：小型化+耐大电流优势突出，匹配高算力应用需求
1.1.电感呈小型化、高频化、高功率化、集成化发展趋势
电感是电子线路中不可或缺的三大被动电子元器件之一。电感又称扼流器、电抗器、电感线圈等，是将电能转化为磁能而存储的元器件，其工作原理为导线内通过交流电时在导线的内部及周围产生交变磁通，“通直阻交”，以实现滤波、稳流和抗电磁干扰等功能，广泛应用于移动通讯、汽车、工业、医疗、航空等领域。
根据不同功能，电感可分为高频电感（也称射频电感）、功率电感（主要为电源类）、一般电路用电感。高频电感主要用途包括耦合、共振、扼流；功率电感主要用途包括变化电压和扼流；而一般电路用电感提供广泛的电感范围和尺寸，用于声音、视频等普通模拟电路、共振电路等。
根据工艺结构不同，电感可分为插装式电感和片式电感。片式电感具备体积小、重量轻、可靠性高、便于安装等优势，已逐步取代插装式电感成为主流。
片式电感又可分为四类：绕线型、叠层型、薄膜型和编织型。其中，绕线型与叠层型最常见，绕线型已出现一体成型电感改良版，解决了传统绕线式的尺寸标准化、线圈漏磁等问题，且体积更小、电流更大、温升电流更稳定，市场份额处于快速提升中。
根据材料不同，电感可分为陶瓷芯电感、铁氧体电感和金属软磁粉芯电感等。铁氧体具有低损耗优势，但Bs值较低、可耐受的饱和电流较低、温度稳定性差，铁氧体电感适用于高频低功率工作环境。而金属软磁粉芯由铁磁性粉粒+绝缘介质混合压制而成，兼具高Bs值、高电阻率、低损耗，可耐受的饱和电流更高，金属软磁粉芯电感适用于相对高频高功率的工作环境。
全球电感市场规模疫后恢复增长趋势，下游应用结构以移动通讯为主。根据中国电子元器件协会数据，近年来全球电感器件受手机、汽车等终端需求不振，且受全球新冠疫情影响，201 9增长进入颓势，202 0年呈现下滑，自202 1年起，全球电感市场逐步恢复增长。随着通讯技术的快速迭代以及物联网、智慧城市等相关产业大规模建设，根据中国电子元件行业协会数据，2022年全球电感行业市场规模约为550亿元。下游应用结构方面，移动通讯为电感最大下游市场，但医疗航空、汽车、工业用电感价值量更高。随着5G通讯、汽车电子、物联网等产业迅速发展，我们预计全球电感市场有望迎来稳步增长。
发展趋势：电感行业向小型化、高频化、高功率化、集成化等方向发展。
（1）小型化：超小型一体成型电感其因其优良的电气特性、屏蔽性在高端手机领域得到较快发展，在5G手机领域增长将更为迅速，匹配电子产品轻薄短小、功能集成诉求。
（2）高频化：随着新一代信息技术快速部署和应用，物联网、消费电、GPS+北斗等应用需求快速增长，通讯产品已朝向高频化、宽频化及高传输量发展。
（3）高功率化：芯片低压大电流化以及低功耗产品的环保需求，必然要求周边元器件具有较低的直流电阻和较高的耐受电流能力。
（4）集成化：当电感器的体积减小至物理极，集成化成为未来主要的发展方向，可以同时达到减小体积与降低成本要求，LTCC技术是目前市场认可的无源器件集成模块化主要解决方案。
1.2.芯片电感为芯片供电模块核心元件，材料端金属软磁性能优势显著
芯片电感起到为芯片前端供电的作用，应用场景广泛。芯片电感是一种特殊形式的一体成型电感，是芯片供电模块的核心元件，起到为芯片前端供电的作用，以维持主板和显卡中的各种芯片的正常工作，可广泛应用于服务器、通讯电源、GPU、FPG A、电源模组、笔记本电脑、矿机等领域。
材料决定性能，金属软磁芯片电感小型化+耐大电流核心优势突出。材料端，前期主流的芯片电感主要采用铁氧体材质，损耗较低，但铁氧体饱和特性较差，随着目前电源模块的小型化和应用电流的增加，铁氧体电感体积和饱和特性已经很难满足当前的发展需求，而金属软磁材料电感具有更高效率、小体积、能够响应大电流变化的优势，更加符合未来大算力的应用需求。
材料决定性能，具体而言，金属软磁芯片电感相较于铁氧体芯片电感有如下优势：
（1）耐大电流：金属软磁粉芯虽然磁导率低于铁氧体，但Bs值高，同时偏磁曲线具有准线性的特征，直流叠加特性出色，可以承受大电流、高功率。
（2）小型化：金属软磁粉芯Bs值远高于铁氧体，同等条件下，金属软磁芯片电感体积较铁氧体可下降约70%左右。
（3）温度稳定性好：金属磁粉芯居里温度高，在工作范围内，磁导率变化极小，可靠性要优于铁氧体，且工作温度范围比铁氧体宽。
（4）设计方法简单：金属磁粉芯设计方法相对简单，几乎不必测试动态指标以验证设计，而铁氧体由于材料稳定性差，需要针对不同情况进行区别设计，而且需要做动态测试。
应用场景：金属软磁芯片电感适用于AI服务器等高频高功率应用场景，但并不局限于此，随着AI算力下沉，在PC和手机等较低功率应用场景也存在广阔的应用空间。金属软磁芯片电感适用于高性能GPU，匹配AI服务器等高功耗应用场景，乘算力东风有望在新一代GPU中推广应用。在数据中心等大功率领域，芯片供电需要稳定低电压的状态，因此只能通过加大电流维持高功率需求，从而对芯片电感提出更高的耐大电流要求。
与铁氧体电感相比，金属软磁芯片电感以其更优异的磁饱和特性，可以更好耐受大电流，更适用于高性能GPU，匹配AI 服务器等高功耗、高散热需求的应用场景，随着算力快速提升，渗透率有望加速提升。在PC和手机等较低功率应用场景，金属软磁芯片电感也有望替代部分铁氧体电感市场。一方面，随着半导体工艺的飞速发展和芯片性能的提升，功耗也迅速增加。
以英伟达消费级显卡GeForce系列为例，2014年发布的GTX 980功耗为165W，而20 22年发布的RTX4090功耗已高达450W，随之而来的是发热量的大幅增加和对电子元器件稳定性要求的提升。另一方面，随着算力下沉，手机和PC的AI升级将对芯片电感等电子元件提出更高要求。金属软磁芯片电感可承受大电流、高功率，且温度稳定性更好，符合芯片功耗提升与算力下沉发展趋势，有望逐步替代铁氧体电感在PC和手机中的应用。
2.27年AI服务器用芯片电感空间有望破30亿，AI手机&PC领域潜在空间广阔
2.1.AI算力需求迸发，催生金属软磁芯片电感发展机遇
2.1.1.全球算力规模呈高增长态势，AI算力已成为主要驱动力算力即计算能力，根据使用设备和提供算力强度的不同，算力可分为三类：基础算力、智能算力和超算算力。基础算力是指由基于CPU 芯片的服务器所提供的算力，主要用于基础通用计算，如移动计算和物联网等；智能算力是指由AI 芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能的训练和推理计算，如语音、图像和视频的处理等；超算算力是指由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域的计算，比如行星模拟、药物分子设计、基因分析等。
生成式人工智能和大模型发展正成为AI算力市场发展的加速器。从感知智能到生成式智能，人工智能越来越需要依赖“强算法、高算力、大数据”的支持。模型的大小、训练所需的参数量等因素将直接影响智能涌现的质量，人工智能模型需要的准确性越高，训练该模型所需的计算力就越高。以ChatGPT模型为例，其所使用的GPT-3大模型所需训练参数量为175 0亿，算力消耗为36 40PF-days（即每秒运算一千万亿次，运行364 0天），需要至少1万片GPU提供支撑，而从GPT-3到GPT-4，算力当量进一步增长68倍，模型升级进一步提升算力需求。
AI算力已成为算力增长主要动力，未来八年增长潜力超百倍。根据中国信息通信研究院数据，2022年全球计算设备算力总规模达到906EFlops，其中基础算力规模为440 EFlops，智能算力规模为451 EFl ops，超算算力规模为16 EFl ops，智能算力规模超过基础算力，占比50%，yoy+94%，已成为算力快速增长的主要驱动力。随着AI模型日益复杂、计算数据量快速增加、人工智能应用场景不断深化，预计未来全球智能算力规模将持续快速增长。根据华为GIV预测，2030年人类将迎来YB数据时代，全球算力总规模达到56 ZFl ops，其中智能算力达到52.5 ZFl ops，在算力需求中占绝对主导地位，2022-2030年CAGR达81%。
2.1.2.AI芯片为算力提升硬件基础，芯片升级催生金属软磁芯片电感发展机遇如何有效提升AI算力？从物理学本质来说，我们认为AI芯片是算力提升的硬件基础，AI算力的提升有赖于计算芯片的升级，主要围绕芯片制造和数据传输两个方向。高算力需求催生AI芯片兴起，当前主要的AI芯片包括GPU、FPG A、ASIC、NPU等，IDC数据显示，2022年中国AI芯片市场，GPU占比约为89%，为绝对主流。
展望未来，我们认为AI芯片升级主要有两个方向：
1）芯片制造层面：不断提升芯片制程，集成更多的晶体管，提升芯片单点算力。在芯片制造层面上，经过几十年的发展，摩尔定律目前已经逐渐走向物理瓶颈，算力的提升不仅仅是制程数字持续缩小，还是材料、设备、芯片架构、制造工艺、供电技术、封装技术的全面升级。
2）数据传输层面：高能效数据传输能够进一步提升算力。单张GPU卡的计算能力存在极限，因此需要采用多GPU组合方式来提高计算性能，而GPU之间需要高效的通信，速度更快、可扩展性更强的互连已成为当前的迫切需求。
在AI算力提升的背景下，AI芯片升级迫在眉睫，催生了相关材料发展机遇，我们认为由于高算力&高功耗、算力下沉两大发展趋势，金属软磁芯片电感有望加速渗透：➢趋势一：高算力&高功耗“小型化+耐大电流”性能匹配大算力应用需求。随着芯片制程的不断微型化并开始向3纳米迈进，芯片电压越来越低，只能通过加大电流维持高功率需求，对芯片供电模块的核心元件芯片电感提出了更高的要求。
前文提及，传统芯片电感普遍采用铁氧体，但铁氧体饱和特性较差，难以满足电源模块小型化和大电流趋势，相较而言，金属软磁芯片电感具有小型化+耐大电流的核心优势，更加符合未来大算力的应用需求，有望取代铁氧体芯片电感，在新一代AI芯片中推广应用。
英伟达AI芯片推理性能与功耗持续提升。根据英伟达产品路线，H100相较于A100 推理性能取得质的提升，同时TDP功耗从400 W提升至700W；H200性能进一步提升，功耗与H100相当；计划于2 024 年发布B100，采用Blackwell 架构，初步评估数据表明，与现有采用Hopper 架构的H200 系列相比，B100性能提升超过100%；据IDC圈公众号信息，戴尔的一位高管在财报电话会议上透露，英伟达将于2025年推出旗舰AI计算芯片B200，单张功耗可达1000W，较H100提升40%以上。H100已采用金属软磁芯片电感方案，产业逻辑得到验证，随着AI芯片性能提升，预计功耗也随之提升，H200、B100、B200等更高性能和高功耗的AI芯片有望进一步拉动金属软磁芯片电感需求。
趋势二：算力下沉大算力时代，云边端协同成为必然趋势，端侧计算需求激增。随着5G、AI和IOT时代的到来，仅靠云计算中心集中存储、统一计算或集中式的模式已经无法满足终端设备对于时效、容量、算力的需求。云边端协同方案的出现，即将AI算力下沉到边缘，在靠近终端用户的边缘集群进行数据本地处理，减少数据传输成本和存储成本，提高本地算力和边缘智能，处理实时性要求高的场景需求，同时边缘侧和云端数据保持同步，云端集群提供更强大的算力支撑。在这样的算力发展趋势下，越来越多的算力需求下沉到边缘和终端，意味着会需要更多的大算力芯片，以及更多的芯片电感等元件提供算力支撑。
根据头部厂商布局，2024 AI手机&PC元年正式开启，金属软磁芯片电感趋势有望逐步确立。手机端，苹果表示将在今年公布新的人工智能计划；O PPO创始人表示2024年将是AI手机元年，将成为继功能机、智能手机之后，手机行业的第三阶段。IDC预计24年全球新一代AI手机出货量将达到1.7亿部，占智能手机整体出货量的15%。PC端，英伟达、AMD多款芯片1月上市，AI PC元年开启，包括宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微星、雷蛇在内的主要笔记本电脑制造商纷纷发布新一批配备GeForce RTX 40 系列笔记本电脑GPU 的RTX AI PC。我们认为AI手机和AI PC是未来AI算力下沉的发展趋势，伴随AI手机&PC算力提升和市场需求的释放，将需要更多的芯片电感提供算力支持。随着性能稳定提升、工艺更加成熟和量产规模效应带来的成本下降，即使在相比数据中心功率较低的手机&PC领域，金属软磁芯片电感也有望逐步替代铁氧体电感。
2.2.AI服务器用芯片电感空间预计27年突破30亿，手机&PC领域潜在空间广阔
2.2.1.AI服务器用芯片电感市场空间：增速有望维持高水平，27年预计达31亿AI算力快速增长将为芯片电感带来最直接的增量需求，现对AI服务器用芯片电感市场空间进行测算，基本假设如下：（1）出货量：假设24年全球服务器整机出货量1365万台，25-27年维持3%年增速；AI服务器占比逐年提升，24-27年占比分别为12%/18%/25%/35%。（2）单位用量：假设单台AI服务器平均配备8个G PU；根据英伟达H10 0参数，假设单个GPU芯片电感用量为25个。（3）单价：铂科新材在投资者问答平台表示，芯片电感单价3-10 元价格不等，假设AI服务器用芯片电感单价为3元/颗。
根据测算，我们预计2024年全球AI服务器用芯片电感市场空间达10亿元，到2027年，市场空间有望达31.3亿元，24-27年CAGR高达46.8%。前文提及，金属软磁芯片电感小型化+耐大电流核心优势突出，匹配AI 服务器等高功耗、高散热需求的应用场景，铂科新材芯片电感已批量用于英伟达AI芯片G PU-H100，产业逻辑已验证。我们认为金属软磁芯片电感有望在新一代GPU中推广应用，换言之，金属软磁芯片电感占据AI服务器用芯片电感市场空间绝对份额。
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