【西南证券】通信行业2023年中期投资策略：把握算力主线，中特估助力估值重塑.pdf

2023-07-07

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一、通信行业2023H1回顾

截至6月26日，2023年初至今申万通信指数上涨 51.91%，跑赢沪深300指数约52.11个百分点，涨幅居于全行业第一。不考虑2023年上市次新股，年初至今板块内涨幅最大的为联特科技（ +644.3%）、剑桥科技（+549.5%）、中际旭创（+492.6%）；跌幅最大的为ST新海（-45.3%）、ST通脉（-45%）、科信技术（-23.7%）。横向看：截至2023年6月26日，通信行业 PE(TTM，整体法，剔除负值)为20倍，在申万一级行业中处于中等水平。纵向看：通信指数PE（TTM，整体法，剔除负值）低于过去十年中位数水平35倍，位于底部区间，具备中长期配置性价比。从公募基金持仓看，23年Q1全部公募基金持有SW通信板块的总市值占比为1.91%，环比 +0.73pp，配置比例显著上升，但仍处于低配状态。

2021年，通信板块整体实现总营收回暖，总营收规模首次突破万亿元，实现较快增长。2022年总营收规模突破2万亿，但增速逐渐回落，整个板块进入平稳上升期。2022年通信板块增速开始回落。主要系2021年高基数的影响，增速放缓至9.3%，但整个行业依然向好。2023年一季度行业受疫情再次爆发影响，同比增速进一步放缓，应重点关注Q2至Q4的营收情况。2022年，通信板块公司研发支出合计995.05亿元，占营收的4.3%，较2021年下降0.53pp。

整体法和平均数法计算的研发费用率走势差异较大，2022年平均数法研发费用率上升而整体法下的研发费用率下降。从研发费用率（平均数法）来看，通信行业研发投入不断提高，对于高端元器件的自主可控、国产替代趋势明显。 2023年Q1，根据整体法计算，研发费用率较2022年Q1提高0.46pp，提高至3.06%，而平均数法下，研发费用率降低了2.2pp，变为11.52%。研发费用率（平均数法）涨幅较低，研发费用率（整体法）下降明显，主要由于工业互联网板块营收上涨明显，带动研发费用率优化，而其他细分领域研发费用率仍保持增长态势。

从整体法来看，通信行业2019年整体毛利率仅达23.1%，为2018年至2022年期间的最低水平，4G 到5G的过渡使行业整体处于低迷期。整体法及算术平均法均能证明通信行业自2020年开始恢复，并整体处于稳定上升趋势。 2019Q1-2023Q1毛利率水平保持相对稳定。从整体法来看，2021年Q1毛利率受各地疫情管控措施影响，相比去年同期下降幅度稍大，但整体保持平稳。从平均算数法来看，2020年Q1毛利率下滑仍为疫情所致，但行业恢复迅速，呈现积极发展趋势。

2022年，通信板块整体实现归母净利润1826.01亿元，同比上升17.24%。2022年国内外经济复苏，通信在新能源、智能工厂等领域持续发力，运营商、光通信等板块涨幅明显；另外，2022年下半年美元走强，给出口企业带来汇兑收益。2023年第一季度，通信板块整体实现归母净利润447.93亿元，同比上升9.04%，增速稳定。今年以来 AI、数字经济热度高，ChatGPT等人工智能模型的发展引发对算力基础设施的需求，通信板块涨幅明显。展望2023年下半年，在全球经济逐步复苏的背景下，在中国特色估值体系的支撑下，算力需求有望持续增长带动通信板块行情企稳向好。

二、核心策略：AI&中特估共舞，行业上升动力强劲

ChatGPT横空出世，全球AI公司纷纷布局，关注度维持高位。ChatGPT（全名Chat Generative Pre-Trained Transformer）基于GPT-3.5架构的大型语言模型（LLM），能够实现编写代码、创造剧本、发表论文，以及实现更广泛的搜索服务等，呈现出解放人类生产力的惊人潜质。在谷歌宣布实验性AI服务Bard之后仅24小时，微软正式推出由ChatGPT支持的最新版本Bing（必应）搜索引擎和Edge浏览器；与此同时，阿里巴巴确认公司正在研发阿里版聊天机器人ChatGPT，目前处于内测阶段；更早之前百度官宣推出类ChatGPT应用、自然语言处理大模型新项目“ 文心一言”。中国、美国AI产业掀起热潮，AI 公司全面入局。

回顾AI发展历程，特点如下：1.算力需求暴增； 2.硬件效率提高；3.训练成本高昂。从算力需求来看，通过研究在过去的40年中计算能力需求的增长，直到2012年计算能力需求秉持每24个月翻一番，符合摩尔定律的增速；然而最近已经缩短到大约每2个月，激增的算力需求远超摩尔定律。从AI硬件效率来看，过去五年中人工智能硬件效率不断提高，最先进的解决方案使计算效率提高了300多倍，研究和开发的解决方案有望进一步改进。从训练成本来看，自2011年以来，人工智能模型培训成本与日俱增。

AI浪潮兴起，AI大模型参数量呈现井喷式增长。以GPT为例，GPT是一种基于大规模预训练的自然语言处理模型，参数量是衡量其性能和规模的重要指标。GPT模型参数量从初代的1.17亿个提升至二代的 15亿个再到2020年GPT-3的1750亿个，层层更迭，节节攀升。随着多模态GPT-4的到来，参数量的增长预计会增长至万亿级别。算力作为AI时代的主引擎，预计未来将对算力提出更高要求。大模型的训练必须依赖海量数据支撑。从全球来看，全球算力保持高速稳定增长态势，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops，增速达到44%，其中基础算力规模为369EFlops，智能算力规模为 232EFlops ,超算算力规模为14EFlops。华为GIV预测，2030年人类有望迎来YB数据时代，全球算力规模达到56ZFLOPS。从中国来看，2021年我国算力总规模达到202EFlops ，保持50%以上的高位增长,其中智能算力规模达到104EFlops ，增速为85% ,在我国算力占比过半，成为算力快速增长的驱动力。

什么是光模块？光模块是光纤通信系统的核心器件之一，是光通信设备最重要的组成部分，主要作用是实现光电转换。光模块具体包括光接收模块，光发送模块，光收发一体模块和光转发模块等，主要由光发射组件(含激光器)、光接收组件(含光探测器)、驱动电路和光、电接口等组成。为什么是光模块？AIGC带来的超大算力需求拉动通信基础设施建设及扩容，光模块作为数据传输的基础部件，在本次AI建设周期中举足轻重。在AI超算中心建设中，光连接朝着高速率、大密度方向发展，800G、1.6T光模块的更新迭代也将加速。

光模块竞争优势？从光模块产业本身来看，作为中国的优势企业，具备直接打入北美AI产业链的能力。中国光模块企业占据全球60%以上的市场份额，进入市场较早，先发优势显著，拿下北美订单具有高确定性，同时业绩能见度高、落地性强。从光模块企业自身来看，以中际旭创、新易盛为首的全球光模块龙头公司，客户粘性强，产品矩阵丰富，实现光模块全品类覆盖；尤其在800G光模块持续加单中，中际旭创占据最高份额；同时在光模块未来发展路径上，抢先布局LPO/CPO/硅光技术，技术积累深厚。

三、细分赛道情况

A100需求测算：以140个节点的DGX A100集群为例，每台 DGX A100服务器需要8颗 A100 GPU 芯片，共需140*8=1120颗芯片；集群中每20台 DGX A100 服务器组成一个SU，共7个SU。假设每条光缆对应2 个光模块，因此计算侧和存储侧共需要（ 1120+1120+1120 ） * 2+ （ 280+72+288 ） *2=8000个光模块，即GPU ：200G光模块数量约= 1:8。

H100架构所需400/800G光模块数量测算：第一层，根据英伟达推荐配置，在服务器接口上接1个2*400G的800G光模块，通过twin-port连接两根光缆 (MPO)，分别插在两个交换机上。一个单元包含32台服务器，一台服务器连接2*4=8台交换机，SuperPOD中包括4个单元，总共需要4*8=32台叶交换机在第一层连接。则在第一层共需要4*128=512个800G光模块，和 2*4*128=1024个400G光模块。第二层，交换机之间直接用800G光模块相连接，需要16台脊交换机，共有4*8*16*2=1024个800G光模块需求。总计需要1536个800G光模块和1024个400G光模块需求，总共4*32*8=1024片H100，即GPU：800G光模块 =1: 1.5，与400G光模块=1: 1。

NVLink 交换机系统形成了一个两级、无阻塞、胖树 NVLink 结构，可在 DGX GH200 系统中完全连接256 个Grace Hopper超级芯片。GPU到GPU之间的传输带宽达到900GB/s，其中各方向450GB/s。根据官方架构图，第一级交换机推荐使用铜线，仅考虑第一级和第二级交换机之间使用光模块。因此，总计 2层需要使用800G光模块。根据英伟达数据，256GPU组成的Grace Hopper配套36台L2NvLink交换机，36 （交换机数）x32（交换机端口数）x2=2304个光模块，平均1个GPU对应9个800G光模块。GPU数量：800G光模块数量=1：9。GH200网络架构用到的800G数量较A100/H100大幅提升，我们预计随着英伟达网络架构升级迭代，800G甚至于1.6T光模块需求将快速起量。

产品迭代领跑全球，先发优势显著。公司通过通过量产100G产品切入北美市场，与谷歌、亚马逊、Facebook等客户均保持稳定的合作关系。2020年，公司100G及以上速率产品的全球市占率为30%左右，2021年400G产品全球份额 50%左右，居行业首位。22年，800G产品开始小规模出货，预计23/24年迎来大规模放量。激光雷达有望打开第二成长曲线。光通信和激光雷达在底层工艺和技术上具有一定共通性，光通信厂商长期积累的技术平台和产线具有一定复用性。公司已成立激光雷达OEM/ODM 团队，将充分发挥在光模块领域积累的技术、供应链、设备与产能优势，协助激光雷达客户进一步降低BOM成本、提升产品性能与交付能力，形成新的盈利增长点。

AI爆发、架构升级拉动 IDC 对高速光模块的底层需求。Dell’Oro Group 预测，21-26 年，全球 IDC capex 将增至 3500 亿美元，CAGR=10%;5G 方面，短期看 2022 年我国 5G 建设仍处于高峰期，中长期看海外 5G 建设逐步复苏将打开电信侧增长空间。研发能力突出，产品更新迭代速度较快。公司早在2018年推出400G样品，2019年实现400G的批量出货，2020 年推出800G样品，新品研发、推出时点均处于全球第一梯队，享受产品早期的最大红利，同时率先推出基于薄膜铌酸锂调制器的800G产品，突破低功耗极限。公司于22年4月完成对Alpine的收购，且已成功推出基于硅光方案的400G、800G模块及400G ZR/ZR+相干光模块产品，夯实前沿技术竞争壁垒，有望抢占高端客户市场。

成本管控良好，毛利净利领跑行业。子公司 Alpine 是公司光、电芯片的重要供应商，2020年公司向 Alpine 采购金额占该类产品采购总额的 27.1%。Alpine 的优势价格可降低公司采购成本，同时在上游供货紧张或采购不畅的情况下可保证公司供应链的稳定。费用方面，公司管理费用率、销售费用率均低于行业均值，且积极进行产能扩充，维持规模优势助力成本控制。深耕行业十七载，有源无源并驾齐驱。公司以无源光器件起家，通过内研和外购不断拓展产品线，目前已形成八大解决方案和十三大产品线，成为光器件细分行业的龙头企业。同时，公司国内及东南亚生产基地布局日趋完善，全球化布局再上阶梯，全球竞争力不断加强。

AI浪潮下高速光引擎爆发在即。2020年公司定增7.86亿元用于“高速光引擎”项目建设，主要包括激光芯片和硅光芯片高速光引擎两种方案。高速光引擎是公司整合无源器件产品和有源封装能力的集成性产品，产品集成度以及复杂度大幅提升，因此产品附加值也提升显著，成为公司重要的业绩增长点。21年项目进展顺利，产品从小批量转入批量生产；22年高速光引擎放量带动有源业务高增，预计江西二期工厂逐步扩产后或将带来更大业绩增量。激光雷达有望打开公司第二成长级。因为激光雷达和光模块在结构上存在类似性，产线可以复用，因此光模块上游光器件厂商具备领域延伸的基础。随着北极光电整合落地，公司有望在激光雷达上游实现持续突破，21年公司已为部分激光雷达厂商提供小批量产品交付，22年激光雷达产品交付稳步提升。

工业互联网受通信技术驱动，逐步向工业以太网和工业无线发展。目前工业互联网存在三种主流通信协议，按应用时间排序分别为现场总线、工业以太网、工业无线。目前，统一通信标准已成为公认的发展方向，工业以太网已成为现场总线技术的重要替代，5G、WiFi6等技术成熟进一步推进了工业无线发展，有线+无线已是工业互联网发展的确定性趋势。未来，确定性网络、边缘计算、工业安全、智能终端等新技术将进一步推进工业互联网升级。工业规模扩大叠加自动化升级，工业互联网处于产业扩张期。工业互联网能够实现工业系统全方位深度融合，优化企业研发、生产、管理和服务模式，创造了全新的工业生态，实现企业降本增效、提质创新。2021年我国工业增加值同比增长19.1%，在工业自动化、智能化升级趋势的背景下，我国工业互联网市场规模20-22年3年复合增速达16%，已突破万亿元的市场规模。

蜂窝芯片市场规模持续增长。随着终端物联设备对高速网络需求的提升和蜂窝模组价格的下降， 2G/3G的数据业务将逐步迁移到4G/5G网络。全球基带芯片市场规模在2021年保持了快速增长态势，达到314亿美元，同比增速达18%。其中，高通作为行业绝对龙头，在2021年的市占率达55.7%，份额紧随其后的分别是联发科和三星LSI，市场份额分别为27.6%和7.4%。蜂窝物联网模组领域中国厂商引领产业发展。2022年，移远通信继续领跑全球物联网模组市场，份额达到38.5%，广和通和日海智能为龙二和龙三，市场份额分别为7.5%和5.3%。蜂窝物联网芯片领域，前三大芯片供应商分别为高通、紫光展锐和翱捷科技，2022年市占率分别为40%、 20%和9.4%。

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