【华西证券】深度受益于AI算力需求的内资PCB龙头.pdf

2023-10-22

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1.内资高成长 PCB 龙头厂商

1.1.营业收入稳中有进，降本增效略显成效

胜宏科技于 2006 年成立，专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售。公司深耕并发展 PCB 十余年，具备丰厚的技术积淀和领先的科研实力，拥有 70 层高精密线路板、20 层五阶 HDI 线路板的研发制造能力。在 Prismark 统计的 2022Q4 全球 40 强 PCB 企业排行榜中公司位列第 24 名，在 CPCA 发布的 2021 中国内资 PCB 百强企业排行榜中位列第 4，成长速度业内领先。在产品方面，公司的高密度多层 VGA（显卡）PCB、小间距 LEDPCB 市场份额全球第一。

公司营收及归母净利润稳中有进。2022 年公司实现营收 78.85 亿元，同比增长 6.10%，2018-2022 年 CAGR 为 24.29％。2022 年归母净利润 7.91 亿元，同比增长 17.93%，2018-2022 年 CAGR 为 20.12％。主要得益于优质具体的产品规划、技术能力规划以及扩产计划，公司 2022 年营收及归母净利润持续稳定增长。2023H1 公司营收 36.70 亿元，同比下降 8.10%，归母净利润 3.45 亿元，同比下降 24.15%，上半年业绩下滑主因系下游消费终端需求疲软、工厂开工率不足、产能利用率较低、客户端部分产品降价。单季度来看，23Q2 营收同比有所下滑（yoy-2.69%），但 2023Q2 环比有明显提升（qoq+8.76%）。

HDI 板业务发展迅猛，高端板营收占比持续提升。公司主要产品类型包括双面板、多层板等普通通孔PCB，以及具有更高线路分布密度的HDI板。相较于普通通孔PCB， HDI 具有更高的线路分布密度，通过使用微孔、盲孔、埋孔等技术，使各层线路内部实现连结，更加契合电子产品轻薄短小的发展趋势。随着 HDI 板新产线投产，其占比迅速提升，2018-2020 年 HDI 板营收占比分别为 3.17%、3.39%、8.29%。自投产以来 HDI 项目产能逐步提升，未来 HDI 板收入占比有望进一步提升。

公司毛利率受原材料价格波动影响显著。PCB 制造主要原材料为覆铜板、铜箔、半固化片及油墨等。PCB原材料中覆铜板占比最高，约占PCB原材料成本的30%-70%。在覆铜板的原材料中，铜箔占其原材料成本 30%-50%。除覆铜板以外，铜箔、铜球等铜制品亦是生产 PCB 的重要材料。因此铜价波动对 PCB 生产成本及产品毛利率影响较大。2018-2022 年，LME 铜价整体呈现上涨态势，2022 年 3 月底 LME 铜价开始下跌， 2022 年 7 月开始 LME 铜价经历快速上涨，直至 2023 年 1 月底开始小幅回落。因此，公司 2018-2022 年毛利率水平总体呈下降趋势。23Q1 公司上游主要原材料(树脂,覆铜板)同比下降 10%—20%，因此公司 2023Q1 毛利率 yoy 有所改善。

费用控制较好，成本效益优势凸显。2022 年公司销售费用率、管理费用率、财务费用率分别为1.82%、2.86%、-0.35%，三费合计4.33%。2023H1公司销售费用率、管理费用率、财务费用率分别为1.95%、2.98%、-0.48%，三费合计4.45%。2023H1公司加大研发投入，服务于 AI 算力业务，研发费用为 2.15 亿元，同比增加 33.68%。同时公司率先打造同行业第一家新一代工业互联网智慧工厂，依托数字化的智能运营平台，进一步实现降本增效。公司二季度单季毛利率同比及环比有所改善。单季度来看，2023Q1 毛利率 20.11% （ yoy-1.50pcts ， qoq-0.97pcts ），净利率为 7.11% （ yoy-2.85pcts ， qoq0.75pcts）；2023Q2毛利率21.75%（yoy+6.74pcts，qoq+1.64pcts），净利率11.48% （yoy-1.35pcts，qoq+4.37pcts）。根据公司财报，23Q2 毛利率同比及环比改善得益于高毛利率订单占比增加、产品结构持续优化、稼动率有所提升、原材料降价及汇兑因素的贡献。

分地区来看，公司营收占比以中国港澳台地区及海外地区为主导。具体来说，公司产品销售包括出口和内销两种形式，并以出口为主。公司产品直接出口的主要地区为中国香港、东南亚等，内销主要地区为华南、华东地区。2018-2022 年中国港澳台地区及海外地区营收占比分别为 46.69%、53.65%、57.88%、63.97%、62.22%，整体比重逐步加大，2022 年略有下降。公司终止“高端多层、高阶 HDI 印制线路板及 IC 封装基板建设项目”，为顺应发展趋势及客户需求，从海外建厂进度来看，公司当前规划在越南、泰国等东南亚地区投资，择机启动新的募投项目。

公司 PCB 收入及其增速行业领先。选取东山精密、深南电路、沪电股份等 PCB厂商作为同行业可比公司，胜宏科技 2020-2022 年 PCB 收入分别为 53.26、69.55、 74.91 亿元，收入规模业内排名靠前。2020-2022 年 CAGR 为 18.60%，仅次于世运电路、奥士康、景旺电子。

1.2.聚焦优质客户，布局高端领域

产品下游应用领域丰富，AI 服务器、汽车电子领域有望需求扩张。公司产品广泛应用于消费电子、通讯网络、新能源、汽车电子、5G 新基建、大数据中心、人工智能等领域。手机、智能穿戴、Mini-LED 等大消费类电子需求低迷、行业景气度不佳，2022年消费类电子营收占比不高。公司核心产品VGA显卡板收入占比有所降低，我们预计未来随 30 系显卡去库存，更高价值量的 40 系显卡放量有望带动显卡板触底回升。根据投资者调研纪要，车载业务是 23 年上半年增长最快的业务，客户包括特斯拉、比亚迪、吉利、造车新势力等国内外优质大客户。

聚焦优质客户，海内外知名客户收入贡献持续提升。公司客户资源丰富优质，基本覆盖各下游领域头部厂商和品牌，芯片、算力领域主要客户有英伟达、AMD、英特尔；通讯、云服务领域核心客户有微软、谷歌、AWS、思科、Facebook 等，汽车电子领域主要客户有特斯拉、比亚迪、吉利等汽车巨头。该等客户的 PCB 采购需求量大，与公司的合作规模均存在较大成长空间，合作产品种类有望进一步升级。2020 年公司新引进大客户 91 家，产品涵盖 5G 通信、服务器、新能源、车载、消费电子、光电等各个领域。2022 年前五大客户合计销售额占销售总额比例为 23.76%，其中第一大客户销售额占年销售总额的 6.48%，不过分依赖于大客户。

公司积极布局新一代通信技术、人工智能、数字经济、云计算以及数据中心等应用领域，高端产品布局战略成效显著。（1）具体产品：应用于 Eagle Stream 级服务器领域的产品已实现规模化量产，Birch Stream 级已小批量导入。（2）HPC 领域：布局通用计算，应用于 AI 加速、Graphics；应用于 GPU、FPGA 等加速模块类产品已批量出货。（3）高阶数据中心交换机领域：应用于 Pre800G 的产品已小批量生产；基于 AI 服务器的加速模块的多阶 HDI 及高多层产品，已实现 4 阶 HDI 及高多层的产品化，6 阶 HDI 产品已在加速布局中；通讯 5G 基站类产品已实现批量性产业化。收购海外优质PCB资产，软硬板协同发展。2023年7月26日，公司发布公告称，拟以现金形式收购 Tree House Limited 持有的 Pole Star Limited 100%股权。本次收购完成后，公司将形成覆盖刚性电路板（多层板和 HDI 为核心）、挠性电路板（单双面板、多层板、刚挠结合板）的全系列 PCB 产品组合。根据公司收购公告，我们预计本次交易将迅速丰富公司产品矩阵，增强公司在智能汽车、AI、工控医疗等高增长领域的竞争力，同时也加速海外产能布局和海外业务开拓。

公司持续加强技术创新，市场竞争优势更加凸显。公司基于 PCB 相关技术开展研发项目，受益领域主要包括 5G 通讯、医疗、新能源、高端显卡等前沿应用。公司已实现铝基镀铜新工艺、整板多种镀金工艺技术、多分级金手指电路板技术、刚挠结合板技术等关键工艺技术。当前公司积极进行磁悬浮线圈镶嵌电路板研发和高功率电源用导热厚铜电路板研发，以提高提高充电桩产品的技术能力。全面包金阶梯天线板研发和阵列阶梯盲孔板技术研发服务于高端显卡产品竞争力的提升。通讯辅助用射频电路板、混合材料射频电路以及基站控制器用主板研发可以进一步提升公司 5G 通讯产品附加价值。

2.汽车电动化与智能化、AI 服务器算力需求为本轮 PCB 行业上行周期核心驱动

目前 PCB 市场处在第五轮上行周期，AI 服务器高算力需求、汽车电动化、智能化为本轮行业周期增长的核心驱动因素。根据 Prismark 预测，2021-2026 年全球 PCB 下游应用领域 CAGR 最高的为服务器/数据存储，CAGR 为 10.0%；其次是汽车，CAGR 为 7.5%。预计2026年，服务器/数据存储在下游应用领域的占比为12.4%，汽车为11.6%。

2.1.汽车电子化、智能化推动车用 PCB 量价齐升

受益于全球电动车渗透率持续提升及汽车电子化、智能化，2023 年车用 PCB 市场在全球 PCB 产值衰退的情况下逆势增长。TrendForce 预测车用 PCB 产值将从 2022 年的 92 亿美元增长至 2023 年的 105 亿美元，同比增长 14%，占整体 PCB 产值比重由 2022 年的 11%上升至 2023 年的 13%；至 2026 年车用 PCB产值有望增长至 145亿美元， 2022-2026 年车用 PCB 产值 CAGR 约为 12%。

新能源汽车相较传统汽车在 PCB 用量上的增加需求来源于两方面：（1）新增替代系统（2）智能化需求带动的 PCB 增量。新能源电动汽车主要分为纯电动汽车和混合动力汽车。纯电动汽车的动力系统采用电驱动，会完全替换传统汽车的驱动系统，因此产生 PCB 替代增量，这部分替代增量主要源于动力控制系统（整车控制系统 VCU、电机控制系统 MCU、电池管理系统 BMS）。混合动力汽车中，在保留传统汽车的驱动系统的同时，引入了一套新的电驱动系统，从而也会产生车用 PCB 的叠加增量。新能源汽车独特的动力控制系统（VCU、MCU、BMS）使得整车 PCB 用量较传统汽车大幅增加，尤其是 BMS 带来的大量 PCB 新增用量需求。汽车智能化带动传感器用量提升，催生 PCB 新需求。随汽车 ADAS 系统搭载率不断提升，激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声雷达等传感器数量持续增加促进汽车 PCB 需求增长。依据 IDTechEx 预测，L2 级以及更高级智能车保有量在 2019 年/2030 年/2040 年分别为 5500 万辆/2.23 亿辆/4 亿辆，2025 年后 L3/L4/L5 级或将逐步成为市场主流选择。摄像头数将从 1-5 个增加至 10-15 个，毫米波雷达 L1 级为 0-1 个， L2/L3 级为 3-5 个，L4/L5 级为 7 个以上。根据水清木华研究中心数据显示，中国乘用车市场 2020 年 L1/L2 级 ADAS 带来 819 万颗毫米波雷达安装量，预计 2025 年毫米波雷达安装量或将突破 3125 万颗，2020-2025 年 CAGR 为 30.7%。

新能源汽车电子成本占整车成本的比例远高于传统燃油车。目前中高档轿车汽车电子成本占比为 28%，混合动力车为 47%，纯电动车高达 65%，未来随着新能源汽车渗透率提高，汽车电子市场也将越大。根据中国产业信息网数据，预计到 2023 年汽车电子占整车成本比例有望提升至 50%，对 PCB 持续产生增量需求。

新能源汽车 PCB 价值量远高于传统燃油车 PCB。新能源汽车使用三电系统（包括电池、电机、电控系统）。电控系统为其核心部件，其中的 MCU、VCU、BMS 贡献 PCB 主要增量。VCU 的控制电路 PCB 用量约 0.03 ㎡，MCU 的控制电路 PCB 用量约 0.15 ㎡,BMS 主控电路 PCB 用量约 0.15 ㎡,单体管理单元 PCB 用量为 3-5 ㎡。传统燃油车 PCB 平均用量为 1 ㎡，单车 PCB 价值量大约 400 元；高端车型用量在 2-3 ㎡，单车 PCB 价值量大约 800 元。新能源汽车 PCB 单车价值量在 2000 元以上。

胜宏科技积极布局高端汽车 PCB 产品，产品在特斯拉、比亚迪、吉利等车企上量。在车载电子产品方面，公司是全球最大电动车客户的 TOP2 供应商，众多国际 Tier 1 车载企业的合格供应商。产品囊括自动驾驶运算模块（4 阶 HDI）、三电系统、车身控制模组（3 阶 HDI）及集成 MCU；77Ghz 车载雷达已实现小批量作业。公司也加大对细分领域的研发，如热管理、成功布局散热膏超厚铜、埋嵌铜块等产品。加大高端车载电子产品的导入及客户端的资源配置。

2.2.AI 带动算力需求激增，AI 服务器 PCB 技术难度升级

AI 领域迅猛发展，海量算力助推 AI 服务器需求激增。在 AIGC 和大语言模型应用加持下，强大算力支撑训练和推理过程，从而推动 AI 服务器需求大幅增长。 TrendForce 数据显示，截至 2022 年搭载 GPGPU（General Purpose GPU）的 AI 服务器年出货量占整体服务器比重近 1%，约 14 万台。以 14 万台为基数测算训练、推理侧 AI 服务器需求对服务器出货量的拉动，据测算 100 个 175B 训练模型对 AI 服务器出货量的拉动为 9.6%，10 个使用 GPT-3.5 175B 模型的谷歌级推理应用对全球 AI 服务器出货量的拉动为 643%。AI 服务器需求看涨，TrendForce 预计 2023 年 AI 服务器（包含搭载 GPU、FPGA、ASIC 等）出货量近 120 万台，同比增长 38.4％，占整体服务器出货量近 9％，至 2026 年将占 15％。2022-2026 年全球 AI 服务器出货量 CAGR 达 22%。 2022 年北美四大云端服务商 Google、AWS、Meta、Microsoft 的 AI 服务器采购量合计占 66.2%。国内科技大厂积极拥抱 AIGC，加快 AI 大模型部署，AI 建设浪潮随之升温，国内采购情况来看，ByteDance 采购力度最大，年采购占 6.2% ，其次是 Tencent、Alibaba、Baidu，分别占 2.3%、1.5%、1.5%。

除云计算和互联网巨头外，特斯拉正在异军突起，也积极布局 AI 应用领域。 2021 年 8 月，特斯拉在 AI Day 首次介绍 Dojo 超算——是特斯拉自研的超级计算机，用于训练公司内部的 Autopilot/FSD 神经网络。2023 年 7 月，特斯拉超算平台开始投产，并计划于 2024 年底前对该项目投资超过 10 亿美元。据特斯拉在 2023 年 6 月发布的算力发展规划显示，Dojo 在 2024Q1 将成为全球排名前五的算力设施，并将在 2024 年 10 月达到 100 EFlops 算力，相当于 30 万片英伟达 A100GPU 算力总和。

特斯拉 Dojo 硬件架构：从 D1 Dojo 芯片到 Dojo ExaPOD。D1 Dojo 算力是 BF16/CFP8 达 362 TFLOPS，FP32 达 22.6 TFLOPS，热设计功耗达 400W。每个接口处理器（DIP）包括 32GB 的 HBM（800GB/s 存储带宽）、900GB/s 对外传输带宽（特斯拉自定义的 TTP 协议）、32GB/s PCIe Gen4 接口，及 50GB/s 以太网带宽（特斯拉自定义的 TTPoE 协议）。每个 Dojo 节点均有 1 个内核，具有 CPU 专用内存和 I/O 接口，每个内核拥有 1 个 1.25MB SRAM（主存储器）。每个 Dojo D1 芯片由 360（18x20）个 Dojo 核心拼接构成，其中仅有 354 个 Dojo 内核可用。25 颗 D1 Dojo 芯片（5x5 排列）集成到 1 枚 Dojo Training Tile 上，以二维 Mesh 结构无缝互连。6 枚 Dojo Training Tiles（整块 12 英寸重构晶圆）安装在铜质散热盘上(tray)，为芯片提供刚度并将散热能力从 7KW 提升至 15KW。2 个盘子安装在一起成为 1 个机柜(cabinet)，包含 4,248 个内核(354x6x2)。10 个柜子共同构成机柜集群 Dojo ExaPOD，每个 Dojo ExaPOD 算力达到 1.1 ExaFLOPs，等于 1,100 PFLOPS 或内置 3,000 个 D1 芯片(25x6x2x10)。 Dojo ExaPOD 集成 120 个训练模块(6x2x10)，拥有 1.3TB 的高速 SRAM 和 13TB 的高宽带 DRAM。 Dojo 不局限自动驾驶业务，它是整个特斯拉 AI 业务体系发展的算力基础设施。特斯拉即将推出的自动机器人出租车和网络服务，Dojo 的落地更加明确，极大程度上推动特斯拉公司生态的重大升级。机器人与自动驾驶汽车同源，特斯拉人形机器人 Optimus 搭载 FSD AI 运算芯片 Dojo D1，未来有望与自动驾驶业务联动，进一步打开需求增量空间。此外，特斯拉在未来提供基于 Dojo 的视觉机器学习系统，其影响力将蔓延至任何需要以视觉为重点的行业中，如航空、安防、生产制造、生物医学计算等。基于 Dojo 芯片的 IDC 或相应算力服务，D1 芯片在边缘计算、云计算等方面均能大规模落地。

AI 服务器和通用服务器的主要区别在于通用服务器主要采用以 CPU 为主导的串行架构而 AI 服务器采用异构形式服务器（CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等）。技术架构角度，AI 芯片主要有 GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）等。其中，GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，成为最适合支撑人工智能训练和深度学习的硬件，目前在 AI 芯片中应用最为广泛。具体来说，（1）GPU 弥补 CPU 单核算力不足的缺陷，计算性能远超 CPU，且 GPU 的并行运算方式可以执行多条程序指令，相较于 CPU 的串行计算方式，效率大幅提升。（2）CPU+AI 芯片的异构架构适用于处理数据中心产生的海量数据，解决单一计算架构的算力问题。CPU+GPU 架构使 AI 服务器能更好地满足算力翻倍需求，更好地解决人工智能繁杂的计算任务。 GPU 模组使得 AI 服务器相较传统服务器增加 HDI 用量并提升主板面积，带动多层板用量大幅提升。传统服务器一般搭载2或4颗CPU，封装对PCB板面积要求较低，而 AI 服务器一般搭载 2 颗 CPU 和 4-8 颗 GPU。如：英伟达 DGX A100 搭载 2 颗 CPU 和 8 颗 GPU。加入 GPU 模组后，每个 GPU 卡需要封装在模组板上，因此比传统服务器增加了模组板面积。GPU 模组加入使得 AI 服务器相较传统服务器增加了 HDI 用量，提升主板面积，使得多层板用量也大幅提升。 AI 服务器 GPU 模组对 PCB 提出更高要求，PCB 层数及技术难度升级。AI 服务器 GPU 模块在信号传输、针脚数、显存颗粒、供电模块、板组组装等方面均有数量或难度的升级，这对 PCB 板面积、层数、CCL 材料的抗干扰、抗串扰、低损耗特性均提出更高的要求，从而带动 AI 服务器用 PCB 层数、技术难度升级。AI 服务器用 PCB 一般有 20-28 层，通用服务器一般最多有 16 层。PCB 价值量随层数增加而提升，AI 服务器用 PCB 层数大幅增加将带动其价值量大幅提升。

覆铜板为 PCB 的关键原材料，其性能极大的决定了服务器能力上限。AI 服务器要求信号传输高频高速、低损耗，使得覆铜板的介质损耗等性能需要持续升级。随 CCL 材料等级提升、介质损耗因子（Df）、介电常数（Dk）值降低、工艺难度升级，使得 PCB 价值量提升。如 PCIe 5.0 总线标准，PCB 使用 CCL 材料等级要达到 Very Low Loss，对应介质损耗因子 Df 值需要降至 0.006-0.005。 AI 服务器用 PCB 相较于通用服务器 PCB 价值量提升显著。通用服务器使用PCB的三大部件：背板、主板、搭载网卡及存储的 HDI 板。三者 PCB 面积合计为 0.57 平方米。按 PCIe 4.0 标准下的 12-16 层板、预估单价约 1000 美元/平米计算，价值量约为 570 美元；按 PCIe 5.0 标准下的 16-18 层板、预估单价约 1500-1600 美元/平米计算，价值量约为 912 美元。Pcle 5.0 服务器用 PCB 层数、材料、设计工艺均升级， PCB 价值量增幅明显。

公司高端产品竞争优势明显，布局 AI 服务器多品类产品。ChatGPT 为 AI 市场带来机遇与增量，随着 AI 应用场景逐步落地，AI 模型高算力需求拉动相关路由器、数据存储、AI 服务器产品高速成长，对高阶 HDI、高频高速 PCB 强劲需求。公司深耕核心客户核心产品，现已推出高阶 HDI、高频高速 PCB 等多款 AI 服务器相关产品，可完全满足客户对高端 PCB 产品的需求。其中，应用于 Eagle Stream 级服务器领域的产品已实现规模化量产，Birch Stream 级已小批量导入；在 HPC 领域，公司布局通用计算，应用于AI加速、Graphics；应用于GPU、FPGA等加速模块类的产品已批量出货；在高阶数据中心交换机领域，应用于 Pre800G 的产品已小批量生产；基于 AI 服务器的加速模块的多阶 HDI 及高多层产品，已实现 4 阶 HDI 及高多层的产品化，6 阶 HDI 产品已在加速布局中；通讯 5G 基站类产品已实现了批量性产业化。此外，公司向英伟达提供的产品包括高端显卡线路板及 AI 服务器多层板。

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