【东方证券】电子行业2024年度投资策略：行业景气度迎向上拐点，AI 大模型和半导体国产化加速.pdf

2023-11-19

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前言：行情回顾与未来展望

电子板块涨幅转正，信心逐渐回归。截至 2023 年 11 月 6 日收盘，电子指数较 2022 年末上升 3%，实现涨幅转正，高于同期沪深 300 指数下降 4%的表现，在所有一级行业中排名第 4，较 2022 年排名末尾有大幅度的提升。2023 年年初以来，除半导体和其他电子在个别时间段表现明显不及同期沪深 300，其余子行业的表现均与沪深 300 相近，甚至大幅优于沪深 300。

从估值角度来看，目前电子板块大部分子行业 PE TTM 估值低于过去 10 年历史平均。电子板块当前行业整体 PE TTM 估值水平 49 倍，低于过去 10 年平均值（55 倍）。其中，半导体板块估值水平较高（75 倍），但仍低于过去 10 年平均值（85 倍）；消费电子板块估值水平最低，为 31 倍，低于过去 10 年平均（49 倍）；其他电子和元件板块估值分别为 49 倍和 34 倍，均低于过去 10 年平均（69 倍和 46 倍）；电子化学品估值为 59 倍，高于过去 1 年平均（49 倍）；光学光电子估值水平为 72 倍，高于过去 10 年平均（50 倍）。

展望 2024 年，我们认为行业整体景气度复苏、AI 大模型算力升级和半导体国产化带来的投资机会值得关注： 1）行业景气度迎来向上拐点，安卓厂商停止降规，终端需求平稳，折叠机、5.5G、卫星通信、 AI 等产业和技术升级正当时，我们看好消费电子终端整体景气度提升带来的投资前景。 2） AI 大模型部署和应用带来算力升级需求，数据中心产业链从中深度受益；AI 大模型应用深入智慧物联和汽车等领域，引领视频分析、自动驾驶等技术升级，带动智能摄像头、激光雷达等相关传感器需求；AI 有望重塑 PC 市场，成为 PC 终端发展的重要驱动力，我们持续看好 AI 大模型相关产业链上下游的增长机会。 3）半导体行业正迎来回暖，产业链国产化趋势显现，我们期待 NAND 大厂扩产进展，看好半导体景气度复苏和国产化率提高带来的产业链相关公司的未来前景。

1. 行业景气度迎来向上拐点

1.1 安卓厂商停止降规

手机摄像模组出货量有望回升，手机摄像头平均数量将提高。根据 Trendforce 预测，2023 年在预期全球经济缓步回稳下，智能手机生产量平稳，手机摄像模组出货量将同比增长约 4%，达 46.2 亿颗，低端手机增配将带动摄像模组出货量增长。TrendForce 认为手机摄像模组出货量增长将主要受益于低端手机镜头数量提高，配置 1 颗摄像头或不配置摄像头的智能手机占比将从 22 年的 10%下降到 23 年的 7%；于此同时，中端机型配置摄像头数量也将有小幅提升，后置 2 颗/3 颗摄像头的智能手机比例将分别提升到 26%/46%。

市场景气度回升，行业龙头 23Q3 摄像模组出货量环比提升。根据手机摄像模组龙头企业舜宇光学科技、大立光和玉晶光公布的数据，23Q3 市场景气度有所回升。舜宇光学科技 23 年三季度以来手机摄像模组保持同比高增，同比增速均超过 35%。镜头厂商大立光和玉晶光月度营收 8-9 月保持同比增长，大立光 23M9 营收 13.4 亿元，创 20 年来新高；玉晶光 23M9 营收 8.33 亿元，M9 及 Q3 营收同步创下历史新高。

高端前置主摄渗透率提升。我们对国内规模较大的四家智能手机厂商（VIVO、OPPO、H 公司、小米）在 22 年和 23 年（截至 10 月 14 日）发布机型的摄像模组参数进行了统计。与 22 年相比， 23 年前置摄像头整体配置与 22 年相近，其中超过 5000 万像素的前置主摄渗透率有一定提升，从 4.3%增长到 7.5%。

后置主摄升级趋势显现，多品牌发布亿级像素旗舰。相比之下，后置摄像头像素数升级趋势较为明显，根据我们的统计，国内规模较大的四家智能手机厂商发布的机型中，23 年后置主摄像素在 1300 万及以下的智能手机机型占比从 22 年的 23.4%大幅下降到 10.0%，而后置主摄像头像素 4000 万及以上的比例显著增长，其中过亿像素手机机型占比从 22 年的 2.6%提升至 23 年的 6.0%。考虑到 vivo 和 oppo 等公司可能会在 23 年继续发布旗舰机型，预计 23 年全年相对应的前置和后置高端摄像模组渗透率仍将有所提升。

潜望式摄像模组市场热情提高。潜望式镜头可实现光线横向传输，突破光学变焦瓶颈，使用微棱镜的新型潜望式镜头，通过微棱镜将光路转向，使过厚的镜头平放，光线在手机内部横向传输，从而通过横向变焦保证长焦拍摄，具有镜头更薄，突起更小等优势。23 年 9 月，苹果首次发布了搭载潜望式镜头的 iPhone 15 Pro Max，有望带动行业热度。头豹研究院认为，潜望式镜头将随着后置多摄方案的渗透而被广泛应用。据 TSR 数据，预计全球潜望式镜头出货量将从 2019 年的 1300 万颗增长至 23 年的 8000 万颗，渗透率从 0.9%提升到 5.3%。随着潜望式镜头的技术成熟和成本逐步下降，我们认为未来较低规格的潜望式镜头有望下沉到中低端机型，潜望式摄像模组渗透率提升空间较大。

1.2 新技术新产业持续升级

1.2.1 折叠机正成为市场焦点

折叠机市场热度持续提升。根据 IDC，23Q2 中国折叠屏手机市场保持快速增长，出货量同比增长 173%至约 126 万台；1H23 出货 227 万台，同比增长 102%，到 25 年有望达到 1380 万台。根据 Counterpoint，2023 年全球折叠屏智能手机出货量预计将同比增长 52%达 2270 万部，2025 年将达 5500 万部；折叠屏手机在 1000 美元以上的超高端市场正开始占据主导地位，2022 年出货量份额达两位数，预计 2023 年将增长到 20%以上。

1.2.2 5.5G 开启商业化进程

5.5G 已形成产业共识，商业化落地将至。5.5G，即 5G-Advance（5G-A），是 5G 第二个阶段的演进，共包括 Rel-18、Rel-19、Rel-20 三个版本。在 5G Rel-20 演进时，预计会同时开始 6G 引入工作。5.5G 是 5G 网络演进的必然之路，5.5G 网络下行万兆、上行千兆、千亿联接、内生智能的网络特征已经明确，从 5G 到 5.5G，将更好地匹配人联、物联、感知、高端制造等场景，孵化更多的商业新机会。23 年 10 月，华为于 2023MBBF 论坛期间发布了包括 TDD、FDD、毫米波、 DIS、天线、微波 MAGICSwave 的全球首个全系列 5.5G 产品解决方案；华为无线网络产品线副总裁甘斌表示，2024 年将成为 5G-A 商用元年。

5.5G 将带来 10 倍网络性能提升，真正实现万兆体验。5.5G 对 5G 的 eMBB（增强移动宽带）、 uRLLC（超高可靠超低时延通信）和 mMTC（大连接物联网）三大特性进行增强，相比目前的 5G 能力，将给运营商带来 10 倍的网络性能提升： ➢ 10 倍峰值带宽体验：移动用户及家庭宽带用户峰值体验从 1Gbps 提升到 10Gbps，更好地支持沉浸+交互业务。 ➢ 10 倍 IoT 连接：5.5G 引入 Passive IoT 技术，支持从百亿到千亿物联。 ➢ 10 倍确定性：时延、定位、高可靠性能力 10 倍提升。 ➢ 10 倍能效：移动网络每 Tera Byte 数据传输排放的 CO2 量可减少 10 倍。 ➢ 10 倍智能：ADN 自动驾驶网络从 L3 级别提升到 L4 级别，网络运维效率提升 10 倍。

F5.5G 目标实现 10 倍带宽、覆盖和体验。在固网领域，华为在 22 年分析师大会上首次提出了 F5.5G 概念，目标是将带宽、覆盖和体验提高 10 倍以上；23 年 10 月在 UBBF 2023 期间，华为发布了迈向 F5.5G 的六大技术升级，呼吁全产业共同推进 F5.5G 的成熟与落地，逐步实现万兆无处不在。

频谱资源策略清晰，推进 Sub 100GHz 频谱走向 NR。5.5G 将当前存量频谱通过频谱重耕按需整合，并推动毫米波和 U6GHz 超大带宽频谱商用。毫米波、U6G 等新频谱已逐步做好准备，25+ 国家已经分配毫米波频谱，大部分运营商拥有 400–800 MHz 大带宽；中国率先提供 6GHz 频段用于移动通信业务，6GHz 将在 23 年 11 月份的 WRC-23 进行 IMT 标识。 5.5G 已开启标准化进程，技术规范产业标准节奏明确。5.5G 首个版本 Rel-18 版本将于 24H1 冻结；F5.5G已经从产业倡议落地标准设计，ETSI牵头定义的F5.5G第一个标准版本R3将于24H1 冻结；IETF、IEEE 也全面开展 SRv6、Wi-Fi 7、800GE 等 Net5.5G 第一阶段相关的标准工作，将在 2024 年发布。

全球运营商踊跃投身 5.5G 创新实践，万兆完成商用验证，具备规模部署条件。中国、科威特、沙特、阿联酋、德国、土耳其、法国等全球各地 20+运营商都在进行 5.5G 关键技术的验证，欧洲、中东、亚太的多个城市已验证了 5.5G 的 10Gbps 能力。结合 ELAA 等关键技术，高频段实现了泛在高速移动性体验。

5.5G 端到端产业链已做好准备，Rel-18 标准冻结即可商用。面向 5.5G 的终端芯片可满足 10Gbps 极致用户体验，领先的芯片公司均发布了 5G-Advanced ready 的调制解调器和射频系统，可支持 10 载波聚合实现 10Gbps 用户体验。千亿物联加速商业应用场景验证顺利，RedCap 已具备规模商用条件，P-IoT 标签的新型终端也在加速。RedCap 芯模端产业链成熟，在电网、制造等场景完成验证，具备规模商用能力；MBBF 2023 发布了 RedCap 商用阶段性成果，全球已有 7 个国家超过 10 家运营商完成 RedCap 商用试点，RedCap 在全球已具备规模商用条件；Passive IoT 产业链正在加速成熟，在工厂、物流行业完成技术验证。

5.5G 时代，技术升级将带来产业链升级：超大带宽+ELAA 提高万兆网络能力。Massive MIMO（大规模天线技术）升级，射频通道数和天线振子数增加以提升空口带宽，ELAA（超大孔径天线）技术应用以实现天线单元分布式部署。通感融合方面，感知辅助通信，实现更高效波束管理和更精准波束追踪；利用通信辅助感知，提供定位增强、高分辨率成像、环境重构、姿态识别等功能，在车联网、机场、无人机、低空安防监测、高铁周界检测、危化品运输监测等领域具有广阔前景。空天地一体化通信方面，5.5G 支持基站采用 5G NR 空口制式，允许终端通过卫星基站接入统一 5G 核心网。

算力方面，5.5G 打造算网一体的基础设施平台，通过泛在算力提效降耗、实时算力保障服务体验、新型算力服务拉动网络流量。终端方面，5.5G 打造万兆体验终端，5.5G 芯片和智能终端将从当前 2T4R 走向 3T8R 等更多通道，并支持 4 个或更多载波的聚合。物联网方面，以轻量化和泛在化为方向扩展 IoT。NB-IoT 将继续快速增长，收编 LPWA 物联数百亿联接需求；RedCap 为中速低时延 IoT，收编中高速物联数十亿的联接需求；Passive IoT 将蜂窝网络和无源标签技术相结合，支撑千亿级别的无源物联新需求。

F5.5G 打造泛在万兆光联接。在无线接入网，光纤前传需配合 5.5G，承载比 5G 高十倍带宽；在光接入网，以 C-WAN 架构实现 10Gbps 的泛在能力，融合 50G PON 和 FTTR；在光传送网，单波相干偏振复用 400G 将扩展到 C 波段 120 波甚至 L 波段，单纤容量有望发展到 100T，胜任百万级服务器规模的单数据中心连接；池化波分支持光层调度向城域汇聚及接入层延伸。

1.2.3 卫星通信加速发展

EO 和 VLEO 卫星被认为是未来卫星宽带建设的主流方向。地球同步轨道卫星(GEO)通信主要用于短报文、语音信息发送，以及时延、带宽要求不高的微信通话和偏远地区物联网设备联网。低轨道卫星（LEO，距地面约 600-1200km）和超低轨道卫星（VLEO，距地面约 300km）卫星具有时延低、路损小、区域容量高且单星成本低等优势，目前已在建设和使用中的 LEO/VLEO 通信卫星星座包括全球星（Globalstar）、第二代铱星（Iridium Next）和 Orbcomm；宽带卫星星座主要有星链（Starlink）、一网（OneWeb）、Telesat（延期到 26 年中开始光速卫星发射计划，27 年末开始全球服务）。Starlink 和 OneWeb 主要在 Ku 频段（12-18 GHz）部署卫星，Telesat 预计在 Ka 频段（26.5-40 GHz）部署卫星。苹果在 iphone14 系列推出的卫星紧急求援功能，通过 Globalstar 星座实现低轨卫星直连，但目前只能实现短报文通信和定位分享等功能。

23 年 9 月，中国电信官宣全面开通手机直连卫星业务。中国电信的天通一号卫星系统目前为 3 颗 GEO 卫星在网，可覆盖中国境内全部地区。

我国卫星宽带计划已启动。我国已启动“GW”巨型 LEO 卫星星座计划和 VLEO 通遥一体卫星星座计划。2020 年 GW 向国际电信联盟（ITU）递交了频谱分配档案，曝光了 GW-A59 和 GW-2 的 LEO 宽带星座计划，计划发射的卫星总数达到 12992 颗，使用 Ka 和 V 频段（59-64 GHz）；21 年 4 月，中国卫星网络集团有限公司（简称“中国星网”）正式成立；22 年 10 月，采招网数据显示中国星网首次招标落地，中国空间技术研究院是第一中标人。23 年 7 月，中国航天科工集团宣布 VLEO 通遥一体卫星星座启动，将按照总体规划、分步实施、逐步完善的原则分三阶段实施，计划 2023 年完成超低轨通遥一体卫星星座首发星发射，计划 2024 年完成 9 星业务验证星簇发射，预计 2027 年完成 192 颗星在轨组网，2030 年完成 300 颗星在轨组网运行，形成全球 15 分钟响应能力，助推空间经济发展。

1.3 终端销售趋于稳健

全球智能手机销售量 23Q3 同比转正。23Q3 全球智能手机出货量 3.03 亿部，实现同环比转正，环比增加 14%，同比增长 0.3%，为 22 年以来首度实现单季度同比增长。据 IDC 预测，2024 年全球智能手机出货量将同比增长 5%，五年复合年增长率为 2%。根据 IDC 数据，23Q3 中国智能手机出货量为 6705 万部，环比增长约 5 个百分点，实现连续两个季度环比增长。这也说明中国智能手机市场复苏拐点将到来。

全球 PC 市场 23Q2-Q3 出货量连续两季度环比增长。全球 PC 出货量自 2023 年起连续两个季度实现环比增长，根据 IDC 数据，23Q3 出货量达到 6820 万部，较 2022 年 Q3 同比下降约 8%，连续 2 个季度同比降幅收窄。

全球笔记本出货量 23Q3 同比降幅收窄至 4%。截止到 2023 年三季度，2023 年全球笔记本出货量实现连续两个季度的环比增长，同比降幅持续收窄，2023 年 Q3 同比降幅收窄至 4%，2024 年有望实现同比转正。据 TrendForce 预测，2024 年全球笔记本市场整体出货规模将达 1.72 亿台，年增 3.2%。

2 AI 大模型日新月异，带动智算产业与应用壮大

ChatGPT 掀起 AI 大模型浪潮，智能算力需求高企。2022 年底，OpenAI 发布自然语言处理工具 ChatGPT 大模型，引发全球极大关注，AI 大模型快速成为国家、企业和科研院所重点发展的世界性趋势。中国互联网和科技巨头争相推出自主研发的 AI 大模型，例如百度的文心一言、腾讯混元大模型、华为的盘古大模型和阿里巴巴的通义大模型，这些大模型拥有千亿甚至万亿个参数，需要数十 TB、数百 TB 的高质量训练数据。回顾 GPT 发展历程，为实现模型的不断优化，用以训练的数据集广度、深度不断加强，对于智能算力的需求呈现几何级增长。据 OpenAI 测算，2012 年至 2018 年，用于训练 AI 模型所需算力约每隔 3-4 个月翻倍，总共增长了 30 万倍（对比起来，摩尔定律在相同时间只有 7 倍的增长），每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍，整体呈现指数级上涨。

AI 算力从云端向边缘和终端拓展。云端指云计算和支持云计算的基础设施及资源，是提供算力的中心节点；边缘指边缘计算节点，是离终端最近的算力服务节点；终端是用户使用的一切可以联网的设备，比如手机、平板、电脑等；网是连接云端和边缘、边缘与终端之间的网络。在终端应用对低时延愈加迫切的要求推动下，云端服务器的功能逐渐下放至边缘服务器，最终云端算力下沉、终端和边缘算力上移，在边缘服务节点形成兼顾时延、成本和算力的汇聚点。

2.1 AI 大模型浪潮利好智算中心产业链

智能算力规模有望高速增长。受益于 AI 大模型训练所需算力的指数级增长及其下游自动驾驶汽车、 AIoT 与边缘运算等新兴应用题材的带动，根据中国信通院数据，2018-2022 年，中国的智能算力规模由 6.8EFLOPS 持续增长至 140EFLOPS，CAGR 达到 113%。展望未来，AI 技术在各行各业都将得到重要应用，互联网、智慧金融、智慧政务、智能制造、智慧教育、智慧能源、智慧医疗、智能驾驶等领域已经逐渐被人工智能渗透，国家信息中心预测未来 80%业务场景都将基于人工智能技术。头豹研究院预计，2023-2027 年中国智能算力规模的年均复合增速约 38%，2027 年达到 762EFLOPS。

智算中心建设如火如荼。过去几年期间，中国制定一系列政策，推动构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，鼓励在全国范围内建设信息基础设施，智算中心的建设是其中的关键环节。《智能计算中心创新发展指南》显示，目前全国有超过 30 个城市正在建设或提出建设智算中心，一般智算中心的起步算力目标是 100PFLOPS，整体布局以东部和中部地区为主，并逐渐向中西部地区拓展。

智算中心以 AI 服务器为核心构成。智算中心的构成包括 IT 基础设施和土建基础设施两大部分。 IT 基础设施中的硬件分为 AI 服务器、网络设备和存储设备，软件主要是数据中心管理系统。AI 服务器是智算中心的大脑和中枢，负责执行复杂的计算任务和运行人工智能算法。网络设备主要是交换机、路由器、光模块，负责连接服务器和存储设备之间数据的快速传输，以及智算中心内部各个组件之间的高效通信。快速的数据传输和高效的通信能够提升算力的利用效率和数据处理的速度。存储设备管理大量的数据集和模型，为数据的存储和访问提供支持，它们的容量和性能决定了智算中心能够处理和存储的数据规模。

2.1.1 AI 服务器整机

AI 浪潮带动服务器快速发展。根据 TrendForce，自 2018 年起诸多大型云端业者开始大量投入 AI 相关的设备建设，截至 2022 年，预估搭载 GPGPU（General Purpose GPU）的 AI 服务器年出货量占整体服务器比重近 1%。2022 年北美四大云端业者 Google、AWS、Meta、Microsoft 的 AI 服务器采购占比合计 66.2%，而中国近年来随着国产化进程加速，AI 建设浪潮升温，字节跳动的采购量最大，年采购占比达 6.2%，其次则是腾讯、阿里巴巴与百度，分别约为 2.3%、1.5%与 1.5%。2023 年随 ChatBOT（对话机器人）等应用带动 AI 服务器蓬勃发展，TrendForce 预期 2023 年 AI 服务器（含搭载 GPU、FPGA、ASIC 等）出货量超过 120 万台，年增 38%，2024 年增速将高于 33%。

能耗与成本优势助力液冷服务器出货。从全球来看，云服务、高性能计算等技术正以突飞猛进的速度增长，算力已成为新时代的重要生产力。然而算力陡增也对设备的功耗及热密度提出了空前挑战，优化散热必然成为需要重点突破的技术瓶颈之一。能耗方面，早在《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》中就明确提出：新建大型和超大型数据中心设计电能使用效率值(PUE)不高于 1.4，通过开展数据中心节能与绿色化改造工程使得既有大型、超大型数据中心 PUE 值不高于1.8。由此，通过散热设计有效降低能耗成为了建设绿色数据中心的主要手段，行业内也产生了风冷、液冷等不同散热冷却技术。现有的数据中心建设中广泛采用的风冷散热方式，利用室外机+ 冰水机的冷却系统输出冷气对机房服务器进行散热的方式，不仅散热效率低，同时会耗费大量能源，难以满足建设绿色数据中心的要求。

成本方面，相比于传统风冷高密度解决方案，液冷解决方案同样能够带来更高的经济效益。并且，随着部署的计算节点数量的增长，液冷解决方案创造的经济效益将会逐级递增。以部署 480 计算节点的数据中心为例，传统风冷高密度方案虽然在前期投入方面略低于水冷节点方案，但随着时间和项目进程的推进，水冷节点解决方案在后期运维和升级以及能耗方面的优势将会显现。在一个为期 7 年的部署 480 节点的周期中，水冷节点解决方案能够比风冷高密度解决方案节省近 1000 万投入。

工业富联稳居 AI 服务器行业领先地位。工业富联布局 AI 服务器全产业链各环节，包括 GPU 模组、GPU 基板、生成式 AI 服务器、服务器机柜、AI 数据中心等。公司 AI 服务器自 2017 年发展至今，已迭代至第四代，并于 2023 年起为客户开发并量产英伟达的 H100、H800 等高性能 AI 服务器，公司的云端游戏服务器也已于 2023 年 3 月开始正式出货。公司不断深化 AI 及算力领域布局，陆续推出一系列面向多场景、多维度的边缘服务器、数据中心模块化及可拓展的高性能服务器，客户涵盖全球市场占有率较高的头部品牌商、北美前三大 CSP 服务商、国内头部 CSP 服务商和互联网应用服务企业，出货量居全球领先地位。

联想服务器业务增速可观。联想已经成为全球第三大服务器提供商，多年来占据着全球 HPC 榜单 TOP500 榜首，具备交付全球客户的能力。ISG（基础设施方案业务集团）为代表的业务集团有望成为第二增长曲线，2022/2023 财年收入增长 37%至 97.6 亿美元，连续第三年刷新纪录。目前已为韩国国家气象局、紫金云、三一集团等提供服务器解决方案。其中，韩国气象厅携手联想建造的高性能计算机“五号”，引入最新的处理器核心和领先的网络和存储技术，同时使用联想服务器的核心技术之一“海神”直接式温水水冷技术，已在韩国气象厅下属的国家气象高性能计算中心正式投入运行。

2.1.2 AI 服务器零配件

服务器 PCB 性能要求不断提高。随着 5G、云计算、AI、大数据等的发展，对服务器算力的要求越来越高，高速、大容量、云计算、高性能的服务器的需求将越来越大，高端服务器所用 PCB 一般要求具有高层数、高纵横比、高密度和高传输速度，常规服务器一般层数在 8-24 层，板厚 2-4mm，厚径比最高达到 15:1；高端服务器层数为 28-46 层，板厚 4-5mm，厚径比最高达到 20:1。服务器产品具有高电气性能和高可靠性，在高端服务器中的应用主要包括背板、高层数线卡、HDI 卡、GF 卡等。此外，用于服务器产品的超高层板过于庞大且厚重，针对如此大片的精密运算板材进行耐高温、耐撞击的保护，所耗费的成本也较大，因此直接采用 HDI 板将运算核心缩小化成为最佳选择，从而会为 HDI 板带来巨大市场需求。

目前，服务器平台升级到 PCle5.0，PCB 板层数将从 12-16 层增加至 16 层以上，CCL 材料按低介电损耗从大到小可以分为 STD Loss、Mid Loss、Low Loss、 Very Low Loss 、Ultra Low Loss 以及高频 7 个等级， PCle5.0 要求 CCL 材料升级到 Very Low Loss 等级，为了满足高速高频，减少信号在传输过程中的介质损耗，介电常数 Dk、介质损耗因子 Df 进一步下降。

PCB 单机价值量持续上升。AI 模型需要越来越多的计算能力来管理越来越大的数据量，数据洪流对端、边、云的冲击将推动网络、计算技术进入新一轮高速创新期，并推动数据中心朝更高速数据传输标准发展，以强化数据中心基础设施的运算、网络、储存及安全管理的处理效能，这将加速 400Gbps 和更高速度的数据中心交换机的采用以及服务器产品的更新换代，相关的路由器、数据存储、AI 加速计算服务器产品也有望高速成长，催生对大尺寸、高层数、高阶 HDI 以及高频高速 PCB 产品的强劲需求，并对其技术层次和品质提出更高的要求。根据 Prismark 数据，2021 年全球服务器领域 PCB 产值为 78.04 亿美元，预计 2026 年达到 132.94 亿美元，21-26 年复合增长率为 11.2%。服务器 PCB 单机价值量有望由 2021 年的 576 美元上升到 2026 年的 705 美元。

国内部分厂商 PCB 产品符合要求，有望深度受益。目前沪电股份、深南电路、生益电子等国内 PCB 厂商已具备相关技术能力，PCB 龙头鹏鼎控股在高阶 HDI 领域有深厚技术积累和显著优势，同时积极扩张服务器 PCB 产能，有望受益于 AI 技术升级带来的算力需求增长。

AI 模型训练算力增长倒逼存储芯片需求上涨。据 Open AI 测算，2012 年以来全球头部 AI 模型训练算力需求 3-4 个月翻一番，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍，远超摩尔定律的增长速度，而大容量存储是大算力数据稳定运算的重要基础。随着算力的不断进步，所需存储的数据量在以指数级的增长速度攀升，数据激增将刺激存储芯片需求逐年上升。得益于人工智能、物联网、云计算、边缘计算等新兴技术在中国的快速发展，中国数据正在快速增长。据此前 IDC 预测，预计到 2025 年，中国数据圈将增长至 48.6ZB，占全球数据圈的 27.8%，成为全球最大的数据圈。

内存技术同步 AI 需求升级。内存接口芯片是高端服务器中 CPU 与内存之间进行数据传输的核心部件，其主要作用是提升高速内存数据访问的速度及稳定性，满足服务器 CPU 对内存模组日益增长的高性能及大容量需求。为提升服务器性能，AI 服务器需搭载多个 CPU 和 GPU 处理器，同时服务器 CPU 性能不断升级，要求内存技术同步升级。DDR5、HBM、CXL、NVLink 等技术将加速渗透，有望充分受益于 AI 带来的算力需求增长。

AI 算力高速增长，光芯片赛道受益。目前 AI 迎快速增长，有望成为数十年来最有前途的技术领域之一，并将驱动算力、网络设备和光模块等领域的极大发展。作为 AI 算力的核心器件，光模块及其配套芯片持续迭代：1）CPO、LPO 等先进封装技术在降低光模块成本及功耗上作用显著，中际旭创、新易盛等光模块厂商率先布局；2）EML、硅光和薄膜铌酸锂等光芯片不断升级来适配高速率场景应用，源杰科技、长光华芯和光库科技等厂商不断突破芯片技术瓶颈。光芯片作为光模块中最核心的部件（光器件占光模块成本的 73%，光芯片占光器件成本的 81%），在产业链中地位尤其重要，光芯片厂商亦有望在 AI 浪潮中持续受益。

光芯片赛道多重逻辑共振，有望迎高速增长。1）算力需求带动高速率光模块市场量价齐升；2）国产替代预期强；3）下游模块厂商出海；4）高端光芯片需求量快速增长带来导入窗口期；5）光芯片技术路线演进带来价值增量。在 AI 算力需求拉动下光模块向更高速率演进，光芯片作为光模块核心器件有望实现量价齐升；中国光芯片市场规模持续增加，国产化进程有望持续迈进；国内下游模块厂商海外业务不断拓展，光芯片可以跟随光模块出海，有望应用到谷歌、微软等海外互联网大厂；800G 和 400G 光模块需求的快速增长，预计推动 100GEML 光芯片需求量的持续攀升。在前沿光通信技术发展和高算力需求的共同催化下，将有力推动光芯片的技术升级和更新换代，硅光芯片、薄膜铌酸锂调制器芯片等有望成为更优解决方案。

2.2 AI 大模型日趋成熟，催生视频分析、自动驾驶升级

预训练模型引发 AIGC 质变，多模态技术实现多样性。ChatGPT 的持续升温使人们关注到了 AIGC 的突破性进展，其中预训练模型和多模态技术功不可没。预训练模型，又称为大模型、基础模型（foundation model），即基于大量数据（通常使用大规模自我监督学习）训练的、拥有巨量参数的模型，可以适用广泛的下游任务。多模态技术推动了 AIGC 的内容多样性，让 AIGC 具有了更通用的能力，多模态即图像、声音、语言等融合的机器学习。在多模态技术的支持下，目前预训练模型已经从早期单一的 NLP（自然语言处理）或 CV（通用视觉）模型，发展到现在语言文字、图形图像、音视频等多模态、跨模态模型。在此基础上，大型预训练模型的发展重点开始向横跨文本、图像、语音、视频的全模态通用模型发展。AI 大模型逐渐成熟落地，催生下游视频分析的进步和自动驾驶的升级。

2.2.1 视频分析

当下 AI 视频分析技术应用于安防等细分行业时存在两大痛点。根据《安防+AI 人工智能工程化白皮书》，视频监控系统产生的数据量庞大，且日趋多元化，包含非结构化数据、半结构化特征数据以及结构化数据。当前的人工智能视频大数据分析技术主要存在如下几个问题：1）非卡口场景的视频分析算法在准确率、稳定性及计算成本等核心指标方面还有待于提高，导致非卡口场景的存量视频利用率极低，目前没有有效利用的非卡口监控视频约占监控视频总量的 97%左右；2）智能 AI 摄像机及视频结构化分析产品开始进入安防市场，产生了海量的结构化视频数据，但基于结构化视频数据的深度智能应用，如时空分析、模式挖掘、预测预警、技战法训练等尚在探索阶段，有可能形成新的数据浪费和低效投资。

预训练多模态模型助力提升视频分析的效率和准确性。目前 AIGC 高质量内容产出的背后是大型跨模态预训练模型的成熟，未来随着该模型算法在智能安防和 AIoT 等领域的渗透落地，行业整体视频识别算法的准确性、可靠性、应用广泛性将有望提高，处理海量视频数据的效率也将大大加快。

2.2.2 自动驾驶

AI 大模型在 NLP、CV 方向发展迅速，在自动驾驶领域感知、决策等模块具有广阔应用前景。CV 大模型主要用于感知层算法，可用于数据自动标注、传感器算法和场景仿真；NLP 大模型主要可应用于车机系统和智能座舱，实现更高智能的人车交互。而多模态大模型一方面可应用于多传感器数据融合的感知算法，提高感知精度和安全性；另一方面，多模态大模型是端到端、决控集成、感知决策一体化等新自动驾驶架构实现的主要解决方案。海量数据驱动的多模态 AI 大模型将成为集成化自动驾驶设计实现的关键。

多种大模型已逐步应用于智能汽车，分别是1）NLP大模型，2）CV大模型，3）多模态大模型。 AI 大模型上车后，具体应用涉及智能座舱 AI 虚拟助手和自动驾驶融合感知。座舱 AI 虚拟助手方面，ChatGPT 将搭载于梅赛德斯奔驰，长安逸达成为首款搭载百度“文心一言”大模型的量产车型，科大讯飞星火大模型、阿里通义大模型、华为盘古大模型和理想自研的 MindGPT 陆续步入汽车 AI 助手的应用。在自动驾驶领域，AI 大模型也发挥着重要作用，例如特斯拉 FSD 融合感知模型、商汤 UniAD 和毫末智行 DriveGPT。其中，特斯拉构建的 L2 级别的 FSD 自动驾驶融合感知模型的训练使用了百万量级的道路采集视频片段，算力投入约为 500PD（约等于 20 PFLOPS）。

NLP 大模型助力人车交互，加速座舱智能化。NLP 大模型的应用可实现语言交互、拟人表达和决策建议，突破传统人车交互场景中对话风格固化、智能性差的问题。根据高工智能汽车研究院数据，2022 年中国智能座舱前装搭载率为 39.89%，其中搭载了语音交互功能的智能座舱占比已达到 76.76%。NLP 大模型的落地和普及，预期将带来智能座舱的技术革新，有望使语音交互成为车载系统主要操作模式之一，带动操作系统架构的重新优化调整。

2023年3月，百度发布文心NLP大模型，其智能语音交互功能已搭载到Apollo智能座舱系统上； 2023 年 5 月，科大讯飞发布讯飞星火认知大模型，宣布“大模型+智能座舱”为其四大行业应用之一；商汤也提出了基于大模型体系的绝影智能车舱产品。

CV 大模型在自动驾驶的数据标注、仿真和感知环节应用潜力十足。数据标注方面，技术从人工标注转为 AI 主导人工辅助。一方面，CV 大模型知识完备性好、精度高、泛化能力强；另一方面，自动驾驶数据积累和标注复杂度提高使数据标注工作量快速增加，AI 大模型的应用有助于加速数据标注并大幅降低数据生产成本。仿真通过构建虚拟交通场景测试和验证自动驾驶系统，可在一定程度上取代实车路测，从而降低自动驾驶系统开发测试成本。在仿真方面，AIGC 技术可大量合成虚拟场景以用于模型训练和测试，较传统建模渲染生成场景库速度大大提升，提高自动驾驶技术精度和可靠性。

特斯拉从 2018 年以来不断发展自动标注技术，从 2D 人工标注转为 4D 空间自动标注，特斯拉人工标注团队规模不断缩小，2021 年超过 1000 人，2022 年裁员超过 200 人。小鹏汽车和毫末智行也相继采用自动标注工具，毫末智行表示，获取车道线、交通参与者和红绿灯信息，人工标注成本约每张图 5 元，而毫末 DriveGPT 的成本低至 0.5 元。

多模态大模型为高等级自动驾驶赋能。多模态大模型和纯视觉大模型是感知算法的两个方向。目前主流自动驾驶车企的传感器系统可分为纯视觉传感器和多模态传感器两类，纯视觉系统以特斯拉 FSD 系统为代表，以多个摄像头作为传感器，以视觉图像训练 CV 大模型；多模态系统同时采集摄像头和高精度雷达的多模态数据并进行融合，以训练多模态大模型。两种传感器系统在传感器数据融合算法上存在架构差异，但都使用 Transformer 模型进行训练。多模态模型优势在于可充分发挥不同传感器性能特点，全场景适用性更强，安全性好。摄像头、雷达等设备具有不同的数据形式和数据量，以往受算力和模型限制，不同类型数据多使用感知后融合方案，不同传感器感知结果可能出现冲突，影响系统稳定性，故被认为不如纯视觉方案稳定。受益于算力的进步和多模态大模型的开发与应用，基于多模态模型的融合感知技术受到国内外自动驾驶厂商的广泛关注与研究。多模态 AI 大模型可通过单模型实现感知、决策、控制等自动驾驶过程，有望成为高等级自动驾驶汽车的主要操作系统。

2.3 AI 有望重塑 PC，PC 市场复苏趋势凸显

PC 端 AI 智能化迈入快车道。不少公司在早期就做过个人电脑 AI 智能化的尝试。微软于 2015 年在 Windows 中植入 AI 语音助手 Cortana；2019 年技嘉发布了全球首款 AI 笔记本电脑“Aorus 15”，基于微软 Azure AI 云端方案对 CPU 和 GPU 进行负载分配；2021 年英特尔 11 代酷睿处理器的发布使 AI 技术开始出现在 PC 的日常使用场景中，实现了 PC 端的 AI 降噪、AI 背景虚化和 AI 收音功能。2022 年 ChatGPT 开启了 AI 大模型浪潮，PC 端的 AI 应用场景日渐丰富。软硬件协同驱动 PC 端 AI 发展， AI 技术全面覆盖日常应用场景，微软于今年发布的 Microsoft 365 Copilot 和 Windows Copilot 有望给 PC 的使用体验带来质变；苹果在其 M 系列中搭载神经网络引擎为 AI 应用本地化加速，最新一代 M2 Ultra 使单芯片负载大模型成为可能。经过近几年的不断发展，目前硬件端和软件端共同趋于成熟，预计 PC 端 AI 智能化进程将进入快车道。

AI PC 集成 IPU 和 VPU 等加速单元，终端产品加速研发。AI PC 在硬件层面与传统 PC 的主要区别为 AI PC 集成了 IPU 和 VPU 等加速单元，并能在本地进行一定的推理。真正的 AI PC 还需要对现有 PC 的 CPU、储存和显示器等硬件做进一步升级。各厂商纷纷表示 AI 将成为 2024 年及以后 PC 发展的重要驱动力，正加速研发 AI PC 产品。联想将于今年秋季发布首批搭载英特尔 Meteor Lake 芯片的笔记本电脑；惠普在近期发布的笔记本电脑 Envy 16 中搭载了英特尔 Movidius VPU 人工智能加速器，VPU 的引入优化了背景模糊和眼球追踪等 AI 工作负载的运行效率。

PC 出货量走出低谷。根据 IDC 发布的最新数据，23Q3 全球 PC 出货量为 6820 万台，环比增长 11%，同比降幅收窄至 8%，PC 出货量连续两个季度环比增长，市场出现好转迹象。三重因素共发力，2024 年 PC 有望迎来快速增长：1）AI PC 预计明年规模化出货；2）新一轮换机潮将至； 3）操作系统迭代推动 PC 换机。

2024 年，AI PC 将实现规模化出货。根据 Canalys 最新报告，2024 年全球兼容 AI 的个人电脑份额将占到 19%并在 2025 年快速增长至 37%。群智咨询的最新预测也显示，预计 2024 年全球 AI PC 整机出货量将达到约 1300 万台，实现规模化出货。未来五年内，优化后的大语言模型和 AI 工具市场的出现，以及 AI 集成的全新操作系统将促进 AI PC 的普及。根据 Canalys 预测，AI PC 市场将在 2025 年和 2026 年有望实现爆发式增长。到 2027 年，出货量预计超过 1.75 亿台，在总个人电脑出货量的占比超逾 60%。

大量 PC 面临更换周期。根据个人电脑的普遍消费规律，PC 换机周期一般为 4-5 年。从 20 年下半年到 21 年，PC 处于消费热潮，出货量位于峰值；预计 24 年下半年到 25 年，大量 PC 将批量面临更换周期，从而引发新一轮换机潮。操作系统迭代带来大量 PC 更换需求。根据微软官网消息，遵循现代生命周期策略，Windows 10 最终版本 22H2 将于 25 年 10 月停止支持，届时 Windows 10 所有版本将全部终止支持。根据市场机构 statcounter 最新统计，到 23 年 9 月，Windows 11 市场份额为 23.6%，Windows 10 市场份额仍高达 71.6%，操作系统更换的空间仍非常大。消费者更倾向于通过更换新机，而不是给旧电脑升级操作系统，因此，操作系统的更迭，将促进 PC 市场的更新换代。预计未来两年内，操作系统更迭换代将成为 PC 换机的另一大推动力，与 PC 换机周期作用相叠加，共同推动 PC 市场复苏。

3. 半导体底部将过，国产化趋势渐明

3.1 半导体周期底部将要过去

半导体销售额月度环比八连增，同比降幅收窄。根据美国半导体行业协会数据，自 2023 年 2 月以来，全球半导体销售额连续 8 个月环比增长，同比降幅自 2023 年 5 月起呈逐步收窄趋势，行业底部将过。2023 年 9 月，全球半导体销售额为 449 亿美元，同比降低 4%；中国半导体销售额为 131 亿美元，同比降低 9%。根据 WSTS 预计，2024 年全球半导体销售额将增长 12%，达到 5760 亿美元。

3.2 产业链国产化趋势显现

3.2.1 半导体设备加速国产化

中国大陆成为全球第一大半导体设备市场，设备主要依赖进口。得益于中国半导体全行业的蓬勃发展和国家近年来对半导体产业持续的政策扶持，中国大陆半导体设备市场的规模快速增长， 2022 年中国大陆半导体设备市场达到 283 亿美元，占全球市场的 26%。根据中投顾问预测， 2023 年中国大陆半导体设备市场预计达到 337 亿美元。目前中国半导体设备行业国产化还处于起步阶段，对设备进口依赖程度较大。

检测与量测设备是未来长存、长鑫等产线扩产需要突破的关键环节。22 年 10 月 7 日，美国商务部工业和安全局（BIS）公布了一系列更广泛的出口管制新规，半导体制造端限制延伸至 18 纳米或以下的 DRAM 芯片、128 层或以上的 NAND 闪存芯片和 14 纳米或以下的逻辑芯片。直接导致国内长江存储、合肥长鑫等产线扩产规划受影响，相关厂商如果未来想在此次新规限制的技术范畴内扩产，检测量测设备的突破将成为关键的一环，行业国产化率未来 3-5 年至少 10 倍级提升空间。从确定性的角度看，国内主要存储、先进逻辑产线扩产诉求强烈，检测与量测设备突破必要性强。

设备验证有望加速，精测电子等头部厂商已有放量势头。由于过去国内检测与量测市场主要由美系厂商主导，国内厂商体量较小，我们预计，美国半导体管制新规后国内检测与量测设备厂商有望受到下游晶圆厂、政府部分鼎力支持，设备验证和订单放量加速可期。目前，头部厂商已有放量势头，精测电子截至 2023 年第三季度报告披露日的半导体领域在手订单为 14.89 亿，较 2022 年报披露日公布的 8.91 亿增长了 67%，相当于 22 年该部分营收的 8 倍以上；中科飞测 23 年 Q3 末的合同负债金额达到 5.27 亿元，是 2021 年底的 3 倍以上。

行业特点决定未来放量有望呈现指数级增长。一方面，半导体设备在下游客户验证有一定复用性，同种工艺的机台在客户 A 处通过验证后在客户 B 处验证时间有望缩短；另一方面，随着下游晶圆厂对于国产设备的信任度增强，订单往往呈现样机→小批量订单→大批量订单的特征，所以半导体设备放量过程往往存在加速趋势。我们认为，检测与量测设备市场目前相当于 2018 年的 CMP 设备市场，美国半导体管制新规和国内相关厂商扩产需求迫切的背景下未来国内相关厂商份额和收入增长将驶入快车道。

国内在大部分成熟工艺节点设备取得突破，先进制程设备仍待突破。单从设备看，去胶设备，清洗设备，管式炉和扩散设备的国产化替代程度较好，而光刻机、关键核心层的刻蚀、金属层的薄膜沉积、离子注入、检测设备等难度比较大的设备，目前国内替代率低。从工艺制程覆盖角度看，国内主流设备厂商在多个环节中可覆盖 28nm 及以上的应用，可实现对下游的批量供应，14nm 及以下设备有望逐步突破。

3.2.2 供应链安全重要性日益增加，存储国产替代进程加速

以三星、英特尔等为代表的国际巨头占我国企业级 SSD 市场份额约 8 成，国产替代空间大。按收入金额口径统计，2021年我国企业级固态硬盘市场主要份额仍被国际IT巨头占据，份额约八成，国产品牌中，仅忆联科技和忆恒创源市占率相对领先，分别为 9%和 6%，国产厂商尚有提升空间。分行业看，按采购金额核算，2021 年，云计算和互联网企业仍是我国企业级固态硬盘产品的主要下游客户，占总市场规模的份额约为 65%，电信运营商以 13%的市场份额居后。目前在供应链稳定性增强及国产替代趋势的驱动下，政务和重要行业等信创市场先行，其他行业也有望逐步提升国产供应商渗透率，本土企业级固态硬盘厂商有机会获得市场机遇。

特种领域：信息化建设加速，重视供应链自主可控和安全可靠。数据存储安全是信息安全最关键的核心环节之一，各国均高度重视自主信息存储技术的发展，同时极为重视引领固态存储技术的发展，大力推动加快研制基于自主知识产权的企业级固态盘、处理器及其核心软件固态盘阵列等全自主存储系统。我们认为，特种领域加快信息化建设将提升基础设施用量，增量市场国产化率将提升，存量市场在未来的替换中也将逐步渗透。

信创领域：构建“2+8+N”应用体系，有望带动存储国产化渗透率提升。2019 年我国提出发展信创产业，信创的本质是实现中国信息化产业的自主可控，全面保障我国网络安全和信息安全。 2020~2022年是党政信创需求爆发的三年，2022年党政信创政策支持由中央层面开始逐渐下沉，形成了中央引领、地方响应的积极局面，计划到 2027 年央企国企进一步落实信创升级，升级范围涵盖芯片、基础软件、操作系统、中间件等领域。根据国务院印发的《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，中国芯片自给率要在 2025 年达到 70%。从 2023 开始至 2027 年，行业信创将接力党政信创，从金融行业、能源行业、运营商逐渐向教育、医疗等行业扩散，政务市场需求在存储整体需求中不到 10%，未来行业市场将带来广阔空间。

美光在华销售产品安全审查落地，存储国产化进程有望加速。2023 年 5 月 21 日晚，中国网信办发布了对美光公司在华销售产品的安全审查结果。审查发现，美光公司产品存在较严重网络安全问题隐患，对我国关键信息基础设施供应链造成重大安全风险，影响我国国家安全。为此，网络安全审查办公室依法作出不予通过网络安全审查的结论。按照《网络安全法》等法律法规，我国内关键信息基础设施的运营者应停止采购美光公司产品。根据美光 2022 年财报数据，美光在中国地区营收达 33 亿美元，占其总营收的 11%，考虑美光通过其它地区销售并最终通向中国市场的产品，还将超过该值，短期利好在部分领域与美光直接竞争的相关国内存储厂商，长期来看也有望加速国产替代进程。

3.3 期待 NAND 进展

3.3.1 NAND 市场空间广阔

在半导体存储市场中，DRAM 和 NAND Flash 占据主导地位。随着电子产品对即时响应速度和数据处理速度的要求不断提高和 CPU 升级迭代，DRAM 器件的主流存储容量亦持续扩大。近年来随着 NAND Flash 技术不断发展，单位存储成本的经济效益不断优化，应用场景持续拓展，用户需求也不断攀升。根据 IC Insights 数据，2021 年全球半导体存储器市场中 DRAM 占比达 56%， NAND Flash 约占41%，系半导体存储市场最主流的两大存储芯片(其他的存储产品形态为以NOR Flash 为代表的小容量存储占比约 2%) 。

2023 年 NAND 双端增速高于 DRAM。据 TrendForce 预测，2023 年，NAND 和 DRAM 供给端增速分别为 1.3%和-0.3%、需求端增速分别为 9.6%与 7.18%。在 DRAM 方面，根据前瞻产业研究院报告，目前行业巨头处于 10nm 量产阶段，国内最先进行业技术处于 1Xnm（16nm -19nm）阶段，落后约 4 年时间。在 NAND 方面，国内厂商长江存储量产了目前最高比特密度 232 层 3D NAND 闪存芯片，达到了世界先进水平，NAND 国产替代潜力较大。全球 NAND存储器市场主要被海外存储巨头垄断。据TrendForce数据， 23Q2全球NAND Flash 市场规模为 91.28 亿美元，主要被三星、铠侠、SK 海力士、西部数据、美光五家垄断，五家市场份额高达 94.7%。

NAND 市场规模预计保持快速扩张趋势。根据 WSTS 发布的数据，预计到 2024 年，存储市场规模将达到 1203.26 亿美元，较去年增长了 43.18%。特别是在全球 ADAS 领域，根据 Gartner 预计，到 2024 年 NAND Flash 存储的消费将飙升至 41.5 亿 GB，2019 年至 2024 年的复合增速高达 79.9%，成长空间巨大。 2023 年 NAND 保持供需双端增长。据 TrendForce 预测，从供给端看，2023 年，NAND 增速为 1.3%。从需求端看，2023 年 NAND 总需求位元呈现上升趋势，增速为 9.6%。具体来看，服务器 NAND 位元和手机 NAND 位元需求分别保持 26.0%和 20.3%的增长，笔记本 NAND 位元需求处于低位，增速为-2.6%。

智能手机和 PC 需求有望复苏，叠加车规高端存储需求增长。一方面，如前文所述，智能手机、 PC 等存储应用的重要领域需求逐步复苏；另一方面智能汽车推动高端存储需求。据 Counterpoint Research 估算，未来十年内，单车存储容量将从 2TB 增长至 11TB，NAND 存储在汽车领域的广泛应用和市场需求。随着汽车逐渐从传统交通工具转变为移动终端，车载娱乐系统、智能驾驶辅助系统等应用的普及，对存储容量和速度提出了更高的要求。NAND 存储技术的不断创新和提升，将为智能汽车领域带来更多可能性，推动汽车产业的进步和升级。

3.3.2 出货量和订单呈增长趋势，2024 年前景向好

2024年市场前景向好。TrendForce报告显示，23年二季度NAND闪存产业收入环比增长7.4%，营收约为 93.4 亿美元。受供需关系影响 ASP 下跌 10~15%，同时位元出货量环比增长 19.9%。根据 DIGITIMES 最新报道，半导体行业有望从 2024 年起全面反弹。随着智能手机市场逐渐复苏，预计一些市场将出现 DRAM 和 NAND 芯片的供应短缺的情况，特别是在中国市场。根据 TrendForce 分析，原厂维持节制的投片策略，供应紧张，有望在价格上掌握主导优势；由于原厂严控产出，NAND Flash 合约价预计将在今年 Q4 起全面上涨，季涨幅约 8-13%。展望 2024 年，我们认为在下游需求回暖的情况下，NAND Flash 有望延续市场热度。

3.3.3 国内厂商发展加速，期待扩产进展

国内厂商大力技术创新，不断缩小与海外差距。媒体报道，国内厂商长江存储基于 Xtacking 3.0 架构，代号“武当山”的 128 层 NAND 已大量出货，并早在 2022 年底就成功量产了 232 层 3D NAND 闪存芯片，技术比肩国际一线大厂。东芯股份的 NAND 产品，包括 28nm、24nm 和 2xnm 系列产品，已在国内外代工厂开始量产，同时正在代工厂研发 1xnm 产品。兆易创新以 SLC 颗粒为主的 SPI NAND Flash 和 Parallel NAND 两类产品目前已实现 1-8Gb 容量覆盖，在 38nm 和 24nm工艺制程均实现量产。江波龙目前5款自研发产品覆盖4xnm至2xnm工艺，并提供512Mbit 至 8Gbit 容量，量产超过 1000 万颗。

期待国产 NAND 厂商的扩产进展。随着国家政策的推动，在以运营商为主的公有云市场迎来发展的同时，客户基于本地化和安全等考虑，会考虑更多地采用国产 eSSD。23 年 3 月，高德红外的项目需求采购中，就曾明确说明采购百分百国产化的 NAND Flash 芯片。

3.3.4 NAND 技术发展带动上游设备需求

3D NAND 堆叠层数增加拉动刻蚀及薄膜沉积设备需求。3D NAND 制造工艺中，增加集成度的主要方法不再是缩小单层上线宽而是增加堆叠的层数，当前叠堆层数正从 96/128 层向 200 层以上发展，层数增加导致晶圆厂对刻蚀设备需求量上升。根据东京电子统计，刻蚀设备占 FLASH 芯片产线资本开支比例从 2D 时代的 15%增长至 3D 时代的 50%。此外，3D 工艺下，刻蚀要在氧化硅和氮化硅一对的叠层结构上，加工 40：1 到 60：1 的极深孔或极深的沟槽，3D NAND 层数的增加要求刻蚀技术实现更高的深宽比。

中微公司高深宽比刻蚀技术持续取得突破。公司自主开发了极高深比刻蚀机，该设备用 400KHz 取代 2MHz 作为偏压射频源，以获得更高的离子入射能量和准直性，使得深孔及深槽刻蚀关键尺寸的大小符合规格。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）