海外大厂聚焦 AI 建设,加速 AI 投资。海外三大云厂商谷歌、Meta、微软24Q1 法说会均表示今年将加大 AI 基础设施投资,以确保于 AI 浪潮中保持领先地位。(1)谷歌 24Q1 资本支出达 120 亿美元,公司持续降低与 AI 相关的机器成本,关注 GenAI 可以改善搜索体验的领域,通过广告和云及订阅实现了 AI 盈利,并在第一季度推出 Gemini Advanced 新型 AI 高级计划。(2)Meta 致力于构建多种 AI 服务,近期发布 Meta AI 新版本,由最新的Lla
AI 存储路线图:更大容量、更大带宽、更低功耗。随着人工智能的快速发展,大模型的参数量指数级增长,不仅推升了处理器的算力需求,同时也对与处理器匹配的内存系统提出了更高的要求。一方面,大量模型数据的传输要求更大的内存带宽,以缓解“内存墙”问题,提升 HPC 系统计算效率;另一方面,内存系统的容量需要大幅拓展,以存储千亿参数乃至更大规模的大模型。
半导体测试机又称半导体自动化测试机,与半导体自动化测试系统同义。两者由于翻译的原因,以往将 Tester 翻译为测试机,诸多行业报告沿用这个说法,但现在越来越多的企业将该等产品称之为 ATE system,测试系统的说法开始流行,整体上无论是被称为 Tester 还是 ATE system,皆为软硬件一体。
差异化市场定位打造独到竞争优势,芯片制造崛起国产模组厂未来可期。存储模组市场主要玩家分为原厂和独立第三方模组厂两大类,凭借晶圆制造优势,原厂垄断了包括手机/PC/服务器等为主的大宗数据存储头部客户市场,占据八成左右市场容量;模组厂则面向广泛细分市场满足差异化需求,通过建立长期、稳定、规模化的存储颗粒采购渠道,研究开发和技术加成最大限度地提高存储颗粒的利用率或足容率水平,获取差异化竞争优势、提高利润率水平。根据功能性不同,存储模组主要可分为以使用 DRAM 颗粒为主的内存模组和使用以NAND Fl
我们认为 1) 全球科技产业的 AI 化,和 2)中国企业的出海,3)国内 IT 产业的国产化是 2024 年中国科技行业投资的三条主线。建议投资人关注,(1)微软 Copilot 用户数,(2)AI PC 渗透率,(3)小米、华为汽车销量,(4)国内主要半导体制造企业 2024 年资本开支计划,(5)Vision Pro 等新品类用户反馈,(6)比特币价格走势等指标。
汽车业务是NXP公司投入的重点,公司管理层在业绩会上表示,伴随着纯电、混电电动汽车的产量的扩展,ADAS和软件定义汽车(Software Defined Vehicles, SDV)的推广,公司未来的营收是有保障的。移动设备方面,移动设备业务营收同比虽然下滑但环比涨幅明显,显示智能手机市场已经开始复苏。
Meteor Lake 使用 Intel 3D Foveros 封装及采用分离式模块(Chiplet)架构,并首次集成了 NPU 实现端侧 AI 推理能力。Chiplet 架构处理器分为计算模块(Intel 4)、I/O 模块(N6)、SoC 模块(N6)、图形模块(N5),并将后三者外包给台积电。该架构的优势在于各模块能采用不同制程设计以提升性能和良率,从而降低成本。和上一代 Raptor Lake 相比,Meteor Lake 的制程从 Intel 7 升级至 Intel 4,晶体管密度翻倍
数字 IC:行业需求回暖,关注库存去化节奏。受益于下游需求的恢复,数字 IC 行业 23Q2 业绩实现环比回升;库存水平也在逐步降低,各细分市场的存货水位均有所下降,其中指纹识别芯片领域的汇顶科技库存同比和环比大幅下滑,去库效果明显。模拟 IC:行业底部信号明确,复苏势头显现。模拟 IC 行业在 22Q4 遭遇需求低迷、库存积压、汽车市场放缓等挑战,同时面临海外竞争对手的强势进攻,行业出清趋势较为明显,我们复盘了 TI 和 ADI 的收购兼并史,发现模拟行业的并购成交高峰期往往发生在行业下行周期
系统级 AI 计算平台是提升 AI 芯片算力利用率,培养用户生态的关键。影响 AI 芯片计算能力的因素除了硬件层面的芯片制程、内存、带宽等,还包括调用各硬件资源的系统级软件计算平台。AI 芯片厂商开发的系统计算平台不仅仅有效提升各家 AI 芯片产品的算力利用率,还为各类AI 应用开发提供了丰富的函数库,提供开发者简便易用的开发环境。英伟达的 CUDA 计算平台是主流 AI 应用开发平台。通过对比各公司开发的 AI 计算平台,我们发现英伟达的 CUDA 开发时间最早,积累的开发者数量最多。英伟达一
回顾前几轮存储周期,需求、供给(资本开支+技术升级)、库存、价格是重要跟踪要素。每轮周期上行由新产品+容量提升推动,上行前期通常供给有限,价格上行,后期新产能开出+产能结构调整,库存累积,价格见顶。下行周期需求疲弱,库存高出正常水位,供应商通过技术迭代+控制资本开支(投片量)减少供应,同时行业去库存,价格逐步筑底。复盘存储供应商股价、财务表现与 DRAM价格,存储厂股价通常早于 DRAM ASP 约一个季度见底。
中国 CPU 市场:信创产业“2+8+N”驱动,国产 CPU 份额仍不足 10%。基础硬件依旧是信创招投标的重中之重,占比达44%2020 年党政单位率先启动 IT 基础软硬件国产替代,八大关键行业亦紧随其后。2019年工信部要求全国党政行业从底层服务器到中间件、操作系统、数据库、终端等进行全面国产替换,目标 2020 年、2021 年分别实现 30%和 50%的国产替代,并在 2022年实现全面国产替代。当前党政市级以上公文系统的信创改造已进入收尾阶段,接下来有望纵向下沉至区县乡镇,横向拓展至
本土 PA 龙头厂商。公司是国内 PA 龙头企业,深耕赛道多年,产品导入小米、荣耀、OPPO 和 vivo 等众多知名品牌客户,在 PA 模组上的能力得到充分验证和认可,此外公司还积极拓展 Wi-Fi 模组、接收端模组和射频开关等产品线。产业链方面,公司上游代工资源优质,下游客户优质。联发科、华为哈勃、Oppo、vivo 等均对公司直接或间接持股。射频赛道空间大,国产替代进展快,周期复苏在望。根据 Yole 数据,全球射频前端市场规模将持续增长,预计 2026 年将达 216.7 亿美元,19-
ChatGPT 揭开 AI 发展大幕,算力芯片迎来黄金发展期。ChatGPT 一经问世便得到了广泛关注,成为史上用户数增长最快的消费者应用。国内外巨头纷纷推出生成式 AI 产品加入大模型竞赛,微软发布 Microsoft 365 Copilot,打破了传统办公软件的方式。Meta 相继发布其大语言模型 LLaMA,和针对机器视觉领域的通用图像分割模型 SAM,AI 视觉有望飞跃式提升。而国内巨头如百度、华为、阿里、商汤等企业亦于近期纷纷发布 AI 大模型,AI 商业化进程提速,将为更多行业和应用
AI 技术再加速,全球智能化浪潮“涌现”: AI 的发展经历了很长时间的积累,其能不断跨越科学与应用之间的鸿沟主要得益于技术突破、行业落地、产业协作等多方面的推动,而技术突破是其中最为关键的要素。从起步阶段发展到当下深度学习阶段,算法、数据和算力构成了 AI 三大基本要素,并共同推动 AI 向更高层次的感知和认知发展。从 OpenAI 的 ChatGPT,到 GOOGLE 的大语言模型 PaLM,再到Meta 公司发布的 SAM 模型,AI 技术的突进带动了 AI 商业化的加速,并进而激发了全球
价格端,存储器价格已跌破历史最低位置(当前 DRAM 价格距离最高点下跌超 60%,部分料号现货价与合约价已经出现倒挂),价格潜在下跌空间较小。供给端,原厂库存开始减少,模组厂商库存逐渐见底,主动去库存效果明显。需求端,服务器新世代 CPU 的推出和 AI 需求增加,将提升 DDR5、HBM 等高性能产品及高密度模组的需求。我们认为存储价格有望逐渐接近下行周期底部,并看好 2023 年二三季度存储板块迎来止跌。
2023 年一季度,ChatGPT 引领 AI 浪潮,以 AI 服务器为核心的AI 硬件投资机会显现,同时作为 AI 硬件的基础——半导体元件及上游设备材料也值得关注。我们认为,未来 6 个月,半导体的投资机会仍然以 AI 算力为主线,同时应关注国产化主线(设备、零部件、材料)和周期主线(IC 设计、面板、封测)。本文将按照创新、安全、周期三条主线,按照重要性先后论述相关的投资机会。
1、半导体行业:2022年市场规模5800亿美元,预计22-30年行业复合增长率7%,汽车电子和工业电子是未来增速最快的两大领域。2、半导体设备行业:2012-2022年全球、中国大陆半导体设备市场年复合增长率11%、27%,2022年中国大陆仍是全球最大市场。受行业资本开支影响,全球约三年一个周期。2022年全球半导体资本开支1817亿美元,同比增长19%, IC insights预计2023年1466亿美元,同比下降19%。我们预计2024年全球行业资本开支迎来周期反转。2016-2021年
Semiconductor companies are at the center of technology innovation, finance, geopolitics, and human ingenuity, touching virtually every aspect of business and people's lives. The past few years, however, have been far from smooth sailing. The ind
AI正处史上最长繁荣大周期:在进入21世纪以来,在大数据和大算力的支持下,归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位,深度学习的浪潮席卷人工智能,人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期,至今仍未有结束的趋势。OpenAI的“暴力美学”:大算力和大数据:OpenAI 认为,通过独立延长模型训练时间、增加训练数据量或者扩大模型参数规模,预训练模型在测试集上的 Test Loss 都会单调降低,从而使模型效果越来越好。我们认为,在 Scaling Law 的框架下,只要追加数据与算力,大模型的能力就能持
二十余载修炼内功,铸就综合性IDM龙头。公司成立于1997年,从集成电路的芯片设计业务开始,逐步搭建特色工艺的芯片制造平台,产线覆盖4/5/6/8/12英寸,进入比亚迪、汇川、阳光、台达、vivo、OPPO、小米、日本 NEC 等国内外知名品牌客户。产能持续扩充,把握电车、新能源发展机遇。汽车产业“电动化、智能化、网联化”的发展需求以及新能源市场的飞速增长,给芯片国产替代带来黄金窗口期。公司自主研发的V代IGBT和FRD芯片的电动汽车主电机驱动模块,已在国内多家客户通过测试,并向部分客户批量供货
检测量测设备为半导体质量控制的重要组成部分。芯片制造过程中会产生各种缺陷,质量控制设备把关整体良率,其贯穿于芯片制造全程,包括测试和过程工艺控制两大类型,后者根据功能可具体分为检测(Inspection)和量测设备(Metrology)。检测量测设备种类丰富,光学检测为主流技术路径。检测量测可以细分为晶圆检测、掩膜版检测、关键尺寸量测、膜厚量测、晶圆形貌量测等多种细分设备,技术路线可分为光学、电子束检测和 X 光检测三类,所涉设备市场空间占比分别为 75.2%、18.7%、2.2%,光学检测均衡
数字 IC:周期轮动,拐点将至。数字 IC 景气度自年初步入下行,库存及存货周转天数逐季度走高,多数企业营收增长趋势与存货出现背离,部分以消费电子为主的企业库存和存货周转天数较营收出现严重背离。但各公司逆境不改研发趋势,新品迭代迅速、研发进展顺利。我们进一步复盘以韦尔股份、兆易创新等为代表的优秀 IC 设计企业自 2018 年以来的库存、毛利率和新品拓展情况,看各公司在周期轮动中如何成长。同时通过对数字 IC 公司三季度最新库存情况的梳理、产业内的最新观点以及海外巨头厂商的最新表述,当前时点类似
公司是国内 PA 龙头厂商,深耕 PA 十余年,致力于提供优质射频前端解决方案。目前公司正积极丰富产品结构,逐步提升高集成度 PA 产品营收占比;与此同时,公司正围绕 PA 核心能力延展产品线,进一步在 WiFi 6E/7 模组以及各类接收端模组等多种射频前端产品上持续突破,有望开启第二成长曲线。基于谨慎性原则,我们给予公司目标股价 43 元,首次覆盖,给予“买入”评级。▍公司概况:公司是国产 PA 龙头,成立多年来围绕 PA 模组持续迭代且积极布局接收端模组、WiFi 模组等多类型产品,目前高
汽车被动安全行业景气度筑底回暖,下游需求增长叠加上游 PA66 价格进入下行通道,公司主业已进入上行通道,此外,公司战略投资 IC 光刻胶龙头企业徐州博康入局半导体光刻材料,同时成立合营公司扩充产能,未来成长空间广阔。❑ 汽车被动安全细分龙头,战略布局 IC 光刻胶打造新材料平台。华懋科技是我国汽车被动安全行业龙头企业,成立于 2002 年,产品涵盖汽车安全气囊、气囊布、安全带等,公司研发实力雄厚,安全气囊技术、水平、性价比国际一流,作为汽车行业二级供应商,公司下游直接客户为均胜、锦恒、奥托立夫
展望 2023 年,我们认为自主可控与产业创新带来的投资机会值得关注,自主可控方面持续看好信创政策加持下的打印机与 CPU 机遇、半导体设备/材料/零部件的国产替代机遇,产业创新方面建议关注 IC 设计领域的技术迭代、新能源汽车以及 VR/AR带来的投资机会。二十大报告强调安全,信创产业强势崛起。二十大报告强调安全的重要性,信创产业与安全紧密相关。信创政策主要强调坚持关键技术自主可控原则,在关键平台、关键组件以及关键信息基础设施上形成自主研发能力,降低外部依赖、避免单一依赖,目前信创产业由党政向