三箭齐发，电子崛起

我们认为 AI、国产化超预期、产业拐点三大驱动共振，电子迎战略性黄金机遇。

行业利好层出不穷，自主可控势在必行。4 月 16 日出版第 8 期《求是》杂志发表中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平的重要文章《加快构建新发展格局把握未来发展主动权》。文章提到“加快科技自立自强步伐，解决外国‘卡脖子’问题”。国家层面坚定强调集成电路产业重要性，产业链自主可控必要性，并从政策和市场两方面推动行业发展。

“AI 革命”带动算力需求，服务器芯片量价齐升。（1）算力：核心硬件GPU，大模型带动需求激增。据我们测算，2023 年、2026 年全球 AI 服务器领域所需 GPU数量约为 86.4 万张、120 万张；对应市场规模分别为103.7 亿美元、144.0 亿美元。（2）存储：AI 提振需求，有望加速困境修复。据美光，人工智能服务器中 DRAM 内容是普通服务器的 8倍，NAND内容将是普通服务器的 3倍。（3）模拟：多相电源配套增长，接口升级。核心处理器需要更多相数、多路输出电源管理芯片供电。A100的 NVLink3代和 NVSwitch2 代升级到了 H100 的 NVLink4 代和 NVSwitch3 代。内存接口芯片向 DDR5升级，量价齐升。

国产化持续推进，国产供应商崭露头角。美国将部分公司列入实体清单，以及拉拢日荷等国进一步限制对华半导体设备材料出口已基本落地，制裁均围绕先进制程。海外围堵背景下，自主化国产化势在必行。国产化从 0到 1的过程基本完成，当前晶圆厂与国产设备材料零部件供应商全面加速紧密合作，下一阶段供应商将横向不断迭代产品，完善补全品类，纵向进一步打造自身安全供应链。我国拥有庞大的芯片消费市场和丰富的应用场景，这是市场经济下最宝贵的资源，供应链中长期必将受益份额大幅提升。

边际改善，拐点已至。（1）存储：供需改善，价格触底。美光财报提示未来几个季度加速修复、同时被我国实施网络安全审查凸显国产化重要性；从 DGX A100 BOM 拆分来看，HBM 显存+DRAM+NAND Flash 三大件亦是仅次于 GPU的成本项，服务器 BOM 占比在 22-25%，AI 拉动需求暴增；国产化方面，长存、长鑫战略地位进一步提升，从设备材料到封装继续向国内迁移，看好存储三重共振。（2）模拟：库存修复，价格止跌。模拟行业边际改善。模拟料号整体 3 月跌幅收窄，部分料号价格回暖。预计 Q2 价格进一步趋于稳定。行业库存持续去化，国内产品在原厂及经销商库存基本修复至正常水位。大空间+高增速+低波动优质赛道。ICinsights 预测 2021\~2026F 模拟 IC CAGR 为半导体各品类中最高，达11.8%。WSTS 数据显示，2012-2020 年模拟电路需求同比增速波动相较数字电路更小，成长更具稳定性。

投资建议见尾页。

风险提示：下游需求不及预期、中美科技摩擦。

增持（维持）

行业走势

作者

分析师郑震湘

执业证书编号：S0680518120002

邮箱：zhengzhenxiang@gszq.com

分析师佘凌星

执业证书编号：S0680520010001

邮箱：shelingxing@gszq.com

内容目录

一、“AI 革命”，服务器芯片量价齐升 ............
.... 5
1.2 存储：AI 提振需求，有望加速困境修复..... ...................................................................................... ...11
...15
......21
2.1 设备：供应链限制延续，国产替代加速..... ..21
2.2 材料：需求持续增长，国产化迈入深水区 ..23
2.3 零部件：供不应求，市场空间超 500 亿美金..... ...24
三、边际改善，拐点已至....... .............................................................................................. ...28
3.1 存储：供需改善，价格触底 . ..28
......28
3.1.2 NAND Flash：供需修复，价格有望逐步企稳... ..................................................................... ...31
3.2 模拟：库存修复，价格止跌 .. ...40
四、投资建议 ........ .....41

图表目录

图表1:英伟达专业 GPU:A100（For HGX）..
图表3:GPU具有更多处理单元.. .. 6
........................................... 6
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图表6：GPU全球市场规模及复合增速（亿美金，%）. ......................................... ... 7
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图表8：世界范围内最快的超级计算机算力演变过程（GFLOPS）
图表9:全球范围内LLM模型爆炸增长... .............................................................. .... 8
图表10：参数提升对于模型整体改善显..
图表11:GPT-3仅需32条样本即可达到其他模型相同训练效果.. ............................................................ ... 8
图表12：GPU数量和总算力的关系（GPU为英伟达A100） .............................................................. .... 9
图表13:浪潮AI服务器：NF5688M... ..................................................................
图表14:全球服务器出货量（万台）及增速（%..
图表16:AI服务器（推理）出货量预测及复合增速（千台，%），
.......
图表18:GPU在AI服务器中的价值量占比（%），
图表19:从AI服务器数量角度测算所需GPU数量和对应价值.. ..11
图表20:英伟达 DGX A100 产品.
图表21:英伟达 DGXH100 产品..
...... ....................................................................................... .....13
图表23:DGX H100 vs DGX A100 平台升. ................................................................................. .....14
图表25:主板级供电方来... ....15
....... ........... ........................................................
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图表30:DGXA100服务器网络接口... ...................................................................................................
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图表33:
图表34:单核平均内存带宽呈现下降趋势... ............................................................................................. ....20
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图表38:全球300mm晶圆厂产能（千片/. ......21
图表39：《对向中国出口的先进计算和半导体制造物项实施新的出口管制》具体措施生效时间. ..................... ....22
图表40:2018-2024F全球晶圆厂建设支出（百万美..
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图表42：2019-2021年分地区半导体材料市场营.. .....24
图表43：中国大陆半导体材料市场全球占比逐步提升... ....24
图表44:半导体关键子系统市场规模及增速（十亿美金）.
.................... ...25
图表46：真空子系统供应商全球地域格．局..
图表47：电源系统市场规模及增速（按应用分） ......... .......... ................................ ...26
图表49:2020年中国晶圆厂商采购的8-12寸晶圆设备前道零部件产品结构...
图表50:2020年全球前十大关键子系统供应商. ....................................................... ......27
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图表55:2022年Q4各原厂DRAM营收排名(百万美元/.. ........................................................................ ....29
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...... ............................................................................................... ...30
图表63:等效12"NAND Flash产能情况（千片/月）.
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.......... ........................................................................................................35
图表68:全球平板电脑年度出货.. .................................................................................................... .....35
图表70:SSD近三年在台式机及笔电搭载率（%） ...36
图表71：全球数据储存量情况（ZB）及增速. ...37
图表72：云数据及企业级数据储存需求（百万/GB） ...37
...38
图表74:中国新能源汽车月销量（辆）. ................................................................................. ....38
图表76:MLC NAND FlaSh芯片合约价平均价（美金）. ...39
图表77：半导体各品类 2021-2026FCAGR对. ............................................................................. .....40
图表78：模拟电路&数字电路同比增速波动对比（百亿美金，%) ...40
图表79：模拟电路不同应用领域销售额比例（%） ...41
图表80：2020年全球模拟芯片市场规模比例（%）.. ...41

、“AI革命”，服务器芯片量价齐升

1.1 算力：核心硬件 GPU，大模型带动需求激增

GPU用途由图形处理拓展至计算。GPU 是图形处理器的简称，它是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备。GPU 相对于传统的中央处理器（CPU）而言，其拥有更多的计算核心和更快的内存带宽，能够大幅度提高计算效率和图形渲染速度。现阶段，随着例如英伟达A100、H100 等型号产品的发布，GPU在算力方面的优势相较于其他硬件具有较大优势，GPU 的工作也从一开始的图形处理逐步转化为计算。

根据用途和性能表现，GPU 可以分为专业卡和消费级卡两类：专业卡通常用于工程、科学、医学等领域的高性能计算和大规模数据处理，主要厂商包括英伟达、AMD 等；消费级卡则主要用于普通家庭和游戏玩家，主要厂商包括英伟达、AMD、英特尔等。

图表1:英伟达专业 GPU:A100（ForHGX）

图表2:英伟达消费级GPU:GeForce RTX4090

资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所
资料来源：Amazon，国盛证券研究所

目前GPU在硬件中拥有最高的算力，成为最适合支撑人工智能训练和学习的硬件，我们认为其原因主要在于：

➢ 更多处理单元：GPU 相比于 CPU 等其他硬件有更多的处理单元（核心数更多），因此可以并行处理更多的数据。主要系GPU最初是为了图形渲染而设计的，而图形渲染涉及的计算是高度并行化的。这种并行化的特性使 GPU 非常适合进行机器学习和深度学习这样的大规模数据并行计算。

➢ 具有更高的内存带宽和更大的内存容量：在进行深度学习等计算时，需要大量的内存和高速的内存带宽来存储和处理海量数据。GPU 相比于其他硬件（如 CPU），具有更高的内存带宽和更大的内存容量，可以更有效地存储和处理数据，从而提高计算速度。

➢ 具有专门的计算单元：相较于其他硬件，GPU 具有例如张量核心和矩阵乘法等计算单元，可以更快地执行常见的机器学习和深度学习操作：如卷积和矩阵乘法。这些计算单元与通用计算单元相比，具有更高的效率和更快的速度。

图表3：GPU具有更多处理单元

资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所

图表4:GPU在训练速度上具有绝对优势（注：CPU选择英特尔至强Gold6240处理器）

资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所

GPGPU——为计算而生。GPGPU 全称是“general-purpose computing on graphicsprocessing units”，简称“通用图形处理单元”，其主要利用 GPU 的功能来执行 CPU 的任务，虽然在设计初期是为了更好地图形处理，但是多内核多通道的设计使其非常适合科学计算，发展至今 GPGPU 也成为了专为计算而设计的硬件。

图表5:GPGPU架构

资料来源：ResearchGate，国盛证券研究所

多领域驱动，GPU千亿美金市场拉开序幕。GPU市场规模的大小取决于多种因素：其中游戏和娱乐市场一直是 GPU 市场的主要驱动力，因为这些领域需要高性能的 GPU 来支持更高质量的游戏画面和娱乐内容。同时人工智能和机器学习的发展对GPU市场也有着巨大的影响，因为这些技术需要大量的计算能力，而GPU可以提供比CPU更高的效率。此外，科学和研究领域的需求以及新兴市场（如游戏机和数据中心）也对GPU 市场的规模产生了影响。根据 Verified Market Research 数据，2021 年全球 GPU 市场规模为 334.7亿美金，预计到 2030 年将达到 4473.7 亿美金，期间 CAGR33.3%。

图表6:GPU全球市场规模及复合增速（亿美金，%）

资料来源：VerifiedMarketResearch，国盛证券研究所

LLM模型带动算力需求：

算力是指计算机系统能够完成的计算任务量，通常用来描述计算机的处理能力。算力的单位通常采用 FLOPS（Floating Point Operations Per Second）表示每秒钟能够完成的浮点运算或指令数，例如一台计算机每秒钟可以完成 10 亿次浮点运算，那么它的 FLOPS值就是 10 GFLOPS（10 Giga FLOPS）。目前我们以全球龙头英伟达在 2020 年发布的 A100产品为例，根据英伟达官方介绍，A100 的理论浮点运算性能可以达到 19.5 TFLOPS（19.5Tera FLOPS），即每秒 195 万亿次浮点运算。

图表7：算力数量级前缀及说明

Prefix	Abbreviation	Order ofmagnitude (as a factor of10)	Computer performance	Storage capacity
giga-	G	109	gigaFLOPS(GFLOPS)	gigabyte(GB)
tera-	T	1012	teraFLOPS(TFLOPS)	terabyte(TB）
peta-	P	1015	petaFLOPS(PFLOPS)	petabyte(PB)
exa-	E	1018	exaFLOPS(EFLOPS)	exabyte(EB)
zetta-	Z	1021	zetaFLOPS(ZFLOPS)	zettabyte(ZB)
yotta-	Y	1024	yottaFLOPS(YFLOPS)	yottabyte(YB)

资料来源：UniversityInformationTechnologyServices，国盛证券研究所

图表8：世界范围内最快的超级计算机算力演变过程（GFLOPS）

资料来源：OurWorldinData，国盛证券研究所

大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM）是一种使用深度学习算法处理、理解自然语言的基础学习模型。LLM 基于数亿到数千亿个参数的神经网络，通过训练数据学习自然语言的规律和模式，并能够生成高质量的自然语言文本。这些模型的训练需要大量的计算资源和海量的文本数据，因此需要使用分布式计算和大规模数据处理技术。目前，LLM模型能够在例如语音识别、文本摘要、智能翻译等领域中实际应用，但是 LLM模型大规模应用目前仍然存在一些挑战和限制：需要大量的训练数据和计算资源，很难处理语言的多样性和不确定性。

图表9:全球范围内LLM模型爆炸增长

资料来源：Medium，国盛证券研究所

GPT-3开启大模型时代。GPT-3是由 OpenAI 研发的一种基于深度学习的自然语言处理模型，其使用了大量的语料库进行预训练，使其能够理解语言的规则和模式，并生成与输入文本相关的自然语言文本，GPT-3 的主要特点是它具有大规模的预训练模型，而同时大规模的训练模型与之对应的便是庞大的算力需求，根据 OpenAI 团队成员 2020 年发表的论文《Language Models are Few-Shot Learners》，GPT-3 模型拥有约 1750 亿参考量，这使得 GPT-3 拥有其他较少参考量模型来说更高的准确性。同时基于 1750 亿参数的模型仅需少量的样本训练，就能够接近于 BETR 模型使用大量样本训练后的效果。我们认为，大模型无论在性能还是在学习能力上，相较于其他模型都具备明显优势，未来或将成为行业趋势。

图表10：参数提升对于模型整体改善显著

资料来源：QCon全球软件开发大会，国盛证券研究所

图表11：GPT-3仅需32条样本即可达到其他模型相同训练效果

资料来源：《LanguageModelsareFew-Shot Learners》，国盛证券研究所

伴随大模型的明显优势，与之而来的则是对于算力要求的显著提升。以 GPT-3为例，其1750 亿的参数，如果以英伟达旗舰级 GPU 产品 A100 对 GPT-3 进行训练，1024 块 A100卡需要耗费超过 1个月（大于30天），则我们可以按比例计算出，如果需要单日完成训练，需要的 A100数量将超过30000块。

图表12:GPU数量和总算力的关系（GPU为英伟达A100）

资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所

目前 AI 服务器通常选用 CPU 和加速芯片组来满足其庞大算力需求，其中加速芯片包括GPU、FPGA、ASIC 等逻辑芯片，其中 GPU 由于其具有最强的计算能力同时具备深度学习等能力，目前成为服务器中加速芯片的首选。

图表13:浪潮AI服务器：NF5688M6

资料来源：浪潮官网，国盛证券研究所

根据中商产业研究院数据，2021 年全球服务器出货量达 1315 万台，同比增长 7.8%，对应全球市场规模达 995 亿美元。根据 Counterpoint 预计，2022 年全球服务器市场规模有望达到 1117 亿美元，同比增长 17.0%。预计云服务提供商数据中心扩张增长驱动力主要来自于汽车、5G、云游戏和高性能计算。

图表14:全球服务器出货量（万台）及增速（%）

资料来源：Wind，中商产业研究院，国盛证券研究所

图表15：全球服务器市场规模预测（亿美元）同比（%）

资料来源：Counterpoint，国盛证券研究所

AI服务器渗透率依旧较低，增长空间巨大。根据 TrendForce数据，截止 2022年全球搭载GPGPU的AI 服务器（推理）出货量占整体服务器比重约1%，同时TrendForce预测2023 年伴随 AI 相关应用加持，年出货量增速达到 8%，2022\~2026 年 CAGR 为 10.8%。根据 TrendForce 数据，2022 年全球 AI 服务器采购中，Microsoft、Google、Meta、AWS为前四大采购商，合计占比 66.2%。中国地区 ByteDance（字节跳动）采购比例最高，达到 6.2%。

图表16:AI服务器（推理）出货量预测及复合增速（千台，%）

资料来源：TrendForce，国盛证券研究所

图表17:2022年采购AI服务器占比（%）

资料来源：TrendForce，国盛证券研究所

GPU在 AI服务器中价值量占比接近 50%。我们以Nvidia DGX A100为例，其搭载了8 张 Nvidia A100 Tensor GPU，根据新浪科技数据，Nvidia DGX A100 售价约为 19.9w 美金；Nvidia A100 Tensor 价格为 1.00\~1.20w 美金。我们按照 1.20w 美金售价计算可得出 GPU 在 Nvidia DGX A100 价值量占比约为 48.24%。

图表18:GPU在AI服务器中的价值量占比（%）

资料来源：国盛电子测算，国盛证券研究所

我们从服务器的数量角度出发进行GPU数量推算：根据上文TrendForce预计2023年预计全球 AI 服务器（推理）出货大约在 14.4 万台，到2026年预计实现出货量 20.0w台。我们假设训练 AI 服务器和推理 AI 服务器的比例为 1:4，则我们可以得到 2023/2026 年训练服务器的数量大约为 3.60/5.00 万台。由于两种 AI 服务器对应的模型训练阶段不同，我们假设推理AI服务器和训练AI服务器使用的GPU 数量分别为4张和8张，则可以计算出 2023 年和 2026 年全球 AI 服务器领域所需 GPU 数量约为 86.4 万张和 120 万张，我们以 A100 约 1.20w 美金的价格作为参考计算出 2023 年和 2026 年 AI 服务器所需GPU 的价值分别为103.7亿美元和144.0 亿美元。

图表19：从AI服务器数量角度测算所需GPU数量和对应价值

服务器类型	推理训练	合计
2023E服务器数量（万）	14.4 3.6	18.0
2026E服务器数量（万）	20.0 5.0	25.0
单服务器所需GPU数量（个）	4.0 8.0
2023E服务器所需GPU数量（万）	57.6 28.8	86.4
2026E 服务器所需GPU数量（万）	80.0 40.0	120.0
GPU价格（万美元）	1.2 1.2
2023E服务器所需GPU价值（亿美元）	69.1 34.6	103.7
2026E服务器所需GPU价值（亿美元）	96.0 48.0	144.0
资料来源：国盛电子测算，国盛证券研究所

1.2 存储：AI提振需求，有望加速困境修复

整体来看，ChatGPT将从算力侧和数据传输端全面带动显卡及高算力芯片需求，由此将从算力芯片、应用端、存算一体、先进封装、封装设备、IC载板等多个领域带动硬件市场增量需求。

人工智能已成为解决艰巨业务挑战的首选解决方案。AI正在为各行各业的企业组织开辟创新之路，从改善客户服务、优化供应链、获取商业智能，到设计新产品和服务等。NVIDIA作为 AI 基础架构的先行者，NVIDIA DGX 系统可提供更强大、完整的 AI 平台，将企业组织的核心想法付诸实践。目前 AI 大规模训练方面，NVIDIA推出的最新 DGX系统包括A100、H100、BasePOD、SuperPOD 四款产品，其中，DGX A100、DGX H100 为英伟达当前服务于 AI 领域的服务器产品。

图表20:英伟达 DGX A100产品

资料来源：NVIDIA，国盛证券研究所

图表21:英伟达 DGX H100产品

资料来源：NVIDIA，国盛证券研究所

H100采用先进工艺芯片采用台积电 4N工艺+台积电CoWoS 2.5D封装，有800亿个晶体管对比 A100有 540亿个晶体管，同时搭载了 HBM3 显存，可实现近 5TB/s的外部互联带宽。H100 是首款支持 PCIe 5.0 的 GPU，也是首款采用 HBM3 标准的 GPU，单个H100 可支持 40Tb/s 的 IO 带宽，实现 3TB/s 的显存带宽。

图表22:H100/A100/V100产品算力对比

	H1OO	A100(80GB)	v100
FP32CUDA Cores	16896	6912	5120
Tensor Cores	528	432	640
boost Clock	~1.78ghz(NotFinalized)	1.41ghz	1.53Ghz
MemoryClock	4.8Gbps HBM3	3.2Gbps HBM2e	1.75Gbps Hbm2
Memory Bus Width	5120-bit	5120-bit	4096-bit
Memory Bandwidth	3tb/sec	2tb/sec	900gb/sec
VRAM	80gb	80gb	16GB/32GB
fp32vector	60Tflops	19.5tflops	15.7Tflops
FP64Vector	30tflops	9.7tflops	7.8tflops(1/2FP32rate)
FP64Vector		(1/2Fp32rate)	7.8tflops(1/2FP32rate)
INt8Tensor	2000 TOPS	624tops	n/A
Fp16Tensor	1000TFLOPS	312TFLOPS	125TFLOPS
TF32Tensor	500TFLOPS	156TFLOPS	n/a
FP64Tensor	60Tflops	19.5tflops	n/a
Interconnect	nvlink418Links (900gb/sec)	nvLink312links (600gB/sec)	NvLink26links (300gb/sec)
gpu	gh100(814mm2)	ga100(826mm2)	gv100(815mm2)
transistorcount	80b	54.2b	21.1b
TDP	700w	400w	300w/350w
Manufacturing Process	tsmc4n	tsmc7n	tsmc12nm FFn
Interface	sxm5	sxm4	sxm2/sxm3
Architecture	hopper	ampere	volta

资料来源：anandtech，国盛证券研究所

DGX H100 带来性能的快速飞跃，通过全新张量处理格式 FP8 实现。其中 FP8 算力是4PetaFLOPS，FP16 达 2PetaFLOPS，TF32 算力为 1PetaFLOPS，FP64 和 FP32 算力为60TeraFLOPS。在 DGX H100 系统中，拥有 8 颗 H100 GPU，整体系统显存带宽达 24TB/s，硬件上支持系统内存 2TB，及支持 2 块 1.9TB 的 NVMe M.2 硬盘作为操作系统及 8 块3.84TB NVMe M.2 硬盘作为内部存储。根据官网信息，NVIDIA DGX H100 对比上一代产品具有 6 倍的性能及 2 倍的网络速度和高速可扩展性，同时英伟达表示目前新款 DGXH100 已经全面投入生产。

图表23:DGXH100vsDGXA100平台升级

DGX H100		DGX A100
GPU	8 个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU	8 个 NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU
GPU显存	共640GB	共640GB
性能	32 petaFLOPS FP8	5 petaFLOPS AI/10 petaOPS INT8
NVIDIA NVSwitch	4x	6
系统功耗	最高10.2kW	最大6.5kW
系统内存	2TB	2TB
存储	操作系统：2块1.9TB NVMe M.2硬盘内部存储：8块 3.84TB NVMe U.2硬盘	操作系统：2块 1.92TB NVME M.2硬盘内部存储：30TB（8块 3.84TB）NVMeU.2硬盘
系统软件	DGX H100 系统预安装 DGX操作系统，该操作系统基于 Ubuntu Linux，包含 DGX软件堆栈（所有必要软件包和驱动均针对 DGX 优Ubuntu Linux操作系统同时支持：化）。客户可以选择单独安装 Ubuntu Linux Red Hat 企业级 Linux CentOS 或 Red Hat Enterprise Linux 以及必要的 DGX 软件堆栈。
运行温度范 5° C至30° C 围		5°C至 30° C

资料来源：NVIDIA，国盛证券研究所

国内华为的昇腾 Atlas 800（型号 9010）训练服务器是基于昇腾 910+Intel Cascade Lake的AI 训练服务器，具有高计算密度、高能效比与高网络带宽易拓展、易管理等特点，该服务器广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，适用于公有云、互联网、运营商等需要大算力的行业领域。AI 处理器昇腾 910 是一款具有超高算力的 AI 处理器，其最大功耗为 310W，华为自研的达芬奇架构大大提升了其能效比。八位整数精度（INT8）下的性能达到 640TOPS，16 位浮点数（FP16）下的性能达到 320 TFLOPS。

图表24:华为Atlas800型号9010训练服务器

资料来源：华为，国盛证券研究所

Atlas 800（型号 9010）训练服务器从配置来看，拥有 8 个昇腾 910 模组，单模组支持

HBM2e 技术，且拥有 32GB 容量及 1228GB/s 传输速度，AI 算力达 2.24 PFLOPS FP16/1.76PFLOPS FP16。本地存储支持 2 个 2.5 SATA+8 个 2.5 SAS/SATA 或 2 个 2.5 SAS/SATA+6个 2.5 NVMe。

AI服务器带来存力硬件需求快速扩展。根据美光数据测算，人工智能服务器中DRAM容量是普通服务器的 8 倍，NAND 容量将是普通服务器的 3 倍，而大容量及高速率存储器将是算力数据迭代运算的重要基础。我们认为，人工智能计算量日益增加，对于AI服务器硬件需求将进一步提升。从服务器硬件配置角度，HBM 技术将快速在 AI 服务器中普及，其价格远高于现有基础服务器配置，未来AI服务器需求将带领存储芯片出现量价齐升的趋势。

1.3 模拟：多相电源配套增长，接口升级

多相电源为 CPU供电核心。主板主要有两种供电方式：线性电源和开关电源，其中开关电源式为功耗相对较大的元器件，例如 CPU、内存和芯片组等供电。其中，内存和芯片组皆采用单相供电，而CPU 由于功耗巨大，须采用多相供电保证其稳定工作。计算力作为数字经济时代的核心生产力，推动着经济蓬勃向前发展。作为计算应用的代表领域，云计算、人工智能、自动驾驶等应用，对核心处理器 XPU（CPU、GPU、DPU、AI 等）的算力要求越来越高，使这些主芯片对供电的要求越来越严苛，特别是中高端的 XPU处理器，需要更多相数、多路输出、多种协议的电源管理芯片。典型的单相开关供电电路通常由 PWM 控制器（（Pulse Width Modulation）控制器）、电感(L)、电容(C)、一对场效应管(MOSFET)以及 MOSFET 驱动芯片(Driver Mos)组成。多个单相供电回路并联在一起，且工作时间交错，即组成多相供电。

图表25：主板级供电方案

资料来源：MPS，国盛证券研究所

图表26：从主板级供电到数据中心级供电

资料来源：MPS，国盛证券研究所

CPU 电能基本来源于 12V 8PIN 接口，下图以 12V 作为输入端。12V 输入经过 MOSFET上桥进入电容与电感，在电感与电容填充电能并达到所需的电压后，上桥中断，下桥开启。此时电容电感释放能量，同时起到滤波稳定功能，下桥控制电路。通过PWM 控制器频繁切换实现持续稳定的电流与电压供给。整体流程循环如下：（1）MOS上桥开启，输入 12V 电压；（2）电感电容储电；（3）MOS 上桥关闭，MOS 下桥开启；（4）电感电容放电，提供所需电压与电能。

图表27：主板电能转换过程原理图（“>”代之电流流向）

资料来源：知乎，公众号电脑吧评测室，国盛证券研究所

互联接口升级：

A100 的 NVLink3 代和 NVSwitch2 代升级到了 H100 的 NVLink4 代和 NVSwitch3代。DGXA100 是 8 块 A100 通过 12 个 NVLink3 连接到 6 块 NVSwitch2；DGXH100 是 8块 H100 通过 18 个 NVLink4 连接到 4 块 NVSwitch3。

第三代 NVSwitch芯片（NVSwitch3），可以连接服务器内部各 GPU 卡，同时还可以将GPU服务器扩展外连来建立一个独立完整的 GPU 高速集群。同时在NVSwitch 芯片内通过硬件加速器来支持组播报文加速和引入 SHARP(Scalable Hierarchical Aggregation andReduction Protocol)，主要用来加速和优化 All-Reduce 的 AI 计算性能。通过第三代

NVSwitch 芯片组成的物理交换机，可以建立一个最多256个H100 GPU卡的集群，整网提供 57.6TB/s 的 all-to-all 带宽。NVLink4.0 技术规范可以大大优化 GPU 的性能和扩展性。

图表28:NVSwitch升级情况

	First Generation	Second Generation	Third Generation
Number of GPUs with directconnection /node	Upto8	Upto8	Up to 8
NVSwitch GPU-to-GPU bandwidth	300GB/s	600GB/s	900GB/s
Total aggregate bandwidth	2.4TB/s	4.8TB/s	7.2TB/s
Supported NVIDIA architectures	NVIDIA Volta architecture	NVIDIA Ampere architecture	NVIDIA Hopper architecture

资料来源：英伟达官网，国盛证券研究所

NVLink 是为了解决服务器内部 GPU 之间点到点通讯的一种协议。NVLink 对比传统网络不会有例如端到端报文重传，自适应路由，报文重组等开销。极度简化的NVLink接口可以为 CUDA 提供从会话层，表示层到应用层的加速。NVLink随 GPU 架构演进而发展，从第一代 P100 的 NVLink1 到现在 H100 的 NVLink4。NVLink3 可同时支持 50G NRZ 和56G PAM4，NVLink4 首次引入 112G PAM4 Serdes，可以提供 900GB/s 的双向带宽，较NVLink3 的 600GB/s 提升 1.5 倍。

图表29:英伟达产品NVLink升级情况

资料来源：MicroFLoW，国盛证券研究所

网络接口升级：

DGX 服务器包括 4 个网络：计算网络、存储网络、In-band 管理网络和 Out-of-band 管理网络。

➢ 计算网络接口：DGXA100 服务器计算网络是 8 张单口 200Gbps 的 CX6 或者 CX7的 IB 网卡。DGXH100 服务器 4 个 800G 的 OSFP 接口内部是 8 个 CX7 的网卡芯片组成，可支持IB或者Eth，每个OSFP口可以通过分线来支持 2个NDR 400G 的IB 网络或者 2 个 400G 以太网络，并且这里已经从 A100 的 56G PAM4 Serdes 升级到了 112G PAM4 的 Serdes。

➢ 存储&In-band 网络接口：DGXA100 服务器存储是两张双口 CX6 或者 CX7 的 IB或者 Eth 网卡，每一块双口网卡上，一口作存储用，另一个口做 in-band 管理。DGXH100 服务器同样是使用两张双口 400G 的 CX7 VPI 网卡，可支持 IB 或者 Eth,官方建议一个 NDR400G 走 IB 存储，另一个降速成 Eth200G 走 In-band 管理网。

➢ Out-of-band：DGXA100 服务器是两个千兆电口 Lan 和 BMC。DGXH100 服务器Out-of-band 网络还是推荐使用 BMC RJ45 千兆电口。

图表30：DGXA100服务器网络接口

资料来源：MicroFloW，国盛证券研究所

图表31：DGXH100服务器网络接口

资料来源：MicroFlow，国盛证券研究所

内存接口升级：

内存接口芯片，是用于服务器内存模组（又称内存条）的核心逻辑器件，是服务器CPU与内存之间数据及指令传输的桥梁。内存模组用于暂时存放CPU中的运算数据，是影响服务器性能的重要因素，由于服务器 CPU 对内存模组的高传输速率、大容量需求日益增长，因此为了服务器系统性能得到最佳发挥，服务器内存模组往往需要配置内存接口芯片，用于提升访问速度和稳定性。从数量上来讲，服务器内存模组与内存接口芯片一一对应。

内存模组根据其结构，大致可分为UDIMM、RDIMM和LRDIMM 3类，仅考虑DDR\~DDR4，

➢ UDIMM 内存模组无缓冲，价格低廉，但容量较小，不能满足服务器的要求，多用于桌面式 PC。

➢ RDIMM 支持 Buffered 模式和高性能的 Registered 模式，较 UDIMM 更为稳定，此外，RDIMM 支持更高的容量和频率，容量最大可支持 32GB，频率最大支持 3200MT/s。缺点在于由于寄存器的使用，其延迟较高，能耗也较大。

➢ LRDIMM 作为 RDIMM 的替代品出现，其最大容量进一步提升至 64GB。

图表32：三类内存条对比

	LRDIMM	RDIMM	UDIMM
结构特征	内存条上采用 RCD和DB套片	仅使用一个RCD	无 RCD和 DB
内存技术	DDR3、DDR4	DDR、DDR2、DDR3、DDR4	SDRAM、DDR、DDR2、 DDR3、DDR4
频率（MT/S）1333-3200		333-3200	266-2133
容量	16GB-64GB	512MB-32GB	32MB-4GB
性能	高	较高	低
价值量	高	较高	低
应用	服务器	服务器	桌面、服务器

资料来源：中关村在线，国盛证券研究所整理（未考虑DDR5技术更迭）

我们判断，海量数据时代对数据处理和存储需求将持续推动内存接口芯片迎量价齐升和市场高速扩容。我们接下来将从量价两个维度展开分析：1）量的方面，受益于服务器出货量增长和单台服务器内存模组用量不断上升，2）价的方面，内存接口技术升级及内存接口芯片结构升级渗透带来内存接口芯片本身价值量提升。

图表33：内存接口芯片市场扩容推演

资料来源：国盛证券研究所绘制

内存接口芯片伴随内存技术的发展而发展，当前主流的 DDR4 内存技术面世至今历经多次迭代，已进入成熟期。2020 年 7 月 DDR5 标准正式推出，内存技术迭代大幕正式拉起。我们判断未来内存技术升级将推动内存接口芯片市场加速扩容：1）DDR5 突破处理器性能瓶颈，处理器及存储龙头大力推进，有望加速渗透替代 DDR4 市场份额；2）新一代内存接口芯片技术难度增大，ASP有望大幅抬升；3）DDR5时代内存接口芯片采用“1+10”架构，价值量相较前代提升。

图表34：单核平均内存带宽呈现下降趋势

资料来源：Micron，国盛证券研究所

图表35:DDR5相较DDR4带宽大幅提升

资料来源：EETOP，国盛证券研究所

DDR5内存性能远超DDR4的规格上限，配套内存接口芯片性能及技术难度随之提升，推高内存接口芯片 ASP。DRR5 相较于 DDR4 单颗 DRAM 内存密度提升 4 倍至 64Gbit，最大数据传输速率提升一倍达到 6.4Gbps，工作电压由 1.2V 压低至 1.1V 使对应功耗降低超过 20％，故而DDR5内存将对保证内存数据传输速率和稳定性的内存接口芯片提出更高要求，进而新一代内存接口芯片在满足更高性能要求的同时技术难度也相应提升，从而提高新一代内存接口芯片价值量。

图表36:历代内存技术参数

	DDR5	DDR4	DDR3	DDR2	DDR
单颗 DRAM最大密度	64Gbit	16Gbit	8Gbit	4Gbit	1Gbit
最大等效频率	6400MHz	3200MHz	1600MHz	800MHz	400MHz
预读取位宽	16bit	8bit	8bit	4bit	2bit
最大数据传输速率	6.4Gbps	3.2Gbps	1.6Gbps	0.8Gbps	0.4Gbps
工作电压	1.1v	1.2v	1.5v	1.8v	2.5v

资料来源：CSDN，JEDEC，51CTO，国盛证券研究所整理

二、行业利好层出不穷，自主可控势在必行

2.1 设备：供应链限制延续，国产替代加速

全球设备五强占市场主导角色。全球设备竞争格局，主要前道工艺（刻蚀、沉积、涂胶、热处理、清洗等）整合成三强 AMAT、LAM、TEL。另外，光刻机龙头 ASML、过程控制龙头 KLA 市占率较高。根据彭博，ASML、AMAT、LAM Research、TEL、KLA 五大厂商2021财年收入合计 845亿美元，占全球市场约 82%。

图表37：全球半导体设备厂商排名（亿美金）

财年截止日	公司总部主要产品领域			2021年营收2020年营收22/21yoy			2021年市占率毛利率净利率
2021/10/31	应用材料	美国	薄膜沉积、刻蚀、离子注入等	230. 6	172.0	34.1%	22. 5%	47. 4%	25.5%
2021/12/31	阿斯麦	荷兰	光刻等	220.1	159.6	37.9%	21. 5%	52.7%	31. 6%
2021/6/30	泛林集团	美国	刻蚀、薄膜沉积、清洗等	146.3	100.4	45. 6%	14.3%	46. 6%	26.7%
2022/3/31	东京电子	日本	薄膜沉积、刻蚀、涂胶显影等	178.5	132.0	35.2%	17. 4%	45.5%	21. 8%
2021/6/30	科磊	美国	检测、量测等	69.2	58.1	19. 2%	6.7%	62. 2%	30.0%
2022/3/31	爱德万测试	日本	测试等	37.1	29.5	25. 8%	3.6%	56. 6%	20.9%
2021/12/31	泰瑞达	美国	测试等	37.0	31.2	18. 6%	3.6%	59.6%	27. 4%
	前七家营收合计			918.8	682.8	34. 6%	89. 6%
	2021年全球设备市场			1026.0	712.5	44.0%	100%

资料来源：彭博，国盛证券研究所

中国大陆 12寸晶圆厂扩产迅速，全球占比持续提升。根据 SEMI，全球300mm晶圆产能在 2022年-2025年复合增速有望达到接近 10%，至 2025年达到 920万片/月。其中，中国大陆 300mm 晶圆厂产能在全球的占比将从 2021 年的 19%提升至 23%，有望在2025 年成为全球产能第二的地区，仅次于届时韩国 24%的占比。此外，中国台湾省的产能占比预计将在 2021 年-2025 年下降 1%，到 2025 年占比 21%，日本产能占比从2021 年的 15%下降至 2025 年的 12%。

图表38:全球300mm晶圆厂产能（千片/月）

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

设备国产化率较低，海外龙头垄断性较高。我国半导体设备市场仍非常依赖进口，从市场格局来看，细分市场均有较高集中度，主要参与厂商一般不超过 5家，top3份额往往高于 90%，部分设备甚至出现一家独大的情况，目前国内厂商目标市场主要是国内晶圆厂需求，尤其是内资投建的需求。

设备国产化率较低，国产厂商成长空间巨大。我国半导体设备市场仍非常依赖进口，目前国内厂商目标市场主要是国内晶圆厂需求，尤其是内资投建的需求，潜在收入目标空间较大。

BIS出台新出口管制，国产替代需求迫切。2022年10月7日，美国商务部工业与安全局（BIS）公布了《对向中国出口的先进计算和半导体制造物项实施新的出口管制》。根据卓纬律师事务所，新规则主要集中在对某些高端计算半导体芯片、超级计算机最终用途交易，涉及实体清单（Entity List）的交易以及某些半导体制造项目和某些集成电路（IC）最终用途的交易。包括“将某些先进、高性能的计算机芯片和含有此类芯片的计算机商品加入商业管制清单”、“扩大《出口管制条例》（EAR）的适用范围”等。

图表39：《对向中国出口的先进计算和半导体制造物项实施新的出口管制》具体措施生效时间

具体限制条款	生效日期
对半导体制造物项的管制	2022年10月7日
对于美国人支持中国境内某些位于中国的半导体制造厂家研发使用集成电路的管制	2022年10月12日
对于先进计算和超级计算机的管制	2022年10月21日
其他管制规则或修订	2022年10月21日

资料来源：卓纬律师事务所，国盛证券研究所整理

同时，BIS 将 31 家中国实体列入 Unverified List（UVL），被列入的 31 家中国实体包括长江存储、北方华创等；药明生物等并移除 9家中国实体被移除。被列入UVL 后，实体将无法享受出口管制下的许可例外。此外，UVL 实体在进行出口、再出口及转让受 EAR管辖物项的交易时，需获取 UVL 声明，该声明附带许多调查义务；出口商在向 UVL 内实体出口商品时，需进行电子出口信息申报。很大程度上增加了交易成本。

根据卓纬律师事务所，在公告中，BIS将 31家中国实体被列入UVL 的理由为：由于这些实体处于美国政府控制之外，BIS无法对其进行最终用途核查，因此无法确定这 31家中国实体是否为“善意诚信的”（Bona fide），即 BIS 无法确定 31 家中国实体对于《出口管制条例》（ERA）的物项的最终用途是否具有合法性和可靠性。同理，由于原 UVL 中的9 家中国实体积极配合 BIS 并完成最终用途的核查，BIS 将这 9 家中国实体从 UVL 中移除。

国内国产化逐渐起航，从 0 到 1 的过程基本完成。北方华创产品布局广泛，刻蚀机、PVD、CVD、氧化/扩散炉、退火炉、清洗机、ALD等设备新产品市场导入节奏加快，产品工艺覆盖率及客户渗透率进一步提高，在集成电路领域主流生产线实现批量销售，产品加速迭代；第三代半导体、新型显示、光伏设备产品线进一步拓宽，出货量实现较快增长。拓荆科技作为国内唯一一家产业化应用 PECVD 和 SACVD 设备的供应商，设备广泛用于中芯国际、华虹集团、长江存储、合肥长鑫、厦门联芯、燕东微电子等国内主流晶圆厂，PEALD已实现销售；中微公司介质刻蚀机已经打入5nm制程，新款用于高性能Mini-LED 量产的 MOCVD 设备 UniMax 2022H1 订单已达到 180 腔；芯源微前道涂胶显影设备在 28nm 及以上多项技术及高产能结构方面取得进展，公司前道物理清洗设备已经达到国际先进水平并成功实现国产替代，新签订单结构中前道产品占比大幅提升；华海清科 CMP 设备在逻辑芯片、3D NAND、DRAM制造等领域的工艺技术水平已分别突破至 14nm、128 层、1X/1Ynm，到 2021 年底，公司 CMP 设备累计出货超过 140 台，未发出产品的在手订单超 70台。盛美半导体主要设备产品包括兆声波单片清洗设备、单片槽式组合清洗设备及铜互连电镀工艺设备，客户涵盖海力士、长江存储、中芯国际等。精测电子、上海睿励在测量领域突破国外垄断。

2.2 材料：需求持续增长，国产化迈入深水区

全球半导体材料市场规模有望在 2023年超过 700亿美金。根据SEMI，2021-2023年的晶圆厂建设投资达到历史新高，仅2022年的支出就增长了14%，达到近260亿美元。2022年将有28个新量产晶圆厂开始建设，其中包括23个300mm晶圆厂和5个200mm及以下晶圆厂。晶圆厂的投建，晶圆产能的扩充带来半导体材料需求持续增长，继2021年市场规模创新高后，SEMI 预计 2022 年全球半导体材料市场规模将同比再增长 7%，其中晶圆制造材料 2022年有望同比增长 8.4%，封装材料增长3.9%。

图表40:2018-2024F全球晶圆厂建设支出（百万美金）

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

图表41：全球半导体材料市场规模（十亿美金）

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

中国大陆半导体材料市场全球占比逐步提升。根据EET Asia，强劲的下游需求及晶圆产能的扩张驱动 2021年全球半导体材料市场规模同比增长 15.9%达到 643亿美金新高。其中晶圆制造材料和封装材料市场规模分别为 404亿美金和239 亿美金，同比增长15.5%和16.5%。晶圆制造环节中的硅片、化学品、CMP 和光掩膜环节是增速最快的几大领域。

分地域来看，中国大陆半导体材料市场规模近几年在全球的占比持续提升，2021年占全球比重提升至 18.6%，已成为仅次于中国台湾省的全球第二大区域。

图表42：2019-2021年分地区半导体材料市场营收

半导体材料市场（亿美金）	2019	2020	2021
中国台湾	114.49	127. 2	147.11
中国大陆	87.17	97.83	119.29
韩国	88.85	91.19	105.72
日本	77. 08	79.02	88.11
其他	64.15	67.7	78.01
北美	56.23	55.64	60.36
欧洲	39.19	36.22	44.14
总计	527.16	554.79	642.73

资料来源：EETAsia，国盛证券研究所

图表43：中国大陆半导体材料市场全球占比逐步提升

资料来源：EETAsia，国盛证券研究所

半导体材料国产化率仍待转化。在国家产业政策大力扶持和国内半导体市场稳定增长等利好条件下，特别是国家“02专项”等专业化科研项目的培育下，国内半导体材料领域将涌现更多具有国际竞争力的公司和产品，在更多关键半导体材料领域实现进口替代，打破国外厂商的垄断。半导体芯片制造工艺半导体将原始半导体材料转变成半导体芯片，每个工艺制程都需要电子化学品，半导体芯片造过就是物理和化学的反应过程，半导体材料的应用决定了摩尔定律的持续推进，决定芯片是否将持续缩小线宽。目前我国不同半导体制造材料的技术水平不等，但整体与国外差距较大，存在巨大的国产替代空间。各类材料持续持续突破，业绩佐证国产替代正式开幕。随着半导体市场晶圆代工的持续扩产，对于晶圆制造中不可缺失的基础材料将会有着非常大的需求拉动，而在此阶段我们可以看到随着技术及工艺的推进以及中国电子产业链逐步的完善，在材料领域已经开始涌现出各类已经进入批量生产及供应的厂商。

2.3 零部件：供不应求，市场空间超 500亿美金

2022年全球半导体零部件市场规模或超过 500亿美金。根据富创精密招股书及国内外半导体设备厂商公开披露信息，设备成本构成中通常原材料（不同类型的精密零部件产品）占比 90%以上为原材料，考虑国际半导体设备公司毛利率通常在 40%-45%左右，则全部精密零部件市场约为全球半导体设备市场规模的 50%-55%。根据SEMI，2021年全球半导体设备市场规模达到 1025亿美金，预计2022年进一步提升 14.7%至 1175亿美金。若按零部件占设备市场规模的 50%测算，则 2022 年全球半导体零部件市场规模或超过 500亿美金。

根据 SEMI，2019-2021 年中国大陆半导体设备销售额占全球的平均比重为 25.9%，若以此作为大陆零部件市场占全球的比重进行测算，则 2022 年中国大陆零部件市场规模为152亿美金。

图表44：半导体关键子系统市场规模及增速（十亿美金）

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

富创精密在招股书中采用了成本占比法测算精密零部件市场空间，公司根据不同类型设备 2020 年公布的市场规模，以及国内代表性公司披露的原材料成本，和精密零部件在成本中的占比，并考虑设备厂商毛利率水平，累加得到公司主要产品的全球市场规模约160亿美金。

图表45：根据不同类型设备2020年公布的市场规模累加得到富创精密主要产品市场规模（亿美金）

2020年全球工艺和结构模组产品气柜和气体主要产品全设备名称市场规模零部件占比占比
2020年全球工艺和结构模组产品气柜和气体主要产品全设备名称市场规模零部件占比占比						管路占比	球市场规模
薄膜沉积设备	172	14.0%	11.5%	9.0%	59
刻蚀设备	137	19.5%	8.0%	12.5%	55
光刻设备	134	7.5%	1		10
清洗设备	35	12. 0%	1		4
涂胶显影设备	24	12. 0%	17.5%		7
化学机械抛光设备	16	19. 5%	12. 5%	1	5
热处理设备	15	17. 5%	11.5%	12.5%	6
离子注入设备	14	12. 0%	5.0%	2. 0%	3
去胶设备	5	17.5%	11. 5%	12.5%	2
其他前道设备、测试设备和封装设备	160	5.0%	1	1	8
合计	712	11.8%	5.6%	5.0%	160

资料来源：富创精密招股说明书，国盛证券研究所

欧洲企业引领真空系统行业。根据SEMI，2020年半导体全球真空子系统市场规模为 27亿美金，约占关键子系统的 22.1%。真空子系统主要包括真空泵、压力表和真空阀。目前市场被欧洲及日本企业占据，欧洲厂商份额超过 60%且有持续提升的趋势，其中Edwards，Pfeiffer，VAT Valve 三家占全球份额的 55%，日本厂商份额约 22%。

图表46：真空子系统供应商全球地域格局

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

刻蚀、沉积需求驱动电源系统高增速。SEMI测算电源系统占半导体关键子系统的从 2016年的 9.8%提升至 2021 年的 13%，从量价角度来看，平均每个反应腔需要的射频电源系统数量持续增加，同时下游对以高频为代表的高端电源子系统需求增加带来平均价质量的增加。多重曝光及 3D NAND层数不断增加，带来了对刻蚀、沉积步骤的需求提升，以 3D NAND 为例，时间更长、更复杂的刻蚀步骤对电源系统解决方案的需求也在不断提升。从下游应用来看，电源系统中 71%的需求来源于刻蚀设备。

图表47：电源系统市场规模及增速（按应用分）

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

图表48:电源系统下游应用需求分布

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

2020年中国晶圆厂前道设备零部件采购额超过 10亿美金。根据芯谋研究，2020年中国大陆晶圆厂 8英寸和12英寸前道设备零部件采购金额超过10 亿美金。其中不含海外厂商在国内的产线，中国内资晶圆厂采购金额约 4.3 亿美金。中国晶圆厂采购的设备零部件主要包括石英（Quartz）、射频发生器（RF Generator）、各种泵（Pump）等，分别占零部件采购金额的比重≥10%。此外各种阀门（Valve）、吸盘（Chuck）、反应腔喷淋头（Shower Head）、边缘环（Edge Ring）等零部件的采购占比也较高。

如果以 2020年全球192亿美金的市场规模为基础，中国的10亿美金采购额占全球的不到 5%，我们认为主要是因为国内设备厂商正处于持续研发突破，产品初步起量阶段，也因此随着国产设备厂商的放量，未来国内零部件需求预计会快速增长。

图表49:2020年中国晶圆厂商采购的8-12寸晶圆设备前道零部件产品结构

资料来源：芯谋研究22Q1，国盛证券研究所

全球前十大关键子系统供应商市占率自 2010 年起始终维持在约 50%。2000-2010 年伴随收购并购，行业持续整合，全球关键子系统前十大厂商的合计份额逐步提升，2010年以来前十大家的份额始终维持在 50%左右的水平。2020 年，蔡司仍占据第一位置，受益于对射频电源子系统的强劲需求，MKS超过 Edwards跃居第二。

图表50：2020年全球前十大关键子系统供应商

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

图表51：前十大厂商全球份额

资料来源：SEMI，国盛证券研究所

三、边际改善，拐点已至

3.1 存储：供需改善，价格触底

3.1.1 DRAM：周期轮动，价格底部

2022年供需位元差加大，供大于求困局未破。根据TrendForce，2023年DRAM 市场需求位元成长率为8.3%，系近年来首次低于 10%，远低于供给位元成长的 14.1%。因此2023年的DRAM 市场在供过于求的情势或愈演愈烈，供大于求仍是当前困局。

图表52：供需位元状况及预测（左轴：位元差。右轴：供给位元增速，需求位元增速）

资料来源：Trendforce，国盛证券研究所

下游需求疲软，DRAM 市场规模连续多季度萎缩。2022 年疲弱的经济状况和高通胀率降低了全球范围内个人电脑、智能手机和其他消费电子产品的需求，DRAM 需求也因此下降。预计 2022年下半年DRAM 销售额将下降 40%至 293 亿美元，而 2022 年上半年销售额达 490亿美元。同时，根据 CFM闪存市场，三季度存储市场规模环比大跌 29.72%至177.64 亿美元，创10个季度新低，预计2022年 Q4市场规模将进一步环比下跌。

图表53:DRAM市场营收半年度情况

资料来源：科技号，国盛证券研究所

图表54:DRAM全球市场规模季度变化

资料来源：CFM闪存市场，国盛证券研究所

2022 年 Q4 多厂商业绩下行，行业平均下跌达 30%。

三星：2022 年 Q4，DRAM 销售收入达 54.05 亿美元，环比减少 23.6%，市场份额为44.5%。DRAM Bit 出货量环比高个位数增长，ASP 环比下跌超 30%。

SK 海力士：2022 年 Q4，DRAM 收入达 34.07 亿美元，环比减少 35.3%，DRAM 出货量环比持平，ASP 下跌超 30%。

美光：2022 年 Q4，DRAM 收入为 28.29 亿美元，环比下跌 41.2%，DRAM Bit 出货量环比下降约 25%，DRAM ASP 环比减少 20%以上。

南亚科技：2022 年 Q4，DRAM 收入环比减少 30.3%至 2.53 亿美元。

华邦电子:2022 年 Q4，DRAM 收入环比减少 29.8%至 1.06 亿美元。

图表55:2022年Q4各原厂DRAM营收排名(百万美元)

排名	公司	DRAM销售收入（百万美元）	市场份额	环比
1	三星	5405	44.5%	-23.6%
2	海力士	3407	28.0%	-35.3%
3	美光	2829	23.3%	-41.2%
4	南亚	253	2.1%	-30.3%
5	华邦电子	106	0.9%	-29.8%
	其他	155	1.3%	-27.1%
	总计	12155	100%	-31.8%

资料来源：CFM闪存市场，国盛证券研究所

库存端，以美光各季库存进行追踪，自 2021 年 Q1 开始，公司库存逐步进入下降通道，至2021 年Q4达到底部。自此开始，受下游需求疲软影响，公司库存水位逐步增加，至2023Q1，公司库存水位已达近三年最高点，为 81.29 亿美元，环比 2022 年 Q4 增幅超22%。高库存水位下，各厂商去库存压力迫在眉睫，同时叠加需求疲软，直接导致DRAM市场产品价格大幅下跌。

图表56：美光各季度库存（亿美元）

资料来源：wind，国盛证券研究所

供需对峙下，存储厂商唯有降价。根据 Trendforce，2023年 Q1 下游各领域产品价格均有超过 10%的下降。目前来看，PC制造商仍有9至13周的DRAM库存等待消化，但移动设备领域的库存水平相对健康，不过定价仍预计要下降 10-15%。由于消费者对DRAM的需求低迷，供应商将销售的目光投向了服务器方面，然而这却导致服务器DRAM 库存的大量堆积。

图表57：DRAM产品价格变动预测

	1Q23E	2Q23F
PC DRAM	DDR4:down 15-20%DDR5:down 18-23%	DDR4:down 8-13%DDR5:down 10-15%Blended ASP:down 10-15%
Server DRAM	DDR4:down 20-25%DDR5:down 23-28%Blended ASP:down 20-25%	DDR4:down 13-18%DDR5:down 15-20%Blended ASP:down 13-18%
Mobile DRAM	down 13-18%	down 10-15%
Graphics DRAM	down 18-23%	down10-15%
Consumer DRAM	down 18-23%	down 10-15%
TotalDRAM	down -20%	down 10-15%

资料来源：TrendForce，国盛证券研究所

考虑到 DRAM 主流产品和利基产品的定位、单价和格局等不尽相同，我们对 DRAM 价格分主流产品和利基产品两大类进行跟踪。

主流产品：现货和合约价均下跌。

➢ 合约价：以 DDR4 8Gb 1Gx8 2133Mbps(基于 8G 存储)为例，在经历 2022 年 10 月份合约平均价稳定后，至2023年1月价格进一步下跌至1.81美元，月度环比跌幅约 22%。

➢ 现货价：以 DDR4 16G (2G*8) 2666 Mbps 和 DDR4 8G (1G*8) 2666 Mbps 为例，整体下跌趋势延续已久，进入 2023年主流现货平均价跌幅趋缓，但仍未见反弹。截至 2023 年 4 月 6 日，以上所述的 16GB 和 8GB 产品现货价格分别为 3.21 美元和1.65 美元。

图表58:DRAM主流合约平均价（美元）

资料来源：wind，DRAMexchange，国盛证券研究所

图表59:DRAM主流现货平均价（美元）

资料来源：wind，DRAMexchange，国盛证券研究所

利基产品：价格仍在探底。

合约价：

➢ DDR4：我们以 DDR4 4Gb 256Mx16 为例。下跌未见放缓趋势，截至 2023 年 2 月底产品价格为 1.24 美元，月度环比跌幅约 4.6%。

➢ DDR3:我们以 DDR3 4Gb 256Mx16 为例。与 DDR4 利基产品同样保持下探趋势，截至 2023 年 2 月底产品价格为 1.30 美元，月度环比跌幅约 5.7%。

现货价：我们以DDR3 4Gb 512Mx8 1600MHz产品为例，现货价格已至上一轮周期底部，利基市场主要面向存储速度性能不太高的市场，上一轮 DDR3 周期价格上行系三星、海力士等龙头厂商为准备利润更高的DDR5生产，逐步淘汰DDR3 产能，导致DDR3短期内供需失衡所致。同样，在本轮的DDR3价格下行周期中，三星放缓 line13的DDR3产能转换至CIS，也给供给端带来更多压力。本轮底部区间，在行业面临寒冬，下游需求疲软，供给过剩的背景下，价格反弹压力较大。

图表60：利基合约平均价（美元）

资料来源：wind，DRAMexchange，国盛证券研究所

图表61：利基现货平均价（美元）

资料来源：wind，DRAMexchange，国盛证券研究所

3.1.2 NAND Flash：供需修复，价格有望逐步企稳

NAND Flash 寡头地位逐步增强，根据Trendforce数据显示，CR6 包括三星、铠侠、西部数据、美光、英特尔、海力士总体市场规模占比约99%，其中三星、铠侠、西部数据三家行业龙头，约占比 70%的市场份额，在市场上有较大的影响力。

图表62:NANDFlash行业各企业市占率

资料来源：Trendforce，国盛证券研究所

根据 Trendforce 数据的预测，预计受益于下游新增需求的快速发展，NAND Flash 的需求量也会有增长趋势。从行业供给格局来看，三星依旧占领较大的市场份额，但还未形成绝对的寡头地位，且国内公司长江储存也将持续发展，有望进一步提升市场份额。

图表63：等效12"NAND Flash产能情况（千片/月）

资料来源：TrendForce，国盛证券研究所

2022 年 10 月 26 日，存储芯片大厂铠侠(Kioxia)和西部数据(Western Digital)在日本庆祝位于四日市最先进制程晶圆厂 Fab7 完工。此Fab7晶圆厂第一期的总投资约为 1万亿日元(约合人民币 487.97 亿元)，具备生产第六代 162层NAND Flash闪存和未来更先进3DNAND Flash 闪存的能力，计划于 2023 年初开始出货 162 层 NAND Flash 闪存。头部厂商已正逐步覆盖 3D NAND 236及 256层甚至更高叠层工艺制程，持续技术迭代更新。

图表64:NANDFlash厂商技术路径汇总

NAND厂商层数技术路线汇总
厂商名称	时间	最新层数进展
三星	2013年	24层128Gb第一代V-NAND Flash
	2014年	32层128Gb第二代V-NAND Flash
	2015年	48层256Gb第三代V-NANDFlash
	2016年	64层256Gb第四代V-NANDFlash
	2018年	96层256Gb第五代V-NAND Flash
	2019年	128层第六代V-NANDFlash
	2020年	176层第七代V-NANDFlash
美光	2016年	32层第一代3DNAND Flash
	2017年	64层第二代3DNANDFlash
	2018年	96层第三代3DNANDFlash
	2019年	128层第四代3DNANDFlash
	2020年	全球首款176层3DNANDFlash量产
	2022年1月	已批量出货176层3DNANDFlash
	2022年7月	推出全球首款232层3DNANDFlash，该产品现已在美光新加坡工厂量产
SK海力士	2014年	3D NAND Flash
	2015年	36层3D NAND Flash
	2016年	48层3D NAND Flash
	2017年	72层3D NAND Flash
	2018年	96层3D NAND Flash
	2019年	128层4D NAND Flash
	2020年	176层4D NAND Flash
	2022年8月	推出业界最高238层4D NANDFlash，将于明年上半年投入量产
铠侠(东芝)	1987年	东芝在世界上最早开发出NANDFlash
	2007年	发布3D堆叠结构闪存产品
	2012年	24层BiCS1 FLASH 3D NAND Flash
	2015年	48层BiCS2 FLASH 3D NAND Flash
	2017年	64层BiCS3 FLASH 3D NAND Flash
	2018年	96层BiCS4 FLASHM 3D NAND Flash
	2019年	128层BiCS5 FLASH 3D NAND Flash
	2020年	112层第五代BiCSFLASH3DNAND Flash
	2021年	铠侠与西数发布162层BiCS6FLASH3DNANDFlash

资料来源：全球半导体观察，国盛证券研究所

NANDFlash 需求端受到全球人工智能和机器学习对海量数据处理，其市场规模正快速增长。而 NAND Flash主要覆盖的下游应用设备为手机、服务器、PC 及车载工控等，我们认为，手机及 3C 产品的储存容量和硬盘搭载率提升将推动 NAND Flash 需求量持续增高。对于服务器设备，云端储存及处理数据场景越发增长，服务器需求量及单设备搭载量同样推动 NAND Flash 市场的需求量提升。除此传统需求领域外，随着车载智能化的逐步提升，车载 NAND Flash市场也有望迎来高速增长。

1)手机及传统 3C产品，NAND单机搭载量提升

近十年，智能手机作为成熟市场，每年全球手机出货维持在11至13亿部左右，保持稳定波动。而随手机智能化水平越发提升，其摄影摄像功能、高清显示功能及各类多功能软件所消耗的储存空间持续增长，用户对于手机的储存空间越发增加。智能手机市场对应Flash市场的增长逻辑，主要来源于单机搭载量的持续提升。

图表65：全球智能手机季度出货量

资料来源：IDC，国盛证券研究所

根据 Counterpoint 数据显示，2020 年智能手机 NAND 闪存平均容量首次突破 100GB 大关。在 iOS和Android手机中有所不同。在 iOS 手机中，2020年第四季度的平均NAND容量达到 140.9GB，而同期 Android 手机的平均容量为 95.7GB。Android 手机的平均容量在过去几年中一直在快速增长。2020 年 iOS 和 Android 手机的平均容量分别增长了5.6%和 20.5%。同时根据 Trendforce 数据显示，预估 2023 年智能手机 NAND Flash 单机搭载容量年成长仍能维持 22.1%。我们认为，IPhone产品组合仍全线往更高容量 1TB靠拢；Android 高端机种也跟进将 512GB 做为标准配备，中低端机储存空间则随硬件规格持续升级而提高，因此整体平均容量仍有增长空间。

图表66：智能手机NAND闪存平均容量（GB）

资料来源：Counterpoint，国盛证券研究所

全球PC市场（包括笔电、桌面PC、工作站等）在2020-2021年期间迎来强换机周期且居家办公刺激需求端提前消费，根据 IDC 数据统计，2021 年全球 PC 出货量达 3.46 亿台。2022年需求迎来疲软态势，根据IDC数据预测，2022年整体出货量将下滑至 2.93亿台，同比降低 15.2%。

另外，由于消费市场需求减缓，教育市场也获基本满足，及因经济状况弱化同样使商用市场需求遭到挤压。根据 IDC 数据预测，预计 2023 年全球 PC 市场将进一步萎缩。PC加上平板电脑的整体市场预估 2023年下降2.6%，预计在2024 年恢复成长。

图表67:全球PC季度出货量

资料来源：IDC，国盛证券研究所

根据 IDC 数据，由于2020-2021年受到居家办公的提前消费影响，平板电脑（包括二合一的可拆卸式平板在内）市场在 2020/2021 年出货量达到 1.65/1.69 亿部，同比增长13.8%/2.4%。但随 2022 年消费逐步疲软，根据 IDC 数据，2022 年全球出货量同比下滑 3.6%至 1.63 亿台。

图表68：全球平板电脑年度出货量

资料来源：IDC，国盛证券研究所

PC 及移动平板电脑作为存量市场，整体年度出货量波动不大，基本维持亿部的出货量。近些年随电脑固态硬盘替代传统硬盘趋势及单机储存量提升，其中SSD搭载率有所提升。据中国闪存市场 ChinaFlashMarket 数据，预计到 2018 年 SSD 240GB 价格与 1TB HDD同价的，在笔记本电脑上的搭载率将达到 52%。到2019年 SSD 480GB价格与1TB HDD同价的时候，在笔记本电脑上的搭载率将达到 65%以上。另外，消费类 SSD在零售渠道市场每个月也有 200万片硬盘升级 SSD的出货量。

图表69:SSD在电脑市场搭载率（%）

资料来源：中国闪存市场，国盛证券研究所

据中国闪存市场数据显示，2020年笔记本市场SSD的搭载率已经高达 80%，且512GBSSD出货量大幅增加。其中价位更加低廉的中低端市场是其成长驱动力。

图表70:SSD近三年在台式机及笔电搭载率（%）

资料来源：中国闪存市场，国盛证券研究所

2)AI 带动服务器及云端数据储存有望快速放量，进一步推动 NAND Flash 需求

云计算时代市场的快速增长，云储存、云计算的数据量不断提高。在数字化时代的发展下，随工作量的云上迁移和云本地应用的加速开发，在移动互联网技术不断迭代升级的背景下，全球数据量呈现爆发式增长。根据 IDC 数据显示，全球数据储量由 2016 年的16ZB 增长至 2021 年的 54ZB，复合年均增长率为 27.5%，随着数字经济的不断发展，预计 2022年全球数据储量将达61ZB。

图表71：全球数据储存量情况（ZB）及增速

资料来源：IDC，国盛证券研究所

根据 Omdia 数据，云数据及企业级数据储存需求将在 2026 年达到 5255 亿每 GB 当量，2021 年至 2026 年，CAGR 将达到 33.0%。

图表72：云数据及企业级数据储存需求（百万/GB）

资料来源：Omdia，国盛证券研究所

3)车载 NAND Flash 有望受汽车智能化持续增长

2022年全球新能源汽车销量突破千万。根据Clean Technica数据，2022年全球新能源汽车销量突破千万达 1009.12 万辆，占整体汽车市场 14%份额，其中比亚迪以 184.77万辆的全年销售数据获得全球销量冠军。根据中国汽车工业协会数据，2023年1月和 2月我国新能源汽车月度销量分别为 40.78 万辆和 52.49 万辆，由于 1-2 月为汽车销量传统淡季，2023 年 1 月与 2 月销量与 2022 年 12 月 81.38 万辆的月销量相比仍有差距。后续随着汽车电动化进程不断深化，我们认为全球范围内新能源汽车销量将会维持高速增长态势。

图表73：2022年全球新能源汽车销量（分企业，万辆）

资料来源：CleanTechnica，国盛证券研究所

图表74:中国新能源汽车月销量（辆）

资料来源：中国汽车工业协会，Wind，国盛证券研究所

根据 IDC 及 IHS 数据显示，车用 DRAM 和 NAND 市场规模将从 2020 年的 20.4 亿和 12.6亿，增长到 2025 年的 85 亿美元和 61 亿美元，预计年复合增长率为 33%和 37%。

车规级 NAND Flash 需要符合 AEC-Q100 等车规标准，随着汽车行业智能化、网联化的演进，与SOTA（软件在线升级），MaaS（出行即服务）得以实现，市场对车载存储的程序和处理的数据量提出更多的新需求。

车用存储芯片规模成长的驱动因素，主要为三个方面，首先为智能座舱产生巨量数据交互，其次是 ADAS 系统及车载娱乐系统。随着自动驾驶的普及及自动驾驶等级的提升（L2\~L5），会产生大量的道路和环境数据，用于收集车辆运行和周边环境数据的各类传感器也会越来越多，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，根据安全和功能需要对数据进行处理和保存，从而产生了大容量NAND 存储的需求。英特尔估计，自动驾驶汽车每天将产生 4000GB 的数据量，即再低等级的自动驾驶车辆也需要大量车载数据存储。根据 Semico Research 数据显示，L1/L2 级别的自动驾驶需要 8GB 的 NAND 容量，而 L3为256GB，到L5的时候需要1TB，自动驾驶技术升级对 NAND需求呈现指数级的增长。

价格端：环比下降收窄，价格将逐步企稳

考虑到 NANDFlash主流产品和利基产品的定位、单价和格局等不尽相同，我们对NANDFlash价格分主流产品和利基产品两大类进行跟踪。

主流价格：现货价增长后企稳，合约价自 2022年6月开始下跌。

现货价：以 MLC NAND Flash 64Gb（8Gx8）及 MLC NAND Flash 32Gb（4Gx8）为例，经历 2022 年 4 月涨价后，价格逐步企稳跌幅趋缓。截至 2023 年 4 月 7 日，以上两款64Gb 和 32Gb 价格分别为 3.85 美金和 2.14 美金。

图表75:MLCNANDFlaSh芯片现货平均价（美金）

资料来源：DRAMexchange，WIND，国盛证券研究所

合约价：以 MLC NAND Flash 128Gb（16Gx8）、MLC NAND Flash 64Gb（8Gx8）及 MLCNAND Flash 32Gb（4Gx8）三款为例，从 2021 年 7 月价格稳定后，在 2022 年 6 月开始出现价格下降，截至 2023 年 2 月 24 日，以上三款合约价分别为 4.14/2.98/2.59 美金。

图表76:MLCNANDFlash芯片合约价平均价（美金）

资料来源：DRAMexchange，WIND，国盛证券研究所

3.2 模拟：库存修复，价格止跌

模拟行业边际改善。模拟料号整体 3 月跌幅收窄，部分料号价格回暖。预计 Q2 价格进一步趋于稳定。行业库存持续去化，国内产品在原厂及经销商库存基本修复至正常水位。

大空间+高增速+低波动优质赛道。IC insights 预测 2021\~2026F 模拟 IC CAGR 为半导体各品类中最高，达 11.8%。WSTS 数据显示，2012-2020 年模拟电路需求同比增速波动相较数字电路更小，成长更具稳定性。

图表77：半导体各品类2021-2026FCAGR对比

资料来源：ICInsights，国盛证券研究所

图表78：模拟电路&数字电路同比增速波动对比 (亿美金，%)

资料来源：Wind，国盛证券研究所

分应用领域：通讯设备占比巨大，汽车领域为第二大应用领域。通讯设备占比最大，预计2022 年占比37.5%，较2018年+0.9pct；汽车领域市场为第二大应用领域，预计2022年占比 24.7%，较 2018年+1.7pct；工业/电脑领域市场份额占比小幅降低，预计2022年较 2018 年分别变动-1.1pct/-1.0pct 至 19.5%/6.5%；消费电子/政府及军用领域相对稳定，预计 2022 年较 2018 年分别变动-0.2pct/-0.3pct 至 10.8%/1.0%。

分地区：亚太地区模拟芯片需求较大，国内市场最为突出。2020年，中国大陆为全球最大模拟芯片市场，占比 36%。

图表79：模拟电路不同应用领域销售额比例（%)

资料来源：ICInsights，国盛证券研究所

图表80：2020年全球模拟芯片市场规模比例(%)

资料来源：中商产业研究院，国盛证券研究所

消费需求中高端市场仍然坚挺，需求反弹国内模拟 IC公司更为受益。恩智浦2022Q3法说会表示需求下滑主要影响中低端安卓机型，高端需求仍然坚挺，超宽带、移动支付等新兴功能仍在增长。由于本土模拟 IC公司的客户结构中安卓机型占比更高，因此本次周期下行受到冲击更大。未来若消费需求反弹，国内模拟 IC公司将由量价齐跌转向量价齐升，营收、业绩和利润率都将迎来拐点，下游消费占比较高的模拟 IC公司将贡献较大的业绩弹性。

四、投资建议

产业周期：

1）产业周期拐点：韦尔股份、兆易创新、杰华特、卓胜微、唯捷创芯、艾为电子、三安光电。

2）重点关注存储拐点：兆易创新、东芯股份、北京君正、香农芯创、深科技、普冉股份、佰维存储。

3）中小市值次新、有新品和应用拓展逻辑，消费链条：龙迅股份、帝奥微、恒玄科技、芯海科技、乐鑫科技、中颖电子；家电工控链条：必易微、芯朋微、峰岹科技、赛微微电。

4）制造封测重资产：中芯国际、燕东微、长电科技、通富微电、华天科技、晶方科技。5）SiC：三安光电、山东天岳、东尼电子、中瓷电子；IGBT：宏微科技、士兰微、斯达半导、时代电气、闻泰科技、扬杰科技、新洁能。

国产化：

制造：中芯国际、华虹半导体、三安光电、华润微。

设备：北方华创、新益昌、华海清科、中微公司、拓荆科技、芯源微、长川科技、万业企业。

材料：彤程新材、雅克科技、凯美特气、鼎龙股份、兴森科技。

零部件：富创精密、新莱应材、国力股份、江丰电子。

ChatGPT 高算力：

算力芯片：景嘉微、芯原股份、海光信息、寒武纪。

应用：大华股份、海康威视。

存算一体：兆易创新、北京君正、东芯股份、深科技、普冉股份、佰维存储。

先进封装：长电科技、通富微电、甬矽电子。

封装设备：新益昌、长川科技、华峰测控。

IC载板：兴森科技。

SAM视觉升级相关标的：

芯片：韦尔股份、龙迅股份、富瀚微、思特威。

应用：海康威视、大华股份。

视觉方案：虹软科技。

光学：晶方科技、舜宇光学、永新光学、水晶光电、联创电子、苏大维格、瑞声科技、丘钛科技、欧菲光。

五、风险提示

下游需求不及预期：若下游市场的增速不及预期，相关供应链公司的经营业绩将受到不利影响。

中美科技摩擦：若中美科技摩擦进一步恶化，将对下游市场造成较大影响，从而对供应链公司造成不利影响。

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投资建议的评级标准		评级	说明
评级标准为报告发布日后的6个月内公司股价（或行业指数）相对同期基准指数的相对市场表现。其中A股市场以沪深 300 指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的)或三板做市指数(针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准，美股市场以标普500 指数或纳斯达克综合指数为基准。	股票评级	买入	相对同期基准指数涨幅在15%以上
		增持	相对同期基准指数涨幅在5%~15%之间
		持有	相对同期基准指数涨幅在-5%~+5%之间
		减持	相对同期基准指数跌幅在5%以上
	行业评级	增持	相对同期基准指数涨幅在10%以上
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		减持	相对同期基准指数跌幅在10%以上

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