2023年04月30日

PCB

ESSENCE

四行业快报

AI引爆算力需求,PCB行业迎市场增量

目国内大模型陆续发布，AI大模型拉动算力需求增长：百度发布AI大模型“文心一言”，阿里云官宣旗下AI大模型“通义千问”，已开启邀请测试。阿里达摩院发布了“通义”大模型系列。商汤科技董事长宣布推出大模型体系商汤日日新大模型体系，国内AI大模型相继发布，表明对算力需求的进一步提高。英伟达在GTC开发者大会上发布了AI领域的多款产品，包括为大型语言模型（LLM）设计的新款GPUH100、用于AI视频生成的GPUL4、AI超级计算服务DGXCloud等，AI的iPhone时刻已经到来，生成式AI将重塑几乎所有行业，英伟达表示公司将全力投入AI技术，推出新服务和硬件，为AI产品提供动力。

国AI服务器PCB价值量明显提升：AI服务器对芯片性能及传输速率要求更高，通常需使用高端的GPU显卡以及更高的PCIe标准。服务器平台的升级对PCB层数、材料等提出更高要求。目前 PCB主流板材为 8-16层，对应 PCle3.0 一般为 8-12 层，4.0为12-16层，而5.0 平台则在16层以上。从材料的选择上来看，PCle升级后服务器对CCL 的材料要求将达到高频/超低损耗/极低损耗级别。据产业调研，目前支持 PCle3.0 标准的 Purley平台 PCB 价值量约 2200-2400 元，支持 PCle4.0 的 Whitley平台 PCB 价值量提升 30%-40%，支持 PCle5.0 的 Eagle 平台的 PCB 价值量比 Purley 高一倍。据产业调研，通用服务器PCB采用8-10层M6板为主，训练服务器PCB18-20层M8板，推理型服务器PCB为14-16层M6板，AI服务器PCB价值量为1万-1.5万元，价值量明显提升。

目国内厂商持续加码FC-BGA封装基板，助力国产AI芯片突破：

FC-BGA封装基板主要用于CPU、GPU等算力芯片，基本被国外厂商垄断。为改变FC-BGA封装基板为国外垄断的情况，国产厂商逐步推动国产化替代，PCB厂商深南电路、珠海越亚、兴森科技等在逐步拓展。兴森科技接受投资者调研时表示，珠海FCBGA封装基板项目拟建设产能200万颗/月(约6,000平方米/月)已于2022年12月底建成并成功试产，预计于2023年第二季度开始启动客户认证。广州FCBGA项目拟分期建设2000万颗/月（2万平方米/月）的产线，于2022年9月实现厂房封顶，目前正在进行厂房装修，预计2023年第四季度完成产线建设，开始试产，较原定计划有所提前。现有CSP封装基板产能为3.5万平方米/月，其中广州基地2万平方米/月，珠海兴科项目1.5万平方米/月。国内厂商持续加码，助力国产AI芯片突破。

证券研究报告

PCB

投资评级领先大市-A

首次评级

行业表现

资料来源：Wind资讯

升幅%	1M	3M	12M
相对收益	-11. 6	11. 0	24.8
绝对收益	-12. 2	6.4	27. 2

马良分析师

目内容目录

1．大模型参数量指数型增长，AI浪潮拉动算力提升． 4
1.1．国内大模型陆续发布，英伟达重塑AI算力上限 4
1.2．GPT大型语言模型，参数量呈指数型增长. .4
2．算力带动AI服务器需求增长，PCB行业迎发展机遇 .6
2.1．AI服务器更适合大模型应用场景. .6
2.2．IC载板国产化进程加速，助力国产AI芯片突破. 11
3．相关公司.. 12
3.1．沪电股份 12
3.2．深南电路 12
3.3．兴森科技 12
3.4．胜宏科技 13
3.5．生益电子 13
3.6．生益科技 13
3.7．华正新材 14
4．风险提示：. 14

目图表目录

图1．百度AI大底座示意图..
图2．GPT-4对图片输入的理解.. 5
图3．GPT-4考试表现相较GPT-3.5的提升. 5
图4．CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC 的比较. .7
图5．英伟达GPU 推理表现. 8
图6．AI服务器工作负载及预期.. 8
图7．通用服务器浪潮NF5280M6图示 .9
图8．AI服务器浪潮NF5468M5图示.. .9
图9．英伟达H100 加速器规格比较.. .9
图10．：服务器行业下游结构． 10
图11．全球服务器、中国服务器市场规模 10
图12．全球服务器出货量（万台） 10
图13．中国服务器出货量（万台） 10
图14．中国服务器市场份额 (按营收) 11
图15．AI服务器采购占比. 11
表1：各代GPT系列所需要参数量． 5
表2：各科技公司关于类ChatGPT的技术布局概览（统计截止日期：2023.03.19）....
表3：服务器发展情况. .7
表4：AI服务器和传统服务器的不同. 8
表5：代表企业FCBGA国产化进程． 12

1.大模型参数量指数型增长，AI浪潮拉动算力提升

1.1.国内大模型陆续发布，英伟达重塑AI算力上限

国内大模型陆续发布：3月16日，百度发布AI大模型“文心一言”，在会上用PPT展示了文心一言在文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成五个使用场景中的综合能力。4月7日，阿里云对旗下AI大模型“通义千问”进行官宣，主要面向企业开启邀请测试。“通义千问”将核心功能分为四大类：撰写短文、职场助理、电影脚本和写封邮件。阿里达摩院已在该领域布局多年，2019年启动了大模型研发，2022年9月发布了“通义”大模型系列。4月10日，商汤科技董事长兼首席执行官徐立宣布推出大模型体系商汤日日新大模型体系，日日新大模型体系主要包括自然语言生成、文生图、感知模型标注、以及模型研发功能，即“商量（中文语言模型）”、“秒画（文生图）”、“如影（数字人视频生成）”、“琼宇（场景生成）”，“格物（物体生成）”。

大模型拉动算力需求增长，英伟达重塑AI算力上限：3月21日，英伟达在GTC开发者大会上发布了AI领域的多款产品，包括为大型语言模型（LLM）设计的新款GPUH10O、用于AI视频生成的GPU L4、AI超级计算服务 DGX CIoud等。与适用于GPT-3处理的 HGX A100 相比，一台搭载4对H100及双GPU NVLINK的标准服务器的速度快10倍，H100 可将LLM的处理成本降低一个数量级。公司CE0黄仁勋表示，AI的iPhone 时刻已经到来，生成式AI将重塑几乎所有行业；公司将全力投入AI技术，推出新服务和硬件，旨在为一系列AI产品提供动力。

图1.百度AI大底座示意图

资料来源：百度智能云官网，安信证券研究中心

1.2.GPT大型语言模型，参数量呈指数型增长

GPT3.5是一种大型语言模型（LLM），参数量大，精准度高。GPT-3.5采用深度学习中的Transformer架构，并通过大规模预训练(pre-training）的方式来学习自然语言处理任务，可以进行文本生成、对话生成、文本分类、命名实体识别、关键词提取等自然语言处理任务。

√ 语言模型（LM）是指对语句概率分布的建模。具体是判断语句的语序是否正常，是否可以被人类理解。它根据句子中先前出现的单词，利用正确的语序预测句子中下一个单词，以达到正确的语义。例如，模型比较“我是人类”和“是人类我”出现的概率，前者是正确语序，后者是错误语序，因此前者出现的概率比后者高，则生成的语句为“我是人类”。

√ 大型语言模型（LLM）是基于海量数据集进行内容识别、总结、翻译、预测或生成文本等的语言模型。相比于一般的语言模型，LLM 识别和生成的精准度会随参数量的提升大幅提高。

GPT-4功能升级，多模态拓展应用场景。2023年3月14日，0penAI正式发布GPT-4模型，早于此前23年下半年发布的时间规划。根据0penAI官方，GPT-4模型于2022年8月完成训练，之后通过6个月时间对模型进行了安全性研究、风险评估和迭代。GPT-4作为大型多模态模型，在多方面提升显著：

1）多模态大模型一一新增接受图片和文本输入并产生文本输出能力，能分析图片的符号意义，如理解图片中的“笑梗”；文字方面，GPT-4的输入限制由3000字提升至2.5万字，对于英语以外的语种支持有更多优化。

2）提升各种专业和学术水准并有较好表现。能处理更长更复杂的文本，在没有针对考试内容进行特别训练的基础上，GPT-4在各项测试中均取得较高成绩，如GPT-4在GRE考试中取得332+4分，GPT-4（novision）取得322+4分，而GPT-3.5分数为301+4分。

3）在安全、一致性上有较为明显的提升。根据OpenAI的对抗性测试和红队测试结果，相比GPT-3.5,GPT-4产生客观事实回答的可能性提升40%，响应违禁内容请求的可能性降低82%。

根据公开新闻整理，目前接入GPT-4支持的应用端已有微软的必应浏览器new Bing、嵌入于办公软件的 Microsoft 365 Copilot人工智能服务，外语培训教育机构多邻国的付费产品DuolingoMax、摩根士丹利等。我们认为，随着GPT-4等模型复杂度升级，并逐步支持图片视频识别等多模态，对应的算力及基础设施需求有望持续增长；下游则有望拓展更多图片视频内容端的商业化应用场景。

图2.GPT-4对图片输入的理解

资料来源：《GPT-4TechnicalReport》，安信证券研究中心

图3.GPT-4考试表现相较GPT-3.5的提升

资料来源：《GPT-4TechnicalReport》，安信证券研究中心

表1：各代GPT系列所需要参数量

模型	发布时间	参数量
GPT-1	2018年6月	1.17亿
GPT-2	2019年2月	15亿
GPT-3	2020年5月	1750亿
GPT-4	2023年3月	暂未公布
GPT-5 （预期）	2021年底至2025年	175000亿

资料来源：OpenAI官网，安信证券研究中心

算力需求与参数量呈正相关，对硬件和带宽提出高要求。算力即计算能力，具体指硬件对数据收集、传输、计算和存储的能力，算力的大小表明了对数字化信息处理能力的强弱，常用计量单位是FLOPS（Floating-point operations per second），表示每秒浮点的运算次数。硬件方面，运算量取决于GPU运算执行时间的长短，而参数量取决于占用显存的量。运算量（FLOPS）的数值通常与参数量（parametercount）成比例，不同模型架构的换算关系不同。模型越复杂、参数量越大，所需计算量越大。

表2：各科技公司关于类ChatGPT的技术布局概览 (统计截止日期：2023.03.19)

公司	AI模型	参数规模	领域	应用场景
Google	BERT	4810亿	NLP	语言理解与生成
	LaMDA	1370亿	NLP	对话系统
	PaLM	5620亿	多模态	语言理解与图像生成
	Imagen	110亿	多模态	语言理解与图像生成
	Parti	200亿	多模态	语言理解与图像生成
Microsoft	Florence	6.4亿	cv	视觉识别
Microsoft	Turing-NLG	170亿	NLP	语言理解、生成
Meta	OPT-175B	1750亿	NLP	语言模型
Meta	M2M-100	154亿	NLP	100种语言互译
Deep Mind	Gato	12亿	多模态	通才智能体
	Gopher	2800亿	NLP	语言理解与生成
	AlphaCode	414亿	NLP	代码生成
OpenAl	CLIP&DALL-E	120亿	NLP	图像生成、跨模态检索
	Codex	120亿	多模态	代码生成
	ChatGPT	1	NLP	语言理解与生成、推理等
百度	NLP 大模型	千亿	NLP	语言理解、生成
	跨模态大模型	240亿	多模态	语言理解与图像生成
	CV 大模型	170亿	多模态	语言理解与图像生成
	生物计算大模型	1	cv	化合物表征学习、分子结构预测
阿里巴巴	M6	十万亿	多模态	语言理解与图像生成
腾讯	混元大模型	万亿	NLP	语言理解与生成
京东	K-PLUG	10亿	NLP	语言理解与生成、推理、代码生成
华为	盘古大模型	2000亿	NLP、CV、多模态	内容生成与理解、分类分割检测、跨模态检索
复旦大学	MOSS	175亿	NLP	语言理解与生成
360	1	1	NLP	智能搜索
字节跳动	DA	-	NLP	语言理解

资料来源：IT资讯、虎嗅网、华为云官网、腾讯云官网、百度云官网、量子位、《超大规模多模态预训练模型M6的关键技术及产业应用》，公开信息整理，安信证券研究中心

2.算力带动AI服务器需求增长，PCB行业迎发展机遇

2.1.AI服务器更适合大模型应用场景

大模型应用中，主要有“训练”和“推理”场景。据IDC数据显示，2021年中国人工智能服务器工作负载中，42.4%用于模型训练，57.6%的负载用于推理，预计2026年推理的比例将提升至62.2%，代表产品有中科曙光X785-G30和华为昇腾Atlas800（型号9000、型号9010）。

训练阶段主要是基于已有数据来调整AI模型的参数，通过迭代计算，有效处理包括图像识别、语言处理等复杂问题，提高模型的准确度达到预期，据英伟达数据显示，10000亿参数大语言模型的训练，4096 颗A100 GPU 花费一个月，4096颗 H100 GPU 花费 1周。对于图像识别、语音识别与自然语言处理等领域的复杂问题，天翼智库根据OpenAI说明的训练阶段算力需求等于6倍模型参数数量、训练数据集规模乘积的关系。

推理阶段在训练阶段结束后，推理输入数据，迭代次数没有“训练”阶段强度大，中科曙光X785-G40和华为昇腾Atlas 800（型号3000、型号3010）。OpenAI声明ChatGPT3推理阶段算力需求是模型参数数量与训练数据集规模乘积的2倍。

AI服务器搭载更高性能计算内核、更大的内存容量，更适合大模型计算需求。从硬件组成细分，AI服务器采用异构形式服务器作为计算来源，主要内容包括CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等异构形式，优点在于其可以根据实际需求调整计算模块结构的灵活性。据IDC 数据显示，2022年中国AI市场GPU占据89%的市场份额。市场中种类较多的是CPU+GPU，GPU数量单元丰富和流水线较长，擅长梳理图形渲染，可以有效满足AI的大规模并行计算，在GPU+CPU的运算中，GPU和CPU共享数据效率高，任务以极低的开销被调度到合适的处理器上，不需要内存拷贝和缓存刷新。CPU多个专为串行处理而优化的串行部份，GPU 有大规模的小核心运行程序的并行部分、是高度算力的基础，二者的结合有利于充分发挥协同效应。AI服务器能够有效满足深度学习、神经网络的计算要求，AI服务器对AIGPU的应用，有效支持卷积、池化和激活函数等多重矩阵运算，很大程度上提高了深度学习算法的计算效率，助推算力的提高。

表3：服务器发展情况

产品	发展
通用服务器	通过提升处理器的指令集并行度、核数等硬件指标，提高自身处理效率。
云计算服务器	发展较快，随着OpenStack 开源，中国阿里云、华为云等项目陆续入场，现阶段发展较成熟。
边缘计算服务器	包括亚马逊AWS Greengrass、谷歌GMEC 等，微软领头促成技术并购期。
AI服务器	为人工智能、机器学习的工作服务，随着ChatGPT的产生引爆潮流。

资料来源：CSDN，安信证券研究中心

图4.CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC 的比较

资料来源：CSDN，安信证券研究中心

图5.英伟达GPU推理表现

资料来源：CSDN，安信证券研究中心

图6.AI服务器工作负载及预期

资料来源：IDC，安信证券研究中心

表4：AI服务器和传统服务器的不同

不同点		细节
应用		AI服务器用于大规模并行运算，迎合深度学习和神经网络等计算需求
处理对象		AI服务器配备更多的矩阵运算单元，能够高效处理大量数学运算
内部	架构 GPU	AI服务器采用CPU+GPU/FPGA/ASIC等异构式架构，而普通服务器是CPU架构 AI服务器的GPU数量远高于普通服务器，传统服务器芯片组包括2颗CPU，AI服务器
	数量	芯片组搭载的2颗CPU价格是传统服务器CPU的1.2-1.3倍，训练服务器与推理服务器则还需要增加8颗、4颗GPU符合其运算能力。
	芯片性能	AI服务器更加注重高性能，相应的能耗也更多

容量存储	AI服务器要求更大的内存容量，这成为其特色之一
外置硬盘	AI服务器要求外置硬盘插头数量更多
插头 PCB	通用服务器PCB8-10层M6板为主，训练服务器PCB18-20层M8板，推理型服务器 PCB 14-16层M6

资料来源：CSDN，安信证券研究中心

图7.通用服务器浪潮NF5280M6图示
图8.AI服务器浪潮NF5468M5图示

资料来源：浪潮官网，安信证券研究中心

资料来源：浪潮官网，安信证券研究中心

图9.英伟达H100加速器规格比较

NVIDIA H100Accelerator Specification Comparison
	H100NVL	H100 PCle	H100 SXM
FP32CUDACores	2x16896?	14592	16896
TensorCores	2×528?	456	528
Boost Clock	1.98GHz？	1.75GHz	1.98GHz
MemoryClock	~5.1GbpsHBM3	3.2GbpsHBM2e	5.23GbpsHBM3
Memory BusWidth	6144-bit	5120-bit	5120-bit
MemoryBandwidth	2x3.9TB/sec	2TB/sec	3.35TB/sec
VRAM	2X94GB（188GE	80GB	80GB
FP32Vector	2x67TFLOPS?	51TFLOPS	67TFLOPS
FP64Vector	2x34TFLOPS?	26TFLOPS	34TFLOPS
INT8Tensor	2x1980TOPS	1513TOPS	1980TOPS
FP16Tensor	2x990TFLOPS	756TFLOPS	990TFLOPS
TF32Tensor	2x495TFLOPS	378TFLOPS	495TFLOPS
FP64Tensor	2x67TFLOPS?	51TFLOPS	67TFLOPS
Interconnect	NVLink 4	NVLink4	NVLink4
	18Links （900GB	（600GB/sec)	18Links （900GB/sec)
GPU	2xGH100	GH100	GH100
	（814mm2）	（814mm2）	（814mm2）
Transistor Count	2×80B	80B	80B
TDP	700W	350W	700-800W
ManufacturingPro	c TSMC4N	TSMC4N	TSMC4N
Interface	2xPCle5.0	PCle5.0	SXM5
	(QuadSlot)	(DualSlot)
Architecture	Hopper	Hopper	Hopper

资料来源：PChorme，安信证券研究中心

根据IDC 数据显示，2025年全球AI服务器的市场规模会达到317.9亿美元。2022年中国服务器出货量为434.1万台。据中商情报网预测，2023年中国服务器出货量有望达到449万台。

图10.：服务器行业下游结构

资料来源：前瞻产业研究院，安信证券研究中心

图11.全球服务器、中国服务器市场规模

资料来源：IDC，安信证券研究中心

图12.全球服务器出货量(万台）

资料来源：IDC，安信证券研究中心

图13.中国服务器出货量（万台）

资料来源：IDC，安信证券研究中心

图14.中国服务器市场份额(按营收）

资料来源：IDC，安信证券研究中心

图15.AI服务器采购占比

资料来源：TrendForce，安信证券研究中心

AI服务器发展，拉动PCB价值量提升。AI服务器对芯片性能及传输速率要求更高，通常需使用高端的GPU显卡以及更高的PCIe标准。服务器平台的升级对PCB 层数、材料等提出更高要求。目前 PCB 主流板材为 8-16 层，对应 PCle 3.0 一般为 8-12 层，4.0为 12-16层，而5.0平台则在16层以上。从材料的选择上来看，PCle升级后服务器对CCL的材料要求将达到高频/超低损耗/极低损耗级别。据产业调研，目前支持 PCIe3.0 标准的 Purley平台 PCB 价值量约 2200-2400 元，支持 PCle4.0 的 Whitley 平台 PCB 价值量提升 30%-40%，支持 PCle5.O 的 Eagle平台的 PCB 价值量比 Purley 高一倍。据产业调研，通用服务器PCB采用8-10层M6板为主，训练服务器PCB18-20层M8板，推理型服务器PCB 为14-16层M6，AI服务器PCB价值量为1万-1.5万元。

2.2.IC载板国产化进程加速，助力国产AI芯片突破

IC 封装基板是集成电路封装中的关键原材料之一。IC封装基板又称集成芯片载板，为芯片提供电气互连、保护、支撑、散热、组装等功效，作为连接裸芯片与PCB的桥梁，将高密度半导体芯片连接到主板上来传输电信号和电力，是集成电路产业中封装产品的关键原材料之丨。

FC-BGA封装基板主要应用于英特尔、AMD、英伟达等公司的高性能芯片。基板和芯片有多种封装形式，其中倒装芯片球栅格阵列(FCBGA)基板是针对AI、5G、大数据、高性能计算(HPC)、智能汽车和数据中心等新兴需求应用的CPU、图形处理器（GPU）、FPGA等高端数字芯片的重要载体，具有高算力、高速度、高带宽、低延迟、低功耗、多功能和系统级集成等许多优点，主要用于需要高性能和高密度电路连接的CPU和GPU，但其基本被国外厂商垄断。

国内厂商逐步突破FC-BGA封装基板，助力国产AI芯片发展。为了改变FC-BGA封装基板为国外垄断、很大程度依赖进口的情况，国产厂商逐步推动国产化替代。中国的PCB厂商深南电路、珠海越亚、兴森科技等在逐步拓展。兴森科技召开2022年年度股东大会，2023年，珠海FCBGA封装基板项目将全力开拓市场、导入量产客户；兴森科技接受投资者调研时表示，珠海FCBGA封装基板项目拟建设产能200万颗/月(约6,000平方米/月)已于2022年12月底建成并成功试产，预计于2023年第二季度开始启动客户认证。广州FCBGA项目拟分期建设2000万颗/月（2万平方米/月）的产线，于2022年9月实现厂房封顶，目前正在进行厂房装修，预计2023年第四季度完成产线建设，开始试产，较原定计划有所提前。现有CSP封装基板产能为3.5万平方米/月，其中广州基地2万平方米/月，珠海兴科项目1.5万平方米/月。

表5：代表企业FCBGA国产化进程

企业	细节
兴森科技	兴森科技接受投资者调研时表示，珠海FCBGA封装基板项目拟建设产能200万颗/月 (约6,000平方米/月)已于2022年12月底建成并成功试产，预计于2023年第二季度开始启动客户认证。广州FCBGA项目拟分期建设2000万颗/月（2万平方米/月）的产线，于2022年9月实现厂房封顶，目前正在进行厂房装修，预计2023年第四季度完成产线建设，开始试产，较原定计划有所提前。现有CSP封装基板产能为3.5万平方
深南电路	米/月，其中广州基地2万平方米/月，珠海兴科项目1.5万平方米/月。 3月27日披露投资者关系活动记录表显示，公司现已具备FC-BGA封装基板中阶产品样品制造能力，目前已有部分产品向客户进行送样验证。高阶产品技术研发按期顺利推进。

资料来源：Wind，公司公告，安信证券研究中心

3.相关公司

3.1.沪电股份

沪士电子股份有限公司于1992年在江苏省昆山市设立，并于2010 年在深圳证券交易所中小企业板挂牌上市,现已发展成为印制电路板行业内的重要品牌之一，在行业内享有盛誉。

根据Wind数据显示，2022年度实现营业收入83.36亿元，上年同期74.18亿元，同比增长12.37%，实现归母净利润13.61亿元，上年同期10.64亿元，同比增长28%。专注聚焦PCB主业，产品以通信通讯设备、数据中心基础设施、汽车电子为核心应用领域，辅以工业设备、半导体芯片测试等应用领域。公司经过近三十年的市场拓展和品牌经营，现已发展成为印制电路板行业内的重要品牌之一，营收和利润连续多年增长稳健，盈利能力不断提高。

公告披露，基于AI发展对PCB的需求，沪电新一代服务器平台PCB层数可达18层，价值量进一步提升，应用于800G交换机的产品已实现小批量交付。

3.2.深南电路

深南电路股份有限公司成立于1984年，总部坐落于中国广东省深圳市,主要生产基地位于中国深圳、江苏无锡及南通，业务遍及全球，深南电路已成为国家火炬计划重点高新技术企业、印制电路板行业首家国家技术创新示范企业及国家企业技术中心，中国印制电路板行业的领先企业，中国封装基板领域的先行者,主导或参与制定了多项行业标准。

根据Wind数据显示，2022年公司实现营业收入139.92亿元，同比增长0.36%，其中印制电路板实现营业收入24.82亿元，封装基板实现营业收入6.8亿元，电子装联业务实现营业收入2.29亿元。封装基板业务较2021年同期下降受到无锡封装基板二期工厂连线爬坡导致单位固定成本分摊增加的影响。

公告披露，IntelEagleStream平台服务器即将产出，AI服务器未来发展动能强，公司配合主要客户完成新一代平台服务器PCB研发，现已逐步进入中小批量供应阶段，有能力快速满足客户后续大批量供应需求。公司 FC-BGA封装基板已具备中阶产品样品制造能力，高阶产品技术研发按期顺利推进。此外，通过积极推动技术攻关等举措，封装基板业务进一步提升关键产品良率，有效降低了市场需求下行对业务利润造成的不利影响。

3.3.兴森科技

深圳市兴森快捷电路科技股份有限公司成立于1999年，，立足印制电路板制造服务，积极打造板卡业务、半导体业务、一站式业务。年报披露，公司未来的目标是在PCB样板及多品种小批量领域建立起全球规模最大的快速制造平台;提供先进IC封装基板产品的快速打样、量产制造服务及IC产业链配套技术服务。

根据Wind 数据显示，2022年兴森科技实现营业收入53.54亿元，同比增长6.23%；归属于上市公司股东的净利润5.26亿元，同比下降15.42%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润3.95亿元，同比下降33.08%。

公告披露，尽管面临行业景气波动的影响，但兴森科技整体项目建设仍按照计划有序推进。2023年，珠海FCBGA封装基板项目将全力开拓市场、导入量产客户；广州FCBGA封装基板项目预计2023年第四季度完成产线建设，开始试产。

3.4.胜宏科技

公司拥有一流的PCB生产设备及专业团队，专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售，先后通过UL安全认证、IS0/9001、IS0/14001、0HSAS18001、TS16949、CQC、QC080000、中国ROHS、知识产权管理体系、信息安全管理体系、能源管理体系认证；获得了“国家火炬计划重点高新技术企业”、“国家知识产权优势企业”、“广东省创新型企业”和“广东省知识产权优势企业”等荣誉。

根据2022年年度公告，年报披露公司累计研发投入2.87亿元。公司营业收入78.85亿元，同比增长6.10%；利润总额8.97亿元，同比增长21.74%，归属于上市公司股东的净利润7.91亿元，同比增长17.93%，业绩取得稳步增长。开展“仿真人形机器人控制电路板的研发”“无人机投递控制器模块电路板研发”等68个研究开发项目。在具体产品方面，应用于 EagleStream 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；针对车载电子产品，公司是全球最大电动车客户的TOP2 供应商，众多国际Tier1车载企业的合格供应商，产品涉及自动驾驶运算模块（4 阶 HDI）、三电系统、车身控制模组（3阶 HDI）以及集成MCU；77Ghz车载雷达已实现了小批量作业。同时加大对细分领域的研发，加大高端车载电子产品的导入及客户端的资源配置。

3.5.生益电子

生益电子股份有限公司成立于1985年,总专业制作高精度、高密度、高品质印制电路板，拥有东莞东城、洪梅、江西吉安三大制造厂区。生益电子为客户提供一站式的印制电路板解决方案,产品广泛应用于通信设备、网络设备、计算机服务器、消费电子、工控医疗、汽车、航空航天等领域。

根据Wind 数据显示，2022年公司实现营业收入35.35亿元，同比减少3.09%；归母净利润3.13亿元，同比增长18.4%。

根据投资者调研显示，公司现在掌握100G-400G高速光模块印制电路板制作技术，该项目成果经东莞市高新技术产业协会组织鉴定委员会鉴定达到国际先进水平。公司也具备800G光模块的技术能力，且已经给部分客户供货。越是高智能的AI，其硬件要求越高，公司已经有相关的技术支撑高性能的硬件产品。AI 服务器的发展需求会给对应的 PCB 市场带来良好机会。

根据投资者调研 2023年度，公司重点关注新平台芯片发布情况，公司已配合客户完成新一代EGS平台用PCB样品研发并具备批量生产能力，现已逐步进入中小批量供应阶段。同时，公司也已经在配合全球芯片制造商进行再下一代芯片平台产品的开发工作。

3.6.生益科技

广东生益科技股份有限公司创始于1985年，是集研发、生产、销售、服务为一体的全球电子电路基材核心供应商。生益覆铜板板材产量从建厂之初的年产60万平方米发展到2020 年度的10382万平方米。根据美国Prismark调研机构对于全球硬质覆铜板的统计和排名,从2013年至2019年，生益科技硬质覆铜板销售总额已跃升全球第二。产品主要供制作单、双面线路板及高多层线路板，广泛用于家电、手机、汽车、电脑以及各种中高档电子产品中。公司的主导产品已获得博世、联想、索尼、飞利浦等国际、国内知名企业的认证,拥有较大的竞争优势，产品销美洲、欧洲、韩国、日本、东南亚等世界多个国家和地区。

根据Wind数据显示，2022年开局以来市场形势低迷，行业形势复杂，报告期内公司业绩承压，实现营业收入180.14亿元，上年同期202.74亿元，同比下滑11.15%，实现归母净利润15.31亿元，上年同期28.3亿元，同比下滑45.90%。

公告披露，公司刚性覆铜板2022年全球市场占有率达到12%，公司逐步开发FC-CSP、FC-BGA封装为代表的AP、CPU、GPU、AI类产品，现阶段多级别基板材料和积层胶膜已经制造成功，加速国产替代化。

3.7.华正新材

浙江华正新材料股份有限公司成立于2003年，是华立集团的控股成员企业，位于浙江省杭州市,是国内最早从事研发生产环氧树脂覆铜板的企业之一。2017年1月3日，华正新材正式在上海证券交易所A股上市。公司主要覆铜板(包括粘结片）、复合材料(包括功能性复合材料和交通物流用复合材料)和锂电池软包用铝塑膜等产品的设计、研发、生产及销售，产品广泛应用于5G通讯、数据交换、新能源汽车、智慧家电、医疗设备、轨道交通、绿色物流等领域。根据Wind数据显示，2022年公司实现营业收入32.86亿元，同比下降9.23%，细分产品，覆铜板实现营业收入24.92亿元，导热材料实现营业收入1.90亿元，功能性复合材料实现营业收入1.93亿元，交通物流用复合材料实现营业收入3.40 亿元业，公司实现归母净利润0.36亿元，同比下滑84.85%。半导体材料和铝塑膜的突破成为新的发展点。

4.风险提示：

行业景气度不及预期：

一方面，疫情后期，宏观经济水平恢复缓慢，很可能面临恢复不及预期的风险，进而影响AI行业的稳定性和需求，这也会很大程度上影响PCB行业的发展水平。另一方面，AI服务器发展时间较短，渗透率、出货量很可能不足预期，进而影响整个PCB行业的需求水平。

产品研发不及预期：

AI服务器系列本身是具有高强度技术密集型的高科技产品，对产品的性能要求本身较高，同时所处领域的技术研发具有高科技性的特点，对研发人员综合知识储备及运用能力有较高要求。

市场开拓不及预期：

AI服务器渗透率不足预期，进而很大程度上会影响整个PCB领域。一旦出现一定程度上行业景气度和产业研发不足预期，则会很大程度上影响市场开拓程度。

国行业评级体系

收益评级：

领先大市——未来6个月的投资收益率领先沪深300指数10%及以上;

同步大市 ——未来6个月的投资收益率与沪深 300 指数的变动幅度相差-10%至10%；

落后大市—未来6个月的投资收益率落后沪深300指数10%及以上;

风险评级：

A ——正常风险，未来6个月的投资收益率的波动小于等于沪深 300 指数波动；

B——较高风险，未来6个月的投资收益率的波动大于沪深300 指数波动;

目分析师声明

本报告署名分析师声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特此声明。

国本公司具备证券投资咨询业务资格的说明

安信证券股份有限公司（以下简称“本公司”）经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务。发布证券研究报告，是证券投资咨询业务的一种基本形式，本公司可以对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向本公司的客户发布。

目免责声明

何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。

本报告基于已公开的资料或信息撰写，但本公司不保证该等信息及资料的完整性、准确性。本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映本公司于本报告发布当日的判断，本报告中的证券或投资标的价格、价值及投资带来的收入可能会波动。在不同时期，本公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态，本公司将随时补充、更新和修订有关信息及资料，但不保证及时公开发布。同时，本公司有权对本报告所含信息在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准，如有需要，客户可以向本公司投资顾问进一步咨询。

在法律许可的情况下，本公司及所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务，提请客户充分注意。客户不应将本报告为作出其投资决策的惟一参考因素，亦不应认为本报告可以取代客户自身的投资判断与决策。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，无论是否已经明示或暗示，本报告不能作为道义的、责任的和法律的依据或者凭证。在任何情况下，本公司亦不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。

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本报告的估值结果和分析结论是基于所预定的假设，并采用适当的估值方法和模型得出的，由于假设、估值方法和模型均存在一定的局限性，估值结果和分析结论也存在局限性，请谨慎使用。

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