2024年算力行业投资策略：多模态推动技术迭代，国产化助力产业成长.pdf

2024年算力行业投资策略：多模态推动技术迭代，国产化助力产业成长。预计 2024 年算力仍是投资主线，建议关注多模态 AI 落地对算力的的促进作 用以及国产替代。多模态 AI 的发展下，算力芯片、服务器、液冷环节都有望 直接受益，AI 时代网络架构与连接技术产生变革，同时终端 AI 也有望落地带 动相关投资机会。国产替代方面，建议关注国产芯片与先进封装两大环节， 关注国内 AI 厂商的供应链变化以及国内制造带来的相关厂商市场份额提升。

趋势 1：更高算力——GPU 持续进化，云端 AI 芯片百花齐放，服务器伴随 增长。云端算力：1）算力芯片：大模型对算力的需求持续增长，目前供给 端仍未完全满足需求，2024 算力芯片有望持续迭代，量价齐升，GPU、云 厂商自研 AI 专用芯片都有望获得发展。2）服务器：服务器直接受益于算 力需求增加，由于云大厂在 AI 领域份额高且有较强的定制化需求，因此呈 现出 ODM/JDM 模式增长的趋势。3）液冷：AI 增加算力，同时增加功耗， 易导致故障，因而对数据中心散热的要求提升。液冷技术是降低数据中心 PUE 的有效方案。根据第 31 届中国国际信息通信展览会中发布的《电信 运营商液冷技术白皮书》，三大运营商计划 2025 年超过 50%的项目使用 液冷方案。4）其他零部件：其他相关环节有望持续受益于算力增长，例如 PCB 层数与用量持续增加、存储需求持续增加。

趋势 2：更优网络——高带宽、低延时与低成本，推动光模块进化与 RDMA 普及化。1）光模块核心发展趋势包括高速（800G/1.6T）、低成本低功耗 （LPO、CPO、硅光集成）等。我们看好头部光模块厂商有望凭借自身的 研发与客户优势，持续保持领先地位，充分享受 AI 驱动下的行业利好。2） AI 网络方面，低延时需求正在推动 RDMA 方案的快速发展，我们认为未来 IB 网络仍然将用于高要求应用场景，RoCEv2 的性能也能满足大部分智算 场景的业务性能要求，将作为降成本的方案。国内网络厂商很早就推出了 支持 RoCE 的网络解决方案与网络设备，相关布局领先。

趋势 3：更多终端——大模型端侧落地，硬件算力端核心升级。端侧 AI 时 代下，我们建议关注四个方向：1）重量级产品的升级（算力本身及配套的 变化：主控芯片算力、大容量存储、高速互联、Chiplet 封装需求提升）； 2）轻量级产品的升级（适应 AI 变化的端侧入口能力的增强：传感器升级， 如麦克风、摄像头、3D sensing、低功耗、传输互联等）；3）零部件配套 变化（更大的算力芯片、存储会倒逼其他元器件全方位配套升级，如功耗 升级背景下的散热等零部件、充电模块的同步升级等）；4）终端品牌出货 量的提升（我们认为 2024 年更多是量增逻辑，2025 年将开启量价齐升的 周期）。

趋势 4：国产算力芯片——自主趋势明确，算力、生态同步发展。1）发展 动力方面，目前国内 AI 厂商面临算力芯片供应链的不确定性，因此国产芯 片具备替代机遇。根据 2023 年 11 月上旬 Semianalysis、Tom’s Hardware、 VideoCardz 等共同发布的规格信息，英伟达等厂商的中国特供版芯片 H20 等性能或受到政策限制，同时由于成本和研发费用限制了其降价空间，其 性价比也存在上限，因而为国产算力芯片提供了进一步的替代动力。2）评 价标准方面，国产算力芯片主要看算力与生态两大指标，我们认为生态壁 垒更难以突破，对于当前发展窗口期的市场格局有较大影响。

趋势 5：先进封装——AI 算力芯片迭代加速，先进封装助力性能提升。先 进封装成为芯片制程升级外另一升级焦点，异构整合让 2.5D/3D 封装重要 性凸显。国内先进封装行业发展较成熟，市场需求及国产替代空间巨大， 技术涵盖及性能表现是核心逻辑。建议精选技术领先、业绩增长高确定性个股，综合梳理两条投资主线：技术实力为核心，关注龙头标的。封测类 公司重资产属性强，企业往往需要长期资金投入，因此我们建议聚焦大型 企业。