世运电路业务布局情况如何？

绑定优质客户资源，充分利用先发优势。

1.汽车新四化推动 PCB 产品创新与发展，特斯拉赋能公司高确定性

汽车电动化、智能化、网联化、共享化的发展趋势持续推动 PCB 行业发展。与 传统汽车相比，新能源汽车电子程度较高，PCB 用量是传统能源车的数倍，加上 自动驾驶、智能网联等新兴技术对 PCB 性能要求更高，高频高速 PCB 需求增加， 从量价双向促使新能源汽车单车价值量的提升。据 EVTank 数据显示，2022 年全 球新能源车销量达到 1082.4 万辆，同比增长 61.6%，渗透率达 13.8%。展望未来， EVTank 预计全球新能源汽车的销量在 2025 年和 2030 年将分别达到 2542.2 万辆 和 5212.0 万辆，新能源汽车的渗透率持续提升并在 2030 年超过 50%。新能源汽 车销量持续提升，极大提高对车用 PCB 的需求。根据 Prismark 预测，汽车电子 PCB 2027 年产值将达 123.81 亿美元，2022-2027 年复合增长率为 5.7%，在主要 下游应用领域的增速排名第二。

老牌 PCB 厂商凭借先发优势，进军新能源汽车领域。汽车 PCB 对稳定性可靠性 的要求极高，其准入门槛成为先进入者的一道壁垒。一旦通过认证，厂商一般不 会轻易更换供应商，较长的认证周期对后进入者有一个时间的阻隔。通常一款汽 车销售数年，对应的 PCB 确定后也会供货数年，某些经典车型销售十数年，车 用 PCB 订单稳定，供应周期长，有利于成本和品质控制。 公司多年前已将汽车 PCB，尤其是新能源汽车 PCB，作为重点发展领域来布局。 研发成果涵盖新能源汽车的总控制系统用高精密 PCB、自动驾驶 77GHz 毫米波 雷达 PCB、4D 高精度毫米波雷达 PCB 及自动驾驶数据中心服务器 PCB 等。凭 借在汽车 PCB 领域多年的生产和技术积累，公司在品牌形象、产品技术和产品 品质等方面获得行业的高度认可，并与全球头部新能源汽车终端客户及零部件厂 商 建 立 了 长 期 的 合 作 关 系 ， 如 特 斯 拉 （ Tesla ）、 宝 马 （ BMW ）、 大 众 （Volkswagen）、保时捷（Porsche）、克莱斯勒（Chrysler）、奔驰（Benz）、小鹏 （Xiaopeng）、松下（Panasonic）、现代摩比斯（Hyundai Mobis）、电装（Denso）、 爱信（Aisin）、佛瑞亚（Forvia）等，在行业竞争中占据优势地位。

特斯拉汽车销量稳步提升，公司业绩确定性较高。特斯拉作为全球新能源汽车市 场的领军企业，其新能源汽车销量增长迅速。最近十年，其新能源汽车的销量由 2014 年的 3.2 万辆上升至 2023 年的目标销量 180 万辆，年均复合增长率达到 49.36%。特斯拉在电动汽车领域拥有先进的技术和强大的品牌影响力，形成了很 大的竞争优势，展现出较深的护城河。随着电动汽车市场的不断扩大和技术的不 断进步，特斯拉汽车的销量会稳步提升。 特斯拉是公司最大的汽车终端客户。据公司公告，特斯拉自 2019 年起已成为公 司最大的汽车终端客户，2021 年公司与其签署了采购供应合约，更好地应对其 德国柏林工厂和美国奥斯汀新工厂投产释放产能所需的配套供应,在双方采购供 应合约的支持下，业务量近年保持高速增长。公司作为其主要 PCB 供应商，为其提供涵盖电动车三电领域关键零部件产品，同时基于技术同源发展进入其光伏、 储能等新产品供应链。

2. Dojo 服务器引领公司迈向新台阶

单模型算力需求不断提升，AI 服务器的需求快速增长。深度学习的早期，模型 主要用于图像分类，参数规模较小，所需算力较少。随着人工智能的应用领域逐 步拓展到博弈、内容生成等领域，尤其是在 Transformer 模型出现以后，人工智 能算力需求的增速显著加快，由于模型的大小、训练所需的参数量等因素将直接 影响人工智能的质量，人工智能模型需要的准确性越高，训练该模型所需的算力 就越高。 据 IDC 对 ChatGPT 模型测算显示，ChatGPT 模型所使用的 GPT-3 大模型所需训 练参数量为 1750 亿，算力消耗为 3640PF-days（即每秒运算一千万亿次，运行 3640 天），需要至少 1 万片 GPU 提供支撑。而当模型参数扩大十倍，算力投入 却不止十倍，模型架构、优化效率、并行处理能力以及算力硬件能力等因素均会 影响具体增加的倍数。

AI 大模型对计算能力和数据提出更高要求，人工智能服务器市场将持续受益。 据 IDC 预测显示，全球人工智能服务器市场预计将从 2022 年的 195 亿美元增长 到 2026 年的 347 亿美元，五年年复合增长率达 17.3%；其中，用于运行生成式 人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从 2023 年的 11.9%增长至 2026 年的 31.7%。

特斯拉自 2019 年提出 Dojo 超级计算机的规划，主要是用于人工智能、机器学习 和计算机视觉训练，满足其自身 FSD 完全自动驾驶以及机器人的应用需求。 Dojo 架构是由小到大可以分为 6 级，分别是内核、芯片、瓦片、模组、机柜， 还有计算集群，算力达到 1.1EFlops，354 个内核组成第一芯片，25 个芯片组成 训练瓦片，6 个训练瓦片组成训练模组，两个模组组成机柜，10 个机柜就构成计 算集群。根据公司 2024 年 9 月投资者问答援引的特斯拉信息，特斯拉预期 2024 Q4 算力达到 100EFlops（约 91 个 ExaPOD）。 公司在 2020 年介入 Dojo 项目，投入了大量的研发资源，历经三年，该项目在 2023Q2 顺利投产。目前公司主要供应训练瓦片所需的 PCB，主要包含两个部分， 第一是 Interposer，内置 25 块 D1 芯片，应用载板的技术制作，第二是 VRM 电 压调节模块，负责训练瓦片的能源与控制，这两部分合计的 PCB 价值量是超过 500 美金。

公司亦重视服务器领域其他的产品研发，提高自身核心竞争力。为更好地把握 物联网、云计算、光通信和 AI 等领域的发展机遇，公司持续提升相关的工艺技 术水平，高附加产品占比不断提高。公司与部分国内外一线品牌客户开展技术交 流和新产品验证，其中云端数据中心高多层超低损耗服务器 PCB 方面，已实现 24 层超低损耗服务器和 5G 通信类 PCB 的量产，28 层产品也已经具备制造能力， 而且在高多层 PCB 制作中应用了精密 HDI 和传统高多层混压技术、超准层间对 位偏差管控技术、高精准背钻技术、高频信号特性和损耗控制技术等。持续的研 发投入和技术改造，使公司工艺及技术水平保持行业先进水平，为公司开拓市场 提供了坚实的保障。 此外，公司积极开发新产品，针对“5G 高频高速基站板（AAU 和 BBU）”、“数 据中心的云计算服务器和储存系统模块线路板”、“5G 光模块线路板”等的需求开 发以下新板材和生产工艺技术：“超高损耗角高频材料应用”和“高精密、高速、 高信赖性软硬板生产工艺”、“高多层+HDI 硬板技术”等新产品开发，开展“埋半 导体 PCB”、“埋陶瓷 PCB”等更先进的半导体层次的互连接封装技术开发工作。