2023年电子行业专题报告 AI需求持续增加带来算力需求放量

核心观点：

AI算力需求放量下，从BOM表看电子产业链机会ChatGPT用户数量惊人的增速，叠加模型能力的持续提升，模型对算力的需求持续扩张，AI算力需求增长趋势确定。我们预计全球AI服务器出货量将于 2027年增长至77万台，CAGR达30%。从AI服务器BOM表的拆解中可以看到，主要受益方向包括GPU、存储、PCB以及电源管理类模拟芯片等。

IC载板或为PCB单机价值增量中最大赢家，关注格局更佳的ABF载板细分领域 按照单颗价格100美金计算，AI服务器IC载板在PCB单机价值量中占比高达46%。此外，由于GPU算力要求的提高，OAM与UBB等GPU板组中的核心部件 对PCB板等级要求对应提高，单位面积价格大幅上涨，高层板厂商受益。IC载板行业既有出货量的长期成长性，也有供需影响下的价格周期波动。而GPU 等高性能芯片使用的ABF载板在该周期成长赛道中拥有足够大的占比和更好的竞争格局，国产替代的时间节点更早，投资机会更为确定 。

存储周期筑底中，供给端收缩明显，需求端HBM贡献边际增量 历史复盘，存储厂商毛利率与存储行业周期同步，当前处于周期底部。供给端主要IDM玩家同步缩减资本开支，降低稼动率；需求端手机尽管边际复苏偏 弱，但单机存储用量有望随去库存周期推进而重新提高；服务器则或在23Q2逐步见底。新需求维度，AI服务器DDR需求远高于普通服务器，到27年将贡 献28亿美金需求增量；而AI服务器的HBM需求更为旺盛，有望在27年贡献新需求45亿美金。供给控制下，需求端的复苏有望提高周期拐点的确定性。

设备是算力的基石，光刻机受限下多重曝光工艺需求增加，驱动设备需求进一步放量 半导体下行周期中代工厂稼动率结构分化，先进制程需求受AI影响稼动率仍在高位。受地缘政治影响，国内或通过多重曝光等工艺解决先进制程需求问题， 带来涂胶显影、刻蚀、沉积等设备使用量的提升。结合其他产线扩产加速，我们认为国内扩产预期22年同比下滑-5%，好于市场的悲观预期的-15%。23年 仍处于国产化率从20%提升到30%的放量期。因此，23年仍是半导体设备公司的投资窗口期。

1、总量与BOM表：算力新需求下的供应链机会概览

AI需求持续增加带来算力需求放量

ChatGPT用户数量增速惊人：ChatGPT用户量仅用5天就触及百万用户，约2个月时间完成了月活1亿用户的积累，渗透速度已初现加速态势，模型能力持续提升：3月15日凌晨，OpenAI正式推出GPT-4文本生成AI系统。GPT-4是多模态模型，输入可以是文字，还可以是图像，输出形式为文本。 相比GPT-3.5，GPT-4更可靠、更有创意，对于更细微的指令的处理能力更强。在各种专业测试和学术基准上，GPT-4与人类水平相当。它通过了模拟 律师考试，且分数在应试者的前10%左右（GPT-3.5的得分在倒数10%左右）伴随模型升级，算力需求持续提高：2010年之前，训练算力的增长率符合摩尔定律，约每20个月翻一番；2010年深度学习来临，训练算力的增长率大 幅度提升，大约每6个月翻一番；2015年末，随着许多公司开始开发大规模的机器学习模型，对训练算力的要求提高了10到100倍。

拆解AI服务器BOM表寻求产业链受益方向

主要受益方向：GPU、存储、PCB、电源及部分电源管理类模拟芯片，由于存储相关的DRAM以HBM模式封装于GPU中，价值量核算到GPU分项，DRAM实际增量更高；同理GPU使用的IC载板核算在GPU中，其巨大的增量使得PCB行业受益程度比BOM表表观增量更为可观。

2、IC载板：PCB单机价值量中容易忽视的大赢家

AI服务器PCB板结构分析

以英伟达DGX A100服务器为例，整机PCB按照价值量进行粗分，主要由CPU母版组和GPU板组构成。其中，前者价值量占比19%；后者占比高达 79%。GPU板组是相对普通服务器的主要增量，GPU板组的结构：UBB底板上承载8块GPU加速卡和6颗NVSwitch芯片；每块GPU加速卡需要一块承载板OAM，同时，承载的GPU芯片本身也需要对 应的IC载板，共8颗；同理，每颗NVSwitch芯片各需要一块对应的IC载板，共6颗，CPU母板组结构：CPU母版价值量主要集中在主板以及CPU载板，其他功能性配板包括内存卡、网卡、拓展卡、存储操作系统驱动板等。其中，以内 存卡和网卡的面积相对较大。

AI服务器PCB板价值量分析—IC载板或为最大赢家

载板价值量占比高：GPU载板与CPU载板单价高达100美元/颗，单机按照8颗GPU，2颗CPU进行计算，合计在PCB单机价值量中占比高达46%。考虑 到GPU载板价值量占比37%为AI服务器相对普通服务器的纯增量，更凸显IC 载板在算力供应链中的重要性，OAM与UBB高单价印证PCB需求等级提高：GPU板组中的OAM与UBB面积大，其合计价值量与GPU载板接近。从单价来看，UBB高达132美金/平方 英尺，价格是普通配件PCB板的6-10倍；而OAM板分中高端配置与高端配置，对应单价93~160美金/平方英尺不等。具体对应的PCB板等级从M6升级 大M8，层数从8~10层升级到18~20层，带动价格持续提高。

PCB层数及型号都持续上升，主要原因是AI运算的复杂性：高性能服务器通常具有更复杂的设计，需要处理更多的信号和电源路径，多层板有利于路 径布局。更高的信号完整性要求方面，高层PCB板可以提供更多的屏蔽层，减少信号干扰和反射，在高速数据传输中提高信息传递质量。其他还有电 源管理及散热需求，高层PCB板提供更多的电源平面和散热通道，更好实现电源分布和管理，并将热量传输到散热器。以及电磁兼容性的需求，多层 PCB可以更好地控制电磁干扰和射频噪声，从而提高设备的EMC性能。

载板市场规模与国内进度

市场规模较大：载板市场全球规模22年预计达约170亿美金，未来4年CAGR 5.8%。其中，以FC PGA/LGA/BGA载板(从基材分类角度属于ABF载板类) 占比最大，占约90亿美金，未来四年CAGR7.2%，最为可观。ABF载板的高速成长主要驱动力是高级2.5D和3D封装的持续成长带动，主要应用范畴为GPU/CPU/ASIC等。竞争格局良好：ABF载板由于生产集中在中国台湾（占比40%），日韩（占比50%）和德系厂家，生产环境需要80%无尘室，国产替代刚开始，使得产品毛利率较高（40%左右，高阶可以做到80%）国内主要厂商投资进度：兴森科技ABF载板两期投资额度总额高达72亿元，珠海越亚35亿和深南电路60亿元投资含ABF和BT载板。相对而言，国内BT 载板整体投资额度更大，进展更快；ABF载板格局与前景更优。

3、存储：周期底部下，HBM带来需求端边际增量

盈利能力揭示存储行业当前处于周期底部的位置

通过对比存储厂商历史毛利率变化与存储芯片市场增速变化，我们发现，存储厂商毛利率与存储芯片周期波动一致。2022年受下游市场需求疲软影 响，存储厂商库存水位逐渐堆高，为应对库存问题，存储厂商纷纷选择通过降价以在一定程度上刺激库存的消耗。从当前毛利率来看，美光CY23Q1毛 利率为-32.66%，同比下滑79.87pct，环比下滑54.52pct，已处于其历史低点；同时，美光预计其CY23Q1的库存将为峰值。此外，根据三星4月27日发 布的公告，公司DS部门（含存储、逻辑和代工业务）营业亏损4.58万亿韩元，创近5年来最低。

供给：边际改善，龙头厂商缩减资本开支并进减产

DRAM和NAND是最大的存储市场（根据市场规模，DRAM/NAND合计占存储市场的97%），三星、美光、SK海力士又是在这两个市场占据最大份额 的厂商，2022年，由于市场需求疲软，美光与海力士纷纷计划削减23年的资本支出40%-50%不等，同时进行存储产品减产。三星虽未宣布削减其23年的资本支 出，但已于23年4月宣布减产。我们认为，供给端的边际改善有望为夯实周期底部，减缓存储价格下降提供必要条件。

手机：出货量未见明显复苏，单机容量提升是主要驱动要素

虽然目前手机出货量没有看到明显的增长，但Q1仍出货量同比跌幅环比略有收窄。随着经济逐渐复苏，手机需求将逐步好转。并且，手机单机DRAM 和NAND容量的增长也在一定程度上能够冲抵手机的疲软需求：

①DRAM方面，2022年手机DRAM容量增长不足的主要原因在于手机品牌厂背负巨大的库存压力，导致新产品导入多以延用既有库存规格为主，限 制手机用DRAM容量增长。但展望23年，随着手机库存去化逐渐成效，以及受益于下一代iPhone规格容量升级带动，trendforce预计23年手机DRAM 平均搭载容量同比增长6.7%，优于22年的3.9% ②NAND方面，为满足高像素拍摄需求，需要配置更大的储存容量，为智能手机单机NAND Flash搭载量提升带来基本动能。iPhone产品组合仍全线 往更高容量靠拢；Android高端机种也跟进将512GB做为标准配备，中低端机种储存空间则随硬件规格持续升级而提高，因此单机容量仍有增长空间。 据Trendforce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%。

AI服务器带来的价值增量—DDR：预计至27年市场规模约27.82亿美元，2023~2027CAGR约29.89%

根据Trendforce，AI服务器所需DRAM容量相比普通服务器具有明显提升。根据我们测算，单个普通服务器所需DRAM（不含HBM）价格约1.24万元， 单个训练型AI服务器和推理型AI服务器所需DRAM（不含HBM）价格均约2.48万元。基于我们此前对AI服务器需求量的测算，我们预计27年AI服务器 用DRAM（不含HBM）市场约27.82亿美元，2023~2027年市场规模CAGR约29.89%。

AI服务器带来的价值增量—HBM：HBM已成为高端GPU标配，是AI服务器所带来的全新增量

HBM的高带宽更能满足AI服务器的需求，已在云端高性能服务器领域成为高端GPU的标配，是AI服务器所带来的全新增量。AI服务器需要在短时间内 处理大量数据，对高带宽需求大幅提升。而HBM（High Bandwidth Memory）的特点之一便是相比DDR/GDDR，可以以更高的效率实现更高的传输带 宽，因此，HBM已成为高端GPU标配，从结构上看，HBM属于3D结构，每个HBM封装内部都堆叠了多层DRAM die，因此，HBM的互联宽度相比采用2D结构的DDR更大。从传输位宽的角 度来看，HBM的每层DRAM die是2个128bit通道，4层DRAM die高度的HBM内容总共就是1024bit位宽。作为对比，GDDR5内存每通道位宽32bit，16 通道则合计512bit，远低于HBM的位宽。而HBM现在已升级至HBM3，可堆叠的DRAM die层数进一步增加，在容量和速度方面又有了提升。

DRAM合约价格与股价走势相似，价格收窄意味着存储板块投资机会有望到来

从DRAM现货价格走势来看，DRAM现货价格走势与股价呈一定关联性，走势相似。当现货价格跌幅开始收窄时，股价便开始筑底反弹；当现货价格实 现上涨时，股价也会同步上涨；在价格涨幅边际弱化时股价开始见顶，此外，DRAM/NAND厂商的价格走势与NOR厂商方向一致但幅度有所差异。因此，随着DRAM现货价格跌幅收窄，预计存储板块也将逐步复苏，迎来 投资机会。

4、设备：超市场悲观预期下的新工艺需求挖掘

晶圆厂工艺与半导体设备是支撑算力的地基

以GPU，CPU，FPGA，ASIC为代表的算力芯片，极大程度上仰仗14/7nm以下先进制程的晶圆产能，在全球半导体周期并未明显转好的前提下， 14nm及以下制程产能仍然维持着相对紧张，如台积电高雄工厂28nm制程扩产暂停同时将转为先进制程。国内来看，主流fab厂的产能利用率仍在下降 通道中（22年Q4中芯国际产能利用率不足80%），但中芯南方等14/28nm节点产线依然维持着相对较高的稼动率，算力芯片中，SOC, CPU, GPU等芯片对于先进制程工艺的需求较高，AI加速到来，算力需求在云端，边缘端以及终端多环节同步激增，台积电的几大 重点客户英伟达，Intel，苹果等对应了大量的先进制程算力需求，而随着国际环境的复杂，国内AI芯片公司在上游环节受到限制，大陆算力芯片需要很 大程度上依靠国产fab产能和工艺。

新需求：多重曝光与先进制程带来设备需求增加

算力芯片以及各类终端对于芯片性能需求的大幅提升，国内在光刻机波长精度受限的情况下，光刻多重曝光技术带来了新的技术解决方案。先利用浸 没式光刻机形成节距较大的线条，再利用侧墙图形转移的方式形成1/2节距的线条，该技术适合线条排列规则的图形层，如FinFET工艺中的Fin或后段 金属线条。光刻多重曝光技术通常需要反复进行涂胶—光刻—显影—刻蚀等工艺流程，因此光刻多重曝光技术的发展大大增加了浸没式DUV光刻机, 涂 胶显影机，刻蚀机，薄膜沉积等设备的潜在需求。

对于国产先进工艺来说，光源波长为193nm的DUV光刻机搭配浸没式技术是海外可以供应的最先进机台，根据光刻机瑞利公式，DUV理论上用来制造 28nm线宽芯片，而通过多重曝光技术，实际可以做到7nm的极限线宽，多重曝光如果广泛应用，将同步扩大中国市场对浸没式光刻机，涂胶显影机， 刻蚀机，薄膜设备的需求。

需求端：“-15%VS-5%”，中国大陆fab厂扩产或好于市场悲观预期

除了大陆市场自身状况以外，全球半导体市场需求也受到了周期性因素的扰动。从资本开支的角度看，2022年末全球部分重要企业均下调了投入预期， 台积电将其2022年资本支出从400-440亿美元降至约360亿美元。SK海力士预计故决定削减明年资本支出50%以上，并对收益较低的存储产品进行减产。 美光因需求下滑，放慢生产速度并削减资本支出，预计 2023 会计年度资本支出将减少约 80 亿美元，即至少减少 30%，晶圆厂设备支出减少 50%， SEMI对2023年全球fab扩产趋势给出了较为悲观的预期：其预计，2023年中国大陆地区扩产量约减少47%，全球fab扩产量将同比减少15%。

5、新电源解决方案机会：多相控制器/Drmos/芯片电感

服务器用CPU/GPU的最佳电源解决方案驱动多相控制器+DrMOS市场增长

多相BUCK电源是服务器用CPU/GPU的最佳电源解决方案。随着大数据、云计算、人工智能概念的兴起，通信基站、数据中心等基础建设终端应用都 需要功率更大的CPU\GPU来支持更为强劲的算力需求。而普通单相BUCK电源难以满足CPU/GPU大负荷瞬间的大电流需求，会有过大的应力导致器件 发热严重、使用寿命缩短、效率降低。而多相BUCK电源通过并联的方式，能够同时提供m个频率相同而初相位互异的电压的电源。多个相位并联在一 起共用输入和输出电容，可以有效减少输出和出入电容，在高负载电流下能提高热性能和效率，并且可以改善负载瞬态期间的过冲和下冲，因此被认 为是这些应用场景的最佳解决方案。

DrMOS方案将驱动IC与功率MOSFET集成，是目前常用的多相电源供电方案。目前，常说的多相电源包含控制器和DrMOS，是一种多路交错并联的同 步BUCK拓扑。DrMOS将功率MOSFET和驱动IC集成在一个芯片中，采用芯片封装工艺，再内部优化功率回路和驱动回路，可以最大程度减少寄生电 感和电容影响。使用DrMOS方案可以将功率回路和控制回路完全分开互不干扰，设计简洁灵活，系统更为紧凑可靠，更有利于数字电源的设计。

其他：AI服务器的GPU增量带动芯片电感用量增长

电感起到为芯片前端供电的作用，单台普通服务器所需芯片电感价值量约15美元。而AI服务器相较于普通服务器，增加了GPU用量，也带动了电感的 需求量提升。以英伟达GM204芯片为例（用于PC），英伟达GPU至少需要6颗电感，假设AI服务器所用GPU所需的电感数量与GM204类似，则若AI服 务器搭载4颗GPU，便需要增加至少24颗电感；若搭载8颗GPU，则需要增加至少48颗电感，根据产业链调研，芯片电感根据工艺复杂程度、功率大小、重量等因素，单价在0.43~1.45美元/颗左右。因此，若AI服务器搭载4颗GPU，单台所需电 感价值量便至少增加10.32美元；若搭载8颗GPU，单台所需电感价值量便至少增加20.64美元。

编辑：999感冒灵