2024年立讯精密研究报告：俊鸟与凤凰同飞，AI+助力果链龙头再出发

一、老牌果链龙头，内生外延横纵拓展

老牌果链龙头，内生外延纵横拓展。公司以电脑连接器起家，通过内 生外延实现“零部件-模组-整机”产业链纵向整合，产品从电脑、手机、 可穿戴等消费电子逐步向汽车、通讯等领域拓展。 1）2004-2011年：以电脑连接器业务为主。公司成立于 2004年，在电 脑连接器市场占据领先地位，2010 年于深交所成功上市后，通过收购 昆山联滔切入苹果 iPad 连接线供应链。 2）2012-2016年：消费电子零部件能力拓展。2012年拓展FPC、天线 等产品线，2013 年开始供应苹果 Lighting 线，之后通过收购宣德、募 投扩产等强化 Type-C 布局，这一阶段核心在于拓展消费电子零部件制 造能力圈，同时深化与苹果的合作，为后续模组和整机业务拓展奠定基 础。此外，在汽车线束/连接器领域，公司布局逐见成效。 3）2017 年至今：深度绑定苹果，汽车&通讯布局长远。苹果业务品类 拓展+份额提升，模组&整机业务成为消费电子核心驱动力；持续强化 汽车零部件能力并明确 Tier1 定位，通讯领域则从连接器天线等拓展至 热管理、整机等，打造公司中长期成长曲线。

消费电子基本盘稳健增长，汽车电子和通讯贡献新成长。 1）消费电子：公司深耕消费电子领域多年，从最初的电脑逐步拓展至 智能手机、TWS 耳机、智能手表/手环、XR 等终端，实现从零部件、 模块到整机的平台化布局。2023 年公司消费电子营收 2046.8 亿元， yoy+7.2%，营收占比 88.3%。 2）汽车电子：公司逐步从线束连接器拓展至新能源、智能网联、智能驾舱等领域，2022 年与奇瑞搭建 ODM 造车平台，2023 年与广汽设立 合资公司，持续强化 Tier 1 定位，汽车电子业务成长潜力可期。2023 年公司汽车电子营收 92.5 亿元，yoy+50.5%，占比 4.0%。 3）通讯：公司2012年收购科尔通布局通讯业务，之后拓展了电连接、 光连接、射频、热管理和工业连接等产品系列，制定了“核心零部件+ 系统级产品”双驱协同发展战略，覆盖戴尔、思科、浪潮、H 等海内外 头部客户，有望持续受益 5G、AI 发展。2023 年公司通讯业务营收 145.4 亿元，yoy+13.3%，占比 6.3%。

公司全球化布局持续深化。2016-2020 年公司先后设立并增资越南、印 度子公司，目前在全球拥有 110 多个成熟生产基地和 16 个研发中心， 业务据点遍布全球，就近服务客户、提升产品成本优势的同时，高效聚 集全球人才资源，为开拓高端市场、高效服务客户提供支持。

董事长从业经验丰富，公司股权结构稳定集中。公司董事长王来春女士从业经验丰富，1988 年起在富士康线装事业部工作近 10 年，1997 年离开富士康自主创业，1999 年与王来胜先生共同购买立讯有限股权， 并于 2004 年创立立讯精密。王来春女士和王来胜先生为兄妹关系，是 公司实控人，共同持有公司 38.37%股权，股权结构稳定集中。

整机&模组业务推动公司营收规模快速扩张。2017 年开始公司进入快 速发展阶段，先后开拓耳机、手表等大客户整机产品线，并表立铠带来 Top Module 等增量，公司营收由 2017 年的 228.3 亿元增长至 2023 年 的 2319.1 亿元，CAGR 高达 47.2%，24Q1 营收 524.1 亿元，同比 +4.9%。从营收结构看，消费电子仍为核心收入来源，占比 90%左右， 其中第一大客户占整体营收约 75%，通讯、汽车占比在 6%和 4%左右。

产品结构变化影响毛利率，期间费用率下行。1）毛利率：2007-2018 年公司整体毛利率稳定在20%左右，2019-2020年毛利率相对低的整机 代工营收占比提升导致毛利率小幅下滑，2021 年毛利率下滑 5.8pct 至 12.3%，主因立铠并表影响，2023 年毛利率 11.6%，环比-0.6pct。分业务看，汽车毛利率相对稳定，消费电子由于向整机组装、模组延伸， 毛利率中枢均有所下行，2023 年通讯业务毛利率有所回升，主因低毛 利 OEM 业务占比下降。2）期间费用率：2017 年起规模效应逐步显现， 公司期间费用率逐年下降，2023 年期间费用率下降至 6.5%。

利润稳步增长，ROE 整体趋势向上。2021 年立铠开发投入较大叠加产 品毛利率低，拖累公司整体盈利能力，伴随良率爬坡和资源有效整合， 2022年开始贡献利润增量，2023年公司实现归母净利润109.53亿元， 2017-23 年 CAGR 达 36.5%，24Q1归母净利润 24.7 亿元，yoy+22.5%， 根据公司发布的 2024 年中报预告，24Q2 预计实现归母净利润 27.6- 29.7 亿元，中值 28.6 亿元，yoy+22.5%，扣非归母净利润 26.1-28.9 亿 元，中值 27.5 亿元，yoy+15.4%。从盈利能力来看，公司拓展整机和 模组业务后净利率有所下行，但总资产周转率和权益乘数有所提升，驱 动公司 ROE 从 2016 年的 10.3%提升至 2020 年的 25.7%，其中，总资 产周转率相应从 0.85 提升至 1.55，背后得益于公司整机+模组+零部件 高效协同，以及与大客户深度绑定带来更强回款能力，整体运营效率和 盈利质量随之提升。

二、AI 端侧应用爆发前夕，苹果 AI 蓄势待发

2.1 AI 终端发展趋势明确

国内外巨头布局 AI 手机端侧推理能力。初期的手机 AI 应用主要借助云 端推理能力，无需消耗本地算力，考虑到数据处理的安全性和及时性， 以及端侧应用的商用潜力，国内外巨头积极推进 AI 手机端侧推理能力 布局。23 年 5 月谷歌发布 PaLM2 大模型，其中轻量级 Gecko 模型可在 移动设备端运行，23 年 6 月高通推出混合 AI 架构，在云端和边缘终端 之间分配并协调 AI 工作负载。23H2 华为、小米、OPPO、vivo、三星、 荣耀等相继公布大模型进展，并将大模型嵌入旗舰机型，支持 AI 修图、 智能搜索、通话实时翻译等本地 AI 功能。手机 AI 芯片方面，高通骁龙 8 Gen 3、天玑 9300 芯片均支持端侧百亿参数大模型，为安卓 AI 手机 提供强大性能支持。

三类厂商积极推动 AI+PC：1）芯片厂商：英特尔、高通、AMD、英伟 达等持续推出高算力芯片，支持 AI PC 算力要求和本地运行大模型；相 比于 x86芯片，ARM芯片功耗、散热、AI处理能力更优秀，未来 WOA 平台（Windows On ARM，目前高通与微软独家合作）有望引入更多玩 家；2）第三方应用厂商：包括微软等，微软有望于 24H2 更新 Windows 操作系统，以更好支持 PC 的 AI 功能运行，下一代 Windows 12 系统有望引入 AI 驱动的 Windows Shell 核心组件，并通过“高级副 驾”Copilot AI 助手进行增强。这一助手能够在后台持续运行，以增强 搜索、快速启动应用或者工作流程、理解上下文等功能；3）品牌厂商， 联想、惠普、戴尔、华硕、宏碁、荣耀、微软等 PC 品牌均在积极布局。

2.2 苹果 AI 布局：大模型研发+硬件支持+第三方合作

苹果加码 AI 研发。2 月 28 日，彭博社称苹果在一次内部会议上决定取 消自动驾驶电动汽车的开发计划，汽车团队有近 2000 名员工，部分员 工将转到苹果 AI 部门。苹果已将 AI 视为其内部极其重要的研发方向， 资源开始向 AI 部门倾斜，24 年初库克在业绩会表示将于今年公布苹果 AI 的重要进展。

从 Core ML 到 OpenELM，苹果持续推进 AI 大模型研发。 1）Core ML 架构：2017 年苹果发布 Core ML，CoreML 旨在将预先训 练的 AI 模型部署到苹果设备的各种应用程序中。2018 年苹果在 Core ML 基础上添加了 Create ML，无需编码即可创建简单 ML 模型。2023 年苹果再次对 Core ML 进行更新：Core ML 推理引擎更快；新增 Async Prediction API，可同时运行多个预测，支持取消预测请求；新版 Core ML Tools 改进了模型转换选项。 2）Ajax 框架：2023 年 7 月，据彭博社透露，苹果已经建立了大语言 模型框架“Ajax”，并基于 Ajax 创建了聊天机器人服务，Ajax GPT 训 练参数或超 2000 亿，苹果已经基于 Ajax 对搜索、Siri、地图进行了人 工智能的改进。 3）Ferret 多模态大语言模型：2023 年 10 月，苹果与康奈尔大学共同 推出 Ferret 多模态大语言模型，Ferret 可以处理自由形式区域输入的模 型，拥有强大的视觉语言全局理解能力，在这项任务上的表现优于 GPT-4。Ferret 模型有 70 亿参数版本，可在移动设备端运行。 4）LLM 端侧可用化技术：2024 年 1 月苹果发布一篇关于如何在内存 受限的设备高效运行 LLM（大语言模型）的论文，通过“窗口化”技 术（重复使用激活过的神经元减少数据的传输）和“行列捆绑”技术 （定制访问数据块顺序，增加从闪存读取的数据块大小）大幅提高内存 使用效率，设备可运行 2 倍于 DRAM 的 LLM，有效提升 LLM 适用性，此外，与 CPU 和 GPU 的原始加载方法相比，推理速度分别提高了 4-5 倍和 20-25 倍。 5）MM1 多模态大语言模型：2024 年 3 月苹果在论文中公布了多模态 大语言模型 MM1，参数达 30 亿、70亿、300 亿。得益于大规模多模态 预训练，MM1 在上下文预测、多图像和思维链推理等方面具有不错表 现，在指令调优后 MM1 还具备较强的少样本学习能力。 6）ReALM模型：2024年 3月底苹果发布关于新模型ReALM的论文， ReLAM 能够同时理解用户屏幕上的内容和正在进行的任务，利用大语 言模型解决对话实体和非对话实体（例如屏幕实体和后台实体）的指代 解析问题。模型效果方面，最小的模型在屏幕实体识别上的准确率也比 原有模型提升5%以上，与GPT-3.5和GPT-4.0相比，最小模型与GPT4.0 性能相当，而在更大模型版本上，ReLAM 明显优于 GPT-4.0。 ReLAM 的发布可视为苹果在端侧大模型领域的重大突破，有望在 Siri 优化、多设备交互等方面得到应用。 7）端侧 OpenELM 模型：2024 年 4 月苹果发布开源大型语言模型系列 OpenELM 模型，包含了 2.7 亿、4.5 亿、11 亿和 30 亿四个参数版本， OpenELM 使用了分层缩放策略以有效分配 Transformer 模型每一层参 数，从而提升准确率，OpenELM 可在笔电、智能手机等端侧设备独立 运行，无需连接云端服务器。

苹果自研芯片为端侧 AI 功能落地提供硬件支持。2017 年苹果首次在 A 系列芯片 A11 中加入 NPU（神经网络引擎），A11 采用 10nm 工艺， NPU 算力仅 0.6TOPS，最新的 A17 Pro 采用 3nm 工艺，NPU 算力提 升至 35TOPS。M 系列芯片亦采用 CPU+GPU+NPU 架构，2023 年 10 月苹果最新发布 M3 Max 芯片，采用 3nm 工艺，最高拥有 16 核 CPU、 40 核 GPU、支持 128GB 的统一内存、400GB/s 的内存带宽，NPU 算 力 18TOPS，搭配苹果 2023年 12 月发布的专门在苹果芯片上用于机器 学习的开源阵列框架 MLX，可以直接跑 70 亿参数大模型、训练 Transformer 模型或是进行 LoRA 微调。2024 年 5 月 7 日苹果发布的 M4 芯片主打 AI 功能，采用 3nm 工艺，NPU 算力高达 38TOPS，首搭 新款iPad Pro，M4系列芯片将与高通X Lite、英特尔Arrow Lake/Lunar Lake 和 AMD 9050 系列竞争，相关 Mac 产品线也将于 24 年-25Q1 陆 续推出。

收购多家初创公司，赋能 AI 发展。2010年以来苹果收购了 30+家 AI初 创公司，主要涉及语音识别、面部识别、图像识别等技术，为改进 Siri 语音助手、FaceID 人脸识别、优化图片应用、增强音乐服务功能、提 高天气预报精度等多个产品服务提供支持，而 24 年初收购的加拿大 AI 初创企业 DarwinAI，其技术优势在于 AI 系统小型化，同时兼顾较高的 处理速度，有望赋能苹果端侧 AI 发展。

苹果或将引入 OpenAI、谷歌等大模型，强化终端 AI 能力。在 AI 领域 苹果也将采用自研+第三方合作方式，或将引入 OpenAI、谷歌等大模 型，24 年 3 月彭博社透露，苹果正在与谷歌磋商，计划在 IOS/iPadOS 系统中引入 Gemini 模型，目前尚未达成协议；24 年 5 月彭博社称苹果 即将与 OpenAl 达成合作，为 iOS 18 带来 ChatGPT 功能。苹果选择引 入第三方大模型的原因可能在于短时间内自研大模型成熟度尚不及头部 厂商 AI 大模型，而终端品牌 AI 竞争激烈，升级 AI 功能较为迫切，采用 第三方大模型可以快速强化苹果终端 AI 能力，也能为苹果自研大模型 争取优化升级的时间。

2.3 苹果 AI 应用预测：AI 赋能应用/开发工具，AI+Vision Pro 具备想象空间

现阶段手机 AI 以赋能基础场景为主，未来有望向生态级 AI 演进。目前 手机 AI 功能主要基于现有基础场景进行赋能，例如三星 AI 手机 Galaxy S24具备实时翻译、写作助手、即圈即搜、照片助手、AI相机等多项AI 功能，vivo 蓝心大模型支持内容生成、看文创图、总结内容等，OPPO Find X7 支持内容生成、通话摘要、智能修图等功能。后续端侧 AI 能力 有望推动应用市场快速发展，AI体验有望向高维数据、多数据联合处理 的生态级 AI 演进，精准识别用户意图，支持跨厂商数据协同决策实现 服务调度，成为真正的 AI 助理。

苹果或升级 Siri、Spotlight 等原生应用 AI 功能，推出 AI 应用商店。 1）Siri：苹果或将于 WWDC2024 推出 iOS18，Siri 预计为苹果 AI 核心 升级应用，自 2010 年收购 Siri 以来，苹果陆续收购多家 AI 初创公司以 优化 Siri 语音识别和对话能力，然而现阶段与其他语音助手相比，Siri 并无明显优势。后续苹果或运用大模型框架强化 Siri 能力，以实现更为 智能、流畅的对话，甚至与其他 APP 联动执行 AI 功能，成为真正意义 的智能助手。 2）多款已有应用：将 AI 引入相册以优化照片视频智能分类和搜索功能； 升级 Spotlight 搜索，使其能够在应用中的特定功能间切换，并依据大 模型回答更复杂的问题，以及深入挖掘应用程序以启动特定功能；在 Pages、Keynote 等生产力应用程序中加入生成式 AI 功能，帮助用户写 作或自动创建 PPT 等。 3）开发工具 Xcode：据彭博社信息，苹果将为其旗舰程序软件 Xcode 加入生成式 AI 功能，新系统可能接近微软 GitHub Copilot。GitHub Copilot 是微软和 OpenAI 此前推出的人工智能开发工具，可自动生成或 补全代码、提供 bug 修正以及优化建议等，苹果 Xcode 升级 AI 功能将 简化开发者编程过程，提升效率降低成本。 4）iCloud：AI 应用于 iCloud 或将优化同步功能、分类功能、安全功能 等，例如自动对云端文件或照片进行智能分类，通过 AI 检测安全威胁 以强化 iCloud 安全性等。5）AI 应用商店：根据 Melius Research 信息，苹果或在 6 月 WWDC 大会推出全新 AI 应用商店，预计将包括各大供应商提供的 AI 应用。

AI+Vision Pro 具备想象空间。1）内容生态：AIGC 通过 AI 技术快速 生成虚拟数字图像/音视频，内容生成门槛和成本显著降低。2 月 OpenAI 发布的文生视频模型 Sora 可直接输出长达 60 秒的视频，并且 包含高度细致背景、复杂多角度镜头以及富有情感的多个角色。未来 Sora 等 AI 视频生成大模型有望为 Vision Pro 带来丰富且高质量、高沉 浸度的 3D 内容，用户甚至可以创造属于自己的虚拟世界，生态应用极 具想象空间。2）硬件感知交互：AI 可基于图像渲染、立体几何重建和 深度理解高效还原真实环境，解决图像畸变失真等问题，AI算法亦有望 优化眼动追踪、裸手交互、面部识别等多种感知交互效果，持续提升感 知体验。

三、大客户业务成长确定性强，AI 赋能中长期成长

3.1 大客户业务成长确定性强

深度绑定大客户，零部件到整机全面开花。2011 年公司收购的昆山联 滔为北美大客户供应商，公司以此契机进入 MacBook/iPad 内部连接线 供应链，此后逐步拓展 Lightning 线、Type-C 接口、iPhone 转接头、 LCP天线、马达、无线充电模块、VCM、Top/Bottom Module 等零部件 &模组产品。2017年前后收购苏州美特、惠州美律和上海美律进军声学 市场，并切入 Airpods 整机代工，打破英业达独家代工格局，凭借高良 率和产能顺利爬坡，公司份额快速提升，并在 2019 年获得 Airpods Pro 独家代工资格。Airpods 的顺利合作向大客户证明了立讯整机制造能力， 叠加公司零组件基础和投资收购动作，2020 年公司进一步切入 iPhone 和 Apple Watch 代工，2023 年独家代工新品 Vision Pro。得益于大客户 模组整机业务开花结果，公司消费电子业务规模快速扩张，从 2015 年 的 83.1 亿元增长至 2023 年的 2046.8 亿元，CAGR 高达 49.3%，第一 大客户占比相应从 22.1%攀升至 75.2%。

大客户业务成长确定性强，中长期有望受益 AI 发展。1）大客户业务成 长确定性强：iPhone 组装份额和利润有望持续提升；Apple Watch 组 装、立铠 Top Module/Bottom Module、摄像头 VCM 份额提升贡献增量； Vision Pro 销量弹性增长带来创新增量。2）中长期 AI 新机遇：立讯与 大客户合作深入且多维布局，伴随大客户未来在 AI 方面加大投入，立 讯有望受益 AI 终端量价齐升，甚至在服务器、光连接、电连接等方面 获得更多业务机会。

3.1.1 手机：模组&整机有效协同，份额提升增厚利润

Top/Bottom Module 份额提升，立铠持续贡献利润增量。2021 年公司 投资控股日铠电脑（更名立铠精密）拓展 Top Module 和金属结构件业 务，受益份额提升和工艺补强，立铠营收快速增长、盈利逐步优化， 2022 年实现营收 741.9 亿元，yoy+49.2%，净利润 19.4 亿元， yoy+78.0%，净利率 2.6%，yoy+0.4pct，2023 年营收和净利润同比分 别增长 6.6%和 1.1%，后续 Top/Bottom Module 份额提升有望持续贡献 利润增量。

模组&整机有效协同，iPhone 组装份额提升，利润逐步释放。2020 年 公司收购昆山纬新和江苏纬创切入 iPhone 代工业务，2021 年公司收购 日铠电脑进一步补足了 Top Module 和金属件能力，Top Module 和金属 件与手机后道组装关联度高，直接影响组装良率和利润水平，因此立铠 除了贡献业绩增量外，还可与整机业务实现有效协同，近几年公司 iPhone 整机代工份额和利润水平逐步攀升。 1）份额：2020 年仅负责 iPhone12 mini 组装，2021 年切入高端机型 iPhone13 Pro，2022 年 进 一 步 切 入 iPhone14、iPhone14 Plus、 iPhone14 Pro Max，2023 年在 iPhone15、iPhone15 Plus、iPhone15 Pro Max 的代工份额分别为 25%、60%、25%，跻身大客户手机代工第 二大厂商。 2）利润：伴随产能爬坡和良率提升，公司手机组装盈利水平逐步抬升， 立臻利润以投资收益列入公司利润表，从报表看，公司对联营合营公司 的投资收益从 2021 年的 0.3 亿元快速提升至 2022 年的 7.95 亿元， 2023 年利润进一步释放，达 20.4 亿元。

收购和硕昆山工厂，有望进一步增厚利润。2023 年底立臻精密向世硕 电子（和硕昆山子公司）增资 21.09 亿元获得 62.5%股权，此番收购和 硕手机组装业务将进一步扩充公司为大客户组装手机的产能，提高份额 和规模化优势，并增厚 2024 年利润。

3.1.2 Vision Pro：独家代工厂商，有望受益销量弹性增长

Vision Pro 正式发售，硬件多维度高配，使用体验、生态应用和销量 为核心关注点。 1）硬件配置：a）光学：采用三片式 Pancake 方案，光学效果更优。 b）显示屏：率先搭载 MicroOLED 屏幕，单眼分辨率超 4K；c）感知交 互：搭载 12 颗摄像头+5 个传感器，具备无手柄操作、全彩透视、 Eyesight 等功能。d）芯片：采用 M2+R1 双芯片设计，VST 时延仅 12ms（其他头显时延普遍＞35ms）。 2）使用体验：手眼交互的无手柄操作灵敏直观，屏幕清晰度高，明亮 环境下 VST 效果接近人眼。作为第一代产品，Vision Pro 完成度已较 高，但仍有一定优化空间，例如低照环境下 VST 噪点明显、头显较重 等问题。 3）生态应用：3D 沉浸式观影、空间视频效果震撼，未来演唱会、赛事 直播、纪录片、旅游等视觉类应用前景开阔，当前游戏等生态内容仍不 够丰富，但部分应用已经初具空间计算雏形，有望突破以往 VR 应用边 界，带来 XR 全新生态变革。 4）销量： 1 月 19 日 Vision Pro 在北美开启预售，根据 Wellsenn XR 数 据，24Q1 Vision Pro 销量为 29 万台，后续开放全球市场售卖有望带动 Vision Pro 销量增长，据彭博社信息，Vision Pro 或将在 WWDC24 后 在中国等市场发售，5 月 13 日 Vision pro 通过中国 3C 认证。

公司为 Vision Pro 独家代工厂商，有望受益销量弹性增长。得益于公 司与大客户有着多年稳定合作关系，且积极配合大客户进行前期零部件 &整机研发，公司成为 Vision Pro 独家代工厂商，23 年底正式量产。根 据 Wellsenn XR 信息，Vision Pro 整机 BOM 成本约 1982 美元，预计 24 年 Vision Pro 将为公司带来明显营收增量。根据产业链预期，二代 苹果MR有望在25年底或26年初推出，伴随MicroOLED等环节降本， 售价有望下降 30%-50%，叠加重量优化、摄像头/屈光度调节升级以及 AI 加成，销量有望达到百万台甚至千万台级别，公司有望直接受益。

3.2 AI 有望赋能中长期成长

3.2.1 受益逻辑一：大客户 AI 赋能终端提振销量

AI 手机、AI PC 销量有望快速攀升。伴随 AI 生成式应该用快速迭代普 及，手机行业有望进入功能手机、智能手机之后的 AI 手机时代，根据 Gartner 数据，预计全球 AI 手机销量从 2024 年 2.4 亿部增长至 2025 年 的 3.6 亿部，渗透率从 22%提升至 32%，IDC 预计中国 AI 手机销量有 望从 2024 年的 0.4 亿部增长至 2027 年 1.5 亿部，渗透率从 13%提升至 52%。AI PC 方面，随着软硬件的升级积累，AI PC 有望实现端边协同 计算、跨设备互联接力甚至是个人大模型微调训练，从而拉动 AI PC 销量快速增长，Gartner 预计全球 AI PC 销量从 2024 年 0.5 亿台增长至 2025 年 1.2 亿台，渗透率从 22%提升至 43%，IDC 预计中国 AI PC 销 量将从 2024 年的 0.2 亿台提升至 2027 年 0.4 亿台，渗透率从 55%提升 至 85%。

苹果 AI 有望提振设备销量，立讯作为核心供应商深度受益。2021 年以 来手机换机周期抬升至 40 个月以上，许多人换机周期临近带来潜在换 机需求，而搭载生成式 AI 的手机能够为用户提供实时翻译、智能修图、 智能搜索、文案撰写/总结等基础 AI 功能乃至软件联动下的一站式 AI 服 务，由此带来的生产力提升是刺激用户换机的关键，AI能力表现将直接 影响品牌终端销量。三星 Galaxy S24 凭借硬件堆料足，以及搭载多项 实用 的 AI 功能 ，有效提升 用户使用 体验，发售即 热卖 ，根 据 Counterpoint 数据，三星 S24 系列上市三周销量同比增长 8%。从苹果 的角度来看，苹果具备完备的终端产品线以及芯片、OS、应用的全栈 能力，在 AI 领域亦持续布局，叠加外部 AI 合作赋能，有望带动 iPhone、 iPad、Macbook、Apple Watch、Vision Pro 等产品线销量增长，立讯 作为其多个产品线的整机和零组件核心供应商，有望长期受益。

3.2.2 受益逻辑二：AI 带动产品价值量提升

端侧 AI 发展推升芯片/散热/声学等零部件以及整机价值量，立讯作为消 费电子龙头有望充分受益。初期 AI 应用主要借助云端推理能力，无需 消耗本地算力，伴随云端 AI 向端侧 AI 延伸发展，硬件端如芯片算力、 内存以及散热、声学、电池等都将迎来升级变化，从而推高零部件&整 机价值量，立讯作为消费电子龙头有望充分受益。整机以 AI PC 为例， IDC 预测 AI PC 价格将稳步上涨，其中 AI 笔电 ASP 将从 2024 年 5500 元左右提升至 2027 年约 6400 元。

芯片算力：算力提升趋势明确。 1）AI手机：NPU算力至少 30TOPS，高通、联发科新品支持端侧百亿 参数大模型。根据 IDC 对 AI 手机的定义，NPU 算力至少达到 30TOPS。 a）苹果 A17Pro：AI 算力 35TOPS，较上一代提升 1 倍。b）高通骁龙 8 Gen3：Hexagon NPU 增加了 Transformer 支持，AI 算力达 73TOPS，能效提升 40%，支持端侧运行 100亿参数模型。c）联发科天玑9300： APU 790 内置生成式 AI 引擎，深度适配 Transformer 模型，支持 10/70/130 亿参数大模型端侧推理，甚至跑通了 330 亿参数大模型。芯 片规格、制程升级带来 ASP 提升，据 Techballad 信息，高通骁龙 8 Gen 3 芯片的采购成本高于 160 美元（此前高通骁龙 8 Gen2 售价 160 美元）。 2）AI PC：算力至少 40TOPS。根据 Trendforce信息，微软或对 AI PC 设置 40TOPS 算力要求。高通骁龙 X Elite 总算力高达 75TOPS，NPU 算力 45TOPS，可在端侧运行 130 亿参数模型；AMD 锐龙 8040 总算 力 39TOPS，基本符合微软要求，NPU 算力 16TOPS；苹果最新发布 的 M4 芯片 NPU 算力已提升至 38TOPS；24 年将面世的英特尔 Lunar Lake、AMD Strix Point 算力有望突破 40TOPS，PC 芯片算力提升趋势 明确。

内存：AI PC 内存基准提升至 16GB，LPDDR 渗透率将持续上升。根 据 Trendforce 信息，微软或将 AI PC 中的 DRAM 基准设定为 16GB， 此前 64 位 Win10 和 Win11 最低内存要求为 2GB 和 4GB。为满足 AI PC 内存要求，更大容量 DDR5 和 LPDDR5/x 将持续渗透，价格也将相 应提升，根据 Dramexchange 数据，24 年 3 月 DDR5 16GB SO-DIMM 价格较 DDR4 16GB SO-DIMM 高 19%。相比于 DDR5，LPDDR5x 数 据的传输速度更快，达7500-8533Mbps（DDR5为4800-5600Mbps）， 能够满足 AI PC 快速处理及相应需求，英特尔 Lunar Lake、高通骁龙 X Elite、AMD Strix Point、苹果 M4 均采用 LPDDR5x，Trendforce 预测 24 年 LPDDR 在 PC DRAM 需求占比将达 30-35%，未来渗透率将持续 上升。

散热：芯片算力提升功耗增大，散热升级带来更高价值量。现有中高 端手机一般采用石墨散热片+VC 均热板+导热凝胶散热方案，提升散热 效率主要通过增加石墨散热片用量以及升级 VC 均热板，其中 VC 均热 板逐步从铜升级为散热性能更优的不锈钢材质，面积亦有提升，三星 S24 Ultra 均热板面积较 S23 Ultra 增加 92%，材质升级和面积扩大均将 推高 VC 均热板价值量。AIPC 方面，散热方案升级或将提高散热铜管、 VC 均热板、石墨散热片需求。

电池、声学等亦将迎来升级变化。1）电池：通过提升电池能量密度优 化续航能力，采用钢壳电池增强散热能力和安全性；2）声学：根据 AR 圈信息，AirPods 第四代将重点提升拾音性能，以更好地支持苹果 AI 大模型交互能力。精准的语音识别能力是 AI 语音交互的基础，将提 升手机、耳机等终端对于高性能麦克风的需求。

3.2.3 受益逻辑三：AI 浪潮下通讯业务有望获得更多业务机会

公司布局通讯领域多年，产品线丰富。公司 2012 年收购科尔通布局通 讯业务，顺势切入 H产业链，之后产品线持续丰富，拓展了电连接、光 连接（AOC 和光模块）、射频通信（天线、滤波器、塔顶放大器、双工 器、合路器、RRU、AAU、小基站等）、热管理（热管、VC、轴流风扇、冷板、液冷散热）、服务器整机代工等产品系列，客户拓展了 H、 思科、浪潮、新华三、戴尔等。2022 年公司通讯业务实现营收 128.3 亿元，yoy+293%，营收大幅增长主要得益于公司电连接、光连接、光 模块、风冷/液冷散热等海内外业务拓展成果丰硕，叠加汇聚科技并表 贡献，但毛利率受汇聚并表影响同比下滑 6.3pct。2023 年公司通讯业 务营收 145.4 亿元，yoy+13%，公司战略性放弃盈利能力较差的 OEM 业务，毛利率同比提升 4.7pct 至 15.8%。

AI 算力是生成式 AI 发展基础。生成式 AI 主要依赖于 ChatGPT 为代表 的 AI 大模型，这些模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数，需要庞大 数据集进行训练，AI 算力需求快速增长。根据 IDC 数据，全球生成式 AI 计算规模将从 2022 年的 8.2 亿美元增长至 2026 年的 109.9 亿美元， 占整体 AI 计算市场比例从 4.2%提升至 31.7%；国内智能算力规模将从 2022 年的 260EFLOPS 增长至 2027 年的 1117EFLOPS，CAGR 达 34%。

AI 算力需求释放推动 AI 服务器等算力基础设施需求快速增长。AI 算力 需求持续释放，Microsoft、Google、AWS 等厂商加大 AI 资本支出，带 动 AI 服务器、高速交换机等算力基础设施需求快速增长。根据 Trendforce 数据，2023 年全球 AI 服务器出货量 120.5 万台，2026 年出 货量有望达 236.9 万台，2023-26 年 CAGR 达 25%。根据 IDC 数据， 2023 年以太网交换机市场规模 442 亿美元，yoy+20%，其中数据中心 200/400 GbE交换机收入同比增长69%。全球算力基础设施需求增长， 将为立讯带来更多业务机会，包括服务器 ODM 代工、电连接、光连接、 散热、电源模块等，此外，大客户全球 IOS 用户数 20 亿+，每年设备 销量 3 亿部+，若后续全部接入 AI，对云端训练和端侧推理的算力需求 将会持续增长，带来的 AI 业务机会将非常可观。

1）服务器 ODM 代工

服务器 ODM 需求释放，立讯有望显著受益。根据 Counterpoint 数据， 2021 年全球服务器市场中戴尔/新华三 HPE/浪潮位居前三，份额分别 为 14.5%/12.4%/10.1%，ODM 厂商合计份额 31.1%，其中工业富联排 名第一，广达和纬颖科技位列第二和第三。海外服务器品牌基本采用 ODM/EMS 模式，但中国大陆的浪潮、新华三、超聚变等品牌厂商同时 承担了 ODM 的角色，中国大陆本土缺乏独立的服务器 ODM 厂商。随 着中国大陆互联网厂商逐步进入云计算市场并与 ODM 厂商直接合作， 市场衍生出对不同架构服务器的定制化需求，立讯作为 ODM 厂商，拥 有优秀的规模制造能力、精密结构件等零组件采购优势以及丰富的散热 方案/整机设计研发经验，有望显著受益中国大陆服务器 ODM 需求的增 长。

2）电连接：高速连接器+铜缆 

高速连接器是基站/服务器/交换机等设备中负责数据 传输的核心组件。 1）高速背板连接器：主要用于背板和单板之间的信号连接转换，应用 架构主要包括传统 PCB 背板/平行板架构、板对板架构、正交架构、线 缆背板架构，其中，正交架构和线缆背板是主要演进方向。相比于传统 背板，线缆背板能够提升系统性能、降低长距离通信的信号损失、提升布线灵活性，英伟达 GB200 便采用了线缆背板连接架构。根据 Business Research Insights 数据，全球背板连接器市场规模预计从 2022年的 21亿美元提升至 2031年的 37亿美元，CAGR 为 6.4%。2） 高速 I/O 连接器：主要用于单板和外部端口的信号传输，例如与光模块 对插使用，伴随光模块等传输速率提升，高速 I/O 连接器的速率要求也 相应提升。

高速连接器单通道传输速率逐步提升 112Gbps 甚至 224Gbps，公司积 极布局。由于交换机、服务器等设备对数据吞吐量和传输速率要求大幅 提升，高速背板连接器、高速 I/O 连接器单通道传输速率相应从 56Gbps 升级至 112Gbps，2023 年安费诺、莫仕、泰科等头部厂商先 后推出 224Gbps 产品。立讯精密在高速电连接领域具有多年技术积淀， 公司协同头部芯片厂商前瞻性为全球主流数据中心及云服务厂商共同制 定 800G、1.6T等下一代高速连接标准。公司目前拥有多款 112Gbps高 速连接器产品，并积极推进 224Gbps 产品研发。

铜缆连接有助于降低系统功耗和成本，是短距传输的理想方案。 GB200 NVL72 机柜内 GPU 与 NVSwitch 采用铜连接技术，内置 5000 根独立铜缆，单机柜功耗可节约20kW，该技术背后，无源铜缆DAC发 挥重要作用。DAC 具备低能耗、高传输速率、低部署维护成本等显著 优势，是数据中心短距离传输的理想方案。随着传输速率提升，整体链 路对线缆的损耗要求更加严格，DAC 铜缆无法覆盖长距离应用，因此 有线性增益的有源铜缆 ACC 以及带 CDR 的有源铜缆 AEC 成为更长距 离需求的补充。根据 Lightcounting 预测，2023-28 年 DAC 和 AEC 市 场规模 CAGR 分别为 26%和 43%。

基于自研 Optamax™技术，立讯推出 112G/224G 铜缆产品。铜连接是 公司通讯业务核心产品，基于自研的 Optamax™超低损耗、抗折弯高 速裸线技术，公司成功开发出了 112G/224G PAM4 DAC 和“轻有源” 铜缆产品，可为系统提供单 Port 800Gbps 甚至 1.6Tbps 的双向聚合数 据吞吐量，满足数据中心高速通信需求。公司自 2014 年开始布局 Optamax™技术，经过多年研发实践，逐步建立起大规模的裸线生产基 地，目前公司已完成 112G/224G 裸线的批量生产交付，在铜缆技术领 域领先地位凸显。

3）光连接

光模块市场规模稳步增长，速率持续升级。光模块是实现光电信号转 换的载体，服务器、交换机、数据中心等算力基础设施间信号传输需求 增长有望带动光模块需求相应增长。根据 Lightcounting 预测，2023-28 年全球光模块市场规模将以 16%的 CAGR 增长，2028 年有望突破 230 亿美元。与此同时，更高传输容量、更低传输成本&功耗需求推动光模 块迈向更高传送速率，现阶段 400G 光模块逐步代替 100G/200G 成为 主流，并逐步往 800G 甚至 1.6T 升级。

基于硅光方案的 LPO/CPO 为光模块主要升级方向。硅光方案指在硅基 底上利用 CMOS 工艺进行光器件的制备和集成，集成度高，同时在峰 值速度、能耗、成本等方面具备优势，在 400G 及以上传输场景，硅光 模块优势更明显，LightCounting 预测，2026 年全球硅光模块市场将达 80亿美元左右。在此基础上，基于硅光技术的 LPO/CPO封装为光模块 主要升级方向。 1）LPO：区别于传统可插拔光模块，LPO 采用线性直驱技术，将 DSP 替换成具有高线性度的Driver（驱动芯片）和TIA（跨阻放大器），具备 低功耗、低延时优势，有望成为高速光模块主流方案。由于硅光线性度 更好，目前 LPO 光模块更多基于硅光技术，LightCounting 也表示 “SiP（硅光）是目前线性驱动设计的最佳选择”。 2）CPO：区别于可插拔光模块形式，CPO将硅光引擎和交换芯片进行 光电共封装，缩短了光引擎和交换芯片的距离，有效减少尺寸、降低信 号衰减和功耗成本。从 1.6T 开始，传统可插拔速率升级或达极限， CPO 优势凸显，根据 LightCounting，CPO 有望将现有可插拔光模块功 耗降低 50%，目前 CPO 技术处于研发探索阶段，预计 2027 年 CPO 端 口在 800G/1.6T 出货总数占比接近 30%。

公司深耕硅光方案，积极推进 LPO、CPO 光互联技术升级。公司拥有 多款 200G/400G/800G 高速光互联产品，2018 年即实现 400G 光模块 向多家数据中心送样并开始小批量交付。在高速光模块领域，公司深耕硅光方案，2023 年 3 月首发基于硅光技术的 800G 光模块 OSFP800 DR8/2xDR4 和 OSFP800 2xFR4。公司持续推进 LPO 和 CPO 前沿光 互联技术研发，1）LPO：800G OSFP DR8 LPO 硅光模块目前处于重 点客户送样测试阶段；24 年 2 月正式发布 800G SiPh DR8 LRO 硅光模 块，该模块接收端取消了 DSP，采用与 LPO 相同的 Linear 方案，既能 解决目前 LPO 应用中业界对端口一致性和互通性的担忧，又降低了功 耗和成本。2）CPO：子公司立讯技术作为 CPO 标准工作组组长单位， 参与国内 CPO 光互联标准编制，积极参与推动光互联升级发展。

4）散热 

单机柜功率密度快速提升，液冷技术加速渗透。算力需求持续增长背 景下，数据中心建设面积和环保规定推动单机柜功率密度快速提升，根 据 Colocation America 和赛迪顾问数据，全球数据中心单机柜平均功率 从 2008 年 6kW 增长至 2020 年 16.5kW，预计 2025 年将达到 25kW。 数据中心散热主要分为风冷和液冷，与风冷散热相比，液冷在散热效率 和能耗等方面优势明显，1）散热效率：液冷带走热量是同体积空气的 近 3000 倍，导热能力是空气的 25 倍，拥有 30kW 以上的散热能力； 2）能耗：液冷较风冷节能 30%，减少 30%碳排放，实现 PUE 值从 1.4 降至 1.1 左右。伴随单机柜功率密度增大，传统风冷散热已难以满足主 流 AI 服务器的散热需求，液冷技术加速渗透，根据 IDC 数据，23H1 中 国液冷服务器市场规模达 6.6 亿美元，yoy+283%，预计 2027年市场规 模将达 89 亿美元。

现阶段冷板式为主流液冷方案，长远看浸没式方案优势显著。液冷技 术包括冷板式、浸没式和喷淋式，当前冷板式液冷和单相浸没式液冷为 主要形式，其中冷板式占比约 90%。短期来看，冷板式液冷成熟度较 高、运维难度低，适合当下数据中心从传统风冷向液冷过渡；长远看， 浸没式液冷在散热效率、单机柜功率、空间利用率等方面较冷板式有显 著优势，更适合未来数据中心散热。

立讯为热管理解决方案商，产品获头部数据中心客户高度认可。公司 下属子公司立讯技术于 2022 年正式进入热管理领域，并引入行业领先技术人才，对产线进行优化升级，实现散热产品规模化和精准布局。目 前公司热管理产品包括散热模组、水冷产品、风扇产品和系统温控四个 系列，主要从三个维度为客户提供服务：1）针对 x86 等标准化产品， 公司配合客户推出相应的产品和细化设计标准；2）对行业高标准要求 客户，公司可提供客制化研发和制造；3）针对其他大部分客户，公司 推出立讯标准和产品设计建议，借助柔性化制造能力进行生产制造。公 司为英特尔主力合作厂商，液冷散热技术应用于众多液冷平台，散热产 品得到国际头部数据中心客户的高度认可，未来几年有望进入高速成长 期。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）