2025年电子行业深度研究报告：国内算力需求爆发，供应链扬帆起航

一、AI 算力需求快速增长，国产厂商大有可为

1.1 需求端：国内大幅提高资本开支，Deepseek 进一步加速国内厂家投入

AI 算力成为此轮 AI 发展的核心驱动力，海外大厂加快算力基础设施建设。ChatGPT 掀 起新一轮的 AI 发展浪潮，大模型的性能遵守 Scaling law 法则即大模型的最终性能主要与 计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小相关，AI 算力成为此轮 AI 发展的核心驱动 力。北美科技巨头纷纷加码 AI 相关投入，投资于数据中心、服务器和网络设备等基础设 施。CY2024 前三季度北美云厂商 Meta、亚马逊、谷歌、微软 CapEx 总和达 1560.03 亿美 元（YoY+49.37%），已超过 2023 全年总和。

海外云厂商 25 年资本开支指引乐观，算力需求热度高涨。从海外云厂商对未来资本指引 情况来看，北美四大云厂商 2025 年资本开支平均增速至少在 30~40%左右。其中谷歌表 示 2025 年资本开支将达 750 亿美元（YoY+43.68%），开支主要用于服务器和数据中心 的 AI 领域投资。25 年 1 月微软宣布计划于 2025 财年投资 800 亿美元用于 AI 智算中心 建设，以支持 AI 训练和部署，相比于 24 年资本开支同比增长 43.63%。Meta 预计 25 年 资本开支 600-650 亿美元（YoY+52.94%-65.69%）, 未来数年还将投入数千亿美元用于人 工智能基础设施。亚马逊 25 年资本开支指引高达 1000 亿美元（YoY+33%）。

自研大模型驱动算力需求增长，24 年为国内 AI 建设元年。与海外相比，阿里、腾讯、百 度等国内厂商的资本开支高速增长阶段相对滞后于海外，2024 年才开始高增阶段（多个 季度同比增速近 100%）。2024 年三季度，三家国内厂商合计资本开支达 362 亿人民币， 实现同比增长 114.17%。根据目前已披露数据，阿里与腾讯资本开支实现同比大幅增长。 24 年国内云厂商资本开支大幅增长的背后，主要原因系国内云厂商纷纷自研大模型并持 续迭代，包括阿里的通义千问、百度的文心一言、腾讯的混元大模型以及字节跳动豆包， 此外众多终端应用宣布接入 Deepseek，有望驱动国产算力需求。

近期国产互联网厂商 AI 动作频发，有望进一步驱动国产算力资本开支高涨。（1）腾讯 全面拥抱 Deepseek，宣布旗下多个产品矩阵式接入 DeepSeek R1，涵盖腾讯文档、腾讯元宝、QQ 浏览器、ima 工作台、QQ 音乐、腾讯地图等众多高频场景。（2）据澎湃新闻 报道，阿里联合创始人、董事局主席蔡崇信于迪拜 2025 世界政府峰会确认阿里与苹果就 AI 展开合作，苹果在中国销售的 iPhone 手机将采用阿里巴巴的人工智能技术，利用阿里 人工智能技术为其手机赋能。（3）字节 2024 年用于 AI 数据中心的投入仅次于北美四大 云厂商（Omdia 数据），截至 24 年 12 月 15 日，中新网数据显示豆包大模型的日均 tokens 突破了 4 万亿，7 个月里增长超过 33 倍。

1.2 供给端：海外加大 AI 芯片限制，国产厂家突围

GPU 是服务器核心零部件，运算能力卓越且成本占比高。GPU 即图形处理器，起初用于 图形处理，如今在人工智能等多领域发挥关键作用。在服务器中它极为重要，相比于 CPU， 凭借其强大并行计算能力可大幅提升运算速度。从成本占比看，以英伟达 DGXH100 为 例，8GPU+4NVSwitch 基板在服务器总成本中占比达 72.62%。在数据呈指数增长、CPU 迭代放缓的当下，GPU 加速计算优势凸显，是现代高性能计算服务器的核心零部件。

数据中心 GPU 领域英伟达一骑绝尘，几乎垄断市场。近年来，随着 AI 浪潮的兴起，英 伟达数据中心 GPU 出货量及收入一路攀升。从英伟达数据中心收入情况来看，其收入自 2024 财年起高速攀升，连续两个季度收入同比增速高达 400%。在全球数据中心 GPU 出 货量份额方面，TechInsights 数据显示 2023 年全球数据中心 GPU 总出货量达到 385 万颗，英伟达以 98%的市场份额稳居第一，与 2022 年的市场份额相近，几乎垄断了整个市 场。这意味着在 2023 年，AMD 和英特尔（主要是数据中心 GPUMax 系列，未包括 Gaudi ASIC 芯片）两家厂商加起来的总出货量仅 9 万颗。

美国修订出口规则扩大管制范围，国产算力自主可控迫在眉睫。美国时间 2023 年 10 月 17 日，美国商务部工业和安全局（BIS）发布了一系列出口管制规则（以下简称为“2023 年 10 月 17 日新规”），更新了对先进计算集成电路、半导体制造设备以及支持超级计 算应用和最终用途的物项向包括中国在内的武器禁运国家的出口管制措施，并将中国的 13 家实体列入了实体清单。其更新了 ECCN 3A090 管制要求，据 2022 年 10 月发布的规 则中，仅限制最高性能芯片（TPP 超过 4800），但新增的 3A090b 限制标准同时针对 TPP 在 1600-4800 之间的次高性能芯片。美国时间 2025 年 1 月 13 日，美国拜登政府正式公 布了针对人工智能（AI）的临时最终出口管制规则，中国将几乎完全被禁止从美国进口 先进的 AI 处理器用于人工智能系统的训练。 华为寒武纪助力国产 GPU 突围。寒武纪及华为为我国 GPU 主要供应商，近年持续迭代 新品。其中寒武纪思元 290 芯片用 7nm 工艺，4 位和 8 位定点运算理论峰值性能分别 达 1024TOPS、512TOPS；思元 370 采用 Chiplet 技术，算力是思元 270 的 2 倍；2023 年推出的思元 590 基于灵活的 MLUv02 扩展架构设计，北方算网公众号显示其算力水平 为 314 TFLOPS（FP16），提升大模型训练效率。华为 2018 年发布昇腾 310（12nm，终 端低功耗，最大功耗 8W）和昇腾 910（7nm，云端高算力，可组成 Ascend 集群）两款 AI 芯片，均基于达芬奇架构。后续的昇腾 910B 基于 7nm+EUV 工艺与 32 核自研架 构，半精度 FP16 算力 320TFLOPS，支撑千亿参数大模型训练，已实现规模化落地。

国内大厂加速自研 ASIC 进程。除了通用服务器芯片外，国内大厂亦加速 ASIC 自研进 程，已从 2018 年起陆续推出自研 ASIC 芯片。腾讯陆续推出沧海、紫霄、玄灵等自研高 性能芯片，阿里巴巴也推出自研的服务器芯片含光 800 和倚天 710，百度已推出昆仑芯 1 代和昆仑芯 2 代。 Deepseek 带动国产大模型弯道超车，软硬件协同打破海外垄断。2025 年 1 月，Deepseek 开源推出大模型 DeepSeek-R1，采用混合专家系统架构，以 1.4B 参数规模实现了传统稠 密模型 7B 量级的性能表现，其核心创新动态路由算法的优化显著降低计算资源消耗，并 保持高精度输出，在数学、代码、逻辑推理等任务中达到与 OpenAI o1 相当的水平，突 破了数据依赖瓶颈。DeepSeek-R1 通过算法效率提升与硬件适配优化，降低训练成本与制 程依赖，提供了在算力有限的条件下通过算法创新的技术突破路径与解决方案。目前， 据智东西报道 DeepSeek 已与 16 家国产 AI 芯片企业（如华为昇腾等）完成适配，其中， DeepSeek 基于华为自研推理加速引擎，在昇腾硬件上达到良好部署效果。硬软协同创新 正加速打破海外技术垄断，为人工智能时代构建自主可控的底层基石，推动国产算力生 态崛起。 在持续夯实基础模型能力的同时，DeepSeek 的技术演进已延伸至应用层突破。继架构创 新取得阶段性成果后，团队将算法优化与工程化能力系统整合，正式推出具备全场景适 应能力的 DeepSeek-V3 模型。该版本通过动态稀疏激活机制的再升级，在保持计算效率 优势的基础上，进一步拓展多模态处理与复杂决策能力，其技术成熟度已在权威评测体 系中得到充分验证。

二、国产算力快速崛起，产业链蓄势待发

在供给端资本开支不断上行的背景下，需求端国产 GPU 不断突破情况下国产算力供应 链有望快速崛起。同时国产算力芯片因制程、链接等与国外头部厂家尚有差距，对电源、 散热等零部件提出更高要求，带来相关产业进一步增量需求。国际主流 AI 芯片（如英伟 达 H100）已采用 4-5nm 先进制程，而国产芯片目前普遍停留在 7-12nm 工艺。制程落后 直接影响芯片的晶体管密度和能效比，需通过更高功耗弥补性能差距，如昇腾 910B 功耗 达 400W（高于 H100 的 350W）。英伟达的 NVLink 技术通过多代迭代已实现超高带宽， NVLink 4.0 支持多路复用连接，带宽达 1.2TB/s，而国产芯片主要依赖 PCIe 4.0 或 5.0 接 口，带宽仅 64-128GB/s，此外，NVLink 网络通过专用交换机实现 GPU 间 900GB/s 的直 连速率，而国产芯片集群多采用 InfiniBand 等通用协议，带宽与延迟均处于劣势。 从国产算力产业链来看，包括了加速卡、服务器组装、服务器电源、液冷、铜链接、交换 机、光模块、PCB、玻璃基板等多个增量环节。

（一）芯片：芯片是服务器算力核心，国产 CPU/GPU 初露曙光

Scaling law 背景下算力需求持续增长。2020 年 OpenAI 发表论文《Scaling Laws for Neural Language Models》提出大模型的“Scaling law”。该定律指出大模型的性能与计算量、模 型参数量和训练数据量三者的大小相关，而与模型的具体结构（层数/深度/宽度）基本无 关。为达到大模型的最佳性能，这三个因素必须同时放大，当不受其他两个因素制约时， 模型性能与单个因素呈幂律关系。

大模型加速迭代，算力需求持续高涨。2023 年现象级应用 ChatGPT 引发新一轮 AI 浪潮， 大模型加速迭代，算力需求爆发。以 GPT 大模型为例，GPT-3 的模型参数约为 1746 亿 个，训练一次需要的总算力约为 3640 PF-days，即以每秒一千万亿次计算，需要运行 3640 天；而 GPT-4 参数量可能达到 1.8 万亿个，训练算力需求上升至 GPT-3 的 68 倍，在 2.5 万个 A100 上需训练 90-100 天，训练端对算力需求呈现指数型增长，此外 o1 的发布也将 带动推理端算力需求的进一步提升。据中国信息通信研究院数据显示，截至 2023 年底， 全球算力总规模达到 910EFLOPS（FP32），同比增长 40%，呈现高速增长态势。

GPU 占 据 绝 对 领 先 地 位 ， ASIC 高 性 价 比 未 来 可 期 。 算 力 芯 片 主 要 有 CPU/GPU/FPGA/ASIC 四种形式，CPU 作为通用处理器，核心数通常在 32 至 96 之间（如 Intel Xeon Platinum 8480+、AMD EPYC 9654），以单核性能和灵活性为主要优势。在处 理逻辑控制、多任务调度时表现突出，但算力密度（每瓦算力）较低，难以满足高并行计 算需求。相比之下，GPU 通过多达数千个计算单元（如 NVIDIA A100 的 6912 CUDA 核 心）实现了大规模并行处理，FP16 算力高达 312 TFLOPS，是 AI 模型训练的中坚力量。 FPGA 则通过可编程逻辑单元，提供灵活的算力定制能力。尽管其算力上限依赖设计优 化，但其在一些小型、低功耗 AI 推理场景中表现优异。ASIC 凭借为特定任务设计的架 构，能够在极低功耗下提供极高的算力。例如，Google TPU v4 在 BF16 下的算力高达 275 TFLOPS，性价比远超同代 GPU。

2.1.1 国际 GPU 市场英伟达一家独大，科技巨头竞相争逐

英伟达凭借技术领先与生态壁垒持续巩固其全球垄断地位。2024 年第三季度，JPR 数据 显示其附加板显卡市占率达 90%，比上一季度增加两个百分点，尽管集成显卡竞争导致 整体GPU份额下滑1.9%，但高端产品表现强劲。TrendForce预测，2025年英伟达Blackwell 架构 B300 系列等高端 GPU 出货占比将增至 65%（2024 年为 50%），主要受益于 AI 服 务器和超算需求爆发。技术上，CoWoS-L 封装与 HBM3e 内存的结合使其算力密度和能 效比远超竞品，据 Trendforce 预测，B300 系列搭载的 HBM3e 12hi 内存将于 2025 年稳定 量产，推动高性能计算升级。生态层面，CUDA 平台已构建超 400 万开发者社区，形成 极高转换成本壁垒。供应链方面，英伟达通过绑定云服务商推行“全栈式 AI 解决方案”， Trendforce 预测 2025 年 CoWoS 产能需求预计年增 10%。面对地缘政治限制，其通过中 国特供版 A800 等定制化产品维持增长。

英特尔、AMD、博通在 GPU 领域具备一定竞争力，但相比于英伟达仍存差距。 1）英特尔长期以集成 GPU 占据 PC 市场 64%左右份额，但其独显业务仍处追赶阶段， 在光追、AI 加速等关键指标仅达英伟达上代产品水平。2024Q3 整体 GPU 份额较上季度 微增 1.1%，主要依赖 CPU 捆绑销售策略，Xe 架构产品在性能与软件优化上落后英伟达， 而英特尔 CPU 单位出货量比上季度下降 12%，策略或有改进空间。市场策略上，Arc 系 列定价较同级别英伟达系列低，但主流认可度不足。 2）AMD 凭借 RDNA 架构在消费级 GPU 市场保持一定竞争力。2024Q3 整体 GPU 市场 份额较上季度微增 0.8%，主要受益于 Radeon RX 7000 系列的性价比优势，据 expreview CES 2025 上发布的 RDNA 4 架构实测仍落后英伟达 DLSS。尽管通过价格战巩固消费级 市场，JPR 数据显示 AIB 份额仅约 10%（英伟达 90%）。 3）博通通过定制化 ASIC 在数据中心和网络芯片领域构建差异化优势。根据 Business Research Insights 估计，2025-2032 年的 ASIC 市场规模将以 8.9%的复合年增长率达到 395.3 亿美元（2023 年为 183.5 亿美元）。博通主要服务于谷歌、微软等超大规模云厂商， 凭借 Tomahawk 5 以太网芯片与 Jericho3-AI 智能网卡与英伟达 InfiniBand 形成竞争，但缺乏通用 GPU 架构研发能力，边缘地位难有突破。不过基于 ASIC 的持续需求，其业绩 增长仍具潜力。

2.1.2 ASIC 芯片东风渐起，定制化算力重构 AI 基础设施

ASIC 芯片基于从边缘到核心的范式重构展现出高度定制化与能效优势，有望重塑全球 算力市场格局。ASIC 芯片，全称为专用集成电路（Application-Specific Integrated Circuit）， 是指按照特定用户要求和特定电子系统的需求而设计、制造的集成电路。以云计算场景 为例，通过对全球几大科技巨头的代表性云端芯片产品计算性能对比，可以发现 ASIC 芯 片相比于其他几种芯片，在计算效能、大小、成本等方面都有巨大优势。据 Mordor Intelligence 预测，可编程 ASIC 市场将从 2024 年的 185 亿美元增长至 2029 年的 288.8 亿 美元，预计 2024-2029 年复合年增长率为 9.32%，推动市场的因素包括消费电子领域的需 求，制造商希望将 AI、ML 和 IoT 融入消费电子产品，ASIC 是最佳解决方案。

异构计算芯片如 GPU/FPGA/ASIC 各有优劣，ASIC 可针对专门任务优化设计。对比来 看，CPU 具有通用性好，串行运算能力强，适用于逻辑运算等优点，但其开发难度大，且架构限制了算力进一步提升。FPGA 可灵活编译芯片硬件层，且功耗远远小于 CPU 和 GPU，但其单个单元的计算能力比较弱，硬件成本较高，电子管冗余，未来可考虑进一步 压缩功耗。GPU 由于其多线程结构，相较于 CPU 拥有较强的并行运算能力，与 FPGA 和 ASIC 相比，通用性更强，但价格、功耗等不如后二者。ASIC 则可以针对专门的任务进 行架构层的优化设计，可实现 PPA 最优化设计，虽然初始设计投入和难度较大，但量产 后成本最低。 ASIC 芯片技术、政策与资金优势明显，特定场景应用需求高涨。如需最大限度地提高性 能功耗比，相较于 GPU、FPGA 等，标准单元 ASIC 是最佳选择；而如果项目需要重视 开发成本，结构化 ASIC（相比于标准单元 ASIC 设计流程，设计人员可以跳过多个步骤， 只需专注于实现所需的定制功能）表现优秀，可以在产量较低的情况下成为节省成本和 功耗的经济方法。上述优势决定了 ASIC 芯片在 AI 训练、AI 推理、通信、物联网等领域 具有极大定制化应用价值。如谷歌的 TPU（张量处理单元）系列芯片是 Google 专为神 经网络设计的 ASIC，具有专用功能如矩阵乘法单元（MXU）和专有的互连拓扑，非常适 用于加快 AI 训练和推理速度。24 年 Q4 对 TPU v6 的采用提供了比 TPU v5 四倍的训练 性能和三倍的推理吞吐量，定价具有吸引力同时所提供的架构可以很好地创造和提升效 率。政策与资金层面，美国《芯片与科学法案》对本土芯片研发具有高额补贴，加速商业 化落地。

博通 ASIC 芯片业务营收增长态势突出，市场多样化需求提供增长空间。在 VMware 成 功整合后，得益于博通领先的人工智能 XPU 和以太网网络产品组合，2024 财年，博通 收入同比增长 44%，AI 业务（网络芯片+ ASIC 定制芯片）营收达到 122 亿美元，同比 大增 220%，占总营收 23.6%，其中 ASIC 芯片贡献超 80 亿美元。博通在 24 财年电话会 上表示，目前已有三家超大规模客户定制多代 AI XPU 路线图，预计 2027 年单客户在单 一网络架构中将部署 100 万个 XPU 集群，同时，博通已在为两家新的超大规模客户设计 下一代 AI XPU 产品。2027 年 ASIC 市场的可服务规模（SAM）将达 600 亿-900 亿美元， 重点发力 AI 推理与边缘计算场景。

2.1.3 国内 AI 芯片奋起直追，自研 ASIC 成果斐然

国产 AI 芯片加速追赶，如华为海思、寒武纪、海光信息等企业已经成为行业领导者。华 为海思旗下昇腾系列处理器自诞生以来，凭借其强劲的算力和创新的设计，特别是 2023 年发布的昇腾 910B，在技术和应用上都取得了显著突破。寒武纪的旗舰产品 MLU590 于 2024 年 6 月发布，专注于 AI 训练与推理。寒武纪的另一款重要产品 MLU370-X4，于 2024 年 11 月发布，专注于提供性价比更高的 AI 加速方案。海光信息也逐步成为国内 AI 芯片市场的重要玩家，核心产品包括深算一号、深算二号和即将发布的深算三号。

昇腾 910B 7nm 工艺赋能强劲算力，多卡互联助力大规模计算。华为昇腾 910B 采用了先 进的 7nm 工艺，优化了功耗和提升了算力密度，能为大规模 AI 训练任务提供支持，特 别是在浮点运算和大规模并行计算方面表现卓越。其 FP16 算力达到 376 TFLOPS，非常 适合深度学习、大数据分析等计算密集型的任务。同时，昇腾 910B 配备了 64GB HBM2e内存，内存带宽达到 400 GB/s 左右，极大地提升了数据处理能力，有效降低了数据瓶颈， 确保大数据集的训练效率。昇腾 910B 最大设计功耗仅为 400W，显示出其出色的能效比。 在多卡并行计算时，昇腾 910B 支持 8 卡 HCCS 互联方案，在 393 GB/s 带宽的支持下， 通过高效的卡间互联技术（HCCS），昇腾系列不仅能够满足单卡的高性能需求，还能多 卡并行计算时充分释放其算力，为大规模计算提供稳定的表现。

寒武纪持续深耕 AI 芯片领域，新品在技术上不断创新突破。寒武纪作为国内 AI 芯片设 计领域的佼佼者，在推理计算及边缘设备 AI 加速方面市场竞争力日益凸显。2024 年 6 月，寒武纪发布旗舰产品 MLU590，聚焦 AI 训练与推理。北方算网公众号数据显示该芯 片基于 7nm 工艺打造，具备 314TFLOPS 的 FP16 算力，搭载 80GB 内存，内存带宽高达 2048GB/s。这样的配置，让 MLU590 在高性能计算和深度学习训练中表现亮眼，能轻松 应对大规模数据处理任务。其最大设计功耗 350W，适应高密度计算场景。同时，高达 318.8GB/s 的互联带宽，支持高效多卡并行计算，进一步强化了它在大规模 AI 计算中的 实力。为满足更多元化的市场需求，寒武纪在 2024 年 11 月推出 MLU370-X4，主打高性 价比 AI 加速方案。相比 MLU590，它的 FP16 算力为 96TFLOPS，配备 24GBLPDDR5 内 存，内存带宽 307.2GB/s，最大设计功耗 150W。这款新品在延续寒武纪技术优势的基础 上，以更低功耗和适中性能，为中低端 AI 推理任务提供了新选择，拓宽了寒武纪产品的 应用场景。

海光信息逐步成为国内 AI 芯片市场的重要玩家，核心产品包括深算二号和即将发布的 深算三号。这些产品主要服务于 AI 推理与小规模训练市场，广泛应用于云计算、数据中 心以及 AI 加速计算领域。据证券市场周刊报道，2023 年发布的深算二号作为面向小规 模 AI 训练与推理的加速卡，采用 7nmFinFET 工艺，FP16 算力为 49TFLOPS，FP32 算力 为 23TFLOPS，适用于低功耗设备的推理任务。此款产品为海光信息在 AI 推理市场的初 步布局，展现了强大的性价比。此外，深算三号预计将具备显著的算力提升，并有可能 在 AI 推理领域赶超国际竞争对手，如 NVIDIA 的 A800，特别是在推理和高精度计算任 务中。海光信息的 DCU 系列基于 GPGPU 架构，兼容通用的“类 CUDA”环境，能适应国 际主流商业计算软件和人工智能软件。DCU 的设计着眼于高并行计算能力，特别适合处 理 AI 推理任务中的大量数据吞吐需求。

国内互联网大厂在自研 ASIC 芯片领域积极布局，成果斐然。腾讯于 2019 年初启动沧海 编解码芯片研发，2022 年量产投用，为云游戏、直点播等场景提供服务。2022 年推出紫 霄 AI 推理芯片，采用自研架构和加速模块，计算加速性能大幅提升，成本降低；还有助 力云计算虚拟化零损耗的玄灵高性能网络芯片。据澎湃新闻报道，阿里在 2019 年发布含 光 800AI 推理芯片，算力相当于 10 颗传统 GPU，能效比达第二名的 3.3 倍，应用于城市大脑、智能安防等领域；2021 年推出倚天 710 通用服务器芯片，采用 5nm 工艺，为阿里 云服务器提供算力支持。字节跳动虽未官宣自研芯片成果，但可能加大自研投入。百度 在 2018 年推出我国首款云端全功能 AI 芯片昆仑芯 1 代，已部署 2 万片以上；2021 年量 产昆仑芯 2 代，采用 7nm 制程，性能提升 2-3 倍，适用于云、端、边多场景。

（二）先进封装：海量数据催生高带宽需求，CoWoS+HBM 大势所趋

AI 需求爆发式增长，先进封装不断迭代。随着 AI 需求爆发式增长，各行业应用中产生 的数据量不断增多，对算力的需求与日俱增。数据量的提升与高性能计算要求更强大的 处理能力，因此需要在芯片上高密度地集成晶体管，封装技术由传统封装向先进封装演 进（倒装→晶圆级封装→2.5/3D 封装）： 2.5D 封装：2.5D 将处理器、存储等若干芯片并列排布在中介层（Interposer）上，利 用 RDL、硅桥、硅通孔（TSV）等技术实现更高密度的互联。台积电 CoWoS 系列即 采用 2.5D 封装，为 FPGA、GPU 等高性能产品集成提供解决方案。 3D 封装：多个芯片垂直堆叠，利用 TSV 贯穿整个芯片进行电气连接，并直接与基 板相连。芯片间的连接长度变短，使功耗降低、带宽提升。该技术最早在 CMOS 图 像传感器中应用，目前可用于 DDR、HBM 等存储芯片封装中，技术难度最高。

先进封装向系统集成、高速、高频、三维方向发展，2.5D/3D 技术份额快速增长。根据 Yole，高带宽需求下，先进封装市场整体市场规模有望从 2022 年的 442.6 亿美元增长至 2028 年的 785.5 亿美元，复合增长率达 10.03%。2022 年 Flip-Chip 技术与 2.5D/3D 技术 占据市场主导地位，受益于 AI、HPC 等领域推动高端封装需求，2.5D/3D 技术有望成为 增速最快的市场，2022 年 2.5D/3D 市场规模 92 亿美元，Yole 预计 2028 年市场规模 258 亿美元，复合增长率达 18.75%。

CoWoS 具备高密度互连和大规模芯片集成能力，已成为高端 AI 芯片的“标配”。“CoW” 指的是“Chip-on-Wafer”，即芯片堆叠；“WoS”指的是“Wafer-on-Substrate”，即将芯 片堆叠在基板上。CoWoS 因具备高密度互连和大规模芯片集成能力，能满足更高带宽、 更低延迟和更高能效的芯片需求，在 2.5D 封装市场占据领先地位，被广泛应用于高性能 计算和人工智能领域。在训练大模型的超级计算机、自动驾驶汽车核心芯片等方面， CoWoS 发挥着关键作用。例如：英伟达的 A100、H100 等 GPU 以及 Orin、Xavier 等自 动驾驶芯片均使用了 CoWoS 技术。OpenAI 在训练 GPT-4 的超级计算机就基于英伟达 A100 GPU。

CoWoS 技术根据中介层所采用的材料不同，可分为 CoWoS-S（硅中介层）、CoWoS-R （RDL 重布线） 和 CoWoS-L（LSI，重布线+部分硅中介层） 三种类型。CoWoS-L 作 为台积电现阶段的前沿技术，巧妙融合了 CoWoS-S 和 InFO 技术的优势，借助带有局 部硅互连（LSI）晶片的中介层，实现了灵活的整合，主要应用于晶片间的互连，以及通 过再分布层（RDL）进行电源和信号传输。同时 CoWoS-L 因保留了 CoWoS-S 中矽通孔 （TSVs）的特性，有效降低了因使用大矽中介层而在 CoWoS-S 中出现的良率问题，未 来有望成为 CoWoS 技术中的主流。

HBM 与 CoWoS 相辅相成，共同助力 AI 算力行业发展。HBM 是一种专门为满足高性能 计算需求而设计的内存技术，通过采用堆叠式封装，显著提升了内存带宽，能够使数据 在内存与处理器之间高速传输，极大地提高了计算效率。然而由于 HBM 具备走线长度 短、焊盘数多的特性，使其在 PCB 和封装基板上难以达成既密集又短的连接，因此需要 借助 CoWoS 等 2.5D 先进封装技术来达到更高的互连密度。在 AI 浪潮下，随着深度学 习模型规模不断扩大、数据处理量呈指数级增长，对内存带宽和芯片集成度的要求愈发 严苛。HBM 和 CoWoS 二者相互配合，为 AI 技术的突破创新筑牢更坚实的硬件根基。

Fab/IDM 厂和 OSAT 错位竞争。国际头部 Fab/IDM 厂如台积电、英特尔、三星布局 3D 堆叠，领跑先进封装技术发展方向，OSAT 厂主力集中于倒装、晶圆级封装和系统级封装。 从封装类型来看，2022 年三星的 3D 堆叠产品占比最高，达 66%，主要系其存储产品占 比较高所致；其次为台积电 3D 占比为 28%，同时凭借其 InFO 在苹果产业链中的渗透， FO 封装占比达 49%。OSAT 厂商产品结构中倒装为主力，受益于 Chiplet 技术发展 SiP 占 比有所提升，长电科技布局全面，且不断向 2.5D/3D 等高端封装发展。

以长电科技等为代表的国内封测公司积极布局 2.5D、3D 先进封装技术。在先进封装技 术推进方面，近年来本土封装龙头企业表现突出，以长电科技、通富微电等为代表的国 内封测领军企业，通过内生自主研发+外延并购重组国际先进封装测试企业，目前已具备 较强市场竞争力。此外，以甬矽电子等为代表的成长型企业也逐渐崭露头角。在 HBM 领 域，据 Trendforce 报道，武汉新芯和长鑫存储这两家国内存储厂商正处于 HBM 制造初 期，计划尽快实现量产，以满足人工智能（AI）和高性能计算（HPC）领域的应用需求。 国内封测公司在 2.5D 和 3D 封装领域积极布局，未来有望在行业竞争中不断收获更多市 场份额。

（三）整机组装：AI 算力浪潮涌动，国产服务器市场扬帆远航

服务器市场以白牌为主，DELL、HP 等占据领先地位。白牌服务器是指没有经过厂商预 装操作系统、软件以及没有特定品牌标识的服务器硬件，通常由原始设计制造商（ODM） 根据客户需求进行定制生产。与传统品牌服务器相比，白牌服务器具有高度定制化和成 本方面的优势。（1）定制化方面，用户可以根据自身需求选择服务器的各个组件，如处 理器、内存、硬盘类型和容量、网络适配器等，从而实现性能的最优化配置，满足特定的 应用场景。（2）成本方面，由于去除了品牌溢价、预装软件的费用以及减少了中间销售 环节，白盒服务器通常具有更低的价格，为注重成本控制的数据中心和企业提供了更具 吸引力的选择。

国产服务器崛起，技术创新驱动市场重塑。从全球服务器格局来看，浪潮近年来崛起迅 猛，市场份额持续攀升。据千际投行《2022 年服务器行业研究报告》，2020 年浪潮市场 份额跃居全球第三，2023 年第三季度以 10.3%的市占率位列全球第二（IDC 数据），稳居中国市场第一。在 AI 服务器领域，随着生成式 AI 浪潮席卷全球，围绕计算能耗的液 冷等技术创新日益成熟，催生出专用服务器，成为互联网企业和运营商采购的重点。尽 管海外 AI 芯片厂商在全球市场依然占据垄断地位，但近年来中国的 AI 服务器技术已跻 身世界前列。其中，国内市场方面，2022 年浪潮以 47%的市场份额遥遥领先，稳居首位； 新华三和宁畅则分别以 11%和 9%的份额位列第二、第三。

华为：技术研发方面不断创新，推出一系列具自主知识产权核心技术。(1)鲲鹏计算：提 供基于鲲鹏处理器的 TaiShan 服务器，为华为新一代数据中心服务器，适合为大数据、分 布式存储、原生应用、高性能计算和数据库等应用高效加速，旨在满足数据中心多样性 计算、绿色计算的需求。(2)昇腾计算：提供 Atlas AI 服务器，具有超强计算性能，可广 泛应用于中心侧 AI 推理、深度学习模型开发和训练场景。

比亚迪电子：成功打入英伟达服务器供应商行列，AI 服务器业务占比有望持续提升。英 伟达官网合作伙伴显示，比亚迪电子及比亚迪精密制造均为英伟达的合作伙伴。双方不 仅在游戏显卡领域有过合作，还进一步拓展至服务器与智能驾驶等前沿业务。目前，比 亚迪电子以代工业务为主，服务器与智能驾驶业务占比虽暂时不大，但未来有望实现显 著增长。

华勤技术：把握 AI 浪潮，全栈布局助力市场份额攀升。华勤技术是目前国内为数不多能 提供通用服务器、异构人工智能服务器、交换机数通产品、存储服务器等全栈式产品组 合的重要厂商。在国内 AI 服务器产业链崛起的背景下，华勤将抓紧传统服务器市场，以 全球智能硬件平台、行业 ODM 规模领先优势、全栈式的产品组合服务的优势，利用头 部 CSP 市场带来的规模及产品先发优势，进一步增强规模和市场份额。

（四）电源：AI 带来用电需求急剧增长，高效服务器电源重要性显著提升

AI 服务器电源架构为三层架构。AI 服务器电源的架构由 UPS、AC/DC 和 DC/DC 三个层级 构成，高压电从电网进入数据中心后，服务器电源供应器会先将交流电转为直流电，并 降压到 48V；接着主板上的 DC/DC 转换器，再将电压降至芯片可接受的电压。

以英伟达为例，GPU 功率持续升级。从功率方面来看，英伟达早期的芯片 A100 功率为 400W，此后的 H100 和 B100 在 700W，而在 2024 年的 GTC 上发布的基于 Blackwell 架构 的 B200 功率则首次达到了 1000W，超级芯片 GB200 功率最高达到 2700w。基于 GB200 芯 片的 NVL72 架构，功耗达到 120KW 左右，考虑冗余后的总功率可达 198KW，总功率提升至 上一代产品的 10 倍左右。

计算 AI 应用的 GPU 对服务器电源功率提出了更高要求。算力需求的大幅上升推动 AI 芯片的发展，性能提升的同时意味着 GPU 功耗的增加，对服务器电源的功率有更高的要 求。相较于传统服务器电源，AI 服务器电源在功率密度与转换效率方面有更高标准。功 率密度方面，AI 服务器电源功率密度达 100W/立方英寸。转换效率方面，AI 服务器电源 达到 97.5%-98%以降低能量损耗。随着 GPU 发展，超高功率服务器电源功率需求可能达 到 8/12kW 以上。目前，英飞凌已推出 3kw 和 3.3kw 服务器电源，即将发布 12kw 服务器 电源。在材料方面，其电源将混合使用硅、氮化镓、碳化硅三类晶体管开关，以实现高功 率密度和高转换效率。

服务器电源产业链较长且各环节联系紧密。电源产业链上游主要包括半导体、电阻电容、 磁性材料等原材料;中游则包括加工设备企业和电源加工服务企业;下游包括消费电子、智 能照明、网络通信、安防监控、汽车电子、数据中心等电源应用。随着服务器市场的进一 步扩大，服务器电源的产量和性能也迎来更大的挑战。磁性材料等原材料的创新，氮化 镓的引入，烧结工艺等加工流程的自动化，产品品质的检验，都需要产业链的密切合作 和共同进步。

本土厂商积极布局高效服务器电源。UPS、AC/DC 与 DC/DC 三个层级构成数据中心电 源架构。AI 服务器电源技术上的壁垒，一方面在于在有限体积内的功率密度提升（AC/DC） 与电源可靠性，另一方面在于转换效率。客户的壁垒，在于验证周期长。台资厂在传统 服务器的项目中具有份额优势，在新起的 AI 服务器电源领域，台达、光宝针对高功率服 务器电源的布局领先国内厂商，大陆厂商凭借控制成本、服务优质、市场需求扩大等优 势，有望在市场中实现突破、占据一定份额，如欧陆通、麦格米特等企业已在数据中心 电源领域积极布局。 本土厂商积极布局高效服务器电源。UPS、AC/DC 与 DC/DC 三个层级构成数据中心电源架构。AI 服务器电源技术上的壁垒，一方面在于在有限体积内的功率密度提升（AC/DC） 与电源可靠性，另一方面在于转换效率。客户的壁垒，在于验证周期长。台资厂在传统 服务器的项目中具有份额优势，在新起的 AI 服务器电源领域，台达、光宝在高功率服务 器电源的布局中占据主导地位，大陆厂商凭借控制成本、服务优质、市场需求扩大等优 势，有望在市场中实现突破、占据一定份额，如欧陆通、麦格米特等企业已在数据中心 电源领域积极布局。

备用电源未来空间广阔。UPS 是一种含有储能装置的不间断电源，主要应用于对电源稳 定性要求高的场景，技术较为成熟，随着数据中心的广泛应用，市占率不断提升。HVDC 是一种新型的高压直流不间断电源，随着数据中心的发展，在能耗、建设成本、维护难 度等系列问题推动下，互联网厂商积极应用 HVDC 模式，如百度云计算(阳泉)中心采用 市电+HVDC 的供电架构,其供电效率从传统 UPS 供电的 90%，大幅提升至 99.5%；BBU 是一种在数据中心和服务器领域中非常重要的电源备份设备，从成本、寿命、空间、转 换效率等角度 BBU 电源亦有广阔应用前景，英伟达 GTC 大会聚焦高性能算力迭代电源 及管理系统全面升级，BBU 或有望成为 GB300 的标配。

当前数据中心供电主要采用 UPS 系统，但部分已引入 HVDC 系统。UPS 系统方面，多 数采用模块化设计，关键部件实现冗余配置，业内平均能效水平已达到 96%。HVDC（高 压直流输电）系统目前已广泛应用于多个领域，包括阿里巴巴的巴拿马电源、腾讯的第 三代和第四代数据中心等。海外也有多家公司已部署 HVDC 系统。相比 UPS 系统，HVDC 因取消了逆变器环节，在能效提升、空间利用以及成本控制等方面展现出明显优势。

AI 需求带动服务器电源性能要求提升，高电压输出成为未来趋势。随着 AI 芯片性能和 数量的不断提升，服务器功耗显著增加。在此背景下，对服务器电源的要求日益提高， 高电压输出逐渐成为行业趋势。其中，台达发布的 10kV 供电系统 DPSST 系列，单系统 采用 N+3 冗余，实现 N+X 架构。最高输出电压达 1000V，整机效率突破 98%，是针对 各种大型数据中心和制造工厂关键电源备份的最佳供配电解决方案。

BBU 技术赋能 5G 与云计算，加速边缘数据中心演进。BBU 最初用于无线通信基站，负 责处理基带信号，具备高集成度、低时延、分布式部署等特性，是 5G 网络架构中的关键 组件，用来确保数据传输的高效和可靠。BBU 通常将多种功能集成于同一硬件平台，在 数据流量激增和边缘计算快速发展的背景下，同时支持低时延、大带宽的工作模式。而 分布式部署使 BBU 能够灵活适应不同网络环境，为 5G 网络和云计算基础设施提供稳定 的电力保障。

（五）散热：算力需求持续提升，散热技术更新换代

风冷散热已达极限，需采用液冷散热方案。算力性能的提升驱动着服务器功耗和热密度 的不断增加，风冷方式已无法满足高热流密度电子器件的散热；另一方面，城市建设数 据中心在面积受限情况下，部署高功率密度机柜成为有效解决方案，但已远超风冷方案 散热极限，需要更加高效的冷却技术去解决高功率、高热流密度、高计算密度的芯片和 系统散热问题。液冷技术利用液体高比热容/蒸发潜热优势，实现对发热元器件精准散热， 完美解决高功率密度机柜散热问题。下一代 Blackwell 芯片单机柜功率或有望进一步提 升，风冷已达散热极限，需要采用液冷散热方案。

高温直接影响电子元件性能，液冷散热刻不容缓。电容温度每升高 10℃，平均电子元器 件的寿命会降低一半，且更容易造成击穿。当温度攀升，电子元件的电阻会增大，电子迁 移现象加剧，致使信号传输延迟、数据处理错误概率增加，硬件性能大幅下降。若持续高 温，还可能引发元件物理结构损坏，缩短使用寿命。电子元器件使用故障中，有一半以上 是由于温度过高引起的。

PUE 衡量数据中心能效，液冷技术助力大幅优化。PUE 是衡量数据中心能源效率的重要 指标，PUE 的计算方法为数据中心的总耗电量比上 IT 设备的耗电量，数值越接近 1，表 明数据中心的能效越高。传统数据中心散热成本及碳排放水平不容忽视，而液冷技术革 命性地改变传统散热方式，取代大部分空调系统（压缩机）、风扇等高能耗设备，可实现 节能 20%-30%以上。在同样外电容量条件下，液冷方式允许配置更多的 IT 设备，可最大 化提高能源利用率；在 IT 设备负载功率确定前提下，总供电容量需求大幅减少，可有效 节省供电系统建设投资和运营成本。

液冷技术路径可降低 PUE 值，减少电力消耗。目前，标准风冷数据中心的温控环节能耗 占比达 40%，且算力中心电力需求激增，降低单位算力能耗迫在眉睫。液冷系统用中高 温水就能完成散热，能全年全地域自然冷却；而 NIISA 等《绿色节能液冷数据中心白皮 书》数据显示传统风冷依赖冷冻水机组，出水温度需低至 15 - 20℃，多数情况得开启制 冷压缩机，耗能高出 20% - 30%以上，冷板式液冷 PUE 值能低至 1.2 以下，浸没式液冷更是低至 1.1 以下，在提升能源效率、降低能耗上作用巨大。

英伟达发布 B200 和 GB200，采用液冷技术有效解决散热问题。2024 年 GTC 大会上，英 伟达发布了基于 Blackwell 架构的 B200 芯片，它由两个紧密耦合的芯片组成，通过 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高带宽接口）进行连接，以确保它们能够作为单个芯片运行。GB200 超级芯片由 2 个 B200 GPU 与 Grace CPU 通过 900GB/s 的超低功耗 NVLink 芯片间 互连组成，散热方面采用液冷方案，与 H100 风冷方案相比，GB200 在相同功率下的性 能是 H100 的 25 倍，同时还降低了耗水量。

冷板式液冷改造便利，浸没喷淋式液冷高要求场景适用。液冷可分为冷板式、浸没式、 喷淋式三大类。冷板式液冷属于间接液冷，工作流体不直接接触电子器件，通过液冷板 传热，节能性好，能实现全年自然冷却，器件可靠性高，但散热范围有限，仍需少量风 冷，且有液体泄露风险，适用于现有设施改造升级。浸没式液冷是相变液冷，将发热元器 件完全浸没在冷媒中，通过相变吸热，节能性极致，换热效率高，散热均匀，无泄漏风 险，不过部署密度低，机房和服务器改造难度与成本大，适合对散热和节能要求极高的 数据中心。喷淋式液冷通过动力设备对发热元件喷淋低沸点液体，能完全去除散热风扇， 换热能力强且节省冷却液，但换热器大、占用空间，对产品质量要求高，运维难度大，应 用较少，优势在于节省冷却液。

冷板式液冷技术成熟 优势多适配强应用广。相较于浸没式、喷淋式液冷，冷板式液冷优 势显著。冷板式技术成熟，发展时间长，应用案例多，相关规范完善，可靠性高；改造难 度低，对现有设施改造时，无需大规模改动服务器结构，安装液冷板和循环系统即可，成 本可控；兼容性好，能与传统风冷结合形成混合冷却系统，灵活适应不同散热需求；局部 散热针对性强，可精准为 CPU、GPU 等高发热元件散热，保障设备高性能运行，延长使 用寿命。

中国液冷服务器市场规模有望迎来高增，浪潮信息市场份额超 50%。随着 AI 对算力需 求提升，中国液冷服务器市场规模有望迎来高增，2023-2028 年 CAGR 可达 47.6%。IDC 数据显示，在2024上半年中国液冷服务器市场增速保持强劲，主要是以零部件价格上涨、 基础设施更新周期加快和智算基础设备建设加大投入等，引发 IT 设备采购周期提前，从 而带动液冷服务器产业在相关行业的提前启动。其中出货量更是相较 2023 年上半年增长 81.8%，全年有望突破 23 万台。2024 上半年液冷服务器市场占比前三的厂商分别是传统 服务器厂商浪潮信息、超聚变和宁畅，占据了七成左右的市场份额。

专业温控厂商方案落地，多方合作提升国产液冷方案竞争力。目前，英维克、申菱环境 和高澜股份陆续有液冷项目落地，曙光数创为中科曙光系的温控厂商，主要客户为曙光 系超算中心，以浸没式方案为主。英维克公司在数据中心温控市场长期占据主流地位， 和电信运营商等下游客户合作关系稳定，先发布局全链条液冷，客户覆盖广，在产业链 中优势更为突出。

（六）连接：算力提升对连接器及线缆要求更高，GPU 升级助力铜连接渗透

连接器和线缆都是实现设备连接的关键组件，算力的提高同时带来对连接器和线缆的性 能要求。连接器是连接两个有源设备以传输电流或信号的电子器件，在电路内被阻断或 孤立不通的电路之间架起沟通的桥梁，使得电流和信号得以传输，从而使得电路实现预 定的功能，并为两个电路子系统提供一个可分离的界面。而线缆指代连接连接器的线， 和连接器共同组成连接组件。随着算力的提高，需要传输和计算的数据也随之增多，也 提高了对连接器和线缆的性能要求。

英伟达 GB200 使用 5000 根 NVLink 铜缆，成本节省 6 倍。英伟达在 2024 年 GTC 大会 上发布 NVLink72，包含 36 个 Grace CPU 和 72 个 Blackwell GPU，里面有 5000 根 NVLink 铜缆，总长度达 2 英里，成本相比于使用光模块节省 6 倍。据立讯技术公众号，GB200 凭借其创新的铜缆连接技术，实现了系统功耗的显著降低，为数据中心带来了单机架 20kW 的能源节省。这一重要突破立即引起了 AWS、戴尔、谷歌、Meta、微软、OpenAI 和特斯拉等科技巨头的热烈反响，纷纷表示将在未来的算力中心和高性能计算平台中全 面采用 GB200 芯片。

铜缆主要分为 AOC、DAC 和 AEC 三种，不同方案各具优势。功耗方面，相较于 AOC， DAC 及 AEC 等铜缆功耗较小，其中 DAC 功耗小于 0.1W，AEC 功耗与 AOC 相差不大。 而 DAC 相对在传输距离方面表现较弱，400G 传输距离小于 3m，远低于 AOC 和 AEC。

高速铜互连组件市场前景广阔，国内厂商有望受益。（1）立讯技术 DAC 产品已在国际 大型数据中心广泛使用长达十余年，基于自研的 Optamax 技术，立讯技术已成功开发出 了 112G/224G PAM4 DAC 和“轻有源”铜缆产品，能够实现每通道高达 112/224Gbps 的传 输速度。目前立讯技术已经成功完成了 112G/224G 裸线的批量生产交付。（2）沃尔核材 子公司乐庭智联已完成了部分单通道 224G 高速通信线样品的开发，目前正批量交付中， 据公司互动易回复信息，公司已与安费诺建立了长期稳定的合作关系，为电线业务的重 要大客户，主要销售产品包括高速通信线、汽车工业线、工业机器人线等。据公司 25 年 1 月的投资者互动回复，目前公司高速通信线订单饱和，机器满负荷运转中。

（七）交换机&光模块：互联要求提升，带宽及能耗瓶颈下 CPO 成破局关键

交换机是网络架构的关键组件，广泛应用于数据中心、园区网络和工业控制领域。交换 机（switch）用于电（光）信号转发，为接入节点提供独享通信通路。自 1989 年首台以 太网交换器诞生以来，历经二层、三层、多业务交换器演进，不断提升转发性能、端口速 率和交换容量。其工作原理包括识别、转发、学习：读取数据帧的目的 MAC 地址，根据 MAC 地址表决定转发端口；若无匹配，则广播至其他端口并记录源 MAC 地址及端口信 息。交换机被广泛应用于数据中心、园区网络、工业控制等领域，涵盖教育、医疗、金 融、制造业、能源电力等行业。

随着数字化时代和 AI 时代的到来，全球交换机市场规模持续增长。根据中商情报网数 据，全球交换机市场规模从 2019 年的 287.75 亿美元增长至 2023 年的 395.06 亿美元，CAGR 为 8.25%，反映了全球对网络基础设施持续需求的上升。同时，中国交换机市场也 呈现了强劲的增长，从 2019 年的 380 亿元增长至 2023 年的 685 亿元，CAGR 为 15.87%， 这一增长主要得益于国内 5G、云计算、物联网、大数据等数字信息技术的快速发展，以 及国家在产业政策上的鼓励支持，推动通信设备需求持续上升。

交换机行业市场集中度高，思科、华为等少数企业占据大部分份额。全球市场方面，思 科稳居龙头地位，IDC 数据显示，2023 年思科全球市场份额达 35.7%。思科、华为、Arista、 新华三、HPE 等头部厂商合计占据全球超过 8 成的份额。国内市场方面则是呈现双龙头 格局，2023 年华为、新华三分别以 36.4%和 35.2%的份额遥遥领先其他厂商分别位居前 两位，排名第三的锐捷仅占据 12.4%的份额。近年来，国产设备商快速崛起，海外交换机 厂商在中国的市场份额加速缩小。

光模块是光纤通信系统中的核心器件，主要用于实现电信号与光信号之间的转换。光模 块的基本结构通常包括光发射组件、光接收组件、激光器芯片、探测器芯片等。其工作 原理基于光电转换：在发送端，电信号通过驱动芯片处理后，驱动激光器或发光二极管 发出调制光信号；在接收端，光信号通过光电探测器转换为电信号，并经过放大和处理 后输出为相应的数据信号。此外，光模块还包含功能电路、接口电路、防尘帽、裙片、标 签、接头、壳体、接收接口和发送接口等部件。这些组件共同协作，确保光信号的高效传 输和处理，广泛应用于现代通信网络中。

目前，日本和美国光模块厂商正逐渐淡出全球市场，中国厂商在全球光模块市场中的占 比逐步上升。中国厂商在光模块产品上体现出了技术前瞻优势：在 2023 年全球光模块 TOP10 厂商榜单中，有 7 家中国厂商得以跻身，包括中际旭创（排名第 1）、华为（排名 第 3）、光迅科技（排名第 5）、海信宽带（排名第 6）、新易盛（排名第 7）、华工科 技（排名第 8）、索尔思光电（排名第 9）。在 2023 年 Q2 至 2024 年 Q1 期间，中际旭 创、光迅科技、新易盛在全球的市场份额分别为 14.2%、5.8%、3.8%。

放眼未来，算力的持续升级下，光模块市场有望迎来进一步突破。得益于我国国产芯片 能力、大模型能力的提升，加上人工智能应用的发展加之政策层面对算力产业链的不懈 支持，国内算力市场蓄势待发。据 LightCounting 预测，2023 年我国光模块市场规模约为 26.5 亿美元，到 2029 年有望达到约 65 亿美元。2024-2029 年，中国在全球光模块总市场 份额中占比约为 20%-25%。

传统光模块在带宽密度与能耗上面临瓶颈，CPO 技术成为破局关键。该技术将光引擎与 ASIC 芯片封装集成，通过缩短电互连距离、提升光电协同效率，显著降低系统功耗,并支 持更高带宽密度。CPO 技术的快速迭代正推动 800G/1.6T 光模块加速商用，为智算中心 提供超低功耗、超高带宽的互联底座，支撑全球算力基建向 200T/机架时代迈进。CPO 技 术正推动光模块从“可插拔”走向“芯片级融合”，为全球算力基建向 200T/机架以上密 度演进提供底层支撑，亦为中国在光电半导体领域实现“换道超车”创造关键机遇。

玻璃基板可应用于 CPO 工艺中，助力 CPO 工艺渗透。光电共封装（CPO）是将交换芯 片和光引擎共同装配在同一个插槽上，形成芯片和模组的共封装，具有低延迟、低功耗、 高带宽等优势。玻璃基板可以用来解决 CPO 中光电信号互联的难题，相比于硅基材料而 言，玻璃的弹性模量更大、硬度更大，热膨胀系数也可以与 Si 和 PCB 匹配，能够显著提 升 CPO 的技术优势。目前包括 Corning 在内的众多全球玻璃基板制造商聚焦于 CPO 领 域，推出 CPO 玻璃基板解决方案。

三、重点公司分析

1、寒武纪：算力产业链核心环节，24Q4 已实现上市以来首次单季度盈利

四大产品线协同发展，云端业务引领行业突破。公司专注于人工智能芯片及基础系统软 件的研发设计，形成云端、边缘端、IP 授权及软件、智能计算集群系统核心业务布局。 近年公司云端产品线（包括智能芯片、加速卡及训练整机）持续深化与互联网及大模型 头部企业的技术合作，产品在自然语言处理场景实现批量出货。边缘端产品聚焦智能制 造、智能驾驶等低延时场景，IP 授权及软件平台提供跨云边端一体化开发工具，智能计 算集群系统为 AI 应用部署提供整体解决方案。公司通过高强度研发投入（2024 年上半 年研发费用占比 690.92%）保持技术领先，新一代智能处理器微架构及指令集优化大模 型训练性能，基础软件适配 Llama3、Qwen 等主流框架，显著提升开发效率。 国产算力需求爆发，GPU 作为最核心环节国产替代进程有望加速。随着国产算力需求的 加速增长，以及美国扩大出口管制的范围，国产算力自主可控迫在眉睫。而算力芯片是 算力产业链的最核心且壁垒最高的部分，目前国产化程度相对较低。随着国产算力供应 链需求爆发，GPU 国产替代进程有望加速。公司作为国内高端 AI 训练芯片核心供应商， 受益于下游大模型训练及推理算力需求激增。云端芯片思元系列已与视觉、语言大模型 头部客户达成合作，支撑 Stable Diffusion3 多模态应用及 Llama3 训练任务，有望受益于 国产算力需求增长。

24 年四季度实现归母净利润近 3 亿元，上市以来首次实现单季度盈利。据公司 2024 年 业绩快报，2024 年公司实现营业收入 11.74 亿元（YoY+65.56%），2024 年归属于母公司 所有者的净利润为-4.43 亿元，较上年同期亏损收窄 47.76%，主要系报告期内营业收入 较上年同期大幅增长及信用减值损失转回所致。单季度来看，2024 年前三季度寒武纪实 现归母净利润为-7.24 亿元，而全年仅亏损 4.43 亿元，说明四季度实现盈利近 3 亿元，是 公司上市以来首次实现单季度盈利。2、海光信息：高端处理器持续突破，AI 算力生态加 速拓展 高端处理器双线发力，业绩增长动能强劲。公司专注于服务器及工作站高端处理器的研 发与销售，形成海光 CPU 与 DCU 两大核心产品线。2024 年，公司实现营收 91.62 亿元， 同比增长 52.40%，净利润 27.17 亿元，同比增长 59.71%，研发投入占比达 37.61%。海光 CPU 凭借兼容 x86 指令集及完善的软硬件生态，在电信、金融、互联网等领域深度渗透； 海光 DCU 基于 GPGPU 架构，适配主流 AI 框架，支撑大模型训练与推理，覆盖智算中心、互联网等场景。公司通过“销售一代、验证一代、研发一代”策略，持续迭代产品性 能，巩固国产处理器领先地位。 AI 算力需求爆发，DCU 生态协同优势凸显。随着 AIGC 及大模型浪潮兴起，海光 DCU 凭借全精度计算能力与开放生态加速渗透。据公司互动易信息，海光 DCU“支持 LLaMa、 GPT、通义千问等大模型全面应用”，并与头部互联网厂商共建全国产 AI 基础设施，打 造多个标杆案例。公司联合光合组织整合 4,000 余家生态伙伴，完成 8,000 余项软硬件优 化，覆盖服务器、存储、边缘计算等全栈解决方案。在“东数西算”与智能算力融合趋势 下，海光 DCU 有望受益于 AI 算力基建扩容，打开长期增长空间。

3、安孚科技：投资象帝先达成深度战略合作，开启国产 GPU 新征程

家居电器小电池领导者，为用户提供一站式电池产品方案。公司专注于深耕家居电器的 小电池领域，拥有较强的品牌认可度、庞大的销售体系、持续的研发创新能力、经验丰 富的管理团队以及稳定的供应商等关键资源，主要为广大消费者提供低成本、稳定、安 全、电力持久的电池产品；建立多品牌的电池品类矩阵，寻求各细分市场的机会。公司 积极在碱性电池、1 号燃气灶电池、纽扣电池、碳性电池、适合各类高电压大电流强动力 用电器的锂可充电池和小型锂离子电池（如 TWS 耳机电池等）等多品类中布局专业品 牌，针对消费者不同的生活场景和不同品类的电池需求，规划各品牌市场定位和策略规 划，提供消费者多场景、一站式、最优化的电池产品方案，满足用户购买需求。 投资象帝先达成深度战略合作，开启国产 GPU 新征程。2025 年 2 月 14 日，象帝先公告 称成功完成数亿元新一轮战略融资，本轮融资将全面支持新一代 GPU 芯片量产、前沿技 术研发及全球化市场拓展，同时引入 A 股上市公司安孚科技及多家知名创投机构的战略 合作，为国产 GPU 赛道注入强劲动能。此次合作，安孚科技将依托其强大的资本实力及 高效管理体系，助力象帝先加速技术研发、拓展市场边界。

4、长电科技：国内封测龙头，全面布局先进封装加速成长

公司是全球领先的半导体封测厂商，布局先进封装实现业务稳步扩张。长电科技自其前 身 1972 年成立以来，专注于半导体封装测试行业，目前是中国大陆第一、全球第三大封 测厂商。公司内生外延持续进行国际化布局，目前在全球拥有八大集成电路成品生产基 地，分别位于江阴滨江、江阴城东、滁州、宿迁、新加坡和韩国，实现主流封测技术全覆 盖。公司着力先进封装业务，目前已覆盖 WLP、2.5D/3D、SiP、高性能 Flip Chip 等市场 主流封装工艺，并加速从消费类向市场需求快速增长的汽车电子、5G 通信、高性能计算、 存储等高附加值市场的战略布局。未来公司持续拓展先进封装业务，有望为营收提供增 长动力，规模效应下公司利润弹性有望加速释放。 公司技术平台完善+客户资源优质，有望充分受益于新一轮 AI 手机换机潮。公司传统封 装与先进封装技术覆盖全面，并积极布局 2.5D/3D 封装，持续推进 Chiplet 多样化方案的 研发及生产，作为全球第三/中国大陆第一的封装大厂卡位优势明显，且紧跟产业技术路 线以强化竞争壁垒。公司与通信、消费等领域全球头部大客户开展合作，目前已覆盖西 部数据、高通、海力士、TI 等厂商，客户资源优质。Apple Intelligence 驱动新一轮 AI 手 机换机潮，上游产业链公司有望充分受益。2024 年 9 月 30 日，公司宣布收购晟碟半导体 80%股权已完成交割，本次收购有助于加强与西部数据的战略联系，进一步强化公司在存 储领域的 OSAT 龙头厂商地位。

5、华懋科技：汽车被动安全行业领先企业，前瞻布局算力业务

被动安全行业的领先企业，产品覆盖广泛。公司作为一家新材料科技企业，目前已经发展成为汽车被动安全领域的领先企业，产品线覆盖汽车安全气囊布、安全气囊袋以及安 全带等被动安全系统部件。新能源车引领汽车被动安全要求进一步提高，公司帘式气囊 等高端品类持续放量带动新一轮增长。公司持续加大海外布局，越南工厂投产运行助力 公司主业向上。 持股富创优越，发力 AI 业务布局。2025 年 1 月 27 日，华懋科技公告拟通过全资子公司 华懋（东阳）新材料有限责任公司以支付现金的方式受让深圳市富创优越科技有限公司 10%股权，交易价款 8500 万元，持有富创优越股权比例进一步提高。深圳富创主营包括 光模块的 PCBA 等业务。从光模块（4G – 800G）的 PCBA，到光设备的成品组装，均建 立了完善的品质管理体系与制造过程追溯系统。

6、比亚迪电子：一体化智造平台，前瞻布局服务器领域

智能科技平台型企业，消费电子/汽车电子/AI业务全面布局。比亚迪电子成立于1995年， 是全球领先的平台型高端制造企业，下游主要包括传统消费电子、新型智能产品、新能 源汽车和数据中心四类。公司早期以消费电子零部件及组装业务起家，主要产品包括消 费电子中框、背板、前壳及整体组装等。依托在消费电子领域积累的经验，业务领域成功 拓展至新型智能产品、新能源汽车及数据中心。2023 年公司消费电子/汽车业务营收分别 为 974.2 亿元/140.96 亿元，同比增长 18.5%/52.17%，主业稳定增长。AI 时代公司积极布 局数据中心、AMR 机器人等 AI 相关业务，助力公司进入发展新阶段。 云侧与端侧齐发力，与头部客户合作享受行业发展红利。比亚迪电子背靠母公司比亚迪， 依托精密制造能力和完善产品布局，在云侧与端侧齐发力全面布局 AI 业务。云侧：算力 是大模型应用的底层基础，公司目前已形成涵盖企业级通用服务器、存储服务器、AI 服 务器、模块化服务器以及浸没式液冷方案等产品及解决方案，目前已成为英伟达在数据 中心领域合作伙伴，与头部客户合作有望深度受益行业发展趋势。端侧：机器人与边缘 计算是算力龙头英伟达重要发力方向，其在边缘端开发了 JETSON 平台，比亚迪电子基 于英伟达 ISAAC 和 JETSON 平台开发了 AMR 自主移动机器人。此外，比亚迪与英伟达 在自动驾驶方面持续深化合作，2024 年 GTC 大会上官宣比亚迪汽车将搭载 Orin 及 Thor 芯片，为带来比亚迪电子潜在合作机会。

7、华勤技术：全球领先智能硬件平台型企业，加速向 AI 算力时代跃迁

全球领先的智能硬件平台型企业，ODM 能力行业领先。公司成立于 2005 年，经过近二 十年深耕智能硬件 ODM 行业，当前公司已经发展成为具备先进的智能硬件研发制造能 力与生态平台构建能力，并在全球消费电子 ODM 领域拥有领先市场份额和具有独特产 业链地位的大型科技研发制造企业，公司产品横跨消费电子类产品、工业数据类产品、 车规级汽车电子产品等领域。依托全栈式硬件研发与智能制造能力，公司逐步向算力基 础设施领域延伸，经过数年潜心研发和技术积淀，公司在服务器 ODM 领域形成了较强 的研发能力和生产制造水平。 具备面向算力数据市场下的核心研发能力，构建“端-边-云”全域算力布局。公司在数据 中心领域沉淀了比较丰富的行业经验及技术积累，可以根据不同云厂商算力架构要求的 应用场景，提供从规划、设计、实施到运维的整套数据中心解决方案。公司从 2017 年开 始布局数据中心领域，横向扩张产品领域，持续夯实经营稳健增长的可持续性。从 2022 年开始，公司数据业务持续高速增长，是国内为数不多能够提供从 AI 服务器、通用服 务器、存储服务器和交换机产品等全栈式产品组合的厂商，AI 服务器在国内头部 CSP 客户中具有先发领先地位。2024H1，公司服务器业务收入同比增长 150%，AI 新芯片平 台行业率先发货，用于客户人工智能大模型训练及行业推理场景。AI 服务器领域，公司在规模和研发效率方面都保持领先，完成了 AI 全栈式布局；同时，向核心大客户大规 模交付基于人工智能训练集群的定制化高性能网络交换机产品。在渠道市场和行业市场 上积极覆盖国内外行业、渠道市场包括海外市场。目前 AI 通用自主化的产品整机已在 全面出货并且高速增长。

8、麦格米特：电气自动化领域一站式解决方案提供商，积极布局服务器电源市场

立足电力电源行业，积极开拓新领域。公司是业内领先的电控、电源产品生产优秀企业， 在工业电源、工业自动化、智能家电电控、新能源及轨道交通、智能装备和精密连接的研 发、生产与销售等方面具备深厚积累与实力。公司产品广泛应用于显示、变频家电、通 信、智能装备制造、新能源汽车、轨道交通等行业，并积极布局、不断开拓新应用场景。 布局海外电源赛道，受下游龙头认可。公司是英伟达数据中心核心部件服务器电源大陆 供应商，技术实力获下游龙头企业认可。在 OCP 全球峰会上推出适用于 NVDIA MGX 平 台的最新电源系统，模块化的解决方案有 6 个 5.5kW 电源模块，在 1U 服务器电源架中 提供总计 33kW 功率，效率高达 97.5%。同时，公司积极布局海外市场，已在美、德建立 海外研发中心，加强技术储备；已在美国、泰国、印度进行产能建设，完善海外供应链建 设。

9、欧陆通：海内外算力需求共振向上，高功率电源大有所为

深耕服务器电源领域，拥有国内头互联网等优质客户。公司专注于电源领域，主要从事 开关电源产品的研发、生产与销售，业务包括服务器电源、通讯电源、工控电源等。其 中，服务器电源涵盖 800W 以下、800~2kW 等通用型服务器，以及 2kW 以上的高功率服 务器电源，可提供全功率段解决方案。公司重视电源产品品质，与国内知名服务器系统 厂商如浪潮、华勤、新华三等有合作，同时与国内头部互联网企业等终端客户保持良好 合作关系。 高功率产品持续迭代升级，有望深度受益 AI 产业发展。公司已推出了包括 3.2kW 钛金 M-CRPS 服务器电源、1.3KW-3.6KW 钛金 CRPS 服务器电源、3.3KW-5.5KW 钛金和超 钛金 GPU 服务器电源等核心产品，提供的 6*5.5kW 机架式电源解决方案转换效率高达 97.5%。公司 2024H1 的高功率服务器电源业务已实现营收 2.09 亿元，同比大幅增长 464.12%，在电源业务营收中占比提升至 42.21%。未来随着 AI 服务器电源产品需求不断 升级，公司高功率产品有望同步迭代提升，乘 AI 产业发展东风，加快海外市场开拓，同 时把握高功率电源国产替代的黄金窗口期，推动公司相关业务稳健发展。

10、奥海科技：积极拓展服务器电源业务，目前已实现批量出货

专注充储电领域，下游应用广泛。奥海科技基于电力电子技术的全球智能制造平台，为 智能物联时代提供能源高效应用解决方案。产品布局涵盖充电器（有线和无线）、电源 适配器、动力工具电源、储能、服务器电源、电机控制器、电池管理系统、整车控制器、 域控制器、充电桩、充电模块、随车充、光伏/储能逆变器等。产品可广泛应用于 AI 智 能终端、个人护理电器、医疗器械、网络通信设备、安防摄像头、动力工具、算力设施、 智能汽车、充电基础设施、光伏/储能等领域。 公司早期以消费电子充电器为主要业务，后续逐步拓展至新能源汽车、服务器电源等领 域。奥海科技正在积极开拓数据中心服务器电源领域业务，开发高性价比、高可靠性、 宽范围高效率的服务器电源。截至 24 年 12 月，公司针对 3.6KW 以下的服务器电源及 4KW 的服务器 PDB 电源都有持续供应，均是公司自主产品，2.4KW 以上产品多数应用 于算力服务器。目前公司出货及在研功率范围覆盖 550W 至 8000W（截至 25 年 2 月），主要客户涉及服务器厂家、ODM 工厂、互联网企业、消费电子龙头企业。

11、申菱环境：国内领先的温控与能源解决方案商，与头部客户合作享受行业发展红利

国内领先温控与能源解决方案服务商，聚焦数据中心、算力中心等高热密度场景。公司 主营业务围绕专业特种空调为代表的空气环境调节设备开展，集研发设计、生产制造、 营销服务、集成实施、运营维护于一体。公司数据服务产品主要应用于云数据中心、算力 中心、通信基建、计算机技术服务、精密电子仪器生产等领域，用于对温度、湿度、洁净 度、气流分布等各项指标进行高精度、高可靠度调控，实现数据设备的稳定、高效、持续 化运行。主要产品包括房间级精密空调、列间行级精密空调、机柜级背板空调、元件级液 冷温控系统、直接蒸发冷却空调机组、间接蒸发冷却空调机组、蒸发冷却冷水机组、自然 冷却冷水机组、DPC 相变冷却系统、氟泵自然冷却机组、氟泵双循环机组、机架式空调 机组、恒湿机组、新风机组等。 液冷大势所趋，与头部客户合作享受行业发展红利。公司自 2011 年开始研究数据中心 液冷散热技术，参与了中国移动南方基地的“数据中心液/气双通道精准高效致冷系统关 键技术及应用”科研项目，在南方基地的主导下，与浪潮信息、新创意、华南理工等合作 完成了定制液冷服务器及液冷散热系统的开发，搭建了国内较早的商用液冷微模块数据 中心，并实现了长期稳定运行。相关项目成果于 2016 年 11 月被工业和信息化部鉴定为 “国际领先水平”，并参与主编行业标准《液/气双通道散热数据中心机房设计规范》。 截至 2024 年 6 月 30 日，公司在数据中心液冷领域拥有专利 67 项，其中发明专利 31 项。历年来公司数据服务产品已广泛服务于中国移动、电信、联通、华为、腾讯、阿里巴 巴、百度、美团、字节跳动、快手、京东、秦淮数据、世纪互联、曙光、国防科大、浪潮、 润泽科技、超聚变、中联云港、普洛斯等众多知名客户。

12、沃格光电：国内玻璃基板龙头，半导体&显示领域齐发力

立足玻璃精加工业务，前瞻布局玻璃基赛道。公司是业内领先的玻璃基光电子元器件和 玻璃基精密加工优秀企业。公司深耕平板显示及光电器件领域，在薄化、镀膜、光刻、 TGV 和膜材研发等方面均具备深厚的技术实力，掌握玻璃基厚铜技术、玻璃基光刻技术、 玻璃基微米级巨量通孔技术等核心技术。公司具备平板显示全产业链解决方案，产品应 用终端主要包括智能手机、笔电/pad、显示器、车载/医疗/工控、TV、中大尺寸室内外商 显，透明显示等各类智慧化显示场景，积累了京东方、华星光电、天马微电子、群创光电 等国内外知名面板类客户。 TGV 技术行业领先，终端应用场景包括 AI 服务器/CPO 光模块/基站等行业应用。公司 是国内少数掌握 TGV 技术的厂家之一，拥有的 TGV 技术可在玻璃基板上进行不同的线 路和通孔设计，封装形式包括 chiplet 垂直封装、CPO 光电共封装、FOPLP 等多种封装 形式，终端应用场景包括大型 AI 算力服务器（CPU/GPU）、数据中心、自动驾驶、光 通信、CPO 光模块、射频（含手机）、5G/6G 通信基站、MEMS（微型传感器）等高性 能计算或高性能信号传输应用场景。目前，公司子公司湖北通格微公司玻璃基多层线路 板产品已具备批量生产能力。 不断推进显示领域玻璃基板商业化应用。新型半导体显示主要为基于玻璃基线路板和 TGV 载板产品在 Mini LED 背光和 Mini/Micro LED 直显的量产化应用。随着显示技 术的不断升级迭代，消费电子行业对显示产品的高清、超薄以及大尺寸需求不断增强， 得益于玻璃基线路板材料优异的机械和光学性能以及降本、降耗优势，公司利用多年发 展过程中自主研究开发的玻璃基薄化、镀铜、玻璃基巨量通孔（TGV 技术）以及多层线 路堆叠等材料开发和工艺技术能力，实现了玻璃基精密集成电路制作、玻璃基金属化在Mini LED 背光和 Mini/Micro LED 直显产品领域的应用，并不断推进产业化布局和商用 化量产。公司全资子公司江西德虹显示已具备一期年产 100 万平米玻璃基 Mini LED 基 板产能，目前与多家知名国内外终端品牌客户多个项目在持续推进，其中包括玻璃基 Mini LED 背光和 Mini/Micro LED 直显。

13、蓝思科技：玻璃加工领先企业，前瞻研发半导体材料

四大业务板块协同发展，业绩显著提升。公司聚焦消费电子与智能汽车两大核心赛道， 形成智能手机与电脑、智能头显与穿戴、智能汽车及座舱、其他智能终端的多元化布局。 2024 年上半年，消费电子业务收入 240.20 亿元，同比增长 48.87%；智能汽车业务收入 27.16 亿元，同比增长 19.01%；智能头显与穿戴业务收入 14.35 亿元，同比增长 20.52%。 在消费电子领域，公司深化产业链垂直整合，加速 ODM/OEM 模式开发，拓展医疗、智 能家居等新场景；在智能汽车领域，紧抓车载显示与感知系统升级机遇，优化中控屏、 投显等核心部件；在智能穿戴领域，依托柔性屏幕技术优势，适配折叠屏、AR/VR 设备 需求增长。 玻璃基加工领先企业，前瞻研发半导体材料。公司是消费电子玻璃盖板龙头，在消费电 子、汽车电子玻璃加工领域积累了丰富的产业经验。公司在 2023 年 10 月成立了创新研 究院，统筹集团的科研项目，打造开放、共享、协同的科研创新平台，其中脆性材料的研 发是重点课题之一，公司已在脆性材料方面形成了众多专利和技术积累，并正在持续研 发包括用于半导体领域在内的相关新技术、新材料。

14、莱宝高科：核心业务稳中提质，前瞻布局玻璃基板业务

四大业务板块协同发展，技术优势巩固行业地位。莱宝高科专注于触控显示、车载显示 模组、电子纸及半导体封装材料研发制造，形成以显示技术为核心的多元化布局。触控 显示上，深耕中大尺寸 OGS（一体化电容屏）技术，产品覆盖笔记本电脑、工控设备等 场景，服务联想、惠普等全球头部客户。车载显示上公司凭借自主设计开发的全球技术 性能一流的一体黑工艺技术，已获得多家车载触摸屏客户的充分认可，并在此基础上持 续研发出效果更佳的新一代一体黑工艺技术。电子纸领域稳妥推进微腔电子纸显示器件 （MED）项目的建设实施，利用现有产线资源，积极推动开发 MED 产品的中大尺寸彩 色电子纸新产品并进行市场推广。半导体材料持续开展相关量产工艺优化开发和氧化物 半导体 TFT 等新型显示技术。 利用已有设备和资源开展玻璃封装载板开发，已制作出多款测试样品。为致力于公司未 来长远发展培育出新的业务增长点，公司自 2023 年起，利用已有显示面板产线等设备和 技术资源，同时添置必要的设备，与合作方共同合作开展玻璃封装载板的设计和制作工 艺开发。目前公司的玻璃封装载板已制作出多款测试样品，但尚未实现产品化，其中涉 及的设计和制作工艺还有待持续优化改进，部分生产工艺环节还需进一步突破和改进。

15、蓝特光学：深耕光学元件行业，已在玻璃基板等领域有一定技术储备

公司深耕光学元件行业二十余载，从光学镀膜技术切入精密光学元件行业，目前围绕光 学棱镜、玻璃非球面透镜和玻璃晶圆进行多点布局。下游应用行业从光学仪器扩展至消 费电子、半导体制造、AR、车载摄像头、激光雷达等新兴领域。公司在多个细分领域具 有技术优势，已成为 AMS 集团、康宁集团、麦格纳集团、舜宇集团等国内外知名企业的 优质合作伙伴，产品已被应用于苹果、华为等知名企业的终端产品中。 智能手机潜望式镜头加速渗透，公司微棱镜产品进入下游大客户供应链，卡位优秀。微 棱镜应用于潜望式镜头，能够在小空间范围内实现光线传播的特定角度转变，有效增加成像效果。潜望式镜头首先在安卓手机中得到应用，2023 年苹果在 iPhone 15 Pro Max 中 首次使用潜望式镜头，未来有望进入更多机型。公司微棱镜产品技术领先，具备面型、 尺寸和角度精度高的特点，能够有效保证光折射角度精准与光路稳定；并与苹果拥有长 期合作基础，供应的长条棱镜产品在技术、供应等方面得到苹果认可。2023 年 6 月微棱 镜产业基地正式进入量产阶段，并于 2023 年 9 月拟投资微棱镜产业基地扩产项目。 依托消费电子玻璃加工积累，布局玻璃基板。公司依托光学元件行业二十多年产业经验， 公司前瞻开发的衬底玻璃晶圆产品可用于与硅晶圆键合，在半导体光刻等工艺中作为衬 底使用。公司坚持创新驱动，积极开展各项预研工作，主动进行技术储备，目前已开发 通过激光诱导、湿法腐蚀进行玻璃通孔（TGV）加工的相关工艺。

16、立讯精密：领航多领域高速铜连接，提供电连接全套解决方案

专注消费电子领域，提供全套高速铜连接方案。公司立足于消费电子、通信等产业，产 品覆盖消费电子、通信、汽车等领域。公司深耕高速互联领域，掌握电连接、光连接、风 冷/液冷散热等核心技术，集自动化、SMT/SIP、冲压、成型、模具、电镀及测试于一体， 覆盖核心零部件、模组及系统级产品组装，提供一体化高速铜连接解决方案。2024 年前 三季度营收 1771.77 亿元，同比增长 14%；归母净利润 90.75 亿元，同比增长 23%。其技 术与落地能力受主流客户认可，后续潜在客户拓展与发展空间较大。 不断推进铜连接研发，满足铜互连应用需求增长。公司自主研发 DAC、ACC，目前拥有 224G 高速铜缆、高速连接器等核心产品，其中，224G 产品已准备落地，未来预研 448G 产品。公司应用于 AI 算力中心的铜缆高速互联产品基于自研 Optamax 技术，开发了 12G/224GPAM4DAC 和“轻有源”铜缆产品，短距传输性价比高于光模块，在数据中心 柜内、柜间传输需求方面具有成本与功耗优势。

17、深南电路：三大主营业务持续深化布局，高多层、高散热 PCB 优势显著

三大主营业务持续深化布局，PCB 业务为营收主力。深南电路专注于印制电路板（PCB）、 封装基板及电子装联三大核心业务，形成"3-In-One"技术协同优势，覆盖通信设备、数据 中心、汽车电子、工控医疗等高增长领域。PCB 业务作为营收主力，技术能力覆盖高频 高速、高密度互连（HDI）等高端领域，重点服务于数据中心服务器及汽车 ADAS 需求。 2024 年数据中心领域营收同比增长显著，成为继通信领域后第二个达 20 亿元级规模市 场。汽车电子领域订单增速连续第三年超 50%，ADAS 相关产品需求稳步增长；封装基 板聚焦存储、移动终端及服务器芯片领域，具备 16 层及以下 FC-BGA 基板批量生产能 力，18/20 层产品进入样品认证阶段。无锡基板二期工厂实现单月盈亏平衡，广州封装基 板项目处于产能爬坡早期阶段；电子装联协同 PCB 业务提供一站式解决方案，2024 年营 收 28.23 亿元（+33.20%），受益于数据中心算力需求与汽车电子项目放量。 技术升级与产能扩张支撑增长潜力。高端 PCB 技术实现突破，2024 年通信领域 120 层背 板样品能力行业领先，批量生产达 68 层。数据中心领域开发 400G 光模块用 PCB 解决方 案，满足 AI 服务器对高速信号完整性的严苛要求。泰国基地启动基础建设，南通四期项 目规划高阶 HDI 产能。2024 年整体毛利率 25.84%，其中 PCB 业务毛利率 31.62%，封装 基板 18.15%。

18、胜宏科技：24 年业绩符合预期，AI 产品放量推动业绩高增长

AI 算力产品大规模量产，推动公司业绩快速增长。24 年得益于多款 AI 算力、数据中心 领域的高端新产品实现大规模量产，推动公司业绩高速增长。其中，高端 AI 数据中心算 力产品 5 阶、6 阶 HDI 以及 28 层加速卡产品（阶梯金手指）已经顺利进入量产，1.6T 光模块已经进入小量产阶段。此外，公司对 AI 算力、AI 服务器产品下一代传输 PCIe 6.0 协 议与芯片 Oak stream 平台；800G/1.6T 光传输在光模块与交换机上单通道 112G & 224G 的传输；下一代 6G 通讯等高端领域技术进行研发与攻关，并顺利落地产品应用。为此， 公司对工艺能力进行优化提升，完成对高多层精密 HDI 5.0mm 和高多层 PCB 8.0 mm 厚 板的设备优化与改造，大孔径盲孔填孔能力与超薄芯板能力建制，为下一代 AI 服务器、 算力、通讯产品的研发打下坚实的基础。未来随着 AI 产业快速发展，公司 AI 服务器、 高速交换机等高端产品有望逐步放量，产品结构有望持续改善，推动公司盈利水平迈上 新台阶。 深度拥抱 AI 浪潮，定增扩产彰显公司信心。随着 AI 服务器的升级，GPU 主板也将由高 多层板逐步升级为 HDI，HDI 将是未来 5 年 AI 服务器相关增速最快的 PCB，特别是 4 阶 以上的高阶 HDI 产品需求增速快，据 Prismark 预测 2023-2028 年 AI 服务器相关 HDI 的 年均复合增速将达到 16.3%。公司拟定向募集资金 19.8 亿元主要用于越南胜宏人工智能 HDI 项目和泰国高多层印制线路板项目，可以满足 AI 服务器及终端、GPU 芯片、高频 高速传输等卡脖子领域的高等级要求。未来随着公司海外工厂陆续达产，公司的核心竞 争力将会进一步加强，有助于公司开拓更多海外大客户，打开新的成长空间。

19、世运电路：精准卡位汽车电子赛道，数通与汽车双轮驱动

宝剑锋从磨砺出，公司精准卡位汽车电子赛道，深受头部客户信任。世运电路成立于 1985 年，自成立以来专注于 PCB 领域。公司自 2010 年起开始布局汽车 PCB 业务，随着公司 汽车业务不断发展，汽车业务占比不断提高。目前公司汽车业务供应众多头部客户，终 端方面公司实现对特斯拉（Tesla）、宝马（BMW）、大众（Volkswagen）、保时捷（Porsche）、 小鹏汽车等品牌新能源汽车的供货。零部件厂商方面公司为电装（Denso）、万都（Mando）、 矢崎（Yazaki）、现代摩比斯(Hyundai mobis)、松下（Panasonic）、三菱（Mitsubishi）、 捷普(Jabil)、伟创力(Flex)、安波福（Aptiv）、博泽(Brose)等全球知名汽车配件供应商供 货。 汽车&数通业务双轮驱动，公司成长可期。新能源车长期发展趋势确定，电动化智能化带 动汽车电子占比提高，驱动汽车 PCB 量价齐升。公司 2010 年即布局汽车 PCB 业务，与 包括特斯拉、大众、宝马、Luminar、HL-Klemove（韩国自动驾驶方案提供公司）在内的 头部客户建立了合作关系，公司汽车业务先发优势显著。以 ChatGPT 为代表的人工智能 内容自动生成技术，其应用与发展离不开巨大的算力支撑，而高算力需求对 PCB 的材料、 层数以及加工工艺提出更高的要求。根据 Prismark 预测，服务器/存储 PCB 2027 年产值 达到 142.01 亿美元，2022-2027 复合增速达到 7.6%，在主要下游应用领域的增速排名第 一。在 AI 等新领域方面，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， 已实现 28 层 AI 服务器用线路板、24 层超低损耗服务器和 5G 通信类 PCB 的量产，在 PCB 制作中应用了超低损耗材料混压技术、超准层间对位偏差管控技术、高精度背钻技 术和高速信号控制技术等。

20、威尔高：服务器电源 PCB 空间广阔，公司配套大客户享受行业发展红利

专注电源及工控 PCB 细分行业，客户资源优质。公司产品包括双面板、高多层板，产品 类型覆盖厚铜板、Mini LED 光电板、光模块等。公司产品广泛应用于服务器电源、工业 控制、显示、汽车电子等领域。与世界知名企业形成了稳定的合作关系，截至 2024H1， 前五大客户销售占比 51.88%。公司工业电源、电控类领域主要客户包括施耐德、台达电 子、长城电源等。 服务器电源 PCB 前景广阔，前瞻布局泰国工厂。性能提升 GPU 功耗不断增加，服务器电源持续升级，以英伟达为例，A100/H100/B200 单卡功耗 400/700/1000W 持续升级，同 时 Blackwell 系列采用 36/72 卡架构，较 A/H 系列 8 卡架构进一步升级。服务器电源升级 带动配套 PCB 升级，主要客户有台达、长城电源、欧陆通、麦格米特、XP、群光电子等。 与台达的合作关系长久且稳定，台达是公司重要战略客户，客户订单自合作开始，保持 持续增长。大客户对海外产能提出要求，PCB 厂家纷纷在泰国越南设厂，公司泰国子公 司 24 年 6 月份即正式试投产，是最早一批建成投产的 PCB 公司。在客户+产能双重优势 下有望充分享受行业发展红利。

21、领益智造：精密制造一站式解决方案供应商，积极布局 AI 终端硬件领域

覆盖精密制造上中游产业，提供一站式制造方案。公司主要从事精密功能件、结构件、 模组及充电器等业务，是精密制造行业中极少数同时覆盖了上游原材料、中游精密功能 件和结构件、模组及充电器业务的一站式智能制造商之一，同时具备模切、冲压、CNC 和注塑等工艺流程的技术，产品主要应用于 AI 终端设备及通讯、汽车、光伏储能等行业， 特别在消费电子领域处于行业领先地位。公司下游客户主要为 AI 终端及通讯类、汽车业 务与光伏储能业务。AI 终端及通讯类业务方面，公司在存量时代的激烈竞争中展现出了 显著的竞争优势，2023 年相关业务保持平稳发展，实现收入 306.87 亿元，毛利率 21.62%。 汽车业务方面，随着全球新能源汽车市场的持续增长及市场份额的不断提升，公司相关 业务收入增长显著，2023 年相关业务实现收入 16.97 亿，同比增长 43.61%。光伏储能业 务方面，公司在微型逆变器等产品领域的快速布局取得出色的成绩，2023 年相关业务收 入达 15.55 亿元，同比增长 29.89%。 积极布局 AI 终端硬件领域，展现显著竞争优势。公司积极转型升级为 AI 终端硬件制造 平台，提供 AI 终端硬件产业链上游核心零部件的研发、设计、生产、销售及解决方案等 服务。公司在 AI 终端及通讯类业务的存量时代的激烈竞争中展现出了显著的竞争优势， 2023 年相关业务发展平稳，其中电源、电池、散热、显示、摄像头、中框等零组件收入 占比较高，XR、折叠屏手机、服务器、机器人等终端相关零组件收入增长较快。随着数 据中心设备及 AI 服务器功耗日益提升，GPU、CPU 等算力芯片朝着更高性能升级，对供 电系统、散热系统提出更高要求，核心组件中电源管理系统及散热系统的价值量显著提 升。另外，在 AI 领域，公司亦围绕包含 XR、机器人等 AI 终端的硬件产品，探索在自身 业务领域的具体应用和协同。公司坚持多品类、多地区协同发展，瞄准国内外大客户， 积极跟随市场趋势，聚焦 AI 终端战略业务、散热业务等主要业务方向。

编辑：火腿肠