2025年电子行业分析：AI资本开支提速，AIDC产业链迎投资机遇

1 DeepSeek：技术普惠、场景纵深，驱动算力增长

1.1 DeepSeek：技术普惠、场景纵深

DeepSeek-R1 发布，模型性能对齐OpenAI-o1 正式版。2025 年 1 月 20 日，北京深 度求索科技有限公司正式发布了 DeepSeek-R1，并同步开源了模型权重。DeepSeek-R1 在 后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模 型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 Opening o1 正式版。 DeepSeek-R1 蒸馏了 6 个小模型，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1 mini 的效果。通过将 R1 模型知识蒸馏到轻量化模型中，不仅能够提升轻量化模型的 性能，同时也会降低成本，有助于进一步加快端侧 AI 的发展。这一发布标志着人工智能 领域的一个重要里程碑。

大模型技术的持续发展和生成式人工智能新兴应用场景不断涌现，人工智能算力发 展呈现出新趋势。DeepSeek 有望通过技术突破触发“效率-需求-算力”正向循环，参考“杰 文斯悖论”，算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因更多的用户和场景的加入，推动 大模型普及与应用落地，重构产业创新范式，带动数据中心、边缘及端侧算力建设。 DeepSeek 系列模型的发布通过技术普惠化、场景纵深化和算力泛在化三重路径，推动大 模型的普及与应用落地，驱动算力需求增长。

技术普惠化。DeepSeek 的核心技术不仅显著提升了模型性能，还大幅降低了算力消 耗，为用户参与大模型应用生态创造了条件，引领一场从单纯算力扩张转向增效提质的 产业变革。DeepSeek 通过开源开放战略和轻量化部署，降低技术使用门槛，使更多企业 和开发者能够便捷地获取先进技术，开源框架和工具的普及，让中小企业和个人开发者 也能参与人工智能应用开发，推动技术民主化。DeepSeek 发布之后，包括腾讯、阿里、 百度、字节火山以及三大运营商的国产云服务平台纷纷抢抓机遇，先后宣布支持 DeepSeek 模型。通过降低价格和赠送免费额度等方式，进一步推广 DeepSeek 模型和云服务平台， 推动技术普惠化。

场景纵深化。得益于其强大的语言处理能力、经济高效的训练过程以及对特定业务 需求的高度适应性，DeepSeek 在金融、医疗、汽车、电信等多个行业逐步落地，重构产 业模式，提升企业的运营效率和服务质量，通过人工智能优化生产流程，降低成本的同 时激发更大需求，验证了“杰文斯悖论”——效率提升带来成本下降，进而推动需求激增，形成良性循环。

1.2 算力规模有望快速增长

算力即数据中心的计算能力。算力指计算设备或系统在单位时间内处理数据、执行 计算任务的能力，是衡量计算效率的核心指标。其核心目标是通过硬件、算法和软件的 协同作用，高效解决复杂问题。随着数字技术的发展，算力已成为驱动人工智能、区块 链、科学计算等领域的核心资源。 算力按照功能类型划分，可区分为通用算力、智能计算和超级计算。算力精度不同， 实际算力水平差别巨大。根据参与运算数据精度的不同，可把算力精度分为 FP64、FP32、 FP16、INT8 等多种类别，数字位数越高，意味着精度越高，但计算效率更低。从芯片架 构看，通用算力主要是 CPU 芯片，运算精度通常为单精度浮点运算（FP32）；智能算力 主要是 AI 芯片（GPU、NPU、FPGA、ASIC 等），通常有 FP32、FP16 或低精度整数， 目前 FP16 及以下精度为主流；超级计算主要是用高性能 CPU（GPU）等组成计算集群， 运算精度通常为双精度浮点运算（FP64）及以上。在本报告后文关于算力的讨论中，如 无特别说明，智能算力采用 FP16 精度，通用算力采用 FP64 精度。

算力常用的计量单位是每秒执行的浮点数运算次数（FLOPS）。FLOPS（Floating-point Operations Per Second）是衡量计算设备性能的核心指标，表示每秒能完成的浮点运算次 数。FLOPS 的量级包括 Kilo、Mega、Giga、Tera、Peta、Exa、ZettaFLOPS，相邻量级间 相差 1000 倍。以 TFLOPS 为例，1 TFLOPS 代表每秒进行一万亿次浮点运算。TFLOPS 量级通常用于高端 GPU 或小型服务器集群，例如英伟达 H100 SXM 的 FP16 稠密算力约 为 990TFLOPS。

2025-2028 年期间，中国智能算力规模的复合增长率预计达到 38.94%，通用算力规 模的复合增长率预计达到 17.76%。对大型模型及生成式人工智能需求的日益增长，正显 著推动中国人工智能算力基础设施的快速发展。根据 IDC 的测算结果，1）智能算力：以 智能加速卡半精度（FP16）相当运算能力评估，2025年中国智能算力规模约1037 EFLOPS， 预计到 2028 年将达到 2782 EFLOPS，2025-2028 年复合增长率为 38.94%。2）通用算力： 以 CPU 双精度（FP64）运算能力数据，2025 年中国通用算力规模将约为 85.8 EFLOPS， 预计到 2028 年达到 140.1EFOPS，复合增长率为 17.76%。从增加值看，2024-2028 年，1） 智能算力每年增加 309、312、423、560、762 EFLOPS（FP16），增加值有望逐年增长； 2）通用算力每年增加 12.2、14.3、15.9、18.2、20.2 EFLOPS（FP64）。

2 国内算力资本开支提速

2.1 北美四大云厂：2024 年第四季度资本开支创下新高

人工智能推动云厂商大力投资 AI 基础设施建设。北美四大云厂（微软、谷歌、亚马 逊、Meta）资本开支在 2019-2022 年间持续逐季增长，在 2023 年上半年放缓之后，2023 年下半年再次加速增长，核心动力是 AI 基础设施需求激增。根据同花顺数据，2024 年 第四季度，北美四大云厂合计资本开支达 723.48 亿美元，同比增长 68.22%，环比增长 22.64%。2024 年全年累计资本开支达 2285 亿美元，同比增长 54.87%。分开看，谷歌、 亚马逊、微软和 Meta 在 2024 年第四季度的资本性开支分别约 143、278、158、144 亿美 元，分别同比增长 29.56%、90.80%、62.34%、88.31%。人工智能的快速发展，正在推动 云厂商大力投资 AI 基础设施建设，谷歌、亚马逊、微软和 Meta 资本开支从 2023 年下半 年以来再次出现显著增长，2024 年第四季度的资本开支纷纷创下单季度新高。 北美云厂 2025 年资本开支有望维持增长。根据谷歌、亚马逊、微软、Meta 给出的 指引，北美四大云厂 2025 年资本开支有望继续增长，具体如下：1）谷歌，在 2025 年计 划增至 750 亿美元的资本支出。2）亚马逊，2025 年的资本支出预计约为 1000 亿美元。 这笔资本支出的“绝大部分”将用于 AI 和云服务 AWS。3）微软，有望投资约 800 亿美元 建设人工智能数据中心。4）Meta，计划 2025 年投资 600 亿至 650 亿美元用于资本支出， 同时大幅发展人工智能团队。根据各家指引，北美四大云厂在 2025 年的资本开支有望达 到 3200 亿美元左右。

2.2 国内云厂资本开支提速，运营商算力开支维持增长

中国科技巨头 2024 年第四季度资本实现大幅增长。人工智能发展以来，国内云厂跟 随海外发展步伐，但资本开支整体呈现谨慎克制的节奏。2024 年下半年，中国科技巨头 阿里巴巴与腾讯的资本开支出现明显提速。1）2024 年第三季度，阿里巴巴资本开支达到 174.91 亿元，同比增长 239.64%，环比增长 44.63%；腾讯资本开支达到 170.94 亿元，同 比增长 113.54%，环比增长 95.83%。2）2024 年第四季度，阿里巴巴与腾讯资本开支进 一步实现大幅增长，阿里巴巴达到 317.75 亿元，同比增长 258.76%，环比增长 81.66%； 腾讯达到 365.78 亿元，同比增长 386.15%，环比增长 113.98%。 阿里巴巴与腾讯 2025 年资本开支有望保持高增长。对于 2025 年的资本开支展望，1） 阿里巴巴，预计未来三年将是云建设最集中的三年，在云和 AI 的基础设施投入预计将超 越过去十年的总和。即未来三年，阿里巴巴资本开支有望达到约 3800 亿元人民币。2） 腾讯，计划 2025 年进一步加大资本开支，预计占 2025 年总收入的“低两位数百分比”。

三大运营商在总资本开支普遍下行的背景下，预计算力相关投资将保持增长，具体 情况如下： 中国移动，预计 2025 年算力投资 373 亿元人民币。公司 2024 年资本开支共 1640 亿 元人民币，其中算力投资 371 亿；自建智算（FP16）规模新增 19.1 EFLOPS，累计达 29.2 EFLOPS，并入第三方算力规模超 30 EFLOPS（FP16）。预计 2025 年资本开支 1512 亿 元人民币，其中算力投资 373 亿，计划 2025 年智算规模（FP16）累计超过 34 EFLOPS。 中国联通，2025 年算力投资同比增长 28%。2024 年，公司加快推进 IDC 向 AIDC、 通算向智算升级，在上海、广东、香港和内蒙、宁夏、贵州等地建设大规模智算中心， 建成 300 多个训推一体的算力资源池，智算规模超过 17EFLOPS，更好满足人工智能训 练和推理需求。公司 2024 年资本开支 613.7 亿元、同比下降 17%，其中算力投资同比上 升 19%；预计 2025 年固定资产投资在 550 亿元左右，其中，算力投资同比增长 28%。 中国电信，2025 年算力资本开支初步安排 22%的增长，但不设限。2024 年，公司 面向 AI 适度超前布局云网基础设施，建成京津冀、长三角两个全液冷万卡池，在粤苏浙蒙贵等区域部署千卡池，智能算力资源达到 35EFLOPS。汇聚各方资源，深化智算布局， 自有和接入的智能算力合计达到 62EFLOPS。公司 2024 年资本开支 935.13 亿元人民币， 其中，产业数字化相关支出占比 35%。预计 2025 年资本开支为 836.00 亿元人民币，同 比下降 10.6%。其中产业数字化相关支出占比 38%，算力支出同比增长 22%。董事长柯 瑞文表示，算力支出初步安排 22%的增长，但不设限，将根据客户的需求，根据市场发 展的情况，进行灵活调度。

中国科技巨头阿里巴巴和腾讯的资本开支在 2024 年下半年出现明显提速，并对未来 的 AI 资本开支给出了乐观指引。三大运营商在总资本开支普遍下行的背景下，仍保持算 力投资的增长。打破了国内在算力领域资本开支增速平缓的局面。DeepSeek 为代表的 AI 技术升级与阿里、腾讯等科技大厂的资本开支共振，中国 AI 产业有望从技术验证阶段向 规模化落地快速推进，持续强化“效率-需求-算力”的正向循环，在 2025 年迎来 AI 基础设 施和应用场景的快速发展。

3 AIDC Capex 增长下的受益环节

AIDC，指 Artificial Intelligence Data Center，即智算中心。AIDC 是基于最新人工智 能理论，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和 算法服务的公共算力新型基础设施。这类数据中心通常配备高性能计算资源，如专用的 AI 处理单元（如 GPU、TPU 等）、大规模存储解决方案、快速网络连接以及能够处理大 数据集和高计算负载的硬件和软件平台。AI 数据中心不仅用于运行 AI 模型，还承载了 用于数据训练、推理、模型优化等过程所需的计算和存储需求。

3.1 IT 部分：服务器升级带来量价齐升

通用服务器向 AI 服务器升级，服务器价值量大幅提升。服务器的核心组件包括 CPU （中央处理器）、GPU（图形处理器）、内存芯片、SSD（固态硬盘）、网卡、PCB 主 板、RAID 卡和电源等。根据 SemiAnalysis 资料，1）一台英伟达 H100 AI 服务器的总成 本约 26.9 万美元，价值量前三是“8GPU+4NvSwitch Baseboard”、组装、网卡，分别占 72.49%、 15.61%、4.05%。2）一台 Intel Sapphire Rapids Server 的总成本约 1.05 万美元，价值量前 三为 DRAM、CPU、NAND，分别占比 37.52%、17.66%、14.66%。

AI 服务器推动细分环节技术升级、量价齐升。以 PCB 为例，AI 服务器有望带动 PCB 量价齐升。1）使用量增加。通用服务器中 PCB 应用于 CPU 母板及电源、网卡、背板等 零配件，其中母板为主要需求。AI 服务器中，参考英伟达的 8 卡服务器，GPU 连接在 OAM 卡形成 module，module 再连接到 UBB 卡上形成 baseboard。因此，AI 服务器 PCB 直接增加了 OAM、UBB 的需求，并扩大了母板面积，PCB 整体面积大幅增加。2）技术 进步，单价增长。通用服务器使用中多层 PCB，例如 Whitley 服务器使用 PCB 为 12-18 层，Eagle Stream 服务器 PCB 为 14-20 层。AI 服务器需要使用高多层板或高阶 HDI，根 据 SemiAnalysis 的资料，英伟达 hopper 系列使用的 OAM 为 5 阶 HDI，UBB 约 28 层， 母板约 18 层。参考从捷配获得的报价，高多层板报价超过 10000 元/平方米，超过 20 层 以下板价格的两倍；相同层数的 3 阶 HDI 板报价超过 2 阶 HDI 报价的两倍，产品技术升 级显著提高 PCB 单价。AI 服务器推动细分环节产品升级，PCB 有望实现量价齐升。

3.2 非 IT 部分：高价值量的柴油发电机组

3.2.1 柴油发电机组、电力用户站及 UPS 为主要成本项

数据中心主要设备包含柴油发电机组、电力用户站、UPS、配电柜等。1）柴油发电 机组，由柴油发动机与发电机组合而成，用于在市电中断时提供应急电力支持，适用于 数据中心这类对供电可靠性要求较高的场景，是数据中心的后备应急电源系统。2）电力 用户站，作为数据中心与公共电网的接口，承担电能接收、电压转换和配电的核心任务。 其配电系统通常包含多个子系统， UPS 是其中的关键电力保障设备。3） UPS （Uninterruptible Power Supply，不间断电源），是将蓄电池与主机相连接，通过主机逆 变器等模块电路将直流电转换成市电的系统设备，用于提供稳定、不间断的电力供应。4） 蓄电池，指 UPS 系统中的储能装置，通常采用铅酸电池或锂电池。其作用是在市电中断 时为 UPS 提供直流电，以维持电力供应的连续性。 数据中心主要非 IT 设备中，柴发机组价值占比约为 23%，单台机组价值约 270 万 元，折算每瓦售价约为 1.23-1.50 元/W。根据数据港招股说明书资料，从价值量占比看， 数据中心主要设备价值量前三为柴油发电机组 23%、电力用户站 20%及 UPS 18%，三者合计占比达 61%。其次分别为配电柜 8%、冷水机组 8%、精密空调 7%、机柜 6%、列头 柜 4%、静电地板 3%及冷却塔 3%。从全生命周期看，UPS 及蓄电池使用寿命较短，更 换次数占全生命周期比重大，开支可能超过柴发机组。从均价看，单套柴发机组的价值 为 270 万元，若假设该机组可能的功率为 1.8-2.2MW，则折算成每瓦售价约为 1.23-1.50 元/W。参考数据港所拥有主要设备的情况，在数据中心的非 IT 设备中，柴发机组价值 量占比约为 23%；单台柴发机组的价值约为 270 万元，每瓦售价约为 1.23-1.50 元/W。

数据中心非 IT 环节的 capex 结构：楼体建筑 25%，柴发机组 17%，其他 58%。光 环新网呼和浩特算力基地项目总投资人民币 22.95 亿元，剔除铺底流动资金，楼体建筑约 占 25%，外电接入、配电系统、空调系统、机房配套等环节共占约 75%。综合数据港主 要设备的价值占比情况，我们预计数据中心非 IT 环节的 capex 结构大致如下：楼体建筑 25%，柴发机组 17%，电力用户站 15%，UPS 14%，其他环节 29%。

3.2.2 从润泽 A18 项目看柴发需求

润泽科技 A-18 项目总投资 7.75 亿元，机柜总功率 42.53MW。我们对润泽科技的润 泽（廊坊）国际信息港 A-18 数据中心项目（以下简称“A-18 项目”）进行讨论分析。该项 目共有机柜 5897 个，机柜总功率 42530.84KW，建设规模 77510.12 万元，建设内容包括数据中心建筑，以及无法从建筑物剥离，与房屋使用功能相适应且影响建筑物使用价值 的核心设备，如供配电系统、暖通系统等。

A-18 项目共有 40 台柴油发电机组。A-18 项目持有主体的配电系统设备中，有柴油 发电机组 40 台，设备种类为 10kV COP:1600kW 和额定功率 2275kVA/1820kW 两类；有 UPS 172 台，设备种类为 EXL 600kVA/540kW；有 IT-蓄电池 160 套（126 块/套），动力蓄电池 12 套（84 块/套）。

A-18 项目柴发机组功率冗余系数约为 1.25。我们对 A-18 项目的 IT 功率与配套柴发 功率进行讨论如下：1）该项目总功率需求为 54.86MW。项目机柜功率为 42.53MW，PUE 为 1.2861，项目总功率需求约为 54.86MW。2）柴发机组冗余系数约为 1.25。该项目共 配套 40 台柴发机组，分别为 1.6MW 与 1.82MW 两种型号，假设平均为 1.71MW，则有 柴发机组总功率为 68.40MW，柴发冗余系数为 1.25。A-18 项目机柜功率 42.53MW，柴 发机组 40 台，柴发功率约 68.40MW，即柴发功率约为数据中心总功率需求的 1.25 倍， 约是机柜功率需求的 1.61 倍。

3.3 AIDC 中的算力与功率

8 卡H100 服务器中单 GPU 对应的 IT 功率约为 1389W。根据 SemiAnalysis 资料， 一台 H100 服务器的功率情况如下：1）H100 的 TDP 为 700W，8 卡共 5600W；2）服务 器内配套的双路 8480C 处理器、2TB DDR5 内存 NVSwitch、NVLink、网卡等组件的总 功率约 4600W；3）服务器外配套的存储、管理等功率约 183W，交换机功率约 729W。8 卡 H100 服务器的服务器功率约为 10200W，IT 功率约为 11112W，单 GPU 对应的 IT 功 率约为 1389W。 8卡 H20 服务器中单 GPU对应的 IT功率约为 986W。对照 SemiAnalysis 给出的 DGX H100 服务器功率需求情况，对 H20 SXM 服务器的功率需求进行假设、测算。假设 H20 服务器除 GPU 功率之外的其他环节的功率需求均为 H100 服务器的 85%，则有 H20 的八 卡服务器功率如下：1）GPU 总 TDP 为 3200W，服务器内 CPU、内存、NVSwitch、NVLink、 网卡等组件的总功率 3910W，服务器功率为 7110W；2）每台服务器对应的存储、服务 器管理等功率为 156W，每台服务器对应的网络交换机功率 620W，每台服务器对应的关 键 IT 设备总功率为 7885W。8 卡 H20 服务器的服务器功率约为 7110W，对应 IT 功率约 为 7885W，单 GPU 对应的 IT 功率约为 986W。

数据中心算效比（CE，Computational Efficiency）。CE 的定义为数据中心算力与 IT 设备和网络设备功耗的比值，即“数据中心每瓦功耗所产生的算力（单位： ” FLOPS/W）， 这是同时考虑数据中心计算性能与功耗的一种效率。电能利用效率（PUE，Power Usage Effectiveness）。PUE 的定义为评价数据中心能源效率的指标，为数据中心消耗的所有能 源与 IT 负载消耗的能源的比值。根据润泽科技资料，我国已相继出台一系列政策，持续 加强对算力能效的管控力度。新建的大型及超大型数据中心，其 PUE 不得高于 1.3。2023 年中国在运营数据中心机房平均 PUE 水平持续降低。平均 PUE 水平低于 1.4 的机房占比 为 47.3%，其中，PUE 低于 1.2 的机房比例达到 10.4%。

H100、H20 的算效分别为 0.71、0.15 TFLOPS/W（FP16）。1）在 H100 服务器中， 单 GPU 的算力约为 990 TFLOPS，单 GPU 对应的 IT 功率约为 1389W，则 CE 为 0.71 TFLOPS/W。2）在 H20 服务器中，单 GPU 的算力约为 148 TFLOPS，单 GPU 对应的 IT 功率约为 986W，则 CE 为 0.15 TFLOPS/W。

Intel 8253 Xeon 的算效约为 4.62 GFLOPS/W。CPU 算力计算公式如下：算力=主频* 核心数*单时钟周期的 FLOPS。基于浪潮的功耗计算器，我们估测了 Intel 8253 Xeon、Intel 8180 Xeon、AMD EPYC7742 及海光 7390 的算力与 IT 功耗，最终得到四款 CPU 对应的算效分别为 4.62、5.60、5.25、2.53 GFLOPS/W。

2025 年中国新增算力对应的新增柴发需求量约为 4587 台，价值约 124 亿元。基于前 文的推导，我们对中国新增算力带来的柴发需求进行测算，有如下关键假设： 1）新增算力规模，参考 IDC 提供的预测（见本报告图 4、图 5）。2024-2028 年中 国新增智能算力分别为 309、312、423、560、762EFLOPS；新增通用算力分别为 12.2、 14.3、15.9、18.2、20.2 EFLOPS。 2）算效（CE），假设算力规模固定，算效的高低直接影响 IT 功率需求，算效受 GPU/CPU 技术发展影响较大。智能算力方面，H20、H100 的算效分别为 0.15、0.71 TFLOPS/W（见本报告表 15），综合训练、推理的发展节奏以及算力卡的发展趋势，假 设智能算力侧 2024-2028 年的算效分别为 0.54、0.17、0.18、0.19、0.20 TFLOPS/W。通 用算力方面，参考本报告表 16，假设通用算力侧 2024-2028 年的算效分别为 4.2、4.3、 4.4、4.5、4.6 GFLOPS/W。 3）PUE，假设 IT 功率固定，PUE 的高低直接影响数据中心总功率需求。假设 PUE 逐年递减，2024-2028 年分别取 1.30、1.28、1.26、1.24、1.22。 4）柴发冗余系数，假设数据中心总功率需求固定，冗余系数直接影响柴发机组功率 需求。参考润泽 A-18 项目的冗余情况，假设柴发冗余系数为 1.25。 5）柴发单瓦价格及单机组功率。参考数据港和润泽 A-18 项目的资产情况，假设柴 发单瓦价格为 1.5 元/W，假设单台柴发机组的有效功率为 1.8MW。 基于上述假设，我们得到如下结论：2024-2028 年，1）中国新增智能算力对应的柴 发机组需求量为 516、1631、2056、2536、3228 台；价值量约为 14、44、56、68、87 亿 元。2）中国新增通用算力对应的柴发机组需求量为 2622、2956、3162、3483、3720 台； 价值量约为 71、80、85、94、100 亿元。3）中国新增智能算力与通用算力对应的柴发机 组需求量为 3138、4587、5218、6019、6948 台；价值量约为 85、124、141、163、188 亿元。算力需求推动柴发机组需求量快速增长，若供给不能及时匹配需求，则柴发机组 有望在短期出现供给缺口，进而实现量价齐升。柴发机组相关环节有望从中受益，例如柴发机组组装业务相关潍柴重机、科泰电源、泰豪科技。

每一百万卡 H20、H100 对应的柴发市场空间分别约为 23、33 亿元。考虑算力需求 增长以及芯片性能发展的不确定性，我们以 H20 及 H100 为例，测算了每一百万卡 GPU 对应的功率、算力与柴发需求情况如下： 1）推理卡（H20），一百万卡 H20 对应的 IT 功率需求为 986MW，总算力为 148 EFLOPS，柴发机组需求量为 856 台，柴发机组价值量为 23 亿元。 2）训练卡（H100），一百万卡 H100 对应的 IT 功率需求为 1389MW，总算力为 990 EFLOPS，柴发机组需求量为 1206 台，柴发机组价值量为 33 亿元。

4 重点公司

4.1 深南电路

内资 PCB 龙头。公司已成为全球领先的无线基站射频功放 PCB 供应商、内资最大 的封装基板供应商、国内领先的处理器芯片封装基板供应商、电子装联制造的特色企业。 根据 Prismark 报告，预计 2024 年公司营收规模在全球印制电路板厂商中位列第 4。 公司充分把握算力及汽车电子市场机遇，PCB 业务稳健增长。2024 年全年，公司 PCB 业务实现营收 104.94 亿元，同比+29.99%；毛利率 31.62%，同比+5.07pct。2024 年 下半年，公司PCB业务实现营收56.38亿元，同比+34.53%，环比+16.12%；毛利率31.83%， 同比+4.62pct，环比+0.46pct。细分领域中，1）通信领域：受益于高速交换机、光模块产 品需求增长，产品结构进一步优化，盈利能力提升；2）数据中心：受益于 AI 服务器需 求增长及传统服务器迭代升级，公司数据中心领域订单同比取得显著增长，成为 PCB 业 务继通信领域后第二个达 20 亿元级订单规模的下游市场。3）汽车电子：公司前期导入 的新客户定点项目需求释放，以及 ADAS 相关产品需求的稳步增长，汽车电子订单增速 连续第三年超 50%。

封装基板业务聚焦能力建设与市场开发，推动新产品持续导入。2024 年全年，公司 基板业务实现营收 31.71 亿元，同比+37.49%；毛利率 18.15%，同比-5.72pct。2024 年下 半年，公司基板业务实现营收 15.75 亿元，同比+6.08%，环比-1.28%；毛利率 10.74%， 同比-15.93pct，环比-14.72pct。1）下半年基板业务毛利率同比下降，主要由于广州封装 基板项目爬坡、金盐等部分原材料涨价，市场需求波动、产能利用率有所下降等因素共 同影响。2）报告期内，公司封装基板业务持续聚焦能力建设并加大市场拓展力度。BT 基板方面，存储类产品成功推动客户新一代高端DRAM产品项目的导入及后续稳定量产； 处理器芯片类产品，实现了基于 WB 工艺的大尺寸制造能力突破和 FC-CSP 类工艺技术 能力提升；RF 射频类产品，稳步推进新客户新产品导入，完成了主要客户的认证审核。 FC-BGA 封装基板方面，公司已具备 16 层及以下产品批量生产能力，18、20 层产品具备 样品制造能力，各阶产品相关送样认证工作有序推进。新项目方面，无锡基板二厂实现 单月盈亏平衡；广州封装基板项目产能爬坡稳步推进，已承接包括 BT 类及部分 FCBGA 产品的批量订单。

4.2 沪电股份

高端硬板龙头，重点发力技术含量高、应用领域高端的差异化产品。沪电股份成立 于 1992 年，具备台资背景，历经多次行业机遇与挑战，始终专注执行既定的“聚焦 PCB 主业、精益求精”的运营战略，在技术、质量、成本、品牌、规模等方面形成相对竞争优 势，居行业领先地位，是 PCB 行业内的重要品牌之一。公司利用企业通讯市场板、汽车 板等主导产品的领先优势，及时把握通信、汽车等领域高端产品需求，持续保持自身研 发水平的领先性和研究方向的前瞻性。 2024 年，受益于人工智能和高速网络基础设施的强劲需求，公司企业通讯市场板实 现营业收入约 100.93 亿元，同比大幅增长约 71.94%，企业通讯市场板毛利率同比提高 4.09 个百分点。公司基于差异化发展战略，向来高度重视产能结构、产品结构以及客户 结构的优化布局，力求其与市场的中长期需求实现动态适配。 2024 年上半年，公司 AI 服务器和 HPC 相关 PCB 产品同比倍速成长；2024 年下半 年，高速网络的交换机及其配套路由相关 PCB 产品成为公司增长最快的细分领域，环比 增长超 90%。2024 年公司企业通讯市场板营业收入中，AI 服务器和 HPC 相关 PCB 产品 约占 29.48%；高速网络的交换机及其配套路由相关 PCB 产品约占 38.56%。

编辑：火腿肠