一、AI基础层建设驱动半导体崛起
　　AI的发展离不开三个关键要素：数据、算法和算力，当前AI算力军备竞赛已经开启。处理器、存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素。1）处理器领域，ChatGPT大模型至少需要7k-1W颗英伟达A100的GPU，随着训练天数的缩短对GPU卡的需求量也将持续增加；2）存储领域，“算”与“存”分不开，算力基于数据，数据需求存储，随着算力的提升，数据量将呈指数级成长，对应对存储容量带来大量的需求，也将对存储芯片带来爆发式增长，从现有的能看到的方向是AI服务器，根据美光的数据，AI服务器相比传统通用服务器带来8倍DRAM+3倍NANDFlash；3）网络带宽领域，光芯片与光模块是高效传输的重要基础，AI算力带来的流量上升将拉动光芯片需求，当前国内光芯片与海外差距在逐步缩小，最有望成为国产替代的领域。
　　二、自上而下看半导体行业：周期筑底、AI需求、估值回归
　　半导体产业周期正在筑底。从历史上看，半导体以及细分赛道呈现出趋同的周期性，2000年以来，全球半导体行业已经历多轮周期，当下我们正走在2021年以来的下行周期，周期底部渐行渐近。根据世界半导体贸易统计组织（WSTS）的数据，2021年全球半导体的市场规模为5559亿美元，同比增长26%。2023年全球半导体的市场规模预计将达到5566亿美元，同比减少4%。需要指出的是，台积电的资本开支周期和半导体周期基本趋同。作为全球最大的半导体代工企业，台积电资本开支充分反映了产业链供需的景气度变化，往往台积电资本开支增速的顶部意味着半导体周期的见顶。而且作为产业链中游的核心企业，台积电资本开支有时候会滞后于半导体周期。
　　AI算力军备竞赛驱动增量需求。芯片是AI模型训练的算力基础，在AI军备竞赛逐渐升级的背景下，芯片制造商将受益于市场的增量需求。根据Gartner测算，AI带来的芯片需求将推动由2022年的440亿美元上升到2026年的860亿美元，接近翻倍的增长。如果考虑到相关产业链的增量需求，这对整个半导体行业都将是明显的增量需求
　　基本面筑底，估值均值回归。半导体自2021年年中调整以来，当前估值处在历史相对低位，在基本面筑底的阶段，估值均值回归可期。从申万半导体行业指数的估值来看，当前市盈率为49.97，处于历史13.87%的分位点，当前市盈率也处于历史均值减一倍标准差以下。
　　三、半导体行业中观边际变化：AI基础设施军备竞赛
　　算力芯片：AI拉动GPU/FPGA/ASIC量价齐升。人工智能芯片多用传统型芯片，或用昂贵的图形处理器(GPU),或用现场可编程门阵列芯片配合中央处理器(FPGA+CPU)为主,用以在云端数据中心的深度学习训练和推理,通用／专用型AI芯片（ASIC），也就是张量处理器或特定用途集成电路(ASIC)，主要是针对具体应用场景，三类芯片短期内将共存并在不同应用场景形成互补。
　　存储芯片：存储板块有望迎来拐点，DDR5内存放量。随着AI技术升级，庞大的数据增量，必须运用各种具备高速运算的人工智能芯片来过滤、处理分析、训练及推理，这将持续带动7nm以下高速运算HBM存储器，3DNAND, CPU,AIGPU, FPGA,网络芯片晶圆代工的需求，及顺势带动成熟制程的配套芯片如电源管理芯片，PCIEGen 4/5 retimer等的需求
　　光芯片：数通和电信市场水大鱼大，光芯片国产替代空间广阔。受益于全球数据量快速增长，光通信逐渐崛起。在全球信息和数据互联快速成长的背景下，终端产生的数据量每隔几年就实现翻倍增长，当前的基础电子通讯架构渐渐无法满足海量数据的传输需求，光电信息技术逐步崛起。
　　风险提示
　　经济下行超预期、宏观流动性收缩风险、海外黑天鹅事件、产业政策落地不及预期

研究报告全文：2023年04月14日TMT崛起系列三策略专题研究报告证券研究报告国金证券研究所分析师艾熊峰执业S1130519090001分析师樊志远执业S1130518070003aixiongfenggjzqcomcnfanzhiyuangjzqcomcnAI算力新周期处理器存储网络带宽一AI基础层建设驱动半导体崛起AI的发展离不开三个关键要素数据算法和算力当前AI算力军备竞赛已经开启处理器存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素1处理器领域ChatGPT大模型至少需要7k-1W颗英伟达A100的GPU随着训练天数的缩短对GPU卡的需求量也将持续增加2存储领域算与存分不开算力基于数据数据需求存储随着算力的提升数据量将呈指数级成长对应对存储容量带来大量的需求也将对存储芯片带来爆发式增长从现有的能看到的方向是AI服务器根据美光的数据AI服务器相比传统通用服务器带来8倍DRAM3倍NANDFlash3网络带宽领域光芯片与光模块是高效传输的重要基础AI算力带来的流量上升将拉动光芯片需求当前国内光芯片与海外差距在逐步缩小最有望成为国产替代的领域二自上而下看半导体行业周期筑底AI需求估值回归半导体产业周期正在筑底从历史上看半导体以及细分赛道呈现出趋同的周期性2000年以来全球半导体行业已经历多轮周期当下我们正走在2021年以来的下行周期周期底部渐行渐近根据世界半导体贸易统计组织WSTS的数据2021年全球半导体的市场规模为5559亿美元同比增长262023年全球半导体的市场规模预计将达到5566亿美元同比减少4需要指出的是台积电的资本开支周期和半导体周期基本趋同作为全球最大的半导体代工企业台积电资本开支充分反映了产业链供需的景气度变化往往台积电资本开支增速的顶部意味着半导体周期的见顶而且作为产业链中游的核心企业台积电资本开支有时候会滞后于半导体周期AI算力军备竞赛驱动增量需求芯片是AI模型训练的算力基础在AI军备竞赛逐渐升级的背景下芯片制造商将受益于市场的增量需求根据Gartner测算AI带来的芯片需求将推动由2022年的440亿美元上升到2026年的860亿美元接近翻倍的增长如果考虑到相关产业链的增量需求这对整个半导体行业都将是明显的增量需求基本面筑底估值均值回归半导体自2021年年中调整以来当前估值处在历史相对低位在基本面筑底的阶段估值均值回归可期从申万半导体行业指数的估值来看当前市盈率为4997处于历史1387的分位点当前市盈率也处于历史均值减一倍标准差以下三半导体行业中观边际变化AI基础设施军备竞赛算力芯片AI拉动GPUFPGAASIC量价齐升人工智能芯片多用传统型芯片或用昂贵的图形处理器GPU或用现场可编程门阵列芯片配合中央处理器FPGACPU为主用以在云端数据中心的深度学习训练和推理通用专用型AI芯片ASIC也就是张量处理器或特定用途集成电路ASIC主要是针对具体应用场景三类芯片短期内将共存并在不同应用场景形成互补存储芯片存储板块有望迎来拐点DDR5内存放量随着AI技术升级庞大的数据增量必须运用各种具备高速运算的人工智能芯片来过滤处理分析训练及推理这将持续带动7nm以下高速运算HBM存储器3DNANDCPUAIGPUFPGA网络芯片晶圆代工的需求及顺势带动成熟制程的配套芯片如电源管理芯片PCIEGen45retimer等的需求光芯片数通和电信市场水大鱼大光芯片国产替代空间广阔受益于全球数据量快速增长光通信逐渐崛起在全球信息和数据互联快速成长的背景下终端产生的数据量每隔几年就实现翻倍增长当前的基础电子通讯架构渐渐无法满足海量数据的传输需求光电信息技术逐步崛起风险提示经济下行超预期宏观流动性收缩风险海外黑天鹅事件产业政策落地不及预期敬请参阅最后一页特别声明1策略专题研究报告内容目录前言AI基础层建设驱动TMT崛起4一自上而下看半导体行业周期筑底AI需求估值回归511半导体产业周期正在筑底512AI算力军备竞赛驱动增量需求613基本面筑底估值均值回归6二半导体行业中观边际变化AI基础设施军备竞赛721算力芯片AI拉动GPUFPGAASIC量价齐升722存储芯片存储板块有望迎来拐点DDR5内存放量1423光芯片数通和电信市场水大鱼大光芯片国产替代空间广阔18三风险提示20图表目录图表1AI产业链的基础层技术层和应用层4图表2海外大企业对AI大规模投资计划4图表3国内大企业的AI大模型密集发布4图表4AI的发展离不开三个关键要素数据算法和算力5图表5全球半导体市场正走在2021年以来的下行周期周期底部渐行渐近6图表6AI军备竞赛带来提升算力的边际需求6图表7半导体行业估值的回归7图表8CPUGPUFPGAASIC特点对比7图表9CPU采用串行计算架构8图表10CPU采用低延迟设计架构8图表112026年全球服务器市场规模1665亿美元8图表12Intel主导全球CPU市场8图表13国产CPU芯片对比8图表14X86架构CPU国产替换空间测算9图表15GPU采用串行计算架构10图表16GPU采用高吞吐设计架构10图表172016年-2021年数据中心负载任务量变化11图表182024年全球超大规模数据中心超1000个11图表192030年全球GPU市场规模有望达4774亿美元11图表20英伟达主导独立GPU市场11敬请参阅最后一页特别声明2策略专题研究报告图表21国内GPU产业链情况12图表22英特尔FPGA技术路线图12图表232030年全球FPGA市场规模有望达221亿美元13图表242021年中国FPGA芯片下竞争格局13图表25谷歌历代TPU性能对比14图表26机器数据量图表14图表272021-2023ENAND产能15图表282021-2023ENAND需求15图表292021-2023EDRAM产能16图表302021-2023EDRAM需求16图表312023年NAND供需格局大幅缓解16图表322023年DRAM供需格局小幅缓解16图表33我们看好弹性最大的存储板块2023年止跌反弹17图表342028年全球内存模组出货量有望达65亿17图表352028年内存接口芯片及配套芯片市场规模有望达40亿美元18图表36光芯片在光通信中用于产生和接受光信号18图表37激光器芯片和探测器芯片细分品类19图表382025年全球光模块市场规模有望达113亿美元19图表39光芯片竞争格局20敬请参阅最后一页特别声明3策略专题研究报告前言AI基础层建设驱动半导体崛起2022年12月我们年度策略报告宜早不宜迟鲜明看多计算机通信等产业政策和产业趋势共振的方面当时主要从行业基本面触底回升自主可控大方向下产业政策支持估值性价比高和板块拥挤度较低等角度做出核心推荐站在当前时点整个TMT板块计算机通信传媒和半导体可能正在开启新一轮崛起行情AI行业可以分为三个层面基础层技术层应用层基础层包括AI芯片硬件设备系统软件等技术层包括计算机视觉语音技术自然语言理解等应用层则是各类应用场景的落地包括在医疗交通工业等各大领域从产业链的视角来看以AI芯片为代表的基础层或是率先受益于行业加速扩张而AI应用场景的扩张或带来行业变革性发展图表1AI产业链的基础层技术层和应用层来源Wind国金证券研究所AI军备竞赛已经开启各大企业都在积极进行AI领域的投入不断推进AI技术的研究和发展1海外公司方面英伟达谷歌微软Meta等科技巨头都在大力投资AI领域例如英伟达在2021年宣布将在未来三年内投入400亿美元用于AI和高性能计算领域投资微软同年也宣布未来五年投资200亿美元用于AI技术发展2国内公司方面也有不少企业在AI领域进行了大量投入和布局例如百度在2017年的时候提出allinAI百度华为阿里巴巴和腾讯等大公司都发布了AI大模型平台图表2海外大企业对AI大规模投资计划图表3国内大企业的AI大模型密集发布公司宣布年份投资计划总额十亿美元公司AI平台大模型参数量GPT-215亿BERT-wwm215NVIDIA202140飞桨亿ERNIE-1015百度亿ERNIE-2034亿Microsoft202120DeepSpeech2未公开Amazon202010MindSporeGPT-215亿BERT11亿华为ModelArtsBERT11亿Meta202110AI平台超过1亿阿里巴巴ETBrain6亿Google20217AILab160亿腾讯YouTuLabDeepID212亿OpenAI20211MAgent未公开来源Wind国金证券研究所来源Wind国金证券研究所AI的发展离不开三个关键要素数据算法和算力1数据是AI的基石可以说没有大敬请参阅最后一页特别声明4策略专题研究报告量的高质量数据AI是无法训练出有用的模型的数据的数量和质量决定了模型的准确性和稳健性2算法是AI的核心它决定了AI模型的性能和效果现在许多深度学习算法已经被开发出来并且被广泛应用于计算机视觉自然语言处理语音识别等领域3算力是AI发展的动力源因为AI训练和推理需要大量的计算资源现在GPU和TPU等专门的硬件被广泛应用于加速AI训练和推理同时云计算服务也为AI提供了强大的计算能力使得开发者可以在不拥有专门的硬件的情况下进行AI开发和应用处理器存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素1处理器是AI模型运算的核心它可以通过并行计算等技术来加速模型训练和推理的速度目前主流的处理器包括CPUGPUTPU等其中GPU和TPU相比CPU具有更高的并行计算能力2存储也是AI模型训练和推理所需的重要资源它不仅用来存储数据还包括存储模型参数中间结果等信息在处理大规模的数据和模型时高速可扩展的存储系统能够有效地支撑训练和推理的需求3网络带宽是指计算机网络中传输数据的能力它直接影响着数据在不同计算节点之间的传输速度在分布式训练中网络带宽的高低直接影响着训练速度和效率图表4AI的发展离不开三个关键要素数据算法和算力来源国金证券研究所处理器领域AI往前发展超高算力需求毋庸置疑我们看到ChatGPT大模型至少需要7k-1W颗英伟达A100的GPU随着训练天数的缩短对GPU卡的需求量也将持续增加同时我们预计中美两国未来几年将成为大模型的主要诞生地有望将不计成本的带动对算力芯片的需求存储领域我们知道算与存分不开算力基于数据数据需求存储随着算力的提升数据量将呈指数级成长对应对存储容量带来大量的需求也将对存储芯片带来爆发式增长从现有的能看到的方向是AI服务器根据美光的数据AI服务器相比传统通用服务器带来8倍DRAM3倍NANDFlash我们认为长期看不单单服务器领域智能汽车智能IOT智能机器人等多个AI应用终端将对存储带来指数级增长同时叠加存储周期见底网络带宽领域光芯片与光模块是高效传输的重要基础AI算力带来的流量上升将拉动光芯片需求当前国内光芯片与海外差距在逐步缩小最有望成为国产替代的领域本文是我们TMT崛起系列报告的第三篇聚焦电子半导体行业从自上而下和自下而上的角度全面梳理当前电子半导体行业的新变化聚焦处理器存储光芯片核心细分领域的投资机会一自上而下看半导体行业周期筑底AI需求估值回归11半导体产业周期正在筑底从历史上看半导体以及细分赛道呈现出趋同的周期性2000年以来全球半导体行业已经历多轮周期当下我们正走在2021年以来的下行周期周期底部渐行渐近根据世界半导体贸易统计组织WSTS的数据2021年全球半导体的市场规模为5559亿美元同比增长262023年全球半导体的市场规模预计将达到5566亿美元同比减少4敬请参阅最后一页特别声明5策略专题研究报告需要指出的是台积电的资本开支周期和半导体周期基本趋同作为全球最大的半导体代工企业台积电资本开支充分反映了产业链供需的景气度变化往往台积电资本开支增速的顶部意味着半导体周期的见顶而且作为产业链中游的核心企业台积电资本开支有时候会滞后于半导体周期图表5全球半导体市场正走在2021年以来的下行周期周期底部渐行渐近全球半导体销售额增速台积电资本开支增速右轴3514030120251002080156010405200-50-10-20-15-40来源Wind国金证券研究所12AI算力军备竞赛驱动增量需求芯片是AI模型训练的算力基础在AI军备竞赛逐渐升级的背景下芯片制造商将受益于市场的增量需求根据Gartner测算AI带来的芯片需求将推动由2022年的440亿美元上升到2026年的860亿美元接近翻倍的增长如果考虑到相关产业链的增量需求这对整个半导体行业都将是明显的增量需求图表6AI军备竞赛带来提升算力的边际需求芯片制造企业在AI领域的收入十亿美金10090807060504030201002020年2021年2022年2023年2024年2025年2026年来源Gartner国金证券研究所13基本面筑底估值均值回归半导体自2021年年中调整以来当前估值处在历史相对低位在基本面筑底的阶段估值均值回归可期从申万半导体行业指数的估值来看当前市盈率为4997处于历史1387的分位点当前市盈率也处于历史均值减一倍标准差以下敬请参阅最后一页特别声明6策略专题研究报告图表7半导体行业估值的回归来源Wind国金证券研究所二半导体行业中观边际变化AI基础设施军备竞赛21算力芯片AI拉动GPUFPGAASIC量价齐升人工智能芯片多用传统型芯片或用昂贵的图形处理器GPU或用现场可编程门阵列芯片配合中央处理器FPGACPU为主用以在云端数据中心的深度学习训练和推理通用专用型AI芯片ASIC也就是张量处理器或特定用途集成电路ASIC主要是针对具体应用场景三类芯片短期内将共存并在不同应用场景形成互补图表8CPUGPUFPGAASIC特点对比类别CPUGPUFPGAASIC进行大规模并行计算方面受到限制性能高计算能力强可编程性灵活功耗和定制化设计特点擅长于处理逻辑控制功耗高通用性介于GPU与ASIC性能稳定提供系统可靠性通用性好之间优秀的功耗控制通用性好寒武纪地平线比特代表公司英特尔AMD英伟达AMD赛灵思大陆谷歌TPU来源ADLINK国金证券研究所中央处理器CPUX86和ARM结构在内的传统CPU处理器架构往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理但对于并不需要太多的程序指令却需要海量数据运算的深度学习的计算需求这种结构就显得不匹配中央处理器CPU需要很强的处理不同类型数据的计算能力以及处理分支与跳转的逻辑判断能力这些都使得CPU的内部结构异常复杂现在CPU可以达到64bit双精度执行双精度浮点源计算加法和乘法只需要13个时钟周期时钟周期频率达到15323gigahertzCPU拥有专为顺序逻辑处理而优化的几个核心组成的串行架构这决定了其更擅长逻辑控制串行运算与通用类型数据运算当前最顶级的CPU只有6核或者8核但是普通级别的GPU就包含了成百上千个处理单元因此CPU对于影像视频计算中大量的重复处理过程有着天生的弱势敬请参阅最后一页特别声明7策略专题研究报告图表9CPU采用串行计算架构图表10CPU采用低延迟设计架构来源SERIALCOMPUTINGvsPARALLELCOMPUTINGACOMPARATIVE来源Github国金证券研究所STUDYUSINGMATLAB国金证券研究所英特尔和AMD垄断全球CPU市场英特尔在服务器CPU市场占据绝对优势根据IDC的数据2022年全球服务器市场规模有望达1216亿美元2026年全球服务器市场规模有望达1665亿美元22-26年CAGR达102截至23Q1intel在全球CPU市场中的占比为630在全球服务器CPU市场中的占比为942在服务器CPU市场中占据绝对主导地位图表112026年全球服务器市场规模1665亿美元图表12Intel主导全球CPU市场x86亿美元Non-x86x86IntelAMDIntelAMD160092服务器服务器10014009112008090100060898004088600872040020086008520212022E2023E2024E2025E2026E2006Q12008Q12010Q12012Q12014Q12016Q12018Q12020Q12005Q12007Q12009Q12011Q12013Q12015Q12017Q12019Q12021Q12022Q12023Q12004Q1来源IDC国金证券研究所来源Cpubenchmark国金证券研究所国产服务器芯片渗透率低对应巨大国产替代空间根据海光信息招股说明书的数据2020年国内x86服务器芯片出货量6981万颗绝大部分市场份额被Intel和AMD两家公司占据合计市场份额超过95其中Intel产品市场占有率遥遥领先2020年海光信息CPU产品销售量约占总体市场份额的375占据了国产x86服务器CPU绝大部分市场份额除了海光之外国内CPU厂商主要有海思龙芯兆芯飞腾申威等图表13国产CPU芯片对比飞腾鲲鹏海思龙芯海光申威兆芯天津飞腾中国长研发单位华为龙芯中科海光信息申威科技上海兆芯城中科曙光中科上海市国资委团队背景国防科技大学华为中科院计算机所江南计算所院控股台湾威盛电子指令集体SPARCARM授ARM授权自研MIPS授权自研X86授权Alpha授权自研X86ARM授权系来源权自研获MIPS指令集授权层级ARMv8架构层级ARMv8架构层级X86内核层级授X86内核层级授修改权限但需付已完全实现自创新可信永久授权自主化永久授权自主化权自主化程度权自主化程度专利费自主化程主可控程度程度大程度大弱弱度大应用领域党政商用市场党政商用市场党政市场党政商用军方党政敬请参阅最后一页特别声明8策略专题研究报告性能最强党政起步最早适配厂X86最新授权在军方市场占优上海地区覆盖架构层级授权自优势商用市场接受程商多自主化程度性能较强应用底层应用超算为广x86应用生主化程度较高度高高生态丰富主力方向态丰富腾云S系列腾锐ZX-CZX-DKX-鲲鹏系列麒麟系龙芯1号龙芯2海光1号2号3SW-1600相关产品D系列腾珑E系5000KX-6000列号龙芯3号号4号SW-1610列KH-20000产品覆盖服务器桌面嵌服务器桌面嵌嵌入式服务器桌面服务器服务器服务器桌面领域入式入式移动端桌面联想笔记本笔天河一号天河二华为服务器华为玲珑逸珑福珑神威蓝光神实际应用国家级超算项目记本服务器号天河三号手机北斗导航卫星威太湖之光火星舱存储系统2019年出预计20年底出货累计出货量超50万片10万片货量100万片100万片鲲鹏由台积电代意法半导体新思中芯国际台积代工厂中芯国际工麒麟由中芯国华力科技电和三星际代工鲲鹏7nm最小制程16nm28nm12nm28nm16nm麒麟1214nm来源各公司官网国金证券研究所我们测算国内x86服务器用CPU市场规模为3151亿美元IDC数据显示预计2025年国内x86服务器出货量将达到5252万台根据x86服务器出货量和x86服务器路数分布情况进行计算2020年中国市场x86服务器芯片出货量约为6981万颗假设到2025年x86服务器的平均路数为3预测2025年中国市场x86服务器芯片出货量可达15756万颗对应市场空间可达3151亿美元22-25年CAGR达19我们测算2025年整体x86架构国产PC服务器端CPU国产替代空间达5543亿元22-25年CAGR为32我们认为服务器领域国产替代空间主要在于政府机关事业单位以及核心国央企等有望率先放量测算逻辑如下1相关人数测算根据人社部2016年发布的2015年人力资源和社会保障事业发展统计公报中国共有公务员7167万人我们假设目前公务员人数为800万人根据国家统计局2020年我国国有单位就业人员共5563万人此口径以政府机关事业单位为主根据国家统计局剔除教育卫生社会保障和社会福利院后2020年中口径国有单位就业人员共3032万人因此假设国央企及事业单位人数预计有8000万人2假设每人配备一台PCPC与服务器配置比例为101根据海光3000系列PC端CPU单颗价值1000元颗服务端海光目前最高端7200芯片ASP11000元低端7100ASP4000元整体服务器CPU均价大约8000元颗3假设到2025年党政机关国产服务器替换比例为95其中国产x86服务器占比20国央企及事业单位国产x86服务器替换比例为20那么测算得出预计2022年X86架构国产PC服务器CPU替换空间为2428亿元到2025年有望达到5543亿元22-25年CAGR为32图表14X86架构CPU国产替换空间测算202020212022E2023E2024E2025E国内X86服务器CPU市场空间测算X86服务器出货量万台34393751408444548385252单x86服务器CPU价值量美元160018002000200020002000平均单服务器搭载CPU颗数203232527283国内X86服务器CPU市场规模亿美元111715532042240327093151国产替代空间测算党政公务员万人800800800800800800敬请参阅最后一页特别声明9策略专题研究报告PC国产替换率506070809095X86架构占比51013151820国产X86架构PC出货量2048728961296152国产x86架构服务器出货量4061104182259236288456PC用CPU均价元100010001000100010001000服务器用CPU均价元800080008000800080008000党政PC服务器替代空间亿元0314284676103国央企及事业单位人员万人800080008000800080008000国产替换率5810151820国产X86架构PC出货量400640800120014401600国产x86架构服务器出货量406480120144160PC用CPU均价元100010001000100010001000服务器用CPU均价元800080008000800080008000PC服务器替代空间亿元105018182400379246665440整体X86架构CPU国产替换空间亿元105218312428383847415543来源国金证券研究所测算图表15GPU采用串行计算架构图表16GPU采用高吞吐设计架构来源SERIALCOMPUTINGvsPARALLELCOMPUTINGACOMPARATIVE来源Github国金证券研究所STUDYUSINGMATLAB国金证券研究所近年来随着人工智能数据挖掘等新技术的发展集成电路行业迎来了数据中心引领发展的阶段对海量数据进行计算和处理将成为带动集成电路行业发展的新动能大规模张量运算矩阵运算是人工智能在计算层面的突出需求高并行度的深度学习算法在视觉语音和自然语言处理等领域上的广泛应用使得计算能力需求呈现指数级增长根据Cisco的预计2021年全球数据中心负载任务量将超过2016年的两倍从2016年的不到250万个负载任务量增长到2021年的近570万个负载任务量这也将驱动全球范围内云数据中心超级数据中心的建设速度不断加快SynergyResearchGroup预计到2024年全球范围内计算能力更强的超大数据中心将超过1000个敬请参阅最后一页特别声明10策略专题研究报告图表172016年-2021年数据中心负载任务量变化图表182024年全球超大规模数据中心超1000个来源Cisco国金证券研究所来源SynergyResearchGroup国金证券研究所人工智能算法的不断普及和应用以及对商业计算和大数据处理的算力需求的不断增长使得全球范围内对于计算加速硬件的需求不断上升根据VerifiedMarketResearch的数据2021年全球GPU市场规模335亿元2028年全球GPU市场规模有望达到4774亿元22-30年CAGR达333作为GPU领域的代表性企业英伟达在全球独立显卡的市占率高达80其高端GPU如H100A100和V100等占据了AI算法训练市场绝大部分的份额英伟达数据中心业务收入在2017年仅为19亿美元2021年高速增长至为106亿美元从2017年至2021年英伟达数据中心业务的CAGR达53其增速远超英伟达其他板块业务的收入增速英伟达数据中心业务收入的快速增长体现了下游数据中心市场对于GPU等AI芯片的旺盛需求图表192030年全球GPU市场规模有望达4774亿美元图表20英伟达主导独立GPU市场AMD英伟达10080604020002Q411Q403Q404Q405Q406Q407Q408Q409Q410Q412Q413Q414Q415Q416Q417Q418Q419Q420Q421Q4来源VerifiedMarketResearch国金证券研究所来源JRR国金证券研究所国内厂商GPU市占率不足1美国对华制裁加速GPU国产替代2015年以来美国对GPU的制裁不断升级美国国防部研究员曾提出中美竞争中利用人工智能更多且更快的一方将获胜前几年主要是美国将中国超算中心及相关GPU芯片企业拉入实体清单以此达到限制中国AI以及超级计算机的发展但是限制范围限于超算单一场景2022年9月美国针对AIHPC及数据中心研发所用的高端GPU发出限制英伟达的A100和H100以及AMD的MI250芯片暂停向中国客户销售2022年10月美国升级禁令限制范围对高算力芯片的连接速度和每秒运算次数等具体参数做限制除英伟达和AMD外国内厂商海光信息的部分产品也被加入到限制范围内美国将制裁限制范围由应用场景扩大到芯片和产品层面其实也是代表着国内相关GPU产品或下游应用发展超过美国政府的预期我们认为美国持续加大对中国高端芯片的出口限制高速运算相关的GPUCPU等芯片国产化进程必然加快从国产替代方案来看景嘉微海光信息好利科技壁仞科技未上市等厂商有望受益敬请参阅最后一页特别声明11策略专题研究报告图表21国内GPU产业链情况核心技术具体情况相关产品主要应用领域国内首家实现自主研发本土化GPU并产业化的企业具军用工业人工智能金融云计景嘉微JM5400JM7201JM92系列备支持本土GPU和本土操作系统的自主知识产权GPU算等2020年公司成立GPU突击队加快GPU研发设计自研7A2000桥片的自主研发GPU模龙芯中科金融政务办公网络安全等统一渲染架构块海光DCU属于GPGPU通用图形处理一种2021年海光信息深算一号DCU产品人工智能训练等公司深算一号DCU产品已实现商业化应用3月发布AI训练GPU新品搭载双芯片四芯粒封装的思寒武纪MLU370-X8人工智能训练等元370集成寒武纪MLU-Link多芯互联技术GPUIP供应厂商GPU含ISP市场占有率排名全球前ArcturusGC8800GC8400芯原股份小型物联网MCU人工智能等三名2020年全球市场占有率约102GC8200GC8000GPUNanoIP壁仞科技已有自主原创GPU芯片架构BR100GPU人工智能云计算图形渲染等具备自主研发高性能GPU芯片架构兼容国际主流生态沐曦MXNMXCMXG物理仿真云游戏元宇宙等的完整软件栈物理仿真人工智能自动驾驶等摩尔线程具备3D图形计算和高性能并行计算技术MTTS60MTTS2000领域芯动科技一站式高速混合电路IP及芯片定制解决方案供应商风华1号元宇宙云游戏人工智能等来源科创板日报国金证券研究所现场可编程门阵列芯片FPGA的优势在低功耗低延迟性CPU内核并不擅长浮点运算以及信号处理等工作将由集成在同一块芯片上的其它可编程内核执行而GPU与FPGA都以擅长浮点运算著称FPGA和GPU内都有大量的计算单元它们的计算能力都很强在进行人工智能神经网络CNNRNNDNN运算的时候两者的速度会比CPU快上数十倍以上但是GPU由于架构固定硬件原来支持的指令也就固定了而FPGA则是可编程的因为它让软件与应用公司能够提供与其竞争对手不同的解决方案并且能够灵活地针对自己所用的算法修改电路虽然FPGA比较灵活但其设计资源比GPU受到较大的限制例如GPU如果想多加几个核心只要增加芯片面积就行但FPGA一旦型号选定了逻辑资源上限就确定了而且FPGA的布线资源也受限制因为有些线必须要绕很远不像GPU这样走ASICflow可以随意布线这也会限制性能FPGA虽然在浮点运算速度增加芯片面积及布线的通用性比GPU来得差却在延迟性及功耗上对GPU有着显著优势英特尔斥巨资收购Altera是要让FPGA技术为英特尔的发展做贡献表现在技术路线图上那就是从现在分立的CPU芯片分立的FPGA加速芯片过渡到同一封装内的CPU晶片FPGA晶片到最终的集成CPUFPGA系统芯片预计这几种产品形式将会长期共存因为CPU和FPGA的分立虽然性能稍差但灵活性更高图表22英特尔FPGA技术路线图来源英特尔国金证券研究所敬请参阅最后一页特别声明12策略专题研究报告随着全球新一代通信设备以及人工智能与自动驾驶技术等新兴市场领域需求的不断增长预计全球FPGA市场规模将从2021年的686亿美元增长至2025年的1258亿美元年均复合增长率约为164根据Gartner预测军工航天特种FPGA市场稳定增长占FPGA市场整体份额维持在15左右FPGA在航空航天和军事领域的应用越来越多包括飞行控制传感器接口和图像处理的无人机系统军用雷达射频信号处理等国内复旦微电和紫光国微在特种FPGA领域已经陆续突破2xnm及1xnm下游国产化率持续提升另一方面FPGA下游最大应用领域为通信行业占比超过40国内民用FPGA龙头为紫光同创紫光国微持股30和安路科技在通信领域验证加速持续快速增长图表232030年全球FPGA市场规模有望达221亿美元全球FPGA市场规模亿美元YoY1402018120161001412801060840642020020162017201820192020E2021E2022E2023E2024E2025E来源FrostSullivan国金证券研究所海外厂商主导全球FPGA市场Xilinx和Intel形成双头垄断国内企业持续加大FPGA芯片的布局成长空间巨大FPGA方面我们建议关注复旦微电高可靠FPGA技术领先率先推出亿门级FPGA和PSoC芯片应用领域不断丰富和紫光国微国内特种集成电路行业领先者产品覆盖500多个品种特种领域FPGA持续更新安路科技国内民用FPGA龙头图表242021年中国FPGA芯片下竞争格局8960366赛灵思IntelLattice232安路科技其他253来源FrostSullivan国金证券研究所专用人工智能芯片ASIC的优势在于高性能和低功耗ASIC是面向人工智能领域而专门设计的芯片其架构和指令集针对人工智能领域中的各类算法和应用作了专门优化以使芯片在计算精度降低的情况下更耐用这意味每一个操作只需要更少的晶体管可以使用更多精密且大功率的机器学习模型同时用户能得到更正确的结果ASIC每瓦能为机器学习提供比所有商用GPU和FPGA更高的量级指令但ASIC并不擅长科学计算任务CPU和GPU图形渲染任务GPU通信调制解调任务DSP对硬件架构进行重构FPGA且需要大量研发投入研发周期长产品定制程度高若不能保证出货量则单颗成本难以下降ASIC的典型代表是谷歌TPU和寒武纪思元AI芯片除此之外各大云厂商互联网厂商如从百度AI业务分拆而来的昆仑芯阿里平头哥特斯拉以及比特大陆等也纷纷涉敬请参阅最后一页特别声明13策略专题研究报告猎以谷歌TPU为例因为它能加速其人工智能系统TensorFlow的运行而且效率也大大超过GPU谷歌的深层神经网络就是由TensorFlow引擎驱动的其第四代张量处理器第四代TPU的性能是第三代的27倍是专为机器学习由谷歌提供系统设计博通提供芯片设计服务及IP授权服务台积电提供7纳米制程工艺量身定做的执行每个操作所需的晶体管数量更少自然效率更高图表25谷歌历代TPU性能对比来源TenLessonsFromThreeGenerationsShapedGooglesTPUv4iIndustrialProduct国金证券研究所22存储芯片存储板块有望迎来拐点DDR5内存放量根据应用材料提供的资料机器所产生的数据量在2018年首次超越人类所创造的数据量从2019年每年几乎以倍数的幅度来增加从2020年到2025年全球数据增量将达到157Zetabytes1Yotabyte1000Zetabytes1Zetabyte1000Exabytes1Exabyte1000Petabytes1Petabyte1000Terabytes1Terabyte1000Gigabytes5年高达89的复合增速以这样的速度增长我们很快在2028年就会看到超过1Yotabyte的数据增量这么庞大的数据增量不可能用人工来处理分析必须运用各种具备高速运算的人工智能芯片来过滤处理分析训练及推理这将持续带动7nm以下高速运算HBM存储器3DNANDCPUAIGPUFPGA网络芯片晶圆代工的需求及顺势带动成熟制程的配套芯片如电源管理芯片PCIEGen45retimer等的需求图表26机器数据量图表来源应用材料国金证券研究所从NAND供给端看各大厂商已有实质性减产动作2023年NAND供给位元涨幅收敛到21投片量涨幅收敛到1根据TrendForce的数据以存储位元计算2023年全球NAND供给位元达8954亿等价8GB同比增加21以晶圆产出计算2023年全球NAND晶圆产量2061万片等价12英寸同比增加1展望2023年各大存储厂商NAND产能情况敬请参阅最后一页特别声明14策略专题研究报告三星YMTC将增产铠侠WDC海力士和美光都将减产同时国内NAND大厂长江存储受困于美国制裁也将减产128层以上NANDFlash产品在终端需求不景气以及NAND价格持续下跌的背景下三星激进扩产的原因主要在于1NAND芯片竞争对手较多部分竞争对手如铠侠与WDC的联盟产品组合单一专注于NAND业务缺乏DRAM的产品组合来保护营业利润因此总体抗风险能力略逊于其他同时专注于DRAM和NAND的存储厂商三星或希望通过激进的扩产计划来抢占部分竞争对手的份额历史上前几轮也是如此2三星一部分NAND的产能来自西安工厂长期来看西安厂扩产能力有限三星或在韩国厂增加弥补西安厂产能下滑的风险从NAND需求端看2023年NAND终端需求位元同增27供过于求的竞争格局有望缓解2023年NAND需求位元达8608亿同比增长27手机企业级SSD和PCSSD成为需求位元最大的三大细分领域2023年需求占比分别达3126和22其中企业级SSD和手机端成为增长的主要贡献力量需求位元分别同比增长39和23PCSSD受到需求萎靡与单机搭载容量增速下滑的影响需求位元成长仅10企业级增长的原因主要系服务器单机搭载闪存容量的上升全球数据量指数级增长数据存储的需求持续因此预计2023年服务器单机容量会成长到4167GB同比增长243手机端我们看到UFS的渗透率在不断提高UFS31成为中高端手机的标配甚至部分旗舰手机已经搭载UFS40有望带动2023年手机闪存容量成长到219GB同比增长216此外鉴于ChatGPT的横空出世我们认为将推动超高算力数据中心的需求后续随着各种智能化应用终端的出现将有望带动存储器的需求图表272021-2023ENAND产能图表282021-2023ENAND需求SamsungKioxiaWDCTotalHandsetsPCSSDSKhynixSolidigmGameConsoleEnterpriseSSDMicronYMTC3000MemoryCardUFD10000Others亿8GBBitYoY50Others亿8GB250080004020006000301500400020100020001050000020212022E2023E202120222023F来源TrendForce国金证券研究所来源TrendForce国金证券研究所从DRAM供给端看2023年DRAM位元供给增幅不足10DRAM厂商扩产计划延后根据TrendForce的数据以位元计算2023年全球DRAM位元供给1146亿等价2GB同比增加9以投片量计算2023年全球DRAM晶圆产量1587万片等价12英寸同比增加1展望2023年各大存储厂商DRAM供给位元情况服务器有望首次超过手机DRAM业务成为供给位元的第一大产出服务器占比38手机占比37服务器和Consumer则成为供给增速的主要贡献力量分别同比成长18和11Consumer的高增长主要来自车用DRAM从投片量看三星海力士和CXMT将增产分别同比增加52和26美光南亚和力积电都将减产分别同比减少1221和22从DRAM需求端看消费类需求的萎靡导致2023年DRAM位元需求仅成长10预计2023年DRAM需求位元达1071亿同比增长10其中服务器和手机DRAM为需求最大的细分领域分别为410亿38385亿36分别同比增长17和52023年DRAM位元需求增长幅度接近历史低位主要基于以下原因1PC市场或将陷入衰退疫情期间各类企业和学校等超前消费各类IT设施PC出货量持续超预期未来PC出货量有恢复常态的需求海外PC市场陷入同比下滑的可能性较大下游PCOEM已连续两季调低PCDRAM的采购量2DRAM单机搭载容量增速不如NAND安卓的内存容量短期内接近上限23年能够期待的也仅仅是iPhone15的内存提升到8GB总体来看手机内存容量也仅仅从52GB成长到56GB同比增加63敬请参阅最后一页特别声明15策略专题研究报告图表292021-2023EDRAM产能图表302021-2023EDRAM需求PC亿2GBServerPC亿2GBServerMobileGraphicsMobileGraphics1400ConsumerYoY201200ConsumerYoY251000120020151000800158001060060010400400552002000000202120222023E202120222023E来源TrendForce国金证券研究所来源TrendForce国金证券研究所综合供需情况看我们认为23年存储行业供过于求的竞争格局有望改善NAND或先于DRAM复苏2022年NAND供需差占需求的比例约92023年这一数字将下降到39供过于求的情况大幅度缓解大部分NAND厂商从2022年第四季度开始实质减产同时叠加海外云厂商在2023年上半年消化完原有的高价SSD库存后有望在2023年下半年重启采购2022年DRAM供需差占需求的比例约82023年这一数字将下降到7供过于求的情况主要在2023年下半年开始缓解供过于求的缓解要慢于NANDFlash市场我们认为DRAM市场更晚复苏主要基于以下原因DRAM和NAND竞争格局不同DRAM市场呈现三星海力士和美光三强争霸的格局CR3高达96且呈现逐年上升的趋势随着DRAM制程越来越接近10nmEUV成为DRAM迈向更先进制程的必备工具进一步提高新玩家进入DRAM行业的门槛在竞争格局稳定的情况下三大厂商在DRAM上的减产意愿并不明显导致DRAM库存可能在23年第三季度才能见顶而NAND所有原厂早已明确开始减产并且NAND价格在2022年第四季度已经跌破了现金成本各厂商减产意愿更显著我们看好NAND厂商库存更早见顶迎来拐点图表312023年NAND供需格局大幅缓解图表322023年DRAM供需格局小幅缓解NAND供给DRAM需求NAND需求1400DRAM供给93000Sufficiencyratio20Sufficiencyratio81200250015710002000610150080055410006003500040022000-51001Q213Q214Q211Q222Q223Q224Q222Q21202120222023E2Q23E3Q23E4Q23E1Q23E来源TrendForce国金证券研究所来源TrendForce国金证券研究所今年我们建议关注半导体领域弹性最大的存储板块有望在2023年下半年迎来止跌回顾世界半导体贸易统计组织WSTS披露的历年全球半导体各板块销售同比增速存储行业的营收增速从见顶到见底通常为1-2年2H2006-1H20082H2020-1H20112H2014-1H20162H2017-1H2019从上一轮周期看存储板块的销售增速在2017年上半年见顶2019年年中见底本轮周期中存储的销售增速在2021Q3见顶2022年增速转负但随着三大厂商陆续降价去库削减资本开支等减少供给同时汽车智能化快速推进高端制造信息化升级驱动汽车工业医疗等行业强劲的市场需求以及ChatGPT将大力推动数据中心建设均将带来大量存储器需求我们预计存储板块有望在23Q3-23Q4迎来止跌敬请参阅最后一页特别声明16策略专题研究报告图表33我们看好弹性最大的存储板块2023年止跌反弹AnalogMicroLogicMemoryTotal806040200-20-40200820142005200620072009201020112012201320152016201720182019202020212023E2022E来源WSTS国金证券研究所服务器用DDR5即将放量在英特尔已于23年1月份正式推出支援4800MTsDDR5的Intel7服务器CPUSapphireRapids而AMD在22年1月推出的5nm服务器Zen4CPUGenoa也将支援5200MTs的DDR5我们认为DDR5将比DDR4芯片面积及价格提升25-30意思就是消耗掉更多的内存DRAM芯片产能根据Yole的数据2022年全球内存模组市场规模达420亿美元其中PC市场规模66亿美元同比下滑36服务器市场规模331亿美元同比增加042028年全球内存模组市场规模有望达963亿美元22-28年CAGR达16服务器端CAGR达192022年全球内存模组出货量511亿其中DDR4出货50亿DDR5出货011亿2028年全球内存模组出货量有望达65亿DDR5占比超过98722-28年DDR5内存模组出货量CAGR达97图表342028年全球内存模组出货量有望达65亿来源Yole国金证券研究所除此之外为了能够梳理CPU与DDR5内存之间大量的数据存取整体DDR5模组中DDR5110内存接口芯片比重应该会提升超过10内存接口芯片面积也会加大还要推新串行检测温度传感电源管理芯片等配套芯片Trendforce研究机构还预期DDR5模组的电源管理芯片因产能短缺可能面临缺货的窘境我们估计2022年澜起RenesasIDTRambus将分食404020的DDR5内存接口芯片份额而目前仅澜起及RenesasIDT能提供完整的内存接口芯片加配套芯片解决方案根据Yole的数据2022年内存接口芯片及配套芯片市场规模达11亿美元2028年市场规模有望成长到40亿美元21-28年CAGR达28敬请参阅最后一页特别声明17策略专题研究报告图表352028年内存接口芯片及配套芯片市场规模有望达40亿美元来源Yole国金证券研究所23光芯片数通和电信市场水大鱼大光芯片国产替代空间广阔受益于全球数据量快速增长光通信逐渐崛起在全球信息和数据互联快速成长的背景下终端产生的数据量每隔几年就实现翻倍增长当前的基础电子通讯架构渐渐无法满足海量数据的传输需求光电信息技术逐步崛起光通信是以光信号为信息载体以光纤作为传输介质光芯片实现电光转换将信息以光信号的形式进行信息传输的系统光通信传输过程中发射端将电信号转换成激光信号然后调制激光器发出的激光束通过光纤传递在接收端接收到激光信号后再将其转化为电信号经调制解调后变为信息其中需要光芯片来实现电信号和光信号之间的相互转换光芯片是光电技术产品的核心广泛应用于5G前传光接入网络城域网和数据中心等场景处于光通信领域的金字塔尖光芯片可以进一步组装加工成光电子器件再集成到光通信设备的收发模块实现广泛应用图表36光芯片在光通信中用于产生和接受光信号来源中国电子元件行业协会源杰科技招股说明书国金证券研究所光芯片按功能可以分为激光器芯片和探测器芯片激光器芯片主要用于发射信号将电信号转化为光信号探测器芯片主要用于接收信号将光信号转化为电信号激光器芯片根据谐振腔制造工艺的不同可分为边发射激光芯片EEL和面发射激光芯片VCSEL边发射激光器芯片是在芯片的两侧镀光学膜形成谐振腔沿平行于衬底表面发射激光而面发射激光器芯片是在芯片的上下两面镀光学膜形成谐振腔由于光学谐振腔与衬底垂直能够实现垂直于芯片表面发射激光面发射激光器芯片有低阈值电流稳定单波长工作可高频调制容易二维集成没有腔面阈值损伤制造成本低等优点但输出功率及电光效率较边发射激光芯片低面发射芯片包括VCSEL芯片边发射芯片包括FPDFB和EML芯片探测器芯片主要包括PIN和APD两类敬请参阅最后一页特别声明18策略专题研究报告图表37激光器芯片和探测器芯片细分品类芯片类型产品类别工作波长产品特性应用场景线宽窄功耗低调制速率500米以内的短距离传输如数据中心机柜VCSEL800-900nm高耦合效率高传输距离内部传输消费电子领域3D感应面部识别短线性度差主要应用于中低速无线接入短距离市场由调制速率高成本低耦合FP1310-1550nm于存在损耗大传输距离短的问题部分应激光器芯片效率低线性度差用场景逐步被DFB激光器芯片取代谱线窄调制速率高波长中长距离的传输如FTTx接入网传输网DFB1270-1610nm稳定耦合效率低无线基站数据中心内部互联等调制频率高稳定性好传长距离传输如高速率远距离的电信骨干EML1270-1610nm输距离长成本高网城域网和数据中心互联噪声小工作电压低成本PIN830-8601100-1600nm中长距离传输探测器芯片低灵敏度低APD1270-1610nm灵敏度高成本高长距离单模光纤来源源杰科技招股说明书国金证券研究所需求端数据中心和电信双轮驱动预计2027年全球光模块市场规模超200亿美元22-27年CAGR达11随着光电子云计算技术等不断成熟更多终端应用需求不断涌现并对通信技术提出更高的要求受益于全球数据中心光纤宽带接入以及5G通讯的持续发展光模块作为光通信产业链最为重要的器件保持持续增长根据LightCounting的数据2027年全球光模块市场规模预计将超过200亿美元22-27年CAGR达11图表382025年全球光模块市场规模有望达113亿美元来源LightCounting国金证券研究所供给端海外光芯片厂商具备先发优势国内厂商乘国产替代东风正迎头赶上我国光芯片产业参与者主要包括海外头部光通信厂商国内专业光芯片厂商及国内综合光芯片模块厂商1海外头部光通信厂商三菱电机住友电工马科姆MACOM朗美通Lumentum应用光电AOI博通Broadcom等2国内专业光芯片厂商源杰科技武汉敏芯中科光芯雷光科技光安伦云岭光电等3国内综合光芯片模块厂商或拥有独立光芯片业务板块厂商光迅科技海信宽带索尔思三安光电仕佳光子等从竞争格局和产品布局看以住友电工马科姆MACOM博通Broadcom为代表的欧美日综合光通信企业在高速率光芯片市场占据主导地位而中国厂商在中低速率芯片市场占据优势国产化率较高但高速光芯片仍存在差距敬请参阅最后一页特别声明19策略专题研究报告图表39光芯片竞争格局产品速率产品类型竞争情况主要供应商国产化水平源杰科技武汉敏芯三应用于光纤接入PONGPON数据上传光模块1310nmDFB激光器芯片安光电中科光芯雷光较高技术相对成熟市场竞争较为激烈科技光安伦应用于光纤接入PONGPON数据下传光模块三菱电机源杰科技海1490nmDFB激光器芯片产品性能可靠性要求高实现批量供货厂商较少较高信宽带25G公司等国内厂商市场份额较大国产化率较高应用于光纤接入10G-PONXG-PON数据上传三菱电机源杰科技武1270nmDFB激光器芯片光模块产品难度较25G1310nmDFB激光器芯汉敏芯海信宽带光迅较高片更高但供应商逐步增多市场竞争逐步加剧科技应用于40km80km长距离传输光模块产品性能三菱电机源杰科技海1550nmDFB激光器芯片中等可靠性要求高实现批量供货厂商较少信宽带光迅科技应用于光纤接入10G-PONXGS-PON数据上传三菱电机马科姆1270nmDFB激光器芯片光模块产品性能可靠性要求高实现批量供货MACOM源杰科技中等厂商较少公司等国内厂商市场份额较集中武汉敏芯海信宽带激光器芯片三菱电机源杰科技云1310nmFP应用于4G移动通信网络光模块技术相对成熟10G岭光电武汉敏芯海信较高市场竞争较为激烈1310nmDFB激光器芯片宽带马科姆MACOM朗CWDM6波段DFB激光应用于4G5G移动通信网络光模块技术相对成美通Lumentum源中等器芯片熟国内厂商逐渐扩大市场份额杰科技武汉敏芯CWDM6波段DFB激光中等器芯片应用于5G移动通信网络光模块产品难度大其马科姆MACOM朗LWDM12波段DFB激光中MWDM12波段DFB激光器芯片主要应用于国美通Lumentum三中等器芯片内5G基站方案国外厂商发货产品较少该产品菱电机源杰科技武汉MWDM12波段DFB激公司等国内光芯片厂商在2020年实现大批量发货敏芯25G中等光器芯片CWDM4波段DFB激光安华高Avago马科较低器芯片应用于100G数据中心光模块产品难度大国内姆MACOM朗美通LWDM4波段DFB激光部分厂商实现产品突破Lumentum源杰科较低器芯片技武汉敏芯PAM4CWDM4波段应用于100G200G400G数据中心光模块技术难50G较低DFB激光器芯片度高国内部分厂商进行产品布局还未实现批量安华高Avago朗美1270129013101330nm发货公司50GPAM4DFB激光器处于设计验证硅光直流通Lumentum大功率255070mW激测试阶段工业级大功率硅光激光器处于工程验证较低光源光器芯片测试阶段来源源杰科技上市第二轮审核问询函的回复国金证券研究所注根据第二轮审核问询函中CC的调查问卷以国内光模块厂商采购的光芯片为统计口径国产光芯片占比超过70定义为国产化率较高占比40-70定义为国产化率中等占比小于40定义为国产化率较低三风险提示经济下行超预期宏观流动性收缩风险海外黑天鹅事件产业政策落地不及预期海外市场陷入经济衰退预期影响2023年对电子通信产品的需求俄乌战争以及美国加息将加剧海外市场需求承压如果海外需求持续低迷将拖累半导体产品需求改善的进度敬请参阅最后一页特别声明20