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敬请参阅最后一页特别声明 1 ChatGPT 引爆新一轮人工智能应用，人工智能将成为未来无所不在的工具。ChatGPT 是由 OpenAI 推出的人工智能聊天机器人，基于 GPT-3.5/GPT-4 大模型，并引入人工标注数据和强化学习进行训练。ChatGPT 通过 问答 形式 与 用户完成 交互，凭借 近似 真实 的对 话和 互动 效果 迅速 成为 近期 发展 最快 和关 注度 最高 的应 用之 一，上线 两个 月活 跃用 户突破 1 亿，成为 历史 上用 户增 长最 快的 应用 程序，它的 应用 火爆 使得 人工 智能 赛道 迅速 升温。我们 认为 人工 智能 平 台（包括芯片，模组，算法，云训练/推理）不 算 新型 应用，而 是整 合电 子,通信,软件及云/边缘运算/设备 电子 端后 成为各种提升应用效能的人工智能工具平台，各类 AI+应用即将落地，像 ChatGPT 对话机器人，以及特斯拉即将自动 驾驶中引入 AI 学习 框架，传统 应用 在引 入 AI 后将 迎来 巨变。因此 人工 智能 平台 除了 被广 泛利 用在 云端 大数 据的 深度 学习训练和推断外,也将出现在各式各样的应用端、边缘运算及终端。人工智能的发展将重塑电子半导体基础设施，海量数据的收集、清洗、计算、训练以及传输 需求，将带来算力和网络的迭代升级，利好 AI 数据中心及边缘高速运算大量使用的 CPU，GPU，FPGA，ASIC，HBM 存储器，3D NAND，以太网 PHY 芯片及电源管理芯片。根 据 PrecedenceResearch 的数 据，2022 年全球人工智能芯片市场规模 为 168.6 亿 美元，22-32 年 CAGR 有望 达 29.7%。我们 看好 人工 智能 加速 发展 对电 子行 业带 来的 发展 新机 遇，细分 板块 有望 持续 受 益：1）计算芯片：AI 拉动CPU/GPU/FPGA/ASIC 量价 齐升，国产 替代 空间 巨大；2）存储 芯片：看好2023 年存储板块止跌反弹,DDR5内存 有望 放量。据 Yole，21-28 年内存接口及配套芯片市场规模 CAGR 达 28%；3）以太 网芯 片：有限 局域 网通 信 之基，服务器端大有可为。据观研天下信息，25 年中国数据中心用以太网交换芯片市场规模将达到 120.4 亿元；4）电 源管理芯片：2023 年下半年有望迎来需求回暖。随着云计算、人工智能以及大功率处理器和加速卡需求的不断增长，加速服务器电压转向 48V，DC-DC 受益明显；5）PCB/CCL：AI 催化算力需求，服务器主板和载板量价齐升。AI 需求 兴起，服务器 PCB/CCL 升级 大潮 将至。算力 对 CPU/GPU 要求 大幅 提升，先进 封装 凸显 载板 价值。6)光芯 片：全球 数据 量爆 炸式增 长，光通 信逐 渐崛 起。据 Lightcounting 数据，2027 年全球光模块市场规模超 200 亿，光芯片为光模块核心 组件。ChatGPT 等 AIGC 业务 快速 迭代，带来 新一 轮通 信基 础设 施升 级机 遇。一方 面，ChatGPT 大幅提振高算力需求，带动服务器增长与 AI 服务器占比提升。据 TrendForce，截 至 2022 年搭 载 GPGPU 的 AI 服务器年出货量占整体服务 器比重近 1%，2023 年预估在 ChatGPT 加持下出货量年成长可达 8%，2022-2026 年 CAGR 将达 10.8%。浪潮信息、中科 曙光等国内龙头公司 AI 算力业务成长有望提速。另一方面，ChatGPT 带动云计算产业链升级，加 速 800G 光模 块商 用，同时带动 CPO 等先进封装技术需求。据 LightCounting，全球 TOP5 云厂商 2020 年以太网光模块支出 为 14 亿美 元，到2026 年其支出有望超 30 亿美元，800G 光模块将从 2025 年底开始主导这一细分市场。中际旭创 800G 前沿 产品 已 接收小规模批量订单，且天孚通信和中际旭创在 CPO 封装已经有所布局，有望开辟新成长曲线。重点推荐：英伟达、AMD、澜起科技、裕太 微、沪电股份、兴森科技、浪潮信息、中际旭创、天孚 通信、通富微电。海外市场陷入衰退；人工智能终端应用落地不如预期；各下游市场需求不如预期；美国加大对华制裁力度。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 一、人工智能高速发展对电子行业的加持.5 1.1 ChatGPT 点燃新一轮人工智能热情.5 1.2 计算芯片：AI 拉动 GPU/FPGA/ASIC 量价齐升.7 1.3 存储芯片：看好 23 年存储板块有望迎来拐点，DDR5 内存放量.14 1.4 以太网芯片：有限局域网通信之基，服务器端大有可为.18 1.5 电源管理芯片：2023 年下半年有望迎来需求回暖.21 1.6 PCB/CCL：AI 催化算力需求，服务器主板和载板量价齐升.23 1.7 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.27 二、人工智能高速发展对通信行业的加持.29 2.1 ChatGPT 大幅提振算力需求，带动服务器增长与 AI 服务器占比提升.29 2.2 ChatGPT 刺激高速率光模块占比提升，CPO 产品迎来爆发期.31 三、投资建议.33 四、风险提示.34 图表目录 图表 1：ChatGPT 成为历史上最快突破1 亿活跃用户的应用程序.5 图表 2：AI 人工智能不同落地场景.6 图表 3：2025 年全球 人工智能市场规模达 2219 亿美元.6 图表 4：2025 年中国人工智能市场规模达 184 亿美元.6 图表 5：英伟达加速计算平台示意图.7 图表 6：大模型时代训练 所需算力增速远超摩尔定律.7 图表 7：22-32 年人工智能芯片市场规模 CAGR 达 29.7%.7 图表 8：CPU、GPU、FPGA、ASIC 特点对比.8 图表 9：CPU 采用串行计算架构.8 图表 10：CPU 采用低延迟设计架构.8 图表 11：2026 年全球服务器市场规模 1665 亿美元.8 图表 12：Intel 主导全球 CPU 市场.8 图表 13：国产 CPU 芯片对比.9 图表 14：X86 架构 CPU 国产替换空间测算.10 图表 15：GPU 采用串行计算架构.10 图表 16：GPU 采用高吞吐设计架构.10 图表 17：2016 年-2021 年数据中心负载任务量变化.11 图表 18：2024 年全球超大规模数据中心超 1000 个.11 XVBYyRrMoNoPoQtQrMrOmNaQcM7NoMrRtRoNjMnNsReRtRtR7NpPuMvPpMpMMYoNtR行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 3 图表 19：2030 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 图表 21：国内 GPU 产业链情况.12 图表 22：英特尔 FPGA 技术路线图.13 图表 23：2030 年全球 FPGA 市场规模有望达 221 亿美元.13 图表 24：2021 年中国 FPGA 芯片下竞争格局.14 图表 25：谷歌历代 TPU 性能对比.14 图表 26：机器数据量图表.15 图表 27：2021-2023E NAND 产能.16 图表 28：2021-2023E NAND 需求.16 图表 29：2021-2023E DRAM 产能.16 图表 30：2021-2023E DRAM 需求.16 图表 31：2023 年 NAND 供需格局大幅缓解.17 图表 32：2023 年 DRAM 供需格局小幅缓解.17 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 34：2028 年全球内存模组出货量有望达 6.5 亿.18 图表 35：2028 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：以太网下游应用场景.19 图表 37：英伟达 Spectrum 以太网交换机.19 图表 38：英伟达 LinkX 以太网电缆.19 图表 39：以太网结构示意图.20 图表 40：以太网 PHY 芯片功能示意图.20 图表 41：以太网技术发展路线.20 图表 42：数据中心脊叶 架构示意图.20 图表 43：中国数据中心以太网芯片市场规模及预测.20 图表 44：国内外主要公司以太网芯片技术对比.21 图表 45：电源管理芯片产品类别与应用场景.21 图表 46：2020 年全球模拟芯片各品类销售占比.22 图表 47：全球模拟芯片市场规模变化情况.22 图表 48：48V 电源与 12V 电源功耗对比.22 图表 49：48V 电源 DC/DC 转换器选择方案.22 图表 50：2020 年全球电源管理芯片集中度.23 图表 51：2020 年中国企业电源管理芯片集中度.23 图表 52：杰华特 DC-DC 产品与海外竞品性能对比情况.23 图表 53：PCB 是支撑服务器内部结构的重要元器件.24 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 4 图表 54：服务器平台升级.24 图表 55：CCL 材料等级划分.24 图表 56：服务器平台升级.25 图表 57：2021 年全球特 种基材 CCL 市场格局.25 图表 58：全球先进封装市场规模（十亿美元）.25 图表 59：封装基板结构示意图.25 图表 60：先进封装中载板成本占比达到 50%.26 图表 61：各类载板的产值变化（百万美元）.26 图表 62：国内载板厂商在载板市场占有率.26 图表 63：国内载板第一梯队厂商布局情况.27 图表 64：光芯片在光通信中用于产生和接受光信号.27 图表 65：激光器芯片和探测器芯片细分品类.28 图表 66：2025 年全球光模块市场规模有望达 113 亿美元.28 图表 67：光芯片竞争格局.29 图表 68：全球服务器出货量.30 图表 69：全球服务器市场规模（亿美元）.30 图表 70：数据中心硬件成本结构.30 图表 71：2022-2026 年全球 AI 服务器出货量.31 图表 72：2021 年全球 AI 服务器市场份额.31 图表 73：亿欧智库算力服务综合价值力评估.31 图表 74：全球光模块市场规模（亿美元）.32 图表 75：全球 TOP5 云厂商以太网光模块销售额（$M）.32 图表 76：光电共封装的封装形式及发展趋势.33 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 5 1.1 ChatGPT 点燃 新一 轮人 工智 能热 情 ChatGPT 是由OpenAI 于2022 年11 月推出的人工智能聊天机器人，该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型，并通过人类反馈的监督学习和强化学习进行训练。ChatGPT 通过问答形式与用户完成交互，可以完成自动生成文本、自动问答、自动摘要等多种任务。ChatGPT因其 能提 供类 似人 类的 响应，迅 速成 为近 期 发展 最快 和关 注度 最高 的应 用 之一，上 线 5天用户突破百万，上线两个月活跃用户突破 1 亿，使其 成为 历史 上用 户增 长最 快的 应用 程序，它的爆火出圈使得人工智能赛道迅速升温。图表1：ChatGPT 成为历史上最快突破 1 亿活跃用户的应用程序 来源：CNBC，国金证券研究所 人工智能 AI 顾名思义就是通过高性能计算机来模拟人脑的认知及推理过程，尤其是在收集大量原始数据后，再通过高性能计算机加上各类特殊的 AI 算法来训练和提高 AI 的认知能力，其中包括视觉（图像，视频），听觉（语言，声音）等各类能力。当 AI 的认知能力训 练完 成后，推理 算法 能够 使用 高性 能计 算机 举一 反三 完成 数据 收集、推理 和决 策，形成对人类部分工作的代替。人工智能正在由云 端应用场景走向终端应用场景。人工 智能 平台（包 括芯 片，模组，软件）在一般人看起来像是一种新型应用,但在我们看来人工智能芯片在整合软硬件 后将成为各类终端应用的提 升效能工具平台,各类 AI+应用即将落地，像 ChatGPT 对话机器人，以及特斯拉即将自动驾驶中引入 AI 学习 框架，传统 应用 在引 入 AI 后将 迎来 巨变。这就 像我 们常用 的 微软 bing 搜索,微软 bing 搜 索是 我们 应付 各种 陌生 问题 的 生财 工具,引 入类ChatGPT 的 AI 模型后能够直接给用户提供部分答案。因此人工智能平台除了被广泛利用在云 端大 数据 的深 度学 习训 练和 推断 外,我 们认 为人 工智 能平 台也 将出 现 在各 式各 样的应用端的边缘运算及终端。AI 的第一波浪潮是学习感知和推理，例如自然语 言处理、机器视 觉、推荐 算法 等，而 AI 的下一波浪 潮将会是人工智能规划，AI 将感 知、学习 和推 理的结果通过各类机器人形成计划和付诸行动。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 6 图表2：AI 人 工智 能不 同落 地场 景 来源：英伟达，国金证券研究所 人工智能技术已在人机交互、智能家居、智能驾驶、智慧金融、智能安防等多个领域实现技术落地，且应用场景愈来愈丰富，AI 产业已进入全方位商业化的发展阶 段。根据 IDC的数据，2021 年全球人工智能市场规模达到 885.7 亿美元，预计 2025 年将达到 2218.7亿美元，21-25 年 CAGR 达 26.2%。当前 我国 人工 智能 产业 加速 发展，从基 础支 撑、核心 技术到行业应用的产业链条基本形成，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业 态不 断涌 现，整体 呈现 蓬勃 发展 态势。政策 支持、投资 引导 和巨 头布 局将 推动 中国 AI 产业的结构调整，进一步扩大市场规模。根据 IDC 的数据，中国人工智能市场规模预计 2025 年有望达 184.3 亿美元，21-25 年 CAGR 达24.4%。图表3：2025 年全球人工智能市场规模达 2219 亿美元 图表4：2025 年中国人工智能市场规模达 184 亿美元 来源：海天瑞声 2021 年年报，国金证券研究所 来源：海天瑞声 2021 年年报，国金证券研究所 人工智能产业链可分为基础层、技术层、应用层三个层面。我们以英伟达的加速计算平台为例：基础层包括各类软硬件设施（CPU、GPU、DPU、ASIC、FPGA、存 储芯 片 等）以及 数据服 务。技术 层包 括各 类技 术框 架和 算法 模型，涵盖 深度 学习、计算 机视 觉、自然 语言 处理、语音识别等。应用层包括各类解决方案和终端应用场景。05001,0001,5002,0002,5002021 2025E全球人工 智能市 场规模（亿美 元）0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0204060801001201401601802002020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E中 国 人 工 智 能 市 场 支 出（亿 美 元）YoY行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 7 图表5：英 伟 达 加速 计算 平台 示意 图 来源：英伟达、国金证券研究所 2017 年谷歌提出 Transformer 模型使得深度学习进入了大模型时代，大模型所需算力的增长幅度远超过摩尔定律提供的性能成长速度，势必带来更多人工智能芯片需求。在 2010年前，AI 模型所需算力的增长幅度与摩尔定律同步，约每 20 个月翻倍。2015 年以后出现的大模型所需算力为原来的 10-100 倍，所需算力的翻倍时间缩短到 10 个月。这意味着，AI 芯片基于摩尔定律的性能迭代和升级速度可能不如算力需求的增长速度，云计算厂商需要堆叠更多的人工智能芯片等来满足模型训练。根据 PrecedenceResearch 的数据，2022年全球人工智能芯片市场规模为 168.6 亿美元，22-32 年 CAGR 有望达 29.7%。图表6：大 模 型 时代 训练 所需 算力 增速 远超 摩尔 定律 图表7：22-32 年人工智能芯片市场规模 CAGR 达29.7%来源：COMPUTE TRENDS ACROSS THREE ERAS OF MACHINE LEARNING，国金证券研究所 来源：PrecedenceResearch，国金证券研究所 1.2 计算芯片：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。05010015020025020222023E2024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E2031E2032E人工智能 芯片市 场规模（十亿 美元）行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 8 图表8：CPU、GPU、FPGA、ASIC 特点对比 类别 CPU GPU FPGA ASIC 特点 进行大规模 并行计 算方面 受 到限制 擅长于处理 逻辑控 制，提 供 系统可 靠性 通 用 性好 性 能 高、计 算能力 强 功耗高 通 用 性好 可编程性、灵活功 耗和通用性介 于GPU 与ASIC之间 定 制 化设计 性 能 稳定 优 秀 的功耗 控制 代表公司 英 特 尔、AMD 英 伟 达、AMD 赛灵思 寒武纪、地 平线、比特大 陆、谷歌（TPU）来源：ADLINK，国金证券研究所 中央处理器 CPU:X86 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 1.532 3gigahertz。CPU 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。图表9：CPU 采用串行计算架构 图表10：CPU 采用低延迟设计架构 来源：SERIAL COMPUTING vs.PARALLEL COMPUTING:A COMPARA TIVE STUDY USING MATLAB，国金证券研究所 来源：Github，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 10.2%。截 至 23Q1，intel 在全球 CPU 市场中的占比为 63。0%，在全球服务器 CPU 市场中的占比为 94.2%，在 服务 器 CPU 市场中占据绝对主导地位。图表11：2026 年全球服务器市场规模 1665 亿美元 图表12：Intel 主导全球 CPU 市场 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 698.1 万颗，绝大部分市场份额被 Intel 和 AMD 两家85%86%87%88%89%90%91%92%02004006008001,0001,2001,4001,6002021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026Ex86（亿美元）Non-x86 x86%0%20%40%60%80%100%2004Q12005Q12006Q12007Q12008Q12009Q12010Q12011Q12012Q12013Q12014Q12015Q12016Q12017Q12018Q12019Q12020Q12021Q12022Q12023Q1Intel AMDIntel（服务器）AMD（服务器）行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 9 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 3.75%，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/+SPARC/ARM+ARM+MIPS+X86 Alpha+X86/ARM/ARMv8 ARMv8 MIPS X86 X86+X86 x86 S/D/E/1/2/3 1/2/3/4 SW-1600/SW-1610 ZX-C/ZX-D/KX-5000/KX-6000/KH-20000/2019 20 100 50 10 100 16nm 7nm 12/14nm 28nm 12nm 28nm 16nm 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 315.1 亿美元。IDC 数据显示，预计 2025 年国内 x86 服务器出货量将达到 525.2 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 698.1 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 1575.6 万颗，对应市场空间可达 315.1 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 554.3 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 716.7 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。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 10 2）假设 每人 配备 一台 PC，PC 与服务器配置比例为 10:1，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 ASP 11000 元，低端 7100 ASP 4000 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 242.8 亿元，到 2025 年有望达到 554.3 亿元，22-25年 CAGR 为 32%。图表14：X86 架构CPU 国产替换空间测算 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 国内 X86 服务器 CPU 市场空间测算 X86 服务器出货量（万台）343.9 375.1 408.4 445 483.8 525.2 单 x86 服务器 CPU 价值量（美元）1600 1800 2000 2000 2000 2000 平均单服务器搭载 CPU 颗数 2.03 2.3 2.5 2.7 2.8 3 国内 X86 服务器 CPU 市场规模（亿美元）111.7 155.3 204.2 240.3 270.9 315.1 国 产 替 代空 间测 算 党政公务员（万人）800 800 800 800 800 800 PC 国产替换率 50%60%70%80%90%95%X86 架构占比 5%10%13%15%18%20%国产 X86 架构 PC 出货量 20 48 72.8 96 129.6 152 国产 x86 架构服务器出货量 4.06 11.04 18.2 25.92 36.288 45.6 PC 用 CPU 均价（元）1000 1000 1000 1000 1000 1000 服务器用 CPU 均价（元）8000 8000 8000 8000 8000 8000 党政 PC+服务器替代空间（亿元）0.3 1.4 2.8 4.6 7.6 10.3 国央企及事业单位人员（万人）8000 8000 8000 8000 8000 8000 国产替换率 5%8%10%15%18%20%国产 X86 架构 PC 出货量 400 640 800 1200 1440 1600 国产 x86 架构服务器出货量 40 64 80 120 144 160 PC 用 CPU 均价（元）1000 1000 1000 1000 1000 1000 服务器用 CPU 均价（元）8000 8000 8000 8000 8000 8000 PC+服务 器替 代空 间（亿元）105.0 181.8 240.0 379.2 466.6 544.0 整体 X86 架构 CPU 国产替换空间（亿元）105.2 183.1 242.8 383.8 474.1 554.3 来源：国金证券研究所 测算 图表15：GPU 采用串行计算架构 图表16：GPU 采用高吞吐设计架构 来源：SERIAL COMPUTING vs.PARALLEL COMPUTING:A COMPARA TIVE 来源：Github，国金证券研究所 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 11 STUDY USING MATLAB，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，Synergy Research Group 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。图表17：2016 年-2021 年数据中心负载任务量变化 图表18：2024 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：Synergy Research Group，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 33.3%。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 H100，A100 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19：2030 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 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 AI、HPC 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0%20%40%60%80%100%02Q403Q404Q405Q406Q407Q408Q409Q410Q411Q412Q413Q414Q415Q416Q417Q418Q419Q420Q421Q4AMD 英伟达行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 12 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 GPU、CPU 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。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 景嘉微 国内首家实现自主研发本土化 GPU 并产业化的企业。具备支持本土 GPU 和本土操作系统的自主知识产权 GPU。JM5400、JM7201、JM92 系列 军用工业、人工智能、金融、云计算等 龙芯中科 2020 年公司成立 GPU 突击队，加快 GPU 研发设计。自研统一渲染架构。7A2000 桥片的自主研发 GPU 模块 金融、政务办公、网络安全等 海光信息 海光 DCU 属于 GPGPU（通用图形处理）一种。2021 年，公司深算一号 DCU 产品已实现商业化应用 深算一号 DCU 产品 人工智能训练等 寒武纪 3 月发布 AI 训练 GPU 新品，搭载双芯片四芯粒封装的思元370，集成寒武纪 MLU-Link 多芯互联技术。MLU370-X8 人工智能训练等 芯原股份 GPU IP 供应厂商。GPU（含 ISP）市场占有率排名全球前三名，2020 年全球市场占有率约 10.2%Arcturus GC8800、GC8400、GC8200、GC8000、GPU Nano IP 小型物联网 MCU、人工智能等 壁仞科技 已有自主原创 GPU 芯片架构 BR100 GPU 人工智能、云计算、图形渲染等 沐曦 具备自主研发高性能 GPU 芯片架构、兼容国际主流生态的完整软件栈 MXN、MXC、MXG 物理仿真、云游戏、元宇宙等 摩尔线程 具备 3D 图形计算和高性能并行计算技术 MTTS60、MTTS2000 物理仿真、人工智能、自动驾驶等领域 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(CNN,RNN,DNN)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 ASIC flow 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 CPU+FPGA 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。行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 13 图表22：英特尔 FPGA 技 术路 线图 来源：英特尔，国金证券研究所 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 68.6 亿美元增长至 2025 年的 125.8 亿美 元，年均复合增长率约为 16.4%。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23：2030 年全球FPGA 市场 规模 有 望达221 亿美元 来源：Frost&Sullivan，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）。0%2%4%6%8%10%12%14%16%18%20%0204060801001201402016 2017 2018
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