电子行业2024年投资策略：2024年电子投资10大预测

电子行业2024年投资策略 2024年电子投资10大预测 西南证券研究发展中心电子研究团队2024年1月 2024年电子行业10点预测 我们对2024年电子行业做出以下10点预测： 1、电子行业投资在2024年上半年以供给推动为主，小盘和成长风格占优，2024年下半年供需共振，风格回归均衡； 2、全球消费电子半导体库存将于24Q1降低至历史平均以下，补库重启，周期从复苏切换至繁荣； 3、全球工业和汽车半导体库存将于24Q1见顶，工业和汽车半导体从萧条切换至复苏； 4、半导体代工将于24Q1见底，国产化率更低、集中度更低的半导体材料和零部件将跑赢设备； 5、存储价格24H1以震荡为主，2024下半年将进入右侧上涨趋势； 6、全球逻辑和存储代工厂资本开支将于24Q4后显著提升，大陆先进制程及存储资本开支维持高增； 7、消费电子的换机周期将至少持续至24Q3，低库存、产品有升级的品种将有明显超额收益如覆铜板 、CIS； 8、端侧AI操作系统和APP的创新将在未来两年某个时点极大拉动消费者手机和PC的换机需求，主要推升存储价值量增长； 9、苹果MR产品将带动XR使用时长明显提升，国产安卓厂商将于陆续推出对标苹果MR的头显产品以及OSTAR产品，3D视频相关硬件如dTOF渗透率提升； 10、搭载国产CPU的PC渗透率提升加速。 1 主要观点 从估值安全边际来看，截至11月27日，电子（申万）指数PB估值10年中位数9.5%，处于10年-1标准差以下，历史来看，此估值水平未来1年指数收益率均为正，2024年电子行业整体胜率高。参考2019年，若2024年电子（申万）指数PB估值回到历史均值，则对应当前指数点位约35%涨幅空间。 从周期需求来看，如我们在2022年底策略中预测的一致，全球消费电子从23Q3进入复苏，主要由智能手机换机需求重启和大语言模型拉动的HPC需求高增推动。通信、工业和汽车电子的周期调整滞后消费电子2~3个季度，目前仍处于周期萧条阶段，我们预计相关供应链将从24Q2开始进入复苏。 从技术供给来看，2024年全球电子创新投资将围绕AI和XR延伸。我们认为AI有四个方向的机会，分别是AI手机/PC、智能驾驶、人形机器人和先进封装。将大语言模型本地化于智能手机和PC将明显提升SOC、Dram和Flash的单机价值量，AI操作系统和APP的进化将在某个时点极大拉动消费者的换机需求。2024年，以华为供应链为代表的智能驾驶和智能座舱将迎来快速渗透期，为SOC、CIS等供应链带来显著业绩弹性。参数规模不断增加的AI训练和推理对计算性能提出越来越高的要求，将不断提升片上互联以及3D先进封装的渗透率，拉动相关IP、HBM、TSV、封装材料、封装代工的价值量。我们认为，当前最有希望成为电子终端“Nextbigthing”的产品形态是MR和AR，24H1主要观察苹果MR产品销售数据以及二代产品供应链变化，24H2关注国产MR、AR产品落地反响，XR整机代工、MicroOled、设备以及高价值零部件相关供应链值得重视。 2 主要观点 从竞争格局来看，中国大陆电子投资将继续以产业升级和国产化为核心。我们认为2024年国产化主线包括：服务器/算力上下游、存储上下游、光刻机上下游、半导体材料、工业和汽车模拟IC、OLED上下游和MLCC国产化。我们认为中期看AI训练所需的全球算力投入暂告段落，2024年AI算力投资将主要聚焦端侧投入和供应链国产化，包括算力芯片、接口芯片、交换机芯片、光芯片、载板、高速覆铜板、高速PCB的国产化。我们预计至少在24H2以前，国内存储的Capex投入将明显高于逻辑，长存、长鑫扩产将带动相关设备和上游材料供应链业绩向上。我们认为2024年国产光刻机将取得阶段性的量产成果，相关零部件供应链将有高估值溢价。从渗透率来看，半导体材料以及工业和汽车相关的模拟IC仍处于较低的水平，我们看好相关供应链在渡过周期低谷后的高成长性。最后，OLED面板和驱动IC产业将加速从韩国向中国大陆转移，相关封装、材料供应链亦将受益于此。 从全球半导体库存来看，截至23Q3，存储、模拟/功率IC的绝对库存额以及库存周转天数仍然明显高于历史平均水平，手机相关的半导体库存基本回到正常水平，如CIS、射频，我们预计手机半导体库存未来2个季度将继续去化至正常水平以下，补库时点临近，而存储、模拟/功率半导体公司未来将继续主动去库存，产品价格和盈利能力将在2024年下半年重启上行趋势。 风险提示：需求恢复不及预期风险，供给恶化风险，宏观经济风险，地缘政治风险。 3 端侧AI——AIPC和AI手机 终端AI或将陆续落地，有望开启新的换机周期。目前AIGC主要以云端推理为主，模型通用性强;相比云端AI而言终端AI的主要优势是信息安全、低时延、个性化，未来云端和终端AI结合是AI应用规模化落地的长期趋势。2023年10月联想打响AIPC第一枪，随着主流终端品牌规划中的AI产品逐步落地，AIPC和AI手机有望率先放量在存量市场中催化新的换机周期，同时新型AI终端（如AI眼镜、AI穿戴设备等）亦有望创造新的需求市场。 数据来源：西南证券整理4 端侧AI——AIPC和AI手机 AIPC和AI手机主要在于AI芯片升级，消费级AI芯片的推出为终端AI落地构筑根基 •硬件层面：端侧算力的每一步提升能够带来显著的杠杆效应，撬动AIPC在任务理解、个性化反馈 、复杂任务处理能力与速度方面更大的理解。 PC新老芯片架构对比 •AI芯片与传统CPU芯片最大的差别在于NPU核心的使用，以大幅增强AI运算能力。其中Intel首次在SoC模块中集成NPU单元，将提供不低于40Tops算力，XElite则将其原有的NPU升级为Hexagon并独立供电，模块将提升45Tops算力支持。 参数 传统CPU（酷睿i13） MeteorLake XElite CPU架构 X86架构 P核使用RedwoodCove架构E核使用Crestmont架构 使用Fryo780架构 三缓 最高36MB 32MB 42MB NPU 无NPU核心 SoC中集成NPU模块支持160亿参数本地模型部署 NPU升级为Hexagon 支持130亿参数本地模型部署 峰值AI算力 0.844tops(Inteli13，FP32) 不低于40Tops（2024） 45-75Tops 制程 Intel10 Intel4 TSMCN4 数据来源：西南证券整理5 端侧AI——AIPC和AI手机 边缘侧不同应用场景对AI算力需求的测算语言处理 1）Token换算：假设问题20个词，换算约为27个Token；假设回答为300词，对应400Token；2）模型参数： 130亿；3）单次运算所需算力：427*2N*1.3billion=1.1102TOPS；4）算力利用率：假设为60%；5）假设处理时间：0.2s；6）对应所需算力：1.1102Tops/60%/0.2s=9.25TOPS(INT8精度)。根据以上测算，单从语言场景来看，M2、MeteorLake和XElite芯片均可满足相关算力需求。 图像生成 PC芯片算力对比 1）Token换算：假设生成一张1200万像素的图片（3000*4000*3），基于VisionTransformer将对应56.25万Token；2）模型参数：130亿；3）单次运算所需算力：562.5kilo*2N*1.3billion=1462.5TOPS；4）算力利用率：假设为60%；5）假设处理时间：60s；6）对应所需算力：1462.5Tops/60%/60=40.6TOPS(INT8精度)。根据以上测算，边缘侧图像生成领域仅XElite可满足相关算力需求。 参数 苹果：M2Ultra Intel：MeteorLake 高通：XElite 上市时间 2023年6月6日 2023年12月14日 2024年年中 峰值AI算力 推测31.6Tops（FP16） 未披露 预计一代为10Tops 45-75Tops（int8） CPU核心频率 主频3.5GHz睿频最高5.3GHz 未披露 爆料睿频超过5GHz 主频3.8GHz睿频4.3GHz GPU 60/76核GPU 锐炫图形架构独立显卡级别性能 AdrenoGPU 制程 TSMCN5P Intel4 TSMCN4 数据来源：西南证券整理6 端侧AI——AIPC和AI手机 AIPC：IntelMeteorLakeUltra——新工艺、新架构、新处理单元 MeteorLakeUltra MeteorLake架构 •发布时间：2023年12月14日 •架构：分离式模块组成，使用Foveros3D封装，将SoCTile、ComputeTile、I/OTile封装。 •新处理单元：首次在SoC中集成神经网络处理器NPU；NPU多引擎架构方面，计算单元拆分为两个神经计算引擎 ，可共同也可处理不同负载，计算组件包括推理管道和SHAVEDSP •推理管道：一个乘积累加运算（MAC）阵列、一个激活功能块和一个数据转换块组成，主要用于减少数据移动并利用固定功能运作来处理常见的大计算量任务 •SHAVEDSP：专门为AI设计的超长指令字/数字信号处理器，其流式混合架构向量引擎（SHAVE）可以与推理管道、直接内存访问（DMA）引擎一起协同，在NPU上进行并行异构计算，提高性能 数据来源：西南证券整理7 端侧AI——AIPC和AI手机 高通XElite AIPC：高通XElite——更高AI算力，更强的边缘侧部署能力 •发布时间：2024年年中 •SnapdragonXElite：首款使用Nuvia架构的PC芯片，使用台积电N4工艺制造，搭载12颗高通OryonCPU，运行频率可达到3.8GHz，其中有性能核最快可达到4.3GHz。 •OryonCPU：单线程性能已经超过了苹果M2和英特尔i9，而与同级x86产品相比，骁龙XElite的性能可达竞品的两倍，而达到相同峰值性能时，功耗为竞品的三分之一。 •NPU：处理生成式AI任务，能够支持130亿参数的大语言模型。NPU算力达到了45TOPS，配合芯片其他模块的算力，整块骁龙XElite的AI引擎算力达到了75TOPS 数据来源：高通发布会，西南证券整理8 端侧AI——AIPC和AI手机 AI手机： 小米澎湃os系统 vivo蓝心大模型 •蓝心小V助手：全局智能辅助助理；可实现图片搜索、一键p图、文案生成、整理文章信息、翻译、AI绘图等功能 •蓝心千询自然语言对话机器人：知识信息快速问答、文学创作、图片生成、编写程序等功能 •文本：输入法结合“小爱同学”实现一键扩写文本 •绘画：帮助用户修改、完善并生成画作 •写真：生成人物数字形象，可根据用户输入的文本场景进行自由创作 数据来源：vivo发布会，小米发布会，西南证券整理9 端侧AI——AIPC和AI手机 AIPC和AI手机 PC市场：近两年PC市场相对低迷，但出货量在连续8个季度下跌后已于出现明显的边际回暖，2024年PC行业有望将迎来拐点。TechInsights预计2024年全球笔记本电脑出货量增长11%，增长一方面是因为新品激发用户换机需求，另一方面则是因为A端侧AI的引入。2024年或是AIPC的放量元年，根据群智咨询预测数据，2024年AIPC的渗透率有望达7%，出货量约1300万台，到2027年渗透率有望达80%，出货量有望达1.5亿台。 手机市场：全球手机出货量经过8个季度下滑后在23Q3增速首次回正。根据CounterpointResearch预测数据 ，2023年全球手机出货量约12亿部，同比下降5%，2024年有望恢复3%左右的增长。2024年AI功能在手机端有望开始逐步落地，高端手机下一轮增长周期在AI的带动下或于2024年下半年-2025年开启。 AIPC出货量预测 全球手机出货量-季度 全球PC出货量-季度 数据来源：Counter