半导体行业深度报告（十）：AI大模型风起云涌，半导体与光模块长期受益

半 导 体 行 业 深 度 报 告 （ 十 ） 证券分析师：方霁，执业证书编号：S0630523060001联系人：蔡望颋联系方式：cwt@longone.com.cn 摘 要 ➢全 球A I大 模 型 高 速 发 展 ， 算 力 需 求 高 增 驱 动A I服 务 器 三 年C AG R约 为2 9 %的 增 长 ， 带 动 算 力 芯 片 与 光 模 块 产 业 链 受 益 。2 0 2 3年 以 来 ， 以C h a t G P T、S o r a为 代表 的 多 模 态A I大 模 型 横 空 出 世 ， 标 志 着 人 工 智 能 技 术 已 经 进 入 一 个 新 的 纪 元 。 未 来 ， 通 用 人 工 智 能 （A G I） 有 望 集 多 模 态 感 知 、 大 数 据 分 析 、 机 器 学 习 、 自 动化 决 策 于 一 体 ， 重 塑 人 类 工 作 和 生 产 生 活 的 方 式 ， 引 领 人 类 步 入 第 四 次 工 业 革 命 。 算 力 的 高 速 增 长 需 要 更 多 的A I服 务 器 支 撑 ，2 0 2 3年 全 球A I服 务 器 约8 5 . 5万 台 ，到2 0 2 6年 预 计 将 达 到2 3 6 . 9万 台 ，C A G R为2 9 . 0 2 %， 从 而 驱 动A I算 力 芯 片 与 配 套 的 光 模 块 产 业 高 增 长 。 ➢G P U是 常 见 的A I芯 片 种 类 ，A I芯 片 一 般 占 据A I服 务 器 成 本7 0 %左 右 ， 国 产 算 力 芯 片 在 海 外 垄 断 格 局 下 有 望 实 现 国 产 替 代 。A I芯 片 按 照 技 术 架 构 和 应 用 需 求 可 分为G P U、F P G A、A S I C和 类 脑 芯 片 四 大 类 ，G P U是 多 功 能 的 并 行 处 理 器 ， 由 于 其 通 用 程 度 高 、 软 件 生 态 丰 富 、 制 造 工 艺 相 对 成 熟 ， 是 目 前 最 为 普 遍 的A I芯 片类 型 ， 占 到 中 国A I运 算 市 场 的 约8 9 %。G P U是A I服 务 器 的 核 心 ， 约 占 近9 0 % A I芯 片 市 场 份 额 ， 其 价 值 量 占A I服 务 器 高 达7 0-7 5 %。2 0 2 3 Q 4英 伟 达 、A M D、 英特 尔 分 别 占 据 全 球G P U市 场 份 额 是8 0 %、1 9 %、1 %。 中 国A I算 力 在 文 心 一 言 、 讯 飞 星 火 、 通 义 千 问 等 大 模 型 支 持 下 ， 长 期 需 求 规 模 较 大 。 ➢H B M一 定 程 度 解 决 了 算 力 增 速 大 于 存 储 增 速 的 内 存 墙 问 题 ，由 于 其 极 高 带 宽 、 低 功 耗 、 小 体 积 优 势 ， 成 为G P U显 存 的 最 佳 方 案 ， 随 着A I算 力 芯 片 的 高 增 长 ，H B M飞 快 发 展 ， 国 内 相 关 产 业 链 企 业 或 将 受 益 。近 几 十 年 来 ， 处 理 器 的 性 能 以 每 年 大 约5 5 %速 度 快 速 提 升 ， 而 内 存 性 能 的 提 升 速 度 则 只 有 每 年1 0 %左 右 。 不 均衡 的 发 展 速 度 造 成 了 当 前 内 存 的 存 取 速 度 严 重 滞 后 于 处 理 器 的 计 算 速 度 ， 内 存 瓶 颈 导 致 高 性 能 处 理 器 难 以 发 挥 出 应 有 的 功 效 。H i g h B a n d w i d t h M e m o r y， 即 高带 宽 内 存 ， 是 一 种 新 兴 的D R A M解 决 方 案 。H B M具 备极 高 带 宽 ： 达 到1 T / s； 体 积 减 小 ： 比G D D R降 低9 4 %的 尺 寸 ； 低 功 耗 ： 高 度 集 成 后 比G D D R拥 有 更 小 的电 压 与 功 耗 。 这 些 显 著 优 势 促 使H B M快 速 发 展 ， 目 前 全 球 主 要 被 韩 美 企 业 垄 断 ， 国 内 厂 商 纷 纷 布 局 ， 适 合 国 产H B M发 展 的 产 品 即 将 问 世 。 ➢光 模 块 受 益 算 力 需 求 高 增 长 ， 我 国 模 块 封 装 能 力 成 熟 ， 或 将 受 益 高 速 光 模 块 需 求 增 长 ， 同 时 受 益 光 芯 片 国 产 化 进 程。 光 模 块 用 于 服 务 器 或 者 数 据 中 心 的 高 速 互联 ， 主 要 下 游 在 电 信 与I D C， 随 着A I服 务 器 发 力 发 展 ， 数 通 光 模 块 在2 0 2 6年 或 将 占 据6 0 %份 额 。 全 球T O P 1 0大 光 模 块 企 业 中 ， 中 国 大 陆 占 据5家 ， 封 装 能 力 全球 领 先 。 从 光 模 块 成 本 结 构 看 ， 光 模 块 器 件 占 据 了 光 模 块7 3 %的 成 本 ， 而 光 芯 片 与 电 芯 片 占 据 光 器 件 的 主 要 成 本 ， 高 端 光 芯 片 （2 5 G以 上 ） 国 产 替 代 率 较 低 ，国 内 企 业 在2 . 5 G和1 0 G光 芯 片 领 域 基 本 实 现 了 核 心 技 术 的 掌 握 ， 国 产 化 率 分 别 为9 0 %和6 0 %， 但 是2 5 G光 芯 片 国 产 化 率 为2 0 %，2 5 G以 上 光 芯 片 国 产 化 率 仅 为5 %， 国 产 替 代 空 间 较 大 。 ➢投 资 建 议 ：A I大 模 型 时 代 下 ，A I算 力 需 求 高 速 增 长 ，A I服 务 器 需 求 呈 现2 9 %复 合 高 增 速 ， 从 而 驱 动 算 力 芯 片 及 光 模 块 的 需 求 高 增 长 。 短 期 关 注 相 关 产 业 链 的 主题 催 化 行 情 ， 长 期 关 注 受 益 于A I持 续 高 速 发 展 业 绩 或 将 逐 步 兑 现 优 质 企 业 。 建 议 关 注 海 光 信 息 、 寒 武 纪 、 澜 起 科 技 、 中 际 旭 创 、 光 迅 科 技 、 天 孚 通 信 、 新 易 盛 、源 杰 科 技 等 优 质 算 力 芯 片 与 光 器 件 相 关 企 业 。 ➢风 险 提 示：A I需 求 不 及 预 期 风 险 ， 行 业 竞 争 过 度 风 险 ， 国 际 贸 易 政 策 变 化 风 险 。 目 录 第一部分大模型带动AI服务器高增长 第二部分算力芯片与光模块长期受益 第三部分A股上市公司代表 第四部分投资建议 第五部分风险提示 1 . 1、 通 用A I概 念 ：A I有 望 引 领 人 类 第 四 次 工 业 革 命 ➢复 盘 历 史 上 三 次 工 业 革 命 ， 每 一 轮 都 伴 随 着 核 心 技 术 的 突 破 和 生 产 方 式 的 重 大 变 革 。第 一 次 工 业 革 命 以 蒸 汽 机 的 发 明 为 代 表 ， 机 器 解 放 了 人 类 的 双手 ， 第 二 次 则 由 电 力 和 内 燃 机 驱 动 ， 改 变 了 人 类 交 通 和 通 信 的 方 式 ， 第 三 次 是 计 算 机 和 互 联 网 技 术 的 发 明 ， 使 自 动 化 产 线 和 工 业 机 器 人 得 以 大 规 模应 用 ， 移 动 通 讯 技 术 发 展 使 信 息 传 播 速 度 前 所 未 有 ， 极 大 促 进 了 生 产 力 的 发 展 。 ➢2 0 2 3年 以 来 ， 以C h a t G P T、S o r a为 代 表 的 多 模 态AI大 模 型 横 空 出 世 ， 标 志 着 人 工 智 能 技 术 已 经 进 入 一 个 新 的 纪 元 。未 来 ， 通 用 人 工 智 能 （A G I）有 望 集 多 模 态 感 知 、 大 数 据 分 析 、 机 器 学 习 、 自 动 化 决 策 于 一 体 ， 重 塑 人 类 工 作 和 生 产 生 活 的 方 式 ， 引 领 人 类 步 入 第 四 次 工 业 革 命 。 1960年至今第三次工业革命 1760-1840第一次工业革命 数字化→智能化 电气化→数字化 机械化→电气化 人工劳动→机械化 核心驱动：互联网和计算机的诞生极大地提升了生产效率，移动通信和智能手机使通信和信息传播速度大幅提高，自动化生产线和机器人技术在制造业中的应用。 核心驱动：AI技术快速发展，物联网（IoT）实现万物互联，大数据技术成熟促进数据驱动的决策模式，自动驾驶、工业机器人乃至通用人工智能的发展有望重塑人类生产生活的方式。 核心驱动：内燃机诞生促进了飞机和汽车的发明，交通运输效率大幅提高，化工和钢铁产业快速发展，电话和无线电的发明极大加快了信息传播速度。 核心驱动：蒸汽机的发明和应用使得机器代替了人工，纺织机械的改进加速纺织工业机械化，铁路运输兴起改善了交通和物流。 资料来源：公开资料整理，东海证券研究所 1 . 1、 通 用A I概 念 ： 人 工 智 能 的 分 类 和 三 大 要 素 ➢人工智能（Artificial Intelligence）是通过计算机和算法来模拟、扩展人类智能的一门技术科学。其本质是使计算机和人一样具备学习、推理、感知和决策的能力，代替人类解决和处理各类复杂的工作，从而提升效率和解放生产力。常见的AI研究包括机器学习、机器视觉、自然语言处理和专家系统等。 ➢按照智能程度划分，AI可分为弱人工智能（ANI）、通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）。弱人工智能是指只能解决单个特定领域问题的AI，如面部识别、语音识别等，目前已广泛应用。通用人工智能是指具备人类级别智能的AI，目前还尚未实现，但Sora的问世无疑使我们离AGI更进了一步。超级人工智能是指超越人类智能且具有自主思维意识的AI，目前尚处理论阶段。➢人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。 1 . 2、A I G C产 业 链 ： 基 础 设 施 是A I算 力 之 源 ， 下 游 应 用 前 景 广 阔 ➢AIGC即AI Generated Content，即利用AI技术自动创建文本、图像、视频等内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。➢AIGC产业可分为基础设施层、模型层和应用层，每一层都是AIGC产业链不可或缺的组成部分，共同构成了一个完整的生态系统，以支持从数据处理到内容创作的所有环节。上游：基础设施层：构成AIGC核心的计算和存储平台，包括数据中心、算法平台、以及AI服务器、高性能计算硬件以及云计算服务。中游：模型层：包括开发和训练各类AI大模型的算法和技术，主要为中美互联网科技巨头如OpenAI、微软、谷歌、百度、阿里等。下游：应用层：直接面向最终用户的AIGC产品和服务，如C端的多模态生成式AI产品，以及各类B端的垂直行业大模型解决方案。 B端垂直大模型解决方案 无人工厂 科学研究 医疗诊断 1 . 3、 大 模 型 市 场 规 模 ： 千 亿 级 宽 阔 赛 道 ，A I G C市 场 潜 力 无 穷 资料来源：Precedence Research, IDC，东海证券研究所 1 . 4、 算 力 需 求 激 增 ：A I大 模 型 的 性 能 和 训 练 算 力 需 求 呈 显 著 正 相 关 1952-2022年主要机器学习系统的训练算力需求（FLOPs） ➢机器学习的训练计算可分为三个时期：➢前深度学习时代（1952-2010）：这一时期算力增长主要受CPU和初期GPU的性能提升驱动，训练计算需