中泰电子 市场大波动如何看待当前电子板块产业趋势

00:00:00 Remain on the line.大家好，欢迎参加中泰电子市场大波动如何看待当前电子板块产业趋势？目前所有参会者均处于静音状态，下面开始播报声明，声明播报完毕后主讲人可直接开始发言，谢谢。 00:00:24 本次电话会议服务于中泰证券正式签约客户，为非公开交流活动，未经中泰证券授权，请勿对外传播本次会议的内容，包括但不限于视频，音频，文字记录内容等信息。感谢您的理解与配合，中泰证券对违反上述要求的行为保留追究法律责任的权利。市场有风险，投资需谨慎。本会议信息仅供参考，不代表任何投资建议。本公司不对任何人因使用本会议中的信息所引致的任何损失，负担任何责任。 00:00:57 呃，尊敬的各位投资者，大家晚上好，我是中泰证券研究所联席所长兼电子行业首席分析师王芳。那感谢各位在星期天的晚上参加我们这次关于电子板块大调整。那市场的关注度也是非常高，很多人也在关心为什么会有这么大的波动，以及怎么去看待当前电子板块的产业趋势。今天晚上啊，不仅仅是我在线上去啊为大家解读电子板块调整的情况，那我的同事包括杨旭、李雪峰、刘博文、洪嘉玲、丁贝瑜、冯光亮和王志博，那都会在线上从不同的维度给大家展开啊，关于电子各个细分方向的一个情况。 00:01:41 那首先我们看一下整个电子板块，从7月1号的话呢至今板块的调整幅度是非常大啊，接近30%左右啊电子板块年初至今的话呢，还有34.7%的一个。一个呃收益率，但是相比于7月1号的这个高点还是啊最近的调整幅度还是非常的大，那很多个股基本上都是50%甚至更高的一个调整。 00:02:08 那背后的核心我们看下来最主要是因为几个层面吧。那第一个层面呢，我们感受到最早是从美光的业绩出来以后啊，第一次开始出现存储还有涨价链，业绩上的一个股价的负反 馈。然后呃第二次呢是从呃整个呃疑虑的声音出来，是担心6月份大模型厂商他们的ARR也就是年复合收入的增速放缓。那第三次呢是从Meta啊去做云业务开始，市场比较担心是算力过剩，然后需要去往云业务去转。 00:02:45 那在这三件事过后呢，我们看到整个行业出现了比较呃就是呃往下这个调整幅度都还比较大，那在之后有一些比如说国产模型的这种出来啊等等，我们觉得都已经是偏一个资金层面的负反馈的这个因素了。 00:03:02 那关于这一块的话呢，我们一个一个为各位领导去进行解读。 00:03:07 第一块就是最核心的就是关于存储，那为什么会有担忧呢？呃，主要还是因为从去年8月份我们看到大模型，尤其是推理这一块大爆发之后呢，存储的价格有快速的一个上升。呃，尤其是推理这一块对于k cache的一个需求提升。然后带来像啊不光是啊此前在啊训练阶段，那对于H、B M包括啊DDR这类的需求上升。那这一轮推理上它对于像NAND这一类企业级的产品，它的呃涨价，然后呃包括需求的这个增长都是非常快速的拉动。但是从去年到今年几倍的存储价格上涨，那我们看到对于呃行业的影响还是比较大。所以在高速价格的高速上涨的存储价格，大家比较担心会影响资本开支。 00:03:58 那如果我们从数据层面上来看的话呢，今年整个全球半导体市场规模的数据啊，可能会接近1.5万亿美金左右，存储整体在这里面会占到25%左右，也就是说这个市场规模今年预计可能是在3600亿美金左右。那呃呃根据就是呃之前我们啊，根据行业里面判断线性的这个价格往明年预期，那市场会预期明年可能存储就能够达到7000亿美金左右。然后同时呃存储从最开始在a100服务器时代啊，在整个a100服务器里面占比可能就是一个低个位数的情况下，那到现在基本上占到AI资本开支可能已经啊基基本上从百分之三五十，未来可能会占比更高。 00:04:46 所以呢大家会担心说如果CSB厂商他的资本开支没有增长那么快那。会影响整个行业，因为按照现在四大CSP厂商就是谷歌、Meta啊、微软啊，还有包括亚马逊，四大CSP厂商 目前的资本开支规划今年是7100亿美金，嗯，之前市场预期到明年是1万亿美金。那我这个50%的增长如果跟不上存储，或者说存储的占比非常的高，而我CSB厂商的整体呃资本开支没有进一步往上去增加的话呢，那就会担心啊影响整个市场啊，所以这是关于存储的一个担忧。 00:05:25 那关于这个问题的话呢，我们怎么去看呢？我们认为这个是要分成两个层面来解答，第一个层面就是关于资本开支的本质，还有第二个问题，就是关于存储的需求和供给的本质。我们先从资本开支的本质，那资本开支的本质我们认为还是要回归到模型阶段。那这个呢，我其实在很多场合都有给各位领导汇报过，为什么呢？因为资本开支到底是7000。亿美金还是1万亿美金，还是我要往上增长，还是要怎么样往下去下降？它本质上是模型有没有在发展。那呃之前大家比较担心的海外模型就是AR数据的这个呃低预期，就是我们刚刚说的第二点， 00:06:08 就是担心6月份大模型，比如说Anthropic，然后包括OpenAI，它的年复合收入在放缓。但实际上我们在啊6月份最新的数据出来以后，我们发现并没有大家想象中的那么担忧。那以6月底的这个数据，Anthropic它的呃月度呃收入是达到了690亿美金，然后OpenAI是达到了420亿美金，6月份单月的净增加这两个公司分别是150亿美金和50亿美金。同时我们看到Anthropic是在fble这个大模型受限使用的前提下，单月的净增加额仍然维持在150亿美金，其实它的增速并没有放缓，所以海外大模型并没有大家所想象的这个担忧。 00:06:54 而关于海外和国内大模型，我们现在观察到的情况，竞争又更加的激烈。大模型的竞争激烈对于资本开支一定是有利的。 00:07:04 我们先看海外大模型的发展，那其实在呃7月份，六月份到7月份之间，我们看到大模型是在加速的发布，呃，7月份像Meta发布了它的musepark1.1，然后包括xAI发了它的Grok4.5包。包括OpenAI也发了它的5.6的模型，那我们看到像xAI的Grok4.5其实是比较超预期的，包括它的成本，包括它的coding能力其实都非常的超预期。然后我们看到像 musepark的呃1.1，它其实跟它在整个智能体上面跟opus的4.5，包括像呃GLM的5.2都是非常接近的。所以其实海外的大模型在往前推进的速度上依然是在加快，包括我们去看啊，谷歌会在7月底发布它的Gemini的Pro新的版本，所以竞争又进入到一个更加焦灼的状态， 00:07:59 这是看海外大模型的一个情况。然后尤其是这里面像Meta，之前大家特别担心说它是因为大模型发展不下去了，所以我要去做算力这个问题，后面要做算力云的这个出租，这个问题后面我们会再进一步解释。 00:08:12 但是我们从大模型本身发布的情况来看的话，Meta也是在持续地去推进，那这个是海外的一个情况，同时我们。 00:08:22 从国内这边来看的话，国内的大模型依然是在快速的发展，比如说这两天备受关注的Kimi发了K3啊，比如说啊DeepSeek即将在明天发布V4这个版本。那关于这个呃国产大模型它本身快速的发展呢，其实本来应该是一个非常积极的一个信号，因为国内不光是海外在发展，我们国内也在快速发展。但是呢，这两天因为呃板块的这个调整啊，大家反而在担心说，呃我看到啊Kimi K3的这个定价好像比较便宜，甚至大家也担心说DeepSeek的Z4。它的定价会比较便宜，会不会影响行业的发展？ 00:09:00 首先我们去观察行业，token价格下降对于行业的发展其实反而是有利的。 00:09:07 我们用最基础的这个数据来看，那在今年的3月份就是token数据有一波急速的上涨，当时背后是open cloud小龙虾呃横空出世之后， 00:09:19 3月份全球的这个token消耗量，我们看到呃相比于1月份，它是呃基本上是一个3倍的一个增长。那到后来呢，因为整个token的算力的这个消耗实在是太大，所以整个行业也在想办法去下降关于token的这个成本。同时呢，对于企业级的客户就是也在增加这个费用。那反而我们在今年就是5月份到6月份这个时间点去看，呃相就是行业里面开始想办 法去降低token成本之后呢，反而对token的使用量经历了4月份和5月份的下滑之后，6月份环比5月份又有一倍的一个增长，创了3月份的这个新高。所以实际上大模型的发展越快，它背后对于算力的消耗就是越大的。 00:10:06 那我们来看Kimi的K3，那本身这个模型其实出来的啊效果是非常的好啊，行业很多测评也出来了，那它的这个定价呢，呃基本上是海外的一半。你比如说啊，我按这个呃输入它是3美金对应的是百万token，输出的话呢是15美金对应百万token，如果我按GPT5.6来算的话，输入是5美金，输出是30美金，也就是说K3基本上是呃就是GPT5.6的。一半左右的一个价格，但实际上K3的模型因为它MoE比较稀疏，所以在实际的使用过程中，我们看到测评数据啊，我们不光是算定价，我们算上背后它token的消耗量其实基本上是跟海外持平的，它的价格优势就不完全明显了啊。 00:10:56 这是我们去看整个Kimi的K3模型出来以后，跟市场上之前所担忧的，尤其是像25年2月份，当时DeepSeek出来以后，大家会觉得啊，我是一个千万美金的布局，然后就可以达到海外的这个效果。那么对于token的消耗量，对于算力的消耗是不是就没有那么高了？那其实际上啊，我觉得Kimi的K3模型出来以后，只是再一次证明token的消耗量是非常大，而且只要你模型是好，那不管是开源还是闭源，未来的趋势就是好的模型就是会贵，同时它消耗的token就是会更多。所以我们回到就是资本开这件事情，大模型这件发展。 00:11:37 层面上来看，台湾在变得更加呃焦灼，然后同时国内也在快速的发展。所以呃对于资本开支这件事情上来说，我觉得啊大家不用单独去看某一个领域，我的价格上涨了，觉得就会带崩整个市场。并不是我的本质还是大模型往前的推进，我带来的收入的增长在变得更快，我才能够有能力去进行资本开支的一个投资。所以这个问题上我们先回到第一个资本开支的本质就是大模型，大模型还在快速的发展，还在激烈的呃竞争，所以对于资本开支是不可能下降的。 00:12:14 那回到第2个就是存储它的需求和供给的本质。那存储的这个需求上面来看啊，我们看到 首先它的下游结构其实就是发生了一个很大的变化，那这一轮关于存储的争议呢，是从苹果对于整个存储的价格上涨呃开始有抱怨，然后大家比较担心说呃存储价格上涨以后先是反。反噬消费类的这个需求，到后来延伸出来大家担心会反噬就是AI这块的这个需求。 00:12:43 我们先从下游的结构上来看，在24年整个存储的下游里面，呃它的两大类产品dram和NAND。那其实呃他们的这个呃下游来看，在24年的时候，DRM整个大的下游其实更多还是来自于呃，像手机基本上占到37%的需求，服务器占37%，笔电占11%，含HBM在内的占差不多占7%。 00:13:11 但是到26年，市场的预期就是整个服务器领域dram的占比，包含HBM在内会达到55%左右的一个水平。那到明年的话呢，这个数字可能往百分之六七十去走，对于NAND这一块的话呢，24年它的第一大下游需求依然是手机33%左右，服务器24%，笔电23%，但是到今年来看的话，整个呃服务器这边。占比会达到接近40%，成为它的第一大下游需求。同时往明年去看的话，会达到50%~60%就服务器，所以整个存储的结构它就是发生了一个呃很大的变化。然后关于未来的这个需求增长来自于AI这块并没有看到放缓，同时它只是往前去更加快速地呃带来更大的拉动。 00:14:02 这里面最核心是AI训练和AI推理，那训练这一块随着它参数持续的这个升级，我带来的就是啊包括对HBM容量啊，然后包括对于它层数的这个要求持续往前去推进。 00:14:15 然后以及呢我在AI推理这个阶段本身就是一个非线性的拉动，因为我不断的是要去呃数据要在啊就是计算和存储之间不停的去搬运