核心要点
方向:围绕AI服务器、电网储能及工业自动化对模拟芯片需求的拉动,以及不同终端景气变化的方⻔展望。
结构:围绕AI电源库存回升、汽车低价值料号短缺及消费电子需求疲弱所形成的供需结构分化展望。
节奏:围绕产能重新分配、关键料号交期变化及客户长单安排对后续模拟芯片出货和增长节奏的影响展望。
AI电源需求与库存:
- 2026Q3 AI相关业务收入环比增长约20%,同比接近100%,主要受益于积压订单交付及产能释放。
- 7-8月AI服务器物料交付逐步恢复正常,客户约70%-80%的需求得到满足,欧陆通、麦格米特、台达、光宝等电源厂商的部分物料库存可覆盖9-12个月。
- TPS82130SILR交期从4-5月的约20周缩短至8-9月的约12周,用于光模块的TPSM电源模组交期也在缩短。
- 客户拉货放缓主要由于供应改善、库存快速增加,尚不能判断终端需求减弱。
- 预计2026Q4相关业务趋于平稳,2027Q1增长可能进一步降温,2027年数据中心AI服务器业务同比增速可能较2026Q3的95%水平明显下降。
汽车与工业需求分化:
- 公司目前汽车业务占比约34%、工业约35%、AI服务器约13%。
- 部分产能由汽车转向AI服务器,汽车低价值模拟芯片出现明显短缺,大量原本交期15-18周的产品延长至26周,主要集中在单价1美元以下的LDO、隔离、逻辑、Buck、Boost及DC/DC等产品,而5美元以上的高价值物料交付基本正常。
- 汽车当前缺货主要由产能调配导致,并非客户主动补库存,预计2027年若交付改善,汽车业务有望增长约10%。
- 工业板块恢复相对较快,主要来自电网、储能、无人机及工业自动化需求,其他部分工业应用更多处于消耗库存后逐步补货阶段。
消费电子与2027年展望:
- 消费电子尚未明显复苏,终端更新换代动力不足,ST相关消费业务下滑接近5%、MPS下滑接近10%,南芯和希荻微则通过抢占份额取得相对较好表现。
- 公司预计2027年中国区整体增长约15%,但各板块难以延续2026年的高增速。
- 当前公司正在重新平衡AI与Non-AI产能,避免AI订单集中交付后,汽车和工业业务因供货不足丢失客户份额,同时推动客户将长单延伸至2027Q4。
- 光通信方面,专家称公司相关电源产品交期有所缩短,但ADI部分料号交期仍在拉长,反映不同模拟芯片供应链的景气度并不一致。
专家问答
Q01 各下游变化复盘:
- 工业和数据中心加速回暖,工业回暖速度较快,数据中心持续提升。
- 汽车处于低位回升阶段,很大程度上取决于缺货情况,而非需求本身。
- 汽车增长不及预期,主要原因是很多汽车产能被调配到AI服务器板块,导致汽车板块无法及时交付。
- 消费电子暂时没有修复。
Q02 消费电子下滑原因:
- 部分原因在于存储,但目前存储供需关系已逐渐平衡,DRAM或flash等已恢复到相对正常水平。
- 整体消费电子萎靡的主要原因还是终端问题,缺乏强烈的更新换代意愿,同时市场份额被大型国产一线厂商抢占。
Q03 恢复到正常水平指什么:
- 价格水平,供应也恢复到正常水平。
- 现在存储没有出现特别大的缺货,也没有之前那么大的价格波动。
Q04 电源厂商库存变化:
- 台达和光宝也在放缓,库存水位也很高。
- 他们主要向公司采购,但不是中国区,而是台湾线(亚太线,EM)。
Q05 放缓原因:
- 不是终端需求减弱,而是他们备了很多货。
- 公司大量产能转向AI,之前排队很长的订单都已交付,导致他们库存水位迅速升高。
Q06 关键器件交期变化:
- TPS82130SILR芯片,4-5月约20周,8-9月约12周。
- 汽车物料交期从18周跳到26周。
- AI服务器交期缩短8周。
- TPSM等用于光模块的模组,9月交付周期也在缩短。
Q07 产能迁移影响:
- 汽车方面,大量低价值物料(1美元以下)产能转移到AI服务器,导致这部分需求急缺。
- 高价值物料(5美元以上)交付基本正常。
- 汽车客户需求是真实的,AI服务器需求大部分是备库存。
- 工业板块包括医疗、光伏、储能、电力电网、测试测量设备、电机驱动、机器人、专业音视频等,真正有客户真实需求的主要是电力电网和无人机、工业自动化。
Q08 整体交期变化:
- 整体交期在拉长。
- 光模块部分,公司做的光芯片较少,主要是ADI和Marvell。
Q09 光通信相关交期:
- 公司主要在电芯片与光模块合作较多,但电芯片相对通用,并非专用于光模块。
Q10 光模块专用芯片:
- 公司有做TIA这种跨阻放大器,但实际光模块客户并未采用公司方案。
Q11 同业情况:
Q12 各领域交期变化:
- 电源部分观望,主要原因是产能提升,供给增加很多,不代表客户需求减少。
- 光部分交期在拉长。
Q13 产能转移情况:
- 无法给出具体数字,因为没有非常清晰的数据,无法准确说明到底转移了多少产能从汽车到AI。