电子行业深度报告·2024年年度投资策略报告：AI赋能端侧应用，国产芯片高端突破.pdfVIP

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目录

一、终端创新不断，AI赋能边缘侧8

1.1大模型能力范围拓宽，端侧模型开始落地8

1.1.1GPT-4o拓宽大模型能力范围，关注下一代模型能力提升8

1.1.2国内模型中文理解能力具有较强竞争力，关注国内多模态大模型的进展9

1.1.3端侧模型技术路线已经出现，关注大模型能力落地端侧的节奏9

1.2算力芯片快速升级，高端产能于周期底部积极扩产11

1.2.1英伟达Blackwell平台提升算力性价比，关注AI服务器新的机架式设计带来的机会11

1.2.2先进制程、先进封装积极扩产，AI带动半导体进入新的成长期11

1.2.3内存带宽成为算力卡口，HBM需求紧迫迭代迅速16

1.2.4PCB乘AI东风，掀起高速互联升级浪潮18

1.3终端创新：巨头加码终端侧AI算力，应用落地驱动产业发展23

1.3.1混合AI有望成趋势，端侧AI价值显现23

1.3.2AI手机：软硬件生态落地，驱动换机周期24

1.3.3AIPC：硬件算力与系统级AI功能逐步完善，AIPC出货量有望快速提升33

1.3.4折叠屏：价格中枢持续下降，折叠屏迎来爆发增长阶段39

二、政策加码半导体产业，国产芯片高端突破48

2.1卡脖子环节仍在，政策加码半导体产业48

2.2处理器：高端芯片进口受限，国产供应链亟需突破49

2.3存储：涨价周期持续上行，AI终端主推需求增长52

2.4设备及零部件：本土竞争力加强，国产化率大幅提升54

2.4.1设备：未来三年的本土资本开支持续增长，半导体设备有望在2024年出现反弹54

2.4.2零部件：本土供应能力持续提升，纷纷扩产应对国产化需求58

2.5材料：半导体周期触底反弹，复苏及国产化将迎来拐点61

三、投资建议67

四、风险提示69

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图表目录

图表1：GPT-4o文本性能测试结果8

图表2：GPT-4o视觉性能测试结果8

图表3：国内大模型发展历程9

图表4：微软Phi-3模型性能测试结果10

图表5：NVIDIA产品路线规划11

图表6：NVIDIARubin架构产品亮相11

图表7：未来AGI算力需求约为GPT-4的1万倍12

图表8：2nm制程比16nm功耗降低90%，性能翻倍12

图表9：数据中心对先进制程晶圆需求的占比不断提升12

图表10：服务器对先进制程需求将于2024年超过手机12

图表11：台积电、英特尔、三星的2nm产能规划13

图表12：2D与2.5D封装（下）结构示意图13

图表13：