人工智能行业2024年中期投资策略报告：全球产业趋势投资看算力，国内看B端应用，端侧AI打开更多可能性.docxVIP

行业深度报告

积电对AI整体需求判断乐观。

铜连接价值量大幅提升，并于下半年放量：1）用量大幅增长：相比过去8卡服务器里面主要使用PCIE线，此次NVL36/72机柜除了计算托盘内使用PCIE线，还在计算托盘之间、交换芯片到背板之间、交换芯片到前板

I/O端口之间均使用了高速铜缆连接，不同机柜互联也可以使用高速铜连接；2）下半年产业链开始放量：根据集邦咨询，Q3新平台Blackwell将进入市场，Q4开始放量。展望明年，Blackwell系列将成为英伟达主力销售产品，并且主要为机柜形式。对于中国厂商来说，铜连接主要机会来自于安费诺的订单外溢，考虑到明年NVL36、NVL72机柜整体出货量（等效NVL72预计在4-5万台），仅柜内线铜缆高速线市场就达到48-60亿，若考虑柜外线，则市场规模将更大。重点关注安费诺、沃尔核材、神宇股份。

云端内存需求均呈高景气度：1）算力中心需求量大：显存价值占比高，一台NVL72机柜中HBM3e和LPDDR5x合计需求约20.74万美金，约占NVL72机柜价值量的7%；2）端侧设备需求：长期来看端侧设备参数量会不断变大，内存也将不断增加，下一代AI手机内存有望增长至12-16GB。对于该产业链投资机会核心为

两点：1）HBM3e份额以及苹果手机8GBDRAM及下一代DRAM供应商变化，重点关注美光；2）目前对于存储大厂来说，主要还是以转产为主，未来存储供需平衡可能被打破，带动存储价格持续回升。

电源方案的全新升级：服务器采用Rack一体化设计，使用外部统一电源，从而进一步优化电源管理，提升系统整体性能和可靠性。NVL72需要6个powershelf构成，单台机柜需要电源200kw左右。DrMOS模块是

GPU的具体供电单元，B系列芯片的DrMOS模块需求量不断提升。主要供应商为台达、光宝，关注大陆供应商进展。

液冷散热的全面应用：目前液冷主要以冷却板与浸没式为主，相较传统风冷，算力密集度增加背景下液冷具备三点优势：1）液冷机柜具备较高功耗承载上限，可承载20KW以上AI服务器运行；2）液冷机房PUE值

更接近于1，满足必威体育精装版政策要求；3）低PUE背景下同样算力需求电力消耗更少，长期运营成本优势显著。整体看液冷普及率提升是算力密集度高增时代的必然趋势。

AI端侧主要投资趋势：一是DRAM增加：对于30亿参数量的模型，以Int4精度计算对内存占用量大概是1.4GB，6GB的DRAM比较难支持AI大模型。目前能支持该端侧大模型的是苹果手机中配备8GBDRAM的机型。我们认为，如果苹果之后端侧模型升级到70亿的参数量之后，那对内存占用将达到3GB，现有的8GB

机型支持也将非常吃力，未来每代手机升级，苹果DRAM升级将及其重要。安卓方面，谷歌必威体育精装版推出的Pixel8系列中，只有Pixel8Pro支持运行AI大模型Gemini，原因在于其配备了12GBDRAM。二是安全问题及隐私计算：未来AIPC或者AI手机都会形成本地的知识库，保证个人信息安全至关重要，未来端侧安全芯片以及

算法也会升级。另外，AppleIntelligence会分析用户发出的请求能否在设备端运行，如果需要更强的计算能力，

就可以借助私密云计算仅将与任务相关的数据发送给采用苹果芯片的服务器，对于部分手机大厂未来将自建为手机服务的云上推理中心。三是声学的升级：语音交互将是AI时代的一个重要入口，端侧很重要的一点是声学器件的升级。四是电池和散热变化明显：随着端侧芯片算力的增加，功耗增加，电池变大，同时散热材料也有所变化。五是关注iPhone17硬件新变化所带来的机器视觉检测设备需求变化。六是ArmPC：凭借更强大的AI

能力、更强的续航、微软的重点支持、高通着力打造PC芯片等几个要素，各家大厂开始重点推出ArmPC，重点关注中科创达。

特斯拉引领自动驾驶端到端变革：特斯拉FSDBetaV12.3为第一个使用端到端神经网络的FSD版本，根据特斯拉公开的必威体育精装版安全数据，特斯拉车辆在开启FSD功能后，每行驶539万英里才可能发生一起事故，远低于

全美每行驶67万英里即有一起事故的平均水平。大模型相比过去的算法有四个重要特点及优势：1）数据驱动：

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过去是靠写规则去定义自动驾驶，现在是由数据驱动，每看100-150万个视频片段，效果会有明显提升；2）上限高：大模型的涌现能力目前看在自动驾驶中也有体现，意味着把参数量做大，能解决过去自动驾驶过程中一些难解决的