电子行业策略：AI与电子共舞，把握结构性成长机遇.pptxVIP

以ChatGPT为代表的生成式AI，正引领科技产业的全新变革。电子产业作为基础硬件，在AI浪潮中不可或缺。我们在此将电子AI标的分为三大赛道：算力、边缘域、Chiplet，并分别讨论其投资思路。

一、算力：大模型百花齐放之际，算力紧缺或将成为常态。AI服务器相较传统服务器价值量大幅提升，从服务器整机到光模块、PCB，参与全球竞争的龙头公司，都有望具有较强的业绩弹性。我们于2月22日发布的报告《ChatGPT开启行业变革，Chiplet引领破局之路》中，量化测算了AI服务器的中远期需求。

同时，国产化驱动下，本土算力芯片也在加速跟进全球龙头的步伐。从训练到推理，均有长足突破。我们于3月19日发布的专题报告《国产AI算力芯片全景图》，对国内上市及未上市的算力芯片公司，做了系统梳理。

二、边缘域：如果说算力是供给侧，那么边缘域则代表需求侧。我们认为边缘域是未来的投资重点，全球龙头纷纷下注，谷歌推出轻量化大语言模型PaLM2，高通也在加强布局AI和智能网联边缘领域。

就投资方向来看：

硬件侧，我们看好音频产业率先发力。音频作为轻交互的方式，更适用于碎片化场景。无论是智能音箱（智能家居）还是耳机（可穿戴设备），都已有诸多AI应用涌现出来。

而视频则会随后发力，成为全球龙头决胜赛道。AIGC内容快速增长下，海量及高清化视频作为物联网的绝对入口，对传输速率上限和带宽提出更高的要求。同时，Meta发布SAM模型，也会加速机器视觉发展。高清视频也对数字芯片提出更高的性能要求，有助产业链价量齐升。

三、Chiplet：Chiplet是算力时代的主流方案。海外龙头公司已经率先发力，国内算力芯片也将迎头赶上。Nvdia的H100采用台积电CoWoS2.5D封装，并配备最高80GBHBM3。AMD则推出了更大规模的Chiplet产品，MI300AI加速卡拥有13个小芯片。

目前来看：1）封测厂商方面，为了满足Chiplet的全新需求，主要发力中段的晶圆级封装（Bumping）和后段的OS环节。2）设备厂商方面，Chiplet对晶圆级封装设备及后道封测设备，都提出了更高的性能要求。3）材料方面，IC载板、ABF膜/可剥铜箔也是国产化替代的重点方向。

我们看好AI产业加速发展，算力、边缘域、Chiplet三大赛道至关重要。算力为供给侧，是AI产业发展的基石；边缘域为需求侧，为AI应用提供硬件落地；Chiplet则是算力时代的主流方案，也是未来技术发展的核心方向。建议关注相关产业链的投资机遇：1）算力：芯原股份、沪电股份、联想集团、工业富联；2）边缘AI：安克创新、国光电器、乐鑫科技、晶晨股份；3）Chiplet：长电科技、甬矽电子、兴森科技、长川科技。

风险提示：产业研发进展不及预期的风险；下游需求不及预期的风险；竞争格局变化的风险。

核心观点

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AI芯片：算力核芯

服务器产业链：算力基座

边缘域：催生边缘芯片需求

Chiplet：助力AI芯实现算力跨越

重点公司盈利预测

风险提示

目录

回望GPT发展历程，AI的“iPhone”时刻到来

CONTENTS

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回望GPT发展历程，AI的

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近年来生成式AI步入快速发展期。1950年开始生成式AI出现早期萌芽，此后AIGC处于漫长的沉淀积累期，决策式AI占据主流。随着2014年生成式对抗网络等深度学习算法的提出，AIGC步入快速发展期，生成内容的丰富度和精度都有了较大的提升。

ChatGPT为AI的“iPhone“时刻。3月21日，英伟达CEO黄仁勋在GTC2023大会上将ChatGPT比作AI的“iPhone“时刻，AI时代加速来临，推动生成式AI加速发展。从GPT-1到GPT-3.5，GPT模型的智能化程度不断提升，ChatGPT在拥有3000亿单词的语料基础上预训练出拥有1750亿个参数的模型（GPT-2仅有15亿参数），预训练数据量从5GB增加到45TB。

1.1ChatGPT：AI的“iPhone“时刻到来

图：AI模型发展历程

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