电子行业2024年中期投资策略:从云到端,AI产业的新范式

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电子行业2024年中期投资策略:从云到端,AI产业的新范式

一、模型变革,云端融合为趋势。近年来生成式AI步入快速发展期,开源及垂直大模型百花齐放。而今年以来,最大的变革则是端侧模型的兴起,相较云侧模型,端侧模型在时延、隐私、个性化方面具备优势。各大厂商亦纷纷推出AI终端,云端融合成为产业发展的下一趋势。

二、云端变革,GB200解决互联瓶颈。当下AI产业发展和核心矛盾,是日益增长的应用+终端的需求,和算力本身增速瓶颈之间的矛盾。当前全球AI芯片竞争日趋白热化。云厂商为了降低资本开支,纷纷推出自研AI加速卡计划。而GB200 NVL72的推出,显著拉开了英伟达与其竞争对手的差距。英伟达通过架构的创新,解决了GPU之间互联带宽的问题,实现了最多576张卡1.8TB/s的双向互联带宽,显著领先其他竞争对手。Blackwell平台给服务器上游的光模块和PCB都带来了价值量的提升,而GB200的Rack架构的主要价值增量则在铜互连、电源等环节,尤其是铜互连的从零到一,更值得关注。

三、供应链变革:全面升级的算力产业链。自然语言的运算、图形的处理需要大量存储器协助运算及存储, 并且AI服务器对数据传输速率有着更高要求,催生了存储及PCB价值量的增长。1)存储:HBM是目前用于打破“内存墙”的重要技术之一。此外,DDR5渗透率提升,CXL、MCR等内容技术亦是行业发展的重心。2)PCB:服务器PCB要求高层数、高密度及高传输速率。AI服务器的OAM板及UBB板,最高使用到M7材料,20-30层的高阶HDI。单台AI服务器PCB价值量可达1万元。此外,交换机,电源PCB也有相应的价值量提升。为满足AI服务器的旺盛需求,上游封测及制造的工艺技术革新及产能扩张也尤为重要。1)封测:算力芯片的主流封装方案为COWOS芯片+HBM显存。设备环节考量3D堆叠及测试设备的工艺能力,材料环节则看重轻薄化、高集成度以及导热性。2)制造:台积电预计到2030年,半导体市场规模将达到1万亿美金,其中高性能计算(HPC)占比40%,将成为第一大细分市场。

四、端侧变革:身边的算力终端。AI云端融合趋势下,各大厂商发力AI终端,迎接下一波成长。我们将AI终端的定义提炼为三要素:算力、模型、生态。其中,算力和模型是AI终端的必要条件,算力是硬件基础,通过NPU执行神经网络运算,实现终端推理;而模型的减枝蒸馏,则可有效压缩模型参数,减少推理时间,降低端侧负载。上述两大要素决定了终端的硬实力。相较前者,生态需要长时间打磨,且需产业链厂商齐心协力配合,开发应用,挖掘垂直场景。生态建设代表了终端的软实力。我们认为生态的建设和完善,会决定AI终端的成败。而这一过程当中位居核心的是品牌厂商。苹果则得益于其多年的积累,及消费市场的号召力,更有机会打造出完备的生态。此外,端侧供应链的PCB、散热、光学等环节同样值得重视。

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