广发年度策略 | 2025年，电子行业怎么看？

耿正：从云侧和端侧两方面来看，云侧，Scaling law是本轮生成式人工智能爆发的关键点。在训练端，随着生成式模型的规模迅速扩展，模型性能随着参数规模、训练数据量和算力投入的指数级增加而持续提升。与此同时，训练生成式大模型所需的算力硬件需求也呈指数级增长。当前的大模型训练往往依赖数千甚至数万张高性能GPU或TPU协同工作，并要求先进的分布式训练框架和数据中心基础设施的支持。这一趋势推动了芯片设计、云计算和基础设施领域的技术革新，形成了强大的产业协同效应，带动了产业链上各个环节快速发展。在推理端，OpenAI o1模型开启了推理的scaling law。与传统模型不同，o1在生成答案前会进行更深入的内部思考过程，类似于人类的推理方式，从而在复杂推理任务上表现出色，但是需要消耗更多的推理时间。o1的能力提升显示出在推理阶段投入更多计算资源，模型的推理能力可以显著提升。训练+推理双轮驱动，算力硬件持续爆发。训练和推理双轮驱动形成的算力需求浪潮，加速了算、连、存等关键环节的技术迭代，激发了云计算基础设施、分布式计算架构和数据中心布局的扩张，全面带动算力硬件上下游产业链的蓬勃发展。

端侧方面，全球AI企业加速布局，AI大模型不断更新，AI端侧创新精彩纷呈。当前，AI手机正处于飞速发展阶段，全球各大智能手机制造商与AI公司正积极加速AI手机大模型的技术研发与市场部署，各自推出自主研发的NLP大模型及多模态大模型，有望激发新一轮AI手机的换机周期。此外，AI端侧应用落地需要寻找硬件载体，AI眼镜赋能视觉、听觉、语言和大脑，可以实现声音、语言、视觉的输入和输出。通过摄像头、音频和语言，结合视觉、听觉并内置AI，用户可通过AI智能眼镜实现拍摄图片或短视频、听音乐、对话内置大模型等功能，并将图像、音频等感知信息共享给大模型，实现全面高效信息处理。伴随产业链的逐渐成熟，AI眼镜拐点已至。

耿正：目前北美云厂商的CapEx仍然维持高增态势，云侧算力需求确定性仍然很高。预计未来机柜级解决方案将成为AI服务器的主流形式之一。相比传统的八卡单服务器方案，机柜级方案在Scale-Up、系统级优化，降低TCO和能耗水平等方面优势更为明显。国内产业链中受益环节主要是ODM和PCB厂商。在机柜级方案时代，我们预计云服务商、NCP、品牌商等客户会直接下服务器订单，出货则以整机的形式来进行。在这种情况下，拥有提供整体解决方案的能力成为了ODM厂商获取订单的关键能力之一。规模越大、营运能力越强的厂商越具有优势。PCB方面，AI服务器中增加GPU模块，驱动PCB面积大幅提升，AI服务器高速传输需求下，总线标准提升促使PCB层数增加，服务器PCB迎来量价齐升。此外，AI数据传输需求推动CPO加速落地。CPO是一种创新的光通信技术，通过将光学模块集成到芯片封装中，直接以光信号完成高速数据交换，从而大幅提升传输速率，降低能耗。CPO的核心在于先进封装技术的应用，以实现光学器件与电子芯片的紧密异构集成，目前，CPO有多种技术路线，包括使用中介层的2.5D封装、3D封装、EMIB等，需要用到多种先进封装技术，如TSV、微凸块、铜-铜混合键合等，有望带动先进封装产业链的进一步增长。

耿正：1. AI手机持续迭代，期待激发换机周期。相较前期的AI手机的类云端AI以及单点APP AI，海外大厂新发布的AI功能在实用性上有较大提升，并且只有部分高端机型才支持AI功能，有望激发新一轮换机潮。从供应商层面看，未来，端侧AI手机的硬件将随算力的升级而不断优化。首先是主芯片技术的提升和内存容量的扩充，其次是PCB板件与散热技术的升级，高性能AI芯片在运行过程中会产生大量热量，缺乏优良的散热性能会制约AI算力，甚至会影响设备的稳定运行。因此还需要更大容量、更高频率和更大内存带宽以及更优良的散热性能。随着AI手机硬件价值量的全面提升，手机产业链供应厂商有望充分受益。

2.AI智能眼镜拐点已至，方案多点开花，产业链日趋成熟。当前主流AI智能眼镜产品的类别大致可分为三类：无摄像头智能眼镜、带摄像头智能眼镜和带显示屏智能眼镜。目前前两种方案相对成熟，而带显示屏智能眼镜还亟需突破技术工艺。近期多家厂商陆续发布AI智能眼镜产品，AI眼镜拐点已至。在带摄像头的AI智能眼镜方案中，硬件的核心是SOC，目前有三种方案：系统级SOC方案、SOC+ISP方案、SOC+MCU方案。我们认为，随着AI智能眼镜进入创新周期，作为硬件控制载体SOC有望迎来新一轮机会。

3.汽车智能化加速渗透，国产车规芯片厂商受益明显。汽车行业智能化升级趋势明显，具备更高智驾硬件车型的渗透率正处于加速渗透的阶段。智能化配置下沉至10-15万级车型趋势愈发明确，有望打开智驾硬件成长空间。以智能化所需硬件中重要部分CIS为例。在智驾渗透率以及智驾级别持续提高的趋势下，车载摄像头的出货量将持续上升。同时，摄像头的技术水平也将不断提升以满足更高级别的自动驾驶功能和安全要求。根据Yole数据，2023年全休车用CIS市场规模为23.75亿美元，预计至2029年，整体市场规模将达40.88亿美元，复合增速为9.5%，为整体CIS市场中，复合增速最快的下游领域。在智驾渗透加速的背景下，国产供应链有望进一步深度参与，车规芯片厂商经过多年车厂认证后，已逐步实现汽车业务放量，成长前景广阔。

耿正：首先，看好先进封装技术CoWoS从1到10，HBM从0到1。在美国对中国高科技领域的出口管制日趋严格趋势下，先进制程的高性能算力芯片，尤其是大尺寸AI芯片，面临严峻的供应链挑战。CoWoS作为目前最重要的先进封装技术之一，通过中介层实现多个逻辑和存储芯片的高速互连，具有高密度集成、高带宽、低延迟等优势。AI算力需求快速增长，制裁加码背景下CoWoS产业链自主可控紧迫性不断提升，有望为封装测试环节带来显著价值增量。

HBM当前已经成为AI算力芯片最重要升级方向。大模型的参数指数级增长，不仅推升了处理器的算力需求，同时也对与处理器匹配的内存系统提出了更高的要求。HBM是目前带宽最高的内存标准，其价值量显著高于传统DRAM。HBM产业链当前主要以海外厂商为主，作为AI算力芯片的核心环节，有望成为本土AI算力产业链的重要突破口，本土市场空间广阔。国内相关厂商有望凭借已有的产业发展基础，加速产业链各环节的技术突破，提升在HBM市场的份额。

随着国内产能扩张稳步推进，看好半导体设备/材料持续国产替代。从资本支出角度来看，根据SEMI的数据，预计2025年全球300mm晶圆厂设备支出有望达1165亿美元，首次突破1000亿美元，同比增长20%，2025-2027年的CAGR为8%。其中，中国300mm晶圆厂设备支出有望保持在300亿美金以上，投资规模维持在较高水平。

在产业配套、国家战略和产业自主可控等多重因素的驱动下，半导体上游设备、材料环节的国产替代加速突破，推动相关市场快速增长。2024年以来，半导体设备公司的主力产品供应份额大幅度提升。在产品多元化方面，不论设备品类的横向扩张，还是制程节点的纵向下沉，国产半导体设备公司的产品迭代更新进展显著，新品导入客户的进度提速，不断丰富业务增长点和增加可服务市场空间。未来，国产半导体设备市场有望持续受益于设备市场规模的扩张和国产替代进程的深入。同时，半导体材料公司持续深耕晶圆制造和半导体封装市场，不断丰富产品细分种类，且配合下游产业需求持续推进产品技术升级和高端化进程。未来，伴随晶圆产能的持续扩张、产能利用率的提升以及国产化份额的增加，国产半导体材料市场有望充分受益。