电子行业2025年度投资策略：算力辰岁腾飞，自主可控巳年奋搏（附下载）

（精选报告来源：报告研究所）

一、算力云侧：AI 算力投资仍处于早期阶段，关注 PCB/被动元器件等核心受 益产业

AIis real，算力需求有望持续攀升，重点关注 PCB/CCL/被动元器件等产业。Scaling law 仍然有效，大模型朝着强推理、多模态等方向演进，AI 算力需求将会继续提升，AI 大模 型能力继续增强，有望推动更多 AI 应用落地。北美科技巨头谷歌、亚马逊、微软和 Meta 纷纷表示AI推动相关业务快速增长，并表示将继续加码资本开支用于AI基础设施建设。与此同时，AI 供应链头部企业台积电、沪电股份均表示 AI 需求旺盛，将继续扩充产能 以满足 AI 算力需求。鉴于此，我们认为 AI 产业有望继续维持高景气，AI 服务器和高速 交换机需求或将大幅提升，PCB/CCL/被动元器件行业有望迎来量价提升。此外，我们还 注意到：（1）AI 自研在渗透早期，有望迎来加速发展期。北美云厂商资本开支因 AI 基 础设施投资增长过快，降本诉求越来越紧迫，亚马逊、谷歌均表示 AI 自研芯片性价比更 高，因此我们推测 AI 自研产业有望迎来快速发展期。（2）一线厂商产能供给不足，二线 厂商开始享受 AI 景气红利。AI 需求短期大幅提升，零部件产能需求快速大幅提升，一 线厂商产能供给可能不足，二线厂商迎来黄金窗口期，有望进入 AI 高端产品供应体系， 产品结构将得到优化，业绩有望加速上行。

（一）AI 算力需求快速增长，产业继续加码 AI 投资

1、Scaling law 法则依然有效，AI 算力需求快速增长

据 OpenAI 研究，训练侧 Scaling law 法则依然有效，推理侧 Scaling law 法则刚刚崭露头 角，未来随着 AI 大模型朝着多模态、强推理、数据合成等方向发展，AI 算力需求有望继 续提升，推动 AI 大模型能力不断提升，助推更多 AI 应用落地。

2、AI is real，AI 产业链继续加码投资

科技巨头受益于 AI，纷纷表述加码 AI 投资。谷歌、微软、亚马逊、Meta 和台积电等科 技龙头企业，纷纷表示 AI 对其业务增长有积极推动作用，AI is real。北美科技巨头纷纷 表示要继续加码资本开支用于 AI 基础设施投资，与之对应的是 AI 算力供给端台积电、 沪电股份，其作为重资产行业，产能扩张一般偏谨慎，但均表示 AI 需求旺盛，继续扩充 产能，也从侧面证明 AI 产业中长期有望保持高景气。

（二）AI 服务器&高速交换机迭代升级，算力零部件量价齐升

1、AI 服务器&高速交换机升级迭代，PCB/CCL 有望迎来量价提升

AI 服务器持续升级，800G 交换机加速渗透，PCB/CCL 有望迎来量价齐升。随着 AI 服 务器&交换机主芯片升级迭代，数据传输速率增加，PCB 板损耗控制更加严格，层数、加 工工艺和制造难度逐步提升，单机用 PCB/CCL 价值量、产品附加值有望持续提升。其中， TPCA 数据显示 AI 服务器的 GPU OAM、UBB，都至少要用到 Ultra Low loss 或 Very low loss 等级 CCL；加速卡 OAM 以及 UBB 板层数达到 20-30 层以上，也需要使用 HDI，推 动 HDI 用量提升。此外，我们注意到 AI 服务器、高速交换机用 PCB 层数高、加工工艺 复杂，对 PCB 产能消耗较大，面对迅速增长大规模高端 PCB 需求，一线厂商可能面临产 能不足的问题，而构建全新高端 PCB 工厂往往需要数年时间。若一线 PCB 厂商的高端 产能出现紧缺，二线厂商有望趁机导入高端产品订单，充分享受 AI 高景气红利。

2、AI 服务器大功率/高密化，高端 MLCC/电感需求大幅提升

AI 服务器工作环境更加严苛，电容/电感需要满足更高工作要求。GPU/CPU 对电路中电 压下降、功率上涨的变化，对电容的工作提出了更高要求，主要有四个方面：一是电容 要在更小体积中实现更大容值，高算力 GPU/CPU 需要的电容数量更多，容量更大，在面 积有限的板子上，更小的大容量电容才能满足需求；二是电容需要承受更高的工作温度， 电压下降，功率上涨，使得电路系统的电流大增，温度也随之提升；三是能忍受大电流 所带来的大纹波，需要超低 ESR；四是GPU/CPU工作频率的提升需要电容能提供低ESL， 高的自谐振频率 SRF。据 Trendforce 数据，以 GB200 系统主板为例，MLCC 总用量不仅 较通用服务器增加一倍，1u 以上用量占 60%，X6S/X7S/X7R 耐高温用量高达 85%，系统 主板 MLCC 总价也增加一倍。GPU 功率大幅提升，为了提高效率、降低损耗，对 IC 供电提出了更高电流、更低损耗的 要求，同时对电感的形态也有了新的需求。AI 用电感未来将朝着以下方向发展：（1）多 种形态结构，实现灵活布板；（2）优良导热系数，改善散热性能；（3）节省占板面积，提 升功率密度；（4）超低损耗材料，提高转换效率。

（三）AI 自研芯片应需而生，关注相关产业链机会

1、北美云厂资本开支快速大幅上行，AI 自研应需而生

AI 降本大势所需，AI 自研应需而生。ChatGPT 掀起新一轮的 AI 发展浪潮，大模型的性 能遵守 Scaling law 法则即大模型的最终性能主要与计算量、模型参数量和训练数据量三 者的大小相关，AI 算力成为此轮 AI 发展的核心驱动力。北美科技巨头纷纷加码 AI 基础 设施，面临着资本开支快速增长带来的财务压力，但又表示当前不投 AI 算力的风险大于 过度投资 AI 算力的风险，北美巨头如不采取措施可能限于两难境地，AI 自研芯片或有 望成为破局之道。

2、AI 自研产业链日趋完备，有望迎来快速发展期

AI 自研芯片优势明显，北美科技巨头陆续推出自研产品。AI 自研芯片应需而生：（1）降 本增效：自研 AI 芯片具有更高的性价比，可以在一定程度上减少资本开支，而且能够让 科技巨头公司相对于英伟达、AMD 等 GPU 厂商拥有一定的议价权。（2）供应安全：AI 自研芯片开拓了新的算力供应渠道，可以一定程度上降低 GPU 芯片供应受限的风险。（3） 自主可控：自研 AI 芯片可以更加灵活地控制技术路线和发展节奏，避免受到供应商或者 合作伙伴的限制和影响。（4）增强竞争优势：科技巨头可以通过自研 AI 芯片打造自己的 核心竞争力，从而提高其在 AI 领域的话语权和影响力。在规模及成本等多种因素考量下， 北美云厂商 Google、AWS、Microsoft、Meta 等有逐年扩大采用自研 ASIC 趋势，先后推 出自研 AI 芯片，未来几年自研 AI 芯片有望迎来快速发展的黄金期。

全球两大 AI 定制芯片玩家对其定制 AI 芯片业务展望乐观。博通在 2024 年 9 月 5 日的 业绩说明会上表示，FY2024Q3 其定制 AI 加速器业务同比增长 3.5 倍，对 AI 业务增长保 持乐观，并将 FY2024 年 AI 营收指引从先前的 110 亿美元调整到 120 亿美元，预计 FY2025 AI 业务将保持强劲增长；长期来看，公司认为其超大规模客户有更多的 AI 算力需求， 有望加快 AI 芯片的部署。Marvell 在 2024 年 4 月 Accelerated Infrastructure for the AI Era 上预计 FY2025 其 Custom Compute 和 Connectivity 业务营收有望达到 15 亿美金；目前正 在为 2 家客户定制 AI 芯片；表示 2023 年全球 Accelerated custom compute 市场规模为 66 亿美元，预计 2028 年将达到 429 亿美元；在 2024 年 8 月 30 日业绩说明会上表示，AI 定 制芯片进展顺利，2 颗芯片已经进入量产；鉴于公司 AI 业务在 FY2025H1 增长强劲， FY2025H2 有望加速增长，预计 FY2025 年 AI 业务收入将超过公司此前在 AI 活动中的 指引，并预计 AI 定制项目将继续增加。

二、算力端侧：AI 终端持续迭代行业趋势明确，电动化智能化持续渗透

（一）消费电子：苹果有望率先于端侧实现 AI 能力全生态打通，AI 终端持续迭代行业 趋势明确

混合 AI 对生成式 AI 规模化扩展至关重要，AI 端侧落地大势所趋。计算成本方面，每一 次基于生成式 AI 的网络搜索查询的成本是传统搜索的 10 倍，混合 AI 架构可以根据模型 和查询需求的复杂度等因素选择不同方式在云端和终端分配并协调 AI 工作负载，从而实 现更强大和高效的 AI。在可靠性和性能方面，端侧运行 AI 不依赖于云服务器和网络情 况，在边缘终端运行 AI 可以防止因需求高峰导致拒绝服务的情况，在无网络连接的情况 下依然运行生成式 AI 应用。此外在能耗方面，边缘终端能够以很低的能耗运行大模型。

AI 端侧落地依赖于终端渗透率、便携性和用户交互性，目前主要集中于手机、PC 和可 穿戴设备中。（1）从渗透率来看，手机、PC 和可穿戴设备在国内已具备较高渗透率和用 户基础，且用户使用时长较长，存在通过 AI 提升使用体验的需求。（2）从便携性来看，手机和眼镜、耳机等可穿戴设备可随身携带，笔记本电脑便携性也相对较强，不会给用 户带来负担。（3）从用户交互来看，手机和 PC 可通过屏幕与用户进行视觉交互，智能耳 机、智能眼镜可通过音频与用户进行交互。因此，我们认为手机、PC 和可穿戴设备将为 生成式模型率先落地终端。苹果拥有完善生态有望率先实现跨应用操作能力，AI 手机有望带动硬件产业链升级。24 年 10 月 28 日，苹果 Apple Intelligence 同时登陆 iPhone、iPad 和 MacBook，其主要功能 包括升级版的 Siri、AI 写作工具和全新的照片和备忘录管理功能。除内容生成与处理外， 端侧 AI 未来的发展方向在于帮助用户跨应用模拟人类操作，苹果坐拥 iOS 生态系统，其 基于独有封闭生态系统搭载的AI大模型有望提供更加便捷、流畅且实用的端侧AI体验。截至目前，用户可通过直接与 Siri 交流令其执行短信发送、功能设置等任务，未来随着 iOS 系统和 Apple Intelligence 的进一步优化迭代，有望通过大模型实现针对第三方软件 的操作。据 MacRumors 平台信息，iPhone17 或有望成为近年来变化最大的机型，在摄像、 显示、内存、芯片上均有望迎来重大升级，此外针对 Apple Intelligence 的进一步适配或 将带动硬件产业链迭代。小米已在小米 15 机型中使用环形冷泵 VC 技术，苹果亦有望采 用更加先进的散热技术以支持端侧 AI 运行，有望带动硬件产业链升级。

苹果及 Windows 均专为端侧 AI 设计 PC，AI 无缝融入操作系统。端侧 AI 并不是仅仅 在端侧提供算力和运行模型的接口，而是使 AI 能力融入使用流程和生态系统中。除苹果 在自有生态系统中推出 Apple Intelligence 外，微软也推出了专用 AI 设计的新 windows 电 脑类别，即 Copilot+PC。此外微软颁布了相关标准，规定所有运行 Windows 操作系统 的 AI PC 都必须配备 Copilot 功能键，当用户按下 Copilot 键时，新键将启动 Windows 中 的 Copilot 体验，使 Copilot 成为电脑设备完美融合人工智能的变革性时刻。

可穿戴设备可充分感知用户的听觉和视觉，有望成为下一代落地终端。(1)眼镜和耳机具 备极强便携性和用户佩戴基础，基本可实现全天候使用且不会给用户造成负担。(2)可穿 戴设备可充分感知用户的听觉和视觉，智能眼镜和智能耳机摄像头/麦克风位置与用户的 眼镜和嘴巴较为接近，其拍摄和收音效果基本与用户视角相同，相较于其他智能终端具 备更强的交互性。(3)智能眼镜和智能耳机的定价与传统产品差异不大，Meta 在 23 年 9 月推出 Ray-Ban Meta 智能眼镜起售价格 299 美元，字节 24 年 10 月推出智能体耳机 Ola Friend 起售价格 1199 元，性价比较高。

（二）汽车电子：电动化智能化持续渗透，关注特斯拉产业链

电动化、智能化趋势下汽车电子价值量大幅提升。罗兰贝格预测汽车电子相关的 BOM 成 本将从 2019 年的 3130 美元/车提升到 2025 年的 7030 美元/车，提升 124.6%，其中电动 化提升 2235 美元/车 BOM 成本，智能化提升 1665 美元/车 BOM 成本。据中商产业研 究院统计，国内汽车电子 2023 年市场规模达 10973 亿元，预计 2024 年国内汽车电子市 场规模将达 12174 亿元。

特斯拉 24Q3 业绩超预期，汽车指引乐观。2024Q3 特斯拉实现营收 251.82 亿美元，同比 +7.85%，Non-GAAP 净利润为 25.1 亿美元，同比+8%。汽车业务方面，Cybertruck 在 24Q3 产量环比增长，并首次实现正毛利，特斯拉预计 25H1 开始推出低成本汽车，预计 25 年 汽车销量增速为 20-30%。

特斯拉 FSD、Robotaxi、机器人前景可期。特斯拉预计全自动驾驶（FSD）24 年底可能将 在欧盟与中国获批。特斯拉 FSD 13 即将发布，两次里程干预之间方面将得到改善，特斯 拉预计 25 年实现现有车型的完全自动驾驶。特斯拉正在将 FSD 代码合并为一个单一系 统，特斯拉内部预计 FSD 实现的无干预驾驶里程将在 25Q2-Q3 超过人类。马斯克预计 25 年将在德克萨斯州和加利福尼亚州推出无人驾驶打车服务。特斯拉预计 CyberCab 26 年 量产，目标年产量最低 200 万台。

电动化智能化带来产业链投资机会，关注特斯拉产业链。汽车电动化智能化带来车载摄 像头、车载显示、PCB、连接器、功率器件被动元器件、结构件投资机会。

三、半导体：自主可控奋楫笃行，景气复苏创新为王

（一）半导体设备：海外出口限制持续加码，国产替代逐渐进入深水区

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（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）