华泰证券：服务器产业链如何受益于AI大模型？

智通财经APP获悉，华泰证券发布研究报告称，以ChatGPT为代表的AI大模型应用普及将推动算力需求快速增长，服务器产业链是其中重要的受益环节之一。AI计算的普及将推动服务器产业链的以下变化：1)光模块800G升级提速，2)ABF载板，高密度PCB板，和电源芯片用量增加，3)单价提升推动服务器厂商收入毛利增速加快，4)AI推理芯片国产化率先落地。

▍华泰证券主要观点如下：

服务器：AI计算对能耗及稳定性提出更高要求，推动产品毛利和单价提升

根据IDC统计，2022年全球PC服务器1,516万台，同比增长12%，其中AI服务器出货量约占比1%，市场规模占比约17%。

为满足大模型训练和推理需求，英伟达DGX A100等AI服务器一般采用8颗GPU+2颗 CPU的异构式架构，和普通的PC服务器的2颗CPU 配置相比，耗电量大幅上升，对服务器的散热能力，稳定性，以及服务器之间的高速通信能力都提出更高要求。

光模块：升级提早到来，800G光模块有望迎接放量元年

光模块是数据中心内部互连和数据中心相互连接的核心部件。100G和400G是主流产品，800G过去主要用在超算等领域。根据LightCounting预计， 2023年800G全球普及率仅0.62%。以ChatGPT为代表的AI大模型，对数据中心内外的数据流量都提出了新要求，有望推动光模块加速向800G升级。

PCB/载板：AI大模型利好ABF载板和高密度PCB价值量提升

AI大模型的普及对PCB/载板行业主要有两层意义。

第一，A100等GPU通常采用2.5D/3D封装技术，ABF载板是芯片实现2.5D/3D封装的核心器件之一。全球来看，产业链公司包括日本的味之素等材料厂商，日本的Ibiden、 Shinko, 韩国的Semco，中国台湾的Kinsus、Unimicron等载板厂商。

第二，AI大模型要求多张GPU通过NVLINK等特殊接口紧密链接形成一张超级GPU，对高密度PCB板的层数、通信速度等提出更高要求。

半导体：推理芯片有望率先实现国产替代，电源半导体价值量提升

该行认为，由于英伟达在CUDA软件平台上的先发优势，国内企业在训练芯片上替代英伟达还需要较长时间，推理芯片市场广阔(根据IDC预计，2023年推理芯片在AI芯片市场份额超58%)，壁垒相对较低，国内部分企业已经取得一定进展。

另一方面， DrMOS是服务器电源系统中常用的半导体器件，适用于超大功率供电的需求。高算力 GPU 产品功率的提升对 DrMOS 的数量、性能带来了更高需求，目前MPS等国外厂商主导市场，国内部分企业正实现国产替代突破。

风险提示：

1)AI技术落地不及预期。虽然 AI技术加速发展，但由于成本、落地效果等限制，相关技术落地节奏可能不及我们预期。

2)国产替代速度不及预期。行业及公司远期收入预测基于国产替代带来广阔空间的假设，若自主可控推进不及预期，存在公司收入及利润增速不及预期的风险。

3)地缘政治风险。中美贸易关系存在不确定性，贸易摩擦激化或在短期内对国内科技企业带来负面冲击。

4)本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。