信达证券股份有限公司于2024年7月1日发布对2024年中期电子行业投资策略的研究报告。报告内容总结如下：

一、行情回顾与投资逻辑

1. 上半年电子行业指数下跌9.4%，但AI浪潮和需求复苏将带来下半年投资机遇。
2. AI推动云端算力需求持续增长，服务器、交换机、GPU等相关产业链机会重大。
3. 苹果iOS 18系统嵌入AI功能，预计将引领终端AI手机渗透率快速提升，带动供应链反弹。
4. 全球半导体销售持续环比增长，中国地区制造设备销售额大幅增长，行业复苏趋势确立。
5. 存储芯片、模拟芯片等细分领域迎来涨价机遇，下游需求持续复苏。

二、云端AI算力机遇解析

未来AI算力需求将呈现爆发式增长。主要驱动力包括：

• 大模型规模扩大

报告分析了以ChatGPT为代表的大规模语言模型所需的算力水平，认为未来训练出更大规模的模型是必然趋势，对算力需求将是成指数级增长。

• 推理部署扩张

除模型训练外，大规模推理部署也将成为新的算力需求增长点。当AI系统被广泛应用于生产和服务场景时，推理环节的算力需求将迅猛增长。

• 新兴AI应用拓展

报告列举了诸如自动驾驶、生成式AI等新兴应用场景，这些领域对算力需求将呈现几何级数级增长态势。

• 算力瓶颈突破

借助3D芯片叠加、光子计算等新兴技术，算力基础设施有望实现新一轮突破，从而能够满足未来爆发式算力需求。

• 多模态AI融合

未来AI系统将融合视觉、语音、文本等多种模态，对算力需求将成倍增长。多模态融合所需的训练数据量和计算复杂度都将大幅提升。

• 实时AI响应需求

很多场景如自动驾驶、智能安防等对AI的响应时间有极高要求，需要算力基础设施提供毫秒级实时计算能力，推动算力硬件创新。

• 联合AI训练潮流

未来或将出现跨机构、跨领域的AI模型联合训练，以获取更大规模的训练数据和算力资源，这将极大拉动算力需求上限。

• 去中心化算力网络

报告预见未来会出现类似于区块链的去中心化算力网络，通过算力资源共享和交易实现高效分布式协作，从而满足爆发式算力需求。

三、终端AI创新机遇

苹果作为创新引领者，新一代iOS将极大推动智能硬件、智能语音等终端AI应用场景的普及。报告预计，苹果生态链上下游将受益于此。

其中包括：手机ODM厂商、人工智能芯片设计公司、3D/ToF等智能传感器公司、光学镜头/结构光厂商等。报告重点推荐的个股包括鹏鼎控股、蓝思科技、大族激光等。

1. iOS 18融入多重AI功能，可实现智能写作、图像生成、多模态交互等。
2. 预计将带动全球AI手机渗透率快速提升，至2028年或达54%。
3. 苹果加强隐私安全保护，利于端侧AI发展，供应链相关标的有望受益。
4. 重点关注手机ODM、AI芯片设计、传感器、光学镜头/结构光等环节机会。

除此之外，也包括其他的AI应用场景如：

• 智能家居/办公

融合语音、视觉等多模态的AI助手将渗透到智能家居、办公等场景，带来家居/办公硬件、软件的全面革新。

• 智能制造/物流

通过机器视觉、自然语言等AI技术，生产车间和物流环节将实现高度智能化，带来工业4.0和无人物流的发展机遇。

• 智能医疗/教育

AI辅助诊断、手术导航、智能学习规划等应用将逐步落地，推动医疗和教育服务模式变革。

• 智能娱乐/社交

利用生成式AI技术，平面/VR/XR等娱乐形态将得到革新，个性化智能社交也将引领全新体验。

四、国产化进程与政策扶持

中国政府已将集成电路/AI芯片列为重点发展方向，产业政策红利正在释放。大基金投资方向围绕先进制程、第三代半导体等前沿领域，积极布局相关产业链条。国内龙头企业将进一步受益于巨额投资资金注入。此外，在行业低谷期，产能投资有望加速，未来国内企业的产能利用率有望大幅提升，有利于规模效应释放。报告重点推荐中芯国际、华虹半导体等产业龙头。其中对于国家大基金在推进国产芯片发展中的作用有如下深入分析：

• 投资领域前瞻布局

大基金三期将重点投资方向聚焦在先进制程芯片、第三代半导体材料、AI芯片等前沿领域,相比前两期有了更加前瞻的布局。

• 大力扶持产业链条

大基金将对芯片设计、制造、装备、材料等环节的国内优质企业给予充分支持,持续加大投资力度。

• 推进企业做大做强

在行业周期低谷期,大基金将加快对符合条件的龙头企业的资本注入步伐,支持其不断扩大产能规模,充分发挥规模效应。

• 重点标的及展望

报告重点推荐的大基金重仓标的包括中芯国际、华虹半导体、长电科技等国产芯片龙头,对于未来几年发展前景抱有较高预期。

五、投资建议与风险

建议重点关注云算力产业链、智能终端设备、存储/模拟芯片、受益政策扶持的芯片国产龙头。受益于AI浪潮的硬件设备、元器件等领域投资机会包括：

• AI专用芯片

GPU、NPU、TPU等AI专用计算芯片将迎来需求高峰，优质芯片设计和制造企业均有投资机会。

• 高速网卡/光模块

对于云端大规模AI集群，高速网卡/光模块构建高效网络互联将至关重要，相关行业龙头值得重点关注。

• DRAM/存储

训练和推理环节均对存储容量和速度有极高需求，优质存储芯片和存储阵列设备将受益。

• 电源管理芯片

AI运算对电源系统稳定性要求极高，电源管理芯片和电源系统设备有广阔市场空间。

• 材料与封测

从电子专用气体到先进封测工艺，一系列相关材料和服务企业都将获得增量需求。

风险因素包括：宏观需求复苏不及预期、科技创新进度缓慢、市场竞争加剧等。

• 人工智能爆发放缓的风险

如果AI领域创新进展低于预期，算力需求增长或将放缓，云端和终端设备投资机会不达预期。

• 宏观经济下行压力扩大

如果全球经济进一步下滑，消费电子等终端需求将受到冲击，AI设备更新换代进程或将延缓。

• 产业政策扶持力度减弱

若未来国家对集成电路、人工智能等新兴产业的支持政策出现调整，将影响相关公司的前景预期。

• 产品创新能力不足风险

一些公司若无法及时跟进AI技术发展方向，推出符合市场需求的创新产品，将面临被市场边缘化的风险，因此需要密切关注宏观经济形势变化、深度研究AI技术发展前景、审慎评估公司创新能力等。