电子行业深度报告·2025年度投资策略报告：AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化.docxVIP

目录

TOC\o1-3\h\z\u一、AI应用商业化提速，算力硬件维持高景气 8

大模型能力范围拓宽，端侧模型开始落地 8

OpenAI持续引领模型能力突破 8

国内模型在中文理解能力方面具有较强竞争力，关注国内多模态大模型的进展 9

端侧模型技术路线已经出现，关注大模型能力落地端侧的节奏 10

算力芯片快速升级，高端产能于周期底部积极扩产 12

英伟达Blackwell提升算力性价比，关注AI服务器新的机架式设计带来的机会 12

先进制程、先进封装积极扩产，AI带动半导体进入新的成长期 12

内存带宽成为算力卡口，HBM需求紧迫迭代迅速 17

高速光模块PCB持续升级，CPO方案短期影响有限 20

终端创新：巨头加码终端侧AI算力，应用落地驱动产业发展 24

混合AI有望成趋势，端侧AI价值显现 24

AI手机：软硬件生态落地，驱动换机周期 25

AIPC：硬件算力与系统级AI功能逐步完善，AIPC出货量有望快速提升 34

AI+硬件百花齐放，眼镜、耳机、音箱等产品迎来全新发展机遇 40

折叠屏：价格中枢持续下降，折叠屏迎来爆发增长阶段 41

OLED：8.6代OLED生产线加速扩产，叠层OLED新技术推出 50

智能车：智能化背景下智能座舱增量创新和智能驾驶方向成长性最佳 52

二、AI引领半导体周期，国产高端芯片亟需突破 55

处理器：高端芯片进口受限，国产供应链亟需突破 55

存储：价格因库存因素短期承压，看好2025年AI终端提振需求 57

设备及零部件：本土竞争力加强，国产化率大幅提升 59

设备：未来三年全球300mm设备支出达到4000亿，中国大陆支出占四分之一 59

零部件：本土供应能力持续提升，纷纷扩产应对国产化需求 63

材料：半导体材料复苏强劲，国产化进一步加持 65

三、投资建议 70

四、风险提示 73

图表目录

图表1：GPT-4o文本性能测试结果 8

图表2：GPT-4o视觉性能测试结果 8

图表3：OpenAIo1执行复杂推理任务的测试结果 9

图表4：国内大模型发展历程 10

图表5：微软Phi-3模型性能测试结果 11

图表6：NVIDIA产品路线规划 12

图表7：NVIDIARubin架构产品亮相 12

图表8：未来AGI算力需求约为GPT-4的1万倍 13

图表9：2nm制程比16nm功耗降低90%，性能翻倍 13

图表10：数据中心对先进制程晶圆需求的占比不断提升 13

图表11：服务器对先进制程需求将于2024年超过手机 13

图表12：台积电、英特尔、三星的2nm产能规划 14

图表13：2D与2.5D封装（下）结构示意图 14

图表14：3DwithTSV案例（HBM封装） 14

图表15：台积电CoWoS技术平台 15

图表16：台积电的SoIC示意 15

图表17：HBM结构示意图 16

图表18：HBM与DDR对比 16

图表19：全球封装市场规模及结构预测 16

图表20：三大存储原厂HBM解决方案及开发进度 17

图表21：SK海力士用于HBM的TSV工艺 18

图表22：SK海力士用于HBM的MR-MUF工艺 18

图表23：SK海力士用于MR-MUF的EMC材料 19

图表24：光模块工作原理 20

图表25：光模块基本结构 20

图表26：光模块PCB的功能分区图 21

图表27：方正科技800G光模块示意图 21

图表28：方正科技800G产品叠构及切片 21

图表29：传统可插拔与CPO/NPO方案示意图 22

图表30：传统可插拔与CPO/NPO方案信号传输路径 22

图表31：混合式AI 24

图表32：麒麟970搭配的NPU大幅提升图像识别速度 25

图表33：数量可观的AI模型可从云端分流到终端运行 25

图表34：华为麒麟970基于NPU的AI算力可实现快速识图 26

图表35：苹果NPU的AI算力支撑图库的本地计算人脸识别 26

图表36：AI手机全栈革新及生态重构 26

图表37：手机本地运行大模型实现智能对话交互 26

图表38：AI手机三星S24在云端和终端运行的AI功能对比 27

图表39：AppleIntelligence