投资策略报告|电子证券研究报告电子行业 2024 年中期策略：AI 的裂变时刻，算、连、存踏浪而行

核心观点：

AI 的裂变时刻，英伟达 GB200 新产品周期开启。全球 AI 的裂变时刻，产业链日新月异百花齐放。Scaling Law 规模定律下，大模型参数量、数据、算力呈现指数级增长。英伟达的 GPU 产品为算力核心，在 AI加速芯片市场一马当先。服务器 ODM、PCB、网络交换机、存储等产业链核心环节龙头厂商踏浪而行，伴随大客户和终端需求共同成长。

北美云厂商 CAPEX 持续上修，训练、推理需求驱动算力持续高增长。

英伟达发布全新 Blackwell 架构 GPU，GB200 超级芯片大幅提升性能及能耗表现，开启新一轮产品周期。

算力：GB200 NVL72 的 TCO 优势突出，ODM 竞争格局变化。数据中心的 TCO 问题是云厂商考虑是否建设新集群和建设集群大小的重要考虑因素。英伟达布局机柜级解决方案 GB200 NVL72，有利于大幅降低 AI 集群的 TCO 和能耗。GB200 按照整机柜形式出货对 ODM厂商提出更高要求，带来 ODM 竞争格局变化，利好能够提供完整 AI服务器解决方案的 ODM 厂商。

连接 1：PCB 价值量持续提升，HDI 占比显著增加。AI 服务器 PCB性能提升，单机价值量持续增长。由于其优越性能，HDI 在 AI 服务器PCB 中占比提升。GB200 中 PCB 用量及规格同步提升，驱动整机 PCB 价值量大幅增长。据测算，GB200 NVL72 中单 GPU 的 PCB 总价值量增加 34%~117%，单 GPU 的 HDI 板价值量增加 233%~452%。

连接 2：集群规模指数级增长，交换机量价齐升。大模型对分布式并行训练有更强的诉求，带动 GPU 集群规模指数级增长，从万卡到十万卡，再到百万卡集群。海内外大厂积极推进大规模 GPU 集群搭建，而大规模 GPU 集群需要交换机的交换容量和交换速率提升，进而提升交换芯片及交换机 PCB 板的价值量，交换机将迎来量价齐升的机遇期。

存储：HBM 规格持续升级，国产 HBM 亟待突破。大模型的参数量指数级增长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，容量及带宽持续迭代升级。HBM 对于 GPU 的推理性能至关重要。HBM 产业链目前主要以海外厂商为主，作为 AI算力芯片的核心升级点，国产 HBM 产业链亟待突破。

投资建议。AI 的裂变时刻，英伟达 GB200 新产品周期开启，算、连、存踏浪而行。算力方面，建议关注受益竞争格局变化的 ODM 厂商；连接方面，建议关注量价齐升的 PCB 和交换机；存储方面，建议关注国产 HBM 亟待突破的产业链相关厂商。

风险提示。行业周期波动风险。AI 行业发展不及预期风险。新技术进展不及预期风险。

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