投资要点：

        AI服务器需求快速提升，GPU新品不断性能持续提升。Trendforce集邦咨询预计23年AI服务器出货量约120万台，同比+38.4%，占整体服务器出货量的比约为9%，2022~2026年AI服务器出货量CAGR将达22%，而AI芯片2023年出货量将成长46%。GPU作为数据并行处理的核心，是AI服务器的核心增量。2021英伟达在企业级GPU市场中占比91.4%，AMD占比8.5%。目前英伟达产品DGXGH200已发布，互连技术强大，算力进一步升级。5月29日，英伟达在其发布会上，正式发布最新的GH200 Grace Hopper超级芯片，以及拥有256个GH200超级芯片的NVIDIA DGX GH200超级计算机。GH200超级芯片内部集成了GraceCPU和H100 GPU，晶体管数量达2000亿个。同时，DGX GH200的AI性能算力将达到1 exaFLOPS。与DGX H100相比，DGX GH200的共享内存提升约230倍。而AMD在美国时间2023年6月13日，推出其新款AI芯片MI300系列，两款芯片分别为MI300A与MI300X，分别集成1460、1530亿个晶体管。MI300A内含13个小芯片，总共集成1460亿个晶体管，其内部包含24个Zen 4 CPU核心、1个CDNA 3图形引擎和128GB HBM3内存；而MI300X是针对大预言模型的优化版本，其内存达192GB，内存带宽为5.2TB/s，Infinity Fabric带宽为896GB/s，晶体管达1530亿个。AMD表示，与上代MI 250相比，MI300的AI性能和每瓦性能分别为MI250的8倍和5倍。MI300由13个小芯片整合而成，其中其计算部分由9个基于台积电5nm工艺制程的小芯片组成，这些小芯片包括了CPU和GPU内核。3D堆叠设计极大提升了MI 300的性能与数据吞吐量。同时，MI300两侧排列着8个合计128GB的HBM3芯片，满足其海量且高速的数据存储需求。

        性能升级带动产业革新，各环节增量不断。AI大模型等AIGC产业的升级离不开算力的底层支持，使得GPU等大算力芯片性能持续提升，带来产业链各环节增量。其中，GPU为产业链最大增量，若以每个NVIDIA H100 GPU单价4万美元测算，DGX H100的GPU价值量达32万美元；AI服务器中NAND/DRAM的数据存储需求提升3倍/8倍，且各存储龙头逐渐发力HBM，服务高性能；而在PCB方面，目前普通服务器需要6-16层板和封装基板，而AI服务器等高端服务器主板层数则达16层以上，背板层数超过20层，明确受益AI算力提升；高制程芯片设计成本与制造成本均呈现指数型的增长趋势，Chiplet等先进封装应运而生。目前以CoWoS为代表的先进封装技术产能紧缺，已成为制约GPU生产的关键环节。

        国内产业链机遇，PCB/内存接口/封测深度受益。（1）在PCB领域，沪电股份为中高端通讯板龙头，深度受益AI算力爆发；胜宏科技产品持续拓展，与优质客户共同成长；奥士康产品结构持续优化，聚焦ICT核心应用。（2）在服务器接口芯片领域，澜起科技内存接口芯片位列全球前三，持续拓展新品类；聚辰股份则深耕EEPROM+ NOR Flash，服务器端SPD稳步培育。（3）在封测领域，长电科技已是全球Top3封测龙头，先进封装切入高性能计算；通富微电亦为先进封测龙头，深度绑定GPU龙头AMD。（4）在算力映射领域，海光信息为国产CPU+DCU龙头，产品性能逐代提升；龙芯中科产品高度可控，构建自主生态；寒武纪则聚焦人工智能领域，产品实现多维布局。

        风险提示：行业发展不及预期风险；下游需求不及预期风险；竞争加剧风险。