近期，DDR4/LPDDR4X存储芯片价格迎来大幅上涨，涨势背后是AI驱动行业需求增长与原厂减产导致的供给紧张共同作用。行业之内，AI大模型兴起，对 存储的传输速度、数据存储容量和规格技术提出更高要求。 "以存提算" 正成为破解 AI 算力瓶颈的行业共识。当前，AI 大模型的爆发式增长不仅催生了对算力的空前需求，更将存储环节推向了技术攻坚的最前沿。 与此同时，芯片科技股持续走强。 9月22日，截至发稿，芯片ETF（159995）上涨3.58%，成分股中海光信息（688041.SH）上涨11.12%，瑞芯微(603893.SH)上涨7.23%，兆易创新(603986.SH) 上涨5.48%，闻泰科技（600745.SH）上涨4.01%，澜起科技（688008.SH）上涨3.41%。 "我们对于为人工智能的长期快速发展提供可持续且充裕算力充满信心。"华为轮值董事长徐直军表示，上周华为全面披露包括AI芯片昇腾、计算芯片鲲鹏、 超节点、集群以及灵衢互联协议在内的规划以及演进时间表。 也是在上周，华泰证券科技研究组密集走访了英伟达、谷歌、台积电等AI算力产业链关键公司，意识到基于先进封装的多芯片互联技术、先进工艺代工、 ...

涉及的行业或公司 - 半导体设备行业 - 英特尔 - 英伟达 - 台积电 - AMD - ARM - ASML - 海力士 - 美光 - 中芯国际 - 华虹半导体 - 长鑫存储 - 北方华创 - 中微公司 - Oracle - 中际旭创 - Lam Research - Tokyo Electron - 联发科 - 华为 - 百度 - 阿里 核心观点和论据 英特尔与英伟达合作的影响 - 英特尔CPU整合英伟达GPU 增加1.5亿台移动PC收入[1][2] - 服务器领域CPU和GPU互联提升数据中心性能[1][2] - 对AMD和ARM造成负面影响 AMD在数据中心市场份额受冲击 ARM因Windows over ARM生态受挫而受损[9] - 联发科服务器芯片合作项目可能受损[9] - 设备商股票如ASML大涨 ASML股价从800多美元上涨至900多美元[1][10] - 台积电影响中性 增加NVIDIA GPU订单但减少英特尔订单[11] 2025年全球半导体设备市场展望 - 中国市场2025年上半年下降1% 国产化率提升5%至20%[3][6] - 海外市场上半年增长47% 受AI算力投资驱动 下半年增速降至3%[3][4] - 中芯国际 华虹半导体 长鑫存储大规模融资 设备投资尚未明显回升 预计2026年上半年启动新一轮资本支出[3][14] - 全球芯片设计公司收入增长18% 英伟达贡献一半增速同比增长56%[12] - IDM和foundry资本开支同比增长24% 中国区资本开支下降9%[3][12] - 台积电占整体资本开支比例扩大至25.6%[3][12] - 英特尔二季度资本开支下降38%从35亿美元降至21亿美元[13] AI产业链发展趋势 - 依赖高速互联 先进工艺和近存计算三项核心技术[5] - 光模块受益于高速互联技术 中际旭创等公司受益 台积电推动co-packaged optics平台预计2027年成为主流[5] - 台积电对高性能EUV采购意愿下降 ASML业绩可能逊色于Lam Research和Tokyo Electron[5] - 海力士和美光在HBM领域领先 3D存储带来新增长点[1][5] 中国与海外半导体设备股表现 - 中国设备股上半年总体下降1% 下半年预期略好 北方华创 中微公司等具备长期投资价值 有望三年内翻倍[6][15] - 海外设备股上半年增长47% 下半年增速降至3%[4][6] - 海外设备公司在中国市场占比约30% 北方华创全球第六大设备公司 中国市场客户下降9%对其有影响 未来有望升至全球第三或第四[15] - 光刻机以外产品领域中国企业有机会实现替代[15] Oracle资本开支及影响 - Oracle加杠杆增加资本开支 推动相关硬件及软件供应商发展 促进IT基础设施创新与升级[8] 未来资本开支计划与投资时机 - 大规模资本开支预计2026年启动 中芯国际 华虹半导体 长鑫存储融资后启动投资[3][14] - 当前或未来一两个季度是布局设备股的时机 半导体投资处于周期底部 终端需求增长较快[3][14][17] - 中国区2025年上半年下降至下半年持平 2026年上升 海外设备投资从2025年上半年高峰回落至下半年持平[17] 全球设备投资周期与股票影响 - 英特尔与英伟达合作利好设备股 对台积电影响中性 对大部分设计公司不利[17] - 如果英特尔恢复投资 设备股有3%以上上涨空间[17] 其他重要内容 - 中国AI芯片领域包括华为 百度 阿里等互联网公司自研部门及独立第三方芯片设计公司积极投入研发与生产 计算芯片增长超过100% 对先进工艺产能需求旺盛[13] - 中国市场不必担心国家支持力度 AI芯片逐步成型[16] - 海外市场主要由台积电主导资本开支 波峰波谷明显[16]

AI芯片与半导体设备 - AI芯片驱动先进逻辑半导体设备订单增长强劲 上半年两大龙头订单同比增长40% [1] - 先进封装技术可实现更高密度互连 被视为下一代封装技术核心 [1] AI计算平台发展 - 英伟达Rubin CPX降低Token生成成本 有望极大刺激AI应用总需求 [1] - 新产品将随AI工作负载整体增长而持续强劲增长 [1] 计算架构变革 - AI终端崛起或打破传统"计算"与"存储"分离架构 [1] - "存算一体"或"近存计算"有望走向台前 带动相应设备/材料需求 [1]

纪要涉及的公司 瑞芯微、兆易创新 纪要提到的核心观点和论据 瑞芯微芯片产品优势及市场竞争力 - **旗舰芯片 RK3,588 及 3,688**：采用 8 大核 + 4 小核 CPU 架构和 Magi GPU，NPU 算力达 32T，性能领先，应用于智能座舱、边缘计算等领域，3,688 在 CPU、GPU、NPU 及带宽方面达行业最高水平[2][14] - **182X 系列芯片**：全球首款 3D 堆叠协处理器，内置 DDR 内存，支持 3B 和 7B 模型，在 AI 计算和加速方面高效，端到端响应延时最低至 0.1 秒，性能优于英伟达 Orin Nano/NX[2][9] - **下一代 1,860 系列**：算力将达 60 - 80T，带宽超 1TB，支持 UCIE 直连，定位于端侧跑 1.5B 到 13B 模型，提升高端算力市场竞争力[2][12] - **RV1,126B 芯片**：4K 视觉处理器芯片，搭载四核 A53 CPU 和 3T 算力的 NPU，内置 8GB 内存，支持两臂参数端侧大模型，应用于机器视觉领域[4] - **RK3,572 芯片**：中阶处理器芯片，是 RK3,576 的 cost down 版本，预计主打下沉市场，售价低至 10 美金以内，市场规模和容量将大幅提升[4] - **33,668 芯片**：中档定位产品，制程优于前代 3,588，CPU、GPU、NPU 性能出色，在国内无直接对标对象，竞争海外品牌[16][17] 兆易创新定制化 DRAM 产品优势及市场前景 - **产品优势**：定制化 DRAM 产品具备稀缺性和稳定性，有更高效的数据传输能力，适用于 AI 场景终端设备，与瑞芯微新架构结合实现卓越性能[7][8][24] - **市场前景**：预计市场空间可达 100 亿美金规模，兆易创新份额保守估计超过一半[3] Hybrid bonding 技术优势及应用前景 - **技术优势**：显著增加单位面积连接点数量，提升信息传输频宽，降低延时和功耗[20][21] - **应用前景**：成为半导体封装重要发展方向，HBM 未来会采用该工艺，但目前因良率问题尚未广泛应用[22][23] 存储产品价格变化及对公司影响 - **价格变化**：8GB DRAM 单颗料号合约价三季度上涨 70% - 80%，低功耗 DRAM 产品三季度涨幅 38% - 68%[26][27] - **对公司影响**：存储涨价将显著带来公司利润弹性，兆易创新将受益，预计四季度盈利性高于三季度[26][27] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **瑞芯微开发者大会**：参会人数超 4,000 人，是公司历史上规模最大的一次，展示新品并介绍产品参数及与海外竞品性能对比，增强产业信心，对二级市场产生积极影响[5][6] - **兆易创新股价回调原因**：港股上市压制以及二季度业绩增长有限，因合约价上涨幅度有限与现货价上涨存在时间错位[25]

报告公司投资评级 - 买入（维持）[1] 报告的核心观点 - 下游市场需求回暖，公司营收净利双增长，上调2025/2026年盈利预测并新增2027年盈利预测，维持“买入”评级 [4] 根据相关目录分别进行总结 公司概况 - 2025年4月28日，当前股价115.20元，一年最高最低147.56/64.13元，总市值765.00亿元，流通市值763.76亿元，总股本6.64亿股，流通股本6.63亿股，近3个月换手率199.7% [1] 财务数据 - 2024年，公司实现营收73.56亿元，yoy+27.69%，归母净利润11.03亿元，yoy+584.21%；2025年Q1公司实现营收19.09亿元，yoy+17.32%，qoq+11.88%，归母净利润2.35亿元，yoy+14.57%，qoq - 13.24%，毛利率为37.44%，同比小幅回落0.7pct [4] - 预计2025 - 2027年将分别实现营业收入95/117/144亿元，实现归母净利润16.9/21.6/26.9亿元，以4月28日市值计算，对应2025 - 2027年PE分别为44/35/28倍 [4] - 2023 - 2027年营业收入分别为57.61/73.56/94.78/116.64/143.77亿元，YOY分别为 - 29.1%/27.7%/28.8%/23.1%/23.3%；归母净利润分别为1.61/11.03/16.92/21.55/26.87亿元，YOY分别为 - 92.2%/584.2%/53.5%/27.4%/24.6% [7] 业务分析 - 存储芯片方面，NOR Flash在多领域较快增长，2024年Serial NOR Flash市占率全球第二，未来将在AI眼镜等领域发力；DRAM产品营收及出货量同比翻倍增长，新产品DDR4 8Gb导入良好，正在推进LPDDR5研发，LPDDR4预计2025年下半年贡献收入 [5] - MCU方面，2025年以来收入增长强劲，未来将把握国产替代和端侧AI发展机遇；新产品H75E集成高性能M7内核MCU和EtherCAT，G5系列产品适用于机器人小型化场景 [5] - 近存计算有望成端侧设备发展趋势，公司背靠合肥长鑫，DRAM供应能力稳健，设立子公司投资创新技术领域，有望把握该趋势 [5]

文章核心观点 - DeepSeek激活端侧AI新周期，推动AI应用普及，其开源模式和低成本特点降低AI硬件创业门槛，优化后的蒸馏技术使更多模型能部署在端侧，降低企业成本，增强用户体验；看好AI SoC芯片受益于算法平权带来的端侧AI硬件增长、端侧算力需求升级推动的ASP增长，以及国产龙头SoC公司的成长之路 [1] 开源模式+推理成本降低 - AI硬件创新过去的参与者包括智能手机大厂、互联网大厂、智能硬件创新企业和传统硬件厂商；DeepSeek - R1的蒸馏模型开源降低AI应用门槛，促进技术传播和应用，预计后续各类厂商将发布更多深度应用功能，端侧AI将呈现百花齐放态势 [6] - DeepSeek通过算法与硬件的协同创新显著降低AI应用成本，采用多种方法降低单任务对芯片算力的需求及推理能耗；DeepSeek - R1的推理成本远低于ChatGPT - o1，能用低成本训练出高效模型，推动尖端AI技术成为普惠型生产力工具 [7] 蒸馏技术提升端侧推理性能 - 模型端侧部署有安全性高、低延时等优势，但过去受算力、功耗等因素制约；蒸馏模型更小、计算效率更高，适合在资源受限环境中部署；DeepSeek的蒸馏过程创新性地引入“链式思考”，使小模型不仅继承推理能力，在推理效率和资源占用方面也有优势 [9] - DeepSeek开源两个660B模型的同时，蒸馏出6个小模型并开源，部分小模型在多项能力上可对标OpenAI o1 - mini，DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B在AIME 2024基准测试中表现优于其他开源模型；不同规格模型有不同适用场景，1.5B / 7B / 8B适用于本地轻量级任务，14B / 32B能应对复杂任务，70B / 671B面向大规模云端推理场景 [10][13] AI+汽车电子 座舱先行，智驾有望深度融合 - 自DeepSeek发布开源模型，国内车企在智能座舱和智能驾驶方面积极探索，目前应用场景主要集中在智能座舱，旨在提升人机交互体验；智能驾驶领域有望深度受益，但进程相对较慢，因DeepSeek是大语言模型，自动驾驶通常用垂直大模型，两者有效转变是车企需思考的问题 [14] 硬件预埋，国产汽车芯片开启高速增长 - DeepSeek推动智驾/智舱普及，硬件预埋促使汽车芯片进入高速增长阶段；自动驾驶技术迭代迅速，汽车行业进入软件定义汽车时代，硬件预埋可收集数据训练大模型并通过OTA升级推送更优算法，国产车企今年底前有望跟进升规升配，汽车芯片未来3年有望保持高景气 [15][16] - DeepSeek提升车端端到端大模型性能，让更多中低端车型部署端侧模型，利好国产平价芯片；大模型用于智驾面临线控底盘挑战，DeepSeek的模型优化思路和蒸馏技术可提升车载端到端模型性能，降低智能驾驶对高算力硬件的依赖，有助于国产智驾SoC发挥优势 [17][18] - 数据的重要性日益凸显，后进入者有望借助DeepSeek实现追赶，看好头部车企产业链；DeepSeek大模型开源推动“算法平权”，缩短车企间时间差距，数据重要性愈发突出；国产大模型突破有望提升国产车企竞争力与话语权，国产芯片市场份额有望提升，二者有望形成良性循环 [20][23] AI+消费电子 智能硬件百花齐放，端侧AI SoC迎东风 - DeepSeek具备低成本、高性能优势，能赋能AI应用终端硬件设备；其先进的模型压缩与蒸馏技术可蒸馏出小参数模型，克服端侧部署难题，适配多种应用终端的嵌入式芯片；DeepSeek运用多模态融合技术和场景化AI模型，实现自然交互和定制化服务 [25] - 智能手机方面，国内多家手机厂商接入DeepSeek，带来AI问答等功能，用户可通过自定义唤醒词激活手机AI助手；中兴努比亚Z70 Ultra全尺寸内嵌“满血”DeepSeek - R1，实现系统级交互整合和与智能穿戴设备互联；DeepSeek推出手机应用程序，具备多项AI功能 [26] - AI眼镜方面，产业界看好其成为实现更综合功能的硬件载体，目前主要依赖云平台调用大模型；随着技术成熟，从云到端的推理优化链条有望完善；DeepSeek优化多模态交互能力，提供便捷用户体验，新增深度思考能力，拓展应用场景 [28][29] - AI耳机方面，DeepSeek通过端侧语音模型和多模态交互优化，重新定义无屏交互体验；增强深度搜索与逻辑分析能力，新增情感交互与健康监测功能 [31] - 智能家电方面，DeepSeek提升智能交互精准度与自然度，增强家电自主学习和个性化服务能力；新增场景化智能服务，建立多模态数据辅助动态决策机制，打破人机壁垒实现自然交互体验 [32] - AI玩具方面，DeepSeek赋予AI玩具自然流畅的语言交互与智能学习能力，提供个性化陪伴和寓教于乐体验；实现多模态感知与情感陪伴，打造个性化学习方案 [34] 算力提升成为共识，近存计算呼之欲出 - 消费电子领域AI SoC芯片升级侧重于AI算力提升，NPU模块从旗舰产品选配变为标配，且算力迭代大幅增长；量产产品RK3588具备6Tops端侧算力，可支持主流参数级别的模型部署 [35] - 智能硬件对响应速度要求高，低延时需求凸显；端侧应用对算力需求日益增长，为加快数据传输，业内存储厂商针对端侧算力提出近存计算解决方案；看好片内DRAM提升端侧延时表现 [36][37] 本地产业链优势、长尾市场竞争宽松，看好国产细分龙头充分受益 - 大模型推动下端侧AI应用百花齐放，长尾应用市场竞争格局宽松，海外大厂在细分赛道精力不集中、产品迭代慢、服务质量差，看好国产SoC厂商凭借先发优势和垂直深度赢得市场份额 [38] - 产业链上游有成熟的国产多模态大模型，中游有各类SoC芯片和强大的模组组装产业链，下游有紧密合作的终端品牌；看好大模型提升终端品牌竞争力，国产芯片有望从中受益 [38]