行情回顾。本周通信行业(申万)上涨了5.53%,跑赢沪深300指数涨幅(1.95%)3.58 个百分点,跑输创业板指数涨幅(5.69%)0.17 个百分点。今年以来通信行业(申万)上涨了7.36%,跑赢沪深300 指数涨幅(-0.33%)7.00 个百分点,跑赢创业板指数涨幅(-0.81%)8.17 个百分点。本周通信行业涨幅(5.53%)在所有一级行业中排序第4,全年涨幅排序第8。本周通信行业PE-TTM 为32.63,同期沪深300 PE-TTM 为13.02,创业板指数PE-TTM 为31.91。本周通信板块涨幅前五分别为天利科技(+58.40%)、中光防雷(+47.26%)、国源科技(+44.11%)、海联金汇(+25.55%)、有方科技(+22.85%);本周通信板块跌幅前五分别为ST 鹏博士(-11.76%)、鼎通科技(-4.91%)、德科立(-4.30%)、中国电信(-1.90%)、中国移动(-1.68%)。
Marvell 投资者日指引积极,数据中心潜在市场规模预期显著增长:Marvell于6 月17 日Custom AI 投资者日披露较多信息及AI 相关趋势展望:
1)AI 芯片已进入“系统定制”阶段。Marvell 表示,定制化芯片是满足新型工作负载需求的关键,正在多个云端场景中运用。工目前作负载呈现多样化趋势,使用专用芯片在成本和性能方面具有优势。Marvell指出,相较GPU,XPU在部分工作负载中的性能表现更优。目前XPU在AI计算市场的占比约为25%,Marvell 预计该份额将随着ASIC技术演进进一步扩大。此外Marvell 自2018年起开始推进定制方向,目前已建立完整体系。从核心XPU芯片,到配套的高带宽内存(HBM)、互联控制、供电等“XPU Attach”模块,客户根据自身AI 应用需求构建专属系统。
2)2028 年数据中心潜在市场规模(TAM)预期从去年的750亿美元上调至940 亿美元,年复合增速达35%。其中两大增速最快的领域:定制计算(XPU)市场规模为400 亿美元,复合增长率(CAGR)为47%;XPU配套组件市场规模为150 亿美元,CAGR 为90%。
3)多元客户结构推动定制芯片需求扩张。除传统云计算企业(亚马逊AWS、微软Azure、谷歌、Meta)外,新型大型AI 算力自建者(xAI、Tesla 等)开始自建AI集群并推动定制芯片开发。同时,本地AI基础设施Sovereign AI成为新增应用方向,多个国家已启动相关投资计划。
4)底层技术创新奠定AI算力演进基础。2nm定制SRAM,带宽密度为市售IP 的17 倍,待机功耗降低66%。自研HBM 方案,通过Die-to-Die 互联,增加1.7 倍可用核心面积,功耗降低75%。Die-to-Die 通信,带宽密度超过10Tbps/mm,功耗低于1 pJ/bit。 CPO,将光通信集成至封装,提升远距离传输能效。这些模块构成AI 训练与推理架构扩展的核心支撑。
目前海外算力产业链已形成相对完整的闭环,自算力硬件投入到应用赋能变现已相对成熟,在此背景下北美头部科技巨头在AI领域的投资正持续加码,建议关注具备核心竞争壁垒、深度参与全球AI算力基建供应链、且在下一代高速光互联技术迭代中占据领先地位的光模块龙头企业:天孚通信、新易盛、中际旭创。同时建议关注在特定技术路线或细分领域具有优势、有望受益于行业景气扩散及国产化进程深化的标的:源杰科技、仕佳光子、德科立、太辰光。
6 月26 日晚,小米“人车家全生态”发布会中,正式发布了小米YU7、MIXFlip 2、小米平板7S Pro 12.5、小米15 Ultra 系列、Redmi K80 至尊版、K Pad、小米手环10、小米开放式耳机Pro 等。其中的小米首款AI眼镜,作为战略新品,定位“面向下一个时代的个人智能设备”。我们认为目前随着算力与模型的持续优化,端侧人工智能的进步速度呈指数级跃升,相关产品落地场景持续拓展,PC、车载、机器人、便携穿戴式设备及陪伴式机器人等均已实现广泛应用,预计未来端侧AI相关产品品类及赋能领域将进一步提升,建议关注相关产业链发展,重点推荐:广和通,建议关注:美格智能、灿勤科技。
通信行业持续跟踪公司:
运营商:重点推荐中国移动、中国电信、中国联通;光模块光器件光芯片:重 点推荐新易盛、天孚通信、中际旭创,建议关注源杰科技、仕佳光子;军工/卫星通信:重点推荐海格通信、上海瀚讯、七一二,建议关注臻镭科技、震有科技;设备商:推荐共进股份,建议关注紫光股份、中兴通讯、锐捷网络;光纤光缆:建议关注长飞光纤、亨通光电、中天科技;AIDC:推荐润泽科技,建议关注奥飞数据、光环新网、科华数据;物联网模组:重点推荐广和通,建议关注美格智能;控制器:重点推荐拓邦股份、和而泰;算力芯片:重点推荐盛科通信;射频器件:建议关注灿勤科技。
风险提示:资本开支不及预期,AI应用不及预期,国产算力发展不及预期,经济系统性风险。
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(责任编辑:张晓波 )
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