算力的提升是人工智能发展的基石
ChatGPT的面世将人工智能大模型这一概念引入更多人的视野，大模型具有“可以实现众多场景通用、泛化和规模化复制”等特性，将成为AI规模应用的重要途径。人工智能大模型优化演进以人工智能数据中心的建设、CPU、AI计算加速芯片、数据中心存储等硬件的性能优化为基础。
人工智能计算中心建设快速推进，CPU、GPU、闪存等半导体硬件的性能优化是数据中心“计算提速”的基石
服务器在数据中心硬件成本中的占比约为70%，CPU、GPU、存储三个模块的芯片成本在更高性能的服务器中成本占比达50%-80%。IDC发布的报告显示，2021年我国AI服务器支出规模同比增长44.5%，是近年来我国投资的重点方向，国内AI服务器的渗透率呈稳步提升趋势，会带动底层硬件产品的需求稳定增长。我们预计2023/2024/2025应用AI服务器领域的X86CPU芯片出货量为72.55万片/90.05万片/108.61万片；2023年国内市场规模预计为43.53亿美元，年同比增长约为34.4%。2023/2024/2025年国内AI加速芯片市场规模为43.37/58.72/76.42亿美元，市场规模年同比增速分别为36.3%/35.4%/30.1%。
数据中心存储领域，全闪存存储将取代传统硬盘存储成为数据中心存储主力，优化数据存储容量及应用效率；同时降低数据中心能耗，实现绿色节能。
投资建议
2023年数字化建设在多领域稳步推进，为产业链发展带来新动能，预期提振多种半导体硬件的市场需求，带动大数据中心的建设加速。建议关注数字经济发展为传感器、CPU、GPU等领域带来的需求增量。汽车智能化渗透率提升及出口增长驱动板块需求稳步增长，建议关注车规级MOSFET及SIC功率器件的国产化进程。中长期，人工智能技术的落地商用将持续增多，人工智能技术的发展以算力资源的扩充、CPU&GPU处理速度、存储器及接口芯片等半导体硬件性能的提升为基础，建议关注Chiplet及先进封装，新型存储等先进技术的发展。建议持续关注半导体行业，维持行业增持评级。
风险提示
新产品商用化进程不及预期；市场需求不振；技术研发不及预期；宏观政策变化不及预期。