中信证券:AI 时代的存力腾飞,HBM 与传统存储共振

中信证券:AI时代的存力腾飞,HBM与传统存储共振中信证券研报认为,在AI大模型时代云端、终端算力双重爆发的带动下,存储行业将从涨价修复周期转向技术成长共振的新周期。云端角度,HBM高带宽特性能够满足AI算力芯片高速传输需求,与AI算力规模快速扩容相辅相成,带动TSV、2.5D封装(CoWoS)需求;此外企业级内存条和SSD需求亦同步攀升。终端角度,端侧大模型落地带动SoC算力提升,内存作为算力的核心配套,对其规格、容量均提出更高的要求。对于新型存储HBM,我们建议关注布局先进封装的封测厂商、半导体设备厂商;对于传统存储DRAM/NANDFlash,我们建议关注受益DDR5渗透的内存配套芯片厂商,以及布局企业级内存模组的头部模组厂商。

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中信证券:持续看好存储芯片(HBM)等环节中期投资机会

中信证券:持续看好存储芯片(HBM)等环节中期投资机会中信证券研报认为,英伟达一季度业绩、指引均超市场预期,良好业绩表现反映全球对AI算力的持续强劲需求,料将对美股硬件&半导体相关企业中短期业绩继续形成有力支撑,但伴随AI算力下游客户结构不断扩散(从云厂商到企业、主权国家客户等),以及英伟达自身产品策略的不断优化等,从AI芯片到硬件&整机、网络设备等环节的产品形态、市场竞争结构、产业投资逻辑亦在快速变化,围绕英伟达技术路线和产业链,持续看好晶圆代工(先进制程)、存储芯片(HBM)、IT设备(AI服务器、高密度闪存)、数通设备(以太网)等环节的中期投资机会。

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中信证券:重点关注算力、存储和先进封装相关的新材料中信证券研报表示,SEMI发布最新的季度《世界晶圆厂预测报告》,预计全球半导体晶圆厂产能将在2024年增长6%,2025年增长7%达到3370万片/月。人工智能推动了对HBM需求的不断增加,预计2024和和2025年DRAM产能都将增长9%。随着全球半导体制造业的强劲增长,预计将带动半导体材料端需求的增长,建议关注AI投资主线下算力、存储和先进封装相关的新材料。

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中信建投:AI开启算力时代国产算力产业链加速中信建投研报指出,AI开启算力时代,国产算力产业链加速。AIGC引发内容生成范式革命,云端算法向大模型多模态演进,硬件基础设施成为发展基石,GPU、HBM等供应紧缺。在海外HBM产能紧缺的背景下,国产算力芯片、存储芯片迎来国产化窗口期。后摩尔时代算力需求爆发,制造工艺技术创新突破,一方面,算力急需高性价比解决方案,先进封装工艺迭代成为新的发展趋势,国内封测龙头正积极布局;另一方面,先进制程在台积电、三星电子等龙头竞争下迈入3nm时代,国产龙头也在奋力追赶。建议关注:国产GPU/CPU、先进制程代工及配套设备材料、先进封装及配套设备材料、国产DDR5及HBM。

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东吴证券:AI拉动景气度向上叠加业绩拐点,存储板块成长动能充足东吴证券3月6日研报表示,市场担心前期存储板块涨价主要系海外原厂控产导致,持续性堪忧,但公司认为下游需求逐步回暖叠加HBM新品需求及DDR5渗透率持续提升,存储板块成长动能持续接力。存储国产化势在必行,重点关注存储产业链。通过对产业链主要玩家减产动作、库存及涨价传导业绩改善观测,大厂HBM及DDR5等新品扩产明确,国产化存储产品突破、AI及下游需求回暖等持续催化,公司在当前时点看好存储涨价传导业绩反弹及AI算力存储国产主线。伴随下游AI服务器、新能源汽车等新需求及消费电子、家电、工控等多领域需求复苏催化拉动,基于产业配套及国产化替代等逻辑,公司认为存储板块重点看两条主线:1)涨价逻辑业绩反弹标的。2)HBM及AI算力存储国产化相关标的。

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中信证券:GenAI时代关注算力七大环节中信证券研报认为,GenAI模型进化日新月异,驱动算力产业链成为贯穿2024年全年的主线之一。以边际变化为考量出发点,中信证券认为:1)算力需求正在从训练端向推理端迁移;2)AI对于高速率、低成本、低功耗光互联要求不断提高,带来技术跃迁机会;3)海外算力供给受限背景下,自主趋势明确。GenAI时代,建议从行业内边际变化出发,聚焦投资核心方向和高确定性环节,建议关注算力芯片、服务器、液冷、通信网络、边缘侧AI、国产芯片、先进封装七大产业链环节。

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中信证券:持续看好AI算力层面的投资机会中信证券研报认为,本次月之暗面更新的Kimi长文本版本取得了实质性技术突破,将输入文本长度的上限提升至200万字,刷新了当前业界的最高纪录。Kimi的这一进展将引领大模型厂商掀起新一轮技术革新浪潮。长文本输入能力是实现多模态处理的关键前提,而多模态内容,尤其是视频和图像的UGC(用户生成内容),仍然是AI应用层面的核心增长点。从技术实现角度看,长文本处理主要受限于工程优化和成本控制能力。随着业界对超长文本的支持需求不断提升,预计硬件基础设施也将随之升级,以满足海量文本数据的存储和计算要求。因此,持续看好AI算力层面的投资机会,特别是在商业应用日趋成熟的背景下,推理侧算力有望迎来更大的增长空间。

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