电感:AI 在通讯、
消费电子终端的应用预计将增加使用元器件的数量、增加精密元件的比重、增加元件的单位价值量。
1) 服务器电感:一般伺服器仅升级 CPU,电感用量就会显著增加。以 Eagle Stream 升级至 Birch Stream 为例,因 CPU 功耗提升约 50%,电感用量提升约 50–70%。AI 伺服器的功耗普遍在 1000–1200W 以上,电感用量至多可较一般伺服器提升约 100%。因功耗显著提升,故 AI 伺服器的电感规格较高且平均单价较一般伺服器的高约 5 倍。AI 服务器因功耗显著提升,为改善暂态响应性能,故需新增额外的 TLVR 电感(trans inductor voltage regulator)。每台 AI 伺服器需新增额外 5–10 颗 TLVR 电感,而单价上 TLVR 电感为一般电感的 3–5 倍。
2) 智能手机电感:
5G 手机单机的电感用量约为 120~180 颗,其中,功率电感用量约为20~40 颗,相比于 4G 手机增长 30%~50%;射频电感用量约为 120 颗~160 颗,相比于 4G 手机增长约一倍。加上近年来,随着携带型电子产品与移动型电子设备中,其组件的小型、多机能、高性能、省电化等需求不断发展,搭载的电子元件就更加要求小型、薄型化且高性能化。
顺络电子:涨价的品种它都生产,该切入的领域都切入,估值也不高。寡头竞争下未来高增长是应有之义。
铂科新材:,金属软磁芯片电感以其更优异的磁饱和特性,可以更好耐受大电流,更适用于高性能 GPU,匹配 AI 服务器等高功耗、高散热需求的应用场景
英伟达 AI 芯片推理性能与功耗持续提升。根据英伟达产品路线,H100 相较于 A100 推理性能取得质的提升,同时 TDP 功耗从 400W 提升至 700W;H200 性能进一步提升,功耗与 H100 相当;计划于 2024 年发布 B100,采用 Blackwell 架构,初步评估数据表明,与现有采用 Hopper 架构的 H200 系列相比,B100 性能提升超过 100%;据 IDC 圈信息,戴尔的一位高管在财报电话会议上透露,英伟达将于 2025 年推出旗舰 AI 计算芯片B200,单张功耗可达 1000W,较 H100 提升 40%以上。H100 已采用金属软磁芯片电感方案,产业逻辑得到验证,随着 AI 芯片性能提升,预计功耗也随之提升,H200、B100、B200 等更高性能和高功耗的 AI 芯片有望进一步拉动金属软磁芯片电感需求。
大算力时代,云边端协同成为必然趋势,端侧计算需求激增。随着 5G、AI 和 IOT 时代的到来,仅靠
云计算中心集中存储、统一计算或集中式的模式已经无法满足终端设备对于时效、容量、算力的需求。云边端协同方案的出现,即将 AI 算力下沉到边缘,在靠近终端用户的边缘集群进行数据本地处理,减少数据传输成本和存储成本,提高本地算力和边缘智能,处理实时性要求高的场景需求,同时边缘侧和云端数据保持同步,云端集群提供更强大的算力支撑。在这样的算力发展趋势下,越来越多的算力需求下沉到边缘和终端,意味着会需要更多的大算力芯片,以及更多的芯片电感等元件提供算力支撑。
我们认为 AI 手机和
AI PC 是未来 AI 算力下沉的发展趋势,伴随 AI 手机&PC 算力提升和市场需求的释放,将需要更多的芯片电感提供算力支持。随着性能稳定提升、工艺更加成熟和量产规模效应带来的成本下降,即使在相比
数据中心功率较低的手机&PC 领域,金属软磁芯片电感也有望逐步替代铁氧体电感。
芯片电感需求量稳步上升,受益 AI 算力提升,服务器用芯片电感增速遥遥领先。此外,2024 AI 手机&PC 元年正式开启,未来已来,金属软磁芯片电感在手机&PC 领域潜在的应用空间同样值得期待。
麦捷科技:实力木有那么突出,盘子小抄的高,估值也高 自己玩