周五了，给大家分享两个行业。一个是近期悄然反弹的复合集流体，行业逐步进入兑现阶段，2023年有望成为复合铜箔复合铜箔量产应用元年，其中Q2行业有望量产，下半年有望上车应用。二是在英伟达超预期催化下领涨市场的AI算力板块，大模型训练必须使用GPU，AI算力需求正在以超越摩尔定律的速度增长。目前大模型训练和推理时间已能看到明显缩短，这将加速推动AI应用的涌现，从而带动推理端算力弹性释放。
1、复合集流体Q2-Q3关键节点将至，订单落地+产能释放均为大概率事件（东亚前海证券）
复合集流体是一种新型集流体材料，采用夹层式结构，两侧是厚约1微米的铜材，中间一层是PET、PP或PI材质的基层薄膜。与传统集流体相比，复合集流体具有制造成本低、安全性高、兼容性强等优点，使用复合集流体的电池能量密度高、循环寿命长。
东亚前海证券指出，复合集流体行业持续推进，逐步进入兑现阶段，2023年有望成为复合铜箔复合铜箔量产应用元年，其中Q2行业有望量产，下半年有望上车应用。此前板块超跌源于新品在从0到1中节奏不会如投资者想的那般精确。在主赛道预期回暖下，细分板块从0到1，符合成长资金审美。
1）复合集流体市场潜力巨大，开启产业化元年
复合铜箔低制造成本优势显著，夹层高分子材料的使用可节省约66%的铜材，使成本相较传统箔材大幅下降。复合铜箔的产业化开发始于2015年，2022年末进入规模化量产阶段。目前至少二十余家企业处于送样阶段，其中部分企业实现小批量量产，包括重庆金美、宝明科技、光腾微纳等。产能布局持续推进，双星新材、中一科技、胜利精密、宝明科技、英联股份、璞泰来、隆扬电子、东尼电子等十余家企业均规划复合铜箔生产项目。下游方面，宁德时代、国轩高科、厦门海辰及OPPO等积极进行复合铜箔技术攻关和产业布局。
2）市场关注的关键问题探讨
①成本优势是否显著：生产成本可降44%。
在原料端，复合铜箔的铜用量仅为传统铜箔的1/3，复合铜箔的单位材料成本仅为1.1元/平米，相较于传统铜箔的3.1元/平米降幅明显。在设备端，复合铜箔所利用的设备包括磁控溅射设备、水电镀设备等。整体来看，传统铜箔和复合铜箔的生产成本分别为3.64元/平米和2.04元/平米，复合铜箔生产成本可得到有效降低。
②一步法二步法孰能胜出：各有优劣，并行发展。
3）各环节市场空间测算。
复合铜箔方面，随着渗透率持续提升及新能源车产业持续发展，测算2023-2025年全球复合铜箔市场规模分别为9.8/54.9/239.6亿元。
设备方面，测算2023-2025年全球两步法复合铜箔设备市场规模分别为为9.2/60.4/316.3亿元。
添加剂方面，若工艺路线分别为两步法、全湿法一步法化学镀，测算2025年全球复合铜箔添加剂市场规模分别为71.9亿元、119.8亿元。
靶材方面，若工艺路线分别为两步法、全磁控一步法，测算2025年全球复合铜箔靶材市场规模分别为74.7亿元、149.5亿元。
基膜方面，测算2023-2025年全球复合铜箔基膜市场规模分别为0.4/2.7/14.4亿元。
4）Q2-3关键节点将至，量产值得期待
目前，下游电池企业及整车厂都在加速测试验证中。部分领先企业已经推进到大电芯、整车测试的阶段，测试过程预计6-9个月时间，进展顺利有望在Q3-Q4完成测试。伴随复合铜箔材料稳定量产，下游客户完成电芯及整车层面测试，下半年复合集流体有望实现装车应用，实质性订单落地。
此前板块超跌源于新品在从0到1中节奏不会如投资者想的那般精确。在主赛道预期回暖下，细分板块从0到1，符合成长资金审美。Q2-3产业落地逐步实现，行情有望延续。各厂商新品发布、PP送样、Q2-Q3设备厂订单落地、材料厂订单落地+产能释放等，均为大概率事件。
2、英伟达业绩大超预期，AIGC推动感存算传需求激增（东北证券）
英伟达FY24Q1营收为71.9亿美元，同比下滑13%，non-GAAPEPS为1.09美元，同比下滑20%，但均显著超过彭博一致预期的65.2亿美元和0.92美元。公司发布下季度营收指引为107.8-112.2亿美元，大幅超过市场预期的71.8亿美元。
数据中心业务同比涨14%至42.8亿美元，环比增长18%，高于预期的39.1亿美元；
游戏营收同比下滑38%至22.4亿美元，但环比增长22%，高于预期的19.8亿美元；
汽车业务营收同比涨114%至3.0亿美元，环比增长1%，低于预期的3.1亿美元。
受优秀业绩和指引提振，公司股价在5月25 日大涨逾24.37%，AMD和台积电也受此带动，分别上涨11.16%和12%。
东北证券点评如下：
1）多方入局AI训练市场，英伟达发力推理能否再创辉煌?
英伟达的高算力GPU一直是AI训练首选，但也需注意谷歌TPU、AMDMI300及云厂商自研芯片等的强势涌入。谷歌的TPU是少数能与英伟达GPU匹敌的芯片，但面临着通用性的局限；而AMDMI300在制程、架构及算力等多方面虽向英伟达产品看齐，但较为单薄的软件生态或是其主要突围障碍。
此外，考虑到削减TCO、提升研发可控性及集成自身生态圈等效益，微软、谷歌及亚马逊等头部云厂商均在推进自研芯片的进程，或对AI芯片市场格局有所影响。推理端对算力要求比训练端低，各类芯片百花齐放，主要根据不同AI工作负载进行选择。有鉴于此，英伟达在2023GTC里也推出了多款推理端新品，并希望能在该市场复制其在训练端的成功。
2）CPU+GPU仿生人脑，或是AI计算新范式
CPU+GPU的异构集成类似人类左右脑的协同工作，近年来各大芯片厂商在此技术路线纷纷布局。英伟达在2022年推出了结合GraceCPU与HopperH100GPU的GraceHopper。其主要竞争对手AMD在23Q1重磅推出的AI训练新品MI300也采用CPU+GPU的架构，而Intel也曾在2022ISC宣布FalconShores芯片组(x86CPU+XeGPU)的推出计划。CPU+GPU的架构接近人脑信息处理流程，并能顺应多模态发展趋势，或是未来AI加速计算的主流趋势。
3）万亿美元数据中心市场向加速计算狂奔，AI行业掘金时刻到来
英伟达CEO黄仁勋提出，计算机行业正在经历加速计算和生成式AI的剧变。全球1万亿美元数据中心市场正在由通用计算向加速计算蓬勃发展，AIGC加速了这一进程。
目前各地均在积极投建数据中心，过去数据中心市场由CPU主导，未来GPU有望成为其主要工作负载。GPU是AI服务器的主要成本项。以浪潮信息的明星产品NF5688M6测算，GPU约占AI服务器价值量的70%-80%，CPU约占10%。大模型训练必须使用GPU，AI算力需求正在以超越摩尔定律的速度增长。目前大模型训练和推理时间已能看到明显缩短，这将加速推动AI应用的涌现，从而带动推理端算力弹性释放。
AI产业化的核心算力环节，包括云端算力：海光信息、寒武纪、龙芯中科；边缘端算力：瑞芯微、乐鑫科技。上游光模块产业链的长光华芯、中瓷电子。以及边缘终端传音控股。
研报来源：
1、东亚前海证券，燕楠，S1710521120001，有色金属行业深度报告：复合铜箔开启集流体变革产业元年
2、东北证券，李玖，S0550522030001，英伟达业绩大超预期，AIGC推动感存算传需求激增
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