我们认为AI预训练大模型对算力的需求将推动先进封装技术与数据中心建设的进一步发展：一、等预训练大模型对算力需求极大，亟需先进封装打破摩尔定律的限制，并将加速数据中心的建设。二、及其3D封装技术将极大加速单位面积下晶体管密度的提升，以满足算力需求，因此带来的高通量散热需求，将推动先进封装与热管理材料的进一步革新，建议重点关注热管理材料、先进封装领域的产业升级。三、高算力需求推动数据中心建设与冷却系统更新迭代，看好含氟冷却液的国产化应用加速。
▍AI预训练大模型对算力需求大幅提升。
以模型为例，其预训练与推理都需要高强度并行计算的支持。目前已使用万张GPU的超级计算机来训练，且我们预计随模型迭代，参数数量以指数级增长。目前已经因为算力紧缺不得不暂停新用户注册与Plus会员购买。极高的算力缺口下，芯片技术发展与计算中心建设将进一步提速。
▍技术有望打破摩尔定律，关注封装材料革新。
由于物理规律的限制，制程带来的算力进步已经放缓。先进封装技术可以提高单位面积晶体管密度并降低成本，被视为打破摩尔定律的技术。但由于及其3D堆叠技术带来单位面积下晶体管密度的大幅提高，芯片的热管理与封装材料都需要进一步的迭代以满足高通量散热的需求。
▍数据中心建设有望加速，含氟冷却液需求放量。
据预测，全球数据总量将从2019年的41ZB，提升至2025年的175ZB。叠加AI预训练搭模型的需求，数据中心建设将进入快速增长期。数据中心高度耗能，但根据中国信通院等，2018年其中43％被浪费在非计算产生的散热耗能上。我们预计伴随浸没式液冷的持续推广，数据中心的散热耗能将大幅降低，其中含氟冷却液有望凭借低PUE值打开应用空间。我们预计至2025年其空间有望超过60亿元，伴随3M比利时工厂停产，国内企业的积极扩产有望精准卡位。
▍终端应用升级，2030年全球热管理材料市场空间有望突破300亿。
我们预计随消费电子设备、新能源汽车的轻量化、高端化，以及5G的持续建设，单位体积电子设备上的散热需求将进一步提高，相关的导热、散热以及封装材料需求有望持续打开。我们测算，2030年全球热管理材料市场空间有望达347亿，国内企业有望受益于市场增长以及国产化替代加速。
▍风险因素：
产业化进展不及预期；新技术持续迭代；产品认证进展不及预期；宏观经济下滑，需求不及预期。
▍投资策略。
我们认为AI预训练大模型对算力的需求及对数据中心建设的推动，将带动上游相关导热、散热材料的需求放量：1）先进封装技术与消费电子高端化预计均将带来单位面积下散热能力的提高，重点关注先进封装与热管理材料的升级迭代。2）预计数据中心的持续建设与冷却系统迭代将带动上游冷却液放量，看好含氟冷却液的国产化应用加速。
本文源自券商研报精选
相关文章
