文章核心观点 - 英伟达推出Rubin CPX专用预填充加速器 解决AI推理中预填充和解码阶段硬件需求矛盾 通过专用硬件设计显著降低成本并提升效率[1][2][3] - 第三代Oberon架构机架采用无电缆设计和全液冷方案 实现更高计算密度和散热能力[8][9][10] - 行业竞争格局可能被重塑 竞争对手面临更大压力 GDDR7需求可能爆发[13][15][16] AI推理硬件需求矛盾 - AI大模型推理存在预填充(prefill)和解码(decode)阶段硬件需求矛盾：预填充阶段需要高计算能力但内存带宽需求低 解码阶段需要高内存带宽但计算需求低[2][3] - 通用GPU方案导致资源浪费：预填充阶段HBM内存带宽利用率仅0.7% 解码阶段计算能力过剩[3][7] - 专用硬件解决方案可提升效率：预填充阶段每小时浪费TCO从R200的0.9美元降至CPX的0.16美元[6][7] Rubin CPX配置特点 - 采用GDDR7替代HBM：内存带宽从R200的20.5TB/s降至2TB/s 但成本降低80%[4][6] - 封装和连接简化：从CoWoS封装改为FC-BGA SerDes速率从224G降至64G(PCIe Gen6)[4][5] - 成本效益显著提升：BOM成本仅为R200的25% 但提供60%计算能力[6] - 内存利用率优化：带宽利用率从0.7%提升至4.2% 容量浪费从286GB降至123GB[7] Oberon机架架构升级 - 无电缆设计：采用Amphenol板对板连接器和PCB中板 消除飞线故障点[9] - 计算密度提升：单个计算托盘容纳4个R200 GPU+8个Rubin CPX+2个Vera CPU 整机架达396个计算和网络芯片[9] - 全液冷散热方案：功率预算达370kW 采用三明治设计共享液冷冷板 支持7040W托盘功率[10] - 灵活扩展能力：支持单独添加VR CPX机架通过InfiniBand/以太网连接 可调整预填充与解码比例[12] 行业竞争影响 - AMD面临压力：MI400机架19.8TB/s带宽被R200的20.5TB/s超越 需重新规划产品路线[13] - 云计算厂商受冲击：谷歌TPU需开发专用预填充芯片 AWS Trainium3机架需额外设计EFA侧机架[13] - 定制ASIC公司处境困难：在硬件专用化趋势下可能被成本压制[13] - GDDR7需求增长：三星因产能充足获得大订单 SK海力士和美光因专注HBM产能受限[15][16] 产业链变化 - PCB价值量提升：每GPU的PCB价值从GB200的400美元升至VR200的900美元[21] - 中层板需求增加：每个NVL144需18个中层板 采用44层PTH PCB[20] - 液冷系统需求扩张：每颗CPX芯片需配冷板 同时拉动转接头、CDU和管路需求[22] 未来发展方向 - 可能推出解码专用芯片：减少计算能力 增加内存带宽 进一步优化能效[14] - 硬件专用化趋势加速：预填充和解码阶段可能分别采用不同专用芯片[14]

甲骨文AI云收入指引 - 甲骨文给出未来5年AI云收入指引：2026年180亿美元、2027年320亿美元、2028年730亿美元、2029年1140亿美元[2] - 到2030年AI云收入预计再翻8倍[3] - 4550亿美元未执行订单为未来3-5年收入提供强力保障[3] - 未执行订单增长主要来自与OpenAI、xAI、Meta等公司的AI云基础设施合同[5] 海外云服务提供商资本开支与业绩 - Alphabet第二季度总收入964亿美元（同比+14%）、净收入282亿美元（同比+19%），2025年资本开支指引850亿美元用于AI基础设施[8] - Meta第二季度总收入475亿美元（同比+22%）、净收入183亿美元（同比+36%），2025年资本开支指引660亿-720亿美元用于AI服务器[8] - Microsoft第四财季总收入764.4亿美元（同比+18%）、净收入272亿美元（同比+24%），2025年资本开支指引800亿美元用于AI数据中心[8] 谷歌TPU出货量与价格分析 - 2025年TPU预计出货250万片：Q1 50万片、Q2 55万片、Q3 70万片、Q4 75万片[16] - V5系列占比76%（190万片），其中V5E 120万片、V5P 70万片；V6系列占比24%（60万片）[16] - 2026年TPU预计出货超300万片（同比+20%），V5系列80万片（V5E 30万片、V5P 50万片）、V6系列160万片、V7系列60万片（V7E 50万片、V7P 10万片）[19][20] - 2025年平均售价约4500美元，2026年预计升至4500-5000美元（涨幅约10%）[18] - 具体型号定价：V5E 3000美元、V5P 6000美元、V6E 4000美元、V6P 8000美元[19] - 2026年TPU营收预计150-160亿美元（同比+33%-42%）[21] 自研AI芯片竞争格局 - 海外云服务提供商自研AI芯片迭代激进（如AWS、谷歌、Meta每年迭代一次），国内昇腾910B和寒武纪590为几年前产品[8][10] - 2026年自研芯片出货量预估：博通TPU v7p+v8p 274.6万颗（收入257亿美元）、Meta MTIA v3 113万颗（收入29.4亿美元）、Trainium 3 81.3万颗（收入17.5亿美元）[13] 供应链与技术演进 - 谷歌TPU供应链中博通占比70%，联发科负责20%-30%后端生产（V7系列）[22] - 引入联发科目的为降本及分散供应链风险[22] - 芯片工艺持续升级（5nm/4nm→3nm/2nm），预计每年价格下降超5%[21]

文章核心观点 - 液冷龙头Y在海外业务特别是与Meta和天弘科技的合作中实现快速增长 并通过与英伟达等科技巨头的合作在液冷产业链中占据重要地位 公司通过全链条布局和早期介入策略在竞争中保持优势 并计划进一步拓展海外市场和新技术应用 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11] 与Meta和天弘的合作 - Meta未来两年多在液冷相关领域需求预计8-9亿美元 其中纯液冷整柜需求约占1/4 [2] - 天弘科技作为Meta集成商 自身交换机整柜液冷需求达30-40亿元人民币 [2] - 液冷龙头Y通过天弘科技间接向Meta供货 现阶段是天弘科技唯一对接供应商 [2][3] - 协议至少覆盖两年周期 液冷龙头Y保底年供货额不低于10亿元人民币 目标份额为200个柜子 [3] - Meta年需求约三四亿美元 折算人民币约二三十亿元 加上天弘科技自身需求 总额确定在30多亿人民币 [3] - 天弘科技还与Google和亚马逊等客户有合作 预计2026年起带来更多订单 [3] 与英伟达的合作 - 液冷龙头Y部分接头产品已供给广达等集成商 并进入英伟达供应商名录 [6] - 针对英伟达新项目如manifold NPQD接头和CDU取得初步进展 NPQD接头已小批量供货 CDU进入名录但未实际供货 [6] - NVL72的manifold价值约7800-8200美元 加上接头总价值约2.5万美元 [7] - 冷板产品针对GB300芯片 单块价格240-260美元 108块总价值约2.8万美元 [7] - 预计2026年液冷龙头Y在英伟达CDU manifold和冷板市场占有率将达x%以上 [7] - 液冷龙头Y液冷业务净利率约xx% 其中接头和CDU更高 冷板稍低 [7] 公司规划 - 2026年公司海外营收目标达到XX亿 平均毛利率预期在40%以上 [8] - 英伟达Rubin架构推进可能重塑液冷市场 但CDU和接头仍不可或缺 [8] - GB300芯片100%采用液冷 GB200约75% 国内华为昇腾系列已使用液冷 [8] - 在昇腾服务器中 CDU份额超过xx% Manifold份额超过xx% 快接头及冷板在x%左右 [9] - 国内液冷产品毛利比海外低15个百分点 [10] - 液冷龙头Y在液冷应用项目中累计总容量达1.5-1.6GW 位居国内前列 [11] - 计划深化与Meta Google亚马逊的合作 2026年天弘科技液冷交换机需求将大幅增长 [11] 市场竞争与技术门槛 - 液冷龙头YCDU产品与维谛 Cool Master等巨头竞争 [6] - 冷板和CDU技术门槛主要在生产管控如良品率 而非核心设计 [11] - 液冷龙头Y通过自建工厂确保质量 与台系厂商差距主要在市场份额而非技术 [11] - 国内液冷市场竞争激烈 但液冷龙头Y凭借全链条布局保持领先 [11]

文章核心观点 - 文章对GB200和GB300的液冷系统价值量进行详细拆解和对比 重点分析冷板 快接头 软管 Manifold和柜外液冷等组件的成本变化 并讨论供应链从封闭转向多元化的趋势 特别提及英维克通过二级供应商策略参与市场竞争 [2][3][4] 冷板价值量分析 - B200采用3合一大冷板 覆盖2个GPU和1个CPU 单价650-680美元 GB300改用每芯片对应小冷板 单价降至240-250美元 但数量翻倍 计算机部分冷板数量变为3倍 交换机部分保持9块不变 [6] - GB200冷板总价值量为29250美元（650美元×45块） GB300为31770美元（240美元×108块 + 650美元×9块） [7] 柜内液冷组件价值量 - B300快接头数量增至252+18对 较B200的126+18对翻倍 B200快接头单价45美元/对 B300因定制NVUQB03规格涨至55美元/对 并附带软管 [7] - Manifold成本保持稳定 约28000美元/柜 软管成本从B200的1200美元/柜增至B300的1800美元/柜 [8][9] - GB200柜内液冷总价值量35680美元（45美元×144对 + 28000美元 + 1200美元） GB300为44650美元（55美元×270对 + 28000美元 + 1800美元） [10] 柜外液冷与供应商变化 - 柜外液冷以132KW总功耗为基础 维谛提供1350KW CDU覆盖8台柜子 价值量约75万美元/柜 未来Rubin288可能采用浸没+冷板方案 增加氟化液需求并推升成本 [10] - GB200时代柜外液冷由维谛主导 GB300引入5-6家供应商 包括维谛 施耐德 Nvent 宝德 Cooler Master和台达 供应链从封闭转向多元化 [11] - 冷板供应商从GB200的AVC和双鸿变为GB300以Cooler Master为主力 AVC 双鸿和宝德参与 GB300要求冷板以模组形式直接交付客户 Cooler Master部分冷板由英维克代工 AVC部分由同飞代工 快接头由川环供应 强瑞技术送样 [12] 英维克的战略与行业趋势 - 英维克冷板样品通过英伟达性能测试但被广达 鸿卡阻 后转为与Cooler Master合作担任二级供应商 避免直接竞争 [13] - 英维克CDU技术全国领先 同时发展ASIC和交换机液冷 交换机液冷方案与服务器趋同 NVL72 Switch预计全面转向液冷 [13] - 英伟达推动供应链本土化和多元化 国内企业面临机会但需竞争份额 [12]

文章核心观点 - 英伟达GB200已进入稳定交付期 NVL72每周可生成约1000个机柜 三季度产能将进一步加速 GB300将逐步上量[2] - 重点分析GB200与GB300液冷系统价值量差异 包括冷板数量变化、供应商体系调整及关键组件价格对比[2][21] 液冷系统组件构成 - 液冷服务器机柜包含集流管(Manifold)、冷却分配单元(CDU)、泵(Pump)、水箱(Water Tank)、板式换热器(Plate Heat Exchanger)及冷却塔(Cooling Tower)[5][6][8][9] - 冷却液通过左侧集流管(蓝色)输送低温液体 右侧集流管(红色)回收高温液体[7][9] - 快接头(Quick Disconnects)用于连接软管 蓝色软管输送低温冷却液 红色软管输出高温冷却液[17] GB200与GB300架构差异 - GB200采用18个compute tray和9个switch tray架构 每个compute tray含4个GB200(两颗Bianca板卡)[15][16] - GB200冷板设计为1个CPU+2个GPU对应一块大冷板 GB300改为每个芯片独立对应一块小冷板[16][22] - GB200需45块大冷板(36块计算+9块交换) GB300需117块冷板(108块小计算板+9块大交换板)[22] 冷板价值量与供应商体系 - GB200大冷板单价650美元 GB300小冷板单价240美元[23] - GB200冷板供应商以AVC主导(超55%) 双鸿占25%-30% Cooler Master为第三供应商[24] - GB300冷板供应商体系变革 Cooler Master成主供应商(超55%) AVC退居第二 双鸿份额降至不足5%[25] - GB300冷板需预先集成软管与快接头 由Cooler Master联合英维克等大陆厂商代工生产[25] 其他液冷组件价值量 - 软管价格：GB200为1200美元/柜 GB300上涨至1800-2000美元/柜[26] - 集流管价格：GB200与GB300均维持28000-30000美元/柜[26] - 快接头数量：GB200共144个(126计算+18交换) GB300增至270个(252计算+18交换)[27] - 快接头价格：GB200为45美元/对 GB300略升至55美元/对[28] - GB300快接头方案升级为NVUQD 供应商从欧美企业转向Cooler Master/AVC/富士达等 英维克参与产能补充[29] CDU供应商模式与毛利率 - GB200的CDU采用授权认证模式 仅维谛获得认证[30] - GB300取消认证 改为方案设计合作模式 台达/宝德/Cooler Master/维谛共同供应[30] - 液冷组件毛利率：CDU超50% 冷板/集流管/快接头等均超30%[30]

AI服务器产业链拆解 - 高盛对AI服务器产业链进行拆解但覆盖公司不全[2] - 产业链追踪重点包括华为昇腾和英伟达两大体系[2] 训练环节核心组件 - 高速线缆供应商：飞腾(6088 HK)、金信诺(300252 SZ)、沃尔核材(002130 SZ)、时代电气(1729 HK)[5] - 全系统集成商：神达电脑(3706 TW)、紫光股份(000938 SZ)、工业富联(601138 SS)等11家企业[5] - 散热系统供应商：奇宏科技(3017 TW)、台达电子(2308 TW)、建准电机(2421 TW)[5] - 图形处理器模块由工业富联(601138 SS)提供[5] - 机架供应商包括勤诚兴业(8210 TW)、鸿海/鸿栢科技(2317 TW)等4家[5] - PCB/HDI供应商：深南电路(002916 SZ)、臻鼎科技(4958 TW)等6家台股及A股企业[5] - GPU插座由飞腾(6088 HK)供应[5] 数据中心交换设备 - CPU供应商：联发科(2454 TW)、超威半导体、海光信息(688041 SS)等5家[8] - GPU/ASIC供应商：寒武纪(688256 SS)、华为、英伟达(NVDA)等10家国内外企业[8] 机架系统组成 - PCB供应商与训练环节高度重叠包括深南电路(002916 SZ)等5家[11] - 液冷系统供应商：锐捷网络(301165 SZ)、紫光股份(000938 SZ)、华为[11] - 光模块供应商：中际旭创(300308 SZ)、新易盛(300502 SZ)等11家跨国企业[11] - 以太网交换芯片供应商：中兴通讯(0763 HK/000063 SZ)、博通(AVGO)等6家[11] - 高速线缆供应商：立讯精密(002475 SZ)、兆龙互连(300913 SZ)[11] - 全系统供应商新增启碁科技(6285 TW)、思科(CSCO)等9家企业[11] - BMC芯片由信骅科技(5274 TWO)独家供应[11] 园区网络交换 - 全系统供应商包括工业富联(601138 SS)、鸿海/鸿栢科技(2317 TW)等7家[12] - 液冷系统供应商：英维克(002837 SZ)、申菱环境(301018 SZ)、高澜股份(300499 SZ)[12] - 导轨套件供应商：金禄科技(2059 TW)、富士达(6805 TW)、Repon(6584 TWO)[12] - 光学连接器由藤仓(5803 T)供应[12] - 液冷系统细分： - 冷板供应商：奇宏科技(3017 TW)、Auras(3324 TWO)等6家[12] - 歧管供应商：奇宏科技(3017 TW)、Auras(3324 TWO)等4家[12] - 冷却分配单元供应商：奇宏科技(3017 TW)、台达电子(2308 TW)等6家[12] - 快速断开装置供应商：富士达(6805 TW)、鸿海/鸿栢科技(2317 TW)等6家[12]

文章核心观点 - PCB行业处于黄金时代 受AI算力需求驱动 行业景气周期起点 未来三年需求保持强劲 [4][13] - 台湾PCB钻孔设备大厂营收有望创历史新高 订单火爆 产能满负荷 计划扩建 [4][5][6] - 高端CCD背钻机毛利率高达70-80% 技术附加值高 自主研发数控系统是核心竞争力 [7][8][9] - 大陆和台湾厂商凭借快速响应和自主技术优势 有望超越外资主导供应链 [10][11][13] PCB行业 - 42家大陆上市PCB企业上半年总收入突破1200亿元 全部实现盈利 同比增长25-30% [4] - AI算力迅猛需求和服务器市场稳步增长是行业热潮背后推手 [4] - 头部PCB厂商扩产热情高涨 中小厂商需求预计陆续爆发 [4] 产品与订单 - 产品线包括普通机械钻孔机(约50万元) 高端CCD背钻机(160-180万元) 成型机(45-50万元) [5] - 2025年1-8月出货超过1800台设备 同比增长约三倍 在手订单约800台 [5] - 交期排到2026年3月 月产能约400台 年产能近4800台 工厂满负荷运转 [5][6] - 客户包括鹏鼎控股(订购约3000台) 建鼎(600台) 沪电股份 深南电路等头部厂商 [5] 利润与定价 - 普通机械钻孔机毛利率30-40% CCD背钻机毛利率70-80% [7] - 大族数控CCD背钻机定价130-140万元 普通钻机约48万元 [7] - 德国Schmoll背钻机约200多万元(30-40万美元) 普通钻机70-80万元 [7] - 付款方式要求30%定金 30%出货款 40%安装后款 [7] 供应链挑战 - 主轴供应紧张 主要依赖昊志和西风供应商 昊志优先供应大族数控 [8] - 主轴占设备成本1/5至1/8 每台设备需6只主轴 每只约1万元 [8] - 核心部件包括线轨(上银 NSK) 线性马达(三菱 东元 富士) 自主研发数控系统 [8] - 数控系统由清华博士团队开发 大族依赖德国西博迈亚系统 [8] 技术方面 - AI驱动高阶HDI板需求暴增 对钻孔精度要求极高 [9] - CCD背钻机通过镜头扫描板面 结合算法精确定位 每块板扫描需5-30分钟 [9] - 高阶HDI板难点在于定位精度和控深 对设备控制系统算力要求极高 [9] - 数控系统是核心竞争力 同行无法复刻其精度 [9] 竞争格局 - 市场由德国Schmoll 日本日立 大族数控 维嘉数控和东台主导 [10] - 大族在普通钻机市占率40-50% 高端CCD背钻市占率仅5-10% [10] - 公司在背钻技术上略超Schmoll 得益于自主研发控制系统 [10] - 外资厂商年产仅700-1000台 交期长达1-2年 [10] 下游与全球趋势 - 下游需求来自AI算力和服务器 客户包括英伟达 微软 亚马逊和华为 [11] - 美国关税推高促使PCB厂商向越南 马来西亚 泰国转移 [11] - 大陆和台湾设备商凭借更短交期抢占市场 [11] 设备寿命与产线配置 - Schmoll和公司产品使用寿命10-15年 大族产品寿命5-8年 [12] - 高阶HDI产线需5台机械钻配1台背钻 月产1万平方米需20-30台机械钻和1-2台背钻 [12] - 性能达标旧机械钻可复用 但背钻机必须新增 [12] 未来展望 - AI算力持续需求推动高阶HDI板普及 制程复杂化带来设备需求激增 [13] - 头部厂商扩产热潮将扩散至中小厂商 市场需求进一步放大 [13] - 大陆和台湾厂商快速反应能力与自主技术优势有望主导供应链 [13]

中国AI GPU行业发展现状 - 中国国内AI GPU出货量取决于中芯国际7nm工艺产能和良率、云服务提供商采购策略、NVIDIA B40芯片性能价格、AI资本支出扩张四个关键因素[3] - DeepSeek V3.1模型支持新一代国产AI芯片并采用UE8M0 FP8新精度参数提升计算效率 中国信通院测试通过华为/寒武纪/昆仑/海光/MetaX等国产芯片[3] - 上海计划2027年实现数据中心芯片70%本土设计或生产 阿里巴巴开发采用本土代工厂的新AI芯片[4] 国产AI芯片性能对比 - 华为Ascend 910C性能领先：FP8算力达1600 TFLOPS 采用SMIC 7nm工艺 配备128GB HBM2e内存和3200GB/s带宽[9] - 主流国产AI芯片参数对比：寒武纪MLU590达512 TFLOPS FP8算力 海光Deep Compute III达392 TFLOPS FP8算力[9] - 国产芯片仍存在性能差距：小规模AI开发者偏好NVIDIA H20因软件支持和集群性能更优[8] 半导体设备进口与本土化进展 - 2025年7月半导体设备进口额34亿美元同比增长14% 三个月移动平均增速从6月2%反弹至10%[10] - 大摩将2025年中国晶圆厂设备支出预测从-12%上调至-3% 总规模达1090亿美元[10] - 半导体设备进口来源变化：美国/荷兰/韩国/日本YTD分别下降25%/21%/1%/2% 新加坡增长11%[10] 半导体自给率提升趋势 - 中国半导体自给率从2023年20%提升至2024年24% 预计2027年达30%[11] - 内存领域自给率显著提升：DRAM从2023年8%升至2024年18% NAND从19%升至27%[12] - 逻辑半导体自给率进展：GPU从2023年24%升至2024年34% 图像传感器从55%升至76%[12] 市场表现与行业动态 - 寒武纪2024年销售指导50-70亿人民币 中值较彭博共识低11% 库存小幅下降2%[8] - 东芯股票自7月26日砺算发布G100系列GPU后暴涨216% 同期CSI 300指数仅涨10%[8] - NVIDIA可能为中国推出Blackwell世代产品 RTX Pro 6000D系统无需额外许可主要用于推理[8]

大厂算力卡采购 - 某CSP大厂A2025年采购预算达1400亿人民币 其中CPU部分约500亿 GPU部分超900亿[3] - 海外采购预算超500亿 原计划85%-90%采购NVIDIA高端产品 但因供货延迟 部分份额转向AMD的MI350方案[3] - 国内采购预算超400亿 受政策影响 NVIDIA产品实际采购额从计划超200亿降至60-70亿 H20新增订单审批困难[4] - 大厂采购策略转向性价比选项或等待政策明朗 采购谨慎度提升[4] 柜式方案趋势 - NVIDIA柜式方案在推理需求背景下价值凸显 未来2-3年推理需求可能达训练需求的10倍[5] - B30为32卡整机方案 GB30为72卡方案 B30预计2025年Q3流片 Q4送样[5] - 若中美关税谈判进展顺利 B30和G30采购金额预计160-200亿 但审批难度大[5] - GPU芯片交付逐步转向柜式方案 国产厂商存在跟进机会[5] 国产芯片现状 - 寒武纪2025年预计获大厂A采购12-13万张芯片 单卡价格约7万元 预算80亿 GPU部分金额占比50-60亿[6] - 寒武纪业绩与采购量直接关联 此前传闻20-30万张采购不现实[6] - 690芯片性能参数达800以上 但2025年内难交付 不会成为明年业绩主力[6] - 昆仑芯上半年营收20多亿 全年目标50亿 获大厂B 移动 比亚迪等订单[7] - 沐曦C550测试效果一般 天数8150处于尝试阶段 国产芯片公司积极拓展云服务[7] GPU信创政策 - 2025年7月三部委牵头核对GPU信创名录 40多家企业参与测试 30多家为新面孔[8] - 信创名录纳入GPU后 国资企业设备更新需求将释放 国产芯片获政策利好[8] - 寒武纪 昇腾等厂商有望从政府和国资获得更多订单[8] 云服务生态建设 - 2025年寒武纪 昇腾将作为火山引擎资源对外出租 百度昆仑芯同步开放云服务[9] - 云厂商通过出租消化过剩算力 服务互联网公司和高校 形成正循环生态[9] - 阿里和百度2025年云营收预期乐观 政策推动下采购与出租协同发展[9]

文章核心观点 - 高速背板线模组在华为昇腾产业链中价值量最高 远超光模块和液冷等热门环节[2] - 华丰科技作为高速连接器龙头 是昇腾产业链核心供应商 同时获得华为哈勃投资持股2.95%[4][10] - 公司新增阿里等互联网客户订单 开启第二增长曲线 市场空间显著扩大[6][19] 高速背板线模组市场预测 - 2025-2027年昇腾服务器高速背板线模组市场空间合计分别为45亿元 63亿元 136.5亿元[3] - 同期利润空间分别为9亿元 12.6亿元 27.3亿元 净利率保持20%[3] - 基于30倍PE测算 对应市值容量分别为270亿元 378亿元 819亿元[3] 其他产业链环节市场空间 - 服务器液冷市场空间2025-2027年分别为21.6亿元 50.4亿元 129.6亿元[3] - 交换机代工市场空间同期分别为6.56亿元 39.38亿元 153.13亿元[3] - Drmos+多相市场空间同期分别为6.25亿元 10亿元 22.5亿元[3] - 光模块市场空间同期分别为11.61亿元 23.22亿元 58.05亿元[3] 华丰科技业务布局 - 通讯领域：高速背板连接器覆盖16Gbps-224Gbps速率 获华为/浪潮/超聚变批量订单[12] - 防务领域：军用112G高速连接器达国际水平 供货航天科工/中国电科等龙头企业[13] - 工业领域：新能源汽车高压线束供货上汽通用五菱/比亚迪 轨道交通连接器配套中国中车[14][15] 公司业绩表现 - 2023年上半年营收11.05亿元 超2022年全年10.92亿元 同比增幅128.26%[16] - 归母净利润1.51亿元创历史最佳 销售净利率和ROE达历史峰值[16] - 通讯业务高速线模组产能释放 工业业务高压连接器收入增约40%[16] 产能与客户进展 - 二季度高速线模组产能较一季度翻倍 三季度持续推进设备调试[17] - 阿里项目下半年放量 预计贡献数千万元至1亿元收入[16][18] - 当前量产产品支持112G传输（实际以56G为主） 下一代产品将实现224G传输[18] 市场空间重估 - 按华为昇腾80万颗芯片出货测算 对应60万套线模组 市场空间60亿元[6] - 华丰科技产能规划达2万套/月（三班倒可达3万套/月） 预计明年华为方向出货40万套[6] - 阿里方向预计贡献2-3亿元利润 后续字节/百度等互联网客户合作持续推进[6][18]