AI关键词“OpenAI入局算力、Sora与RTX-AI”

春节期间，全球AI热点涌现，利好频出。OpenAI带头执行AI芯片投资计划并发布文生视频新品Sora，英伟达正式发布此前已经有所展示的AI本地部署RAG工具Chat with RTX，谷歌更新Gemini至1.5版本。

OpenAI宏伟投资计划，剑指改革全球半导体。据华尔街日报消息，OpenAI正在打造全球芯片供应链，来彻底重塑全球半导体行业，Altman一直在关注AI芯片的供需问题，2018年，Altman个人投资了一家AI芯片初创公司Rain Neuromorphics，2019年，OpenAI花费5100万美元购买Rain的芯片；去年11月，Altman为一家代号为“Tigris”的芯片企业寻求数十亿美元的资金。我们认为，从远期来看，算力需求或持续超出我们的想象，如果仅依靠台积电的先进制程产能进行供应，或难以满足未来AI用户持续增长带来的供应缺口，而另起炉灶，构建一套由OpenAI自己领导的算力产业链，当下来看是OpenAI切入基础设施领域的可行方案。

文生视频大模型Sora横空出世，其能够理解并呈现物理定律，影视动画行业的颠覆性时刻到来。Sora虽然仍旧使用Transformer架构和基于扩散模型，但最大变化在于其能够在生成的视频中展现出火焰反光、物体运动惯性等自然界规律；同时相较于其他扩散模型，视频可以保持相当高的稳定性和一致性，因此，Sora呈现的AI视频给用户一种连续性强、符合逻辑、具有一定观赏性的感觉。最重要的是，Sora依旧符合AI缩尺律（Scaling Law），OpenAI在技术文档中说明，随着训练计算量的增加，样本质量明显提高，进一步佐证了多模态时代，算力需求将成为最核心的瓶颈之一。

Gemini 1.5将实现大模型最大的上下文窗口。相较于Gemini 1.0，1.5最主要的改进是处理大文件的能力，Gemini 1.5 Pro每次可以处理100万个token，结合原生多模态能力，其可以一次性处理大量信息，例如1小时的视频、11小时的音频、超过3万行（或70万个单词）的代码。Gemini基于MoE（Mixture-of-Experts）专家网络，根据给定的输入，MoE模型将选择性地激活其神经网络中最相关的专家路径，从而极大提高模型效率。

Chat with RTX——AI助理的一小步，边缘推理的一大步。该工具可以使用Mistral、Llama 2等开源模型，帮助用户阅读文档/视频并通过检索增强生成（RAG）总结文件内容，全程由本地RTX显卡进行推理。我们认为，边缘推理是AI触及广大潜在用户的“毛细血管”，世界经济论坛在最近的一份报告中预测，能够离线运行生成式AI模型的设备将“大幅增长”，其中包括个人电脑、智能手机、物联网设备等，原因在于，本地模型不仅更加私密，而且与云托管模型相比，本地模型的延迟更低，成本效益更高。

总结来看，近期的AI行业新闻，在模型层面各家激战正酣，同时在Scaling Law不断应验的事实下，我们此前对算力需求充分乐观的观点将持续被验证，AI算力有望继2023年后，继续成为新一年的热门投资方向。

2月22日（下周四）早6:00英伟达将公布上季度财报，建议密切关注。

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。

算力调优/调度/租赁：恒为科技、思特奇、中科金财、东方材料、博睿数据、中贝通信、中科曙光、中国移动、中国联通、中国电信。

算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、沪电股份、寒武纪。

液冷：英维克、申菱环境、高澜股份、佳力图。

边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。

卫星通信：中国卫通、中国卫星、震有科技、华力创通、电科芯片、海格通信。

风险提示：AI发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。

一、投资策略：依旧是AI

本周建议关注：

算力——

光通信：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、腾景科技、光库科技、光迅科技、德科立、联特科技、华工科技、源杰科技、剑桥科技、铭普光磁。

算力调优/调度/租赁：恒为科技、思特奇、中科金财、东方材料、博睿数据、中贝通信、中科曙光、中国移动、中国联通、中国电信。

算力设备：中兴通讯、紫光股份、锐捷网络、盛科通信、菲菱科思、工业富联、寒武纪。

云算力：光环新网、奥飞数据、数据港、润泽科技、科华数据。

液冷：英维克、申菱环境、高澜股份、佳力图。

边缘算力承载平台：美格智能、广和通、移远通信。

卫星通信：三大运营商、中国卫通、中国卫星、震有科技、华力创通、电科芯片、海格通信。

数据要素——

运营商：中国电信、中国移动、中国联通。

数据可视化：浩瀚深度、恒为科技、中新赛克。

BOSS 系统：亚信科技、天源迪科、东方国信。

本周观点变化：

春节期间，全球AI行业重磅动态不断，各家新品相继公布，大模型竞争或正步入白热化阶段。进一步细究，我们认为，大模型缩放定律依旧有效，也就是说，AI的性能表现，与计算量、模型参数量和数据规模依旧相关，大模型无论朝何种方向进化，背后的算力需求都是持续增长的。

回想2023年的春节前后，因ChatGPT的出现，让市场于节后聚焦AI，在Q1-Q2实现了最佳的超额收益。而在24年春节前，市场原本对于AI的预期在于业绩兑现度相对较高，本身想象空间并未打开。随着过去一周春节假期全球AI“频放大招”，市场关注点再次回到AI上，有望在节后再掀AI浪潮。我们建议继续重点配置A股算力相关标的，并适当提升风险偏好，节前超跌的AI应用类标的也可以关注。

二、行情回顾：通信板块表现上涨，光通信表现最佳

春节前（2024年2月5日-2024年2月8日）大盘收于2866点。各行情指标从好到坏依次为：创业板综>中小板综>万得全A(除金融，石油石化)>沪深300>万得全A>上证综指。通信板块上涨，表现劣于大盘。

从细分行业指数看，光通信、量子通信、卫星通信导航、区块链分别上涨10.4%、7.9%、7.2%、4.29%，表现优于通信行业平均水平；通信设备、移动互联、物联网分别上涨4.0%、2.5%、1.7%，运营商、云计算分别下跌0.5%、1.3%，表现劣于通信行业平均水平。

本周受益央企概念，长江通信上涨26.54%，领涨板块。受益光通信概念，新易盛上涨20.66%，受益国企概念，广电运通上涨18.46%，受益超跌反弹，光环新网上涨17.76%、信维通信上涨17.49%。

三、周专题：AI关键词“OpenAI入局算力、Sora与RTX-AI”

春节期间，全球AI热点涌现，利好频出。OpenAI带头执行AI芯片投资计划并发布文生视频新品Sora，英伟达正式发布此前已经有所展示的AI本地部署RAG工具Chat with RTX，谷歌更新Gemini至1.5版本。

OpenAI宏伟投资计划，剑指改革全球半导体。据华尔街日报消息，OpenAI正在打造全球芯片供应链，来彻底重塑全球半导体行业，Altman一直在关注AI芯片的供需问题，2018年，Altman个人投资了一家AI芯片初创公司Rain Neuromorphics，2019年，OpenAI花费5100万美元购买Rain的芯片；去年11月，Altman为一家代号为“Tigris”的芯片企业寻求数十亿美元的资金。我们认为，从远期来看，算力需求或持续超出我们的想象，如果仅依靠台积电的先进制程产能进行供应，或难以满足未来AI用户持续增长带来的供应缺口，而另起炉灶，构建一套由OpenAI自己领导的算力产业链，当下来看是OpenAI切入基础设施领域的可行方案。

文生视频大模型Sora横空出世，其能够理解物理定律，影视动画行业的颠覆性时刻到来。Sora使用Transformer架构，基于扩散模型，能够理解火焰反光、物体运动惯性等自然界规律，同时相较于其他扩散模型，可以保持相当高的稳定性和一致性，因此，Sora呈现的AI视频给用户一种连续性强、符合逻辑、具有一定观赏性的感觉。最重要的是，Sora依旧符合AI缩尺律（Scaling Law），OpenAI在技术文档中说明，随着训练计算量的增加，样本质量明显提高，进一步佐证了多模态时代，算力需求的上限依旧难以想象。

Gemini 1.5将实现大模型最大的上下文窗口。相较于Gemini 1.0，1.5最主要的改进是处理大文件的能力，Gemini 1.0 Pro模型能够处理3.2万个token（约2万个单词），相比之下， Gemini 1.5 Pro每次可以处理100万个token，结合原生多模态能力，其可以一次性处理大量信息，例如1小时的视频、11小时的音频、超过3万行（或70万个单词）的代码。Gemini基于MoE（Mixture-of-Experts）专家网络，根据给定的输入，MoE模型将选择性地激活其神经网络中最相关的专家路径，从而极大提高模型效率。

Chat with RTX——AI助理的一小步，边缘推理的一大步。该工具可以使用Mistral、Llama 2等开源模型，帮助用户阅读文档/视频并通过检索增强生成（RAG）总结文件内容，全程由本地RTX显卡进行推理。我们认为，边缘推理是AI触及广大潜在用户的“毛细血管”，世界经济论坛在最近的一份报告中预测，能够离线运行生成式AI模型的设备将“大幅增长”，其中包括个人电脑、智能手机、物联网设备等，原因在于，本地模型不仅更加私密，而且与云托管模型相比，本地模型的延迟更低，成本效益更高。

四、苹果展示AI新模型MGIE，可一句话精修图片

C114讯苹果公司近日发布了名为“MGIE”的新型开源人工智能模型，它可以根据自然语言指令编辑图像。MGIE 的全称是 MLLM-Guided Image Editing，利用多模态大型语言模型（MLLM）解释用户指令并执行像素级操作。MGIE 可以理解用户下达的自然语言命令，进行 Photoshop 风格的修改、全局照片优化和局部编辑等操作。苹果公司和加州大学圣巴巴拉分校研究人员合作，在 2024 年国际学习表征会议（ICLR）上发表 MGIE 相关研究成果，而 ICLR 是人工智能研究的顶级会议之一。

MLLM 是一种强大的人工智能模型，可以同时处理文本和图像，从而增强基于指令的图像编辑能力。MLLMs 在跨模态理解和视觉感知响应生成方面表现出卓越的能力，但尚未广泛应用于图像编辑任务。MGIE 通过两种方式将 MLLMs 集成到图像编辑过程中：首先，它使用 MLLMs 从用户输入中推导出富有表现力的指令。这些指令简洁明了，为编辑过程提供了明确的指导。例如，当输入“让天空更蓝”时，MGIE 可以生成“将天空区域的饱和度提高 20%”的指令。

其次，它使用 MLLM 生成视觉想象力，即所需编辑的潜在表征。这一表征捕捉了编辑的本质，可用于指导像素级操作。MGIE 采用了一种新颖的端到端训练方案，可联合优化指令推导、视觉想象和图像编辑模块。MGIE 可以处理各种编辑情况，从简单的颜色调整到复杂的对象操作。该模型还可以根据用户的偏好执行全局和局部编辑。MGIE 的部分特性和功能包括：基于指令的表达式编辑：

• MGIE 可以生成简洁明了的说明，有效指导编辑过程。这不仅能提高编辑质量，还能增强用户的整体体验。

• Photoshop 风格修改：MGIE 可以执行常见的 Photoshop 风格编辑，如裁剪、调整大小、旋转、翻转和添加滤镜。该模型还可以应用更高级的编辑，如更改背景、添加或删除对象以及混合图像。

• 全局照片优化：MGIE 可以优化照片的整体质量，如亮度、对比度、清晰度和色彩平衡。该模型还能应用素描、绘画和漫画等艺术效果。

• 局部编辑：MGIE 可以编辑图像中的特定区域或对象，如脸部、眼睛、头发、衣服和配饰。模型还可以修改这些区域或对象的属性，如形状、大小、颜色、纹理和风格。

五、盘点光器件行业2023：AI引爆技术变革，市值翻倍屡见不鲜

C114讯 以ChatGPT为代表的人工智能大模型无疑是2023年的最热话题之一，与AI相关的产业链都享受到了红利。英伟达的GPU一卡难求，看似“不起眼”的光器件和模块行业也得到了资本市场的热捧，股价疯涨，市值飙升。

过去这一年，根据光通信行业知名市场机构LightCounting多次表示，2023年这一市场整体是下行趋势，主要是需求不足，库存高企，不过全球范围掀起的人工智能“军备竞赛”，点燃了400G、800G等高速模块的需求，让市场趋于平稳。

AI之外，我们也看到了过去这一年，我国光器件、模块、芯片等厂商在持续获得市场份额的同时，综合实力也在不断增强。这一年，光器件行业延续多年的并购整合，资本运作仍在持续，呈现“有人回归，有人离场”的态势。

AI引爆技术变革

人工智能大模型最直观是带来了对算力的澎湃需求，数据中心流量进一步升级，客户对访问算力中心尤其是智算中心的需求更高了，要求网络具备更高吞吐量、更低时延、更确定性等能力。光模块作为数据中心网络中的关键桥梁，在人工智能时代实现了100G-400G-800G三级跳跃，800G成为宠儿。国内头部光模块厂商中，旭创科技凭借800G产品的良好订单和市场份额，成为为数不多净利润增长的厂商，另一个龙头Coherent也是受益于800G，实现业绩增长。对于2024年的市场，LightCounting认为将主要集中在与人工智能相关的基础设施上，这些产品的需求增长预计将远远超过传统电信和企业网络等其他领域的需求。光器件和模块市场的大部分增长将来自800G光模块的销售。

综合实力不断增强

在过去的十年里，中国的光器件和模块供应商逐渐在全球市场上获得份额。从在太网光模块市场占据主导地位，到FTTx和无线前传等较小细分市场几乎都是中国供应商。LightCounting指出，多非中国供应商相继退出光模块市场，因为他们无法与中国供应商竞争。回首2023年，光器件和模块行业在AI的驱动下好不热闹，国内厂商也受益于这一轮周期，综合实力不断增强。展望2024年，AI大模型仍是光器件和模块的主要市场机遇，国内厂商要做的是紧跟技术发展趋势，加快光器件和模块，特别是光芯片技术创新。

六、复盘2023中国物联网发展：5G RedCap为行业注入新动力

C114讯 自2022年正式迈入“物超人”时代后，整个2023年，我国在物联网新型基础设施建设、业务发展等方面继续取得显著成效。工信部最新统计数据显示，2023年1-11月我国三家基础电信企业发展蜂窝物联网终端用户23.12亿户，比上年末净增46772万户，占移动网终端连接数的比重达57.3％。与此同时，物联网业务收入同比增长22.7％，成为拉动通信行业增长的生力军。

5G RedCap无疑是2023年中国物联网市场当之无愧的“大明星”。这不仅体现在其在各大论坛活动上的话题热议程度，更体现在运营商、网络设备商、终端厂商等各方在技术试验方面的积极进展当中。经过过去一年的发展，可以说5G RedCap产业链已经基本成熟，规模商用条件已经具备。继引领全球NB-IoT部署之后，中国在5G RedCap发展方面继续保持领先地位。

我国物联网市场进一步走深走实

根据八部委联合印发《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023年）》，目标到2023年底，在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施，社会现代化治理、产业数字化转型和民生消费升级的基础更加稳固。其中提到，推动物联网与5G、人工智能、区块链、大数据、IPv6等技术深度融合应用取得产业化突破，物联网连接数突破20亿。

在政策指导和行业积极推进下，我国已建成了全球规模最大的移动物联网。2023年物联网连接数实现了三年行动计划目标。在此基础上，物联网技术正深入赋能各类行业应用。工信部数据显示，截至2023年8月末，应用于公共服务、车联网、智慧零售、智慧家居的物联网终端规模已分别达7亿、4.4亿、3.2亿、2.4亿户。“5G+物联网”是过去一年中国物联网市场发展的重要驱动力。截至11月末，我国5G基站建成数量达到328.2万个。在5G的加持下，围绕“连接+算力+能力”的物联网新技术发展正如火如荼，新感知、新通信、新计算等5G+物联网新技术，正在挖掘新的场景与可能性。

工业和信息化部副部长徐晓兰在2023世界物联网博览会上指出，新一轮科技革命和产业变革深入发展，物联网、人工智能等数字技术与实体经济深度融合，万物智联的时代正加速到来。《2022-2023中国物联网发展年度报告》则写到，中国物联网市场进一步走深走实，技术融合、跨界应用持续深入。中国蜂窝物联网终端用户数量约占全球七成，物联网安全与应用国际标准研制取得新进展，智能物联网、绿色物联网等成为行业关注新方向。预计2023年底我国物联网市场规模超过3.9万亿元，技术融合、跨界应用等态势愈加鲜明。

根据IDC预测，2027年中国物联网支出规模将趋近3000亿美元，位居全球第一，占全球物联网总投资规模的1/4左右。此外，中国物联网IT支出以13.2%的五年复合年增长率稳定增长，增速超过全球平均水平。IDC表示，从行业的角度来看，在五年预测期内，制造业、政府、公共事业、专业服务和零售均为中国物联网支出主要的终端用户，其用户合计占比接近中国物联网支出的七成。与制造业相关的应用场景生产资产管理将成为未来几年物联网市场最大的投资方向。

RedCap补足中速率技术拼图

当整个科技圈因生成式AI陷入集体狂欢时，RedCap则成为了2023年“物联网圈”的当红明星。在NB-IoT、LTE Cat.1、LTE Cat.4蜂窝物联网技术已趋于成熟，且在国内每年拥有上亿连接的增长规模的背景下，瞄准5G物联网中速率版图的RedCap生态系统在过去一年迅速壮大，并为整体中国物联网市场发展注入了新的活力。

作为专为物联需求设计的技术，RedCap有两项核心指标，一是大幅降低5G终端的通信模块成本，预计不高于现有4G终端；二是降低5G终端通信功耗，预计可比4G终端低20%。同时，RedCap仍然支持网络切片、5G LAN、高精度授时、uRLLC等行业增强特性。行业预计，工业、电力、视频、车联网等是RedCap的典型应用场景。

需要看到的是，RedCap技术在发展初期面临着产业链不成熟、产品成本高、客户接受度低等问题，而参考以往NB-IoT、4G Cat1等典型移动物联技术的发展经验，快速形成市场规模是解决这些问题的关键。市场研究公司Omdia资深分析师杨光指出，RedCap在全球市场的商业成功在很大程度上取决于中国的大规模采用，中国三大电信运营商都已部署了全国性的5G SA网络，这为5G RedCap的商用推出奠定了坚实的基础。

事实上，过去一年，我国运营商在推动RedCap发展上非常积极。

例如，中国移动成立了6支RedCap产业链编队，完成业界首批RedCap技术试验，并率先完成5家网络主设备厂商规模试验，在电力、安防、工业等多场景完成首批业务试点，同时携手产业链十余家合作伙伴发布5G RedCap“1+5+5”创新示范之城；中国联通在MWC23上发布了全球首款RedCap商用模组，实现了端侧降本、功耗优化与端网差异化能力植入，后又发布了布2款OpenCPU模组及4款行业终端，同时也在去年发布了“中国联通5G RedCap十大首商用之城”；中国电信从9月开始组织5大设备商在广东、浙江、河南、贵州和上海等试点开展基于共建共享四频协同5G RedCap现场测试和验证外场试点，验证了5G RedCap在现网的功能和性能。

截至目前，中国电信运营商已经部署了全球规模最大的5G和NB-IoT网络。杨光认为，如果中国运营商能够广泛部署5G RedCap技术，将会显著促进5G RedCap生态系统的发展。中国市场的巨大规模和多样化应用可以帮助行业降低5G RedCap的成本，并刺激基于该技术的创新。同时，在中国的部署将提高5G RedCap在全球市场的竞争力，吸引更多行业参与者加入5G RedCap生态系统。

行业下游：厂商几家欢喜几家愁

根据市场研究机构Counterpoint Research发布的报告，2022年全球蜂窝物联网模组出货量年同比增长14%，达到有史以来最高水平。不过，2023年的全球蜂窝物联网模组市场陷入增长停滞，第一季度全球蜂窝物联模块出货量同比持平，到了第三季度，出货量则同比下降2%。其中，物联网模组全球龙头企业移远通信继续维持第一排名（市场份额占比32.6%），不过其第三季度出货量出现下降。同时，广和通（7.3%）和中国移动（7.2%）实现了正增长。

2022年，领头羊移远通信一骑绝尘，营收跑赢行业平均增速，净利润增幅达到惊人的73.94%。而在2023年8月，移远通信发布2023年半年度财报，该公司陷入罕见亏损状态。2023年上半年度，移远通信净利润-1.15亿元，较上年同期下降141.70%。移远通信表示，业绩下滑主要系受到全球经济环境、市场景气度等因素影响，公司所处物联网行业下游需求尚未完全恢复，加之公司布局新业务新产品线带来的前期投入成本费用较上年同期增加所致。

与此同时，广和通2023年半年度报告则显示，该公司在2023年上半年实现营业收入38.65亿元，比去年同期增长 59.87%，实现归属于母公司所有者的净利润3.03亿元，同比增长48.53%。广和通表示，报告期内公司业绩变化的主要因素为持续加大研发投入和产品布局、提高市场拓展广度和深度，构建全球营销体系、提升全面质量管理能力。同时，公司持续对重点行业投入资源进行深度拓展，在车载前装、FWA 等垂直行业获得较好的市场成效。广和通市场副总裁朱涛接受C114采访时谈到，整个市场仍将保持高位运行，未来在5G RedCap以及更多新兴技术引领下，模组行业依然前景广阔。同时，在传统优势领域之外，广和通强烈看好AI技术的发展前景，并结合自身优势和市场状态，选择在边缘侧、终端侧突破。

从芯片厂商来看，国内蜂窝物联网芯片头部企业芯翼信息科技2022年跃居到了整个NB-IoT芯片赛道出货量的第一名。2023年6月，芯翼信息科技产品总监陈峰在接受C114采访时表示，在稳固NB-IoT市场地位的同时，这家芯片企业也在加大对于中低速场景下LTE-Cat.1产品线的投入，并已推出多款商用产品。陈峰指出，目前RedCap芯片市场有两种做法，一种是从5G到RedCap，是从高到低去做，做减法；还有一种是从LTE加上RedCap，是从低往高做，做加法。而芯翼信息科技判断，尽管眼下前LTE-Cat.1市场厮杀非常激烈，整个市场的增长速度也有所放缓，但在5G完全取代4G之前，LTE还有很长的生命周期，而且“价格战”是不可长期持续的，之后应该会恢复到一个相对健康的市场竞争状态。

中国移动去年6月也宣布发布全球首颗纯自研RISC-V架构的LTE-Cat.1芯片（CM8610 LTE-Cat.1芯片）以及发布中国移动首颗量产的蜂窝物联网通信芯片（CM6620 NB-IoT芯片），同时成立了中国移动物联网联盟RISC-V工作组，希望大力推动RISC-V架构在国内的发展，推动国产芯片实现自主可控。

5G物联网产业联盟秘书长解运洲亦向C114分析称，LTE-Cat.1芯片企业不投入RedCap意味着未来没有成长空间，但投入RedCap意味着需要更多的技术人员和资金投入。由于无法判断RedCap芯片的规模化拐点何时到来，投入太早会伤元气，投入太晚会错过时机。面对大芯片公司的强势推动，中型公司该如何跟进，初创芯片公司又该如何决策，将是这两年最为纠结的行业话题。当然，肯定会有一些厂商会出于占据先机的考虑，重点拓展RedCap，从而跳出成熟物联网技术价格竞争的甜蜜陷阱，在新市场赢得更好的商业机会。

七、SIA：2024年全球半导体销售额将增长13.1%

C114讯 半导体产业协会(SIA)宣布，2023年全球半导体产业销售总额为5268亿美元，比2022年的5741亿美元下降了8.2%，SIA指出，2022年的销售总额是业内有史以来最高的，且市场在2023年下半年已开始回升。

事实上，2023年第四季度全球半导体产业的销售额为1460亿美元，同比增长11.6%，环比增长8.4%。2023年12月的销售额为486亿美元，环比增长了1.5%。

SIA总裁兼首席执行官John Neuffer表示: “2023年初，全球半导体销售低迷，但在下半年强劲反弹，预计2024年市场将实现两位数增长。由于芯片在全球依赖的无数产品中发挥着更大、更重要的作用，半导体市场的长期前景极为强劲。推进政府政策，投资研发，加强半导体劳动力，减少贸易壁垒，将有助于该行业在未来许多年继续增长和创新。”

从地区来看，欧洲是唯一一个在2023年实现年度增长的地区市场，销售额增长了4.0% 。2023年所有其他地区市场的年销售额下降: 日本(- 3.1%)、美洲(- 5.2%)、亚太/所有其他市场(- 10.1%)和中国(- 14.0%)。2023年12月，中国(4.7%)、美洲(1.8%)和亚太/其他地区(0.3%)的销售额比11月有所增长，但日本(- 2.4%)和欧洲(- 3.9%)的销售额有所下降。

2023年，几个半导体产品类别脱颖而出。2023年，逻辑产品的销售总额为1785亿美元，成为销售额最高的产品类别。内存产品销售额位居第二，总计923亿美元。微控制器单元(mcu)增长了11.4% ，达到279亿美元。汽车集成电路的销售额同比增长23.7% ，达到创纪录的422亿美元。

八、中国正开展新一代通信卫星研制，将成6G通信网络重要组成部分之一

据新华社报道，位于北京海淀的银河航天方舟实验室，正在开展新一代通信卫星的研发工作。这种新一代通信卫星在一个数平方米的平面上既有可以通信的天线，又有可以把太阳能转换成卫星能源的太阳电池片，是一种相控阵天线和太阳翼一体化的通信卫星。

据银河航天首席科学家张世杰介绍，上述关键技术被称为“翼阵合一”技术，目前研制团队已完成“翼阵合一”卫星的二维展开关键技术攻关，并将继续开展翼阵一体化高效散热、分布式电源等关键技术攻关。

报道指出，通过将卫星的天线“藏进”太阳翼里，能够大大降低卫星占用的体积和所需的成本，提升多星部署的组网效率。当前，卫星正处于从“超大老式台式机”向“笔记本电脑”的进化阶段，柔性太阳翼可让卫星具备“超大能源”成为现实，太空信息高速公路网络正在加速建设。

据IT之家此前报道，2023 年 7 月 23 日 10 时 50 分，我国在太原卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭，成功将四象 01~03 星和银河航天灵犀 03 星共四颗卫星发射升空。卫星顺利进入预定轨道，发射任务获得圆满成功。

九、中国移动天地一体双星试验发布会成功举行

C114讯 顺应我国天地一体发展的大趋势，中国移动成功研制支持5G天地一体演进技术的星载基站，并于2023年12月通过地面通信测试与空间环境适应性测试，该台星载基站已于2月3日配置于“中国移动01星”上发射并顺利入轨。

面向空天地一体算网融合，中国移动联合产业研发6G新型星载核心网“星核”系统，突破商用级器件的高可靠设计、轻量化网元设计等一系列关键技术，支持功能原子化部署与柔性分割，该“星核”系统也已于2月3日搭载于“星核”验证星上升空开展在轨验证。

据介绍，“中国移动01星”是中国移动联合产业伙伴共同研制的轻量化、绿色化、软件可定义的天地一体星载基站，也是全球首颗可验证5G天地一体演进技术的星上信号处理试验卫星；“星核”验证星搭载了中国移动联合伙伴共同研制的面向6G分布式自治架构的星载核心网。特别值得一提的是，这两颗星载网络设备都是基于国产软硬件，具备自主可控能力。中国移动通过发射试验星为后续开展在轨技术验证提供了试验平台，将加速天地一体网络的成熟和持续演进，促进星地技术、产业的融合向纵深发展。

会上，中国移动还发布了《面向天地一体的卫星互联网创新应用场景白皮书》、《6G天地一体分布式自治网络白皮书》以及《面向6G的天地一体融合网络技术白皮书》，对天地一体愿景场景、技术体系、未来发展趋势等进行详细阐述，旨在联合产业共同推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

十、AI芯片需求激增，HBM内存价格暴涨500%

C114讯随着人工智能在 2023 年的爆发式增长，对 AI 芯片尤其是 HBM 内存的需求激增，导致 HBM 芯片的平均售价暴涨 500%。这对主要生产商美光、三星和 SK 海力士来说无疑是利好消息。

HBM 芯片是 AI GPU 的重要组成部分，例如 AMD 和 NVIDIA 的旗舰 AI GPU 都采用了最先进的 HBM 内存。Yole Group 预测，从 2023 年到 2028 年，HBM 的供应将以 45% 的复合年增长率增长，而由于产能难以快速提升以满足疯狂的需求，HBM 的价格将“在一段时间内”保持高位。

三星和 SK 海力士是 HBM 市场的主导者，两家韩国公司占据了 90% 的市场份额，美光则只能分得残羹冷炙。值得注意的是，SK 海力士与台积电正在联手，未来几个月和几年可能会带来一些有趣的变化。

SK 海力士最近表示，其下一代 HBM4 内存将在 2026 年量产，并应用于 NVIDIA 即将推出的 Blackwell B100 后的下一代 AI GPU。HBM 作为 AI GPU 的关键部件，不仅需要速度快，而且需要更大的容量。

十一、风险提示

AI发展不及预期，算力需求不及预期，市场竞争风险。