300811，半导体又一个洼地，永续奔跑10年的公司！

主要观点总结

本文主要围绕算力芯片的供需紧张态势进行阐述，详细描述了英伟达对HBM4芯片的提前需求、微软对英伟达GB200芯片订单的激增以及AI大模型商业化落地对算力芯片需求的推动。同时，散热和电感作为与算力芯片紧密相关的领域，也受到了关注。文章介绍了液冷技术和芯片电感的发展现状及市场竞争格局，特别是铂科新材在金属软磁芯片电感领域的优势和市场前景。最后，文章提到了高端芯片电感市场的巨大潜力以及铂科新材作为细分行业小寡头的优势和未来发展前景。

关键观点总结

关键观点1: 英伟达提前需求HBM4芯片，微软订单激增，AI大模型商业化推动算力芯片需求爆发。

英伟达要求SK海力士提前供应HBM4芯片，微软作为最大客户订单量激增，AI大模型的商业化落地带动算力芯片需求的增长。

关键观点2: 散热和电感是算力芯片发展的两个紧迫方向。

AI算力的增长导致电力能耗激增，散热问题紧迫；芯片电感作为关键前端供电元件，需求随算力芯片性能提升而增长。

关键观点3: 铂科新材在金属软磁芯片电感市场具有显著优势。

铂科新材在高端芯片电感领域具有技术和产品优势，进入英伟达供应链，有望受益于此市场的快速增长。

关键观点4: 高端芯片电感市场前景广阔。

预计全球AI服务器需求将持续增长，金属软磁芯片电感市场有望突破数十亿元规模。

关键观点5: 铂科新材营收结构变化明显，核心业务发展强劲。

铂科新材的芯片电感业务营收快速增长，成为公司第二增长曲线；同时，公司在光伏逆变器、新能源等领域的传统业务同样表现出色。

文章预览

算力芯片，紧缺加剧。 供给端， 就在11月初， 英伟达已 要求 SK海力士将HBM4芯片的供应提前半年。 需求端， 产业链订单显示，微软作为 英伟达 GB200芯片 的最大客户，2024年四季度的订单量激增了 3到4倍，非常迅猛。 2024年以来，AI大模型加速商业化落地，比如金山办公、三六零、万兴科技等，带动了算力芯片需求的爆发；而随着AI大模型的落地，又推动了自动驾驶、人形机器人、低空经济等下游应用的加速渗透，进而再次带动了算力芯片需求的攀升。 这样，算力芯片就形成了一个需求和企业业绩持续释放的正向循环。 而当前，随着算力芯片的爆发，有两个方向影响最为紧迫； 一个是散热， AI算力的几何式增长，导致电力能耗激增，对散热非常紧迫。目前液冷是解决AI散热的关键，华为、谷歌等正在渗透此技术，像英维克、浪潮信息等设备企业订 ………………………………