半导体行业点评报告：关注DeepSeek推动AI应用带来的推理需求，利好国产设备

（以下内容从东吴证券《半导体行业点评报告：关注DeepSeek推动AI应用带来的推理需求，利好国产设备》研报附件原文摘录）
投资要点
训练卡侧重大模型，推理卡侧重实际应用：2022年OpenAI大模型推出前，全球推理和训练的AI芯片销售金额占比约各50%，二者最大的区别在于应用场景不同——训练卡造模型、推理卡用模型。训练卡以英伟达的H100、A100等型号为主，推理卡以A30、A10、T4、4090等型号为主。2023年开始大模型需求增长带动训练卡需求，英伟达收入的增长主要来自训练卡，收入占比达到70-80%，推理卡增速较为平稳，因为传统小模型推理应用没有大幅增长、大模型的实际应用还不完备。
伴随AI从模型研发转向规模化应用，算力重点逐步从训练转向推理：1月20日deepseek-R1模型发布并开源，以RL路径实现了大模型的底层范式创新，大幅降低了先进模型的训练+推理成本，模型层面的差距迅速缩小，为推理侧的实际应用爆发打下基础，未来的AI投入不再盲目“大力出奇迹”，逐渐将重心从预训练转向推理。
看好AI需求带动国产供应链，国产设备等有望受益：过去训练卡基本为英伟达独供，对应所需要的3D堆叠等先进工艺都由台积电进行代工；而推理卡不一定需要3-5nm的先进工艺，在国产12nm工艺平台上也有很强性价比，目前国内IC设计公司天数智芯、沐曦、燧原、登临等企业已经着手将推理卡移植在国产供应链，例如盛合晶微、中芯国际等，相关的国产供应链如先进封装等有望受益。根据我们的推算：（1）推理卡以华为昇腾310为例，一个约300平方毫米，一片12寸晶圆面积约7万平方毫米，则1片12寸的晶圆可产出约215个推理卡，再考虑70%的良率，实际产出约150个推理卡，按照目前静态来看，我国推理卡市场需求约200亿、单个推理卡2万块，则100万个推理卡需要6600+片12寸晶圆。（2）训练卡以华为昇腾910B为例，一个约1000平方毫米，一片12寸晶圆面积约7万平方毫米，则1片12寸的晶圆可产出约58个训练卡，再考虑30%的良率，实际产出约17个训练卡，按照目前静态来看，100亿资本投入对应约5000台GPU服务器、4万个训练卡，则4万个训练卡需要2300+片12寸晶圆。
投资建议：（1）先进封装：晶盛机电（减薄机）、迈为股份（切磨抛+键合机）、华海清科（减薄机）、盛美上海（电镀机）、芯源微（涂胶显影+键合机）、拓荆科技（键合机）、德龙激光（切片机）。（2）后道封测：华峰测控、长川科技。（3）前道制程：刻蚀+薄膜沉积设备北方华创、中微公司，量测设备中科飞测、精测电子，薄膜沉积设备拓荆科技、微导纳米等。
风险提示：下游扩产速度不及预期，设备国产化进程不及预期。