《风口研报》今日导读

1、芯片散热（英特科技、中石科技）：①民生证券李哲指出，由于AI算力需求的快速提升，相关CPU/GPU的功率提升也呈现加速态势，需要更强大和更有效的冷却解决方案来保持设备的正常运行，这为冷却组件供应商提供了更大的市场；②根据MarketWatch统计，预计全球热管市场规模2028年市场规模将达到46亿美元，2022-2028年CAGR为7.48%，2029年全球均热板市场规模将达到137亿元，2023-2029年CAGR为14.2%；③除能够为光模块提供微型热电制冷器件的富信科技外，李哲同样看好英特科技（液冷散热器主要应用于数据中心、基站等领域）、中石科技（热管产品、散热模组产品可用于服务器与数据中心）；④风险提示：AI对算力需求的持续性不及预期。

2、金融大语言模型AI（金证股份、恒生电子、宇信科技）：①哥伦比亚大学近日推出全新金融领域大模型产品FinGPT，可能应用于金融建议、量化交易、组合优化等，且基于其开源特性，有望加快金融大模型的普及、应用端的推广；②太平洋证券曹佩梳理受益方向包括较强的AI能力的同花顺、恒生电子、金证股份；③具有丰富行业数据的同花顺、指南针、恒生电子，具备丰富的行业经验与深入的业务理解恒生电子、金证股份、宇信科技等；④风险提示：AI技术发展不及预期等。

主题一

CPU/GPU算力、功率提升拉动散热需求加速，热管及均热板市场有望分别突破百亿元规模，除富信科技外分析师看好这两家公司或在服务器+基站领域受益

随着处理器功率和密度的增加，需要更强大和更有效的冷却解决方案来保持设备的正常运行，这就为冷却组件供应商提供了更大的市场。目前能够为光模块提供微型热电制冷器件的富信科技已成为市场上的“香饽饽”。

民生证券李哲指出，CPU和GPU的算力大部分由它们的晶体管密度决定，而每个晶体管都会在电流通过时产生热量，因此晶体管密度的提升带来了热量的提升。

此外，对比主要用于游戏的GPU，AI超算GPU的功率提升更加明显。同时市场上大多数的CPU都能以高于其基本频率的速度运行，由此将持续拉动散热相关需求，且有加速态势。

在相关上市公司中，除富信科技外，李哲同样看好英特科技、中石科技。

①英特科技：公司专业从事高效换热器领域，其液冷散热器主要应用于数据中心、基站、光伏发电、中央空调等领域的变频器、逆变器、整流器的散热冷却等；

②中石科技：公司主要提供石墨材料、导热界面材料、热管产品、散热模组产品，可用于服务器与数据中心，其中液冷散热模组-管式液冷板、埋管式液冷板、一体式液冷板等，可以进行灵活的流体通道设计，适应更高散热功率场景。

一、CPU/GPU算力、功率的提升持续拉动散热相关需求

由于AI算力需求的快速提升，相关CPU/GPU的功率提升也呈现加速态势，下一代CPU将需要更强大的冷却解决方案。

以GPU为例，主要用于游戏等领域的携带图像处理能力的GPU，从2004年的G70至2022年的AD102，18年期间功率提升近5倍至约450W；对比看用于AI领域的V100/A100/H100，2017-2023年每间隔3年功率提升1.6倍/1.75倍至700W。

其次，数据中心的冷却是一个重要的问题，因为它直接影响到数据中心的运行效率和能源消耗。因此，解决这个问题需要投入大量的研发资源，这也为冷却技术的研发和应用提供了资金支持。

二、芯片级从风冷走向液冷，市场空间不断扩大

随CPU功率提高，散热器开始与热管、鳍片等器件搭配组成性能更高的散热模组，并且出现散热效率风高的水冷散热器。芯片类散热（包含CPU/GPU）主要有风冷和水冷两种解决方案，相同规格功耗下，水冷散热能力更强，但价格昂贵，高端市场使用多。

根据MarketWatch统计，全球热管市场规模在2022年达到了30亿美元，预计2028年市场规模将达到46亿美元，2022-2028年期间CAGR为7.48%；2022年全球均热板市场规模大约为46亿元人民币，预计2029年将达到137亿元，2023-2029期间CAGR为14.2%。

主题二

国外最新AI金融大语言模型开源，未来可应用于金融建议、量化交易等，分析师4个维度梳理出国内受益厂商

哥伦比亚大学近日联合上海纽约大学推出全新大模型产品FinGPT，这是一款面向金融领域的大模型产品。

结合彭博此前已推出金融行业大语言模型BloombergGPT，太平洋证券曹佩认为，这标志着金融行业迎来大模型时代，未来可能应用于金融建议、量化交易、组合优化、金融情感分析、风险管理、金融欺诈发现、信用评级、破产预测、ESG、低代码开发、金融教育等场景。

此外，基于FinGPT其开源特性，有望加快金融大模型的普及、应用端的推广，加速金融创新的发展，梳理受益方向包括：

1）具备较强的AI能力。如同花顺，建了AI领域的顶尖团队；恒生电子，自2014年正式启动AI研究工作，已发布20多款人工智能产品；金证股份引入了多名算法专家和架构师组建团队。

2）具有丰富行业数据。具有金融行业相关数据的同花顺、指南针、恒生电子（恒生聚源）等有较大优势。

3）具备丰富的行业经验与深入的业务理解。人工智能需要IT能力、算法、业务等，占据较大市场份额的公司会积累起较多的行业经验与业务理解，如恒生电子、金证股份、宇信科技。

4）与头部互联网厂商有紧密联系。与其进行合作有利于率先进行大模型的落地取得先发优势，如恒生电子（蚂蚁科技集团为其股东），宇信科技（与百度达成战略合作）。