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北風窗
2026/09/22
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狂砸百億擴產!PCB巨頭滬電股份,一年市值暴增2100億
AI風口之上,PCB的“老樹”發出了“新芽”。 隨著全球科技巨頭資本開支的加速,AI基建也開始全面提速。在這種背景下,受制於產能等因素,光模組、儲存類股相繼爆發,而PCB類股作為AI基建中的一環,自然也是受益類股之一。 據統計,年內已有多隻PCB概念股股價翻倍,風頭甚至蓋過了光通訊和晶片。而在所有PCB行業的公司中,滬電股份或許是最值得關注的一家。 股價方面,截至6月4日收盤,滬電股份股價創出歷史新高,總市值達2710億元;儘管6月5日股價有所回落,其總市值仍高達2563億元。如果從去年四月中旬算起,該股累計漲幅超過了450%,總市值暴漲超2100億元。
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#AI基建
#滬電股份
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北風窗
2026/08/20
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1.6T PCB 大拆解:鵬鼎控股、滬電股份、勝宏科技誰才是 MSAP王者
“2027年市場的主要矛盾不在於CCL產能,而在於上游原材料。” 一位CCL大廠的資深專家在最新調研中直言不諱。 這不是危言聳聽。故事,要從一塊不到3微米的銅箔說起。 一、你沒看錯,MSAP工藝的“薄銅箔”,市場小到可憐 先說一個反直覺的結論。
科技
#PCB
#鵬鼎控股
#滬電股份
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北風窗
2026/07/19
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PCB大廠專家紀要:滬電和深南的交期也很緊張
這次是大家都愛恨交加的那家PCB大廠專家的調研。如果細品,你會發現資訊量巨大。 當前AI算力供應鏈正經歷一場前所未有的“材料戰爭”,核心矛盾在於M8/M9基材極度稀缺,導致Vera Rubin系列出貨受阻,而光模組反而成為PCB廠商的優先選擇。上游CCL、電子布、銅箔價格飆升,利潤空間被嚴重擠壓,行業正面臨一場“被動轉型”。 一、M8材料緊缺:Vera Rubin的“卡脖子”困境 關於達子Rubin伺服器進展,目前情況依然非常緊張,既沒有上修也沒有下修。 核心卡點在於M8材料的稀缺。斗山、生益、台光每月供應約110萬張M8基材(約140萬平方米),但公司每月只能拿到30萬平方米。更棘手的是,光模組每月出貨就需24萬平方米,AI與光模組爭搶同一材料,相當緊張。
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#PCB
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北風窗
2026/07/14
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突然,逆市拉升!A股盤中,異動!這些股票,發生了啥?
業績確定性成為資金的核心錨點!一些半年報業績“亮眼”的A股公司,獲得資金的追捧。 今日(7月14日)盤中,富春染織直線拉升至漲停,生益科技、華正新材也一度觸及漲停,鼎泰高科、滬電股份、湘財股份、和邦生物、中稀有色等紛紛逆市上漲。 上述公司昨晚均發佈半年報業績預告,預計上半年淨利大幅增長。有券商建議,短期繼續聚焦績優科技和周期行業。 這些公司逆市上漲
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#華正新材
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北風窗
2026/07/03
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PCB大廠調研紀要:東山精密/勝宏科技/滬電股份/鼎泰高科/新銳股份/慧聯電子/東威科技/鵬鼎控股/方正科技
從電鍍裝置到鑽針刀具,從光模組到正交背板,一場圍繞AI算力的產業鏈重構正在加速上演。 “目前裝置處於供不應求的狀態,尤其是在2026年至2027年期間,裝置供應預計將非常緊張。” 一位PCB大廠專家在調研中指出,市場對裝置的需求量巨大。 這並非危言聳聽。隨著AI伺服器、1.6T光模組等高端需求的爆發,PCB產業鏈正經歷一場前所未有的供需失衡。誰能在這一輪洗牌中抓住機會,誰就有可能成為下一個十年的贏家。 一、電鍍裝置:供不應求,誰在領跑?
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北風窗
2026/05/29
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輝達Rubin架構炸場!PCB產業鏈這13家公司拿到了AI算力革命的頭等艙船票
當黃仁勳在舞台上揭開Rubin與Feynman兩大新架構的面紗時,AI伺服器的硬體競賽瞬間被推到了前所未有的高度。這場算力革命的背後,一向被視為“配角”的PCB(印製電路板),正從幕後走向台前,成為決定新世代AI伺服器性能上限的關鍵戰場。Rubin GPU對高速訊號傳輸、高密度布線和低損耗的極致要求,正在掀起一場產業鏈的淘汰賽——誰能啃下64-78層高階PCB、M9級材料的硬骨頭,誰就能在這場AI浪潮中拿到頭等艙船票。 一、算力軍備競賽升級,PCB成AI性能“隱形天花板” 過去,人們討論AI算力,目光總是聚焦於GPU、CPU等核心晶片。但Rubin架構的發佈,徹底改變了這一認知。為了支撐更高的算力密度、更快的資料互動,新世代AI伺服器對PCB提出了近乎苛刻的要求:層數突破64-78層、訊號傳輸損耗趨近於零、布線密度達到極限,甚至要適配無纜化設計的全新需求。 這意味著,PCB不再只是承載晶片的“載體”,而是決定AI伺服器性能能否完全釋放的“隱形天花板”。打個比方,如果說GPU是AI伺服器的“心臟”,那麼PCB就是它的“血管”。Rubin架構下,資料傳輸速度呈指數級增長,一旦“血管”跟不上節奏,再強大的“心臟”也無法發揮全部實力。正是這種需求的爆發,讓PCB產業鏈迎來了歷史性的機遇。
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北風窗
2026/05/25
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高盛眼中的三把PCB金鏟:勝宏科技、滬電股份、生益科技
考慮到最近不少朋友比較關注PCB,我們在周五大爆發之前,周四就在星球裡分享了大摩的傑作,現在應該都傳開了Rubin機架BOM拆解:輝達供應鏈上的機遇——PCB價值漲233%,MLCC漲182%。 然後關注數之湧現的朋友應該知道,公眾號置頂的文章,1月份發的,1.2萬人看了。置頂的原因也是讓大家關注。大摩這一篇文章的核心是資料。在各類聲音當中,還是要用資料去說話。不能只看小作文。一個是看資料,到底增量在那。然後咱們國家的產業鏈優勢在那。這兩個圈交叉重疊的部分,值得深入研究和分析。提到的前三類股儲存、PCB、MLCC。按照高盛的觀點,PCB是咱們高端製造裡面的優勢所在。 做了快15年的研究,對於趨勢和產業的判斷有一些小的理解。希望藉著騰訊和知識星球兩個平台,輸出一些內容能對大家有幫助。 今天想跟你聊聊三份幾乎同時從高盛研究部流出的報告。它們單獨看,各有各的故事;但疊在一起,我看到了一幅清晰得驚人的AI基建產業鏈地圖——從上游材料到中游PCB,再到終端伺服器叢集。
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北風窗
2026/05/02
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大摩調研泰國PCB工廠:勝宏科技/滬電股份/超穎電子
大摩親自替我們去了一趟泰國,聽上去的好消息比較多。大家可以仔細看看。後面一些再細節的內容,我們會跟進一些大廠專家的調研。Q:摩根士丹利這次去泰國調研PCB工廠,整體感覺怎麼樣?產能利用率這些有沒有什麼新變化?A: 摩根士丹利在4月份再次走訪了泰國的三家PCB公司,包括勝宏科技、滬電股份、超穎電子。與他們在1月份的首次調研相比,這次最直觀的感受就是工廠明顯更忙了,這直接指向了更高的產能利用率。摩根士丹利強調,他們走訪的一些工廠已經在本季度(即2026年第二季度)達到了單月盈虧平衡的水平,而其他一些工廠則預計到今年年底也能實現。這種時間上的差異,主要反映了各家工廠產能擴張節奏的不同。總的來說,過去2-3年這一波在泰國的PCB產能擴張,現在開始看到成果了。有一家被訪公司還提到,第三方研究預測,泰國PCB的產值將從2025年的50億美元飆升至2030年的300億美元,這意味著期間的年複合增長率(CAGR)將超過40%。Q:市場之前很擔心PCB產能過剩的問題,現在怎麼看?特別是2027年和2028年的供需情況?A: 關於產能過剩的討論,時間點確實在往後移。摩根士丹利明確指出,從3月份開始,市場的擔憂已經從2027年轉移到了2028年,而他們這次調研的公司也再次確認了這個觀點。對於2028年,供需動態確實還存在不確定性,但摩根士丹利的討論顯示,如果M10等級的覆銅板(CCL) 的採用加速,供需關係可能會保持緊張。因為更高等級的CCL需要更多的鑽孔和電鍍產能,這反而會消化掉一部分新增的供給。Q:AI相關的PCB業務現在是什麼情況?下一代產品的技術規格和價格有什麼變化嗎?A: AI GPU計算PCB的需求依然非常強勁。摩根士丹利觀察到,2026年第一季度的出貨量環比是增長的,第二季度預計還會繼續環比增長。目前的需求主力還是當前一代的GPU計算PCB。而下一代GPU計算PCB預計將在2026年6月進入量產。根據摩根士丹利的瞭解,下一代產品在技術上有幾個明確的升級:尺寸會稍微變大,使用的CCL等級從M7升級到M8,層數也從22層增加到26層。這些變化直接導致其平均銷售價格(ASP)會更高,不過最終定價尚未確定。另外,摩根士丹利還提到,中背板(midplane)PCB的規格目前也還沒有最終確定。對於Google這邊,預計從TPUv8開始會有新的供應商進入供應鏈,這些30層以上的PCB量產很可能在2026年第四季度開始。Q:CCL價格上漲了,這對PCB公司的盈利能力會有什麼影響?PCB廠商能順利把成本轉嫁出去嗎?A: 摩根士丹利認為,CCL漲價的影響要分短期和中期來看,而且不同產品情況也不同。短期來看,確實有壓力;但中期來看,影響不大。 對於當前的GPU計算PCB,自量產以來,其價格和CCL價格都基本保持穩定,摩根士丹利預計這種狀態會貫穿整個產品生命周期。而下一代GPU計算PCB的定價,本身就會反映更高的CCL成本結構。但在GPU AI之外的領域,CCL價格確實在上漲,這會對2026年第一季度的利潤率造成壓力。不過好消息是,PCB廠商已經開始行動了。摩根士丹利強調,從4月1日開始,PCB公司已經將上漲的成本轉嫁給終端客戶,這與他們對金像電子(Gold Circuit)的調研結果一致。因此,第二季度的盈利能力應該會有所改善。展望下半年,由於高端PCB的供給預計仍將緊張,PCB廠商還有進一步調價的空間,利潤率存在上行潛力。Q:摩根士丹利在這份報告裡有沒有明確看好的公司?他們的估值邏輯和主要風險是什麼?A: 有的。大家看原文吧。還是多跟大家講講風險吧,摩根士丹利列出了上行和下行風險。上行風險包括:伺服器和交換機需求超預期、NB需求強於預期、強大的產品能力和市場競爭力支撐了更高的定價、以及AI伺服器滲透速度快於預期。下行風險則包括:伺服器需求慢於預期、NB需求弱於預期、競爭導致更嚴重的價格侵蝕、以及AI伺服器滲透速度慢於預期。 (數之湧現)
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