半導(dǎo)體行業(yè)市場深度分析

半導(dǎo)體行業(yè)市場深度分析1算力芯片壁壘高、發(fā)展必要性強英偉達宣布生成式AI引擎NVIDIADGXGH200現(xiàn)已投入量產(chǎn)。2023年5月28日，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在NVIDIAComputex2023演講中宣布，生成式AI引擎NVIDIADGXGH200現(xiàn)已投入量產(chǎn)。GH200使用Nvidia的NVLink-C2C互連技術(shù)，將Nvidia基于ARM的GraceCPU和HopperGPU架構(gòu)融合到一個芯片中。NVIDIADGXGH200將256個NVIDIAGraceHopper超級芯片完全連接到單個GPU中，支持萬億參數(shù)AI大模型訓(xùn)練，能夠處理大規(guī)模推薦系統(tǒng)、生成式人工智能和圖形分析，并為巨型人工智能模型提供線性可擴展性。Nvidia的服務(wù)器合作伙伴正計劃基于新的GH200Superchip打造他們自己的系統(tǒng)，首批產(chǎn)品將于今年晚些時候上市。GH200速度和功耗指標(biāo)都有顯著提升。這款新的芯片總帶寬達每秒900GB，比當(dāng)今最先進的加速計算系統(tǒng)中采用的標(biāo)準(zhǔn)PCIeGen5通道高出7倍。Nvidia表示，Superchip的功耗也降低了5倍，使其能夠更有效地處理那些要求苛刻的AI和高性能計算應(yīng)用。AMD推出數(shù)據(jù)中心APUInstinctMI300。北京時間2023年6月14日凌晨，AMD推出數(shù)據(jù)中心APU（加速處理器）InstinctMI300，其旨在幫助數(shù)據(jù)中心處理人工智能相關(guān)數(shù)據(jù)流量，并在這一快速增長的市場上挑戰(zhàn)英偉達的壟斷地位。InstinctMI300系列將包括一個GPU（圖形處理器）MI300X，可以加速ChatGPT等聊天機器人所使用的生成式AI技術(shù)的處理。先進算力國產(chǎn)替代在行業(yè)變革中有望迎來機遇。半導(dǎo)體國產(chǎn)化勢在必行，而算力芯片又是重中之重。AI算力、低功耗等對服務(wù)器算力芯片提出新的要求，市場格局近幾個季度變化較多，英偉達GH200有望加速全球AI服務(wù)器算力芯片市場變革，中國芯片企業(yè)在面臨挑戰(zhàn)的同時，也有望迎來發(fā)展機遇。1.1不同算力芯片的特點與區(qū)別計算芯片包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等，都用作計算分析。其中，CPU是性能最綜合的計算芯片，AI算法的執(zhí)行也運用GPU、FPGA、ASIC等芯片。CPU是綜合計算芯片，擅長邏輯控制和串行運算。計算機的運算器和控制器一起組成了CPU，CPU是整臺計算機的大腦，也是一個有多種功能的優(yōu)秀領(lǐng)導(dǎo)者。它的優(yōu)點在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強，計算能力則位于其次。CPU有大量的緩存和復(fù)雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串行的運算，但因計算單元占30%左右，不擅長復(fù)雜算法運算和處理并行重復(fù)的操作。GPU相比CPU計算單元大大增加，擅長大量并行計算。而作為通用芯片的GPU相當(dāng)于一個接受CPU調(diào)度的“擁有大量計算能力”的員工，計算單元相比CPU大大增加。GPU最初承擔(dān)圖像計算任務(wù)，能夠進行并行計算，因此GPU架構(gòu)本身比較適合深度學(xué)習(xí)算法，通過對GPU的優(yōu)化，進一步滿足深度學(xué)習(xí)大量計算需求。其主要缺點在于功耗較高。GPU按照接入類型可以分為獨立GPU和集成GPU。獨立GPU即獨立顯卡，需要插在主板的相應(yīng)接口上，具備單獨的顯存，不占用系統(tǒng)內(nèi)存，能夠提供更好的顯示效果和運行性能。全球知名供應(yīng)商主要包括AMD和NVIDIA兩家。集成GPU即集成顯卡，是將圖形核心以單獨芯片的方式集成在主板上，并且動態(tài)共享部分系統(tǒng)內(nèi)存作為顯存使用，能夠提供簡單的圖形處理能力，以及較為流暢的編碼應(yīng)用。全球知名供應(yīng)商主要包括英特爾和AMD兩家。GPU按照應(yīng)用場景不同可分為PCGPU、服務(wù)器GPU和移動GPU。1）集成GPU一般運用于PC以輕辦公、文字編纂為主；獨立GPU則一般運用于PC以制作高清圖片、編輯視頻、渲染游戲等。2）服務(wù)器GPU主要以獨立GPU為主。服務(wù)器GPU主要應(yīng)用于服務(wù)器，可做專業(yè)可視化、計算加速、深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用。3）移動GPU以集成GPU為主。隨著移動端向著輕薄化不斷發(fā)展，終端內(nèi)部凈空間隨著多種功能模組的增加呈快速下降趨勢。此外，就目前的移動端視頻和圖片的處理要求而言，集成GPU的性能尚可滿足移動端的需要。FPGA又稱半定制化芯片，具有足夠的計算能力、較低的試錯成本和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源于它本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)，“無指令”即使用硬件描述語言編程，直接編譯為晶體管電路的組合，所以FPGA實際上直接用晶體管電路實現(xiàn)用戶的算法，沒有通過指令系統(tǒng)的翻譯；“無需共享內(nèi)存”是指對于保存狀態(tài)的需求，F(xiàn)PGA中的寄存器和片上內(nèi)存（BRAM）是屬于各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存。因此FPGA運算速度足夠快，優(yōu)于GPU。同時，相比量產(chǎn)成本高昂的ASIC芯片，因為FPGA是一種半定制的硬件，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構(gòu)進行計算，因此在靈活性上優(yōu)于ASIC，具備較低試錯成本。ASIC是全定制芯片，性能強但是前期開發(fā)久、成本高。是根據(jù)產(chǎn)品的需求進行特定設(shè)計和制造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是成本高，且由于定制化，可復(fù)制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分?jǐn)偳捌谕度?，降低成本?.2CPU廣泛應(yīng)用于服務(wù)器、工作站、個人計算機等CPU可以應(yīng)用在服務(wù)器、工作站、個人計算機（臺式機、筆記本電腦）、移動終端和嵌入式設(shè)備等不同設(shè)備上，根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，其架構(gòu)、功能、性能、可靠性、能效比等技術(shù)指標(biāo)也存在一定差異。服務(wù)器處理器需長時間運行，數(shù)據(jù)處理能力最強、設(shè)計工藝最復(fù)雜、可靠性最高。服務(wù)器具有高速的數(shù)據(jù)處理能力、強大的I/O數(shù)據(jù)吞吐能力、良好的可擴展性，并需要長時間可靠運行，其CPU芯片在性能、可靠性、可擴展性和可維護性等方面要求較為苛刻。因此，服務(wù)器處理器是數(shù)據(jù)處理能力最強、設(shè)計工藝最復(fù)雜、可靠性最高的處理器。服務(wù)器的應(yīng)用領(lǐng)域包括實時分析、5G應(yīng)用、人工智能、機器學(xué)習(xí)、金融、大數(shù)據(jù)和云計算等領(lǐng)域。工作站主要為單用戶提供比個人計算機更強大的性能。工作站是一種高端微型計算機，主要為單用戶提供比個人計算機更強大的性能，尤其是在數(shù)據(jù)并行處理能力和圖形處理能力等方面。工作站的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括科學(xué)和工程計算、軟件開發(fā)、計算機輔助設(shè)計等。個人計算機主要滿足個人需求，核心數(shù)量較少。個人計算機包括臺式機和筆記本電腦兩大類，主要用于滿足個人的工作、學(xué)習(xí)、娛樂需求，以及企業(yè)員工的辦公需求。個人計算機處理器核心數(shù)量較少，具有較少I/O。移動終端具有低功耗、輕量化等特點，關(guān)注對多媒體功能的增強。移動終端包括手機、筆記本、平板電腦、POS機等。隨著集成電路技術(shù)的進步和移動網(wǎng)絡(luò)向?qū)拵Щl(fā)展，移動終端正從簡單通話工具逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榫C合信息處理平臺。移動終端處理器具有低功耗、輕量化等特點，關(guān)注對多媒體功能的增強，具有較少I/O。嵌入式設(shè)備對功耗、穩(wěn)定性、可擴展能力要求高。嵌入式設(shè)備需要具有高穩(wěn)定性和低功耗，其處理器對環(huán)境（如溫度、濕度、電磁場、振動等）的適應(yīng)能力強，體積小，且集成度高，適用于工業(yè)控制、移動便攜設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)終端等場合。其中，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要額外的CPU處理能力來支持可升級的額外功能。因此，針對特定的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的CPU不僅必須支持安全特性，而且必須同時具有可擴展的性能，實現(xiàn)更高的時鐘頻率。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用處理器芯片具有面向高集成度、高抗干擾能力和低功耗的發(fā)展趨勢。1.3GPU等AI芯片廣泛應(yīng)用于高性能運算、深度學(xué)習(xí)等場景AI芯片主要指面向人工智能應(yīng)用的芯片。大致包含三類：1）通用、半定制化芯片：經(jīng)過軟硬件優(yōu)化可以高效支持AI應(yīng)用的通用芯片，如GPU，F(xiàn)PGA；2）專門為特定的AI產(chǎn)品或者服務(wù)而設(shè)計的芯片：側(cè)重加速機器學(xué)習(xí)（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)），如ASIC；3）神經(jīng)形態(tài)計算芯片：不采用經(jīng)典的馮·諾依曼架構(gòu)，而是基于神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)設(shè)計，類似人腦，具備較高的集成度和能效比，以IBMTruenorth為代表。2份額提升空間大，性能有待突破2.1國內(nèi)廠商份額極低，具備廣闊拓展空間全球CPU商用市場基本被Intel、AMD兩家壟斷，國產(chǎn)CPU具備廣闊拓展空間。CPU目前從市場占有率來說，Intel依靠其強大的X86生態(tài)體系和領(lǐng)先的制造能力，在通用CPU市場占據(jù)領(lǐng)先地位。2021年，Intel市場份額不低于80%，AMD近期追趕勢頭明顯，其他廠商整體市場份額不超過7%。英特爾優(yōu)勢降低，數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域集中度有所降低。2022年，數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域Intel市場占有率為71%，較21年下降10pcts，AMD22年市占率快速提升8pcts至20%，亞馬遜、Ampere等新興玩家份額快速提升，給總計份額不足5%的國產(chǎn)廠商發(fā)展帶來了借鑒意義。全球GPU市場為三足鼎立的寡頭競爭格局，英偉達在獨顯領(lǐng)域一家獨大。在獨立顯卡市場上，長期以來都是AMD及NVIDIA兩家的二人轉(zhuǎn)，2022年Intel正式殺入了顯卡市場，目前獨立GPU市場則主要由NVIDIA、AMD和英特爾三家公司占據(jù)，2022年Q4全球獨立GPU市場占有率分別為85%、9%和6%，其中，NVIDIA在PC端獨立GPU領(lǐng)域市場占有率優(yōu)勢明顯。2.2多數(shù)參數(shù)我國CPU具備比肩能力影響國內(nèi)CPU市占率的主要是技術(shù)差異，即產(chǎn)品性能。CPU性能的主要影響因素為頻率和IPC，其他影響CPU性能的因素還有總線寬度、制程、存儲、內(nèi)核數(shù)、封裝技術(shù)等。（1）主頻，外頻和倍頻和IPC。主頻是CPU的時鐘頻率，即CPU的工作頻率，一般來說，一個時鐘周期完成的指令數(shù)是固定的，所以主頻越高，CPU單位時間運行的指令數(shù)越多。外頻即CPU和周邊傳輸數(shù)據(jù)的頻率，具體是指CPU到芯片組之間的總線速度，CPU的外頻決定著整塊主板的運行速度。產(chǎn)生的輸出信號頻率是輸入信號頻率的整數(shù)倍稱為倍頻，倍頻和外頻相乘就是主頻，當(dāng)外頻不變時，提高倍頻，CPU主頻也就越高。IPC指CPU每一個頻率周期里處理的指令數(shù)量。（2）地址總線寬度。地址總線是專門用來傳送地址的，CPU通過地址總線來選用外部存儲器的存儲地址，總線寬度決定了CPU可以訪問的物理地址空間（尋址能力），簡單地說就是CPU到底能夠使用多大容量的內(nèi)存。例如32位的地址總線，最多可以直接訪問4GB的物理空間。8位微機的地址總線為16位，則其最大可尋址空間為2^16=64KB。（3）數(shù)據(jù)總線寬度。數(shù)據(jù)總線寬度決定了CPU與內(nèi)存以及輸入、輸出設(shè)備之間一次數(shù)據(jù)傳輸?shù)男畔⒘?。?）制程和封裝。CPU的生產(chǎn)需要經(jīng)過硅提純、切割晶圓、影印、蝕刻、分層、封裝、測試7個工序，制程工藝的提升或更小的制程對于CPU性能的提升影響明顯，主要表現(xiàn)為CPU頻率提升以及架構(gòu)優(yōu)化兩個方面。一方面，工藝的提升與頻率緊密相連，使得芯片主頻得以提升；另一方面工藝提升帶來晶體管規(guī)模的提升，從而支持更加復(fù)雜的微架構(gòu)或核心，帶來架構(gòu)的提升。（5）工作電壓。指的是CPU正常工作所需的電壓。低電壓能夠解決耗電多和發(fā)熱過高的問題，使CPU工作時的溫度降低，工作狀態(tài)穩(wěn)定。（6）高速緩沖存儲器。它是一種速度比內(nèi)存更快的存儲設(shè)備，用于緩解CPU和主存儲器之間速度不匹配的矛盾，進而改善整個計算機系統(tǒng)的性能。很多大型、中型、小型以及微型計算機中都采用高速緩存。（7）除上述性能指標(biāo)外，CPU還有其他如接口類型、多媒體指令集、裝封形式、整數(shù)單元和浮點單元強弱等性能影響指標(biāo)。多數(shù)參數(shù)我國CPU具備比肩能力，IPC性能是最主要差距。目前通過公開信息可以看出，主頻、核心數(shù)、內(nèi)存類型等指標(biāo)我國CPU廠商差異不大，具備一定的比肩能力，但落實到具體性能決定指標(biāo)IPC，僅Intel和AMD會公布IPC“相比上一代提升了多少”，其他國產(chǎn)CPU從IPC性能來看大致落后于Intel、AMD幾年水平。2.3國內(nèi)廠商提升CPU性能的幾大壁壘2.3.1指令級架構(gòu)與生態(tài)綁定多年，創(chuàng)新面臨知識產(chǎn)權(quán)等多重壁壘指令集是CPU所執(zhí)行的指令的二進制編碼方法，是軟件和硬件的接口規(guī)范。日常交流中有時也把指令集稱為架構(gòu)。CPU按照指令集可分為CISC（復(fù)雜指令集）和RISC（精簡指令集）兩大類，CISC型CPU目前主要是x86架構(gòu)，RISC型CPU主要包括ARM、RISC-V、MIPS、POWER架構(gòu)等。指令集架構(gòu)與生態(tài)綁定多年，創(chuàng)新面臨知識產(chǎn)權(quán)、時間等多重壁壘。歷經(jīng)幾十年的發(fā)展，全球形成了Wintel（Windows+Intel）和AA（Android+ARM）兩大信息化生態(tài)體系，并且都由美國主導(dǎo)，在生態(tài)和知識產(chǎn)權(quán)上都形成了自己的“領(lǐng)地”。中國之前沒有指令集，重新搭建或者在現(xiàn)有的開源指令集基礎(chǔ)上修改，會面臨知識產(chǎn)權(quán)問題以及前期需要大量的試錯優(yōu)化過程。且新的指令集需要新的生態(tài)來適配，所需要的操作系統(tǒng)、基礎(chǔ)軟件和各種應(yīng)用軟件都需要重新適配，這也是目前新指令集發(fā)展的一個難點。（1）x86架構(gòu)：主導(dǎo)桌面/服務(wù)器CPU市場基于CISC（復(fù)雜指令集）的x86架構(gòu)是一種為了便于編程和提高存儲器訪問效率的芯片設(shè)計體系，包括兩大主要特點：一是使用微代碼，指令集可以直接在微代碼存儲器里執(zhí)行，新設(shè)計的處理器，只需增加較少的晶體管電路就可以執(zhí)行同樣的指令集，也可以很快地編寫新的指令集程式；二是擁有龐大的指令集，x86擁有包括雙運算元格式、寄存器到寄存器、寄存器到存儲器以及存儲器到寄存器的多種指令類型。x86架構(gòu)主要參與者包括Intel、AMD、海光、兆芯等。（2）ARM架構(gòu)：崛起移動市場和MCU市場ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器，是一個32位精簡指令集處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計，近年來也因其低功耗多核等特點廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場。早期ARM指令集架構(gòu)的主要特點：一是體積小、低功耗、低成本、高性能；二是大量使用寄存器，且大多數(shù)數(shù)據(jù)操作都在寄存器中完成，指令執(zhí)行速度更快；三是尋址方式靈活簡單，執(zhí)行效率高；四是指令長度固定，可通過多流水線方式提高處理效率。ARM架構(gòu)的CPU參與者包括飛騰、鯤鵬等，還有諸多MCU廠商用ARM架構(gòu)設(shè)計相關(guān)產(chǎn)品，包括意法半導(dǎo)體、兆易創(chuàng)新、普冉股份、恒爍股份等。（3）RISC-V架構(gòu)：物聯(lián)網(wǎng)時代的新選擇RISC-V是加州大學(xué)伯克利分校設(shè)計并發(fā)布的一種開源指令集架構(gòu)，其目標(biāo)是成為指令集架構(gòu)領(lǐng)域的Linux，主要應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）領(lǐng)域，但可擴展至高性能計算領(lǐng)域。RISC-V采用BSDLicense發(fā)布，由于允許衍生設(shè)計和開發(fā)閉源，吸引了一大批公司的關(guān)注，目前已有不少公司開發(fā)基于RISC-V的IP核，如Si-Five、臺灣晶心、阿里平頭哥等已可提供基于RISC-V的處理器IP核，部分企業(yè)如兆易創(chuàng)新、北京君正等已開發(fā)出基于RISC-V的MCU芯片等。但整體上，由于RISC-V產(chǎn)業(yè)生態(tài)還比較薄弱，未來的發(fā)展仍有較長一段路要走。RISC-V架構(gòu)的參與者包括阿里平頭哥，MCU廠商包括國芯科技、賽昉科技等。（4）MIPS架構(gòu)：在學(xué)術(shù)界影響廣泛MIPS是高效精簡指令集計算機體系結(jié)構(gòu)中的一種，MIPS的優(yōu)勢主要有三點：一是發(fā)展歷史早，MIPS在1990年代已經(jīng)廣泛使用在服務(wù)器、工作站設(shè)備上。二是在學(xué)術(shù)界影響廣泛，計算機體系結(jié)構(gòu)教材都是以MIPS為實際例子。三是MIPS在架構(gòu)授權(quán)方面更為開放，授權(quán)門檻遠低于x86、ARM，在2019年曾經(jīng)有開放授權(quán)的實際動作，并且MIPS允許授權(quán)商自行更改設(shè)計、擴展指令，允許二次授權(quán)。（5）POWER架構(gòu)：在部分汽車控制中有所應(yīng)用POWER架構(gòu)是由IBM設(shè)計的一種RISC處理器架構(gòu)，POWER在大型機領(lǐng)域獨具優(yōu)勢。POWER3是全球首款64位架構(gòu)處理器，開始應(yīng)用銅互聯(lián)和SOI（絕緣體上硅）技術(shù)。直至POWER9依然追求最高性能，不僅具備亂序執(zhí)行、智能線程等技術(shù)，還實現(xiàn)了SMP（對稱多處理技術(shù)）的硬件一致性處理。POWER架構(gòu)CPU價格高昂，主要應(yīng)用于高端服務(wù)器領(lǐng)域，市場份額逐漸減少。POWER架構(gòu)目前恩智浦、飛思卡爾和國芯科技的部分產(chǎn)品中有采用。2.3.2EDA工具軟件基本被壟斷，軟件工具集群被卡脖子EDA工具軟件可大致可分為芯片設(shè)計輔助軟件、可編程芯片輔助設(shè)計軟件、系統(tǒng)設(shè)計輔助軟件等三類，可用于邏輯綜合、布局布線、仿真、時序分析、物理驗證等。目前國內(nèi)廠商使用的EDA軟件主要是Synopsys、Cadence和MentorGraphics、華大九天，其中美國公司Synopsys、Cadence和MentorGraphics三巨頭占據(jù)了EDA設(shè)計軟件市場95%以上的市場份額，控制了EDA設(shè)計軟件的發(fā)展。Synopsys、Cadence等公司還將自己的軟IP集成在設(shè)計軟件中，壟斷了優(yōu)化服務(wù)和基于設(shè)計庫的解決方案，進一步增加了用戶黏性，也提高了行業(yè)壁壘。CPU專用EDA國產(chǎn)替代難度大。我國的CPU專用EDA工具例如數(shù)字仿真、邏輯綜合、建模、布局布線等水平比較差，長期依賴國外產(chǎn)品，尚無法完成完整集成電路的功能設(shè)計、綜合驗證和物理設(shè)計等全流程的軟件工具集群，完全替換應(yīng)用的難度大。2.3.3材料、設(shè)備、晶圓廠國產(chǎn)化率低，在諸多限制下提升困難2022年制造設(shè)備幾家巨頭占市場份額80%以上。2022年在半導(dǎo)體制造設(shè)備領(lǐng)域，美國的AMAT公司、LamResearch公司、KLA-Tencor公司，荷蘭的ASML公司，日本的TokyoElectron和DainipponScreen公司的銷售額幾乎占全球市場的80%以上。尤其是光刻機，核心技術(shù)掌握在荷蘭的ASML公司，該公司是全球唯一的高端光刻機生產(chǎn)商，其高端光刻機不僅售價高，而且產(chǎn)量低，優(yōu)先被英特爾、臺積電、三星電子搶購，三家公司均占有股份。相較之下，國內(nèi)晶圓廠面臨先進制程擴產(chǎn)的設(shè)備進口貿(mào)易管制。2022年境內(nèi)晶圓廠市場份額比重低于10%，工藝水平低于境外晶圓廠。芯片制造環(huán)節(jié)主要涉及的企業(yè)有臺積電、三星、GlobalFoundries、中芯國際等，其中2022年境內(nèi)企業(yè)占全球市場份額的比重低于10%。工藝水平上，臺積電、三星等壟斷了先進制程代工，美國針對中國算力芯片公司的貿(mào)易管制給發(fā)展帶來挑戰(zhàn)。2021年半導(dǎo)體材料國產(chǎn)化率不足15%。半導(dǎo)體材料整體國產(chǎn)化率低，關(guān)鍵材料國產(chǎn)化替代的需求十分迫切。2021年晶圓制造材料整體國產(chǎn)化率不足15%，其中工藝制程和先進封裝領(lǐng)域，半導(dǎo)體材料的國產(chǎn)化率更低。封測環(huán)節(jié)中國企業(yè)具備優(yōu)勢。封測行業(yè)位于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈末端，其附加價值較低，勞動密集度高，技術(shù)壁壘較低，涉及的企業(yè)有Amkor、ASE日月光、KYEC、通富微電子等?？傮w來看，在芯片產(chǎn)業(yè)鏈的六大環(huán)節(jié)中，唯有封測環(huán)節(jié)，中國企業(yè)具有明顯優(yōu)勢，不會受到其他國家和地區(qū)制約。2.4AI芯片的關(guān)鍵性能差異2.4.1AI芯片的關(guān)鍵特征包含數(shù)據(jù)特點、計算范式、精度、重構(gòu)能力等1）新型的計算范式：控制流程簡化、計算量增大AI計算包括傳統(tǒng)計算和新的計算特質(zhì)，處理的內(nèi)容往往是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（視頻、圖片等）。處理的過程通常需要很大的計算量，基本的計算主要是線性代數(shù)運算（如張量處理），而控制流程則相對簡單。2）訓(xùn)練和推斷：需要高效的數(shù)據(jù)處理能力AI系統(tǒng)通常涉及訓(xùn)練（Training）和推斷（Inference）過程。簡單來說，訓(xùn)練過程是指在已有數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，獲得某些能力的過程；而推斷過程則是指對新的數(shù)據(jù)，使用這些能力完成特定任務(wù)（比如分類、識別等）。滿足高效能機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理要求是AI芯片需要考慮的最重要因素。3）數(shù)據(jù)精度：低精度成為趨勢低精度設(shè)計是AI芯片的一個趨勢，在針對推斷的芯片中更加明顯。對一些應(yīng)用來說，降低精度的設(shè)計不僅加速了機器學(xué)習(xí)算法的推斷（也可能是訓(xùn)練），甚至可能更符合神經(jīng)形態(tài)計算的特征。2.4.2AI芯片設(shè)計趨勢1）云端訓(xùn)練和推斷：大存儲、高性能、可伸縮存儲的需求（容量和訪問速度）越來越高，處理能力推向每秒千萬億次（PetaFLOPS），并支持靈活伸縮和部署。隨著AI應(yīng)用的爆發(fā)，對推斷計算的需求會越來越多，一個訓(xùn)練好的算法會不斷復(fù)用。推斷和訓(xùn)練相比有其特殊性，更強調(diào)吞吐率、能效和實時性，未來在云端很可能會有專門針對推斷的ASIC芯片（如Google的第一代TPU），提供更好的能耗效率并實現(xiàn)更低的延時。2）邊緣設(shè)備：也需要具備一定的學(xué)習(xí)、本地訓(xùn)練能力相對云端應(yīng)用，邊緣設(shè)備的應(yīng)用需求和場景約束要復(fù)雜很多，針對不同的情況可能需要專門的架構(gòu)設(shè)計。拋開需求的復(fù)雜性，目前的邊緣設(shè)備主要是執(zhí)行“推斷”。在這個目標(biāo)下，AI芯片最重要的就是提高“推斷”效率。目前，衡量AI芯片實現(xiàn)效率的一個重要指標(biāo)是能耗效率——TOPs/W，這也成為很多技術(shù)創(chuàng)新競爭的焦點。未來，越來越多的邊緣設(shè)備將需要具備一定的“學(xué)習(xí)”能力，能夠根據(jù)收集到的新數(shù)據(jù)在本地訓(xùn)練、優(yōu)化和更新模型。這也會對邊緣設(shè)備以及整個AI實現(xiàn)系統(tǒng)提出一些新的要求。最后，在邊緣設(shè)備中的AI芯片往往是SoC形式的產(chǎn)品，AI部分只是實現(xiàn)功能的一個環(huán)節(jié)，而最終要通過完整的芯片功能來體現(xiàn)硬件的效率。這種情況下，需要從整個系統(tǒng)的角度考慮架構(gòu)的優(yōu)化。因此，終端設(shè)備AI芯片往往呈現(xiàn)為一個異構(gòu)系統(tǒng)，專門的AI加速器和CPU，GPU，ISP，DSP等其它部件協(xié)同工作以達到最佳的效率。3）軟件定義芯片：能夠?qū)崟r動態(tài)改變功能，滿足軟件不斷變化的計算需求在AI計算中，芯片是承載計算功能的基礎(chǔ)部件，軟件是實現(xiàn)AI的核心。這里的軟件即是為了實現(xiàn)不同目標(biāo)的AI任務(wù)，所需要的AI算法。對于復(fù)雜的AI任務(wù)，甚至需要將多種不同類型的AI算法組合在一起。即使是同一類型的AI算法，也會因為具體任務(wù)的計算精度、性能和能效等需求不同，具有不同計算參數(shù)。因此，AI芯片必須具備一個重要特性：能夠?qū)崟r動態(tài)改變功能，滿足軟件不斷變化的計算需求，即“軟件定義芯片”。3國產(chǎn)廠商的機遇：數(shù)據(jù)中心、國產(chǎn)化和先進封裝3.1數(shù)據(jù)中心快速發(fā)展帶來行業(yè)新機遇我國數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)高速增長。根據(jù)工信部信息通信發(fā)展司數(shù)據(jù)，2017年我國數(shù)據(jù)中心市場總機架數(shù)量166萬架，2022年預(yù)測達到670萬架，2017-2022E復(fù)合增速達32.2%。根據(jù)信通院發(fā)布的數(shù)據(jù)中心白皮書，隨著我國各地區(qū)、各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，我國數(shù)據(jù)中心市場收入將保持增長態(tài)勢。東數(shù)西算工程帶來大量服務(wù)器相關(guān)軟硬件需求。東數(shù)西算工程將通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中心、云計算、大數(shù)據(jù)一體化的新型算力網(wǎng)絡(luò)體系，將東部算力需求有序引導(dǎo)到西部，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局，促進東西部協(xié)同聯(lián)動。于2022年2月，在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝、內(nèi)蒙古、貴州、甘肅、寧夏8地啟動建設(shè)國家算力樞紐節(jié)點，并規(guī)劃了10個國家數(shù)據(jù)中心集群。各地數(shù)據(jù)中心都將集聚大量服務(wù)器，如韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群提升網(wǎng)絡(luò)級別至國家級骨干網(wǎng)絡(luò)樞紐節(jié)點，預(yù)計到2025年，韶關(guān)數(shù)據(jù)中心集群將建成50萬架標(biāo)準(zhǔn)機架、500萬臺服務(wù)器規(guī)模，投資超500億元。3.2在國產(chǎn)化浪潮中不斷突破不同市場國產(chǎn)CPU在政務(wù)、企業(yè)、消費級市場層層突破。CPU市場主要分為三類：政務(wù)及重點行業(yè)市場、企業(yè)級市場以及消費級市場，它們的需求特點各異。政務(wù)及重點行業(yè)市場，對安全性和定制化的要求遠高于消費級市場，同時對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的要求相對較低，與國產(chǎn)CPU當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀非常契合，所以此板塊是近期國產(chǎn)CPU的核心市場。企業(yè)級市場對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的要求高于政務(wù)但低于消費級市場，此板塊是國產(chǎn)CPU未來重要的增量市場。消費級市場對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的要求最高，對性價比較為敏感，迭代周期短，是國產(chǎn)CPU長期需突破的目標(biāo)市場，尤其是在桌面CPU生態(tài)方面還有較大的差距，還需要重點彌補。政府及國有企事業(yè)單位為國產(chǎn)CPU主陣地，PC芯片已成百億級市場。政府機關(guān)和國有企事業(yè)單位是國產(chǎn)CPU的主陣地，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布數(shù)據(jù)，推斷我國今年國有單位就業(yè)人數(shù)在5600-5700萬人（2020年為5563萬人），根據(jù)統(tǒng)計局2018年公布的數(shù)據(jù)，規(guī)上企業(yè)計算機人均保有量為0.29，考慮到政府和一些重要行業(yè)存在內(nèi)網(wǎng)機需求，則假設(shè)人均保有量大約在0.29-0.58之間。；根據(jù)海光信息公布的CPU價格數(shù)據(jù)，預(yù)計PC芯片價格在1k左右，則PC芯片市場規(guī)模在162-330億元之間。黨政和重要行業(yè)的企業(yè)級市場為國產(chǎn)服務(wù)器主陣地，2022年服務(wù)器芯片市場規(guī)模約130億美元。黨政、國有企業(yè)和部分重要領(lǐng)域的民營企業(yè)是國產(chǎn)服務(wù)器主陣地，根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，政府需求占服務(wù)器總需求比重約9.1%，重要行業(yè)包括金融、電信、公共事業(yè)、能源、交通、教育、醫(yī)療等需求約占比38.4%，2022年合計服務(wù)器芯片的銷售額約為130億美元。消費級市場空間廣闊，國產(chǎn)化勢在必行。國產(chǎn)CPU在關(guān)鍵性能指標(biāo)、使用體驗、生態(tài)建設(shè)等方面與海外廠商仍存在差異，目前很難在消費級市場具備競爭力。但底層硬件、基礎(chǔ)建設(shè)自主化是勢在必行的，信創(chuàng)政策不斷強調(diào)關(guān)鍵技術(shù)自主可控原則，在關(guān)鍵平臺、關(guān)鍵組件以及關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施上形成自主研發(fā)能力，降低外部依賴、避免單一依賴，消費級市場雖然不及政務(wù)和重要領(lǐng)域央國企對信息安全要求那么高，但是也屬于信息化的關(guān)鍵平臺和組件，推行自主化會不斷投入人力物力持續(xù)進行，與海外廠商的差距年限也呈逐步縮小趨勢，終將進入消費級市場。3.3先進封裝助力國產(chǎn)CPU企業(yè)彎道超車后摩爾時代的到來，我國CPU企業(yè)有望通過封測技術(shù)彎道超車。從芯片制造工藝來看，一方面，CPU制程進入后摩爾定律時期升級速度趨緩，國產(chǎn)CPU性能與國際主流水平逐步縮??；另一方面，先進封裝技術(shù)成為競爭新賽道，我國封測廠商長電科技和通富微電在全球前五中占據(jù)兩席，通富與AMD緊密合作，在全球市場具備一定話語權(quán)。先進封裝的出現(xiàn)，讓業(yè)界看到了通過封裝技術(shù)推動芯片高密度集成、性能提升、體積微型化和成本下降的巨大潛力，先進封裝技術(shù)正成為集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新引擎，我國CPU企業(yè)有望通過封測技術(shù)彎道超車，彌補先進制程能力不足的缺陷。國產(chǎn)CPU已經(jīng)可以通過先進封裝技術(shù)實現(xiàn)性能提升與應(yīng)用場景拓展。龍芯中科最新的3D5000通過Chiplet把兩個3C5000硅片封裝在一起，是一款32核CPU產(chǎn)品，已經(jīng)可以面向服務(wù)器市場使用，可滿足通用計算、大型數(shù)據(jù)中心、云計算中心的計算需求。4投資分析4.1海光信息：國產(chǎn)服務(wù)器算力芯片龍頭海光信息技術(shù)股份有限公司成立于2014年，主要從事高端處理器、加速器等計算芯片產(chǎn)品和系統(tǒng)的研究、開發(fā)，目標(biāo)成為中國最重要的計算機芯片設(shè)計企業(yè)，為中國信息產(chǎn)業(yè)的強盛提供核心計算引擎。上游公司與AMD共建子公司，拿下IP授權(quán)關(guān)鍵核心技術(shù)。海光處理器源于AMD的技術(shù)授權(quán)，采用X86架構(gòu)，支持國內(nèi)外主流操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、虛擬化平臺或云計算平臺，能夠有效兼容目前存在的數(shù)百萬款基于X86指令集的系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件，具有優(yōu)異的生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)勢。目前海光處理器性能參數(shù)上與國際同類型主流處理器產(chǎn)品相當(dāng)，提供從4到32物理核心，8到64線程，最多128路PCle擴展，8通道內(nèi)存支持，以及針對虛擬機性能優(yōu)化的大容量緩存設(shè)計，能夠為云計算、大數(shù)據(jù)分析、分布式元存儲、Web應(yīng)用，人工智能、數(shù)據(jù)庫等眾多場景，提供強勁計算能力，具有國際先進水平的競爭力。海光擁有CPU和DCU兩類高端處理器產(chǎn)品，覆蓋服務(wù)器、工作站等計算、存儲設(shè)備中對高端處理器的功能需求。CPU穩(wěn)步迭代，滿足互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、交通、能源等多行業(yè)需求。海光CPU系列產(chǎn)品兼容x86指令集以及國際上主流操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件，性能優(yōu)異，軟硬件生態(tài)豐富，安全可靠，可按應(yīng)用場景劃分為7000，5000，3000三大產(chǎn)品系列。公司堅持自主創(chuàng)新，通過多代處理器產(chǎn)品的送代設(shè)計與開發(fā)，已基本形成“量產(chǎn)一代、研發(fā)一代、規(guī)劃一代”的產(chǎn)品持續(xù)演進節(jié)奏。目前，海光CPU系列產(chǎn)品中海光二號為主力銷售產(chǎn)品，海光三號已經(jīng)實現(xiàn)小批量銷售，海光四號、海光五號處于研發(fā)階段。DPU步入商業(yè)化，持續(xù)投入研發(fā)。海光DCU系列產(chǎn)品以GPGPU架構(gòu)為基礎(chǔ)，兼容通用的“類CUDA”環(huán)境以及國際主流商業(yè)計算軟件和人工智能軟件，軟硬件生態(tài)豐富，可廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理、人工智能、商業(yè)計算等應(yīng)用領(lǐng)域。目前海光DCU系列產(chǎn)品中，海光DCU系列產(chǎn)品深算一號為公司GPGPU主要在售產(chǎn)品，深算二號、深算三號處于研發(fā)階段。4.2寒武紀(jì)：領(lǐng)跑中國AI芯片市場中科寒武紀(jì)科技股份有限公司成立于2016年3月，自成立來專注于人工智能芯片產(chǎn)品的研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，致力于打造人工智能領(lǐng)域的核心處理器芯片。寒武紀(jì)在人工智能芯片設(shè)計領(lǐng)域積累了較強的技術(shù)和研發(fā)優(yōu)勢，是目前國際上少數(shù)幾家全面系統(tǒng)掌握了智能芯片及其基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件研發(fā)和產(chǎn)品化核心技術(shù)的企業(yè)之一，能提供云邊端一體、軟硬件協(xié)同、訓(xùn)練推理融合、具備統(tǒng)一生態(tài)的系列化智能芯片產(chǎn)品和平臺化基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件。公司產(chǎn)品體系成熟，覆蓋云邊端全矩陣。公司主要產(chǎn)品包括終端智能處理器IP、云端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡以及與上述產(chǎn)品配套的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件平臺。自2016年3月成立以來，寒武紀(jì)快速實現(xiàn)了技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化輸出，以約每年1-2件產(chǎn)品的速度推出了用于終端場景的寒武紀(jì)1A、寒武紀(jì)1H、寒武紀(jì)1M系列智能處理器；基于思元220芯片的邊緣智能加速卡及智能模組；基于思元100、思元270、思元290芯片和思元370的云端智能加速卡系列產(chǎn)品。新一代訓(xùn)練芯片寒武紀(jì)590訓(xùn)練能力突出。據(jù)寒武紀(jì)在2022年9月介紹，思元590采用全新的MLUarch05架構(gòu)，訓(xùn)練性能較在售產(chǎn)品有了顯著提升。思元590可提供更大的內(nèi)存容量和更高的內(nèi)存帶寬，其PCIe接口也較上代實現(xiàn)了升級。借助車云協(xié)同與高效開發(fā)優(yōu)勢，開拓車載芯片領(lǐng)域。子公司寒武紀(jì)行歌借助既有優(yōu)勢布局，滿足智能汽車市場不同的算力需求。1）通過車云協(xié)同獲得的數(shù)據(jù)迭代AI模型，優(yōu)化用戶體驗。自動駕駛芯片可以與寒武紀(jì)既有的云端訓(xùn)練產(chǎn)品協(xié)作，通過車云協(xié)同，將車端的數(shù)據(jù)快速回傳，實現(xiàn)AI模型的快速迭代升級，優(yōu)化自動駕駛客戶體驗；2）提供可以在云端開發(fā)自動駕駛模型的軟件開發(fā)平臺。提供統(tǒng)一的軟件開發(fā)平臺，方便客戶在云端開發(fā)相應(yīng)的自動駕駛模型，并省去不同平臺之間的移植、遷移和模型量化的工作，從夠縮減模型升級迭代周期，提高開發(fā)效率。公司芯片和處理器產(chǎn)品能應(yīng)用于多個“智能+”產(chǎn)業(yè)。公司的智能芯片和處理器產(chǎn)品可高效支持視覺、語音和自然語言處理等技術(shù)相互協(xié)作融合的多模態(tài)人工智能任務(wù)，輻射智慧互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能交通、智能教育、智慧能源、智慧電力、智慧物流、智慧畜牧、智慧金融、智能家居、智慧醫(yī)療等“智能+”產(chǎn)業(yè)。統(tǒng)一的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件平臺打破開發(fā)壁壘，加速產(chǎn)品落地。公司為云邊端智能芯片和處理器產(chǎn)品研發(fā)了統(tǒng)一的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件平臺，徹底打破云端、邊緣端、終端之間的開發(fā)壁壘，無須繁瑣的移植即可讓同一人工智能應(yīng)用程序便捷高效地運行在公司云邊端所有產(chǎn)品之上。云邊端體系化的智能芯片和處理器產(chǎn)品以及完全統(tǒng)一的基礎(chǔ)系統(tǒng)軟件平臺可大幅加速人工智能應(yīng)用在各場景的落地，加快公司生態(tài)的拓展。4.3龍芯中科：從指令集到架構(gòu)全自主的CPU“龍芯”系列是我國最早研制的通用處理器系列之一，于2001年在中科院計算所開始研發(fā)，得到了中科院、國家自然科學(xué)基金、863、973、核高基等項目的大力支持。2008年3月5日，公司前身龍芯服務(wù)由轉(zhuǎn)移中心和中科算源共同出資設(shè)立，開始進行處理器產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化的前期探索。2020年，公司推出了自主指令系統(tǒng)LoongArch（龍芯架構(gòu)），公司整體變更為股份有限公司。公司實控人為胡偉武和晉紅夫婦，胡偉武長期擔(dān)任公司董事和總經(jīng)理，晉紅長期擔(dān)任公司投資總監(jiān)。胡偉武持有天童芯源47.67%的股權(quán)，晉紅持有芯源投資15.02%的合伙份額。胡偉武和晉紅通過天童芯源、芯源投資、天童芯正和天童芯國合計控制龍芯中科33.61%的表決權(quán)。自主研發(fā)LoongArch指令集，芯片性能追趕國際