截止 6 月 25 日，今年以来申万电子指数涨幅 10.12%，整体呈现震荡走势，区间最大涨幅 23%，区间最大回撤-18%，我们在一季度财报总结中指出今年以来的行情主要受益于电子行业 在经历了 22 年大幅下跌后，悲观预期充分释放，股价充分回调，今年一季度板块迎来复苏预 期之下驱动的补涨行情，叠加 AI 主题的爆发，与算力相关的标的获得机构大幅增持，同时由 于半导体板块去年底以来处于底部，AI 行情的扩散也带动了整个半导体板块的上涨行情。而 随着 AI 行情向下游应用和场景端的扩散，算力板块进一步上涨动能不足，叠加整个行业需求 端复苏节奏放缓，股价迎来回调。 从估值来看，当前申万电子指数 TTM 市盈率为 44.76，处于过去十年的 46%分位数，估 值基本处于合理水平。而从盈利情况来看，我们通过调研了解上市公司二季度业绩相比一季度 有小幅的改善，从下游需求端来看，面板、LED、驱动芯片已有回暖迹象。存储器止跌企稳、 模拟及数字类芯片库存调整已接近尾声。从板块区间涨跌幅（算术平均）来看，受益于 AI 行 情的爆发，数字芯片、PCB、光学元器件、品牌消费电子板块等 AI 相关的核心标的大幅上涨 带动相关板块涨幅靠前。
从各细分子行业市盈率（历史 TTM，整体法剔除负值）的角度来看，除了光电子板块估 值处于 50%分位数以上，其他各板块估值分位数均在 30%以内。而从估值溢价率的角度来看， 半导体板块相对全 A 依然有 271%的估值溢价，光学光电子板块相对全 A 估值溢价率大幅提 升。整体而言电子板块的估值溢价率处于 16 年以来的中低位置。
从个股的区间涨跌幅来看，上半年涨幅排名前十名的主要是佰维存储、寒武纪、源杰科技、 东田微、工业富联、富信科技、漫步者、艾比森、奥比中光、容大感光。跌幅前十名主要是传 艺科技、ST 碳元、ST 美讯、圣邦股份、斯达半导、东尼电子、紫光国微、激智科技、南芯科 技、百邦科技。上涨较多的个股大部分受益于 AI，比如 GPU、光芯片、服务器代工等，除此 之外受益于下游经济复苏，以及国产替代趋势的 LED、半导体材料表现也相对亮眼。而下跌 较多的主要集中在模拟芯片、功率半导体、消费电子零部件等环节。
从电子板块一季度的业绩表现来看，受益于国内晶圆厂扩产，国产替代加速，半导体设备 板块业绩亮眼，前道设备延续高增长，其他板块业绩普遍承压。二季度电子板块业绩有触底回 升之势，AI 爆发式增长带动相关公司二季度业绩改善预期，同时随着存储、模拟、数字等部 分子行业的止跌企稳，电子板块在下半年将迎来更加明确的复苏信号。
第一条投资主线 日，万德人工智能指数年初以来涨幅高达 57.93%，估 值分位数突破 16 年以来新高，我们认为人工智能已经透支了一部分相关上市公司未来的业绩 预期，展望后续我们认为能够真正持续兑现业绩的公司将继续引领人工智能板块。我们在三月 份的深度报告《AI 商业模式逐步落地，算力产业链迎接星辰大海》中强调了算力作为人工智 能三要素的重要性，AI 的商业化落地的加速，推动了算力的需求，叠加国产化的需求，算力 相关的标的股价在上半年大幅上涨。
国产 GPU 虽然起步晚，但是在单卡性能上已经可以比肩国外巨头，核心的差距在于生态 壁垒上，短期通过兼容的方式而长期则还需打造自己的生态与核心技术。国产 GPU 正迎来难 得的快速发展阶段。 第二条投资主线：国产化。我们认为国产化正在进入深水区，一方面体现在国内晶圆厂扩 产中，国产设备和材料替代的种类和占有率都在上升，另一方面也是国内在先进制程上打破封 锁及垄断，在几个关键环节解决卡脖子问题，实现更高程度和水平的自主可控。设备端作为国 产替代占有率的持续提升的环节，在美国限制中国核心技术领域发展的大背景下，以及对中国 先进制程设备出口管制和限制的不利条件下，国内的核心厂商依然还有较大的发展空间。
第三条投资主线：复苏。我们认为复苏并非是指传统电子产品的周期性回暖，而是需要看 新产品所带来的新需求，半导体行业的发展离不开划时代产品的出现。第一台个人电脑 PC 和 互联网的普及改变了人们获取信息的方式；第一代 iPhone 的出现改变了人们对于以往手机的 认知；现在 AR/VR/XR 和智能汽车的出现也将会改变人们对于世界的交互方式。Web1.0、通 信手机、PC、安卓和 IOS 操作系统、智能手机、智能平板、可穿戴设备以及智能汽车等时代 产品的诞生，都会使得半导体行业发生快速的增长和新需求的出现。半导体行业的发展离不开 新型产品的出现，新型产品的出现也促进者半导体行业的迭代升级。看好 VR、IOT、汽车电 子带动整个电子行业迎来新一轮复苏。
自从进入互联网时代，人类所能获取和利用的数据呈现爆发式地增长，各行业、各场景的 海量数据为人工智能的自主学习和模型训练提供了数据基础。而自人工智能的概念兴起，算法 模型一直在不断优化，从决策树到神经网络，从机器学习到深度学习，并且已在不同的领域中 得到应用。算力是基于芯片的人工智能发展的硬件基础和平台，随着海量数据的产生和算法模 型的不断优化和发展，算力的发展成为了人工智能系统快速发展的核心要素。从 1956-2020 年， 计算机处理能力的 FLOPS 增加了一万亿倍。
近几年，大量复杂的数据的收集和处理都需要硬件能力的相应增长，以应对人工智能发展 的需求。基本上，计算能力是计算机以速度和准确性执行某种任务的能力。正如 OpenAI 的研 究表明，训练最大的人工智能模型所需的计算能力，自 2012 年以来平均以每 3.4 个月翻一倍 的速度增长。而在 2012 年之前的情况并非如此，当时计算能力平均以 2 年的速度翻倍。这意 味着，今天使用的资源正以比以前快七倍的速度翻倍。从另一个角度而言，在线性尺度上，计 算用量在 2019 年之前就增加了 30 万倍，表明对人工智能特定硬件的需求呈指数级增长。
百度自行研发的 AI 芯片，单卡算力达到 128TFLOPS。昆仑芯是基于百度在人工智能领 域多年的产业实践，自主研发的一款人工智能通用处理器芯片。新发布的 R200 人工智能加速 卡基于第二代昆仑芯，采用领先的 7nm 工艺，基于先进的芯片架构，专为深度学习和机器学 习算法的云端和边缘计算设计。与上一代产品相比，R200 全面提升了计算机视觉、自然语言 处理、大规模语音识别、大规模推荐等应用的人工智能负载的运行效率。
Navida 召开 GTC 发布会，展示算力芯片在多领域的突破进展。2023 年 3 月 21 日，英伟 达召开 GTC，CEO 黄仁勋进行了主题演讲，展示英伟达算力芯片在 AI 应用、加速卡领域取得 进展，目前已成为自然科学、化学制药、视觉解析、数据处理、机器学习和大模型领域成为不 可或缺的一环。
AI 产业迎来“iPhone”时刻,英伟达 DGX 计算机已成 AI 核心处理器。目前英伟达已向 OpenAI 交付首台 DGX AI 超级计算机，用于加速深度学习、人工智能应用，《财富》100 强 企业中已有一半以上企业开始使用 DGX，例如：BMW 应用 DGX 被用于加速 BMW 汽车自 动驾驶系统的开发和训练；Tencent 应用 DGX 被用于加速腾讯云的人工智能服务的开发和运 营；美国国家航空航天局利用 DGX 被用于加速 NASA 进行气象和环境数据的分析和预测。 从参数上来看，DGX 具备满足高性能计算和 AI 学习的需求。GPU 采用 8 片英伟达 A100 Tensor Core GPU，共有 6912 个 CUDA 核心和 432 个 Tensor Core, 单精度计算性能为 320TFlops.CPU 采用两颗英特尔 Xeon Platinum 8280L 处理器，共有 56 个核心；每个 DGX 系 统配备 1.5TB 的 DDR4 内存；每个 DGX 系统配备 15TB 的 NVMe 存储器，同时支持 100Gb Ethernet 和 Infiniband HDR 网络。DGX 具有强大的计算性能、高效的数据传输速度、大容量的 存储空间和稳定的供电系统，能够满足各种深度学习和人工智能应用的需求。
全球半导体厂商已提出多种解决方案，存内计算电路可基于 SRAM 和 NOR Flash 实现。 AI 对数据的访问和不断调取需要数据需要在存储单元和计算单元之间频繁移动，访存带宽和 功耗成为算法的重要瓶颈之一。存算一体将存储单元与计算单元直接结合在一起，绕过数据在 存储和计算之间的搬运环节。当前 NOR Flash、SRAM 等传统器件相对成熟可率先开展存内计 算产品化落地推动，从方案落地情况来看，英特尔选择基于 SRAM 的可配置存储器，三星选 择在 DRAM 的 DRISA 架构上进行存算一体解决方案。
存算一体架构可突破冯诺依曼瓶颈，提高 AI 芯片能效。存算一体架构消除了计算与存储 的界限，直接在存储器内完成计算，被认为是突破冯诺依曼瓶颈的极具潜力的高能效 AI 芯片 架构。目前主流的存算一体 AI 芯片基于模拟计算架构设计。模拟存算一体架构通常基于 SRAM 或非易失存储器，模型权重保持在存储器中，输入数据流入存储器内部基于电流或电压实现模 拟乘加计算，并由外设电路对输出数据实现模数转换。由于模拟存算一体架构能够实现低功耗 低位宽的整数乘加计算完美体育，非常适合边缘端 AI 场景。
HBM 的高带宽技术，从硬件上实现高速传输。高带宽存储器（HBM）可支持更高速率的 带宽，基于 TSV 和芯片堆叠技术的堆叠 DRAM 架构，可实现高于 256Gbps 的突破性带宽， 单颗粒的带宽远超过 DDR4 和 GDDR6。其中 DDR4 是 CPU 和硬件处理单元的常用外挂存 储设备，8 颗 DDR4 颗粒带宽能够达到 25.6 GB/s，是 HBM 的 1/10，而 GDDR6 它单颗粒的带 宽只有 64 GB/s，为 HBM 的 1/4。
先进工艺是芯片算力提升的关键推动力，“后摩尔时代”先进封装不断发力。目前通过工 艺提升芯片算力，主要有两种方式。1）先进制程：单位面积芯片算力会随着工艺节点的进步 而提升，从 65nm 到 90nm 制程下的 GPU，先进工艺节点晶体管密度和工作频率均显著提高， 从而带来芯片整体算力的提升。根据摩尔定律经验，集成电路上可以容纳的晶体管数目每 18 个月便会提升 1 倍，然而随着先进制程进入 3nm 时代，摩尔定律已经受到了物理极限和工艺 成本的双重挑战。2）先进封装：先进封装可以优化连接方式、实现异构集成、提高芯片的功 能密度，从而提升芯片算力，因而是超越摩尔定律方向中的重要赛道。21 世纪初，以 MEMS、 TSV、FC 等为代表的先进封装技术引领封测行业发展，目前平面封装正在向 2.5D/3D chiplet 堆叠异构集成封装技术升级跃迁，为芯片算力提升带来了新思路。
Chiplet 解决方案是底层基础，2.5D 和 3D 封装蓄势待发。Chiplet 技术是将大型单元芯片 划分为多个相同或者不同的小芯片，这些小芯片可以使用相同或者不同的材质、工艺节点制造， 再通过先进的集成技术封装在一起形成一个系统级芯片，降低成本的同时获得更高的集成度。 目前寒武纪思元 370 系列产品就是在封装层面上，采用 Chiplet 技术，将两颗 370 芯片拼凑成算力更强、带宽更大的处理器模块。 2.5D 封装技术是将芯片并排放置在中介层顶部，通过芯片的微凸块和中介层中的布线D 封装技术则无需中介层、芯片直接通过 TSV 直接进行高密度互连。通过 2.5D/3D 技术封装技术，可以在单位体积内集成更多的功能单元，并且这些功能单元之间互联很短，密 度很高，因此性能可以得到很大的提升，算力水平也会提高。目前已有多家公司陆续布局 2.5D/3D 封装技术，封装领域将迎来又一次技术革命。
强大的算力水平是AI 大模型必备的技术支撑。算力水平是数据处理能力强弱的决定性因 素，AI 大模型的参数和语料库能够不断扩容离不开强大的算力支撑，根据英伟达的数据， ChatGPT 3.0 模型需要使用 1024 颗英伟达 A100 芯片训练长达一个月的时间。2012-2018 年， 最大的 AI 训练算力消耗已增长 30 万倍，平均每 3 个多月便翻倍，速度远远超过摩尔定律。 IDC 数据显示，2022 年中智能算力规模达到 268 百亿亿次/秒（EFLOPS），已经超过通用算力 规模，AIGC 商业落地蓄势待发，未来对算力的需求更将超乎想象。
GPU/ASIC/FPGA 三种计算架构并行。AI 芯片计算架构的好坏影响芯片能提供的算力水 平，是决定芯片算力的本质因素。计算架构也需要在通用性和高效性之间进行平衡，目前 AI 芯片有 3 种主流计算架构，其中 GPU 计算架构在算力加速芯片中达到 90%。1）GPGPU：负 责非图形相关程序的运算，具有高度可编程性，是最通用、最灵活的芯片，但是算力水平受限。 2）ASIC：高定制化专用计算芯片，针对具体的应场景和算法，性能较高，但是通用性差。3） FPGA：基于现场可编程逻辑阵列的计算芯片，开发成本低、周期短，通用性和高效性介于 GPGPU 和 ASIC 之间。
英伟达主导市场，国内厂商百花待放。目前算力芯片市场主要被欧美和日本厂商主导，其 中英伟达是全球 GPU 领域的绝对龙头。英伟达 2020 年推出的 A100 芯片支持 FP16、FP32 和 FP64 浮点运算，峰值算力高达 624TOPS，预计在今年发布的 H100 芯片在 FP16、FP32 和 FP64 浮点计算方面将比 A100 快 3 倍，是当之无愧的 AI 芯片性能天花板。中国算力芯片领域起步 较晚，但是在国家政策的大力扶持和企业持续的研发投入下，不少国内企业也在这方面取得了 进展。
寒武纪：中国 AI 芯片领导者。寒武纪成立于 2016 年，技术积累深厚，能提供云边端一 体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。 近年来，公司持续加大研发投入，陆续推出了多款 AI 芯片，其中 2021 年推出的思元 370 采 用了 chiplet 的新技术，整体集成了 390 亿个晶体管，最大算力达到 256TOPS（INT8），也 是商用客户里出货量最大、推广最成功的一款产品。公司即将推出的新产品思远 590，性能可 对标英伟达 A100，在美国《芯片法案》禁令影响下，该款芯片有望成为国内市场中替代 A100 的主力产品。
海光信息：基于 GPGPU 架构的 DCU 产品商业落地。海光信息成立于 2014 年，并于 2019 年切入到 DCU 产品领域，其 DCU 系列产品以 GPGPU 架构为基础，兼容通用的“类 CUDA” 环境以及国际主流商业计算软件和人工智能软件，软硬件生态丰富，可广泛应用于大数据处理、 人工智能、商业计算等应用领域。DCU 系列产品中的深算一号性能指标堪比国际上同类型高 端产品，并在 2021 年实现商业化应用，深海二号正在研发中，也将成为算力芯片市场强有力 的竞争者之一。
龙芯中科：GPGPU 预计 23 年流片。龙芯中科成立于 2010 年，主营业务为处理器及配套 芯片的研制、销售及服务，主要产品与服务包括处理器及配套芯片产品与基础软硬件解决方案 业务。上市之初，公司就有 GPGPU 设计技术的储备，并募集资金 10.5 亿投向高性能通用图形 处理器芯片及系统研发项目，主要针对图形加速、科学计算尤其是人工智能应用的需求。2022 年 9 月 5 日，龙芯中科在业绩说明会上表示，公司 GPGPU 研发项目进展顺利，将于 2023 年 流片，公司有望成为 AI 算力芯片领域新星。
通富微电：持续突破先进封装技术。通富微电深耕于集成电路封装测试一体化服务，产品 覆盖面广且技术全面。近年来，公司积极布局 Chiplet、2.5D/3D、扇出型、圆片级、倒装焊等 封装技术，可为客户提供多样化的 Chiplet 封装解决方案，并且已为 AMD 大规模量产 Chiplet 产品。在高性能计算机领域，公司已建成国内顶级 2.5D/3D 封装平台（VISionS）及超 大尺寸 FCBGA 研发平台，并且完成高层数再布线技术开发，同时可以为客户提供晶圆级和基 板级 Chiplet 封测解决方案。2022 年上半年，公司在 2.5D/3D 先进封装平台方面，再度取得突 破性进展，BVR 技术实现通线并完成客户首批产品验证，2 层芯片堆叠的 CoW 技术完成技 术验证。依托于丰富的国际市场开发经验和坚实的技术基础，公司有望抓住先进封测市场机遇，稳固其行业龙头的地位。
长电科技：半导体封装行业龙头。长电科技是全球领先的集成电路制造和技术服务提供商， 可以提供全方位的芯片成品制造一站式服务，拥有行业领先的半导体先进封装技术（如 SiP、 WL-CSP、FC、eWLB、PiP、PoP 及 XDFOITM 系列等）。2021 年公司推出的面向 3D 封装 的 XDFOITM 系列产品，为高性能计算领域提供了业界领先的超高密度异构集成解决方案。 子公司星科金朋与客户共同开发了基于高密度 Fan out 封装技术的 2.5D fcBGA 产品，同时 认证通过 TSV 异质键合 3D SoC 的 fcBGA，提升了集成芯片的数量和性能，为进一步全面 开发 Chiplet 所需高密度高性能封装技术奠定了坚实的基础。2022 年，公司推动实施技术开 发 5 年规划，包括对 2.5D/3D chiplet，高密度多叠加存储技术等八大类逾三十项先进技术开 展前瞻性研发，将进一步推动技术和产品价值进一步提升，持续增强市场竞争力。
服务器面向数据处理需求迭代，大算力时代引爆 AI 服务器需求。服务器是算力的载体， 普通的服务器主要为智能手机、PC 等提供基础的算力和数据存储支持，多以 CPU 为算力的提 供者、采用串行架构，无法满足大算力时代不断攀升的数据量引发的数据处理需求。AI 服务 器多采用 CPU+GPU/TPU/其他加速卡的异构形式，一般配置四块以上 GPU 卡，可以满足高吞 吐量互联的需求，提供强大的算力支持。由 ChatGPT 引爆的 AIGC 场景增多驱动智能算力的 规模不断增长，因此人工智能服务器的需求量也将不断攀升。
PCB 是服务器的重要组成部分，技术升级势在必行。服务器算力的提升除依靠 CPU、加 速芯片组外，PCLe 总线标准的提升也是必不可少的环节。根据 Intel 规划，服务器平台方案正 由 Purely 转为 Whitley，而 Whitley 中的 Ice Lake 方案也将首次支持 PCLe4.0 总线设计，下一 代 Eagle Stream 平台将同步支持 PCLe5.0。PCB 是 PCle 总线中的关键组件，高等级的总线标 准需要 PCB 层数和基材的支持，其中 PCB 层数需求将从 3.0 的 8-12 层提升至 5.0 的 16 层以 上；CCL 材料的 Df 值也需要同步降低。AI 服务器需求量的提升和 PCB 技术的升级必将带来 PCB 产品的量价齐升。
沪电股份：高端 PCB 行业龙头。沪电股份深耕 PCB 行业 20 年，在技术、质量、成本、 品牌、规模等方面形成相对竞争优势，居行业领先地位。公司坚持差异化竞争战略，重点生产 技术含量高、应用领域相对高端的差异化产品。在高性能计算领域，应用于 AI 加速、Graphics 的产品，应用于 GPU、OAM、FPGA 等加速模块类的产品以及应用于 UBB、BaseBoard 的产 品已批量出货，目前正在预研应用于 UBB2.0、OAM2.0 的产品。公司持续加大在高端产品领 域的研发投入，正在进行的高速 HDI 长期可靠性研究也将强化公司在 AI 加速核心产品市场的 竞争力。
胜宏科技：服务器领域应用实现从 0 到 1。胜宏科技成立于 2006 年，主要从事高密度印 制线路板的研发、生产和销售，主要产品包括双面板、多层板（HDI）等。2021 年，在消费电 子市场疲软的环境下，公司及时调整客户结构和产品结构，并顺利导入通讯、服务器、芯片等 多家国内外优质客户。公司坚持优质客户与高端产品的战略布局，建立起了高速 SI 能力系统， 支持通讯、服务器高端客户的开发，也开展了“平台服务器主板研发”、“服务器硬盘用高频 主板研发”等研发项目，为企业的持续增长注入了活力。
半导体产业是科技的皇冠明珠，市场规模持续扩容。半导体产业是现代信息技术的先导性 产业，产业下游通信、计算机、汽车、军事等数十个应用领域等的创新和发展，均需要大量的 半导体器件实现其功能和性能。因此，半导体器件是计算机、通信、电子产品等的核心组成部 分，也是新能源车、光伏、5G 等新兴产业的重要基础，半导体产业市场规模也将随着下游应 用的发展持续增长。
根据 WSTS 数据，2017-2021 年间，全球半导体行业销售额由 4122 亿美元增长至 5559 亿 美元，年均复合增长率为 7.8%，预计 2022 年全球半导体行业市场规模为 6056 亿美元，2023 年将达到 6615 亿美元。中国半导体行业协会统计，2017-2021 年间中国半导体产业销售额由 7885 亿元增长至 12423 亿元，CAGR 远超全球行业销售额增速，达 12%，预计 2022 年中国半 导体行业市场规模将达 13839 亿元，2023 年将达 13893 亿元。
纵观半导体产业链，年产值千亿的设备环节属于最上游，支撑着几十万亿美元的下游应 用发展。在芯片生产环节，材料质量的好坏决定集成电路芯片质量的下限；半导体设备的精细 度影响芯片内电路的精密度，可实现功能的复杂程度，决定集成电路芯片质量的上限。半导体 行业遵循“一代技术、一代工艺、一代设备”的规律，先进的半导体设备对先进制程的推进有 着至关重要的作用，其技术更新和产品迭代速度需要同步甚至超前于芯片设计厂商的工艺需 求。
1947 年开始，半导体产业就已经在开发新工艺和提高原有工艺上持续发展。这些工艺的 发展可以分为工艺和结构两大类，1）工艺：以更小的尺寸制造器件和电路，从而提高其密度、 数量和可靠性。2）结构：调整新器件的设计，从而实现更好的性能、更佳的能耗控制和更高 的可靠性。
从工艺的角度看，半导体产业遵循摩尔发展定律，即集成电路上可容纳的晶体管数量每 18 个月就增加一倍，目前头部晶圆厂每平方毫米可容纳的晶体管数量已经过亿。随着科技时代的 到来，要通过芯片实现的功能也逐渐增多，芯片的结构设计也就越来越繁琐复杂。因此，更精 细的半导体设备对于半导体产业发展至关重要。
目前三星、台积电 3nm 芯片制程工艺可以量产，其他芯片厂商紧随其后。随着技术节点 的不断缩小，对半导体设备要求逐渐严苛，集成电路制造的投入大幅上升。根据 IBS 的数据， 5nm 技术节点建设需要的资本开支是 14nm 的两倍以上，28nm 的四倍左右。半导体设备的投 资金额占晶圆厂产线%以上，因此产能相同的情况下，不同制程的半导体 设备投资金额也呈指数级上涨。中芯国际的数据显示，5nm 技术节点每 5 万片产能用于半导 体设备的投资金额高达 155.57 亿美元，是 16/14nm 的 2.48 倍，是 28nm 的 3.94 倍。 半导体设备的价格趋势，从 ASML EUV 光刻机的 ASP 连年上涨也可见一斑。根据 ASML 数据，2012-2022 这 10 年间，光刻机的价格从 0.44 亿欧元/台翻四倍至 1.77 亿欧元/台。ASML 也指出 2025 年将发布的可以将制程推进到 1.8nm 的 High-NA EUV 光刻机售价可能再翻一倍， 达 4 亿美元。
根据工艺和产品的不同，集成电路的生产工序也在不断增加。以刻蚀工艺为例，出于技术 和成本的考量，除采用更先进的光刻机提升制程外，部分厂商另辟蹊径选择多重曝光成型工艺。 多重曝光成型工艺利用多次光刻和刻蚀，将原来一层的光刻图形拆分到两个甚至多个掩膜版 上，从而实现图像密度的叠加。Gartner 数据显示，20nm 工艺需要刻蚀的步骤为 55 次，而 7nm 需要的刻蚀次数约为 20nm 的 2.5 倍，达到了 140 次。
在人工智能、云计算、工业互联网、智能汽车等新型应用的推动下，全球芯片市场规模自 2019 年起持续增长，2022 年 ChatGPT 的出现引爆 AI 时代，大算力时代的到来再次将芯片制 造推向高潮。为了满足日益增长的芯片需求，2021-2023 年全球半导体行业将累计扩建 84 座 大规模晶圆制造场，对半导体设备的需求量也将再次提升。 根据 SEMI 数据，2022 年半导体设备行业市场规模同比增长 4.98%，再创新高，达到 1076 亿美元。从短期来看，2023 年半导体设备市场规模受经济周期下行，市场需求疲软影响，将 下降至 912 亿美元；从长期来看，年产值千亿的半导体设备行业是市值几十万亿美元的下游应 用稳健发展的中流砥柱，2024 年有望重回成长轨道并长期向好。
从 2022 年全球半导体设备销售区域来看，中国大陆、中国台湾和韩国三个地区累计占比 高达 71.15%，全球半导体产业中心已经逐渐转移至亚太地区。2012-2022 年间，中国半导体市 场规模占全球比重呈波动性上涨，其中 2021 年占比达到 29%的历史高点，2022 年虽然略有回 落，但依旧连续 3 年成为全球最大半导体设备市场。
从竞争格局来看，半导体设备市场主要由美日荷厂商主导。Gartner 数据显示，2022 年应 用材料、阿斯麦和泛林半导体分别以 19.9%、15.9%、18.5%的市场占比拨得头筹，我国北方华 创、中微电子等公司市场占比均不足 5%。由于半导体设备行业技术壁垒高，我国半导体产业 起步较晚，虽然是全球最大的半导体设备市场，但细分环节中大部分设备国产化率处于 20%以 下的较低水平，核心设备光刻机更是不足 1%。
为限制中国在核心技术领域的发展、维护自身技术领先地位，美国自 2018 年以来对我国 半导体行业管制措施不断加码。2018 年-2020 年间，美国主要限制中兴通讯和华为等“实体清 单”公司的芯片和硬件采购，2021 年起，范围逐渐扩大至禁止美国 28nm 及以下成熟制程制造 设备出口到中国大陆，并联合荷兰、日本等国家对我国半导体行业发展进行围追堵截。
随着数字经济的发展和新一轮科技革命的崛起，半导体产业成为我国战略性重点发展的 领域之一，实现半导体设备的自主可控是摆脱“卡脖子”困境的当务之急。事关国民经济和社 会发展，近年来，国家及各省市区也出台了多项政策和法规扶持半导体设备行业的发展。根据 SEMI 数据，在美国管制政策倒逼国产化加速和政策扶持的双轮驱动下，2022 年我国晶圆厂商 半导体设备国产化率从 2021 年的 21%提升到了 35%，预计 2025 年将达到 50%。 在半导体行业成长和国产替代的时代背景下，我国薄膜沉积设备厂商拓荆科技、光刻设备 厂商上海微电子和北京科华、刻蚀设备厂商北方华创和中微电子、清洗设备厂商盛美上海和芯 源微、测试设备厂商华峰测控和长川科技等实力厂商大有可为。
自 2001 年到 2023 年，全球的半导体销售额不断增长，从最初约 180 亿美元的规模上升 至 2022 年 727 亿美元的市场规模，期间年复合增长率平均保持在 20%左右。在 2009 年随着 智能手机的出现，改变了人们的生活方式，全球半导体行业也迎来了爆发式的增长。2014 年， 4G 手机元年的到来和通讯技术的升级，云计算、可穿戴设备、VR/AR 等更多种新型人机交互 方式的出现，使得行业对各类半导体需求快速增长。
半导体行业的发展离不开划时代产品的出现。第一台个人电脑 PC 和互联网的普及改变了 人们获取信息的方式；第一代 iPhone 的出现改变了人们对于以往手机的认知；现在 AR/VR/XR 和智能汽车的出现也将会改变人们对于世界的交互方式。Web1.0、通信手机、PC、安卓和 IOS 操作系统、智能手机、智能平板、可穿戴设备以及智能汽车等时代产品的诞生，都会使得半导 体行业发生快速的增长和新需求的出现。半导体行业的发展离不开新型产品的出现，新型产品 的出现也促进者半导体行业的迭代升级。
智能手机是高端 SoC 最大的应用市场，智能手机根据操作系统可以为 IOS 和 Android 两大系统。随着智能手机的不断发展和更大用户需求，对手机的 SoC 也提出了更深度的要求， 例如：更先进的制程、更优秀的功耗比以及更强的算力等等。智能手机市场的规模逐渐增大， 对于 SoC 芯片需求也将逐渐增大。 同时，大数据、人工智能和物联网技术的发展，人们对智能手机的更新和升级提出了新的 要求。5G 手机的渗透率逐渐提升，5G 手机的商用和普及已经成为了智能手机市场发展的一个 重要推动力。
自 2010 年 Apple 发布其首款 iPad 以来，世界上的平板电脑市场迅速发展。从 2015 年 起，随着人们对平板电脑的需求一年一年的减少，智能手机取代了平板电脑的市场；在 2020 年，由于疫情的冲击，人们又一次开始了在家里学习和工作的生活方式，这又一次刺激了人们 对平板电脑的需求。2020 年，世界范围内有 1.641 亿部的平板电脑较上年同期增加 13.6%。
随着5G技术的深入应用，宽带光网络的传输速度将会进一步提高，智能家庭的连接速度、 稳定性和安全性将会进一步提高。同时，随着物联网与人们生活的深度融合，AIOT 技术的支撑能够有效提高终端的计算能力，实现设备之间的连接，从而为人们提供更符合实际需求的服 务。随着“云-边-端”的深度融合，智能家庭由“单体智慧”发展到“全屋智慧”。在 2023 年， 中国的智能家具市场规模将会达到 5176 亿元，在 2019-2023 年的年复合增长率将会达到 38%。
智能音箱的功能是通过声音交流来完成对家庭成员的音乐播放和对其它智能家庭装置的 控制。在 2021 年，世界上的智能音箱市场规模大约是 90.4 亿美元，并将在 2028 年以 21%的 年增长率增长到 342.4 亿美元。 智能音箱的发展呈现出两类新形态，一类是在原有的基础上进行“升级”，在硬件上加装 摄像头和屏幕，构成一类是可视化的、带有屏幕的智能音箱。二类是更加轻量化、无线化、模 块化的智能音箱，从软硬件上“降级”，定位于智能家庭中的智能声控/互动接口。
智能扫地机器人的产品有很大的发展。一方面，伴随着人们在居住和商业环境中的行为改 变，新一代的消费者对于使用智能家居来取代传统的手工工作变得越来越迫切。另一方面，最 近几年，国家一直在对技术产业的政策进行鼓励和引导，物联网、城市化、居民消费升级和互联网相关产业的持续发展，这些因素都推动了智能扫地机器人的技术革新，在未来，它的行业 市场有着非常广泛的前景。
安全监控的智能化和网络化程度的提高，对网络摄像头所使用的 IPC SoC 芯片的需求也 越来越大，这也成为了安全芯片厂商们的重点布局。华为和海思是安全 IPC 行业的领头羊，在 市场上占据了 60%以上的市场份额，而其他竞争者则是德州仪器、恩智浦、安霸等公司。
国产 IPC 技术遥遥领先。国内的 IPC 芯片厂商主要有富瀚微和华为海思两家厂商。在最 新的产品中，无论是 IPC 芯片还是 AI-IPC 芯片，华为海思在分辨率和 AI 算力方面都要远远 优于富瀚微的同等产品。华为海思的 IPC 芯片不仅仅支持 H.265 编码，同时还可以支持 H.264 编码，最高的分辨率也已经达到了 8K 30 帧或是 4K 120 帧。
2021 年，中国市场的蓝牙耳机销量达到了 1.2 亿只，较上年同期上升了 21.1%。在这些产 品中，真无线耳机的成长对于整个蓝牙耳机市场的推动是非常显著的，在 2021 年，它的出货 数量达到了大约 8,092 万台，比上年同期增加了 28.0%。据预测，在 2022 年，中国将有大约 1.3 亿只蓝牙耳机的销量，较上年同期增加 13.1%。
主动降噪方式是通过硬件(芯片、传感器、麦克风阵列等)与软件算法共同协作实现。现阶 段，TWS 耳机的主动降噪方式主要有 ANC 和 ENC 两种。ANC 降噪技术是通过耳机内部的 降噪系统产生于外界噪音相等的反向声波，使其与噪音中和，从而实现降噪效果。ENC 降噪 技术是采用双麦克风阵列，精准计算语音者说话的位置，在保护主方向目标语音的同时，消除 环境中的干扰噪音。
传感交互技术对 TWS 芯片提出更高要求。基于不同芯片、传感器与 AI 算法等多种技术 的融合，TWS 耳机具有多样化的交互方式，如开盒即连、触控交互、语音唤醒、入耳检测、 离线、新能源汽车政策加持，自动驾驶 SoC 未来需求旺盛
在汽车电动化和智能化变革浪潮的引领下，中国新能源汽车市场迅速发展，根据中汽协的 统计数据，2022 年 11 月新能源汽车产销分别完成 76.8 万辆和 78.6 万辆，同比分别增长 65.6% 和 72.3%。2022 年 1-11 月，新能源汽车产销分别完成 625.3 万辆和 606.7 万辆，同比均增长 1 倍。 随着自动驾驶水平的不断提升，芯片所要应对的环境复杂性以及运算的多样性都将会导 致对计算能力的要求，L2 级的计算能力将会低于 10 TOPS，而 L3/L4/L5 级的计算能力将会达 到 3060/100/1000 TOPS，这使得具有更高计算能力的无人驾驶 SoC 芯片有着广泛的需求。在 2021-2025 年，无人车系统芯片市场的 CAGR 将达到 15 亿美元，到 2025 年， CAGR 将达到 46%。
存储芯片通过对存储介质进行电子或电荷的充放电标记不同的存储状态实现数据存储， 根据断电后存储的信息是否留存分为易失性存储芯片与非易失性存储芯片。NAND Flash 是一 种通用型非易失性存储芯片，具有存储容量大、写入/擦除速度快等特点，可为固态大容量内 存提供廉价有效的解决方案。NAND Flash 通常用于计算机或电子设备的固态硬盘、嵌入式及 扩充式存储器。
存储芯片未来市场规模稳步提升。2022 年全球存储芯片市场规模超过 1500 亿美元，与 2021 年相比稍微有增长。预计 2023 年全球存储芯片市场规模将达 1658 亿美元。在国内市场， 存储芯片一直都是集成电路市场份额占比最大的产品类别，特别是在存储芯片价格上涨的影 响下，存储芯片市场规模进一步提升。2022 年国内市场销售额达 5938 亿元，预计 2023 年中 国存储芯片市场规模将逼近 6500 亿元。
从竞争格局来看，存储芯片市场集中度高，海外厂市占率暂时领先。韩国三星在 DRAM 和 NAND 领域具备领先优势，海力士和美光的市场份额同样比较高，DRAM 行业 CR3 占比接 近 95%，国产存储芯片厂市占率还处于较低水平，NAND Flash 领域三星（33.10%），铠侠 （21.40%），西部数据（14.30%），海力士（11.30%），行业 CR3 接近 68.8%。
固态存储加速替代机械硬盘，3D-NAND 推动消费级市场拓展。机械硬盘（HDD）向固态 硬盘（SSD）的转变是计算机存储设备的重要革新。机械硬盘通过旋转盘片搜索数据，当读写 速度超过一定量级时会出现噪音或功耗变大等物理临界问题。固态硬盘则是将数据存储于半 导体电路内，采用数字方式驱动，功耗较低且运行过程中不会产生噪音，可以大幅提高数据处 理速度和随机读写性能。据 Wikibon 和艾瑞咨询数据，2020 年 SDD 出货量首次超过 HDD 存 储器，并持续加速替代进程。3D NAND 通过将多层存储单元叠加到垂直层，可为每个存储单 元实现更短的整体连接，从而提高存储容量，同时减小占用空间并提高性能，3D NAND 的出现以及层数增加提高了硬盘容量，推动了消费级 SSD 的普及。
存储控制芯片是存储器产品核心部件，起到中枢控制和管理调度的作用。存储控制芯片能 够有效管理存储颗粒并优化其使用，并通过数据存储管理和数据纠错来提高存储颗粒的可靠 性，同时实现数据的有效分配和调度以提高存储颗粒的使用效率和延长其使用寿命。存储控制 芯片可以处理不同的存储协议，提高主机通信稳定性和数据传输效率，并支持多颗存储颗粒的 并行管理，可扩展存储器产品的整体容量。随着存储颗粒的容量和数量增加，存储控制芯片的 技术难度、附加值和价格也会相应提高。
固态存储主控芯片是固态硬盘的核心。固态硬盘（SSD）主要由主控芯片、闪存颗粒和缓 存单元三个部分组成。主控芯片是 SSD 最核心、技术含量最高的部分，其在硬盘工作时承担 与主机通信、控制闪存的数据传输以及运行 FTL 算法等职责，在固态硬盘中的作用可类比计 算机 CPU（主控内部也有自己的 CPU 芯片），对固态硬盘的性能、使用寿命及可靠性有重要 影响。
存储芯片在智能汽车领域需求主要集中在 IVI 和 ADAS。随着智能汽车对海量信息的处 理，汽车存储产品在容量、速度、安全性等各方面等迎来了新的挑战，从对存储产品的需求量 来看，当前车载娱乐系统（IVI）使用存储芯片用量约占 80%，ADAS 约占 10%左右，实际上， 从传统的中控大屏到愈发智能的汽车“大脑”，从行车记录仪到智能语音控制的车载互联终端， 汽车电子各功能单元的数据、程序存储都需要更高性能的存储芯片，来保障车载导航、娱乐系 统、驾驶辅助、安全信息备份以及车载系统等应用的正常运行。
ADAS 和 IVI 系统为存储需求最大领域。根据闪存市场调研数据显示，车载信息娱乐系统 （IVI）和 ADAS 系统为当前车载存储需求最大市场，其中 ADAS 占比超过 10%，IVI 超过 80%。但是随着未来自动驾驶技术逐步成熟，ADAS 所需存储空间会逐步提升。从当前数据显 示，高端车型中，ADAS 通常采用 8GBDRAM 和 256GBNAND，IVI 采用 12GBDRAM 和 256GBNAND，可以看到 IVI 对 DRAM 需求高于 ADAS，主要因汽车当前自动驾驶技术不成 熟，对 DRAM 产品需求不高，随着智能汽车自动驾驶等级提高，ADAS 对存储空间需求将会 成倍增长。
智能驾驶技术持续跟进，对存储需求将进一步提升。从技术进步角度理解，随着智能驾驶 等级不断提升，整车厂或 Tier 1 供应商对存储产品的要求逐步提升，例如 L4 水平下，车载视 频需要同时兼顾 12 个高达 800 万像素，高帧数刷新率和 16 位深度摄像头的数据处理，期间 产生的数据量高达 8GB/s，因此，高级别自动驾驶技术对 DRAM 的容量和频宽要求也逐步增 大，同时在功耗方面也提出了要求，因此 DRAM 产品会逐渐从 DDR3 向 LPDDR4/5 演进；而 NAND Flash 产品逐步从 eMMC 向 UFS，再向 SSD 拓展，未来预计车载 NAND Flash 将提升 至 TB 级别。
车载易失性存储市场，ISSI 暂列次席。ISSI 从下游细分行业应用来看，广泛应用于全球 范围内的汽车电子、工业及医疗等多个领域，其中 DRAM 产品收入规模全球第七、SRAM 全 球第二。在车载易失性存储芯片领域，DRAM 和 SRAM 为主要应用产品，美光科技凭借多年 深耕位居行业第一，市场占有率高达 40%，ISSI 在行业内市场份额约为 15%，位列行业第二， 三星、南亚科技、华邦电紧随其后。
矽成专注汽车市场，拥有完整存储产品线。其中 DRAM、NAND Flash、SRAM 产品类型 丰富，主要面向汽车行业，近年来 ISSI 收入来自汽车领域占比均高于 40%，根据 Omida 数据 统计，21 年公司 DRAM、SRAM、NOR Flash 产品收入在全球市场中排名分别为第七名、第二 名和第六名。
在存储器业务领域。NOR Flash 产品覆盖 512Kb~2Gb 大容量的全系列产品（其中 128Mb 以上大容量产品占比超 60%），55nm 工艺制程出货量占比已接近 70%，车规 NOR Flash 在行 业头部客户业务收入高速增长，国际头部 Tier1 客户导入工作进展顺利，整体下游客户结构以中高端客户为主，海外客户收入占比超 50%。 NAND Flash 产品 38nm、24nm 工艺节点实现量产，并完成 1Gb~8Gb 主流容量全覆盖。 DRAM 方面，产品重点布局安防、机顶盒以及工业等领域，自研占比逐步提升，17nm DDR3 产品于 2022 年 9 月向市场推出，相较台厂 20nm 产品有较强的性价比优势，2023 年有望放量。 截至 2023 年 4 月，兆易创新车规级存储产品累计出货量达 1 亿颗。
存储全品类布局，下游应用场景广泛：东芯股份深耕中小容量存储芯片的研发、设计、销 售，可提供 NAND、NOR、DRAM 等主要存储芯片解决方案，为国内少数主流存储产品全覆 盖的芯片设计公司。目前东芯股份设计并量产的 24nm NAND、48nm NOR 均系大陆领先制程。 车规级产品已完成首轮晶圆流片。在 38nm 工艺上，东芯股份 2022 年已经可以为客户提 供车规级的 PPI NAND 以及 SPI NAND 的样品，包括 1G、2G 到最大的 8G 车规的 NAND Flash。
