半导体行业分析研究

半导体行业分析研究1半导体周期：底部上行1.1行业：全球半导体市场规模增速于23Q2触底行业规模来看，全球半导体市场规模增速在23Q2触底。根据美国半导体行业协会（SIA）数据，全球半导体市场规模同比增速于2023M4录得最低值（-21.40%），进入2023Q2后，由于2022Q2基数较低，行业需求增速自2023M5开始稳步波动上行。2023M11，全球半导体市场规模为479.8亿美元，同比+5.27%；自2022M8以来同比首次实现增长。产能利用率层面来看，23H1全球晶圆厂产能利用率维持低位，预计23H2有所恢复。根据Omdia数据，2023Q2全球晶圆厂产能利用率为75.3%，预计2023Q3/2023Q4分别将达到80.6%/84.1%。23H1，全球晶圆厂产能利用率维持较低水平，加速行业库存去化。进入23Q3以后，全球晶圆厂产能利用率有所复苏，体现行业季节性以及部分高景气细分下游补库动能强劲。库存层面来看，全球主流半导体设计/IDM企业库存水平亦于2023Q1见顶回落。据我们统计Intel、AMD、美光等国际主流半导体设计/IDM企业的库存周转天数，23Q1/23Q2/23Q3的库存周转天数分别为143/136/130天。作为正常库存水位的参考，2010-2023Q3库存周转天数中位数为89.6天，随着行业需求逐步复苏，叠加晶圆厂产能利用率维持低位，我们预计行业库存仍需消化1-2个季度，有望于24Q1-24Q2回到2010年起的中位数水平。1.2AI是本轮复苏的主要驱动力总体看，本轮半导体周期复苏的节奏比我们此前预期的2023年年中提前约1个季度（参考2022年11月22日外发报告《周期探底雪中花开，静待春色倍还人》）。我们判断主要原因系AI需求强劲，有力拉升了相关产业链复苏。根据测算，2022Q3英伟达占全球半导体市场规模比重为4.14%，而2023Q3为13.71%，英伟达在全球半导体市场的占比快速上升。同时，23Q3多款重磅安卓新机型及AppleiPhone15系列的发布，有力带动了手机产业链备货，进一步拉升了行业周期复苏的斜率。23Q3手机上游模拟、CIS、射频等赛道企业体现了较强的收入季节性，亦对上游晶圆厂产能利用率的修复起到了支撑作用。展望2024年，我们认为AI将继续引领行业需求复苏。一方面，AI将继续拉动算力需求，带动产业链上下游维持较高景气度；另一方面，AI将继续赋能终端应用领域，有望带动PC、手机等终端进入产品替换周期，MR等重点新品亦有望贡献增量；最后，AI需求有望进一步带动行业库存消化和上游晶圆厂产能利用率复苏，有望带动产业链盈利水平修复。2需求端趋势展望：行业渐次复苏，AI引领成长2.1服务器：2023年服务器下滑显著，2024年有望复苏2023年全球服务器出货量显著下滑，市场规模同比相对稳定。根据Omdia预测数据，2023年全球服务器出货量约为1138万台，同比下滑18.76%；而从市场规模口径来看，2023年全球服务器市场规模预计将为1035.25亿美元，同比下滑1.81%。服务器出货量创2018年以来最低值，我们认为服务器出货量下滑而市场规模相对稳定的主要原因系：1）终端需求不佳，云企业调减资本开支计划；2）AI服务器出货量增长带动服务器单价提升，英伟达数据中心收入占全球云厂商CAPEX比重提升，挤压传统服务器需求。展望2024年，AI依然是核心主线，传统服务器需求亦有望迎来复苏。在业绩说明会上，全球主要云厂商均表示Capex将在AI应用高景气的拉动下维持增长。同时，随着英伟达数据中心收入在全球云厂商CAPEX的占比达到峰值，叠加下游终端需求的复苏，我们预计传统服务器需求亦有望恢复增长。2.2手机：2024年有望重回成长2023Q3全球手机出货量自2021Q3以来首次实现同比增长。根据Wind数据，2023Q3全球手机出货量3.03亿部，同比+0.30%，自2021Q3全球手机出货量同比增速转负以来，首次实现同比增长。根据Counterpoint预测，2023Q4全球手机手机出货量将增长3%，达到3.12亿部；根据Counterpoint预测数据测算，2023年全年手机出货量预计同比下降4.46%，达到11.49亿部。展望2024年，全球手机出货量有望重回成长轨道。我们认为2024年手机增长的主要驱动力来自：1）各型号手机均进入快速迭代周期，新品不断发布，有望释放前期换机需求；2）亚非拉等第三世界国家需求潜力亟待挖掘；3）大模型赋能手机，各类手机端大模型应用层出不穷，有望进一步拉动终端用户的换机意愿。2.3PC：行业复苏+AIPC，新一轮换机周期可期后疫情时代，PC销量有所下滑。2020年，在疫情引发的居家办公浪潮下，PC需求快速增长，并于2021Q4达到峰值。2023年的后疫情时代，由于需求下滑叠加前期高基数的影响，全球PC出货量显著下滑。根据Canalys数据，23Q3全球PC出货量6554.6万台，同比-6.70%。AIPC和AI手机有望拉动换机周期。PC方面，2023年9月19日，Intel在其InnovationDay上携手宏碁展示全球第一代AI笔电，并指出从LunerLake架构开始，“将从头开始为移动装置设计全新AI架构”；2023年10月24日，联想集团于2023年联想TechWorld创新科技大会发布联想的首款AIPC，并携手英伟达推出针对企业用户的混合人工智能计划。手机方面，2023年10月25日，高通发布骁龙8Gen3处理器，可以在设备上运行高达100亿参数的生成式AI模型，上市初期将会支持20多种AI模型；2023年11月13日，联发科天玑9300发布，最大可支持330亿参数大模型运行。目前已有多款支持端侧大模型运行的终端设备发布——如小米14、VIVOX100、联想ThinkPadX1Carbon等，未来随着软件应用的进一步展开，AIPC和AI手机有望带动换机周期缩短，拉动CPU和SoC的需求增长。2.4新终端：可穿戴相对稳健，MR蓄势待发2023年宏观需求承压，可穿戴设备总体涨跌互现，但出货量总体维持稳健。耳机方面，根据Canalys数据，2023Q3全球无线耳机出货量达1.10亿部，同比3%。从结构来看，TWS耳机占比持续上升，出货量维持相对稳定；而头戴式和入耳式耳机出货量和占比有所下滑。手表方面，根据Canalys预测数据，2023年全球可穿戴手环出货量将达到1.86亿只，同比+2%；其中智能手表出货量0.71亿只，同比-9%；基础手表出货量0.80亿只，同比+22%；基础手环出货量0.36亿只，同比-10%。展望2024年，随着整体宏观需求复苏，叠加可穿戴设备在第三世界国家渗透率持续提升，可穿戴设备出货量有望重回增长。VR出货量有所下滑，AR出货量稳健增长。根据WellsennXR数据，2023Q3全球VR出货量124万台，同比-10.67%，AR出货量11万台，同比+13.40%。Metaquest、Pico销量下滑是造成VR整体销量下滑的核心因素，AR销量稳健增长，主要来自于中国AR品牌贡献。展望2024年，MR蓄势待发。2024年1月8日，苹果公司官方首次宣布了其混合虚拟头显设备AppleVisionPro的上市时间表，该产品将于2024年2月2日开始在美国所有AppleStore零售店和美国AppleStore在线商店发售，预售时间为2024年1月19日早上5点开始。苹果MR的上市有望引领消费电子行业技术创新，各类新终端有望接力成长。2.5汽车：同比维持增长，电动化和智能化继续推进2023年全球汽车产量持续增长，中国汽车产量增速较快。根据Marklines数据，2023年11月中国汽车产量309.30万台，同比+29.63%，2023年1-11月中国汽车产量2704.70万台，同比+9.89%。根据Marklines在2023M10的预测，2023年全球轻型车产量预计将同比增长7.8%达8,900万台。电动化如期推进，渗透率仍有较大提升空间。根据SNEReasearch数据，2023年1-11月全球电动汽车销量1242.7万台；根据中国汽车工业协会数据，2023年1-11月中国新能源车销量825.70万台。以此数据测算，2023年1-11月全球EV渗透率为15.43%，中国新能源车渗透率为30.71%。智能化方向重视高阶智能驾驶弹性。根据九章智驾数据，2023年1-9月，高速NOA占（标配+选配）新能源车总销量比重为19.5%，其中标配占比34.7%，选配占比65.3%；城市NOA（标配+选配）占新能源车总销量比重为6.21%，其中标配占比53.4%，选配占比46.6%。目前理想、小鹏、阿维塔等车型均已标配高速和城市NOA，未来随着NOA技术的进一步成熟，高速+成熟NOA渗透率有望进一步上升。此外，端到端自动驾驶方案有望突破现有BEV+Transformer+占用网络方案的局限，进一步促进高阶智能驾驶渗透率提升。2.6工业&泛新能源：光伏装机规模持续增长，工业需求维持平稳2023年光伏装机保持高速增长。根据集邦咨询预测数据，2023年全球光伏新增装机411GW，同比+59%；预计2024年光伏新增装机474GW，同比+16%。分区域来看，2023年增速最快的亚太地区装机规模达到243GW，同比+72%，其中中国新增装机190GW，同比+100%。；增速最慢的欧洲地区装机规模达到79GW，同比+31%。国内工业需求整体相对平稳。从国家统计局披露的PMI数据和工业增加值同比数据来看，全年PMI和工业增加值同比运行整体平稳。汇川科技、禾川科技、英威腾、合康新能、亚德客等公司收入实现稳健增长，亦可相互印证。3分产品趋势展望：重视新技术迭代带来的增量3.1AI加速器：行业竞争百花齐放，技术迭代引领成长AI加速器是承载AI运算的主要载体，也是本轮AI创新周期的核心基础元件。根据IDC数据，2022年全球数据中心GPU市场规模为105.22亿美元，同比+47.2%，2017-2022年CAGR为38.61%。而2023年前三季度，英伟达数据中心收入（包括Mellanox）已达291.21亿美元，单23Q3收入同比增速超过250%。大模型访问人数屡创新高，各类模型层出不穷。根据SimilarWeb数据，2023年11月Openai访问量达到17.25亿人次；根据Theinformation的数据，购买OpenAI和GithubCopilot服务的初创公司数量亦快速增长。用户端的高景气度吸引众多企业布局大模型，海外头部互联网企业均有自己的大模型，例如谷歌的Bard和Gemini、Meta的Llama、亚马逊的Titan等。模型规模快速增长，单模型算力需求不断提升。深度学习的早期，模型主要用于图像分类，参数规模较小，所需算力较少。随着AI模型的应用领域逐步拓展到博弈、内容生成等领域，尤其是在Transformer模型出现以后，AI模型算力需求的增速显著加快。根据CSET数据，目前AI模型的算力需求每3.4个月翻倍。展望未来，无论是在Transformer模型上继续深耕，还是寻找其替代方案，我们认为AI模型的算力需求仍将维持快速增长。未来的AI运算集群将能够支持更大规模模型的训练，亦有望带动下游模型技术的发展，形成供给和需求的共振。AI加速器百花齐放，行业格局有望重塑。英伟达在AI加速器市场占据绝对领先地位。根据IDC数据，2022年英伟达占全球数据中心GPU份额超过95%。2023年，多家主流芯片企业和云企业均发布了AI加速器产品，例如AMD的MI300X/MI300A、Intel的Gaudi/PonteVecchio、Google的TPUv5p/v5e等。这些产品在算力性能和通讯带宽上大多与英伟达的H100/A100对标。展望24、25年，一方面，英伟达凭借其CUDA软件生态的领先地位，有望继续维持市场份额的相对领先；另一方面，随着竞品的增加，其他芯片企业和云厂商自研GPGPU/ASIC的占比有望增长，数据中心AI加速器市场格局有望逐步重塑。展望2024年，AI加速器产品迭代周期有望缩短，由AI加速器技术迭代拉动的产业链上下游技术变革是行业重要发展变量。根据英伟达披露的产品路线图显示，2024和2025年英伟达将发布B100、X100等多款新产品，产品迭代周期从过去的2-3年（H100于2022年发布，而其上一代产品A100于2020年发布）缩短至1年。同时，核心产品的迭代亦拉动了交换机等外围核心组件的迭代，根据英伟达披露的产品路线图，预计英伟达的交换机产品线Spectrum-X和Quantum将在2025年进入1.6T时代。2023年的HotInterconnect上，英伟达的BillDally展望了AI运算集群的两大硬件趋势：1）光电共封装（CPO）随着Inter-Server带宽的持续增长，传统的Server-TOR电信号传输方式将难以满足长距离传输的需要，光纤将逐渐成为Server-TOR级传输的唯一选项。同时，在服务器内部，而更高的SerDes速率将在PCB传输路径上带来更高的插损，对于更强SerDes和Retimer的需求将增加系统损耗，影响速率上线。采用CPO方案可有效降低插损，并提升系统的速率上限。2）Dragonfly+OCS相比目前常用的CLOS架构，Dragonfly架构在相同交换机Radix的条件下，可以实现更多的节点数量，同时将最大跳数控制在合理水平。同时，在AI训练中，由于模型和数据的分割方式相对固定，在GPU和GPU之间信息的流通路径亦相对固定，采用OCS纯光交换机可以减少光电/电光转化环节，降低插损和延时，有效提升信息传输效率。我们认为，AI加速器领域的技术变革有望成为本轮行业周期中最强的斜率。由CPO、网络架构变革、纯光交换引发的产业技术革新，有望拉动产业链上游光引擎、CW光芯片、光器件、组装、测试等环节的需求增量，亦有望进一步促进下游技术迭代，扩展大模型技术发展领域和空间。3.2CPU：AI终端落地载体，Chiplet和混合键合渗透率提升混合推理方案有望成为AI智能终端的标配，CPU是AI终端落地的载体。目前大多数AI大模型应用的推理依靠云端服务器进行，而大模型的本地化推理也是本轮AI周期的重要看点。相比云端推理，本地化推理具有不依赖于网络、延时更低、安全性更好、更容易定制化的特点，根据高通的愿景，预期未来AI终端将采用混合推理（HybridInference）的方案，即部分复杂度高、对延时和数据安全不敏感的推理任务放在云端进行，而将部分复杂度低、延时和数据安全敏感度高的任务放在端侧进行，此时端侧的CPU将主要承担推理的运算任务。Chiplet在CPU市场的渗透率将持续提升。PC方面，在AIPC时代，CPU的功能愈发复杂，在CPU芯片中需要集成CPU、GPU、NPU、I/O接口等多种不同的功能模块，芯片面积增大，每种功能模块所采用的IP亦互不相同。Chiplet方案可以实现各个功能模块之间的解耦，每个功能模块均可以采用最优的制程进行设计和制造；单个芯片的面积减小也可以显著提升生产良率；同时，在不需要某些功能模块时，可以直接关闭其电源，从根源上避免电路漏电带来的损耗。MeteorLake是Intel首次在PCCPU中采用Chiplet方案，从Intel披露的Roadmap来看，Chiplet将成为未来IntelPCCPU的主流方案。在芯片封装基板（PackageSubstrate）上，MeteorLake集成了BaseTile（基于Intel16制程）、ComputeTile（Intel4制程）、GPUTile（台积电N5）、SoCTile（台积电N6）和I/OTile（台积电N6）等5个不同的小芯片，并通过Intel3DFoveros封装技术进行整合。AMD在CPU中采用Chiplet方案的时间较早，在AMDZen2CPU中即已采用了基于FCBGA封装形式的Chiplet方案。我们预计随着IntelMeteorLake芯片逐步替代其上一代产品，PCCPU市场的Chiplet渗透率将持续提升，有望继续拉动先进封装Capex。服务器方面，Chiplet技术的应用领域有望持续扩宽，混合键合技术渗透率有望持续提升。AMD从Zen3架构开始采用台积电的SOIC封装工艺，其中有一大特点是利用混合键合（HybridBonding）在芯片上键合了一颗L3缓存（3DV-Cache），有效提升了CPU性能。混合键合技术通过同时进行金属和氧化物层的键合，实现了极薄的键合高度。Intel目前最新的MeteorLake和GraniteRapids均采用基于金属键合工艺的Foveros封装技术，而其第三代Foveros技术FoverosDirect将引入混合键合工艺，未来混合键合技术在CPU领域的渗透率有望持续提升。2023年国产企业发布多款CPU产品，2024年CPU国产替代有望进一步加速。2023年11月28日，在2023年龙芯产品发布暨用户大会上，龙芯3A6000国产桌面通用处理器正式发布，龙芯3A6000采用第四代64位微架构LA664，实现SMT2技术，支持双通道DDR4-3200内存，片内集成安全可信模块，支持安全启动和国密算法（SM2、SM3、SM4）等。龙芯3A6000突破了同时多线程（SMT）技术，支持CPU核心在同一时刻运行多个线程，相比上一代龙芯3A5000的单线程性能提升60%，多线程性能提升100%。2023年12月12日，兆芯正式推出开先KX-7000系列产品。开先KX-7000系列处理器采用新一代的“世纪大道”自主微架构，针对内核前端设计、乱序执行引擎及执行单元、以及访存层级结构等方面，进行了全新的设计和全面的优化。开先KX-7000系列处理器集成8个高性能核心，最高工作频率可达3.7GHz，再度刷新国内自研处理器量产频率记录。与上一代产品相比，开先KX-7000系列处理器计算性能提升2倍，充分满足日常办公、影音娱乐以及行业应用等对处理器性能的要求。3.3存储：价格回升趋势确立，HBM增量显著存储芯片价格回升趋势已经确立。根据Dramexchange的DXI指数显示，自2022年3月以来，全球存储价格经历了长达1年半的下行后，于2023年9月见底。历史上看，存储芯片的价格修复，一方面来自于需求本身的增长，另一方面亦来自于全球主流存储芯片企业为修复毛利率在供应端的收缩。需求端来看，HBM是本轮存储周期中的最强增长动能。HBM广泛应用于AI加速器中，尤其是应用于AI模型训练的加速器，为了避免内存带宽瓶颈，目前主流的AI训练加速器均搭载有HBM芯片。根据美光预测，未来HBM的几年需求CAGR将达到50%。同时，根据美光披露数据，在比特数相同的情况下，HBM通常需要消耗2倍以上于普通DDR5DRAM的晶圆；主要系为TSV留出的空间占据部分DieArea，以及多层芯片堆叠导致良率有有所下降导致。HBM3/3E系列芯片通常采用8-12颗DRAM堆叠，而HBM4预计将采用16颗DRAM堆叠。供给端来看，存储晶圆厂产量经历了多次收缩。根据Trendforce统计，2022年10月起，全球存储芯片厂商多次减产，其中较大规模的减产包括2022年10月铠侠减产约30%，2022年11月美光减产约20%，2023年1月海力士和西部数据减产约15%，2023年7月三星减产约15%等。全球头部三家存储厂商的减产，叠加下游需求的复苏，有力加速了行业库存出清，为价格修复构建了环境。展望2024年，我们预计随着需求规模的进一步增长，存储晶圆厂产能利用率将继续修复；而从毛利率看价格趋势，目前美光、海力士等存储企业的利润水平仍然未得到完全修复，我们判断价格仍有上涨空间，存储产业链公司利润水平有望继续修复。HBM、DDR5的渗透率提升，望有力拉动产业链上下游需求。相比普通的DDRDRAM制造，HBM芯片制造额外增加了TSV、MR/TCB/HybridBonding等工序，HBM的产能CAPEX投资将拉动上游设备、材料需求；而DDR5的渗透率提升亦将有力拉动RCD接口、配套PMIC等芯片的需求。3.4模拟：预期修复空间大，重视新技术迭代23Q3模拟芯片行业触底回升趋势明确。2023年前三季度，模拟芯片企业大多经历了收入增速和盈利能力的双重下台阶。从收入来看，由于行业需求价格双重压力和前期高基数的影响，23年前二季度大多数模拟企业收入均同比下滑。23Q3开始，随着下游手机等终端客户积极备货，带动上游需求有所修复，大多数安卓链模拟芯片企业收入规模同比均实现增长。展望23Q4，由于22Q4的低基数，以及安卓链部分细分客户销量仍呈现结构性较快增长，预计大多数模拟芯片企业同比仍有望维持较高增速，行业收入触底趋势明确。展望2024年，模拟芯片在多个细分品类有望迎来国产替代加速放量期：1）OLED驱动；2）高端射频模组；3）汽车驱动芯片；4）高端ADC/DAC芯片；5）汽车电池管理芯片；6）大家电芯片;7）高端音频芯片等。随着需求修复+国产渗透率提升+新产品增量拉动，国内模拟芯片企业有望实现高于行业平均的业绩增长。数据中心领域，模拟芯片需求亦受益于多项技术迭代：1）数据中心48V系统渗透率提升在12V架构中，电能需要经过多级转换后到达主板，系统效率较低。在12V的基础上，衍生出48V系统架构，将服务器输入电压从220V调整为48V，交换PDU和UPS的前后顺序，并将UPS放置在机架母线上。相比12V架构，48V架构的优势在于：1）减少了一级UPS的损耗，整体系统效率得到提升，提升数据中心的PUE水平；2）服务器主板供电电压从12V提升至48V，可以适配更大功率的负载。英伟达从SXM3时代开始升级到48V架构，V100SXM3、A100SXM、H100SXM均采用了48V电源系统。2）供电模块集成度提升对于xPU（CPU/GPU/DPU）这一类需要大电流的负载，一般采用VRM（VoltageRegulatorModule）供电。前文已提及，CPU/GPU负载具有低压、大电流的特点，传统的单相Buck电路在运行时电压纹波较大，输出电流能力有限，无法满足电流需求、电压稳定性和瞬态响应的要求；在给CPU/GPU供电的VRM中，一般采用多相交错并联