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云岫资本发布2021中国半导体投资深度分析与展望|云岫研究

2021-06-27 来源: 36氪 原文链接 评论0条

本文来自微信公众号“云岫资本”(ID:winsoulcapital),作者:云岫研究,36氪经授权发布。

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6月25日,2021第五届集微半导体峰会在厦门海沧开幕。云岫资本合伙人兼首席技术官赵占祥受邀参与本次盛会,并发布《2021中国半导体投资深度分析与展望》研究报告。

报告实录如下:

过去一年的半导体创业投资热潮中,涌现出很多融资额超过5亿的大项目,这在过去的半导体发展历史上十分罕见。

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历史上的巨额半导体融资,往往需要政府级力量来投入,但是过去一年的大项目中,投资方更多是投资机构等民间资本。为什么会有这样的变化?

核心是由于“国产替代”和大的市场机会出现,导致各个领域过去很难做的芯片,现在可以做了,而且有很大的概率能够成功,因此吸引了很多资金进场。

具体来看,少数大项目吸引了六成融资额——据云岫资本统计,过去一年,市场上有534个半导体公司获得融资,总融资金额达1536亿;其中融资额超过5亿的大项目数量是46个,数量上仅占8.6%,但总融资金额达992亿,占据总融资金额的64.6%,龙头效应明显。

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进一步拆解,会发现龙头公司往往集中在数据中心、汽车和半导体制造三大热门赛道,以及设备材料、EDA/IP等领域。本篇报告,我们将针对这5大领域的投资态势与趋势做进一步探讨。

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数据中心

随着数据大爆炸时代来临,全球半导体正进入数据中心驱动时代。

和手机、汽车不同,数据中心在日常生活中大概率是看不到的,但它却是一个吞“芯”巨兽,实实在在地消耗着大量芯片,就我曾经从事的存储领域来说,数据中心消耗的存储芯片已经占到全球存储芯片产量的25%左右。

2019年,全球超大型数据中心资本支出1200 亿美元以上,去年一年,英特尔、英伟达、marvell等全球巨头都进行了几场高达四、五百亿美金的巨额并购,而这些并购面向的市场都是数据中心,目标是扩大数据中心芯片的市场份额。

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数据中心新型架构下,网络、计算和存储融合,计算分流。具体来看,网络主要是DPU和交换机芯片,计算主要分为CPU、GPU和AI芯片,存储的主要机会在于智能存储控制芯片等。

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据预测,随着数据量的激增,到2025 年,交换机芯片、CPU、GPU 和 AI 芯片的市场规模都会迎来大规模的增长,增长率分别将达7.5%、14%、46.9%、36.9%。

CPU

全球来看,英特尔和 AMD 占据了CPU 的绝对垄断地位。

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CPU传统架构分为x86和ARM两种,X86主要应用于PC和服务器,ARM主要应用在手机和移动端。

MIPS架构中,中国龙芯处于领先地位;RISC-V架构一开始只应用于物联网等嵌入式场景。随着整个生态的快速成熟,未来还将会覆盖 PC、平板、手机、超级计算机等领域。代表企业包括赛昉科技、SiFive、晶心科技等。

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GPU并不仅仅意味着云计算GPU服务器和电脑显卡,在5G MEC基站、高清视频、建筑和工程设计、工业设计、渲染与仿真、电子竞技、娱乐与传媒产业等产业里, GPU都将起到关键的推动作用。

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中国GPU市场占据全球市场的三分之一以上,消费类大约占50%左右,但我国GPU几乎全部依靠进口。

依托中国巨大的市场,以及国家对GPU等急需自主可控的芯片技术的重视,国产GPU将有机会在短期内迅速崛起,重建GPU行业生态。

AI 芯片

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AI芯片按照技术路线主要分为GPU、FPGA、ASIC和软ASIC。

GPU是通用计算,计算能力强、产品成熟,但效率不高、编程难度大,目前NVIDIA垄断市场。

FPGA是半定制化,平均性能较高、功耗低、灵活性强;然而峰值计算能力较弱、编程语言难度大。目前Xilinx市占率超过50%,Xilinx和Intel合计市占率达90%左右。

ASIC是全定制化,平均性能高、功耗低、体积小;但不可编辑、研发时间长、技术风险较高。ASIC市场较为分散,谷歌是主要玩家。

软ASIC兼有ASIC和通用计算的优点,以思朗科技发布的MaPU架构为例,它自主可控,具有广泛的适用性,兼具了灵活性和高性能的特点。

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按照应用 ,数据中心的 AI 芯片主要分成云端训练芯片和云端推理芯片;按照厂商类型,可以分成传统芯片厂商、跨界巨头和初创公司三类玩家。

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传统芯片公司包括英伟达、AMD、英特尔、海思等,它们拥有深厚的技术积累、雄厚的资金、现成的人才队伍,但产品在边缘推理市场的渗透力不足。

跨界巨头包括 Google、阿里、百度等,它们加入AI加速芯片市场主要源于业务需要,切入方式包括收购创业公司和自主研发。目前 Google 的 TPU 已经迭代了好几代,给 Google 也带来了很大的收益。

初创公司包括中国的寒武纪、希姆计算等,他们产品紧贴下游需求,体制灵活、反应迅速,未来可期。

DPU

DPU是面向数据中心的专用处理器,将成为新一代的重要算力芯片。它能够完成性能敏感且通用的工作任务加速,更好地支撑CPU、GPU的上层业务。

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传统的智能网卡叫高性能网卡,但它仅仅是一个网络的翻译网卡,而DPu网卡新增了AI、安全、存储和网络等各种加速功能,有了这些功能,网卡就是一个智能网卡,成为整个网络的中心节点。

DPU最大的价值是对整个数据中心架构的改变。

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传统的数据中心时代以计算为中心,CPU在中心节点;但DPu时代是以数据为中心,DPU位于整个数据中心的中心,做流动的管理,CPU、GPU、存储等都围绕在它周边。

博通、英伟达都出了自己的DPU。创业公司里,FUNGIBLE和PENSANDO比较明星,这两家是思科和Juniper出来的创业公司,他们重新打造了DPU的概念,提出了许多新的数据中心的架构。

交换机

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过去一年,全球交换机市场增长迅猛,尤其在日本、中国、韩国等国家。其中大型高速交换机,特别是100G端口的交换机增长最快,过去一个季度营收增长27%。

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交换机的核心是交换芯片,它决定了交换机的性能。Juniper、Cisco 和华为都是自研400G交换芯片;商用的交换芯片主要是博通、Innovium、被英特尔收购的 Barefoot,以及国产的盛科网络等公司,其中盛科网络的交换芯片已经进入部分国内的交换机厂商。

智能汽车

智能汽车汽车正在向电动化、网联化和智能化三个方向发展。2020 年中国新上市的车系中,智能汽车占据33.6%;全球2020年智能汽车入围品牌里,中国占47%,包括小鹏、蔚来等造车新势力和长安、比亚迪、红旗等传统车厂。汽车迈入智能化时代的过程中,产业链也在向中国转移。

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智能汽车芯片种类增多,使得单车半导体价值逐步增大。传统的汽车里,芯片主要集中在MCU控制等领域,但是智能汽车时代,新增了动力安全域、网关域、通信域、自动驾驶域和智能座舱域。随着自动驾驶的等级从L1升至L5,单车上的半导体价值将从100美金涨到超1000美金,成为千亿美金市场。

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MCU

今年全球汽车缺芯严重。虽是危机,却也使得国内很多有产能且有技术实力的MCU初创公司获得爆发式增长。比如芯旺微电子,过去进入上汽等顶级车厂的供应链需要3~5年,而今年在全球缺芯的背景下,迅速进入几家全球顶级车厂,一年就可以量产出货了。这对优秀的国产MCU是一个巨大的机遇。

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自动驾驶芯片

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汽车的电子电气架构会向集中化演进,具备高算力和开放性的自动驾驶芯片重要性将逐渐凸显。

从2020年到2025年,ECU在从分布式架构向域集中式架构发展,从一个ECU控制一个功能变为多个ECU合并成域,由域控制器控制多个功能。

2030年,ECU的数量会从最开始的100个,减少到20~45个,演进为中央计算式架构,所有域控制器基中程中央计算机。

全球和国内的自动驾驶芯片公司,也推出了自己的自动驾驶芯片和量产时间。

影响自动驾驶芯片选择的关键指标主要有5个,包括深度学习的算力和效能、支持多个不同种类传感器输入、软件开发的便利性、获得功能安全认证以及提供完整开放的解决方案。

汽车传感器

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自动驾驶的感知层主要是摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。

随着自动驾驶等级不断增高,传感器的物料成本不断增加,摄像头会从普通发展到多目,毫米波雷达的频率在不断提升,激光雷达会从 16 线发展到更加复杂的 128 线再到低成本的固体激光雷达,而传感器融合会变成更加复杂的前融合,算法也会从传统算法向融合算法发展。

智能座舱

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由于功能与驾驶安全关联性小,落地速度快,实现难度低,智能座舱将成为汽车智能化趋势下最先迎来快速发展的方向之一。

随着智能座舱功能愈加复杂,座舱SOC发展体现出5个趋势,第一, CPU 的算力不断提高;第二,AI 的算力提高,将有更多的交互;第三,支持接入更多车载显示屏和传感器;第四,芯片的迭代速度会越来越快,新产品的发布周期将缩短 1~2 年;第五,会向模块化、可更换可扩展的趋势发展,解耦软硬件开发过程。

目前,从全球到国内不同的厂商都推出了自己的智能座舱的SOC芯片。在中国市场,高通几乎垄断高端智能座舱市场,NXP、TI是自主品牌中低端智能座舱芯片的主供应商。

功率半导体

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一台传统汽车的功率器件价值只有70美金,但电动车的功率器件价值将达到330美金,目前比较重要的IGBT器件结合了BJT和MOSFET的优点,是功率半导体的核心元器件。全球的IGBT市场2025年预计会达43.8亿美元,而这个市场当前国产化率不到 10%。

另一方面,未来碳化硅的市场空间将会更大。SiC MOSFET器件虽然直接成本增加,但由于其高频、体积小等特性,可使电池、变压器、电感等其他成本降低。特斯拉Model3 里,碳化硅的成本占了功率半导体价值的80%。

设备和材料

今年缺芯已成普遍现象。以重灾区汽车行业为例,去年疫情期间汽车产量大幅下降,厂商大幅砍单;但是在下半年汽车产量骤增后,芯片产能没有及时跟上来,导致目前全球汽车缺芯,芯片交货时间延迟到 18 周,未来或许还会继续增加。

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在这样产能紧张的情况下,2022 年,全球将扩建 29 座晶圆厂,新增产能最高每月可达到40万片,中国是其中最主要的发力方,将会扩建16座晶圆厂。大量的产能扩建下,半导体设备和材料的需求量大大增加。

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晶圆制造是设备占比最大的环节,其中光刻、刻蚀、薄膜沉积和过程检测占比最大,前5大厂商占有66%的市场份额。

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作为半导体行业上游支撑,设备和材料的市场占比达25%,但国产化率不到 20%。所以目前国家推出了各种产业政策和补贴政策,重点支持半导体设备和材料。但从 2016年到2020年整体国产化率的提升并没有太快,仍然任重道远,另一角度,这个领域的投资创业的机会仍然很大。

半导体设备

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半导体材料

晶圆制造和封装材料的市场细分较多,单一细分市场的规模很小,行业巨头集中。半导体材料往往是大型材料厂商的一小块业务,如杜邦,三菱化学,住友化学等,鲜有纯粹的半导体材料公司。

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尽管如此,由于半导体工艺对材料的严格要求,就单一半导体化学品而言,仅有少数几家供应商可以提供产品。因此,半导体材料市场目前国外由大型材料公司垄断,国内竞争格局分散。材料基础硅片行业由全球5大供应商垄断,中国大陆仅有少数几家企业具备8英寸半导体硅片的生产能力,而12英寸半导体硅片主要依靠进口。

EDA/IP

EDA 作为串联整个集成电路产业的根技术,市场空间巨大。2020年,EDA全球市场达74亿美元,IP 41亿美元;国内EDA市场大于5亿美元。

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EDA覆盖着从IC设计、晶圆代工、封测的全产业链,易形成高壁垒和垄断,需要依靠产业上下游共同支持,才能建立生态圈,得以更好发展。目前EDA 行业被国外的三家巨头 Synopsys、Cadence、Mentor 所垄断。它们凭借平台式发展,覆盖IC设计全流程,深受大客户青睐,占据95%中国市场份额。

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EDA产业的发展需要并购。Synopsys、Cadence 等大公司都是靠上百次并购才能做大做强,成为巨头。

EDA和IP也需要用绑定方式增加用户粘性,国际巨头 Synopsys和Cadence的IP分别占其总收入的10%和13%。

国内目前点工具类型的EDA企业居多,缺少全流程工具公司,但是未来相信中国肯定会出现拥有全流程 EDA工具的公司。

随着美国技术封锁加固,EDA“卡脖子”风险上升 ,国家正大力鼓励自主发展 EDA。未来中国成为全球最大半导体生产国时,国内 EDA 市场也将对应发展到更大规模。

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2021年展望

根据过去一年的观察和分析,云岫资本将 2021 年半导体产业发展和投资趋势总结成 4 点。

第一,产能为王。

半导体制造端的 IBM 、Foundry、封测等企业拥有产能的优势,发展迅猛;为半导体制造提供设备和材料的公司,业绩也正高速增长,订单供不应求,甚至排到一年之后。

拥有产能资源的少数芯片设计公司正处于绝佳的跨越式发展机会。一方面,其销售额正大幅增长;另外,设计公司也可以优化产品结构,优先发展高毛利、高端的产品;最后,随着客户缺供应商缺芯片,正优先选择国内厂商,现在也是进入高端客户供应链的好时机。

第二,龙头效应凸显。

资金、人才、客户等多重资源正在涌入大芯片的龙头企业、细分赛道的头部企业,以及半导体制造、数据中心和智能汽车等热门领域里。未来,多数资金会继续向少数半导体企业汇集,这些企业会成为中国半导体的核心力量。

第三,国产替代全面展开。

中兴事件、华为事件发声之后,家电、手机到汽车各大终端厂商都在快速推进国产替代的。但国产替代需要时间,芯片研发的周期长、投入大,同时还涉及软件生态的协同。

目前阶段,中国的高端大芯片还未能到达量产阶段。反而是模拟、数模混合、传感器等小芯片公司,正迅速抓住国产替代机遇,业绩进入快车道。因此我们可以看到,今年申报科创板 IPO的很多小芯片公司业绩非常好,已上市的公司也明显处于高速增长状态。

未来,越来越多的半导体公司不只是亏损上市,而是业绩会比我们想象中更要好。

另一方面,汽车缺芯也加速汽车芯片的国产替代,使得国产汽车芯片获得巨大发展机遇。

第四,关注创新型芯片企业。

虽然目前半导体最大的机会仍是国产替代,但不同领域的国产替代是有时间窗口的,这个行业的格局也会逐渐清晰。

国内半导体领域目前还没有芯片巨头,各领域的创业公司正“逐鹿群雄”,但是创业公司迟早会长大,在每个细分领域里成为龙头,当他们占据各种资源,行业格局将会逐渐清晰,国产替代投资时间窗口也就结束了。

国产替代的时间窗口预计还有 5 年。更长周期的半导体投资,必须从现在开始关注在全球范围领先的创新型芯片公司,他们在未来会有更大的成长空间。

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