我们前瞻提炼判断半导体行业的需求与供给之间的三大关键矛盾，供需间的不平衡将打破行业既有格局，破局是最重要的抓手。在行业格局变化之际，高敏感度的资本将率先赋能行业，我们大家都认为这是投资最主要关键的主线 核心矛盾一：数据需求的指数式发展超过了线性发展的摩尔定律

  投资线索：第一阶段的“供应链的国产替代”进入第二阶段“供应链的国产创新”;计算型芯片架构走向落地元年，国内公司开始有产品得到应用，技术迭代指数型增长，单点突破开始，S型曲线的斜率增长最快部分。

  破局：紧张的产能环节对应的是迭代相对缓慢的成熟制程产品，国内是成熟制程环节扩产最显著的，叠加配套的设计和封测，判断全球产能有机会向国内进行转移。

  投资线寸晶圆上下游的产品上，5G手机/基站/快充/新能源车，带动量的增长，同时结合半导体周期属性，涨价往往是长期资金市场最喜闻乐见的议题。重点抓量价齐升的产品公司。

  建议关注：圣邦股份，晶丰明源，卓胜微，中芯国际(00981)，华虹半导体(01347)，闻泰科技，三安光电，思瑞浦

  投资线年开始，最典型的戴维斯双击品种是在设计领域。对于设计企业而言，抓斜率提估值的类比逻辑明年兑现在新上市公司上。材料公司“国产替代”正当时，材料行业类比于芯片中的模拟赛道，小样多量化，品类突破从0到1是开始是边际是EPS，后续持续放量和品类扩张是从1到N，是长期是高壁垒是高PE，明年品类突破的材料公司戴维斯双击。

  研究人类的科技发展史，发现科技的进步速度呈现指数型加速态势。尤其在1950年以后进入芯片时代，摩尔定律推动下的每18个月“芯片晶体管同比例缩小一半”带来的性能提升以倍数计。每一次加速的过程推动，都引发了产业的深层次变革，带动从底层到系统的阶跃。

  然而时至今日，人类精密制造领域(半导体制造是目前为止人类制造领域的最巅峰)遇到硅基极限的挑战，摩尔定律的放缓似乎预示着底层架构上的芯片性能的再提升已然浮现瓶颈，而每年人类产生的数据量却呈指数级增长，两者之间的不匹配将会带来技术和产业上的变革升过去以个人计算机及智能型手机为成长驱动力的半导体产业，目前迎来新的成长动能，即由AI(AI)、大数据(Big Data)、云端运算(Cloud Computing)相互融合而产生的半导体新趋势。随着 AI 技术及应用的加速发展，需要更强大的高效能运算(HPC)芯片支持，半导体业者自然在 AI 世代扮演重要角色。

  HPC(High-Performance Computing )即高性能计算，是指高速处理数据并执行复杂计算的能力。最知名的 HPC 解决方案之一是超级计算机。一台超级计算机包含数千个计算节点，这些节点协同工作来完成一项或多项任务——这又被称为并行处理。它类似于将数千台 PC 联网在一起，将计算能力相结合，以更快地完成任务。

  正是通过数据，我们才得以实现开创性的科学发现，推动改变游戏规则的创新，并提高全球数十亿人的生活品质。由于HPC在海量资料整合与大规模数据处理上所具有的无可比拟的优势，可以大范围的应用于大型科学计算、科学数值仿真、金融机构大数据处理、搜索引擎等领域。

  关键矛盾之一：数据需求的指数式发展超过了线性发展的摩尔定律，解决矛盾的推手在于技术和架构的创新

  HPC的核心即处理器，HPC的加快速度进行发展也为半导体行业创造了繁荣的需求。而现有CPU性能仍受制于“摩尔定律”，其发展速度与HPC时代对海量数据来进行处理需求的发展并不同步，出现缺口。

  以X86为代表的传统计算架构，50多年来都没发生过本质上的变化，请注意计算架构的决定是资源的组织形式。而传统的冯诺伊曼是采取控制流架构，采用的是线性的记忆体和布尔函数作为基线计算操作。处理器的架构基于流水线串行处理的机制建立，存储器和处理器分离，流水线的计算过程能分解为取指令，执行，取数据，数据存储，依次循环。依靠整个串行的过程，逻辑清晰，但性能的提升通过两种方式，一是摩尔定律下推动下晶体管数量的增多实现性能倍增;二是通过并行多个芯片核来实现。无论何种方式，本质上都是线性的性能扩张。

  HPC近年来快速地发展，根据HPC研究机构Interest360 Research对全球2019~2024高性能计算市场的分析，2019年，全球高性能计算市场规模为390亿美元，因为卫生事件影响，2020年预计下降3.7%，约为376亿美金。预计到将达到550亿美元。它将以可观的高复合增长率增长，2020年至2024年间的CAGR为7.1%。HPC的存储与运算可以有两种选择，其一在云侧(on cloud)，其二在边缘侧(on premises)。

  从云端溢出到边缘端，或下沉到终端，不能离开芯片对于“训练”与“推理”任务的高效支撑，且越来越强调云、边、端的多方协同。同时AI应用快速地发展，对于芯片厂商而言，仅仅提供某一类应用场景的芯片是难以使用户得到满足的需求。根据研究机构Allied Market Research的研究报告，人工智能芯片的市场规模将由2018年的66亿美元增长到2025年的912亿美元，年均复合增长率将达到45.4%。云侧：云数据中心负载重，建设加速，带动硬件需求

  近年来，集成电路行业迎来了数据中心引领发展的阶段，对于海量数据来进行计算和处理将成为带动集成电路行业发展的新动能。大规模张量运算、矩阵运算，高并行度的深度学习算法的广泛应用使得计算能力需求呈现指数型增长趋势。根据Cisco的预计，2016年至2021年全球数据中心负载任务量将成长近三倍，从2016年的不到250万个负载任务量增长到2021年的近570万个负载任务量。

  在云端，服务器及数据中心需要对大量原始数据进行运算处理，对于芯片等基础硬件的计算能力、计算进度、数据存储和带宽等都有较高要求，高性能计算能力的需求量开始上涨导致全世界内数据中心对于计算加速硬件的需求一直上升。根据AMD ’Next Horizon’发布会预测，2021年数据中心处理器规模将高达290亿美元，CPU市场为170亿美元，GPU市场为120亿美元。

  云端受限于延时性和安全性，不能够满足部分对数据安全性和系统及时性要求比较高的客户的真实需求。这些用户的需求推动大量数据存储向边缘端转移。边缘计算是5G网络架构中的核心环节，在运营商边缘机房智能化改造的大背景下，能够解决5G网络对于低时延、高带宽、海量物联的部分要求，是运营商智能化战略的重要组成部分。边缘计算可以大幅度的提高生产效率，是人机一体化智能系统的重要技术基础。

  根据Gartner预测，未来物联网将约有10%的数据需要在网络边缘进行存储和分析，按照这一比例进行推测，2020年全球边缘计算的市场需求将达到411.40亿美元。边缘计算将在未来3-5年创造巨量硬件价值，为大量行业创造新的机遇。

  1.1.2 供给：头部厂商提前布局，HPC收入占比持续提升，产业链趋势正在形成

  在未来，HPC芯片将取代智能手机芯片，成为IC设计和圆晶制造厂商主要收入来源。以台积电为例，从20Q3营收状况来看，三季度智能手机业务营收增长了12%，HPC营收增长25%，物联网业务营收增长了24%。新机发布周期到来，促进了智能手机业务的反弹，卫生事件刺激了远程办公等需求，云计算相关的HPC连续三季度保持增长。

  此外，台积电预测除存储外的半导体行业整体将在2020年全年实现中位个位数的增长，晶圆代工行业整体增长率将会接近30%。而台积电将继续受5G和HPC驱动，2020业绩总体将增长30%。

  Intel作为传统CPU芯片厂商，较早地实现了HPC数据中心产品的大规模销售，收入由2015年的159.8亿美元增长到2019年的234.8亿美元，年均复合增长率为10.10%。

  作为GPU领域的代表性企业，Nvidia数据中心业务收入在2015年仅为3.4亿美元，自2016年起，Nvidia数据中心业务增长迅速，以72.23%的年均复合增长率实现了2019年29.8亿美元的收入，其增速远超于了Nvidia其他板块业务的收入。Intel和Nvidia数据中心业务收入的迅速增加体现了下游数据中心市场对泛人工智能类芯片的旺盛需求。

  同时，国内的头部厂商寒武纪，以异构计算架构为突破，同步行业变局下的自身变化也将实现收入端的高增长，我们参考公司最新披露的股权激励实现目标，预计未来3年公司在HPC方面有望迎来收入的高速增长。

  1.2.1. 制程创新——CMOS缩放与超越CMOS架构戈登·摩尔(Gordon Moore)在1965年的论文中曾著名地预测过，每个芯片的组件数量每年将继续增加两倍。1975年，Moore通过预测每个芯片的组件每两年增加2倍来更新他的早期预测，而这将是缩放组件尺寸和增加芯片面积的结合。

  从早期IBM集成电路设计的电脑计算单元、到以Intel为代表的的IDM半导体公司成立，再到以台积电为代表的Foundary厂商崛起，最终建立以“圆晶制造”为核心的全产业链服务平台，摩尔定律贯穿其中。

  英特尔的下一个重大创新是在2011年采用22nm技术的FinFET(三栅极)晶体管。在14nm制程上，英特尔采用第二代FinFET技术，使用了两年时间，达到逻辑区域缩小至0.37倍的成果。

  MOSFET晶体管研究人员正在探索器件结构和沟道材料的变化，以实现更新一代的MOSFET缩放。结构上，用多个水平纳米线堆叠实现的MOSFET是一种选择，它能轻松实现进一步的栅极长度缩放，优于FinFET结构;材料方面，具有半导体沟道材料的MOSFET是实现比硅更高迁移率的沟道的有前途的选择。

  此外，超越CMOS的研究工作已经进行了10年，得到了美国公司SRC的资助。10年前，这个行业-大学研究联盟的期望是，该领域将产生比CMOS更好的计算技术。但事实表明，在许多令人印象非常深刻的提议和模拟中，没有一个比CMOS更好。但是，它们确实具有许多有价值的功能，例如低功耗操作和非易失性。因此，当前的愿景是，在某些至关重要的计算或信息处理应用中，超越CMOS的电路将取代CMOS。它们将与CMOS单片集成在同一芯片上，或者一起封装在多芯片模块中。

  晶体管缩放，尤其是MOSFET缩放，通过提供新一代的集成电路技术，已经为半导体行业服务了50多年，该技术同时提供了更高的密度，更高的性能，更低的功耗以及更低的每只晶体管成本。有时，利用简单的演进技术就能轻松实现晶体管缩放，但是在其他时候，则有必要进行更具革命性的技术变革，例如从双极型切换到MOSFET，最近还要实现高k金属栅极和FinFET晶体管。

  总体来讲，在先进制程中，CMOS微缩带来的进步已经有限，因此，对于芯片改变的需求更加迫切。值得欣慰的是，材料、设备概念和图案的创新已经为当前的10nm以下技术扫清了道路。而在先进制程进入到5nm以后，摩尔定律的实现已经有所放缓，但微观层面芯片设计依旧将持续朝着更高的计算密度，更大的存储密度和更紧的连接密度三个方向持续推进，同时行业新的理念和技术方法仍将为摩尔定律注入新的血液，比如采用非经典结构，从结构的设计及布局来实现芯片面积的微缩，从而促使摩尔定律在“另类”层面得以实现，为集成电路产业继续赋力。

  观点：在云侧和端侧有几率发生的变化，重视华为海思得不到最新制程支持相带来的变化。重视消费电子侧有几率发生变化，由于华为拿不到麒麟先进制程的SoC，手机端的创新会下沉到端侧，在子模块中加入端侧带AI功能的芯片会使得分担主芯片计算的任务，存算芯片可能在端侧得到快速中渗透的应用/架构创新在云端以异构计算为推动，针对ToB市场，解决大规模计算的CPU性能瓶颈，国内企业寒武纪异军突起，。

  人工智能算法将持续推进，智能芯片架构需要与时俱进。当前人工智能发展正处于第三波浪潮上，这波浪潮最大的特点是与业务紧密结合的AI应用场景逐渐落地，有着先进算法和强大计算能力的企业成为了最主要的推动者。伴随并行度提高，同构系统处理器核间的并行冗余慢慢的变大，不可并行任务协调工作慢慢的变多，导致系统性能增幅随冗余增大接近饱和。异构多核芯片的创新涉及软硬件等深层次创新融合与突破，是普适计算领域新热点，也是信息产业高质量发展重要新拐点。异构计算崭露头角，云化进程持续深入。当前人工智能的持续火热，在算力层面，采用异构计算模式可基本满足对处理器更快速、更高效、更方便的使用上的要求，异构计算是指采用不一样架构的处理器协同计算，人工智能芯片用来处理AI应用中的大量计算任务，AI芯片被称为AI加速器或计算卡，寒武纪、地平线机器人、中星微、华为等国内企业均在上述领域展开核心基础研发技术。HPC中需要的计算远多于其他逻辑指令，而GPU比CPU更加擅长大规模浮点计算，因此GPU被用来代替CPU进行通用计算。

  异构计算芯片是将不同架构的中央处理器CPU(Central Processing Unit)、图形处理器GPU (Graphics Processing Unit)、数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)和FPGA(Field Programmable Gate Array)等特定硬件加速单元依据有关技术标准和规范有机内在融合在一颗芯片上，任务由最合适的工作单元来承担，不同异构内核之间实现协同计算。

  异构计算的硬件成本及搭建部署成本较大，使用门槛较高。云化将异构资源变成一种普适的计算能力，通过将异构算力池化，做到弹性供给，即业务高峰期召之即来，业务低谷时挥之即去，轻松应对大量的业务挑战，便捷的服务于更多的人工智能从业者，进而推动产业升级。

  异构计划将呈现三分天下的局面。未来针对不同的AI应用类型和场景，将会有深度学习之外的新型算法脱颖而出，这就要求智能芯片的架构不能仅仅针对深度学习设计，也要适应不一样类型的算法，同时兼顾能效和灵活性。目前异构计算云化进程中，GPU云主机占据主流地位，随着FPGA云主机生态的建设和逐步完善以及ASIC芯片的逐步成熟，未来异构计算领域将会呈现三分天下的局面。

  AI推断需求的指数级增长，需要特定架构(DSA)以达到最大效率。然而，与AI创新的速度相比，固定硬件的DSA开发周期太过漫长。FPGA提供灵活应变的平台，支持可随时根据最新AI技术定制的DSA，而且无需坐等漫长硅片研发周期。据研调机构Global Market Insights的报告称，2022年FPGA规模有望超过99.8亿美元。

  架构创新在端侧低功耗高性能计算芯片为推动，针对ToC市场，应用加速下沉商业落地迅猛，以视觉、机器人、语音当前为主方向，重视新型计算方向存算一体。国内企业代表：全志科技，瑞芯微，兆易创新，恒玄科技等

  商业落地迅猛，以视觉、机器人、语音当前为主方向。自第四次信息革命以来，现代电子设备朝着智能化、轻量化、便携化加快速度进行发展。近年来，随着以深度学习神经网络为代表的AI算法的深入研究与普及，智能电子设备与相关应用场景已随处可见，例如人脸识别、语音识别、智能家居、安防监控、无人驾驶等。

  人工智能三大要素中，端侧智能芯片成为重要挑战。资源受限的边缘终端设备的算力问题目前仍然是缺失的一环，且因其对时延、功耗、成本、安全性等特别的条件(尤其考虑细分场景的特殊需求)，将成为AIoT大规模产业化应用的核心关键。因此，在通往AIoT的道路上，要解决的核心挑战是高能效、低成本和长待机的端侧智能芯片。

  AI端侧推理芯片增长潜力大，依据市场调研机构ZION多个方面数据显示，全球端侧AI推理芯片2019年市场规模约为30亿美元，到2026年约为158亿美元，以超26.8%的年复合增长率增长。计算机视觉、机器人、语音识别是AI技术应用最广泛的三个领域，目前尚处于发展初期，缺乏符合市场需求的高性价比芯片。预计到2025年左右端侧AI芯片市场规模将有望超过云侧AI芯片。

  最新前研方向，存算一体芯片技术解决存储内计算，有效实现低功耗高性能计算特点，适合端侧应用。旨在把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用存储器进行数据处理，从而把数据存储与计算融合在同一个芯片当中，可以彻底消除冯·诺依曼计算架构瓶颈，非常适合于深度学习神经网络这种大数据量大规模并行的应用场景。

  随着AIoT的加快速度进行发展，用户对时延、带宽、功耗、隐私/安全性等特殊应用需求加强，驱动边缘端侧智能应用场景的快速发展。一方面，时延是使用者真实的体验最直观的感受，而且是某些应用场景的必需要求;另一方面，用户对隐私/安全性要求慢慢的升高，并不愿意把数据送到云端处理，促使本地处理成为终端设备的必备能力，存算一体芯片的需求呈现迅速增加，能带来计算性能的显著提高。

  新兴的视觉、机器人和语音技术为代表的AI芯片是AIoT时代值得投资的稀缺赛道，而同时很好的支持视觉、机器人、语音AI功能的通用芯片在市场上极其稀缺。业内具备端侧通用AI芯片设计能力并实现大市场批量出货的AI芯片公司仅3-5家，同时具备视觉、机器人、语音能力的更少。

  创新并不高深，并非只有惊人的发明才叫创新。所谓创新，看重的是新颖性(newness)，这种新颖性可能是一种产品(product)、一种制程(process)、一种服务(service)，甚至是一种做生意的方式(a new way of doing business)。这种“新颖性”必须转变成某些形式，并且满足某些需求或完成某些工作，创造出经济上的价值。总的来说，创新，就从另一方面代表着用“新颖性”创造价值。

  以实例来说明，例如主营业务为计算机主板的华硕，逐渐完备产品、创造了客户的价值，即是一种创新;比如以台积电为代表的的圆晶代工厂商，提供了其他厂商没有的生产服务，就是一种创新;比如AMD等IC设计企业，努力开发新产品以实现用户要求，也是一种创新。创新是集成电路行业与公司发展的命脉。

  在对此类以创新为主要驱动力的行业做多元化的分析时可以引入S曲线模型。S曲线代表一个产品从发展初始阶段到最终阶段，对任何以研发为主的公司来说，S曲线是汇集目光的“战斗线”、也使公司发展的“生命线”。其基本概念是：以时间为横轴，市场规模为纵轴，啧一个新技术(或新市场)的发展可以从左下角向右上角形成一个类似S型的曲线，经历导入期、成长期一直到衰退期。

  通过对S曲线做多元化的分析，能够准确的看出产品切入市场时间的重要性。通常一个技术或市场的形成，都需要一段时间。因此，如果产品做得太早，可能面临前期投入过大、而市场趋势尚未形成的结果。如果产品做得太晚，市场已进入成熟阶段，增速也会极为缓慢、甚至无法切入。当前，HPC市场经过沉积，正处于快速增长阶段，而2020年，计算型芯片架构走向落地元年，国内公司开始有产品得到应用，以寒武纪为例，已有部分智能HPC芯片得到应用：

  需求侧发展迅速、供给端提前布局，叠加国内产品落地，我们大家都认为，技术迭代将呈现指数型增长，单点突破开始，创新将驱动集成电路产业相关这类的产品进入S型曲线的斜率增长最快部分。

  当主流领导者在持续性改善与创新之间陷入两难时，正是给予另类创新者成功发展的机会。历史上，每一次新的应用浪潮都会有新的巨头公司崛起，Intel与ARM即分别抓住了个人电脑和移动终端两次行业变革式的发展。当前在5G时代海量数据的背景下，AI应用兴起，HPC发展迅速，则对处理器芯片提出了更高的工艺技术要求、新的设计架构要求，给芯片设计行业带来了新的发展机遇。在这次变革中，传统芯片企业和新兴芯片设计企业站在了同一个起跑线上，两者各具优势，都面临着广阔的市场机遇。

  复盘Intel股价斜率最高的阶段，实际上就非常符合S曲线创新斜率的增长，以指数式的增长实现了业绩与估值的双升。

  冯诺伊曼架构带来了计算体系的建立并通过Intel实现了最大化，但从本质上说，英特尔参与的是机器时代的兴起和计算芯片价值体现。但时至今日，在人口红利消散，PC渗透率达到稳定阶段，依托于PC时代的处理器芯片进入了稳定常态。英特尔在总产品收入提升的情况下，PC端提供的收入增长机会停滞。处理器依靠摩尔定律不断推经延续生命力，但在应用增长乏力的阶段缺乏再一次的迅速增加。PC时代的处理器设计遵从了下游应用驱动上游芯片的实质。

  半导体的投资题材从来不会寂寞。我们近期对于全球8英寸晶圆/模拟分立等元器件的交期和供需关系做阐述，认为当前时点上元器件(模拟/分立器件)将进入景气上行周期，短期内供求紧张的趋势会持续发酵，配合板块进入低估值区间，而与之相匹配的业绩正待释放，8英寸族群值得持续关注。在跨领域技术整合的持续演进下，8英寸晶圆厂表现将优于12英寸，同时也进一步佐证了我们年初以来的跨年度投资主线——设备和模拟是半导体类股里的优选。

  最上游供给侧有限——8英寸硅晶圆的供应商并无明确的扩产计划，8英寸二手设备昂贵又流通量少;中游8英寸厂产能并无显著增量——IDM和Foundry间一直以来的动态平衡正在被打破;下游碎片化的分散需求持续不断地增长，尤以汽车半导体/云计算/IOT为最强。

  2) 8英寸晶圆代工厂标的梳理和对比，我们大家都认为代工厂在本轮涨价中受益弹性最高。

  3) 我们从产业链上下游相联系的角度观察梳理，寻找国内半导体板块最相关受益标的。

  我们分析本轮8英寸晶圆线英寸晶圆产业链的上中下游都呈现出满载状态。有限的供给和旺盛的多元化需求，大幅度的提升行业的价值链变化，让市场开始重新审视8英寸晶圆线的投资与价值。

  根据半导体行业观察的分析，从生产设备的角度来说，目前 8 寸设备大多数来源于二手市场，多来来自从8英寸向12英寸升级的内存厂商，如三星和海力士，目前旧设备市场资源逐渐枯竭，因此20因此14年后8寸晶圆设备较为紧缺，其中蚀刻机、光刻机、测量设备最难获得。综上，8英寸硅晶圆的供给量成长较为有限，同时生产设备又不易取得，晶圆厂不容易针对8英寸硅晶圆扩充产能，8英寸硅晶圆恐会呈现长期供应紧张状态。

  尽管300mm是当前的主流尺寸，但是无论是总产出面积还是实际晶圆数量而论，200mm晶圆厂仍然具有很长的寿命。根据IC Insights的多个方面数据显示，到2021年，基于200mm晶圆的IC产能仍将逐步增长，以可用硅晶圆面积计算，年复合增长率为1.1%。

  2.3.1. 8英寸晶圆厂产能并无显著增量8英寸的生产业者通常为IDM和Foundry。传统IC市场可以分成一马当先的优势和成熟产品两类，对应300mm(12英寸)与200mm(8英寸)生产线各占半壁江山。在前者，芯片制造商通常以16nm/14nm制程标准，在300mm晶圆厂生产芯片，但并非所有芯片都需求高级节点，模拟芯片、MEMS传感器、MCU等芯片可以在200mm及以下更小晶圆厂所生产，首个200mm晶圆厂于1990年出现，一度成为业内先进标准，跟着时间的推移，在芯片厂家从2000年开始迁移到更高阶的300mm晶圆线mm生产线年达到顶峰后，生产线数量逐渐开始下滑。

  200mm晶圆制造相关这类的产品较为经济，这些类型的集成电路设计通常要多变的型号，而对产能和绝对性能要求不高，更强调产品的稳定性和可维护性，同时200mm代工企业扩充产能能买低廉的二手设备，投资金额较低，200mm晶圆线拥有独特的比较优势。而在十年一剑的物联网体系逐渐成熟铺开，随处可见的智能产品不仅带来了MCU的需求，而且带来了电源芯片、指纹识别产品的增长，同时工业、汽车电子应用需求也大幅攀升，而这一些产品恰好也对应200mm晶圆厂做对应的领域，200mm产品线供需出现逆转，根据Semico Research的数据观点，这一供求现象在2015年底出现显著变化，在以往被认为成熟和落后制程的200mm晶圆线产品的订单需求持续不断的增加，200mm晶圆厂产能和设备一时严重短缺，200mm生产线的供不应求，让多家晶圆代工厂开始扩建新的200mm产能， SEMI预测总体200mm晶圆厂个数在2016年出现探底回升，并在2021年增加到202个。根据Surplus global二手设备商的多个方面数据显示，2018年200mm晶圆线总需求量机台设备数量为2000台，而市场可供出售的机台数量只有500台左右，虽然应用材料、Lam Research等设备厂商可能会启动新的200mm设备产品计划，但从实施到落地销售要比较长时滞，预计200mm的设备需求在相当一段时间内还会保持强劲势头。

  我们观察到元器件行业龙头公司的交货周期，呈现明显的延长趋势。全球8英寸晶圆线%，相关应用所需芯片供不应求，而当前产能拓展有限，8英寸线晶圆代工公司订单爆满，受此影响，与去年同期Q4季度相比，主要半导体元器件的交货时间明显延长，根据知名的电子元器件分销商富昌电子资料显示，与前几季度相比，模拟器件、传感器、分立器件(MOSFET和IGBT)、32位MCU及无源器件等交货时间均出现增加，最紧张的交货时间已经延长至26-30周。

  主要延期公司包括ST意法、英飞凌、安森美、艾塞斯、利特、安世、美高森美、Vishay、Diodes、罗姆、赛普拉斯、等知名供应商，其中我们注意到ST意法、仙童、安森美、英飞凌、Vishay、罗姆和Diodes公司的延期交货产品数量较多。

  例如功率器件：根据富昌电子报告，受到今年Q3晶圆吃紧影响，Q4 MOSFET和IGBT供应商价格都在上涨，部分厂家的报价以依据市场进行选择性调整(SMA)，同时交期趋势表4：将相比Q2及Q3进一步延长，短缺状态并不局限于一到两个品种，已经扩散至所有库存单位(包括低电压、小信号及高电压类)，部分品种交货时间长达30-40周。

  从裸晶圆方面来说, 晶圆代工产能供不应求，包括台积电、联电、世界先进、力积电等第四季订单全满，明年上半年先进制程及成熟制程产能已被客户全部预订一空。根据新光网产业链一手消息显示，除台积电、三星电子外，中芯国际等其他晶圆代工企业均已上调8寸晶圆代工报价，2021涨幅至少20%起跳，插队急单甚至将达4成。

  根据Semico Research制造总经理Joanne Itow的数据，2017年200 mm晶圆需求量开始上涨了9.2%。主要涉及汽车电子、移动通信和物联网场景，模拟器件、分立器件、MCU、MEMS传感器的需求起到了关键推进作用。

  从上图我们大家可以得知，当前全球的8英寸晶圆产线数目较为稳定，同时二手设备供应不足，各厂家难以大举扩增8英寸晶圆产能，产能预计不可能会出现大幅度增长。从需求端来看，增长主要有两个方面，第一是全球半导体的稳定需求，随工业物联网的不断深化，现在制造业产品含硅量日益提高，同时电子科技类产品里面的半导体成分也慢慢变得多，而大部分产品并未涉及12英寸高端工艺，我们大家都认为在整个IOT市场规模变大的情况下，8英寸的需求会比较吃紧。另一方面是原有6英寸生产线英寸转移，而受制于成本和性能控制，8英寸生产线英寸生产线英寸晶圆厂进入门槛高，参与厂家数量较少，根据中芯国际新建上海12英寸晶圆厂投资金额数量可知，12英寸晶圆厂要求代工企业厂房洁净室清洁度及设备的设计精密度要求很高，初期投资及后续研发投入大，百亿美元方能达到有效竞争水平，因此，尽管12英寸晶圆市场快速地增长，但直接参与竞争的公司数少，代表先进制程的12英寸晶圆厂主要面对产品是精密制程的电子科技类产品，留给65nm及以上制程的空间并不多，因为12英寸厂的投资金额大也导致同样产品代工费用的高昂，而成本的大幅度的提高，这是对价格敏感的成熟制程产品所不希望看到的。同时，产品制程尺寸的减少，会导致漏电量的增加，因此电源电池类应用制程通常会选择8英寸产品，其他例如MEMS感应器、LED照明等产品线英寸的相对优势也较大。

  我们跟踪了联电，中芯国际，华虹半导体这三家2020Q3市占率位于世界前十的晶圆代工厂商，根据各公司季度财务报表多个方面数据显示，进入2019年以来这一些企业的晶圆代工产能利用率一直增长。而到了2020年，中芯国际的产能利用率稳定在98%左右;联电2020Q1的产能利用率为93%，Q2和Q3直接上涨到了98%以及97%;华虹半导体的整体产能利用率看似不及另外两家代工厂，但依据公司近期的数据披露，近四个季度200mm产线)，最近两个季度的产能利用率提升明显，200mm产能利用率已达到了饱和状态。

  大部分的模拟、分立器件市场是由世界IDM厂商把持，主要生产厂家有英飞凌、德州仪器(TI)等，但因产能有限，厂家通常会将订单外包给Foundry代工厂进行生产，同时，在从6寸转向8英寸的趋势过程中，部分IDM厂家主要产能专注于12英寸晶圆线英寸工艺空间，所以不可避免会将8英寸产品外包，这种趋势短期看不可逆转，我们根据主要公司年报及sumco预测多个方面数据显示，大部分的IDM扩产幅度比需求增长幅度低，所以外包的比例会慢慢的高，会加剧Foundry代工厂的订单供不应求的局面。

  8英寸晶圆代工的强劲需求不仅直接提升晶圆生产线代工厂的相关业绩，也深刻影响电源管理IC、影像传感器、指纹识别芯片和驱动IC等8英寸产品厂家的销售份额，我们统计下游芯片应用领域对硅片需求占比，发现模拟/分立器件能持续受益于当前高景气周期，模拟/分立器件拥有成熟制程+特种工艺的特性，产品绝大多数采用8英寸及6英寸生产线生产。

  模拟及分立器件主要需求来自下游汽车电子、工业半导体、云计算等行业的快速地发展，新能源汽车、工业智能装备产品的快速普及，促使着汽车电子以及工业控制领域市场占有率出现了较大幅度的提升。

  我国的模拟集成电路市场呈现平稳增长态势。根据前瞻产业研究院多个方面数据显示， 2015 年中国模拟芯片市场销售额达1,756.9亿元，实现同比增长9.2%。2016年中国模拟集成电路市场规模达到1,994.9亿元，实现同比增长13.5%。2017年中国模拟芯片市场销售额达2140亿元，实现同比增长7%。2017年中国模拟芯片市场销售额达2273.4亿元，实现同比增长6%。综合而论，尽管2017年、2018年我国模拟芯片市场增速略低于全球市场增速，但我国模拟芯片市场发展仍呈现出稳定增长的态势。

  而单车价值量的不断的提高及内部零件电子化的覆盖，我们推导出新能源汽车会给功率半导体带来大市场增量。根据Strategy Analytics以及英飞凌的数据，功率半导体在内燃机车的价值为71美元，而在插电混合动力车辆以及纯电动车中的价值分别为269美元和213美元，分别为内燃机中价值的3.8倍及3倍。根据此数据测算，每售出50W辆插电混合动力汽车或纯电动车，车用功率半导体的增量需求分别约为1.3亿和1.1亿美元。

  分立器件按照产品类型来分，包括半导体二极管、三极管、MOS、整流器、以及保护和滤波器件等。功率半导体是分立器件中处理高电压，大电流器件的统称，功率半导体是电能转换和控制的核心部件，设计成本小，通用性强，应用领域广，发展空间大。随着汽车电子、电信通讯等市场的快速的提升，分立器件存在广泛的应用前景和发展的潜在能力。新的器件理论、新的器件结构将推动各种新型分立器件的发展。

  汽车电子分立器件的主要生产厂商包括英飞凌，安森美等。随着新能源电动车电池动力模块使用大量的电力设备，而电力设备中都含有功率半导体器件。因此新能源电动汽车中的功率半导体器件使用量大幅度提升。从传统汽车跨越到新能源汽车，价值量增长最快的是功率半导体器件。

  我国新能源汽车产销量激增，渗透率逐步的提升。根据中汽协多个方面数据显示，我们国家新能源乘用车销售量由2015年的19万辆，迅速增加至2019年的106万辆，4年复合增速53.7%。根据中国汽车工业协会联合天津大学中国汽车战略发展研究中心发布的《中国汽车市场中长期预测(2020-2035)》显示，2021年中国汽车市场将呈现缓慢增长态势，未来五年汽车市场也将会稳定增长，2025年汽车销量有望达到3000万辆。若按照《新能源汽车产业高质量发展规划》中设下的“至2025年，我们国家新能源汽车占新车总销量占比20%”的目标推算，2025年，我们国家新能源汽车销量便有望达到600万辆。

  全球新能源汽车行业驶入快车道。从2019年的销售情况去看，全球新能源汽车表现依旧强劲，根据EV Sales的统计，2019年全球新能源乘用车销量226.4万辆，同比增长8.7%;2018年全球新能源乘用车销量208.3万，同比增长64.9%。据中汽协多个方面数据显示，2019年中国新能源汽车销量达106万辆，同比增长1%; 2018年中国新能源汽车销量达105万辆，同比增长84.2%。

  IC Insights在2018年公布的汽车IC市场预测显示，到2021年，汽车IC市场将会增长到436亿美元，2017年到2021年之间的复合成长率(CAGR)为12.5%，大大高于2016年预测的5.4%复合成长率，在IC细分市场中增长率最高，工业半导体以8.1%增速位列第二。

  在云计算方面，针对数据中心的运算平台，以英特尔12.5的标准而言，对于分立器件/电源管理芯片的需求，数量都会以倍数级以上的增长。我们直观上看到的存储器/高性能计算芯片的新晋用量增长，是12英寸先进制程上的拉动，但因为遵循摩尔定律，更多是技术升级带来，而非总量的迅速增长。但同比例的功耗增长，带来8英寸晶圆线上的芯片用量激增，已经确实让8英寸相比12英寸更有了紧缺空间和向上景气度。

  工业4.0需求大量的高功耗产品。工业半导体产品通常工作在极端温度、湿度环境下，如果出现安全事故的损失代价严重，因而对半导体产品的抗干扰的能力、可靠性及稳定性要求极高，这与一两年就更新换代的智能手机不同，工业产品更新频率较低，每年的升级幅度很小，多集中于零部配件，主要需求类型为模拟IC产品。随着《中国制造2025》战略的深入实施，制造业的升级换代进度正有条不紊的进行中，中国工业半导体产品的需求旺盛，作为实现人机一体化智能系统的基础，工业4.0的建设需要广泛采用IC产品，如传感器、MCU等。中国工业4.0的发展会给半导体产业带来全新的市场机遇。

  2.5. 破局：紧张的产能环节对应的是迭代相对缓慢的成熟制程产品，国内是成熟制程环节扩产最显著的，叠加配套的设计和封测，判断全球产能有机会向国内进行转移。

  前文解读了8-12英寸晶圆产能紧张，扩产困难的现状，而与之对应的是成熟制成产品相对迭代缓慢的特性。此处以英飞凌的IGBT产品为例，英飞凌已于2018年推出了第7代IGBT产品，较第4代产品面积减少25%，成本与功耗也逐步降低，但是市场主流的产品仍然是其发布于2007年的第4代产品。此产品针对中小功率高频应用场合而优化，是当前应用最广泛的IGBT芯片技术。

  当前国内成熟工艺代工仍然以中芯国际和华虹为主，中芯国际具有完善的成熟工艺节点制程的代工能力，可充分满足下游各类需求，未来中芯国际将积极地推进上海8寸厂、天津8寸厂、深圳8寸厂产能扩产，并推动宁波8寸厂投产。除中芯国际和华虹之外，粤芯、上海先进(积塔半导体)，士兰集昕微等国内现有成熟制程产线均有相应的产能扩产计划。后续晶圆代工环节国内代工需求依然旺盛，预计国内晶圆建厂和扩产的热潮将会至少持续2-3年。

  根据中国半导体行业协会多个方面数据显示，2020年我国芯片设计企业共计2218家，比去年的1780家增加了438家，数量增长了24.6%。2020年全行业销售预计为3819.4亿元，比去年的3084.9亿元增加了23.8%，增速比上年的19.7%提升了4.1个百分点。按照美元与人民币1：6.8的兑换率，全年销售约为561.7亿美元，预计在全球集成电路产品营销售卖收入中的占比将接近13%。

  具体来看，高端芯片取得长足发展：国产通用CPU领域方面，尽管与世界最领先水平相比仍有一些差距，但是已经从十年前的“基本不可用”到今天的“完全可用”，国产CPU的应用开始从专用领域转向公开市场领域，走出了具有里程碑意义的重要一步。

  国产嵌入式CPU已经实现了与国外产品同台竞争，从之前的专用为主发展到今天的通用为主，年销售达到数亿颗。在半导体存储器领域，国产半导体存储器实现零的突破，三维闪存和动态随机存储器进入量产，技术接近国际领先水平。在国产FPGA芯片方面，目前国产FPGA芯片全方面进入通信和整机市场，关键时刻起到了决定性的支撑作用。国产EDA工具领域，继模拟全流程设计工具进入市场参与竞争后，在数字电路流程上也形成了一系列重要的单点工具。再经过几年的努力，可以期待中国有自己的数字电路全流程设计工具。

  “十三五”期间，我国芯片设计业的研发水准不断提高，在产业持续进步的同时，芯片设计技术的提升也可圈可点。之前在芯片领域的奥林匹克国际学术会议 ISSCC上很少看到中国人的论文但在“十三五”期间出现了积极的变化。根据一手消息，在明年召开的 ISSCC会议上，中国，包括香港澳门的录用论文超越日本及中国台湾，中国大陆的论文数量达到21篇，比2020年增长40%。虽然与全球排名第一的美国相比，在论文总数、产业界投稿比例和实际录用比例等方面仍存在比较大的差距，但与过去相比有了重大进步。从2016年起，论文收录数量年均增长114%，第一作者单位数量年均增长78%，涵盖技术领域从5个增加到10个，受邀的技术评委专家也从4位到10位，充分体现了我国在芯片设计领域科研投入取得的显著成果。

  综上，我国IC设计行业的高景气度将带动半导体制造晶圆代工产能向大陆转移。

  根据中国半导体行行业协会多个方面数据显示，2017年国内IC封测规模企业达96家，2018年中国封测行业市场规模达到2193.9亿元，2004-2018年年复合增速高达15%，远高于IC insight 2016年预测的5年全球封测行业年复合增速5%。根据芯思想研究院统计，全球封测前十大企业，其中中国台湾独占5家、美国1家，中国大陆3家，其中长电、通富微电以及华天科技分别位列2018年全球封测行业第三，第六和第七，已经具备国际竞争实力。

  封测行业作为半导体产业链中晶圆加工的下一环节，封测行业的地域转移趋势也与晶圆代工产能转移趋势相同。

  根据拓墣产业研究院统计，在2020年第三季度中，全球前十大封测企业中，中国台湾企业总市占率达到了54.9%。此外，根据IC Insights统计，截至2019年12月，中国台湾地区晶圆产能也位居世界第一位，占全球总产能的21.6%。参照全球半导体行业前两次地区性转移，以及中国台湾地区封测产能增长与晶圆代工产能增长的正相关性，预计未来大陆晶圆产能有望伴随大陆封测产业的发展而逐渐成长。

  我们复盘上一轮到这一轮的全球8英寸产能对比，能够正常的看到主要全球扩产的增量在大陆地区。

  根据semi多个方面数据显示，从2017-2021年全球200mm晶圆产能预计增加约1268k片/月，CAGR约为4.5%;而根据半导体行业观察及公司公告数据测算，同期我国200mm晶圆产能预计增加287k片，CAGR约为9.6%。

  根据IC Insight多个方面数据显示，从整体来说，2017年中国大陆200nm晶圆产能落后于中国台湾，日本，与美国欧洲处于同一水平。2017年中国大陆200mm产能与世界总产能之比约为13.1%，然而2017-2021间，中国大陆产能增量占全球增量比却约为22.6%。而依据公司公告及半导体行业观察数据，通过我们的测算，2021年中国大陆晶圆龙头中芯国际的8英寸产能将达到358k片/月左右，2017-2021年间的CAGR达到了18%。

  华为公司近年来持续快速地发展，公司2019年营收超过8000亿人民币，据《财富》杂志2020年的排名，排在世界500强公司收入的第49名。

  华为公司目前在全球科学技术产业不仅具备较强的话语权与影响力，同时在供应链上已经同全球科技公司形成重要的、密不可分的关系：以上游核心零组件芯片为例，根据Gartner数据，2019年全球IC需求规模是4183.02亿美元，其中华为公司需求量为208.04亿美元，占全球需求5%，仅次于苹果公司和三星电子排在全球第三。

  研究机构策略分析公司(Strategy Analytics)的最新报告称，2020年全年华为出货1.9亿支，市占率15.1%，降至全球第三。

  在史上最严禁令前，华为大量囤货芯片，委托台积电生产华为海思设计的麒麟9000芯片，另一方面同时向其他厂商采购大量芯片现货。Strategy Analytics无线智能手机战略服务总监隋倩在报告中认为，华为芯片库存将在2021年用尽。

  3.1.2. 华为上游核心零部件公司的“国产化替代”推动股价的戴维斯双击

  国产替代从2019年开始，在国际贸易摩擦加剧、供应链被美国公司限制较强的背景下，国内半导体板块先跌后升，最典型的戴维斯双击品种是在设计领域，集中在华为产业链上的芯片设计企业，比如射频、指纹、光学领域，设计企业，受益于下游的国产替代诉求，这些国产替代公司的业绩释放并且股价表现良好比如圣邦股份。

  中芯国际成为继电信巨头华为技术公司(Huawei Technologies[HWT.UL])之后第二家遭受限制的中国领先科技公司。比对2019年华为供应链对模拟芯片的国产替代诉求，本轮晶圆制造环节同样有对上游材料的国产替代诉求。观点：材料行业类比于芯片中的模拟赛道，小样多量化。国产替代趋势下，材料行业有望实现从0到1的释放，后期有望持续放量与品类扩张。

  本轮行业整体高景气的原因是产能紧张，涨价起点始于晶圆制造端，景气度持续延续2个季度下，逻辑上会传导至上游材料，下游晶圆制造开始寻求上游环节替代。

  从需求端看，今年晶圆代工产能紧缺，在8英寸半导体硅片方面，由于CIS、PMIC、FPC、蓝牙、Nor等应用需求的迅速增加，其紧张程度强于12寸，结构性创新需求溢出。