2021中國半導體投資深度分析與展望
圖片來源@視覺中國
文丨云岫資本
過去一年的半導體創業投資熱潮中，涌現出很多融資額超過5億的大項目，這在過去的半導體發展歷史上十分罕見。
歷史上的巨額半導體融資，往往需要政府級力量來投入，但是過去一年的大項目中，投資方更多是投資機構等民間資本。為什么會有這樣的變化？
核心是由于“國產替代”和大的市場機會出現，導致各個領域過去很難做的芯片，現在可以做了，而且有很大的概率能夠成功，因此吸引了很多資金進場。
具體來看，少數大項目吸引了6成融資額——據云岫資本統計，過去一年，市場上有534個半導體公司獲得融資，總融資金額達1536億；其中融資額超過5億的大項目數量是46個，數量上僅占8.6%，但總融資金額達992億，占據總融資金額的64.6%，龍頭效應明顯。
進一步拆解，會發現龍頭公司往往集中在數據中心、汽車和半導體制造三大熱門賽道，以及設備材料、EDA/IP等領域。本篇報告，我們將針對這5大領域的投資態勢與趨勢做進一步探討。
數據中心
隨著數據大爆炸時代來臨，全球半導體正進入數據中心驅動時代。
和手機、汽車不同，數據中心在日常生活中大概率是看不到的，但它卻是一個吞“芯”巨獸，實實在在地消耗著大量芯片，就我曾經從事的存儲領域來說，
數據中心消耗的存儲芯片已經占到全球存儲芯片產量的25%左右。
2019年，全球超大型數據中心資本支出1200 億美元以上，去年一年，英特爾、英偉達、marvell等全球巨頭都進行了幾場高達四、五百億美金的巨額并購，而這些并購面向的市場都是數據中心，目標是擴大數據中心芯片的市場份額。
數據中心新型架構下，網絡、計算和存儲融合，計算分流。具體來看，網絡主要是DPU和交換機芯片，計算主要分為CPU、GPU和AI芯片，存儲的主要機會在于智能存儲控制芯片等。
據預測，隨著數據量的激增，到2025 年，交換機芯片、CPU、GPU 和 AI 芯片的市場規模都會迎來大規模的增長，增長率分別將達7.5%、14%、46.9%、36.9%。
- CPU?
全球來看，英特爾和 AMD 占據了CPU 的絕對壟斷地位。
CPU傳統架構分為x86和ARM兩種，X86主要應用于PC和服務器，ARM主要應用在手機和移動端。
MIPS架構中，中國龍芯處于領先地位；RISC-V架構一開始只應用于物聯網等嵌入式場景。隨著整個生態的快速成熟，未來還將會覆蓋 PC、平板、手機、超級計算機等領域。代表企業包括賽昉科技、SiFive、晶心科技等。
GPU并不僅僅意味著云計算GPU服務器和電腦顯卡，在5G MEC基站、高清視頻、建筑和工程設計、工業設計、渲染與仿真、電子競技、娛樂與傳媒產業等產業里， GPU都將起到關鍵的推動作用。
中國GPU市場占據全球市場的三分之一以上，消費類大約占50%左右，但我國GPU幾乎全部依靠進口。
依托中國巨大的市場，以及國家對GPU等急需自主可控的芯片技術的重視，國產GPU將有機會在短期內迅速崛起，重建GPU行業生態。
- AI 芯片
AI芯片按照技術路線主要分為GPU、FPGA、ASIC和軟ASIC。
GPU是通用計算，計算能力強、產品成熟，但效率不高、編程難度大，目前NVIDIA壟斷市場。
FPGA是半定制化，平均性能較高、功耗低、靈活性強；然而峰值計算能力較弱、編程語言難度大。目前Xilinx市占率超過50%，Xilinx和Intel合計市占率達90%左右。
ASIC是全定制化，平均性能高、功耗低、體積小；但不可編輯、研發時間長、技術風險較高。ASIC市場較為分散，谷歌是主要玩家。
軟ASIC兼有ASIC和通用計算的優點，以思朗科技發布的MaPU架構為例，它自主可控，具有廣泛的適用性，兼具了靈活性和高性能的特點。
按照應用?，數據中心的 AI 芯片主要分成云端訓練芯片云端推理芯片；按照廠商類型，可以分成傳統芯片廠商、跨界巨頭和初創公司三類玩家。
傳統芯片公司包括英偉達、AMD、英特爾、海思等，它們擁有深厚的技術積累、雄厚的資金、現成的人才隊伍，但產品在邊緣推理市場的滲透力不足。
跨界巨頭包括 Google、阿里、百度等，它們加入AI加速芯片市場主要源于業務需要，切入方式包括收購創業公司和自主研發。目前 Google 的 TPU 已經迭代了好幾代，給 Google 也帶來了很大的收益。
初創公司包括中國的寒武紀、希姆計算等，他們產品緊貼下游需求，體制靈活、反應迅速，未來可期。
- DPU
DPU是面向數據中心的專用處理器，將成為新一代的重要算力芯片。
它能夠完成性能敏感且通用的工作任務加速，更好地支撐CPU、GPU的上層業務。
傳統的智能網卡叫高性能網卡，但它僅僅是一個網絡的翻譯網卡，而DPU網卡新增了AI、安全、存儲和網絡等各種加速功能，有了這些功能，網卡就是一個智能網卡，成為整個網絡的中心節點。
DPU最大的價值是對整個數據中心架構的改變。
傳統的數據中心時代以計算為中心，CPU在中心節點；但DPU時代是以數據為中心，DPU位于整個數據中心的中心，做流動的管理，CPU、GPU、存儲等都圍繞在它周邊。
博通、英偉達都出了自己的DPU。創業公司里，FUNGIBLE和PENSANDO比較明星，這兩家是思科和Juniper出來的創業公司，他們重新打造了DPU的概念，提出了許多新的數據中心的架構。
- 交換機
過去一年，全球交換機市場增長迅猛，尤其在日本、中國、韓國等國家。其中大型高速交換機，特別是100G端口的交換機增長最快，過去一個季度營收增長27%。
交換機的核心是交換芯片，它決定了交換機的性能。Juniper、Cisco 和華為都是自研400G交換芯片；商用的交換芯片主要是博通、Innovium、被英特爾收購的 Barefoot，以及國產的盛科網絡等公司，其中盛科網絡的交換芯片已經進入部分國內的交換機廠商。
智能汽車
智能汽車汽車正在向電動化、網聯化和智能化三個方向發展。2020 年中國新上市的車系中，智能汽車占據33.6%；全球2020年智能汽車入圍品牌里，中國占47%，包括小鵬、蔚來等造車新勢力和長安、比亞迪、紅旗等傳統車廠。汽車邁入智能化時代的過程中，產業鏈也在向中國轉移。
智能汽車芯片種類增多，使得單車半導體價值逐步增大。傳統的汽車里，芯片主要集中在MCU控制等領域，但是智能汽車時代，新增了動力安全域、網關域、通信域、自動駕駛域和智能座艙域。隨著自動駕駛的等級從L1升至L5，
單車上的半導體價值將從100美金漲到超1000美金，成為千億美金市場。
- MCU
今年全球汽車缺芯嚴重。雖是危機，卻也使得國內很多有產能且有技術實力的MCU初創公司獲得爆發式增長。比如芯旺微電子，過去進入上汽等頂級車廠的供應鏈需要3～5年，而今年在全球缺芯的背景下，迅速進入幾家全球頂級車廠，一年就可以量產出貨了。這對優秀的國產MCU是一個巨大的機遇。
- 自動駕駛芯片
汽車的電子電氣架構會向集中化演進，具備高算力和開放性的自動駕駛芯片重要性將逐漸凸顯。
從2020年到2025年，ECU在從分布式架構向域集中式架構發展，從一個ECU控制一個功能變為多個ECU合并成域，由域控制器控制多個功能。
2030年，ECU的數量會從最開始的100個，減少到20~45個，演進為中央計算式架構，所有域控制器基中程中央計算機。
全球和國內的自動駕駛芯片公司，也推出了自己的自動駕駛芯片和量產時間。
影響自動駕駛芯片選擇的關鍵指標主要有5個，包括深度學習的算力和效能、支持多個不同種類傳感器輸入、軟件開發的便利性、獲得功能安全認證以及提供完整開放的解決方案。
- 汽車傳感器
自動駕駛的感知層主要是攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達。
隨著自動駕駛等級不斷增高，傳感器的物料成本不斷增加，攝像頭會從普通發展到多目，毫米波雷達的頻率在不斷提升，激光雷達會從 16 線發展到更加復雜的 128 線再到低成本的固體激光雷達，而傳感器融合會變成更加復雜的前融合，算法也會從傳統算法向融合算法發展。
- 智能座艙
由于功能與駕駛安全關聯性小，落地速度快，實現難度低，智能座艙將成為汽車智能化趨勢下最先迎來快速發展的方向之一。
隨著智能座艙功能愈加復雜，座艙SOC發展體現出5個趨勢，第一， CPU 的算力不斷提高；第二，AI 的算力提高，將有更多的交互；第三，支持接入更多車載顯示屏和傳感器；第四，芯片的迭代速度會越來越快，新產品的發布周期將縮短 1~2 年；第五，會向模塊化、可更換可擴展的趨勢發展，解耦軟硬件開發過程。
目前，從全球到國內不同的廠商都推出了自己的智能座艙的SOC芯片。在中國市場，高通幾乎壟斷高端智能座艙市場，NXP、TI是自主品牌中低端智能座艙芯片的主供應商。
- 功率半導體
一臺傳統汽車的功率器件價值只有70美金，但電動車的功率器件價值將達到330美金，目前比較重要的IGBT器件結合了BJT和MOSFET的優點，是功率半導體的核心元器件。全球的IGBT市場2025年預計會達43.8億美元，而這個市場當前國產化率不到 10%。
另一方面，未來碳化硅的市場空間將會更大。
SiC MOSFET器件雖然直接成本增加，但由于其高頻、體積小等特性，可使電池、變壓器、電感等其他成本降低。特斯拉 Model3 里，碳化硅的成本占了功率半導體價值的80%。
設備和材料
今年缺芯已成普遍現象。以重災區汽車行業為例，去年疫情期間汽車產量大幅下降，廠商大幅砍單；但是在下半年汽車產量驟增后，芯片產能沒有及時跟上來，導致目前全球汽車缺芯，芯片交貨時間延遲到 18 周，未來或許還會繼續增加。
在這樣產能緊張的情況下，2022 年，全球將擴建 29 座晶圓廠，新增產能最高每月可達到40萬片，中國是其中最主要的發力方，將會擴建16座晶圓廠。大量的產能擴建下，半導體設備和材料的需求量大大增加。
晶圓制造是設備占比最大的環節，其中光刻、刻蝕、薄膜沉積和過程檢測占比最大，前5大廠商占有66%的市場份額。
作為半導體行業上游支撐，設備和材料的市場占比達25%，但國產化率不到 20%。所以目前國家推出了各種產業政策和補貼政策，重點支持半導體設備和材料。但從 2016年到2020年整體國產化率的提升并沒有太快，仍然任重道遠，另一角度，這個領域的投資創業的機會仍然很大。
- 半導體設備
- 半導體材料
晶圓制造和封裝材料的市場細分較多，單一細分市場的規模很小，行業巨頭集中。半導體材料往往是大型材料廠商的一小塊業務，如杜邦，三菱化學，住友化學等，鮮有純粹的半導體材料公司。
盡管如此，由于半導體工藝對材料的嚴格要求，就單一半導體化學品而言，僅有少數幾家供應商可以提供產品。因此，半導體材料市場目前國外由大型材料公司壟斷，國內競爭格局分散。
材料基礎硅片行業由全球5大供應商壟斷，中國大陸僅有少數幾家企業具備8英寸半導體硅片的生產能力，而12英寸半導體硅片主要依靠進口。
- EDA/IP
EDA 作為串聯整個集成電路產業的根技術，市場空間巨大。2020年，EDA全球市場達74億美元，IP 41億美元；國內EDA市場大于5億美元。
EDA覆蓋著從IC設計、晶圓代工、封測的全產業鏈，易形成高壁壘和壟斷，需要依靠產業上下游共同支持，才能建立生態圈，得以更好發展
。目前EDA 行業被國外的三家巨頭 Synopsys、Cadence、Mentor 所壟斷。它們憑借平臺式發展，覆蓋IC設計全流程，深受大客戶青睞，占據95%中國市場份額。
EDA產業的發展需要并購。Synopsys、Cadence 等大公司都是靠上百次并購才能做大做強，成為巨頭。
EDA和IP也需要用綁定方式增加用戶粘性，國際巨頭 Synopsys和Cadence的IP分別占其總收入的10%和13%。
國內目前點工具類型的EDA企業居多，缺少全流程工具公司，但是未來相信中國肯定會出現擁有全流程 EDA工具的公司。
隨著美國技術封鎖加固，EDA“卡脖子”風險上升?，國家正大力鼓勵自主發展 EDA。未來中國成為全球最大半導體生產國時，國內 EDA 市場也將對應發展到更大規模。
2021年展望
根據過去一年的觀察和分析，云岫資本將 2021 年半導體產業發展和投資趨勢總結成 4 點。
第一，產能為王。
半導體制造端的 IBM 、Foundry、封測等企業擁有產能的優勢，發展迅猛；為半導體制造提供設備和材料的公司，業績也正高速增長，訂單供不應求，甚至排到一年之后。
擁有產能資源的少數芯片設計公司正處于絕佳的跨越式發展機會。一方面，其銷售額正大幅增長；另外，設計公司也可以優化產品結構，優先發展高毛利、高端的產品；最后，隨著客戶缺供應商缺芯片，正優先選擇國內廠商，現在也是進入高端客戶供應鏈的好時機。
第二，龍頭效應凸顯。
資金、人才、客戶等多重資源正在涌入大芯片的龍頭企業、細分賽道的頭部企業，以及半導體制造、數據中心和智能汽車等熱門領域里。未來，多數資金會繼續向少數半導體企業匯集，這些企業會成為中國半導體的核心力量。
第三，國產替代全面展開。
中興事件、華為事件發聲之后，家電、手機到汽車各大終端廠商都在快速推進國產替代的。但國產替代需要時間，芯片研發的周期長、投入大，同時還涉及軟件生態的協同。
目前階段，中國的高端大芯片還未能到達量產階段。反而是模擬、數模混合、傳感器等小芯片公司，正迅速抓住國產替代機遇，業績進入快車道。
因此我們可以看到，今年申報科創板 IPO 的很多小芯片公司業績非常好，已上市的公司也明顯處于高速增長狀態。未來，越來越多的半導體公司不只是虧損上市，而是業績會比我們想象中更要好。
另一方面，汽車缺芯也加速汽車芯片的國產替代，使得國產汽車芯片獲得巨大發展機遇。
第四，關注創新型芯片企業。
雖然目前半導體最大的機會仍是國產替代，但不同領域的國產替代是有時間窗口的，這個行業的格局也會逐漸清晰。
國內半導體領域目前還沒有芯片巨頭，各領域的創業公司正“逐鹿群雄”，但是創業公司遲早會長大，在每個細分領域里成為龍頭，當他們占據各種資源，行業格局將會逐漸清晰，國產替代投資時間窗口也就結束了。
國產替代的時間窗口預計還有 5 年。更長周期的半導體投資，必須從現在開始關注在全球范圍領先的創新型芯片公司，他們在未來會有更大的成長空間。
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