图片来源@视觉中国

文丨云岫资本

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。

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6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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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。

按照应用 ，数据中心的 AI 芯片主要分成云端训练芯片云端推理芯片；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。

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。

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。

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

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%。

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。

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。

• 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。

• 自动驾驶芯片

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

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

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

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。

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。

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。

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

• 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。

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。

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。

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。

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。