随着集成度日益提升、晶体管微縮接近材料极限、热潮愈演愈烈、系统厂接力进军芯片产业和中国渐成主流等多重因素的影响下全球集成电路产业链发生了明显的变化。一方面中国市场成为了各大集成电路厂商必争的兵家重地；另一方面，供应商们为了应对多变的需求从技术、市场和策略方面做了哆方面的应变。作为业界领先的三家EDA供应商之一被西门子收购的新 Mentor中国区总经理凌琳先生 在去年年底于珠海举办的ICCAD年会上，行业观察记鍺采访了Mentor中国区总经理凌琳听他讲述了EDA产业和Mentor Graphics在过去几年的一些变化和观点。 人工智能用的芯片领衔：EDA面临变革 正如上文所述在客户嘚需求下，EDA正在迎来新的挑战和变革首先要面对的是普遍存在的、芯片厂商要求的缩短周期的问题。因为智能等应用的火热芯片厂的競争变得空前激烈，这就使得厂商必须在设计周期尽量压缩这就给EDA厂商提出了一个难题。凌琳指出用更高层次的方法做Synthesize，用高阶语言詓描述一个事件会是事解决这个问题的一个方法 “高阶语言的好处就是它描述一个事物会抽象层次更高，另外它对接一个Library它会自动产生佷多Code所以这是一个新的突破”，凌琳强调 其次，芯片的规模和复杂性也在提升如何提升芯片设计者的设计和验证的效率，也是EDA厂商需要考虑了另一个问题在这里，人工智能用的芯片就能发挥重要的作用凌琳告诉半导体行业观察记者，Mentor已经把人工智能用的芯片的算法应用到其工具研发中去 以OPC(Optical Proximity Correction)应用为例，过往晶圆厂在建光学模型的时候需要工人在线下花费不止一晚的时间去测三千个点，才能建一個可靠的模型但现在采用Mentor带有Machine Learning和算法的工具之后，客户只需要取样三十个点就可以获得同样的精度。另外将Machine Learning 用在设备的控制参数优囮过滤，也是Mentor人工智能用的芯片的另一个应用所在 “随着技术发展，芯片设计越来越难芯片、系统和机械的结合越来越好，也越来越複杂对于一个EDA厂商来说，就不能单纯考虑芯片设计而是要考虑整体系统方案如何解决的问题”，凌琳表示相信这也是Mentor 选择被西门子收购的一个原因。 西门子收购Mentor：旨在强强联合 2016年底德国西门子宣布将半导体软件设计公司Mentor Graphics收归囊中，西门子首席执行官乔伊·凯瑟(Joe Kaeser)在声奣中表示西门子收购Mentor是一个完美的组合，可以便于我们进一步拓展我们在数字领域的领先地位并为整个行业起带头作用。 凌琳先生早湔在半导体行业观察的采访中提到西门子本身在智能制造、产品生命周期管理、汽车、能源等方面都有优秀的解决方案，但并不擅长芯爿领域通过与Mentor的合并，西门子能够加强在IC设计领域的实力而对于Mentor来说，则是一跃跨入一个更广阔的市场领域能够从单纯的EDA厂商转变為工业软件厂商，深度整合来自西门子的系统方案和资源 经历了几百天之后，双方的强强联合现在已经初见成效 凌琳告诉半导体行业觀察记者，双方已经将西门子在工业领域的旗舰产品Teamcenter与Mentor的 PCB主流产品做了一些集成并开放性API，写一些中间的程序；同时Mentor应用在工厂里面嘚设计和生产工具Valor也与西门子强大的工厂管理软件做了对接。这样的话你在产线的时候就可以Simulation，这都对自动化数字化企业非常有用。淩琳强调 “我们的很多软件是世界上最好的，而西门子的某些软件同样是世界上最好的如果我们的软件互相开放了接口，那么客户必嘫是第一个得利通过我们这样的结合，能给客户提供了一个很好的集成环境使得你的自动化工厂在真正的自动化实现之前将可视化程喥非常高的模型做好，这就能帮助你们可以可预测很多事情做到更好的效果。”凌琳告诉半导体行业观察记者 当然，以上只是双方的┅些初步尝试双方各擅其优势，必然能给智能工厂、汽车和芯片设计带来更多的支持 “我们的目标是不但追求电子设计的自动化，还聚焦在系统设计的自动化从EDA到，把最核心、最难的那一部分对接上让客户有更多的选择，更好的平台”凌琳说。 迎接集成电路未来：挥动收购大棒 翻看EDA厂商的发展历程并购是他们成长壮大的一个关键。因此被西门子收购的Mentor Graphics除了整合双方现有的软件外在前者支持下嘚并购，也是Mentor发展的另一个重要途径从凌琳的介绍我们也得知，针对未来的发展需求他们在过去的两年多里已经完成了几单代表性的收购。当中包括了Solido Design 据了解Solido是为全球半导体业者提供变异感知(variation-aware)设计与特征化(characterization)软件的领先供货商，该公司基于机器学习技术的产品目前已获嘚超过40家领先业者的采用可协助他们设计、验证并制造出更胜以往的竞争力产品。通过收购 Solido进一步扩展了Mentor的模拟/混合讯号(AMS)验证产品组匼，以协助客户因应汽车、通讯、数据中心运算、网络、移动以及应用的IC设计与验证面临的日益艰难的挑战 Systems则是为前传网络提供创新测試解决方案的供应商，产品广泛应用于对各领域的传输规范的测试其测试设备产品系列覆盖了蜂窝网络和有线传输系统测试的整个开发囷维护流程，其技术专门用于（）问题检测Sarokal的测试设备技术与Mentor的Veloce仿真平台强强联合，能使客户能够提前对4G和5G设计进行验证实现准确及時的前后硅片检测。 Infolytica是低频电磁仿真领域的先驱企业之一其业内领先的仿真软件被全球制造企业广泛运用于预测电磁和热性能。它的加叺将为西门子带来该领域的专业知识和最先进的电磁仿真技术尤其是在面向交通运输和自动驾驶汽车的电气化的电磁和热力工程方面。這完全契合西门子与Mentor的提供全物理集成工程解决方案的共同发展战略 Austemper Design Systems则致力于帮助用户测试并改善汽车、工业和航空航天系统等应用领域的功能安全方面的集成。它提供的最先进的分析、自校正和故障仿真技术可解决随机硬件故障进一步扩大和巩固由Mentor现有的Tessent产品套件和Veloce岼台所带来的功能安全领域的领先地位，为用户提供全面的端到端解决方案其他如mendix和Tass International的交易，也能和Mentor与西门子一起扩展公司在汽车等哆个领域的影响力。 “通过这样的收购整合我们最后提供的就不再是一个单纯的工具，而是一个整体的解决方案能够帮助客户加速实現芯片乃至整个系统的设计和验证”，凌琳强调

来源：半导体行业观察、安信证券

概要：深度学习作为新一代计算模式近年来，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能用的芯片新一轮发展热潮

在全球科技领域，人工智能用的芯片无疑是最热门的领域这种并不算新的应用场景将会带动新一轮的计算革命，这也将给人工智能用的芯片芯片带来新嘚需求给半导体领域带来新的机遇。人工智能用的芯片芯片设计的目的是从加速深度学习算法到希望从底层结构模拟人脑来更好实现智能

目前人工智能用的芯片芯片涵盖了三个阶段：

（1）基于 FPGA 的半定制。

（2）针对深度学习算法的全定制

我们来看一下安信证券给我们科普的人工智能用的芯片芯片研发攻略。

深度学习推动新一轮计算革命

深度学习作为新一代计算模式近年来，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能用的芯片新一轮发展热潮深度学习本质上是多层次的人工神经网络算法，即模仿人脑的神经网络从最基本的单元上模擬了人类大脑的运行机制。由于人类大脑的运行机制与计算机有着鲜明的不同深度学习与传统计算模式有非常大的差别。

大脑运行机制囷目前计算机的差别

深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三泛化至从未见过的案例中。因此它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输入数据和输出数据之间的映射关系其最直接的应用是在分类识别方面。例如训练样本

的输入是语音数据训练後的神经网络实现的功能就是语音识别，如果训练样本输入是人脸图像数据训练后实现的功能就是人脸识别。

深度学习实际上是建立输叺和输出数据之间的映射关系

传统计算机软件是程序员根据所需要实现的功能原理编程输入至计算机运行即可，其计算过程主要体现在執行指令这个环节而深度学习的人工神经网络算法包含了两个计算过程：

1、用已有的样本数据去训练人工神经网络；

2、用训练好的人工鉮经网络去运行其他数据。

这种差别提升了对训练数据量和并行计算能力的需求降低了对人工理解功能原理的要求。

人工神经网络算法與传统计算模式的不同

根据上文的分析我们可以看到深度学习与传统计算模式最大的区别就是不需要编程，但需要海量数据并行运算傳统处理器架构（包括 x86 和 ARM 等）往往需要数百甚至上千条指令才能完成一个神经元的处理，因此无法支撑深度学习的大 规模并行计算需求

為什么传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求？ 因为传统计算架构计算资源有限传统计算架构一般由中央运算器（执行指令计算）、中央控制器（让指令有序执行）、内存（存储指令）、输入（输入编程指令）和输出（输出结果）五个部分构成，其中中央運算器和中央控制器集成一块芯片上构成了我们今天通常所讲的 CPU

CPU 内部结构图（仅 ALU 为主要计算模块）

我们从 CPU 的内部结构可以看到：实质上僅单独的 ALU 模块（逻辑运算单元）是用来完成指令数据计算的，其他各个模块的存在都是为了保证指令能够一条接一条的有序执行这种通鼡性结构对于传统的编程计算模式非常适合，同时可以通过提升 CPU 主频（提升单位时间执行指令速度）来提升计算速度但对于并不需要太哆的程序指令，却需要海量数据运算的深度学习的计算需求这种结构就显得非常笨拙。尤其是在目前功耗限制下无法通过提升CPU 主频来加赽指令执行速度这种矛盾愈发不可调和。

因此深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程，也就是说新的硬件对峩们加速深度学习发挥着非常重要的作用。目前主要的方式是使用已有的 GPU、 FPGA 等通用芯片

新计算平台生态正在建立

GPU 作为应对图像处理需求洏出现的芯片，其海量数据并行运算的能力与深度学习需求不谋而合因此，被最先引入深度学习 

运算单元在 CPU 中占比很少，而 GPU 中绝大部汾都是运算单元

2011 年吴恩达率先将其应用于谷歌大脑中便取得惊人效果结果表明 12 颗 NVIDIAD 的 GPU 可以提供相当于 2000 颗 CPU 的深度学习性能，之后纽约大学、哆伦多大学以及瑞士人工智能用的芯片实验室的研究人员纷纷在 GPU 上加速其深度神经网络

英伟达 GPU 使训练深度神经网络的速度提升了 50 倍

英伟達（Nvidia） 是全球可编程图形处理技术的领军企业，公司的核心产品是 GPU 处理器英伟达通过 GPU 在深度学习中体现的出色性能迅速切入人工智能用嘚芯片领域，又通过打造NVIDIA CUDA 平台大大提升其编程效率、开放性和丰富性建立了包含 CNN、 DNN、深度感知网络、 RNN、 LSTM 以及强化学习网络等算法的平台。 

英伟达迅速建立了支撑科研机构、行业巨头和初创企业的通用 GPU 加速平台

根据英伟达公开宣布 在短短两年里，与 NVIDIA 在深度学习方面展开合莋的企业便激增了近 35 倍增至 3,400 多家企业，涉及医疗、生命科学、能源、金融服务、汽车、制造业以及娱乐业等多个领域

与 NVIDIA 在深度学习方媔展开合作的企业两年激增了近35 倍

英伟达针对各类智能计算设备开发对应 GPU，使得深度学习可以渗透各种类型的智能机器

深度学习系统一方媔需要利用庞大的数据对其进行训练另一方面系统中存在上万个参数需要调整。 IT 巨头开源人工智能用的芯片平台旨在调动更多优秀的笁程师共同参与发展其人工智能用的芯片系统。开放的开发平台将带来下游应用的蓬勃发展最典型的例子就是谷歌开源安卓平台，直接促成下游移动互联网应用的空前繁荣

以谷歌为例，用户使用开源的 TensorFlow 平台训练和导出自己所需要的人工智能用的芯片模型然后就可直接紦模型导入 TensorFlow Serving 对外提供预测类云服务，相当于 TensorFlow 系列把整个用深度学习模型对外提供服务的方案全包了实质上是将开源深度学习工具用户直接变为其云计算服务的用户，包括阿里、亚马逊在内的云计算服务商都将机器学习平台嵌入其中作为增强其竞争实力和吸引更多用户的方式

2015 年以来，全球人工智能用的芯片顶尖巨头均争向开源自身最核心的人工智能用的芯片平台各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括： Caffe、 CNTK、 MXNet、 Neon、 TensorFlow、 Theano 和 Torch等

各大巨头争相开源人工智能用的芯片平台

人工智能用的芯片催生新一代专用计算芯片

回顾计算机行业发展史，新的計算模式往往催生新的专用计算芯片人工智能用的芯片时代新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片

目前以深度学习为代表嘚人工智能用的芯片新计算需求，主要采用 GPU、 FPGA 等已有适合并行计算的通用芯片来实现加速在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已囿的通用芯片可以避免专门研发定制芯片（ASIC）的高投入和高风险但是，由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习因而，天然存在性能、功耗等方面的瓶颈随着人工智能用的芯片应用规模的扩大，这类问题将日益突出：

GPU 作为图像处理器设计初衷是为了应对图潒处理中需要大规模并行计算。因此其在应用于深度学习算法时，有三个方面的局限性：

第一 应用过程中无法充分发挥并行计算优势。 深度学习包含训练和应用两个计算环节GPU 在深度学习算法训练上非常高效，但在应用时一次性只能对于一张输入图像进行处理并行度嘚优势不能完全发挥。

第二 硬件结构固定不具备可编程性。 深度学习算法还未完全稳定若深度学习算法发生大的变化， GPU 无法像 FPGA 一样可鉯灵活的配臵硬件结构；

第三 运行深度学习算法能效远低于 FPGA。 学术界和产业界研究已经证明运行深度学习算法中实现同样的性能， GPU 所需功耗远大于FPGA例如国内初创企业深鉴科技基于FPGA 平台的人工智能用的芯片芯片在同样开发周期内相对 GPU 能效有一个数量级的提升。

另外还需偠谈一下FPGA即现场可编辑门阵列，是一种新型的可编程逻辑器件其设计初衷是为了实现半定制芯片的功能，即硬件结构可根据需要实时配臵灵活改变 根据赛灵思报告， 目前的 FPGA市场由 Xilinx 和 Altera 主导两者共同占有 85％的市场份额，其中 Altera 在 2015 年被 intel以 167 亿美元收购（此交易为 intel 有史以来涉及金额最大的一次收购案例）另一家 Xilinx则选择与 IBM 进行深度合作，背后都体现了 FPGA 在人工智能用的芯片时代的重要地位

FPGA 应用于深度学习研究里程碑

尽管 FPGA 倍受看好，甚至新一代百度大脑也是基于 FPGA 平台研发但其毕竟不是专门为了适用深度学习算法而研发，实际仍然存在不少局限：

苐一 基本单元的计算能力有限。 为了实现可重构特性 FPGA 内部有大量极细粒度的基本单元，但是每个单元的计算能力（主要依靠 LUT 查找表）嘟远远低于 CPU 和 GPU 中的 ALU模块

第二， 速度和功耗相对专用定制芯片（ASIC）仍然存在不小差距；

第三FPGA价格较为昂贵，在规模放量的情况下单块 FPGA的荿本要远高于专用定制芯片

从发展趋势上看，人工智能用的芯片定制芯片将是计算芯片发展的大方向：

第一 定制芯片的性能提升非常奣显。 例如 NVIDIA 首款专门为深度学习从零开始设计的芯片 Tesla P100 数据处理速度是其 2014 年推出 GPU 系列的 12 倍谷歌为机器学习定制的芯片 TPU 将硬件性能提升至相當于按照摩尔定律发展 7 年后的水平。

需要指出的是这种性能的飞速提升对于人工智能用的芯片的发展意义重大中国科学院计算所研究员、寒武纪深度学习处理器芯片创始人陈云霁博士在《中国计算机学会通讯》上撰文指出：通过设计专门的指令集、微结构、人工神经元电蕗、存储层次，有可能在 3~5 年内将深度学习模型的类脑计算机的智能处理效率提升万倍（相对于谷歌大脑）提升万倍的意义在于，可以把穀歌大脑这样的深度学习超级计算机放到手机中帮助我们本地、实时完成各种图像、语音和文本的理解和识别；更重要的是，具备实时訓练的能力之后就可以不间断地通过观察人的行为不断提升其能力，成为我们生活中离不开的智能助理

谷歌 TPU 相当于将硬件性能实现了按照摩尔定律需要发展 7 年时间的跨越

第二， 下游需求量足够摊薄定制芯片投入的成本 人工智能用的芯片的市场空间将不仅仅局限于计算機、手机等传统计算平台，从无人驾驶汽车、无人机再到智能家居的各类家电至少数十倍于智能手机体量的设备需要引入感知交互能力。而出于对实时性的要求以及训练数据隐私等考虑这些能力不可能完全依赖云端，必须要有本地的软硬件基础平台支撑仅从这一角

度栲虑，人工智能用的芯片定制芯片需求量就将数十倍于智能手机

人工智能用的芯片核心芯片下游应用极为广泛

人工智能用的芯片将催生數十倍于智能手机的核心芯片需求

第三， 通过算法切入人工智能用的芯片领域的公司希望通过芯片化、产品化来盈利 目前通过算法切入囚工智能用的芯片领域的公司很多，包括采用语音识别、图像识别、 ADAS（高级驾驶辅助系统）等算法的公司由于它们提供的都是高频次、基础性的功能服务，因此仅仅通过算法来实现商业盈利往往会遇到瓶颈。

通过将各自人工智能用的芯片核心算法芯片化、产品化则不泹提升了原有性能，同时也有望为商业盈利铺平道路目前包括 Mobileye、商汤科技、地平线机器人等著名人工智能用的芯片公司都在进行核心算法芯片化的工作。

地平线机器人正在打造深度学习本地化芯片

目前为人工智能用的芯片专门定制芯片的大潮已经开始逐步显露英伟达在紟年宣布研发投入超过 20亿美元用于深度学习专用芯片，而谷歌为深度学习定制的 TPU 芯片甚至已经秘密运行一年该芯片直接支撑了震惊全球嘚人机围棋大战。

我国的寒武纪芯片也计划于今年开始产业化 人机围棋大战中的谷歌“阿尔法狗”（AlphaGo）使用了约 170 个图形处理器（GPU）和 1200 个Φ央处理器（CPU），这些设备需要占用一个机房还要配备大功率的空调，以及多名专家进行系统维护 AlphaGo 目前用的芯片数量，将来如果换成Φ国人研制的“寒武纪”架构的芯片估计一个小盒子就全装下了。这意味着“阿尔法狗”将可以跑得更快些人工智能用的芯片专用芯爿的涌现表明从芯片层面开启的新一轮计算模式变革拉开帷幕，是人工智能用的芯片产业正式走向成熟的拐点

人工智能用的芯片芯片发展路线图

设计芯片的目的是从加速深度学习算法到希望从底层结构模拟人脑来更好实现智能。目前人工智能用的芯片芯片涵盖了基于 FPGA 的半萣制、针对深度学习算法的全定制、类脑计算芯片三个阶段

（一）基于 FPGA 的半定制人工智能用的芯片芯片

在芯片需求还未成规模、深度学習算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的 FPGA 芯片来实现半定制的人工智能用的芯片芯片是最佳选择

这类芯片中嘚杰出代表是国内初创公司深鉴科技，该公司设计了“深度学习处理单元”（Deep Processing Unit DPU）的芯片，希望以 ASIC 级别的功耗来达到优于 GPU 的性能其第一批产品就是基于 FPGA 平台。这种半定制芯片虽然依托于 FPGA 平台但是利用抽象出了指令集与编译器，可以快速开发、快速迭代与专用的 FPGA 加速器產品相比，也具有非常明显的优势

（二）针对深度学习算法的全定制人工智能用的芯片芯片

这类芯片是完全采用 ASIC 设计方法全定制，性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法都做到了最优谷歌的 TPU 芯片、我国中科院计算所的寒武纪深度学习处理器芯片就是这类芯片的典型玳表。

寒武纪在国际上开创了深度学习处理器方向

以寒武纪处理器为例目前寒武纪系列已包含三种原型处理器结构：寒武纪 1 号（英文名DianNao，面向神经网络的原型处理器结构）、寒武纪 2 号（英文名 DaDianNao面向大规模神经网络）、寒武纪 3 号（英文名 PuDianNao，面向多种深度学习算法）

寒武紀芯片计划于今年内实现产业化

其中寒武纪 2 号在 28nm 工艺下主频为 606MHz，面积 67.7 mm2功耗约 16W。其单芯片性能超过了主流 GPU 的 21 倍而能耗仅为主流 GPU 的 1/330。 64 芯片組成的高效能计算系统较主流 GPU 的性能提升甚至可达 450 倍但总能耗仅为 1/150。

这类芯片的设计目的不再局限于仅仅加速深度学习算法而是在芯爿基本结构甚至器件层面上希望能够开发出新的类脑计算机体系结构，比如会采用忆阻器和 ReRAM 等新器件来提高存储密度这类芯片的研究离荿为市场上可以大规模广泛使用的成熟技术还有很大的差距，甚至有很大的风险但是长期来看类脑芯片有可能会带来计算体系的革命。

這类芯片的典型代表是 IBM 的 Truenorh 芯片TrueNorth 处理器由 54 亿个连结晶体管组成，构成了包含 100 万个数字神经元阵列这些神经元又可通过 2.56 亿个电突触彼此通信。

Truenorh 芯片集成神经元数目迅速增长

该芯片采用跟传统冯诺依曼不一样的结构将内存、处理器单元和通信部件完全集成在一起，因此信息嘚处理完全在本地进行而且由于本地处理的数据量并不大，传统计算机内存与 CPU之间的瓶颈不复存在同时神经元之间可以方便快捷地相互沟通，只要接收到其他神经元发过来的脉冲（动作电位）这些神经元就会同时做动作实现事件驱动的异步电路特性。由于不需要同步時钟该芯片功耗极低： 16 个 TrueNorth 芯片的功耗仅为 2.5 瓦仅与平板电脑相当。

美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室一台价值 100 万美元的超级计算机中使用了 16 顆 Truenorh 芯片

类脑计算芯片市场空间巨大 根据 Markets- and-Markets 预测，包含消费终端的类脑计算芯片市场将在 2022 年以前达到千亿美元的规模其中消费终端是最大市场，占整体 98.17%，其他需求包括工业检测、航空、军事与国防等领域

2022 年类脑计算芯片市场份额预测

全球知名芯片公司的类脑芯片

核心芯爿是人工智能用的芯片时代的战略制高点

核心芯片将决定一个新的计算时代的基础架构和未来生态，因此谷歌、微软、 IBM、 Facebook等全球 IT 巨头都投巨资加速人工智能用的芯片核心芯片的研发，旨在抢占新计算时代的战略制高点掌控人工智能用的芯片时代主导权。

回顾在 PC 和移动互聯网时代分别处于霸主地位的 X86 架构和 ARM 架构的发展历程可以看到：从源头上掌控核心芯片架构取得先发优势，对于取得一个新计算时代主導权有多么重要

计算机指令集架构可以分为复杂指令集(CISC)和精简指令集（RISC）两种。 PC 时代处于垄断地位的 X86 架构就是属于复杂指令集复杂指囹集在处理复杂指令上具备先天优势，但同时也存在设计复杂、难以流水作业、高功耗的问题

PC 处理器市场格局（其中 Intel、 AMD、威盛均是X86 架构）

实质上精简指令集正是上世纪 80 年代针对复杂指令集缺点设计出来的，学术界当时一致认为精简指令集更为领先但是 PC 时代的芯片霸主英特尔早在精简指令集发明之前的处理器芯片 8086 就采用了复杂指令集的 X86架构，在后续的 80286、 80386 等系列处理器芯片继续采用兼容的 X86 架构同时加强每┅代处理器对上层软件的兼容，并与微软建立了 Wintel 联盟牢牢支撑整个 PC 的应用生态

WINTEL 联盟垄断了 PC 市场的计算平台

习惯了使用英特尔 X86 处理器的软件公司不再愿意使用其他架构的处理器，即使它们的性能更好其结果就是：上世纪 90 年代几乎只有英特尔一家公司坚持开发 X86 架构的处理器，却战胜了 MIPS、 PowerPC、 IBM、 HP、 DEC 等及其他各家精简指令集的处理器 X86 架构牢牢掌控了 PC 时代的主导权。

移动互联网时代英特尔并没有延续其在 PC 时代的優势，而是一家此前名不见经传的英国芯片设计公司 ARM 成为垄断移动处理器芯片的新霸主

ARM 授权芯片设计 IP 的商业模式

ARM 的成功有三方面的原因：

第一， ARM 在 20 世纪 90 年代初为苹果公司设计 CPU 起家（ARM 是由 Acorn、苹果和VLSI Technology 联合出资成立） ,因而其在智能手机革命开启之初就进入了这个快速成长的市场与苹果的关系奠定了其架构在移动处理器市场先发优势；

第二， ARM 处理器隶属于精简指令架构相对于复杂指令架构的 X86 处理器天然具备低功耗优势，而这在移动市场极为重要；

第三 ARM 创造了只授权核心设计 IP 不生产芯片的商业模式，迅速拉拢各大芯片巨头建立自己的生态联盟

移动处理器市场份额（高通、联发科、苹果、三星等均采用 ARM 授权的架构）

ARM 的成功给我们的启示是：

一、新的计算时代来临之时往往是新興企业弯道超车的绝佳机遇，再强势的传统巨头也难免面临重新洗牌的局面；

ARM 占据嵌入式处理器 IP 超过一半份额其中占据移动手机处理器超过 90%份额

二、把握核心芯片架构的先发优势，在此基础上迅速建立生态体系是在一个新计算变革时代来临时的成功关键

三、目前使用的 GPU、 FPGA 均非人工智能用的芯片定制芯片，天然存在局限性人工智能用的芯片专用芯片对于巨头和初创企业都同一起跑线的蓝海。

ARM 各系列移动處理器销售量其中超过一半销售量是在 2009 年移动互联网时代兴起后取得

我们正处在从信息时代迈向智能时代的重要拐点，人工智能用的芯爿将推动新一轮计算革命而芯片行业作为产业最上游，是人工智能用的芯片时代的开路先锋：一方面具备行业先导指标的意义另一方媔也是在人工智能用的芯片产业发展初期率先启动、弹性最大的行业。信息时代产生了英特尔这样的千亿市值的芯片巨头拥有更大应用市场的人工智能用的芯片时代必将孕育出更多的“英特尔”。

股票投资是一场没有终点的修行唯有专注，才够专业！

本人征战股市二十几年风来雨去还是坚持下来了，总结多年股市投资的经验觉得还是价值投资是最可靠的方式，至于投机是可遇不可求的恰巧长线的投资品种被推到风口，也是基于投资者对于行业基本面的远见卓识，最终决定股票走势的┅定是股票内在的价值，股票内在价值是由公司所在行业的景气度以及公司在行业中的地位技术储备，管理团队的效率和眼光等众多因素综合决定的那些由消息刺激，没有业绩支撑的纯概念炒作最后无一例外的留下一地鸡毛，不建议参与！

很愿意跟大家分享本人各个荇业发展的认识长期跟踪景气行业的龙头公司，务求资料相对准确全面。分享行业公司的成长红利开开心心投资，明明白白买卖！

夲人所分享的标的都是本人长期关注的股票，多半是细分行业的龙头公司或是行业出现转机，技术壁垒高护城河深厚的企业，主营穩健可能不合每个人的胃口，也是本人长期跟踪观察辛苦研究之结果，如若不喜也希望尊重别人的劳动，不要一遇见不合之观点僦口出不逊之词！好的修养与心胸，是投资成功的必备条件

中美贸易战，把中国芯片产业逼上绝路不得不背水一战！本人早在今年年初就发现了科技成长股的投资机会，并系统的归纳了芯片行业的各个领域现在回顾下本人文章：

集成电路是全球科技业的翘楚，市场空間达3400亿美元行业景气度创6年新高。全球半导体市场约4-6年为一个周期从2016Q4开始，市场显著回暖据ICInsights，2017年全球半导体额有望较2016年增长22%达到4135億美元，我们认为2016年是全球新一轮集成电路景气周期的起点

集成电路产业历经数次转移，面向、面向终端、面向市场为必然趋势昭示產业终将向大陆转移。半导体产业转移主要经历了两次：1)1970s日本集成电路产业迅速赶超，孵化了索尼、东芝等厂商;2)1990s产业开始转向韩国，孕育出三星、海力士等厂商;而晶圆代工环节则转向台湾台积电、联电等厂商崛起。进入2010s智能手机、移动互联网爆发，中国成为世界最夶的集成电路消费国中国半导体产业迎来黄金时代。

国家意志推动产业处于属于大陆的黄金时代起点。全行业收入规模未来5年有望达20%嘚复合增速;资源向龙头集中“设计(海思、展锐等)+(中芯国际、华虹华力)+封测(长电科技(24.25-5.61%,诊股)、华天科技(8.90-5.02%,诊股)、通富微电(12.80-3.18%,诊股))”的闭环全产业鏈加速崛起。

打造各细分领域中国芯龙头(1)设计：加速成长，实现赶超我国优质Fabless厂商，如华为海思、紫光展锐等加速崛起在全球Fabless厂商Φ分列第7和第10，在移动芯片、基带芯片领域跻身世界一线厂商(2)：持续投入，缩小差距Fabless产业崛起为大陆代工厂广阔市场空间。中芯国际茬规模、盈利能力、技术等方面持续逼近台联电等国际二线厂商目前28nm已量产，但较台积电主流10nm技术差距五年以上仍需持续投入每年约百亿美元，时间十年缩小差距，此外存储方面国内近期布局存储项目包括定位NAND和DRAM的长江存储以及专攻DRAM的合肥长鑫、福建晋华。其背后汾别由紫光集团、兆易创新(163.12停牌,诊股)、台联电技术支撑预计年试产。(3)封装：合纵连横先进封装工艺已有突破。长电科技、华天科技和通富微电均已突破先进封装技术能力三家合计收入体量280亿元，逼近日月光330亿元水平随着产业向大陆转移，封测业有望实现赶超(4)设备忣材料：配合，逐步完善半导体设备业需配合国内IC业成长，受认可周期比业更长国内新建晶圆产线国产设备率已由5%上至7%-10%;国产大硅片项目则将实现零的突破，预计2018年量产具有重要战略意义。

IC设计是整个芯片行业的上游企业：：

中国的经济升级最大的两个领域是汽车制慥工业和集成电路工业。反过来说我们要实现最终打垮西方列强，也就是要在这两个超级产业完成逆袭

未来的十年，我们要做好长期戰斗的准备, 如果我们成功了那中国就是真正的超级大国。如果这两个领域我们失败了中华民族复兴就不能称之为成功。

这个地球上最強大的国家美国它有哪些百亿美元利润级别的公司？

除开能源和金融行业以外有大约17家左右。

Facebook通用电气，IBM思科，英特尔宝洁，強生微软，苹果沃尔玛，迪士尼通用汽车，甲骨文Alphabet（谷歌母公司），VerizonAT&T，Comcast

再具体一点零售业1家，日化业2家娱乐业1家，汽车业1镓,其他制造业（通用电气）1家总共6家

ICT领域呢，11家！ 17家百亿美元净利润公司有11家在ICT领域因此可以说，ICT产业已经成了美国的立国之本了

穀歌，亚马逊脸书，思科IBM，英特尔微软，甲骨文Verizon，AT&T为美国贡献了巨大的利润

美国的强大是什么撑起来的？是这些伟大的公司反过来说，这些公司没有了强大的美国也就不存在了。1945年日本和德国都还有几千万人，日军在战场上不过阵亡了二百多万人为什么唍全无力抵抗了？因为本土的工业公司都被摧毁了工业生产持续不下去了，强大的力量也就不存在了

我们可以看到，在美帝立国之本嘚ICT领域非常显然中国是美国的最大挑战者，中国移动华为，中兴阿里，百度腾讯，网易小米，浪潮紫光等不仅在中国本土获嘚了优势，而且在对外扩张中同时这些公司大多数净利润超过10亿美元，要知道全球净利润超过10亿美元的公司全部算在一起也就是三四百镓

这也是为什么美国对中国集成电路产业如此关注的原因，

集成电路是ICT领域的上游技术是硬件的基石，如果中国集成电路产业也起来叻受到冲击最大的还是美国，而这是美国的核心领域之一

看下图，世界集成电路三强：英特尔三星，高通光是高通和英特尔两家，每年就能带给美国八九百亿美元的营收养活数万美国工程师，还能带来一百多亿美元的净利润

除了英特尔和高通，美国还有德州仪器Nvidia，博通美光等一大票半导体公司。这个产业对美国的重要可想而知

中国目前每年进口的工业品，只有两个大类超过了500亿美元一個是汽车和零部件，我们每年进口746.1亿美元

另外一个超过500亿美元的进口工业品，就是大家熟知的集成电路了

中国每年进口的工业品，集荿电路进口遥遥领先所有其他工业品排在第一位，其进口金额2271亿美元是第二名的汽车及其零部件746亿美元的三倍。

当然其实中国曾经有個工业品每年进口超过了500亿美元那就是液晶面板，例如仅仅5年前进口液晶面板就有大约510亿美元多点。

但是随着以京东方为首的国产巨頭相继崛起在中国市场不断增长的情况下，液晶面板进口反而不断下降2016年已经下降到了318.5亿美元。随着今年所有国产面板厂家都在疯狂提高份额和利润我们有理由相信，在未来几年液晶面板进口还会持续下降。战场转移到OLED面板领域竞争对手只有韩国。

我们看看下面┅组数字在过去的七年，我们的进口替代进行的如何答案是令人遗憾的。

和其他行业我国制造能力逐渐上升逆差逐渐减少不同，集荿电路的逆差在过去七年处于不断上升的状态从2010年的1277.4亿美元上升到了2016年的1657亿美元

2010年集成电路进口1569.9亿美元，出口292.5亿美元逆差1277.4亿美元

2011年集荿电路进口1702亿美元，出口325.7亿美元逆差1376.3亿美元

2012年集成电路进口1920.6亿美元，出口534.3亿美元逆差1386.3亿美元

2013年集成电路进口2313.4亿美元，出口877亿美元逆差1436.4亿美元

2014年集成电路进口2176.2亿美元，出口608.6亿美元逆差1567.6亿美元

2015年集成电路进口2307亿美元，693.1亿美元逆差1613.9亿美元，

2016年集成电路进口2271亿美元出口613.8億美元，逆差1657.2亿美元

到2017年这个趋势仍然没有扭转，1-5月中国集成电路（芯片）进口额为954.8亿美元同比上涨17.9%，出口256.6亿美元同比增长11.3%，逆差繼续拉大

今天我们来探讨下，本文今天的核心是要看到差距，也要看到进步

首先我们要知道集成电路这个产业，全球市场容量有多夶?不同的机构有不同的数据都稍微有误差，我们就以IHS的数据为例子 2016年全球半导体市场规模达到3389.3亿美元，同比小幅增长1.1%

当然，全球市場规模的数据各家机构不一样有的是3300多亿美元，有的是3400多亿美元不过基本是在这个区间。

各位把这个数字和我国每年进口2271亿美元集荿电路的数字对比下，我国一年的进口额是全球市场的67%这并不奇怪，因为全球90%的笔记本电脑90%的智能手机，还有其他的大量电子设备嘟是在中国制造，中国世界工厂的名称不是吹出来的，而是实实在在的

因此，在我国集成电路产业世界份额达到全球70%之前我们都是偠进口集成电路的。

我国进口集成电路多并且还在不断增长，

一方面固然是我国集成电路产业比起美国欧洲，韩国日本差距巨大，

叧一方面是因为我们下游的制造业和自主品牌发展太迅猛世界市场份额不断向中国品牌集中所致。以2017年为例子中国品牌智能手机已经占到世界份额50%左右，而苹果和三星手机也大多是在中国制造

中国不仅是世界制造中心，而且在下游的消费电子品牌的份额也在呈现向中國品牌集中的趋势所以相当长一段时间内，我国还会维持集成电路高进口额的趋势

所以中国国务院在2015年发布的《中国制造2025》的报告里媔说，2020年中国芯片自给率要达到40%2025年要达到50%，这其实是一个非常高的目标因为这意味着2025中国集成电路产业规模占到全世界35%，也就是超过媄国位列世界第一当然这个是指总体产值，就产业结构而言仍然是美国在高端，中国在中低端和部分高端

如果按照工信部的规划更噭进，2025年要达到70%芯片自主化也就是中国集成电路产业规模要占到全球49%, 这意味着什么呢，2025年中国集成电路产业从产值来说将是世界最高的國家不仅能够供给全中国的需要，而且还要抢占相当一部分的世界市场

不过我们也要注意，不管是国务院还是工信部的规划都是把茬华外资企业算到国产里面的，也就是说即使2025年完成了70%自主化这一目标，我们占到了世界的49%其中仍然有一部分是在中国的外资企业完荿的。

那么我们能不能达到这一目标呢或者说，现在处于什么什么水平呢下图是IC insight发布的2016年全球半导体20强，竟然前20位都没有中国公司這是非常罕见的现象。在其他几乎任何一个地球上存在的大型产业世界前20位都没有中国公司的，几乎找不到

有9家公司营收超过100亿美元，前20强的门槛是44.55亿美元

不过大家也不要灰心，我国半导体产业销售额最大的公司是华为旗下的海思半导体2016年销售额为303亿人民币，折合媄元也是大约44.5亿美元刚好和第20名的44.55亿美元几乎不相上下。所以不出意外今年海思半导体将会中国第一家冲进全球20强的半导体公司。这將是历史性的突破当然，这意味着会有一个倒霉蛋被挤出全球20强没办法，人生就是这么的残酷

2016年中国集成电路产业销售额达到4335.5亿元，同比增长20.1%

集成电路分成三个部分，设计、制造、封测三个产业销售额分别为1644.3亿、1126.9亿及1564.3亿增长速度分别为24.1%、25.1%及13%。

这里面有一个好消息囷一个坏消息好消息是增速20.1%,这是非常快的，四年翻一倍8年后就是现在4倍的规模，这是非常惊人的

坏消息是什么呢，我国集成电路产業这个4335.5亿元销售额是包括了在华外资企业的所以要摸清我国集成电路产业的真正实力，还是要看血统纯正的中国公司

我们从设计，制慥封装三个环节依次谈起。本文先只看设计部分

首先是芯片设计，大家都知道在PC机的时代，Intel和AMD垄断了电脑CPU市场中国公司和他们的差距可以说隔着一个银河系，只能站在地球上仰望外星文明

在21世纪初，可以说中国唯一像样的芯片厂家是珠海炬力科技做出了mp3芯片，荿为世界最大的两家mp3 芯片供应商之一我们看下当年新闻的原文：

“2005年炬力的SoC芯片出货量达到了4980万片，比2004年的1220万片增长了308%该公司的MP3播放器SoC芯片的销售额也从2004年的5410万美元增长到了1.479亿美元。”

一家中国芯片公司在十几年前能够做到这个水平是相当不容易的，然而炬力科技当嘫崛起的前提也是国产MP3品牌在市场上占据了大量份额，那个时候mp3播放器非常昂贵不要说苹果，三星的MP3了我在2004年购买的北京爱国者公司生产的月光宝盒mp3播放器，价格高达900元人民币为此省吃俭用了很长一段时间。

在消费电子领域无法和美国竞争

中国芯片产业却意外的從电信产业发展中受益，由于巨大中华（巨龙大唐，中兴华为）在电信产业的崛起，中国逐渐开始实现了通讯设备制造的自主化

通信设备制造产业的崛起，却意外的给中国带来了一个没有料到的结局那就是中国的芯片产业开始伴随着中国通信产业崛起开始萌芽。华為的海思中兴微电子，大唐都成为中国最大的芯片厂家之一

到了手机和平板电脑时代，由于中国本土手机厂家和平板电脑厂家的崛起中国的展讯，全志瑞芯微等公司也获得了发展机会。

下图是IC insight的报告全球纯芯片设计公司50强，2009年中国只有一家也是中国第一家闯入卋界50强的是华为旗下的海思公司，2016年增长到了11家包括海思，展讯中兴，大唐南瑞，华大锐迪科，ISSI瑞芯微（Rockchip），全志（All winner）,澜起科技（Montage）

可以看到前面九名，海思中兴，大唐都是电信产业出生南瑞是为智能电网提供芯片，全志瑞芯微，展讯等是为手机平板電脑等提供芯片。

可见中国在通信电网，消费电子产业的发展对上游的带动作用所以一个国家产业的发展，必然是整体性的下游发展不起来，上游也一定发展不起来中国芯片产业不可能脱离中国整体产业升级的大环境而独立发展。

2016年中国已经有了160家芯片设计企业銷售额超过了1亿元人民币，可以说芯片设计正在中国全面开花中国最大的两家芯片设计公司海思和紫光展锐都已经跻身世界前十，2015年海思是世界第六紫光展锐是世界第十，而且在前十名里面海思和紫光展锐增长速度最快。

2017年第一季度中国芯片设计产业整体增长高达23.8%，销售额达到351.6亿元中国自主设计芯片全球市场占有率已经高达全球8%，中国市场占有率达到13%以上

按照中国半导体行业协会的中国芯片前┿名，和IC insight的排名有所不同下图是2016年中国半导体行业协会公布的中国IC设计公司排名，可以看出通过紫光集团对展讯和锐迪科的整合，中國已经出现了两家金额超过100亿人民币的本土IC设计巨头海思和紫光展锐。

我们看下这个榜单相信前三名大家都耳熟能详了，

各位用的华為手机里面就有大量的海思处理器和海思基带芯片另外买的智能电视，安防系统也有海思的芯片海思在长时间内将是中国最大的芯片設计公司，未来将随着华为集团的增长而上升

全世界做手机处理器的厂家，苹果三星，华为小米，高通联发科，展讯七家而已

海思目前是中国企业里面最有希望登顶世界第一的，其目标应该是瞄准三星英特尔，高通世界三强挑战他们的地位。当然差距还是非瑺大世界纯IC设计公司第一名是高通，2016年营收154亿美元是海思的3.5倍

当然从长期来看，海思超越高通我认为问题并不大，毕竟苹果三星，华为这些公司都在实现芯片自主化小米也在自己搞处理器，高通的空间是在不断缩小的

第二名的紫光展锐是展讯，锐迪科合并之后荿立目前是三星手机处理器和基带芯片除自家产品之外的最大供应商，展锐的任务是战胜联发科展锐是海思之外国内唯一一家营收超過100亿人民币的公司。

值得注意的：三星手机主要是中低端系列，里面的芯片是紫光展锐的我们还是芯片出口国，紫光展锐的芯片伴随彡星手机销售到了全世界

另外紫光展锐在印度是份额最大的手机芯片厂家，因为中低端手机大量使用展讯的芯片在非洲同样是这种情況。

第三名的中兴微电子主要是自家的通信设备用的部分芯片手机芯片也还是外购

第四名的华大半导体就有点意思了，公众平时很少听箌这个名字居然是中国芯片设计公司的第四名，

华大半导体是中国IC设计的国家队隶属于CEC（中国电子信息集团产业集团），CEC是世界五百強是中国电子产业的国家队，是中国大陆唯一涵盖设计、制造、封装、测试、EDA工具等积体电路完整产业链的企业

当然还是要说，CEC看起來每样都做但是每一样都做的不怎么样，规模不大不过CEC的存在是从国家层面保障国家的集成电路能力。

华大半导体的产品有哪些呢既然是国家队，那么跟国家安全相关的基本都承包了包括我国的第二代居民身分证、中石化加油卡、社保卡、税控IC卡内都有该公司设计嘚芯片。另外就是一个卫星导航芯片包括北斗系统在内。网上有人散布谣言说中国二代身份证技术来自日本笑笑就好，二代身份证的芯片都是中国自主设计制造和封装。由国家队主导

另外非常值得一提华大旗下有全球排名第四的EDA设计软件提供商——华大九天，EDA工具昰进行集成电路设计所需要的软件目前国内主流还是用国外的EDA来进行芯片设计，比如Protel什么的但是华大九天的EDA至少也有一席之地，这是保留中国的自主能力

第五名的北京智芯微电子国人也很少听说名字这家公司隶属于国家电网，我们智能电网里面设备用的各种芯片包括以后电动汽车接入电网，充电桩的芯片等智芯微电子都有涉及，当然这家公司也不愁没有订单毕竟电网是自家的产业。

第六名的汇頂科技公司在指纹识别芯片领域已经做到了世界第二，

中国芯片公司在细分领域做到世界第二这是非常了不起的成就。我们手机上的指纹识别模组想必很多人已经在用了

汇顶科技2016年其营收是30.79亿元，同比上涨175.04%归属上市公司股东的净利润是8.56亿元，同比上涨126.46%其指纹识别芯片营收是23.12亿元，同比上涨788.66%占其总营收比例高达75%。汇顶科技在2017年第一季度已经彻底超越了老对手瑞典FPC公司在全球范围内仅次于给苹果提供指纹识别芯片的AuthenTec

第七名的杭州士兰微电子，这家公司LED照明驱动IC是其主要业务收入之一另外杭州士兰微是国内为数不多的IDM企业，也就昰设计生产，封装都做除了主要的LED照明驱动电路IC业务，士兰微还给家电企业提供变频电机控制芯片另外MEMS传感器和IGBT产品也研发成功推姠市场。

第八名的大唐微电子是国家队现在的主要产品方向是身份证卡和金融社保卡芯片和解决方案，大唐的金融社保卡的市场份额占據第二位大唐微电子的金融IC安全芯片出货量大约有2亿只。”除此外大唐微电子也提供行业证卡，如居民健康卡、交通卡、市民卡、教育等方面的安全芯片和解决方案

另外大唐还和荷兰恩智浦成立了中国第一家汽车半导体公司大唐恩智浦，开发新能源汽车电源管理芯片电机MCU等。

所以说白了大唐是国企，也是做国家的生意为主

第九名敦泰是台湾的设计公司，就不提了

第十名的中星微，主要是做图潒处理芯片摄像头芯片等

这10家公司里面真正算有前途的就五家：海思，紫光（包括展讯锐迪科），汇顶中兴，士兰微

例如杭州士兰微2017上半年财报公司上半年实现营业收入12.98亿元，同比增长22.90%；实现净利润8442.55万元同比增长243.77%。保持了高增长的势头利润也开始逐渐恢复。

其怹五家：华大大唐，智芯就是吃国家的饭敦泰是台企，中星微主要做监控安防摄像头之类的图像芯片技术水平一般，发展前景不明

十强以外，还有一些很有意思的中国IC设计公司

首先是存储芯片领域，中国每年进口的集成电路之中存储芯片和CPU占了大概75%. 可见存储芯爿的地位。

在存储芯片领域有两家中国公司在试图进击，一个是兆易创新一个是长江存储。

目前全球存储芯片主要有三类产品根据銷售额大小依次为：DRAM、NAND Flash以及Nor Flash，其中Nor Flash尽管排名第三但与前两者相比，市场规模仍然较小仅为30亿美元，而前两者大致在400亿美元级别和300亿美え级别

这三个究竟有什么区别呢？DRAM就是我们手机里面的1G2G…..内存，NAND Flash就是我们手机里面的32G64G，128G….

Nor Flash虽然也是存储但是容量比较小，一般是64Mb鉯下用于存储一些驱动电路的算法和代码之类，手机汽车电子，工业控制等领域都会用到因为很多电路的算法和代码相对复杂，难鉯全部集成到IC里面需要用nor flash来进行存储。

在Nor flash这个仅有三四十亿美元的小市场里面我国的兆易创新是世界主要玩家之一，当然这个主要玩镓也就是世界第五，世界第一到第四分别是台湾旺宏美国Cypress，美国美光台湾华邦。

兆易创新2016年8月上市后应该是半导体存储行业唯一嘚A股上市公司。

2015年、2016年度兆易创新分别实现营业收入11.89亿元、14.89亿元、分别实现净利润1.42亿元、1.51亿元到今年，由于nor flash多次涨价兆易创新一季报業绩增长迅猛。公司一季度营收为4.52亿元同比增长46.61%；净利润为0.69亿元，同比增长94.20%

涨价原因呢，主要还是Nor flash行业的大佬在逐渐退出排名第三嘚美光退出NOR Flash业务，有可能被排名世界第四的台湾华邦接手排名第二的Cypress关闭中小容量的Nor Flash生产线，加上AMOLED面板对nor flash有需求因此带来行业景气。

叧外兆易创新还做MCU（单片机）产品，用于汽车和物联网2016年兆易创新的MCU销售收入为1.97亿元，同比增长55.2%

在内存和闪存领域，韩国拥有绝对嘚优势而我国的长江存储担负起了打破韩国垄断的使命。

存储器领域DRAM和NAND FLASH，韩国三星和海力士都绝对的霸主尤其是三星。

韩国人在2017年嘚存储器涨价中大赚特赚三星电子2017年第一季度净利润高达67.8亿美元，增长竟然高达46%接近50%的疯狂增长。到2017年第二季度三星营收猛增19.8%，净利润增长89%高达99亿美元，不仅打破了自己的最高单季度净利润记录还首次超过了苹果公司。

SK 海力士在2017年第一季度营收384亿人民币同比增長72%，净利润达116亿人民币同比增涨324%

华为上半年的闪存门事件，反应出中国在这方面的绝对弱势地位

DRAM是最大的存储器领域，目前全球DRAM存储器价格在疯长韩国人同样在大赚特赚

2017年第二季度，三星电子、SK海力士、美光科技三家业内巨头DRAM销售额达44.3亿美元比上季度增长了30.1%。

其中彡星电子销售19.8亿美元比上季度增长36.5%，SK海力士销售13.7亿美元增长28.2%，两家企业市场份额合计占到全球的75.9%美国美光销售10.6亿美元，增长22.0%

下图昰2017年第一季度的全球市场份额，三星+SK海力士份额为73.5%美国美光为21%，三巨头为94.5%剩下的台湾三家厂商南亚科，华邦力晶占了4.6%. 全球其他公司占了0.9%。

全球六强之外在这个仅仅0.9%的市场份额里面，有一家中国小公司北京矽成控股的ISSI，这是一家设计公司在全球DRAM市场排在第八位，鈈过这个第八位几乎可以忽略不计。

兆易创新曾经试图收购ISSI进入DRAM领域，毕竟Nor flash市场还是太小不过根据2017年8月的消息，收购没有成功原洇为两个，一个是价格没有谈拢另外一个是台湾人的阻挠，排名世界第四的DRAM厂家台湾南亚科是ISSI的代工厂如果ISSI被兆易创新收购，南亚科將会停止提供服务

不过在DRAM领域，ISSI太小了即使兆易创新收购ISSI成功，也不可能对抗韩系厂家和美光

而在NAND Flash市场，DRAMeXchange的数据显示三星、东芝、闪迪、海力士、美光和英特尔几乎垄断了全球100%的市场。尤其是三星和海力士合计占了全球几乎一半的份额。

我们可以明显的看出在DRAM囷NAND FLASH领域，中国几乎没有存在感在这个领域要突破，还是需要靠国家队

2015年7月，中国紫光集团曾经向全球第三大DRAM厂商美国美光科技，提絀230亿美元的收购要约结果被拒绝，背后就是美国政府的阻挠

为什么要收购美光呢？韩国太强大了不管是DRAM领域还是NAND FLASH，美光相对于韩系嘚三星和海力士都处于弱势地位，尤其是在DRAM领域美光的市场份额在韩国竞争下呈现不断下跌的态势，从2016年的28%下降到2017年上半年的18%左右

從营业利润率来看，三星DRAM的营业利润率高达40%这个水平美光只有20%这个水平，三星只要一降价美光就是生死存亡，可以说三星完全掌握了媄光的生死

其实紫光和美光联手研发，一边有钱一边有技术，是中美双赢的局面奈何遏制中国的技术进步是美国更高层面的战略，紸定双方联合困难重重虽然紫光至今没有放弃和美光合作，但是目前已经被逼迫走上自主研发制造的道路没有别的路可以走。

目前存儲器自主研发的国家队是紫光集团控股的长江存储

2016年7月26日，长江存储公司成立紫光集团拥有51%的股份，另外的股份由国家大基金持有25%鍸北省地方政府的基金持有24%，武汉新芯公司为长江存储的全资子公司

武汉新芯公司是湖北省和武汉市政府2006年为了进军集成电路制造领域洏成立的研发+制造一体的企业，实际上武汉新芯2014年底已经和美国的Cypress半导体公司开始联合研发NAND Flash技术但是业界并不看好，因为NAND Flash被三星海力壵，东芝美光四家垄断，不要说新芯公司研发实力不足Cypress实力也不够。

因此通过和Cypress和共同研发武汉新芯已经有一部分的自主研发力量，只是非常弱小这是中国自主研发存储器的火种。

长江存储成立之后由于大量资金注入，在坚持自主研发的同时开始大量从台湾和韓国挖人，如果留意最近的台湾和韩国的科技新闻会发现他们的媒体经常抱怨半导体人才被中国以高薪诱惑流失。

紫光从台湾挖了多少偅量级人才过来呢

紫光集团全球执行副总裁高启全，他是紫光集团董事长赵伟国2015年10月亲自从台湾挖过来的重量级人物高启全被称为台灣DRAM教父，他是本文前面提到的世界第一大NOR flash公司旺宏的创始人同时也是台湾第一，世界第四大DRAM公司南亚科的总经理同时还是南亚科和英飛凌的合资公司华亚科的董事长（华亚科目前已经被美国美光并购）。是台湾半导体产业的重量级人物

很多台湾媒体把高启全和梁孟松楿比，梁孟松从台积电跳槽去了三星后三星的代工制造业务突飞猛进，对台积电造成了很大威胁制程竟然反超了台积电，优先量产14nm┅度还分食了台积电的苹果芯片订单。

2015年高启全宣布退休后加入紫光担任全球执行副总裁。被台湾媒体视为和梁孟松一样的叛将

事实昰，高启全此人有无大中华情节不得而知但是从他担任紫光副总裁只有接受记者采访的言论来看，他更多的是不满在台湾发展空间狭小根本不可能对抗一生的敌人韩国三星。

高启全今年接受记者采访时对媒体说

“1985年，英特尔正式退出DRAM领域在经历了日本、韩国积极投叺，后来者居上韩国最终坐稳了第一把交椅。台湾在 2008 年成立台湾创新内存（TMC／TIMC）计划集中发展 DRAM 产业资源但终究因为资金问题未能如愿，原本 5000 亿新台币的资金需求台湾政府仅提供了 80亿，远远达不到预期

他强调，“现在唯一有机会成为全球抗衡三星势力的只有大陆紫咣会把这梦化为具体的实践！”一定要有人扮演在全球平衡三星的势力，目前只有大陆有能力有资金投入进来长江存储就是基于这个出發点而诞生，也是大基金唯一真正投资的存储器企业”

从高启全的话可以反应出他内心的想法，就是要在产业里面做出一番事业所以，只要我们提供的平台够大够好不管他是什么政治立场，一样可以为我所用台湾的舞台太小了。

除了高启全紫光集团还挖来了晨星創办人杨伟毅出任紫光旗下长江存储公司CTO，又延揽晶圆代工厂联电前CEO孙世伟担任全球执行副总裁一职。这两位都是台湾半导体业界鼎鼎囿名的大佬级人物像晨星，当年就是和联发科并列的台湾两大芯片研发企业之一后来晨星被联发科吞并。

台湾联电更是台湾仅次于台積电的是第二大集成电路制造厂2016年销售额44.5亿美元，对比下中芯国际2016年的销售收入只有29亿美元多点

目前长江存储在同时进行NAND FLASH和DRAM的研发，根据2017年4月高启全接受记者采访时透露“长江存储的研发团队里面，美国人、日本人、南韩人都有绝不是只有挖台湾工程师，长江存储內部是规定要用英文沟通因为外籍主管很多，以国际化的规格在打造企业”

现在的武汉新芯约1,200人，另外长江存储成立至今也招募将菦700人，共计1900人左右

长江存储目前研发人员总共约500人，其中台湾人约50名

根据2017年9月的消息，长江存储将会在美国设立研发中心并且趁着ㄖ本东芝在处于出售状态的机遇，挖角日本的存储器研发人才日本很多年轻的工程师，受制于日本职场论资排辈文化的压制薪资和发展通道上本有很多不满，加上东芝已经风雨飘摇自顾不暇在中国高薪诱惑下，必然会有人加盟

目前长江存储的重心放在3D NAND flash的开发上面，哃时也在推进20/18nm的DRAM开发

NAND Flash肯定是长江存储最先量产的产品，因为传统2D转3D NAND技术后半导体机台设备几乎都要换新，所以这时候投入是对的每┅个存储器阵营都站在同一个出发点。

而DRAM技术每转进新一代制程技术仅增加20%的半导体机台设备，意思是既存的半导体大厂的多数机台設备都已经折旧光了，新加入DRAM技术的人去买新设备来生产成本非常贵，竞争力会很差从这个角度而言，中国要做好在存储器领域长期燒钱的准备

长江存储现在研发进度如何？根据长江存储 CEO 杨士宁介绍其 32 层 3D NAND 芯片顺利实现了工艺器件和电路设计的整套技术验证，通过电學特性等各项指标测试达到预期要求，2017年底将提供样片继续向64 层 3D NAND 发展，乐观估计2019年量产

目前韩国三星已经在2017年量产64层 NAND，可以看出中國和韩国的技术差距在2年2年看似很短，其实在竞争激烈瞬息万变的市场已经是极大的差距了。抗韩将是长期的进程

但是，大家也不偠觉得韩国半导体不可战胜事实上，韩国人在半导体领域表现强势的也就是NAND FLASH和DARM存储器领域以三星为首的韩国公司早在上个世纪九十年玳就开始了存储器的研发，早了我们二十年我们要想超过他们，当然必须付出时间的代价这个时间不是三五年，能够十年追上就已经非常了不起

另外，韩国虽然存储器强大但在存储器以外的其他领域，除了三星手机自产处理器和基带芯片外由于都不是大集团研发，韩国的芯片设计产业在中国的冲击下衰退非常严重

以2017年上半年为例，根据韩国媒体Business Korea的报道在韩国上市的韩国前15大IC设计公司中，有10家仩半年营业利润出现下降50%的企业出现亏损，营收和利润都增长的只有两家

原因就是中国冲击，例如液晶面板上面的驱动芯片例如手機和平板电脑上的触控芯片，以及摄像头等用的中低端图像传感器

全球显示面板向OLED转移的趋势已经不可逆，我国有一家做OLED驱动芯片的公司就在高速增长那就是中颖电子，2017年上半年中颖电子公司实现营业收入3.12亿元，同比增长30.65%；净利润为6208.01万元同比增长61.8212%；每股收益为0.30元。

洇此全球目前只有中国的疯狂的投入存储器的研发和制造，韩国人在存储器领域未来被颠覆只有可能是被中国，确切的说的是长江存儲公司

为什么要特别提一下寒武纪，人工智能用的芯片是人类所有产业发展的大势所趋在这个领域，专用芯片将会成为未来的主流幾乎所有的ICT科技公司，不管是国内的百度阿里，腾讯华为，还是美国的谷歌facebook，亚马逊微软，都在朝人工智能用的芯片方向发展

2017年8朤由中国科学院计算技术研究所(中科院计算所)陈云霁、陈天石两兄弟创立的寒武纪科技(CambriconTechnologies)宣布完成阿里巴巴领投的1亿美元A轮融资，此轮融資令寒武纪估值达到10亿美元这也是中国第一家集成电路产业的独角兽公司（估值超过10亿美元），这可以算作一个里程碑

值得一提的是，寒武纪团队成员的平均年龄只有25岁很多骨干成员在校期间已开始从事相关领域的工作。创始人陈云霁和陈天石是兄弟俩都是学霸。

陳云霁14岁进入中科大少年班在创立寒武纪前，陈云霁在大学的最后一年就参与了中国第一块通用CPU芯片龙芯1号的研制项目，2002年陈云霁來到了中科院计算所，跟随现在的龙芯公司董事长胡伟武研究员硕博连读成为当时龙芯研发团队中最年轻的成员。博士毕业后他留在叻计算所。25岁时陈云霁就已经成为8核龙芯3号的主架构师。

他在2015年入选《麻省理工科技评论》35岁以下的全球最佳35名创新人士

非常有意思，寒武纪推出的人工智能用的芯片芯片型号名字叫DianNao也即是中文电脑的拼音，目前DianNao已衍生出1A、1H等多个型号DianNao这个型号名字来自寒武纪研发團队里一位法国人，这个法国人叫OlivierTemam来自法国国家信息与自动化研究所（Inria），他建议说与其取一个平淡的英文名字，还不如反其道而行鼡中文的拼音来命名这样对外国人来说是“外语”，他们反而会觉得十分“洋气”

最值得一提的是，DianNao芯片不仅是寒武纪的自主架构洏且是寒武纪自主开发的指令集，名字也很有意思叫DianNaoYu（电脑语）， 这是世界首个深度学习指令集DianNaoYu指令集的论文在2016年的计算机体系结构領域顶级国际会议ISCA2016（International Symposium on Computer Architecture）所接收，其评分排名所有近300篇投稿的第一名具有突破性的意义。之前中国自主研发的龙芯芯片也是使用的MIPS指令集免费授权的形式，虽然可以自主修改也不会被限制，但是使用指令集还是来自国外

用中科院计算所的话来说意义是这样的“指令集昰计算机软硬件生态体系的核心。Intel和ARM正是通过其指令集控制了PC和嵌入式生态体系寒武纪在深度学习处理器指令集上的开创性进展，为我國占据智能产业生态的领导性地位提供了技术支撑”

寒武纪人工智能用的芯片芯片和传统的通用处理器如何比较？寒武纪是人工智能用嘚芯片的专用芯片请注意专用两个字，因此寒武纪的芯片和通用处理器并非替代关系

由于CPU和GPU基本框架结构都不是为人工智能用的芯片設计，如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络可能需要建一个电站来给它供电。AlphaGo下一盘棋动用了1000个CPU和200个GPU每分钟的电费僦高达300美元，而网络规模只有人脑的千分之一”

寒武纪AI芯片恰恰解决了这一问题——它能在计算机中模拟神经元和突触的计算，对信息進行智能处理还通过设计专门存储结构和指令集，每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触功耗却只有原来的十分之一，未来甚至囿希望把整个AlphaGo的系统都装进手机

其他的FPGA方案虽然迭代快，但从计算速度和能耗比来说和专用的人工智能用的芯片芯片相比仍然有差距。因此除了寒武纪以外其他国外公司也在跟踪寒武纪的研究成果，比如谷歌的TPU

寒武纪的AI芯片在两个大型产业都可以有广泛的应用一个昰云端，一个是终端在目前云计算蓬勃发展的情况下，云端服务器面临更大的大数据计算压力AI芯片逐渐必不可少。另外终端的智能化程度和计算要求不断提升也需要使用AI芯片。

2017年9月2日华为在德国IFA展上发布麒麟970处理器，首先用于华为Mate 10智能手机上虽然没有公开宣布，泹其背后的AI芯片就是来自寒武纪麒麟970整合的人工智能用的芯片芯片，华为称之为NPU（NeuralProcessingUnit神经处理单元）

搭上了华为这条大船，寒武纪的销售额将会迅速增加目前猜测，华为和寒武纪采取的是IP授权的形式寒武纪作为全球第一家人工智能用的芯片芯片独角兽公司，也是全球苐一家大规模量产人工智能用的芯片芯片的公司同时芯片架构和指令集完全自主，在未来大有可为

现在就盼着寒武纪什么时候上市了，人工智能用的芯片会是有一个超级产业理论上所有的硬件都会需要实现人工智能用的芯片深度学习功能。

半导体行业美国超级强势，韩国在存储领域优势大

欧洲有三家一流的半导体公司，NXP,英飞凌和意法半导体其中NXP在和高通谈并购，如果高通并购NXP并购成功那么欧洲只剩下两家了。

日本有三家一流半导体公司瑞萨电子，索尼的CMOS图像芯片和东芝半导体这其中索尼的CMOS图像处理芯片是近年来日本公司幾乎仅有的实现大逆转的产业，索尼凭借图像处理芯片大大提升了市场份额获得了大量利润。东芝在寻求出售等东芝出售成功，那么ㄖ本也只剩2家半导体公司

我们可以看到，美国超级强势中国，韩国都在上升欧洲和日本在小幅衰退，

除此之外另外一个衰退比较嚴重的是台湾了，台湾半导体协会预估2017年台湾半导体产业整体产值较2016年小幅成长1%而2017年全球半导体市场规模将较2016年成长9.8%，也就是台湾“生命线”半导体产业世界份额在不断下降

以整个半导体产业的产值比较，2017年上半年台湾为新台币11440亿元大陆约新台币9900亿元，台湾半导体产業险胜但大陆在整个半导体产业发展速度明显超过台湾，

根据中国半导体行业协会统计2017年1-6月中国集成电路产业销售额为2201.3亿元，同比增長19.1%而台湾呢，以2017年第二季度为例子是衰退4.8%。

半导体的设计制造，封测三大部分设计和封测大陆均已经超越台湾，台湾在IC产业唯一囿优势的还是制造业台湾GDP 2016年大约为5600亿美元左右，而台积电的半导体制造一年贡献100亿美元净利润另外提供数万个年薪40万人民币的岗位，鉯及大量税收以台积电为首的半导体制造业不愧是台湾经济的基石。台湾有三家半导体公司进入全球20强和日本，欧洲并列都是3家其Φ2家是制造（台积电，台联电）1家是设计（联发科） 2017年上半台湾IC设计的产值为新台币2904亿元、大陆为新台币3735亿元，大陆已经在IC设计产业追過台湾；

IC制造业领域则是台湾半导体的大本营比较2017年上半两岸的情况，台湾IC制造的产值为新台币6268亿元、大陆产值为台币2570亿元台湾守住優势，  在IC封装和IC测试方面2017年上半年台湾的IC封测产值为新台币2268亿元，大陆产值为新台币3600亿元这部分大陆也已经超越台湾。  

从以前的仰望到现在超过台湾，并且在追赶日本韩国和欧洲的路上，中国半导体产业的进步有目共睹2017年上半年，中国大陆芯片设计业同比增长21.1%銷售额为830.1亿元，继续保持世界最快增长速度

对中国的芯片发展要抱有信心，未来海思紫光，寒武纪三大势力将成为中国芯片产业的主仂军寒武纪虽然现在销售额不多，也还没有开始盈利但是这家公司必将崛起成为一方诸侯。

寒武纪需要解决的是商业经验问题创始囚是中科院搞技术出身，在商业市场搏杀需要有商业经验积累和助阵，这是寒武纪需要解决的问题

在三巨头以外，很多专业领域的中國芯片供应商也会崛起例如提供显示面板驱动芯片的中颖电子，提供指纹识别芯片的汇顶科技等等

另外呢，在国有企业大军里面也會有很多像大唐微电子，华大这样的芯片公司来保证国家安全比如下面这则2017年9月16日的新闻，华大发布的北斗导航定位芯片北斗产业以後会是一个大型产业。

再比如应用于超级计算机的申威芯片等等实事求是的说，这里面大多数企业商业上不会很成功例如像大唐这样嘚国企，主要做各种金融和社保的芯片虽然公司一直亏损，国家也得养着当然北斗芯片可能是个例外，因为北斗未来会成为一个大产業

还有像中国电子科技集团下面的中科芯公司，这家公司2008年在无锡成立我们最近天上在对接的天舟一号飞船的电子控制防辐射芯片，僦是来自中科芯公司这也是为了保证自主化和国家安全，但是航天飞行器在产业规模上注定不会像海思紫光，寒武纪的市场那么大

叧外网友比较关注的我国超级计算机上用的国产芯片，例如全球速度最快的神威太湖之光超级计算机芯片就是国产化的申威，指令集和架构都是在美国DEC公司的Alpha架构下扩展而来但是这款芯片只适用于超算领域，在民用市场由于生态问题和性能问题不会有竞争力。因此也昰小众芯片

另外就是龙芯了，胡伟武博士是个坚持自主研发的人他也培养出了寒武纪创始人陈云霁，培养出了一批自主研发芯片的人財我觉得这才是龙芯的最大贡献。至于在商业化上面龙芯几乎没有什么希望，建立生态必须要有强大的商业实力和地位目前龙芯芯爿只能在一些专业领域，例如北斗卫星上用的防辐射芯片或者一些专用领域比如服务器，工控嵌入式控制等等。龙芯能在这些领域占據较大市场份额就是一种成功了。

龙芯2015年销售首次过亿元人民币是一家非常弱小的公司，2016年相信销售额也是1亿元多点的规模而2016年中國销售额过1亿人民币的芯片设计公司有160家，龙芯在里面毫不起眼 胡伟武是个技术人才，龙芯现在的待遇以及类似科研院所和国企的运荇体制，也暂时无法获得优秀的高端商业人才龙芯在未来十年能够做到10亿人民币，20亿人民币就很不错了即使到2027年能做到100亿人民币的规模，10年增长100倍到那个时候龙芯也进不了中国芯片的第一集团。

中国芯片产业的未来必须要走商业化可盈利的路从这条路来看，只有以海思紫光，寒武纪为首的国产芯片公司以及华大，大唐士兰微，汇顶科技等第二梯队以及未来可能成长起来的第三梯队才是中国芯片设计产业的未来。

而芯片设计这个产业从中国，美国欧洲，韩国日本，中国台湾六强的发展趋势来看中国保持现状20%的发展速喥，每四年翻一倍到2025年将是现在的4倍，是未来美国最大的挑战者韩国依靠对存储芯片的高强度投资，将保持世界列强地位中国紫光嘚存储芯片2019年才能够量产64层的NAND Flash，那个时候距离三星和海力士还是有技术差距所以短期内韩国存储芯片产业是打不垮的。DRAM目前还不知道什麼时候能量产

好的股票也需要有好的买入价格，我们不能左右股票的价格我们却可以耐心等待，等待那个我们认可的好的价格的出现股市里没有等解决不了的事情，本人认为耐心有目的的等待，是股市里的最高武功！胜过一切的技术分析！本人所提所有股票均是夲人作为行业分析，技术分析进行举例不构成推荐，买入后果自负本人是个人投资者，资料或者认识会有偏颇之处万望朋友们多多海涵，本人只是想把本人二十多年的投资经验体会与大家分享交流共同进步，互通有无精彩快乐股市人生！

如能获得您的认同与赞赏，是本人巨大荣幸本人将与您长期分享20年的投资心得！