2025 STRATEGY
编者按：历史上，全球半导体行业经历完整一轮周期的时间一般是12~15个月。本轮半导体周期于2023年4月启动，至今已经上行超过15个月。随着AI大模型的演进，本轮半导体周期能否迎来一次超级周期？在经历了2018~2022年的同向波动后，中美半导体指数开始分化，原因何在？以下是朱雀基金TMT组在本年度策略会上的最新分享。
过去两年，半导体行业出现了两个分化。
首先是贸易战之后，中美半导体从同步走向分化。2018年到2022年，中美半导体的方向和波动幅度大致趋同，中美同时受到疫情、俄乌冲突以及全球化退潮等因素所推动的全球半导体超级周期的影响。在此过程中，中国半导体行业发展趋势良好。
图：中美代表性半导体指数走势
数据来源：wind，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
真正的分化出现在2023年4月，标志性事件是ChatGPT4.0在当年3月发布。生成式AI的超强推理能力背后的关键是scaling law的概念，在scaling law的产业逻辑中，AGI实现的路径或将依赖越来越大规模的算力，GPU算力芯片成为关注的核心。中国在本轮算力需求爆发的进程中，供给能力有进一步提升的空间。
其次是AI算力与非AI的周期性公司出现分化。对比海外和国内的AI以及周期公司， AI相关公司明显大多跑赢了周期公司。财务报表端正好相反，国内周期性行业的表现好于美国，AI算力行业表现相对较弱，无论中美都出现了AI算力供给能力短缺的问题，核心矛盾或是制造能力不足，差别在于受到供给短缺约束的影响程度。
半导体或有望复制2016-2018“超级周期”
从2000年互联网泡沫破裂至今，全球半导体行业经历完整一轮周期的时间大约是12~15月。
图：全球半导体销售额走势
数据来源：美国半导体行业协会，wind，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
2008年金融危机，2009年2月到2010年2月，半导体行业迎来巨幅的加速反弹。
2012年1月至2013年2月的周期，上行一年并且幅度有限，但在短暂的下行之后，周期迅速转头向上，最终形成一个截至2014年2月的长周期，背后的原因或是从11年iPhone4S发售起，全球智能手机开启加速渗透，为之后的超级上行埋下伏笔。
2016年4月至2017年7月的周期，同比增长在高位徘徊了接近一年，直到2018年6月份同比增长才开始出现明显下行，形成一个长达两年的超级周期，背后驱动因素或是移动互联网和云计算在全球范围的加速渗透。
2019年7月到2022年2月的超级上行周期，主要的驱动因素或是疫情和全球化退潮。
从2023年4月启动至今，本轮上行周期已经超过15个月，参考历史市场担心会出现下行风险，但本轮半导体周期受到AI驱动，可能复制2016~2018年移动互联网超级周期。
图：全球半导体销售额与销量走势
数据来源：美国半导体行业协会，wind，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
图中的黄线是全球半导体的销售金额，蓝线是全球半导体的销量，大部分时间内半导体销售的量价趋势是同步的，在本轮AI周期以前，量价大体上是同步创新高或者创新低。
本轮半导体周期则是价先于量，全球半导体销售金额加速向上，大概率主要受到极高价GPU、先进存储放量以及存储产能结构变化导致的结构性涨价的影响。
但从量的角度，一直到今年的三季度，本轮周期或许还没有真正开始放量，随着AI大模型的持续演进，半导体销售量有望看到明显的提升趋势。
从目前的AI应用预测的角度去看，云端依然大概率是AI拉动的核心领域，而端侧AI应用可能是以渐进式的方式拉动端侧硬件。原因在于，即便硬件不更新，目前类似于网页版的ChatGPT积累用户的速度并没有减缓，越来越多的个人和企业用户在积极使用AI。
在持续的资本开支之后，随着AI应用持续演进，本轮周期的产业逻辑和移动互联网周期类似，在云端的持续拉动下，是否可以在一个相对高成长的位置停留一段时间，非常值得关注。若是出现颠覆性的终端硬件，则有望进一步拉升周期高点。
根据OpenAI披露，全球终端用户数据已经超过了2亿用户，也是人类历史上达到1亿用户第二快的平台。截止到今年7月，月度访问次数已经超过了24亿——用户数据仍在持续提升，目前没有减速迹象，推理需求或许尚未真正开启。
数据来源：Reuters, Semrush，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
此外，从半导体晶圆出货量及面积维度判断，2024年全球半导体或刚刚跨过谷底。展望未来，受益于AI驱动及周期逐步复苏，全球半导体出货有望迎来持续增长趋势。
相较于2023~24年AI明显占优的情况，未来AI和非AI的分化或会持续，但是受益于AI推动的领域会更多元，云端算力和存储之外，端侧创新和电源更新将有望成为新的亮点。
先进制程供给能力持续提升
成熟制程产能过剩将是机会
从产业趋势看，AI驱动下，逻辑和存储的需求在持续增长，国内自主供应能力有进一步提升的空间，2025年或是自主占优的年份。
需求层面，与部分市场认知不同，我们从数据中看到，本轮半导体周期中国内并没有落后。
美国、中国、亚太地区需求同步提升，其中，美国受益于AI驱动，半导体销售金额显著提升并出现加速迹象，中国半导体需求同样持续提升。日本、欧洲则受制于工业和汽车需求的疲软及资本开支疲软，整体需求不佳。
数据来源：WSTS，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
2023年12月至今，中国市场始终保持20%以上的同比增长，环比增长趋势逐步抬升，中国的需求十分迫切，持续拉动中国本土企业需求。此外，持续增长的AI需求，也带来了不仅是算力、存储芯片之外的“外部”芯片需求，为中国本土企业创造新的机遇。
此外，也有部分市场观点认为，今年以手机为代表的消费电子表现良好，带动国内半导体销售增长较快。据IDC、WSTS统计，从2023年上半年开始，智能手机产量有较快增长，今年增速放缓，同时全球智能手机的需求量同比增长也只是回到2022年水平，在一定程度上这并不能解释今年中国半导体出现的明显需求增长。
由此可见，中国的半导体需求并不主要来自于传统领域，而是与美国一样来自于AI，是基础设施建设带来的庞大需求。
供给层面，相较于海外，无论是在半导体的先进制程、存储以及模拟等领域，在没有地缘因素的限制情况下，中国大陆具备明显成本优势。
在今年二季度，国内头部晶圆代工厂已经在季度收入上完成对海外对标公司的反超，表明国内头部晶圆代工厂在成熟制程上的供给能力在持续提升。
数据来源：counterpoint，Wind，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
此外，从2023年2季度开始，华为智能手机在国内的市占率持续提升，表明国内在先进制程的供给能力已经取得了极大的突破。同时华为计划2025年初量产最新AI芯片昇腾910C，高算力芯片成功量产也表明先进制造能力并不是不可逾越的壁垒。
图：全球半导体资本开支与收入的比值
数据来源：IDC，WSTS，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
上一轮半导体资本开支与收入比值的高位出现在互联网泡沫时期，资本支出集中在先进制程。但是本轮资本支出中，国内占比非常高，而且集中在成熟制程，短期看成熟制程全球范围内或存在过剩风险。
从全球结构角度，本轮半导体周期若是出现产能过剩，或将是中国半导体产业的机会。原因在于，成熟制程是长周期且低价的产品，中国公司可以凭借产能规模和成本优势，以价换量，获取全球更大的份额，中国和海外成熟制程出现分化的同时，中国内部晶圆厂成熟制程可能也会出现分化，优秀厂商更有可能持续获得市场份额。
自主可控：多方面确认核心竞争力，考察可复制性
关于自主可控，市场上存在一些共识和争议。
共识是，中国大陆的成熟制程市占率会有明显提升。近期，欧洲某计算机芯片制造商与中国某晶圆代工厂达成新的合作计划，将在中国本土生产微控制器（MCU）芯片，体现了国内在成熟制程领域的成本优势。
非共识是，SEMI预计受到地缘因素影响，中国在先进制程的市占率会从现在8%下降到2030的6%。但我们认为，随着国内自主可控领域的持续突破，未来大概率能够有明显的提升。
数据来源：SEMI，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
克里斯·米勒的著作《芯片战争2.0》中有一张表格，关键结论是，目前全球半导体行业对于美国的依赖程度高，美国在EDA领域的市占率达到96%，先进设计市占率47%。中国在各领域里中市占率最高的是封测，在其他领域的市占率有待提升，这也给国内自主可控的发展提供了庞大的市场空间。
数据来源：Chip War 2.0: The Global Battle for Semiconductor Supremacy│Chris Miller (The Author of “Chip War")，朱雀基金整理。统计时间短，不代表未来发展趋势，观点具有时效性，仅供分析参考，不构成对产品业绩的保证，也不构成任何投资建议或承诺。
在半导体行业的布局中，我们坚持关注自主可控的关键环节，寻找关键堵点，寻找真正能够满足中国关键需求的半导体公司，而且聚焦国内头部公司。
首先，我们将从多方面去确认公司的核心竞争力，并严格考察其核心竞争力的可复制性，因为部分关键设备关键材料可能受到条件约束无法复制。
其次，我们会站在满足国内需求空间的视角上，通过自上而下与自下而上相结合的方法确定公司的估值，寻找优质标的。紧跟公司业绩的同时，加强判断国产化空间和优质公司未来的成长空间。
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