近期，多家券商发布研报分析半导体产业供需关系，认为半导体行业正迎来新一轮上行周期。

数据显示，2024年1月全球半导体销售额476.3亿美元，同比增长15.2%；其中，中国半导体销售额147.6亿美元，同比增长26.6%，是增速最快的区域。全球及中国半导体销售额连续三个月同比向上，行业景气度逐步上行。

IDC数据公司预估2024年全球半导体市场规模将上涨20.2%，达到6302亿美元，并预估到 2027年全球半导体市场规模将达8045亿美元，超过了之前的预期。AI服务器、消费电子、汽车、军工、通信等下游产业未来对半导体的需求只增不减。

半导体行业是一个非常典型的“周期+成长”的行业。它历史上的波动周期性非常明显，而且下一个景气高峰总是能超过前一个景气高峰，呈现“一浪更比一浪强”是波动上升形态。

现在这个时间点，半导体行业不仅仅是周期复苏，它更像是一轮新趋势的开端。人工智能的爆发式增长，给算力、存储带来了巨大的增长空间，AI算力芯片和存储芯片的需求量将持续增加。

后续AI手机、AI PC等AI终端，MR、智能汽车、智能家居和人形机器人等产业的爆发，都会为半导体产业带来较大的增量。


半导体出货额及出货数量分析

Mos Micro 的出货量在 2021 年第 4 季度达到顶峰后，在 2023 年第 1 季度触底，并开始复苏。另一方面，出货量没有明显变化，与2023年第三季度至第四季度几乎持平，略有下降。

Mos Memory的出货额将从2022年Q2开始大幅下降，2023年Q1触底并开始上升，但仅恢复至同年Q4峰值的40%左右。与此同时，出货量已恢复至峰值水平的94%。换句话说，内存厂商的工厂开工率被认为已经接近满负荷运转。问题是DRAM和NAND闪存的价格会上涨多少。

Logic的出货量于2022年第二季度达到顶峰，随后于2023年第一季度触底，随后回升，并于同年第四季度再创历史新高。另一方面，出货量在2022年第二季度达到峰值，随后在2023年第三季度下降至峰值的65%左右，并在同年第四季度保持持平。换句话说，在 Logic 中，发货金额和发货单位数的行为之间存在很大差异。

模拟出货量在 2022 年第三季度达到顶峰，在 2023 年第二季度触底，此后一直保持平稳。另一方面，在2022年第三季度达到顶峰后，出货量持续下降，直到2023年第四季度。

最后，整体半导体出货量较 2022 年第二季度大幅下降，然后在 2023 年第一季度触底并开始上升，恢复至同年第四季度峰值的 96% 左右。另一方面，出货量较2022年第二季度大幅下降，并于2023年第一季度触底，但此后一直持平，约为峰值的75%。

从上面来看，如果只看出货量，Mos Memory才是问题所在，目前仅恢复到峰值的40%左右。然而，如果我们从更广泛的角度来看，我们可以看到Logic是一个主要问题，尽管出货量已经达到了历史新高，但出货量却停滞在峰值的65%左右。Logic 的出货量和出货量之间的这种差异的影响似乎延伸到了整个半导体领域。

简而言之，全球半导体市场的复苏取决于Mos Memory的价格是否上涨以及Logic单元的出货数量是否大幅增加。由于DRAM和NAND价格不断上涨，最大的问题将是逻辑单元出货量的增加。


代工厂和EMS获得急单，收割第二茬红利

如果说芯片设计厂商吃到的是AI芯片的第一茬红利，代工厂商就是第二茬红利的收割者。

有消息称，为应对市场对于高性能GPU的庞大需求，英伟达已向台积电追加了1万片晶圆的订单。业界预计，英伟达追单将带动台积电7nm及5nm业绩回升，并体现在台积电第三季度的营收中。

目前来看，仅台积电一家代工厂的产能，难以应对AIGC和大模型带来的算力井喷。服务器制造商需要等待超过6个月才能拿到英伟达最新的GPU。在这种形势下，英伟达也对寻找更多代工厂商保持开放态度。在今年5月Computex 2023期间，英伟达CEO黄仁勋表示，公司将寻求供应链多元化，对未来与英特尔合作开发人工智能芯片持开放态度，并透露英伟达已经收到了基于英特尔下一代工艺节点制造的测试芯片，测试结果良好。

虽然英特尔在2023年第一财季承受着下行压力，但制程开发依然按照IDM 2.0计划的“4年内实现5个制程节点”推进。基于Intel 4 的 Meteor Lake预计下半年推出，Intel 3、Intel 20A、Intel 18A也在按计划稳步推进。如果英特尔与英伟达实现代工合作，不仅能够提升代工业务收益，也将提振市场对于英特尔代工业务的信心。

三星也对AI带来的算力需求保持乐观，预计代工市场将在高性能计算和汽车行业的拉动下复苏，带动代工盈利反弹。三星表示，将基于第二代3nm工艺拓展客户订单，并通过2nm技术的研发加强技术领先地位。

同样受惠的还有EMS（电子制造服务）厂商。据相关供应链消息，鸿海科技集团将负责今年下半年近九成的英伟达H100的系统代工（电子代工）。H100需求旺盛，毛利率高，有望为鸿海集团带来可观的业绩回报。而纬创将主要负责A100的系统代工。


先进封装产能需求提升，外溢效益显现

随着AI算力对于GPU的性能需求日益增长，芯片上的晶体管数量也呈现倍数级增长。

在AMD于6月14日凌晨发布的Instinct MI 300X芯片上，晶体管数量已经达到1530亿。一般来说，晶体管越多，芯片面积越大，良率的提升也越困难。由于摩尔定律放缓，依靠制程提升控制芯片面积的难度和成本越来越高，先进封装或将成为AI芯片破题的关键。

台积电主导的CoWoS封装是先进封装领域最早的AI受益者。CoWoS采用的整合型封装方式，能够实现更小的封装体积、更少的引脚和更低的功耗，获得了高性能处理器厂商的青睐。在4月20日举办的第一季度财报电话会上，台积电总裁魏哲家表示，近期刚刚接到了客户要求大幅增加后道封装产能的电话，尤其是CoWoS产能。

大河流水小河满。市场近期传出，由于英伟达等高性能计算用户的订单簇拥而至，台积电的先进封装CoWoS产能吃紧，选择将部分封装需求委托给日月光承接。矽品与 Amkor 也获得了 CoWoS 的外溢订单。

Chiplet同样有望受益于AI芯片浪潮。长电科技表示，面向AI时代高算力、高性能芯片的需求增长，2.5D/3D Chiplet封装、高密度SiP等高性能封装技术将成为推动芯片性能提升的重要引擎。其中，Chiplet能够搭建算力密度更高且成本更优的密集计算集群，显著提升高性能计算应用的性价比。矽品研发中心副总经理王愉博也表示，最新一代Chiplet依照不同的功能做区隔，或利用封装体的形态把两个相同的芯片相互串联，可避免芯片因尺寸太大导致良率损失。

AI对内存的需求，同样需要封装技术的支撑。三星表示，已经完成 8X HBM3 2.5D 封装技术（一种高密度内存集成技术）的开发，以满足未来的AIGC产品需求。