全球半导体行业发展两大新趋势，AI 成为半导体行业发展新的驱动力
思瀚产业研究院 国元证券    2024-09-04

全球半导体产业正面临两大主要趋势，这些趋势不仅影响着行业的发展方向，也在重新塑造全球科技和经济格局。

第一个趋势是人工智能（AI）需求推动将带动新一轮半导体增长曲线。AI 发展是当前全球互联科技在经过了信息连接，人群连接阶段后，逐步进入万物连接阶段的必然发展趋势，而深度训练模型技术的突破性发展和专用算力芯片配套为 AI 发展和进化提供了动力。

智能装置 AI 化将推动新一轮半导体增长曲线。早期半导体的需求主要来自于摩尔定律引领的芯片微缩化进程，以及通信技术的兴起。随着计算能力需求的不断提升，半导体行业正从传统的性能提升驱动逐步转向以人工智能为核心的新发展阶段。AI 的崛起正在重新定义芯片设计和制造的标准，半导体行业的重心也正向更高效、更智能的计算架构转移，进而带动半导体技术结构的发展变化。高性能存储技术和 2.5D/3D 封装技术将崛起。

第二个趋势则是地缘政治和全球两极化带来的挑战和机遇。近几年来，地缘政治有日益加剧趋势。各国出于国家安全和经济利益的考虑，纷纷加强对半导体供应链的控制。这种背景下，半导体产业正在经历明显的两极化趋势。

一方面，以美国为首的西方国家加大了对我国半导体技术和设备的出口管制，试图遏制我们国家在半导体领域的技术崛起。另一方面，出口管制推动了我们国家加速半导体产业的自主化进程，力图建立独立可控的供应链。

AI 成为半导体行业发展新的驱动力

AI 的发展是全球科技从信息连接、人群连接迈向万物连接的必然趋势。互联网的诞生促成了全球信息共享，社交媒体和移动互联网则加速了全球人群的互动与数据流动，为 AI 的初步应用奠定了基础。随着 5G 和物联网的发展，全球正进入万物互联时代，各类智能设备之间的连接和数据交换成为常态。

在这一背景下，AI 通过深度学习和预测能力，解决了数据过载和复杂性问题，使设备具备自主感知、学习和决策的能力，提升了网络的效率和智能化。AI 正推动万物互联向更高层次发展，不仅被动处理数据，还逐渐成为整个网络的“大脑”，通过不断学习优化系统性能，发现问题，并在复杂环境中做出最优决策，从而提供更安全可靠的服务。

AI 技术在服务器、智能手机、PC 和汽车领域的应用正引发一场技术革新，其高效的数据处理、自然的交互方式和先进的自动化功能带动终端产品销量增长，进一步带动半导体组件进入爆发期。

服务器领域，近年来，云计算厂商加大在 AI 方面投入，资本开支增加带动 AI 服务器需求井喷，据 Statista 数据，预计 2023 年-2033 年全球 AI 服务器市场规模 CAGR可达到 30%。AI 服务器出货量的增长预计将提升高性能的 GPU、CPU 和存储等硬件需求。手机端侧 AI 方面，苹果在 WWDC 大会确立手机端侧 AI 方向，将有望带动手机行业端侧 AI 化发展，带来新一轮的换机潮，加大对 SoC、存储、CIS 等硬件的需求。

据 Omdia 数据，2024 年 AI 手机出货量约为 1.19 亿部，占比约 10%，预计 2028 年将达到 6.06 亿部，CAGR 约为 38%，渗透率达到 47%。AI PC 方面，AI 技术将引领 PC 体验革命升级，将有望引发 PC 的换机潮。据Canalys 预测，预计 2024 年 AI PC 出货量约为 0.48 亿台，2028 年达 2.04 亿台，CAGR 达到 43.58%，占 PC 总量从 18%增加至 70%。AI PC 渗透率的提升将提振CPU、GPU、NPU、存储等芯片的需求。

汽车 AI 方面，据地平线招股书数据，2023-2030 年，全球智能汽车（具备驾驶自动化功能）销量 CAGR 约为 11%，ADAS 渗透率从 2023 年的 65.6%提升至 2030年的 96.7%，基本全部实现智能化。汽车 AI 模型需要处理影像数据，所需计算能力和存储能力更为庞大，带动自动驾驶芯片、存储芯片和交互硬件 CIS 的需求。

AI 对计算能力的高需求推动了芯片设计和制造工艺的不断升级，提高了产业链的技术水平和产品附加值。尤其在高性能计算、智能设备和自动驾驶领域，AI 应用加速了对先进制程和先进封装的需求。整体而言，AI 成为全球半导体产业的核心驱动力，正在重塑半导体产业格局，推动从设计、制造到封测的全面升级，进而带动行业进入新的增长周期。据 WSTS预测，在 AI 强劲需求拉动下，2024 年和 2025 年全球半导体销售额同比分别增加16%和 13%。

AI 带动算力芯片和存储芯片销售额占比持续提升

半导体行业分为分立器件、光电器件、传感器和集成电路，集成电路细分为模拟芯片、微处理器、逻辑芯片和存储芯片。据 WSTS 数据，AI 推动逻辑芯片和存储芯片销售占比提升，逻辑芯片预计从2022 年的 31%提升至 2024 年的 33%，存储芯片从 2023 年的 17%提升至 2024 年的 22%。AI 技术正改变半导体产品结构，算力芯片和存储芯片为主要的受益领域。

算力芯片方面，AI 服务器通常搭载 8-16 块 GPU，远超通用服务器的 0-1 个 GPU的搭载量，显著增加 GPU 需求。此外，NPU 显著提高了深度学习模型的训练和推理速度，在 AI 服务器中开始大量应用。在手机领域，端侧 AI 化促进了手机 CPU、GPU 和 NPU 的升级，尤其是 NPU在推理加速的重要作用。随着 AI 应用落地引发的换机潮，高性能手机 SoC 芯片的需求将大幅增长。

AI PC 领域，相较于传统 PC 的 CPU+GPU 架构，AI PC 需额外搭载 NPU 核心，且 GPU 性能要求提升。在先进的制程工艺和封装工艺赋能下，AI PC 可实现更高的能效比和运算效率，搭载英特尔 Lunar Lake 平台的 AI PC 预计将提供超过 100TOPS 的算力，显著高于传统 PC。汽车领域，自动驾驶需要处理复杂的影像数据，要求强大的计算能力。

目前特斯拉 Robotaxi 的推出以及萝卜自驾的商业化运营出现成效，L4 自动驾驶应用加速推进，叠加中国发放 L3 测试牌照促进 L3 车型大规模落地。未来随着自动驾驶等级和渗透率的提升，汽车自动驾驶芯片需求将迎来爆发。AI 服务器、手机端侧 AI、AI PC 和汽车自动驾驶的共同推进，将带动算力芯片进入高速成长期，其在半导体销售额中的比重将持续提升。

从存储芯片来看，AI模型的性能和精度与数据量有关，为了构建精准的AI模型，需要海量的训练数据，这些数据在训练过程中需要存储和处理，使得 AI 服务器、AIPhone、AI PC 和汽车自动驾驶对存储要求更高。美光科技披露 AI 服务器对 DRAM 和 NAND 的容量需求是常规服务器的 8 倍和3 倍；AI PC 的 DRAM 容量必须达到 16GB 以上，SSD 容量则要求至少 512GB，价值量是传统 PC 的 2 倍。在云端算力需求和边缘 AI 算力需求带动，及新增 TSV 产能向 HBM 方向偏移，叠加 DDR5 供应结构和渗透率提升，预计未来几年存储芯片增速将高于其他芯片，占半导体产品销售额比重有望进一步提升。

chiplet 架构助力算力芯片性能提升，2.5D/3D 封装需求激增

chiplet 技术是提升芯片内高速互联的关键，将不同功能和制程的小芯片封装在一起，形成完整的芯片。它具有良率高、流程简化、成本低的优势，允许在计算核心上“堆料”，满足高性能计算需求。据 Market.us 数据，2023 年 chiplet 的市场规模约为 31 亿美元，2024-2033 年全球 chiplet 市场规模 CAGR 可达到 42.5%。高性能 CPU 领域占据主导地位，市场份额超 40%；其次为 GPU 领域，其在高端游戏、AI 和机器学习中作用突出；内存chiplet 则主要应用于大数据分析和云计算等需要大型快速内存的应用中。

Chiplet 技术主要应用于服务器和 PC，适用于大型、复杂、功耗高的芯片。据 Yole 数据，chiplet 在服务器和 PC 的应用更为普遍，2023-2028 年预计使用chiplet 技术的服务器数量 CAGR 为 34.5%，使用 chiplet 技术的 PC 数量 CAGR 达63.3%。2024 年为 chiplet 渗透率提升较快的一年，chiplet 服务器渗透率从 2023 年的30.2%预计提升至 2024 年的 63.2%，再到 2028 年的 90.3%，基本实现全部应用；chiplet PC 渗透率从 2023 年的 6.9%预计提升至 2024 年的 34.7%，2028 年将有望增加至 74.4%。

chiplet 技术的应用通过先进封装实现。chiplet 的各核心都是独立的，需要使用先进封装技术将其集成到一个封装内，将带动对先进封装的需求。受 HPC 和生成式 AI 趋势推动，2023-2029 年全球先进封装市场规模 CAGR 为11%。2024 年是先进封装行业的复苏之年，尤其下半年业绩走势更为强劲。

全球先进封装市场规模季度变动（十亿美元）

2.5D/3D封装将引领先进封装工艺发展，预计2023-2029年的CAGR约为18%。在高性能芯片需求带动下，2.5D 和 3D 封装通过高密度互连提升带宽，其增长速度显著高于其他封装工艺。2.5D 封装工艺更为成熟，是现阶段的主流方案。3D 封装的制造工艺更为复杂，对设备和材料的要求更高，但未来随着 3D 封装逐步成熟，将凭借更高的带宽和集成度成为提升芯片性能的重要手段。

算力需求提升新型存储 HBM 地位

AI 算力催生存储需求，全球存储销售额回暖，AI 服务器出货量提速对 HBM 等新型存储技术的需求提升。据 SemiAnalysis 披露，HBM 价格约是标准 DRAM 芯片的 5 倍，预计 HBM 占全球内存收入的比重从 2023 年的不到 5%增长至 2026 年的20%以上。HBM 将成为存储芯片高速增长的重要推动力，预计未来几年存储芯片增速将显著高于其他芯片，成为带动全球半导体销售额增长的重要驱动力。

AI 模型参数量持续上涨，传统 DDR5 已经无法满足 AI 对于高算力的需求。内存带宽的增长速度难以满足 AI 的需求，严重限制处理器性能发挥，出现“内存墙”问题。HBM 的带宽远高于 DDR5，可满足 AI 对内存高带宽的需求。HBM 使用 TSV 技术将多个 DDR 芯片堆叠并与 GPU 封装在一起，通过缩短内存与计算芯片之间的距离降低延迟，并增加内存芯片堆叠数量和提升数据传输速率，其具有高带宽、低延迟、低功耗的优势。

与 DDR5 相比，HBM 在位宽、带宽和数据传输速率方面具有较大优势。HBM的位宽为是 DDR5 的 32 倍，预计下一代 HBM4 的位宽将进一步提升；HBM 的带宽大于 100GB，三星推出的 HBM3e 带宽可达到 1280GB/s，DDR5 的带宽最高仅可达到 28GB/s，HBM3e 的带宽是 DDR5 的 46 倍。

在“算力”需求催生“存力”背景下，HBM 作为解决“存储墙”的重要手段，其出货量和销售额也将出现显著增长。据 chiplet summit 数据披露，全球 HBM 出货量预计从 2023 年的 46.06 亿 GB 提升至 2028 年的 297.96 亿 GB，CAGR 达到45.3%。

目前 HBM2e 和 HBM3 为主流，预计今年 HBM3e 开始上量，在未来几年占比提升并逐渐成为主流；HBM4 及以上型号预计在 2025 年开始放量。从 HBM 销售额来看，2023 年 HBM 销售额约为 20 亿美元，预计 2028 年将增长至 240 亿美元，CAGR 达到 32%。

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