電子行業(yè)深度研究及投資策略把握創(chuàng)新與國(guó)產(chǎn)趨勢(shì)下的核心資產(chǎn)

電子行業(yè)深度研究及投資策略-把握創(chuàng)新與國(guó)產(chǎn)趨勢(shì)下的核心資產(chǎn)1

創(chuàng)新鑄就高景氣，國(guó)產(chǎn)替代正當(dāng)時(shí)創(chuàng)新永遠(yuǎn)是電子行業(yè)不變的主題，5G、物聯(lián)網(wǎng)、元宇宙等細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用加速發(fā)展，新能

源汽車、VR/AR等下游終端設(shè)備需求加速釋放。短期因供需關(guān)系帶來(lái)的波動(dòng)不改電子行

業(yè)中長(zhǎng)期向上趨勢(shì)，穿越周期的核心在于把握高景氣成長(zhǎng)賽道和核心賽道優(yōu)質(zhì)標(biāo)的。另

一方面，國(guó)產(chǎn)替代的趨勢(shì)已經(jīng)確立，也是中國(guó)經(jīng)濟(jì)不可逆轉(zhuǎn)的發(fā)展方向，隨著國(guó)產(chǎn)替代

逐步進(jìn)入深水區(qū)，具備產(chǎn)品、技術(shù)、客戶等多種優(yōu)勢(shì)的國(guó)產(chǎn)供應(yīng)商有望脫穎而出。創(chuàng)新：智能化與電氣化驅(qū)動(dòng)成長(zhǎng)智能化與電氣化趨勢(shì)之下的終端創(chuàng)新在不斷進(jìn)步，隨著

5G、AI、云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)的

成熟，VR/AR、智能駕駛、Mini-LED等產(chǎn)品開(kāi)始加速落地。同時(shí)硬件設(shè)備的算力、存儲(chǔ)

和傳輸?shù)囊髮㈦S應(yīng)用的不斷發(fā)展而持續(xù)提升，半導(dǎo)體的需求也在不斷增加。反映在企

業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況上，2021

年前三季度電子行業(yè)營(yíng)收同比+26.36%，歸母凈利潤(rùn)同比+

66.57%，其增速相較于

2019

年和

2020

年同期顯著提升，電子行業(yè)成長(zhǎng)動(dòng)力充足。國(guó)產(chǎn)：把握國(guó)產(chǎn)化率提升機(jī)遇旺盛的下游需求疊加供給不足等問(wèn)題，國(guó)產(chǎn)替代需求迫切提升。就尚處于發(fā)展早期的中

國(guó)大陸半導(dǎo)體市場(chǎng)而言，國(guó)產(chǎn)替代所帶來(lái)本土產(chǎn)品市占率與規(guī)模的提升才是核心關(guān)注點(diǎn)。

在半導(dǎo)體行業(yè)漲價(jià)邏輯持續(xù)弱化的背景下，隨著國(guó)產(chǎn)替代的持續(xù)推進(jìn)，我國(guó)半導(dǎo)體依舊

具備著確定性的高成長(zhǎng)。此外，在高端

PCB領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)廠商的市占率仍較低，未來(lái)仍

存在很大的提升空間；在被動(dòng)元器件領(lǐng)域，中國(guó)大陸

MLCC供應(yīng)商正在需求長(zhǎng)周期和國(guó)

產(chǎn)替代雙重助力下積極擴(kuò)大產(chǎn)能，未來(lái)有望進(jìn)一步提升市場(chǎng)份額。2

半導(dǎo)體：把握創(chuàng)新&國(guó)產(chǎn)的成長(zhǎng)浪潮關(guān)于半導(dǎo)體的整體研判，我們認(rèn)為當(dāng)前全球半導(dǎo)體市場(chǎng)的周期性持續(xù)減弱，成長(zhǎng)性逐步

釋放，中長(zhǎng)期繁榮可期。對(duì)既往年份全球半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，全球半導(dǎo)

體銷量呈現(xiàn)出了逐年增長(zhǎng)之勢(shì)，而由于半導(dǎo)體價(jià)格的持續(xù)波動(dòng)性變化，致使半導(dǎo)體銷售

額的周期性變化；但從長(zhǎng)期來(lái)看，半導(dǎo)體的周期性正在持續(xù)減弱，成長(zhǎng)性開(kāi)始占優(yōu)。出

現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因在于半導(dǎo)體需求量正快速增長(zhǎng)，而隨著先進(jìn)制程的推進(jìn)，供給端的增

長(zhǎng)彈性有限，晶圓制造環(huán)節(jié)的議價(jià)權(quán)在持續(xù)加強(qiáng)，價(jià)格的波動(dòng)性變化將逐步收斂。因此，我們認(rèn)為半導(dǎo)體研究與投資可以把握以電氣化和智能化為核心的科技創(chuàng)新和半導(dǎo)

體國(guó)產(chǎn)化兩大主線。半導(dǎo)體作為科技創(chuàng)新中的硬科技，本身的成長(zhǎng)性與社會(huì)的創(chuàng)新性緊

密關(guān)聯(lián)，無(wú)論是物聯(lián)網(wǎng)所需的低功耗控制、連接芯片，人工智能所需的高算力、大存儲(chǔ)、

高速傳輸芯片，5G所需的射頻芯片，新能源車電氣化所需的功率半導(dǎo)體、智能化所需

的各類傳感與處理器芯片，乃至元宇宙所需的海量數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)芯片，我們認(rèn)為其本

質(zhì)都是社會(huì)智能化與電氣化升級(jí)過(guò)程中的“價(jià)值固化”，因此把握半導(dǎo)體發(fā)展方向需要

緊密跟蹤終端與應(yīng)用的技術(shù)革新。此外，快速發(fā)展的半導(dǎo)體市場(chǎng)和威脅尚存的全球事件擾動(dòng)都對(duì)我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)國(guó)產(chǎn)化提

出了更高的要求，在加速發(fā)展的國(guó)產(chǎn)

IC設(shè)計(jì)業(yè)、不斷落地的國(guó)產(chǎn)晶圓廠、持續(xù)釋放的

工程師紅利支撐下，我國(guó)半導(dǎo)體國(guó)產(chǎn)化有望進(jìn)一步提速，實(shí)質(zhì)性的應(yīng)用進(jìn)展、技術(shù)升級(jí)

也將在國(guó)產(chǎn)產(chǎn)線提供的驗(yàn)證機(jī)遇驅(qū)動(dòng)下不斷涌現(xiàn)。我們認(rèn)為，我國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈各個(gè)環(huán)

節(jié)將陸續(xù)實(shí)現(xiàn)

0

到

1

的突破，并進(jìn)入

1

到多的快速上升通道，未來(lái)成長(zhǎng)機(jī)遇充沛。下文

我們將圍繞創(chuàng)新（智能化&電氣化）與國(guó)產(chǎn)化逐一梳理相關(guān)值得關(guān)注的賽道和機(jī)遇。智能時(shí)代加速到來(lái)，核心芯片硬件先行正如我們前文所述，未來(lái)，無(wú)論是元宇宙、智能駕駛、IoT還是各類新興應(yīng)用，其核心

都是圍繞海量高頻、高精度數(shù)據(jù)的獲取、傳輸和人工智能處理進(jìn)行的，因此對(duì)硬件設(shè)備

的算力、存儲(chǔ)和傳輸?shù)囊髮㈦S應(yīng)用的不斷發(fā)展而持續(xù)提升。

半導(dǎo)體本質(zhì)上是科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)，新興應(yīng)用的浪潮加速將會(huì)成為未來(lái)半導(dǎo)體增長(zhǎng)的重要

動(dòng)力。隨著

AI算法和應(yīng)用的不斷完善，在業(yè)務(wù)需求的推動(dòng)下，很多碎片化應(yīng)用也開(kāi)始

被廣泛使用，并輻射到媒體娛樂(lè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、智能家居、智慧電力等多個(gè)不同領(lǐng)域。以

我國(guó)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展為例，自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療、智能電信、智能制造、智能零售、

智慧教育等領(lǐng)域在不斷發(fā)展，未來(lái)應(yīng)用的成熟度也將不斷提升。無(wú)論是邊緣端的數(shù)據(jù)采集、邊緣運(yùn)算要用到的海量的傳感器、射頻器件、ASIC、嵌入式

存儲(chǔ)器，還是傳輸?shù)皆贫怂⑼瓿纱髷?shù)據(jù)運(yùn)算的

CPU、GPU、存儲(chǔ)器等，再到邊緣端

實(shí)際運(yùn)作所需要的

MCU、電源管理器件，半導(dǎo)體器件都在其中扮演著舉足輕重的作用。

從數(shù)據(jù)獲取，到算法設(shè)計(jì)、算力的滿足，乃至單產(chǎn)品高度集成化的發(fā)展，新興應(yīng)用的高

速發(fā)展將會(huì)為半導(dǎo)體行業(yè)帶來(lái)新活力，高要求之下是更多的器件數(shù)量、更高的技術(shù)價(jià)值、

更強(qiáng)的技術(shù)壁壘。智能化的核心：邏輯與算力新興應(yīng)用的崛起，帶來(lái)新的市場(chǎng)需求。尤其在

5G和

AI的雙輪驅(qū)動(dòng)下，邊緣設(shè)備的智能

程度大幅提高。從邊緣計(jì)算所處的物理環(huán)境來(lái)看，需求復(fù)雜多樣，空間、溫度、電源系

統(tǒng)等方面往往有諸多限制，對(duì)低功耗、小尺寸有一定要求，與此同時(shí)，又要求較高的實(shí)

時(shí)性和計(jì)算能力，本部分我們將從算力出發(fā)分析半導(dǎo)體核心芯片如

CPU、GPU、FPGA等的發(fā)展脈絡(luò)。

以人工智能芯片為例，目前主要有兩種發(fā)展路徑：一種是延續(xù)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)，加速硬件

計(jì)算能力，主要以

CPU、GPU、FPGA、ASIC為代表。當(dāng)前階段，GPU配合

CPU是

AI芯片的主流，而后隨著視覺(jué)、語(yǔ)音、深度學(xué)習(xí)的算法在

FPGA以及

ASIC芯片上的不

斷優(yōu)化，此兩者也將逐步占有更多的市場(chǎng)份額，從而與

GPU達(dá)成長(zhǎng)期共存的局面。CPU：自主架構(gòu)與

RISC-VCPU即中央處理器負(fù)責(zé)指令讀取、譯碼與執(zhí)行，它的功能主要是解釋計(jì)算機(jī)指令以及處

理計(jì)算機(jī)軟件中的數(shù)據(jù)，是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算和控制核心。目前全球通用

CPU（桌面與服務(wù)

器

CPU）市場(chǎng)基本由英特爾和

AMD兩家企業(yè)占據(jù)，而國(guó)產(chǎn)

CPU正處于奮力追趕的階

段，整體差距仍然較大。

除去英特爾和

AMD數(shù)十年的時(shí)間和資本投入以外，從研發(fā)壁壘來(lái)看，指令集架構(gòu)、處

理器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)能力，是當(dāng)前國(guó)產(chǎn)芯片需要突破的核心底層環(huán)節(jié)。CPU架構(gòu)是

CPU廠

商給屬于同一系列的

CPU產(chǎn)品定的規(guī)范，是一系列設(shè)計(jì)原理和

IP的集合。自

CPU誕

生以來(lái)出現(xiàn)過(guò)多種指令集，整體可分為復(fù)雜指令集（Intel和

AMD采用的

x86

架構(gòu)）和

精簡(jiǎn)指令集（ARM、MIPS、Power等

RISC架構(gòu)）。由于

x86

架構(gòu)由

Intel和

AMD把

控，ARM架構(gòu)則由

ARM獨(dú)大，MIPS相對(duì)面向簡(jiǎn)單應(yīng)用，Power由

IBM掌控，因此

自主設(shè)計(jì)、定義

CPU指令集架構(gòu)或基于開(kāi)源的

RISC-V建立

CPU指令集或成為國(guó)產(chǎn)芯

片破局路徑。GPU：元宇宙基建+自動(dòng)駕駛浪潮下的國(guó)產(chǎn)機(jī)遇GPU是主要用于圖形處理計(jì)算的圖形處理器，是計(jì)算機(jī)顯卡的核心，承擔(dān)著圖像處理

和輸出顯示的任務(wù)。隨著市場(chǎng)需求的發(fā)展，GPU不止用于處理圖形圖像，其技術(shù)原理決

定了它適用于大批量處理特定類型信息，且并行計(jì)算能力和能效遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)

CPU，所以逐

漸衍生出了通用計(jì)算

GPU（GPGPU），即利用圖形處理器進(jìn)行非圖形渲染的高性能計(jì)

算。超算、大數(shù)據(jù)處理、人工智能等對(duì)算力要求非常高的應(yīng)用場(chǎng)景中，算力大都采用

CPU+GPU或搭配專用加速芯片的構(gòu)建方式。FPGA：算力加速的關(guān)鍵FPGA是現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列的簡(jiǎn)稱，其是作為專用集成電路(ASIC)領(lǐng)域中的一種半定制

電路，配置有大量可編程邏輯塊、可重新配置的互連、I/O單元和分布式內(nèi)存?；谝?/p>

上基礎(chǔ)模塊，芯片設(shè)計(jì)人員可以在

FPGA上映射特定的算法函數(shù)，將

EPROM中數(shù)據(jù)

讀入片內(nèi)編程

RAM中，寫入

FPGA配置文件來(lái)定義這些門電路以及存儲(chǔ)器之間的連線，

對(duì)芯片中的大量電氣功能進(jìn)行更改。

FPGA芯片已與

GPU及

ASIC等芯片一起成為人工智能處理芯片的重要選擇之一。在

云側(cè)處理時(shí)，F(xiàn)PGA芯片由于其高度靈活性及強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力，在人工智能領(lǐng)域的

推斷任務(wù)處理上具有廣闊的前景和巨大的潛力。和

GPU及

ASIC芯片相比，F(xiàn)PGA芯

片內(nèi)在并行處理單元達(dá)到百萬(wàn)級(jí)，可以做到真正并行運(yùn)算，其可編程性又可實(shí)現(xiàn)靈活搭

建數(shù)據(jù)處理流水線，因此運(yùn)算速度快，數(shù)據(jù)訪問(wèn)延遲低，較為適合人工智能的實(shí)時(shí)決策

需求。模擬與存儲(chǔ)模擬芯片：傳統(tǒng)市場(chǎng)穩(wěn)步放量，車規(guī)級(jí)產(chǎn)品蓄勢(shì)待發(fā)模擬芯片產(chǎn)品品類繁多且下游應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛，幾乎涵蓋了生活上還有生產(chǎn)上的各個(gè)

領(lǐng)域；因此，模擬芯片行業(yè)受下游某一需求波動(dòng)性變化的影響不大，行業(yè)整體周期屬性

較弱且市場(chǎng)規(guī)模龐大，據(jù)

WSTS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2020

年全球模擬芯片的市場(chǎng)規(guī)模為

556.58

億美元、同比+3.19%。作為電子產(chǎn)品不可或缺的零部件，模擬芯片的市場(chǎng)規(guī)模

持續(xù)擴(kuò)張；ICInsight預(yù)測(cè)，2020-2025

年模擬芯片行業(yè)的復(fù)合增速將達(dá)

8.20%。國(guó)內(nèi)模擬芯片市場(chǎng)空間廣闊且處于發(fā)展早期。我國(guó)有著非常廣闊的模擬芯片市場(chǎng)，2020

年我國(guó)模擬芯片市場(chǎng)占據(jù)全球

36%的份額；但我國(guó)目前模擬芯片產(chǎn)業(yè)整體的自給率較

低、產(chǎn)品主要依賴進(jìn)口；現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)廠商的發(fā)展模式以某一特定應(yīng)用領(lǐng)域、特定產(chǎn)品

進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新用以鑄造公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在依賴拳頭產(chǎn)品切入市場(chǎng)解決公司的生存問(wèn)

題之后，持續(xù)拓展產(chǎn)品品類、下游應(yīng)用領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)公司的可持續(xù)發(fā)展。存儲(chǔ)行業(yè)：服務(wù)器與車規(guī)級(jí)存儲(chǔ)齊飛全球存儲(chǔ)器行業(yè)有著非常龐大的市場(chǎng)規(guī)模；據(jù)

WSTS預(yù)測(cè)，2021

年全球存儲(chǔ)器營(yíng)收將

達(dá)

1611.10

億美元、占據(jù)了半導(dǎo)體行業(yè)

27.15%的市場(chǎng)份額。但需求終端的周期性波動(dòng)

疊加產(chǎn)能的階段性釋放（晶圓廠的建成投產(chǎn)往往需要

2

年左右的時(shí)間周期），導(dǎo)致高度

標(biāo)準(zhǔn)化的主流存儲(chǔ)產(chǎn)品價(jià)格呈現(xiàn)出了顯著的波動(dòng)性；據(jù)

inSpectrum統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)

前階段

DRAM和

NAND的價(jià)格都處于相對(duì)較低的價(jià)格水平。存儲(chǔ)器下游市場(chǎng)迎來(lái)分化，看好主流存儲(chǔ)的服務(wù)器市場(chǎng)與利基型存儲(chǔ)的車規(guī)級(jí)市場(chǎng)發(fā)展。

主流存儲(chǔ)方面：對(duì)存儲(chǔ)器三大應(yīng)用市場(chǎng)服務(wù)