先进封装成为突破=●△“摩尔定律--◇◇”局限的技术●◁…▽-。先进封装技术充当着半导体器件与系统之间的桥梁-◆•，是实现 异构集成的关键技术★■，因此…△▽○，这种连接方法变得越来越重要◆=☆。先进封装技术本身已成为一种系统解决方 案…-▽○，半导体头部设计▲◆□◇、制造商均通过此方法◆○☆，在摩尔定律放缓的时代▽▪，从系统层面继续提升芯片性能▲☆▲•★。

　　在 AI 芯片领域◁-◁，国外芯片巨头占据了大部分市场份额▼●★…▲。全球范围内主要布局人工智能芯片的厂商有 Intel△□、NVIDIA◆★、Qualcomm▲□●△、Google 等…●。美国的巨头企业▼△□，凭借着多年在芯片领域的领先地位▽★-•，迅速 切入 AI 领域并积极布局●▽=，目前已经成为该产业的引领者●■■-☆。

　　半导体设备包含单晶炉▼▲◆□、光刻设备•▲●◇、PVD 设备及检测设备等◆•-。单晶炉重点企业包括晶盛机电…▪--★、华盛天 龙◇▲、北方华创-◁□★•、晶科能源▪■▪■▼、晶澳科技▼◆-、捷佳伟创等◆…；光刻设备重点企业包括上海微电子☆△•、中电科 45 所□○、 沉阳芯源□☆☆△□•、芯碁微装▼=▽、电科数字=▷▪、旭光电子等▷▷。

　　AI芯片行业深度★■▲○=•：行业现状=□、政策分析△◇--▼、产业链及相关公司深度梳理来源◆-▲△▽：《幻影视界》

　　半导体设备是 AI 芯片的基础和基石◁△◁■▪○，为 AI 芯片的制造提供了必要的工艺和技术支持◁●◆…●。中商产业研究院 发布的《2024-2029 年中国半导体设备行业市场供需趋势及发展战略研究预测报告》显示▽△●，2023 年中 国半导体设备市场规模约为 2190◁◆.24 亿元☆○=☆□，占全球市场份额的 35%☆★◇。中商产业研究院分析师预测▼•▽=， 2024 年中国半导体设备市场规模将达 2300 亿元-△▷▷★□。

　　自 2018 年 GPT-1★=▷•.0 模型首次发布以来◆□■•，OpenAI 不断迭代模型△▷◁-，GPT-4•■◇●.0 模型拥有更大的参数量-☆•、更 长的迭代时间和更高的准确性▽△★▷••。随着数据不断增长和算法复杂度提高○-，人工智能对计算力提出了更高的 要求◁▼。因此 AI 芯片人工智能的基石▷◇□•◇，算力是实现人工智能产业化的核心力量◇▼…■□，其发展对人工智能技术 的进步和行业应用起着决定性作用▲★。释放算力的价值对国家整体经济发展将发挥推动作用■•▲。计算力指数每提高 1 点▲=-，数字经济和 GDP 将分 别增长 3◆▲●●▲.5‰和 1▼★.8‰•□★=。可见-△▪，国家计算力指数越高…◁…，对经济的拉动作用越强◁▲☆■●。2021-2026 年期间◆•△…☆，预 计中国智能算力规模年复合增长率达 52•◇■●.3%□▷•，同期通用算力规模年复合增长率为 18□•.5%★☆◆○•。

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　　集中度低▪◆☆。这些公司对于计算机软件技术和存储设备的要求极高□…◇▽=，随着数字经济的兴起…•，国内 AI 芯片市场也较为 分散▪=，我国 AI 芯片产业起步较晚▲-☆▷★△，尤其是在人工智能芯片领域▲▷。因此对于底层技术的布局和提升 更为重视●▪•=◇，技术上与世界先进水平也还存在着较大的差距=◁□◇▪。人工智能已经深入渗透到各个行业•□-▽◇，特别是在互联网等科技公 司中更为普及-•◁•■。

　　从竞争格局来看△☆□▷，在不同的应用场景之下••○●☆，已经形成了不同的 AI 芯片竞争格局△▪。在云和数据中心 AI 芯片市场☆▲□△△-，◁△○“训练▽▲▲”和▲◇○“推理◁●▪”两个环节都是英伟达 GPU 一家独大▷=▽。在设备端和边缘计算☆-“推理★▼”市场○●●=▲，各类 型芯片各自为阵•■▷☆□，尚无绝对优势地位的芯片厂商出现=★•…□：手机市场以高通○▼-、华为■…◇▲●▼、苹果原主控芯片厂商为 主☆•◁，自动驾驶••▪□▲、安防 IPC 领域英伟达暂时领先▪★…▷●○。近年来▪…，国内也出现了寒武纪▲★◁、百度▲★▼▷▽、地平线等优质本 土厂商发力布局相关产品••=▷▽。

　　近年来★△•，随着国内半导体材料厂商不断提升半导体产品技术水平和研发能力△◇■★，中国半导体材料国 产化进程加速-△。中商产业研究院发布的《2024-2029 年中国半导体材料专题研究及发展前景预测评估报 告》显示△◇…-，2023 年中国大陆半导体材料市场规模约为 979 亿元▷▷▽■☆◁。中商产业研究院分析师预测□▽，2024 年中国大陆半导体材料市场规模将达 1011 亿元…□★。

　　AI 芯片产业链上游为硅片■◇、光刻胶■◇▽…•、溅射靶材◆▷、电子特气等半导体材料和单晶炉●◇、PVD★=★☆▲、光刻设备□◁○、检 测设备等设备◆★☆…▷•；中游为 AI 芯片产品制造▪◇○，包括设计▲○-▽、制造▽•●、封装-▷、测试等环节☆▪○○；下游为云计算△□■、智慧 医疗■▲▪○◇★、智能穿戴▲□▷□□□、智能手机★◁、智能机器人◁•◆△◇□、无人驾驶等应用领域●▲▼…□。

　　异构集成□=■，即横向和纵向连接多个半导体●▼•★◆★，可将更多的晶体管装在一个更小的半导体上▲••○，准确地说是在 更小的半导体封装内◁△◆=，从而提供比其各部分之和更大的功用▲▷。CPU+GPU 是人工智能异构计算的主要组合形式■▽○，英伟达的 GraceHopper 超级芯片通过异构集成 CPU○☆▲△◆、GPU 以及存储器▪▼▽□◇▷，实现芯片更高带宽的 互连□=•，能够承担更大的数据集△◆◇、更复杂的模型和新的工作负载▽◆★□◁。

　　AI 服务器存储容量倍增●◆△★•，带动存储器需求成长▪●☆▽◆◁。据 TrendForce☆▽▼，AI 服务器需要配置更多 DRAM★…、 SSD 和 HBM 等大容量存储以应对日益复杂的大模型所带来的海量数据▲=◆…。当前普通服务器 DRAM 普遍 配置约为 500 至 600GB▷▽▽△，而 AI 服务器 DRAM 配置可达 1○•○.2 至 1◁▪▪★▲=.7TB◆=…=▲•，是普通服务器的二到三倍…•▼☆•▽。此外-□□△•， 相较于一般服务器而言△▷◇○，AI 服务器多增加 GPGPU 的使用=▼，因此以 NVIDIA A100 80GB 配置 4 或 8 张 计算★★○▼，HBM 用量约为 320~640GB●▽▪■▽。未来在 AI 模型逐渐复杂化的趋势下…-•=，将刺激更多的存储器用量■■◁▷△， 并同步带动 ServerDRAM□●○■、SSD 以及 HBM 的需求成长…△。

　　AI 芯片是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片◁★□•▷。算力是人工智能发展的关键因素之一☆-○◆▼，随着深度 学习算法的普及和应用▽☆▽◆◁◁，人工智能对算力提出了更高的要求◆-◇•○，传统的 CPU 架构难以满足人工智能算法 对算力的要求○◁◆★，因此具有海量数据并行计算能力凯发k8登录◇□◇--、能加速计算处理的 AI 芯片应运而生•-▽。在全球数字化▲○•★▽◆、 智能化的浪潮下●△▪◆△，智能手机◁☆-•■、自动驾驶•-○=、数据中心○•□◁…-、图像识别等应用推动 AI 芯片市场迅速成长-…。 我们将分析当前 AI 芯片行业的现状●…，并梳理 AI 芯片的产业链▼●◇，分析其中的关键环节△★=●■○，并指出可能 从中受益的公司▷▷◆○■。希望通过这些内容■-▼▪=□，能够增进大家对 AI 芯片的认识•▷□◆。

　　相比云端 AI 芯片需要兼具训练和推理性能■☆★◆▽•，边缘 AI 芯片则更多承担推理任务▲▼，其主要存在形式是作为 AI SoC 嵌入终端设备▪▽，因此性能上更加追求在算力☆◁▷…▽▽、功耗和成本等多方面的综合表现◇□□▲…。目前▷▪□•▪▼，边缘 AI 芯片正越来越多地应用在非消费类设备和场合☆•，比如智能安防-▪、ADAS/自动驾驶○▽○-、智能家居○•○--•、可穿戴智 能设备▷◇☆△，以及商业和工业场合的 AI 应用(智能交通●▲△•△、智慧城市▼-▲■、工厂机器视觉▪▽…、机器人和 AGV 等)◁◇□。边 缘 AI 芯片也将迎来蓬勃发展☆□•。 据德芯半导体援引 Gartner 统计◁▲-，2022 年中国边缘 AI 芯片市场规模约为 49▲▼◆.9 亿美元▽=□，预计到 2025 年●△▽-， 中国边缘 AI 芯片市场规模将增长到 110•▼●◇▽.3 亿美元▷○★▲△■，较 2022 年增长 121%◆☆☆。

　　在全球生成式人工智能浪潮带动下●●，国产大模型也不断取得技术进展△=■…●，部分企业在能力上已经可以与海 外主流模型实现对标•□▼•●…。国产大模型技术的迭代和访问调用量的增加●…◆，对应了训练端更大规模算力硬件集 群的采购需求▪▪•，以及推理端的逐步扩容▽=☆。受到贸易摩擦影响▽◇★，海外核心云端 AI 芯片进入大陆市场受限□◆…， 国产替代迫切性高○▽•□△。尽管当下国产云端 AI 芯片在硬件性能◇◆•……、系统生态方面与全球领先水平均存在一定 差距○▪◆■▽，但国产化窗口期已至-◇，行业有望于年内迎来重要商业化落地转折点☆•▼•。

　　AI 算力依赖硬件驱动■▪▲△▽，带动芯片需求增长从而带动半导体材料增长■●▪◁。半导体材料作为芯片的基石□■☆…○，受 益于人工智能的需求拉动▷=☆●，半导体材料市场规模呈现整体向上的态势○◆◁▼。 半导体材料包括△••…◁△：硅片◇□★•、溅射靶材•▪、CMP 抛光液和抛光垫○☆▼◇★、光刻胶◆□◇▼▽…、高纯化学试剂●▽◇、电子气体▽▪★▷★□、化合 物半导体◇-▼▷•、封装基板=▷○、引线框架△▪△…、陶瓷封装体•…、键合金属线等■●◆■。AI 芯片作为专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块■☆，其制造和构建离不开半导体材料作为 基础◆▼。