來源：半導體行業(yè)觀察

編輯：感知芯視界

如今在全球市場中，我們正在見證一場前所未有的范式轉(zhuǎn)變。在 OpenAI的ChatGPT引起消費者和投資者的關注后，各行業(yè)的企業(yè)都在競相整合人工智能功能。美股市值超1萬億的巨頭中，蘋果以3.08兆美元的市值位列榜首，緊隨其后的是微軟（2.51兆美元）、Google母公司Alphabet（1.67兆美元）、亞馬遜（1.35兆美元）和英偉達（1.15兆美元），除蘋果依靠iPhone等消費類設備，其他四家科技巨擘都在全力推動與AI領域的融合。

例如，微軟近期宣布其企業(yè)AI軟件工具將開始向企業(yè)用戶收取月服務費，這無疑敲響了大企業(yè)成功將AI商業(yè)機會與客戶端“變現(xiàn)”的先鋒號角。另外，Alphabet也正在整合多項產(chǎn)品以引入生成式AI，從而助力擴大潛在市場。隨著這些科技巨頭投入大額的資本支出，AI正在攪動一池春水。

AI這場東風，也使得芯片供應鏈中的企業(yè)獲益匪淺，首先是，英偉達憑GPU獨攬整個生成式AI芯片市場，SK海力士和三星等因HBM而受惠，負責封裝和代工的臺積電也是供不應求，產(chǎn)能直線告急，日月光/SPIL等封測廠得以從臺積電手中分得封裝外包訂單。還有眾多AI芯片玩家在虎視眈眈，就連IBM也在推其潛心研究了5年的AIU芯片。生成式人工智能的“淘金熱”，正在率先讓一部分“賣鏟人”富起來。

你以為AI的紅利都被他們吃掉了嗎？其實不然，除了這些直觀的紅利者之外，許多設備制造商、EDA/IP供應商也意外地成為了間接的受益者。如果說AI芯片廠商是賣鏟人，那么他們則可以稱得上是“造鏟者”，他們也在享受著這場變革帶來的機遇。

設備廠商意外受益

諸如生成式AI領域所需的芯片大都采用先進制程，而ASML作為生產(chǎn)先進制程晶圓的設備EUV***的唯一提供商，肯定是贏家之一。2023年第二季度，ASML實現(xiàn)了凈銷售額69億歐元，毛利率為51.3%，凈利潤達19億歐元。今年第二季度的新增訂單金額為45億歐元，其中16億歐元為EUV***訂單。而更讓人驚訝的是，ASML還有380億歐元未交付的訂單。ASML預計2023年銷售額將增長30%。

“與傳統(tǒng)服務器相比，先進的人工智能服務器具有明顯更高的前沿邏輯、內(nèi)存和存儲需求，人工智能服務器和數(shù)據(jù)中心的滲透率每增加1%，預計將帶動10億至15億美元的額外（芯片設備）投資。目前人工智能正處于初級階段，對工廠和公司設備的更多投資在未來幾年至關重要?！盠am Research首席執(zhí)行官Tim Archer表示。

截至2023年6月25日的季度，Lam Research 收入32.1億美元，凈收入為8.03億美元，盈利水平超出了預期范圍。從地區(qū)銷售情況來看，中國大陸仍然是Lam Research 的最大營收來源地區(qū)，占比26%，韓國占24%，臺灣地區(qū)占20%，日本占據(jù)10%，美國和歐洲均占8%，東南亞地區(qū)占據(jù)4%。

Archer表示，2023年剩余時間里，他預計芯片制造設備的市場總額約為700億美元。中國國內(nèi)購買設備和高速存儲工具的需求可能會推動該行業(yè)的發(fā)展。自2022年10月起美國實行出口管制限制后，中國公司已將采購轉(zhuǎn)向用于舊邏輯和存儲芯片的設備。

測試設備廠商也是受益的一方，很多AI芯片都需要采用2.5D堆疊、3D堆疊以及Chiplet技術，為了幫助制造商保證性能和質(zhì)量，這從結(jié)構上增加了對芯片測試設備的需求，這些芯片測試需要越來越復雜的測試設備來查明制造錯誤發(fā)生的位置。東洋證券分析師Hideki Yasuda表示：“服務器芯片將變得更大、更復雜，需要更多時間進行測試。沒有什么神奇的方法可以縮短測試時間。芯片制造商唯一的解決方案是購買更多工具來同時測試更多芯片。高性能GPU芯片測試設備的全球收入可能會在幾年內(nèi)超過智能手機芯片測試設備?！?/p>

得益于人工智能技術對半導體需求的增長，2023年第二季度。美國的芯片測試設備巨頭泰瑞達（Teradyne）的收入為6.84億美元，其中半導體測試業(yè)務為4.75億美元，系統(tǒng)測試業(yè)務為9400萬美元，無線測試業(yè)務為4400萬美元，機器人業(yè)務為7200萬美元。

Teradyne首席執(zhí)行官Greg Smith表示：“我們的收入達到了預期范圍的高端，半導體測試出貨量增加超過了季度內(nèi)機器人需求的疲軟，利潤超過計劃，主要得益于較高的毛利率。在進入第三季度時，數(shù)據(jù)中心應用的DRR5和HBM內(nèi)存設備測試需求仍然強勁，汽車應用的SOC測試需求也在逐漸增強。在機器人領域，由于客戶應對全球產(chǎn)業(yè)活動放緩和宏觀經(jīng)濟壓力，我們預計訂單率將下降?！?/p>

另一家日本的測試設備大廠Advantest聯(lián)席首席戰(zhàn)略官Mihashi日前在接受采訪時表示：“我們是行業(yè)的主導者，因此當ChatGPT等擴展高性能計算的用途時，我們會受益?！彼麄冞€認為人工智能需求有助于芯片測試設備的復蘇。

半導體后端設備廠商也享受到了很大的紅利，生成式AI背后芯片供不應求，迫使臺積電一再加大CoWos產(chǎn)能，甚至斥資900億元在臺灣新建了一個CoWos先進封測廠。因此，設備廠商被拉動起來。為了滿足日益增長的 CoWoS 封裝需求，臺積電正在與全球多家供應商合作，包括美國的 Rudolph Technologies、日本的 Disco 和德國的 SUSS MicroTec，以及臺灣專家 Grand Process Technology (GPTC) 和 Scientech。據(jù) DigiTimes 報道，這些供應商被要求在 2024 年中期之前提供近 30 套工具。

EDA/IP廠商享“兩重利”

以往來看，在行業(yè)處于下行周期階段的時候，EDA和IP市場通常會在整體市場放緩之前下跌，但要比市場恢復得更快。但這次的下行周期卻沒有發(fā)生這種情況。EDA廠商在整個疫情期間及恢復后都表現(xiàn)出了強勁的實力。

具體來看下EDA廠商的財報情況，新思科技在截至2023年4月30日止的2023會計年度第二財季財報營收為13.95億美元，上年同期為12.79億美元，同比增長9.07%，凈利潤為2.73億美元。對于第三財季的業(yè)績，新思科技預估營收將介于14.65-14.95億美元，大致優(yōu)于市場預期。同時，新思科技上調(diào)了2023財年全年業(yè)績指引，預計營收為57.90-58.30億美元。

Cadence在2023年第二季度取得了出色的業(yè)績，在截止6月30日的第二季度財報中，Cadence實現(xiàn)營收為9.77億美元，而2022年同期收入為8.58億美元，凈利潤為 2.21 億美元。Cadence總裁兼首席執(zhí)行官Anirudh Devgan表示：“憑借其無與倫比的前景，生成式人工智能開始在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生重大影響。過去幾年我們對人工智能的專注，加上我們的計算軟件專業(yè)知識和人工智能核心的寶貴數(shù)據(jù)，使我們處于獨特的地位，能夠發(fā)揮這一變革性技術的巨大潛力?！盋adence也已經(jīng)將全年營收預期上調(diào)至略高于華爾街預期，Cadence 預計全年營收在 40.5億美元至40.9億美元之間，比去年同比增長14%。

而說到生成式AI發(fā)展對EDA廠商的影響，不同于只賣設備和芯片的供應商，EDA廠商至少有兩種方式從生成式AI中受益：一方面是提供用于AI芯片設計的EDA工具；另一方面，還可以利用生成式AI，將其添加到其自己的軟件中，來進一步幫助完成芯片設計。

隨著越來越多的系統(tǒng)廠商如谷歌、Meta、阿里巴巴等自研自己的AI芯片，他們成為EDA購買的大軍之一。SEMI 電子設計市場數(shù)據(jù)報告執(zhí)行發(fā)起人 Walden C. Rhines 表示：“電子設計自動化 (EDA) 行業(yè)在 2023 年第一季度繼續(xù)實現(xiàn)兩位數(shù)增長，所有產(chǎn)品類別和地理區(qū)域均出現(xiàn)增長。這些產(chǎn)品類別包括計算機輔助工程、IC物理設計和驗證、印刷電路板和多芯片模塊以及服務均呈兩位數(shù)增長?！?/p>

AI應用于EDA軟件中已經(jīng)不是新鮮事，EDA三巨頭新思科技、Cadence、西門子目前均已經(jīng)推出各自的AI工具?，F(xiàn)有的AI工具已經(jīng)在當下為芯片制造商提供了生產(chǎn)力和速度方面的大幅改進，逐漸顯現(xiàn)出優(yōu)勢。因此，生成式AI的發(fā)展，對EDA廠商而言，長遠來看，將更是錦上添花的事情。

2023年4月，西門子與微軟官宣，兩家正在合作將生成式AI 用于工業(yè)產(chǎn)品的設計、工程、制造和運營全生命周期中以提升創(chuàng)新和效率。雙方將西門子的產(chǎn)品生命周期管理軟件Teamcenter與微軟的協(xié)同平臺Teams、Azure OpenAI服務中的語言模型，以及其它Azure AI功能進行集成。

Synopsys的工程師們正在探索像ChatGPT使用的尖端大型語言模型（LLM）如何幫助簡化內(nèi)部流程和增強現(xiàn)有解決方案。

Cadence企業(yè)營銷副總裁 KT Moore在一次研討會上表示，生成式AI可以幫助構建學習數(shù)據(jù)集。反過來，這些數(shù)據(jù)集可用于創(chuàng)建其他未來的設計。

不過，雖然生成式AI在語言和圖像方面確實有著出色的結(jié)果，但其發(fā)展還處于初級階段，完全用來設計芯片還會存在缺陷。實際的芯片設計需要精準度足夠高（9個9），再微小的一個錯誤也可能會在效率、產(chǎn)量、上市時間等方面產(chǎn)生巨大的后果。

結(jié)語

個人電腦和智能手機銷售的衰退給行業(yè)帶來了巨大的壓力。然而，人工智能的崛起，尤其是由ChatGPT和Stable Diffusion等生成式AI工具推動的強勁勢頭，一定程度上改變了這一局面。它們不僅緩解了疫情后的銷售衰退對整個半導體行業(yè)的震蕩，也為全行業(yè)開創(chuàng)了新的商機與可能性。展望未來，有一點是明確的：AI不僅僅是科技產(chǎn)業(yè)的一部分，它正在成為科技產(chǎn)業(yè)的主導。

Omdia高級咨詢總監(jiān)Akira Minamikawa在一場半導體市場趨勢研討會中指出：“生成式AI在三年內(nèi)已經(jīng)發(fā)展到占數(shù)據(jù)中心應用的20%左右，并且在處理能力方面將增加約10倍。為了滿足這一需求，數(shù)據(jù)我們將需要將中心數(shù)量擴大到目前的1.7倍，因此未來將進行大規(guī)模投資?！?/p>

通過ChatGPT等這種生成式AI市場所獲得的，不是短時間偶然的意外之財，更將是未來很長一段時間半導體領域重要的營收來源。

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審核編輯 黃宇