文：王世权 编辑：田果

2023年10月27日，由中国安防半导体产业联盟、深圳市智慧城市产业协会主办，深圳市安全防范行业协会、深圳市芯片行业协会协办，第七届安防半导体产业创新发展论坛在深圳市会展中心隆重举办，冯明宪博士受邀参加并作“AI 芯片产业发展与投资展望”主题报告。

在报告中，冯明宪博士提出：人类社会发展已经进入算力时代，其显著特征为算力是衡量一个国家或地区综合实力的重要标准，而作为算力基础的AI芯片则是国家或地区最重要战略资源，同样也是未来半导体产业规模增量的主要组成部分。因此，解析AI芯片的关键技术与产业生态，寻找算力时代的战略要冲和财富密码，对提高国家或企业综合竞争力及取得投资成功至关重要。

下面与大家分享冯明宪博士的部分报告观点：

一、AI芯片：中美科技战核心

北京时间10月18号，美国启动新一轮科技制裁。不仅限制英伟达阉割版AI芯片对中国出售，还将壁仞科技和摩尔线程等13家中国AI企业列入“实体清单”。美国商务部部长吉娜·雷蒙多 (Gina Raimondo) 甚至表示，新措施旨在通过堵住去年 10 月发布的法规漏洞，来阻碍中国的发展，并且“至少每年”更新一次。此次被列入清单GPU企业主要包括摩尔线程（Moore Thread）、壁仞（Biren）、光线云（杭州）、超燃半导体（南京）、以及苏州芯延控股。

10月24日晚间，英伟达向美国证券交易委员会（SEC）发布8-K公告称，美国政府通知英伟达此前限制出口的GPU（图形处理器）芯片禁令将变更为10月23日周一起（立即）生效，涉及型号包括英伟达A100、A800、H100、H800、L40S五种GPU显卡。这意味着，美国撤回了对英伟达向中国大陆的芯片出口30天豁免期，新规提前24天生效，而且英伟达至今也未获得BIS出口许可证。同时从即日起，中国无法再获得英伟达在数据中心方面的任何 AI 算力芯片，包括腾讯、字节跳动等买家赶在禁令生效前抢货的机会被彻底堵死。

A800、H800是英伟达向中国市场销售的最先进两款 AI 芯片，包括A100/A800、H100/H800在内的多款产品，是如今数据中心、人工智能领域最主流的产品，是当前大范围用于国内 AI 大模型的重要“入场券”、模型训练的主流芯片产品。

而根据国际数据公司IDC、清华大学全球产业研究院和浪潮信息共同发布《2022-2023全球计算力指数评估报告》数据显示，全球主要国家数字经济占GDP的比重持续提升，预计样本国家整体比重将从2022年的50.2%增长到2026年的54.0%。计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰，预计该趋势在2023—2026年将继续保持。

而在2016年-2022年期间，中国算力规模平均每年增长46%，数字经济增长14.2%，GDP增长8.4%，已经成为美国最大的竞争对手。

另外，英国经济研究机构 Capital Economics（凯投宏观）2023年10月也公布了有潜力从人工智能（AI）技术发展中受益的国家排名。报告显示，排名第一的是美国，其次是新加坡、英国和瑞士，中国在33个国家和地区中排名中等。凯投宏观分析师马克·威廉姆斯表示：“AI将帮助美国经济在国内生产总值（GDP）方面领先中国，AI革命是降低中国经济将超越美国预期的一个因素。”

AI芯片是承载算力与支持数字经济发展的根基，美国如此不遗余力的不断加强对中国用于AI技术的微芯片的出口限制，其根本原因就在于中国算力规模的快速增长已对美国的全球垄断地位构成了巨大的潜在威胁，因此要阻断中国算力的快速发展节奏，限制中国AI芯片产业生态建立，确保其自身的领先优势。

2022年美国人均GDP约为7.63万美元，在当前美国的人工智能芯片产业领先的背景下，美国的人均GDP预计将很快到达10万美元，继续领跑全球。如中国大陆不能有效突破AI芯片发展瓶颈，则与美国的人均GDP差距恐将进一步扩大。

二、新时代半导体发展驱动力

自上世纪六十七年代半导体产业化以来，终端系统产品应用一直都是半导体发展的主要驱动力，随着科技进步，驱动力也从早期的军工过渡到消费电子、电脑、手机通讯，直至现在演变为AI、无人系统（ADR）。如果将终端的系统产品进行统筹分类，则可以将过去60年半导体产业发展史大致分为两个阶段，2010年前为3C（即计算机类（computer）、通信类（communication）、消费类（consumer））时代，2010年后为AI时代（以自动驾驶汽车（Autonomous car）、无人机（Drone）、机器人（Robot）为代表），同时转折点2010年也是全球半导体市场规模首次突破了3000亿美元的重要节点。

全球半导体市场规模走势

在3C时代，计算机类、通信类、消费类电子产品的快速迭代创新，推动了半导体科技进步，全球半导体市场销售金额也从1975年约30亿美元成长为2010年的约3000亿美元，年均复合增速达到11.52%。2010年后，随着信息技术的进一步发展，人工智能AI 及相关技术（如大数据、云计算等）在半导体科技的推动下取得了跨越式的突破，智能化应用产品（包括智能手机、电动车、无人机等）逐渐进入市场并不断扩大规模，成为了驱动全球半导体市场规模增长的主要力量。

根据亚太芯谷科技研究院研究团队分析预测，2032年全球半导体市场规模有望达到1.5万亿美元规模，其中传统的3C产品半导体市场规模为7000亿美元，AI产品半导体市场规模为8000亿美元。则2010-2032年3C产品半导体市场规模的年复合增长率为3.92%，AI产品半导体市场规模的年复合增长率为35.5%，同时AI产品半导体市场规模增量占据了2022-2032十年9000亿美元增量的89%。

自半导体产业化至上世纪九十年代期间，全球半导体产业市场规模从无到有，发展到1000亿美元，在造就了英特尔、TI、东芝、索尼等科技巨头的同时，也使得美国、日本的综合国力快速发展，尤其是推动了日本进入发达国家行列；而在在上世纪九十年代到2010年间，全球半导体产业市场规模从1000亿美元增长至3000亿美元，韩国、台湾迅速崛起，三星、海力士、台积电、联电、联发科等企业走向了世界舞台；在2010年到2022年间，全球半导体产业规模则增长至近6000亿美元，在苹果、英伟达成为世界巨头的同时，台积电也确定了其半导体产业链中无可替代的关键地位，美国则完成了人均GDP从4.6万美元到7.6万美元的增长，中国台湾在2022年人均GDP达到了3.29万美元。

1985-2021 全球半导体企业前十名变化情况

可以预见，如全球半导体产业市场规模在2032年达到1.5万亿美元，其9000亿美元的增量将重新划分全球政治经济格局，同样这巨大的市场规模增长也蕴藏着巨大的发展与投资机遇。

亚太芯谷科技研究院团队从HOW、WHAT、WHO、WHERE四个角度对主要增量AI芯片产业进行了解析：

HOW：8000亿美元的AI芯片产业规模增量主要来自于大数据基地、大规模学习系统、自驾车、机器人、AI手机/电脑等终端需求拉动；

WHAT：主要的AI半导体产品包括GPU、HBM、硅光子、CoWoS等

WHO:

第一梯队产品公司：英伟达、AMD、英特尔、特斯拉、三星、SK海力士、美光

第二梯队产品公司：OPENAI、META

新锐产品公司：华为、寒武纪、地平线、沐曦、景嘉微

制造公司：台积电、三星、英特尔、联电、力积电

封测公司：台积电、日月光、英特尔

资本公司：巴克莱、VANGUARD、UK、花旗

WHERE:

美国：产品/资本，

中国大陆：应用、市场，

中国台湾/日本/韩国：制造

由上述分析，基于过去数十年的半导体及信息技术产业积累，AI半导体产业规模增量的最有力争夺者包括美国、中国大陆、中国台湾及日本、韩国，欧洲及东南亚地区呈追赶态势。

三、AI芯片介绍及关键技术

1、AI芯片介绍

AI芯片有广义和狭义之分，其中广义的AI芯片是指专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，即面向人工智能领域的芯片均被称为AI芯片。狭义的AI芯片则是指针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。本文采用广义的AI芯片定义，即包括CPU、GPU、ASIC、FPGA、类脑芯片等。

其生态体系上游主要有EDA/IP、设计、制造/封测，下游可分为云端/边缘端与终端应用场景，其中云端/边缘端包括数据/存储/伺服器/、智能物联网AIoT，终端应用场景包括自驾车、机器人、智能电脑/手机等，并最终支撑起数字经济的发展。

当前，GPU是AI芯片中的主流产品。根据亚太芯谷科技研究院分析预测，2023年，全球GPU市场规模为700亿美元，随着人工智能科技的发展，全球GPU市场需求不断增长，预计2027年全球GPU市场规模将达到 4000亿美元，2023-2027年复合增长率54%，2032年达到5500亿美元，2023-2032年复合增长率为25.7%。

2023-2027 全球GPU市场规模预估（单位：亿美元）

随着技术的成熟以及数智化转型升级与内在需求增加，中国大陆的人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长，预计2025年将达到约4000亿元，相应的AI芯片需求也持续上涨，预计市场规模将于2025年达到1740亿元。

2、AI关键技术介绍

2022年末千亿大模型ChatGPT拉开了人工智能快速创新发展的序幕，谷歌、META、百度、阿里等众多系统厂商纷纷跟进，不断突破大模型参数规模的极限，未来更可能会迎来几倍、几十倍、上百倍的增长。这样的增长带来的好处是大模型的容量、智能等各方面将会超过人的大脑。但与此同时，大模型时代也对算力提升提出了挑战跟需求。

而当前算力的性能提升主要受处理器性能及数据传输制约，因此，下文将重点介绍围绕处理器性能与数据传输速度的关键技术：先进制程、先进封测、HBM、硅光子技术，以及不断进化的GPU产品。

（1）先进制程

在过去的几十年中，半导体的工艺进展一直遵循着摩尔定律，即集成电路上可以容纳的晶体管数目每隔18-24个月就会增加一倍，从而每代工艺与上一代相比，在面积不变的情况下，晶体管的数量翻一番，相应的芯片性能也将提升一倍。晶体管的持续缩微，为GPU等人工智能硬件提供强大的数据处理能力，从而实现了更具变革性的人工智能应用。但是，从性能、功耗、价格来说，根据IBS数据，14nm的性能与功耗比最高，28nm是性价比的拐点，也就是在追求更高速度、更低能耗和更低成本中，如果以成本作为主要指标，那么就意味着28nm以下的不再享受摩尔定律带来的成本降低的福利，更先进的芯片就必须花更多的钱。

然而，即使产品成本性价比不再提升，先进晶圆厂商仍在追求先进工艺并积极扩大先进工艺产能，皆因以人工智能为主力的新需求渐渐推动半导体市场渐渐复苏，对于先进制程产能的需求非常旺盛。在今年，仅苹果一家公司就吃下了台积电90%的3nm芯片产能，这些产能将为最新的iPhone 15 Pro系列机型提供A17仿生芯片，以及生产未来用于Mac的M3芯片。另外，还有英伟达、AMD等其他AI芯片产品公司在争夺先进制程产能。 

主流AI芯片的制程情况

目前全球有能力竞争先进制程的厂商仅剩三家，台积电、三星、英特尔。其中台积电是先进制程领域的领跑者，其良率和性能都能领先一步达到较高的水准，同时台积电还拥有全球领先的先进封装技术，因此凭借这样领先的综合地位领跑整个先进制程市场，大客户纷纷在台积电下单导致产能无法满足需求。

三星是先进工艺领域的有力竞争者，随着其技术成熟度与台积电逐渐接近以及台积电产能紧张，未来预计也会获得先进制程领域的大量订单。

而英特尔则是先进工艺领域的新进竞争者。英特尔在最近才真正进入先进制程的竞争有两重原因：第一是因为英特尔之前在10nm工艺节点的开发中拖延了太久，导致其技术在过去几年中大大落后于台积电和三星；但是随着Pat Gelsinger成为英特尔 CEO位置后进行大刀阔斧的改革，目前英特尔在先进工艺技术领域与台积电和三星的差距已经在快速缩小，预计在未来两年内有机会能真正和台积电/三星同步推出最新工艺制程。第二个原因是英特尔正式决定大规模投入晶圆代工领域，从而与台积电和三星真正开始直接竞争。

（未完待续）