3月份以來，芯片板塊受AI帶動，走出了一波大漲行情。AI芯片領漲股寒武紀年內上漲近300%，存儲芯片領漲股佰維存儲年內大漲超400%。

而芯片板塊在沉寂了許久之后，2023年以來，板塊逐步走出底部，截至4月10日，國產芯片板塊指數年內已經上漲約27%，遠遠強于A股主要市場指數。

芯片半導體板塊成交額再次站上2000億關口，諾安基金的蔡嵩松管理的多只基金因為重倉芯片板塊，排名再次位居前列，投資者紛紛表示“蔡皇”回來了，這些都讓芯片板塊再次被投資者廣泛關注。

數據來源：東方財富

不少分析師認為，芯片行業有望在今年迎來周期的底部反轉。今年以來，芯片板塊的走強就是有這個預期邏輯在。

筆者認為，近期人工智能的火熱，讓芯片走出了加速行情，也只是給芯片板塊“錦上添花”而已。本質上，今年是科技大年，芯片作為科技的底層基礎設施，自然也是受益品種。

今天，筆者就為大家梳理下國產芯片產業鏈，以及受AI人工智能帶動，有望受益的AI芯片和存儲芯片公司。

芯片行業市場規模已達4萬億

一般來說，芯片、集成電路、半導體基本上都是混用的稱謂，各類行情軟件或者媒體也沒有嚴格區分。半導體按產品類型劃分4大類：集成電路、分立器件、光電子器件、傳感器。除以上分類外，半導體產品還有多種分類維度，例如按照下游需求場景可分為：民用級（消費級）、汽車級（車規級）、工業級、軍工級和航天級等。

資料來源：德邦研究所繪制

全球半導體產業從上世紀四五十年代在美國起源后開始蓬勃發展，在成長過程中歷經了從美國到日本，從日本到韓國和中國臺灣，以及再到中國大陸的三次產業區域轉移。

同時，全球半導體市場下游歷經多輪增長周期，從1976年的約29億美元成長202倍到2022年的5832億美元，市場規模達到4萬億元人民幣。下游已經滲入到消費電子、計算機、通信、汽車、工業等多個應用領域，成為信息科技產業和數字經濟的基石。

芯片行業的周期性變強

全球半導體產業經過幾十年的發展，已經從快速增長的成長行業轉變為漸進式增長的成熟行業，成長性逐漸變弱，周期性不斷增強。全球半導體產業格局集中度不斷提升，頭部企業成長速度放緩但盈利能力變強。

資料來源：德邦研究所繪制

全球芯片產業鏈格局，中國僅在芯片封測環節占優

全球半導體產業鏈包括設計、制造、封測三大核心環節，和基礎技術研發、半導體設備、半導體材料三大支撐環節，以及多種下游應用領域。在價值量分布上，呈現出“設計＞晶圓制造＞設備＞封測＞材料”的特征。

資料來源：德邦研究所繪制

從供給端來看，主要與各區域生產要素優勢類型有關，美國在全球半導體市場供應端占據接近一半份額。（1）設計、設備等研發密集型環節，主要由美國、歐洲等區域主導；（2）材料和晶圓制造等資本開支密集型環節，主要由歐美以外地區主導；（3）封裝測試等資本開支和勞動力密集型環節，主要由中國大陸主導。

芯片國產替代空間上萬億元

中國大陸半導體產業起步較晚，目前在全球市場份額第一且仍保持上升趨勢。中國大陸在供給端較為薄弱，IC產值雖然快速增長，但自給率水平仍然不高。

根據SIA數據，2021年中國大陸以1877億美元銷售額的占據全球35%市場份額，是全球半導體產品最大消費地區。但中國大陸生產的IC產品僅占中國市場需求的16.7%，在全球市場的份額僅為6.1%，國產替代空間上萬億元。

此外，從進出口的角度看，中國大陸半導體產品貿易逆差仍在擴大，進口高端芯片、出口低端芯片現象仍然顯著，半導體產品在整體進口金額占比也屢創新高。

中國半導體產業由于國產替代的需求，仍將保持快速成長。巨大市場空間有望推動全產業鏈企業高質量發展。

筆者根據芯片產業鏈的環節，梳理出了市值（2023年4月7日）在百億元以上的芯片產業鏈個股名單，供大家參考。其中，芯片設計環節個股最多，故單獨列示。

AI芯片復合增速達到48.4%

而站在當前AI的風口，AI芯片和存儲芯片這兩個細分領域則相對其他芯片有更強的驅動邏輯。

ChatGPT為代表的人工智能行業高速發展，離不開底層硬件設施。算力、模型、數據一直是AI發展的三大要素，而AI芯片所代表的算力則是人工智能的底層基石。

AI芯片主要分為CPU、GPU、FPGA和ASIC四類，CPU是AI計算的基礎，GPU、FPGA、ASIC作為加速芯片協助CPU進行大規模計算。而GPU用量最大，據IDC數據，預計到2025年GPU仍將占據AI芯片8成市場份額。

由于英偉達GPU產品線豐富、產品性能頂尖、開發生態成熟，目前全球AI算力芯片市場由英偉達的GPU壟斷，根據中國信通院的數據，2021年Q4英偉達占據了全球95.7%的GPU算力芯片市場份額。

2023財年，英偉達數據中心營收達到150億美元，同比增長41%，FY2017-FY2023復合增速達63%，表明全球AI芯片市場規模保持高速增長。

1）GPU：支撐強大算力需求。由于具備并行計算能力，可兼容訓練和推理，目前GPU被廣泛應用于加速芯片。

2）CPU：可用于推理/預測。AI服務器利用CPU與加速芯片的組合可以滿足高吞吐量互聯的需求。

3）FPGA：可通過深度學習+分布集群數據傳輸賦能大模型。FPGA具備靈活性高、開發周期短、低延時、并行計算等優勢。

4）ASIC：極致性能和功耗表現。ASIC芯片通常針對AI應用專門設計了特定架構，在功耗、可靠性和集成度上具有優勢。

IDC預測未來18個月全球人工智能服務器GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會上升，2025年人工智能芯片市場規模將由2020年的101億美元提升至726億美元，復合增速達到48.4%。

存儲芯片有望受3大邏輯驅動

AI芯片是受益于服務器“算力”需求提升，而存儲芯片則受益于服務器“存力”。浙商證券研究認為，存儲芯片或存在3大邏輯驅動。

一是，海外廠商占據絕對份額，國內存儲安全重要性凸顯。2023年3月31日，我國發起對美光在華銷售產品的網絡安全審查，體現出存儲產業安全的重要性。

二是，得益于人工智能、物聯網、云計算等新興技術的快速發展，中國數據正在迎來爆發式增長，驅動存儲設備在數據中心采購占比進一步提升。據IDC預測，預計到2025年，中國數據圈將增長至48.6ZB，占全球數據圈的27.8%，成為全球最大的數據圈。

AI技術革命推動高算力服務器等基礎設施需求提升，AI服務器所需的DRAM/NAND存儲芯片分別是常規服務器的8/3倍。

三是，存儲周期拐點已至，庫存改善、價格壓力緩解。美光23Q1存貨環比小幅回落，集邦咨詢預測23Q2DRAM價格跌幅收窄至10%-15%（23Q1為20%），庫存情況改善、價格壓力緩解，存儲行業周期迎來拐點。

萬聯證券也認為，隨著海外大廠陸續宣布減產以及縮減資本支出，存儲芯片供給端過?，F象將進一步改善，產業有望加速去庫存，存儲領域的價格有望止跌企穩；伴隨下半年宏觀經濟復蘇、需求逐步回暖，存儲芯片供需格局和庫存水平有望逐步改善。

廖茂林、董承非等私募大佬也“力挺”半導體

百億私募正圓投資的明星人物廖茂林在4月初的路演當中提到，未來的投資方向主要是高質量發展帶來的兩個底層需求，一個是綠色能源，一個是科技效率。其中，效率提升的話離不開半導體技術的突破，包括當下最熱的AI也要基于半導體才能有好的發展。

另一百億私募大佬董承非，在今年2月份的路演當中，也透露自己看好芯片半導體。董承非認為，2011年之前是周期的時代，2011年之后是消費的時代，但未來10年，最牛的資產是科技。他坦言，自己目前重倉半導體板塊。

在董承非看來，投資科技一方面是時代的需要，第二方面政策也在鼓勵，第三個也是“我們作為投資者的一個時代的使命”。在目前的國際形勢下，科技自強必須要發展起來。