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芯片“寒氣”終于傳導至上游,半路殺出的ChatGPT卻“拯救”了GPU

2023-04-28 來源:雷科技
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關鍵詞: 消費電子 芯片 ASML

消費電子市場的寒氣從去年年初開始,最終還是傳到了“永遠缺貨不夠賣”的 ASML 身上。4 月 17 日,接近供應鏈的媒體 DigiTimes 報道稱,臺積電、三星和英特爾瘋搶 EUV 光刻機的熱度已經降溫,其中最大客戶臺積電開始砍掉部分 ASML 的 EUV 光刻機訂單,傳言比例達到了 40%。


這件事可以說是情理之中,意料之外。首先從智能手機、PC 市場全面疲軟開始,需求的萎縮就會不斷向上游供應鏈傳遞,只不過半導體行業(yè)的周期和供應鏈都很長,傳遞的速度相對較慢。ASML 全球高級副總裁、中國區(qū)總裁沈波在去年的一次媒體開放日也說過:相比產業(yè)鏈里其他供應商,半導體設備的一個特點是供貨周期相對偏長。需求往下走的時候,我們差不多是最后一個感受到;需求往上走,我們則是第一個感受。

其次,發(fā)生在 ASML 身上的砍單消息,代表了代工廠也沒有看到行業(yè)復蘇、需求恢復增長的拐點,故而選擇削減關鍵設備訂單這種偏保守的做法,以應對大環(huán)境的不確定性。換言之,全球芯片需求的衰退,大概率還要繼續(xù)一段時間。

但以上的前提還是基于之前的市場現狀,未來一年仍然存在不少潛在的變局。




需求端觸底

在剛剛過去的2023年第一季度,終端需求出現觸底復蘇信號,從智能手機市場來看,據CINNO Research統計,2023年1月,中國大陸市場智能手機銷量約2766萬部,同比下滑10.4%,同比降幅收窄,環(huán)比上升44.6%。射頻前端芯片巨頭Qorvo預計中國安卓手機市場在2022年第四季度達到谷底,向上拐點將出現在2023年第二季度,手機需求將在2023下半年明顯改善。高通預計2023上半年客戶將繼續(xù)減少庫存,市場需求將在2023下半年明顯改善。

PC方面,行業(yè)大廠預計2023年呈現弱復蘇態(tài)勢。AMD表示,2022年第四季度持續(xù)去庫存,渠道庫存已縮減,2023年第一季度繼續(xù)去庫存,AMD的PC業(yè)務營收在2023年第一季度觸底,預計2023下半年PC行業(yè)將復蘇。

在顯示面板市場,Omdia預計2023年第二季度液晶電視面板訂單有望實現同比增長19%的反彈,50英寸及更大尺寸的面板訂單將達到1614億個,同比增長8%,整體市場有望恢復到2020年的峰值水平。今年3月初以來,主流市場的HD畫質TDDI芯片報價已上漲一成,該類芯片供不應求的局面將延續(xù)至4月,到了5月,產能恢復正常后價格會下落,這反映出部分細分市場的芯片供需關系開始從供過于求向供需平衡轉變,這是個積極信號。


供給端:晶圓廠產能利用率有望恢復

如前文所述,進入2023年以來,全球晶圓廠,特別是晶圓代工廠的產能利用率持續(xù)下滑,收入減弱,以聯電為例,該公司預計2023年第一季度產能利用率進一步降至70%左右。

晶圓廠產能利用率下降,迫使部分晶圓產線采取以價換量的策略,從而減小了芯片設計企業(yè)的成本壓力,以改善盈利能力。Sigmaintell預計,2023年,8英寸晶圓和12英寸55nm以上制程晶圓代工價格有望同比下降15%-17%,12英寸40nm及以下制程晶圓代工價格同比有望下降約5%-12%,晶圓代工行業(yè)整體價格同比下降約10%-15%。

總體來看,在晶圓產線降價和未來需求復蘇的驅動下,從2023年第二季度開始,晶圓廠的產能利用率有望逐步修復,據Sigmaintell預測,全球主要晶圓產線的產能利用率在2023下半年有望溫和恢復。不過,考慮到2023年晶圓制造整體供需關系,即使2023年第二季度客戶下單量有所恢復,使得晶圓廠產能利用率上升,制造芯片的價格在2023年依然處于下行周期,因此,芯片設計公司的成本壓力雖然有所改善,在2023全年依然要過苦日子。

可見,相對于前文介紹的芯片需求端,供給端在2023年的日子更難,這主要是因為產業(yè)鏈供需關系傳導需要時間(3-6個月),只要市場需求持續(xù)改善,晶圓廠和芯片設計公司的苦日子將在2023年底或2024年初結束,到那時,整個產業(yè)將重新進入上行周期。




AI 戰(zhàn)爭,開啟軍備競賽

與英特爾不同,ChatGPT 的爆火出乎所有人的意料,如果說去年年末推出第一波熱潮還存在質疑,到今年已經在全球范圍內掀起了一場 AI 戰(zhàn)爭。

從國外的 OpenAI(和微軟)、谷歌、亞馬遜、Facebook、X.AI(馬斯克剛成立)等,到國內的百度、阿里、騰訊、商湯、光年之外(美團聯合創(chuàng)始人王慧文成立)等,都在進入 AI 大模型的戰(zhàn)場。而在主流視野之外,還有更多尚不知名的大模型,比如開源的 BLOOM、復旦的 MOSS、斯坦福的 Alpaca。

不僅如此,大量基于大模型的 AI 應用層出不窮,還有 Office、搜索引擎這些用戶規(guī)模巨大的傳統工具不斷引入生成式 AI,這些都在快速增加算力的消耗,同時自然也需要龐大的算力進行「補充」。

無一例外,它們背后的硬件基座都是大量的高性能 GPU,基本以英偉達 A100、H100 GPU 為主,由臺積電 7nm/4nm 工藝制造。盡管還沒有到一季度財報公布的時間,但外界已經在猜測英偉達能「贏多少」了。與此同時,臺積電來自英偉達的訂單也在不斷增長。

長期來看英偉達可能也難一家獨大,AMD 和英特爾,谷歌以及一票自研 AI 芯片的互聯網公司,還有可以期待一下的國產 GPU 廠商。谷歌在本月早些時候就宣布,旗下第四代 TPU 驅動的 AI 超級計算機勝過了英偉達上一代旗艦 GPU A100 驅動的超級計算機。但不管如何,最終這些芯片需求都要轉換為代工廠的訂單,從而影響到 EUV 光刻機的市場。

換言之,接下來生成式 AI 以及大模型的發(fā)展程度,也將很大程度上影響代工廠對 EUV 光刻機需求的緊迫性。



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