2023年中国人工智能芯片行业产业链现状分析 相关企业主要集中在北上广地区【组图】
转自:前瞻产业研究院
行业主要上市公司:目前国内人工智能芯片产业的上市公司主要有寒武纪(688256)、四维图新(002405)、北京君正(300223)、芯原股份(688521)等。
人工智能芯片产业产业链长,技术壁垒高
人工智能芯片产业链主要分为上游的材料与设备,中游的产品制造,下游的应用市场;上游的材料与设备主要指半导体材料和半导体设备,半导体材料包括单晶硅、单晶锗、砷化镓、晶体管等材料,半导体设备包括光刻机、等离子刻蚀机等设备;中游的产品制造包括芯片设计和芯片制造,芯片设计的流程主要是通过EDA进行系统设计、RTL设计、物理设计等过程,芯片制造包括晶圆加工、晶圆测试、晶片切割、芯片封装等过程;下游的应用市场主要有云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等。
目前,随着人工智能及芯片技术的不断成熟,云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的产业升级速度不断加快,中国AI芯片产业正处于高速发展时期。上游代表性企业有神工股份、中晶科技、立昂微、北方华创等,中游代表性企业有寒武纪、地平线、华为海思等,下游代表性企业有阿里巴巴、百度、中国移动、中国联通等。
人工智能芯片行业产业链布局主要集中在北上广地区
从我国人工智能芯片产业链企业区域分布来看,人工智能芯片产业产业链企业主要分布在北京、上海、广东等地,其次是江苏、浙江、四川,新疆、西藏等省份虽然有企业分布,但是数量极少。从代表性企业分布情况来看,北京、上海、广东等地代表性企业较多;其中,北京拥有较多代表性企业,如寒武纪、百度、比特大陆、中星微电子等。
芯片研发资金需求极大,成本占比最高
从人工智能芯片生产的整个流程来看,一颗芯片的成本主要包括原材料成本、人力研发、掩膜、封装、测试;同时,芯片的制造设计到晶圆厂投资、晶圆制造、IC设计、算法设计、代码开发、测试验证、数据处理、芯片封装。其中,芯片设计的研发投入需要巨大的资金投入,根据微电子研究中心IMEC披露的数据,设计一颗28纳米工艺芯片需要约5000万美元,14nm工艺需要1亿美元,10nm工艺需要1.8亿美元,7nm工艺需要近3亿美元,5nm工艺大约需要5.5亿美元,3nm为6亿美元,2nm将近8亿美元。
人工智能芯片研发成本不断增加导致价格上涨
随着人工智能的不断发展,各行各业对于人工智能技术的需求逐步加大,芯片作为现代科技的核心,既是中国发展的必要条件,也是参与国际竞争的重要法宝。近年来,随着国际竞争的不断加剧,以及全球疫情波及各行各业,芯片的价格也水涨船高。从产业链出发,芯片价格上涨主要由于研发成本不断增加,7nm芯片的制程技术受限,卓越的芯片设计方案难以落地实施,高端芯片供应短缺,导致全球芯片价格水平上涨;同时,受疫情影响,各国实施相应的防疫政策,各地工厂不同程度停工停产,导致宏观经济下行,单晶硅的生产进程放缓,供应不足;作为人工智能芯片的重要原材料,单晶硅的供应紧缺导致芯片市场价格上涨;综合多重因素的作用,中国人工智能芯片市场供不应求,导致人工智能芯片价格持续上涨。
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