鑒于如今科技創(chuàng)新迅猛，有望促進半導體行業(yè)持續(xù)增長。經(jīng)過2019年的相對疲軟之后，我們預測半導體行業(yè)將在2020年實現(xiàn)復蘇。2018年半導體銷售總額為4810億美元。此后的四年，到2022年，半導體銷售額將保持較慢速但健康的增長，年復合增長率約為4.6%，到2022年底半導體年銷售額將達到5750億美元。

半導體市場7大類中——內(nèi)存、邏輯、微組件、模擬、光電子、傳感器和分立器件——其中內(nèi)存銷售額占比最大。然而，三星在2017年至2018年對半導體部門的巨額資本投入，使得內(nèi)存市場產(chǎn)能過剩，導致內(nèi)存產(chǎn)品（尤其是3D NAND）在2019年銷量額下滑，但該市場將會在2020年開始復蘇。人工智能等行業(yè)的迅速崛起對該領域有重大正面貢獻。大部分需求來源汽車和工業(yè)市場，這兩個領域增長最快。

由于電動汽車和混合動力汽車的普及率不斷提高，再加上自動駕駛汽車市場的巨大潛力，汽車市場將增幅最大。到2022年，其年復合增長率將達到11.9%。與此同時，市場對傳統(tǒng)汽車芯片的需求依舊強勁。由于受到人工智能芯片需求擴大以及安全和醫(yī)療領域的推動，工業(yè)市場的年復合增長率也將達到10.8%。

由于智能手機的更新?lián)Q代、5G技術的引入以及新興市場的增長，通信市場的年復合增長率將達到2.2%。與此同時，到2022年底，消費類電子產(chǎn)品中約有50%的收入來自電視、視頻游戲機、手持設備和數(shù)字機頂盒?？纱┐髟O備的年復合增長率高達21.0%，但僅占通信市場份額的10%左右。

數(shù)據(jù)處理的市場年復合增長率為2.1%，主要來自服務器和存儲設備的銷售。雖然其2019年的銷售額同比將下降2.8%，但我們預計2020年其銷售額將開始回升。盡管個人PC市場到2022年的年復合增長率為-5.2%，但這一降幅將被物聯(lián)網(wǎng)、機器學習以及服務器和數(shù)據(jù)中心等一些人工智能形式的增長所抵消。

表1，按組件類型細分下的半導體增長情況

由表1可以看出，2019年出現(xiàn)負增長，到2020年復蘇。其中內(nèi)存的增長得益于云計算和VR的推動。此外，未來DRAM和NAND閃存芯片的平均售價上漲也會推動整個行業(yè)銷售額增長。一般說來，預期價格下跌將被新的內(nèi)存容量產(chǎn)品所抵消，從而達到設備端的供需平衡。三星在2017年、2018年的大資本投入導致內(nèi)存產(chǎn)能過剩，而價格下滑。結(jié)果在表中也顯而易見。

邏輯方面，通信、數(shù)據(jù)處理和消費電子的需求將很大程度推動這個市場。預期，ASIC和ASSP邏輯芯片將占據(jù)主導地位。微組件受電子設備市場行情影響，目前來看臺式機、筆記本和平板出貨量都處于疲軟期，使得微組件的銷售額在2019年處于停滯狀態(tài)。2020年，其增長得益于汽車行業(yè)的帶動。此外，物聯(lián)網(wǎng)的日益普及也對高性能的電子產(chǎn)品產(chǎn)生需求，同時對高性能處理器產(chǎn)生需求。

在模擬方面，主要增長動力來自通信行業(yè)和汽車行業(yè)。需求用例包括：電源管理、信號轉(zhuǎn)換和特定于汽車的模擬應用。OSD（光電子、傳感器和分立器件）方面的需求來自包括固態(tài)照明、機器視覺、圖像識別、智能電網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和智能便攜式系統(tǒng)中的多傳感器融合等。光電芯片在CMOS圖像傳感器、汽車安全、基于視覺智能及其固態(tài)照明LED中的應用不斷增多，預計將有強勁的增長。此外，我們還預計傳感器市場將得到快速增長。

各應用領域半導體增長情況

由表二可以看出，以汽車和數(shù)據(jù)處理為首的應用市場將持續(xù)擴大。除了汽車市場年復合增長率高達11.9%之外，汽車自動化提高、ADAS、激光雷達、車載娛樂、安全等功能不斷收到關注，因此每輛汽車對半導體的需求更加旺盛。據(jù)IC insights統(tǒng)計，全自動汽車的半導體需求量將是部分自動化系統(tǒng)的5倍。不過，傳統(tǒng)汽車仍然是半導體銷量的催化劑。到2018年，傳統(tǒng)汽車銷量占據(jù)汽車市場總收入的95%。

表2：按應用領域劃分的半導體銷售額成長情況

通信市場80%的需求是由手機驅(qū)動的。雖然目前手機市場高度飽和，但5G的引入、智能手機的高更新率以及一些新興市場的出現(xiàn)，手機需求其實也在增長，年復合增長率保持在2.2%左右。盡管高端手機需求會下降，但基礎款的手機增長會將抵消其萎靡。

消費類電子產(chǎn)品方面，得益于智能電視、4K電視、視頻點撥、對大屏顯示器的偏愛以及曲面OLED的普及度增高，電視設備將促進消費類電子產(chǎn)品增長，從而促進半導體營收增長。游戲相關和機頂盒也會成為強力助推器。因此消費類半導體的年復合增長率將達到2.2%。雖然可穿戴設備市場相對較小，但其擁有6.0%的年復合增長率，是消費類增速最大的應用。此外，數(shù)字播放器芯片的收入年復合增長率為-2.3%，原因是Netflix和Amazon Prime推出了更有吸引力的替代品。更多消費者開始轉(zhuǎn)向手游，導致游戲機市場在2018年也達到了飽和。

數(shù)據(jù)處理方面，到2022年該部分的半導體銷售額年復合增長率為2.1%。市場增長的一部分原因來自存儲設備（年復合增長率為12.3%），得益于終端設備智能功能的開發(fā)，需要更多半導體。該類別大部分增長來源一新興固態(tài)驅(qū)動技術，它客服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的高功耗、高延遲的缺點。如今智能手機和其他聯(lián)網(wǎng)設備銷售強勁，這將加速對存儲卡和存儲設備的需求。

工業(yè)的增長速度僅次于汽車，我們預計到2020年其年復合增長率將達到10.8%

表3：按地區(qū)分半導體銷售額情況

亞太地區(qū)的繼續(xù)成為半導體收入的主要來源，到2022年，該地區(qū)的年復合增長率為4.8%。此地區(qū)依舊以中國為主導，中國是全球最大的芯片買家和進口國。

歐洲、中東和非洲的年復合增長率為3.5%%。歐洲在汽車、交通和工程等領域有許多應用，對半導體需求必不可少。為了確保這些行業(yè)處于領先地位，并促進人工智能的應用，歐盟應當促進和推動半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展——研發(fā)、制造以及歐盟打造良好的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

美洲地區(qū)的半導體銷售額年復合增長率為4.3%，主要得益于NAND閃存芯片市場的預期增長。

二，人工智能促進半導體產(chǎn)業(yè)

人工智能很可能成為半導體行業(yè)下一個十年增長周期的催化劑。盡管在人工智能方面，人們更多關注的是基于軟件而非芯片的算法層面，但人工智能對即時計算、連接和傳感的需求有望在未來十年極大促進對人工智能定制半導體的需求。

我們預計，到2022年，人工智能相關半導體市場的收入將從目前的60億美元增長至300多億美元，年復合增長率近50%。半導體推動推理系統(tǒng)市場的成長可能是碎片化的，每個應用案例——如面部識別、機器人、工業(yè)自動化、自動駕駛和監(jiān)測——都需要定制化方案。相比之下，訓練系統(tǒng)還是以傳統(tǒng)的CPU、GPU和FPGA以及ASIC為主。

分應用領域來看，汽車領域?qū)碛蟹浅４蟮臐摿?。我們預計在2022年它將到來40億到47億美元的收入在ADAS和無人駕駛應用上（見表4）。其中囊括用于自動駕駛和安全輔助的推理系統(tǒng)和用于交通地圖映射的邊緣計算，這兩類促進了用于邊緣計算的GPU、ASIC和用于云計算的CPU和FPGA的發(fā)展。

表4：人工智能驅(qū)動的應用案例

金融服務類，我們預計這部分將帶來40億至45億美元的收入，主要設計金融交易中的身份驗證和智能投資中的用例。與汽車一樣，金融服務往往也同時需要推理和訓練系統(tǒng)。

在工業(yè)領域，所產(chǎn)生的收入大致為15億美元到20億美元之間，主要用于制造業(yè)優(yōu)化和主動故障檢測。因為工業(yè)客戶的部署和更新周期較長，所以實現(xiàn)人工智能需要比其他行業(yè)更長的時間。

三，人工智能芯片戰(zhàn)場

一些主要半導體廠商都在做人工智能芯片，這表明圍繞人工智能的半導體市場呈現(xiàn)高預期。最常見應用則是ADAS、無人機、監(jiān)控和計算機視覺。表6可以看出，從通用的CPU、DSP、GPU、FPGA到定制的ASIC，各廠商在架構(gòu)上差異還很大。

表6：各半導體廠商芯片架構(gòu)和產(chǎn)品差異

此外，IP廠商如ARM、Cadence提供軟CPU和DSP IP內(nèi)核，他們假設未來人工智能處理器將嵌入ASIC，而不是由專門用于人工智能工作的獨立芯片完成。這些公司的模型是允許客戶授權人工智能軟核來開發(fā)針對人工智能應用的芯片。與此同時，財力雄厚的英特爾正在廣泛押注不同構(gòu)架——CPU、FPGA和定制ASIC——來滿足各類要求。此外，英偉達也提供了非常多樣化的芯片方案。

定制化方案

在這波創(chuàng)新浪潮下，一些公司在開發(fā)定制化芯片，來實現(xiàn)人工智能升級。這場架構(gòu)之戰(zhàn)是一場持續(xù)戰(zhàn)，現(xiàn)在斷言誰是贏家還為時尚早。定制芯片總體上表現(xiàn)良好，但它們只局限于一組應用程序和案例，經(jīng)濟性可能會受到挑戰(zhàn)。一些非傳統(tǒng)半導體芯片制造商加入了這場競爭，試水定制芯片（見表7），特別是亞馬遜、谷歌、微軟正在探索定制人工智能芯片來替代GPU和FPGA用在其云產(chǎn)品來提高性能和降低成本。

表7：AI領域的其他玩家

包括蘋果、三星、特斯拉在內(nèi)，也在根據(jù)需求來定制。比如蘋果用在iPhone XR/XS里的A12仿生處理器，可用于人臉I(yè)D和動畫表情符號應用程序的神經(jīng)引擎，以及用于計算攝影和像素處理功能的圖像處理器。

一些公有云提供商會自己開發(fā)定制芯片來優(yōu)化自身產(chǎn)品，這必然會威脅到傳統(tǒng)芯片制造商如英特爾、Nvidia和Xilinx的市場地位。雖然存在不少定制芯片，但我們預計GPU和FPGA將共存于云中，以加速人工智能工作負載。

人工智能創(chuàng)業(yè)前景

人工智能這波誘人前景，正在引發(fā)大量創(chuàng)新。近年來，對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的風險投資也在大幅增加。2017年達到110億美元的新高，用于投資人工智能和機器學習公司。如表8所示，排名前19位的人工智能半導體初創(chuàng)公司，有11家來自美國，其中大多數(shù)在探索為各種人工智能和深度學習工作負載而定制專用處理器架構(gòu)。其中有9家正在建造深度學習處理器，3家在開發(fā)所謂的神經(jīng)形態(tài)處理器，這些處理器試圖模擬人類大腦功能方式。

表8：對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的風險投資正在增加

人工智能的崛起幾乎可以肯定為未來10年半導體行業(yè)的最強大的推動力，正如我們分析所示，現(xiàn)有企業(yè)和初創(chuàng)公司正在努力開發(fā)人工智能硬件產(chǎn)品。但他們能否抓住這個機會的全部價值？能否充分開發(fā)和銷售人工智能芯片所有潛力？來抓住人工智能革命性機遇，我堅信他們能做到，但要做到這一點，必須深思熟慮，重估自己人工智能戰(zhàn)略和商業(yè)模式，來制定自己的技術和產(chǎn)品戰(zhàn)略，并能弄清楚如何在整個人工智能生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮自己的作用。