中國芯片現(xiàn)狀洞察（2021）
根據(jù)WSTS和IC Insights兩家機構的統(tǒng)計數(shù)據(jù)綜合整理，我國在過去三年中對MPU和邏輯電路的份額持續(xù)增加，DRAM芯片呈下降趨勢，模擬電路、Nand Flash和MCU的份額呈現(xiàn)波動穩(wěn)定。
綜合來看，Nand Flash和DRAM是兩種主流的存儲芯片，與需求量較小 的NOR Flash一起在國內芯片份額的占有率基本不低于30%，說明我國 目前對存儲芯片的需求最大。隨著云計算、AI等行業(yè)的發(fā)展，ASIC、 FPGA和CPU、GPU等邏輯電路的應用越來越廣泛，加上傳統(tǒng)邏輯門元件在電路中穩(wěn)固的需求，使得邏輯電路份額已經占據(jù)市場總量的1/4以上。模擬電路包括通信、電源管理、顯示等多種模塊，是物聯(lián)網、通信行業(yè)的必備元件，其份額隨著應用場景的豐富和通信設備的更新持續(xù)攀升。
國內邏輯芯片發(fā)展速度較為緩慢，除了在移動端CPU領域有一定的突破之外，其他領域的發(fā)展都與世界頂尖公司存在差距。同時，我國的研發(fā)大都局限在應用端，涉及底層架構、顛覆性創(chuàng)新的成果較少。
CPU的中文名稱是中央處理器，是負責信息處理、程序運行的執(zhí)行元件。按照架構和性能的不同被廣泛應用在個人計算機、移動電子設備、游戲機、路由器、激光打印機等設備上。目前，部分機構將CPU、GPU 等擁有信息處理功能的邏輯芯片歸入微處理器類，在本報告中，我們遵從第 一章的分類標準，將其歸為邏輯芯片。
CPU指令集是CPU中計算和控制計算機系統(tǒng)所有指令的集合。目前CPU可以分為復雜指令集（CISC） 、簡單指令集（RISC）兩大類。復雜指令 集主要為X86架構，簡單指令集又可以細分為ARM、MIPS、RISC-V、 Power PC、Alpha架構，其中生態(tài)較為完善的是ARM架構，基本占據(jù)簡 單指令集九成的市場。我國廠商在架構底層指令集和IP的設計上較為落 后，因此多采用IP授權或指令集授權的方式開發(fā)CPU產品。近年來，基于ARM架構和RISC-V開源架構設計的CPU越來越多，生態(tài)逐漸豐富，也為國內企業(yè)提供了許多機會。
GPU芯片最初的應用是處理圖形數(shù)據(jù)，與CPU相比，其并行處理的能力更加強大。在個人計算機中，CPU、GPU和主板往往是決定機器性能的重要元件。據(jù)Jon Peddie Research數(shù)據(jù)，在過去不久的2020年第四季度，個人計算機GPU市場占有率呈現(xiàn)Intel一騎絕塵的現(xiàn)象，份額由上一季度的62%提升到69%，AMD、Nvidia瓜分剩下的市場，份額分別為17%和15%。這一領域，國內還沒有企業(yè)能夠切分這塊規(guī)?？捎^的蛋糕。
在時下熱門的人工智能行業(yè)，以Nvidia等公司推出的通用GPU為核心搭 建深度學習訓練平臺是業(yè)內主流，由于GPU是一款通用芯片，同時被個 人消費者和企業(yè)消費者以多種目的采買，2020年至今，市場上Nvidia推 出的幾款高端GPU芯片出現(xiàn)了長達數(shù)月的缺貨和價格暴漲現(xiàn)象。世界上頭部三家GPU設計公司Nvidia、AMD和Intel長期占領AI商用計算和民用市場的絕大部分份額，還有多家公司提供GPU IP；相比之下，截至2021年3月，國內GPU相關領域的企業(yè)或機構僅有18家，其中上市公司3家， 且部分公司至今未有產品面市。
從區(qū)域分布來看，內地GPU企業(yè)近半數(shù)分布在上海，而上海的GPU設計企業(yè)基本都位于張江高科技園區(qū)；3家上市公司分別為景嘉微、航錦科技和中船重工，其中兩家的GPU設計業(yè)務在長沙，中船重工709所位于武 漢、716所位于連云港?？傮w上，GPU設計企業(yè)的分布集中于長江中下游，長沙市布局較早，產業(yè)自我造血能力基本實現(xiàn)；上海聚集了最多的 新設立企業(yè)，全部為獨角獸企業(yè)，資本活躍度高。
FPGA的中文名稱是現(xiàn)場可編程邏輯門陣列，是一種可以對電路功能進行編程定義的半定制電路。由于其可以無限次編程的特點，F(xiàn)PGA具有開發(fā) 時間短、延遲低、能耗低的優(yōu)點，被廣泛應用在視頻圖像處理、通信、數(shù)字系統(tǒng)模數(shù)轉換、嵌入式系統(tǒng)等行業(yè)。由于FPGA的可編程性，其在人工智能行業(yè)也有一定的應用，雖然單塊FPGA的計算能力沒有GPU強大，但設計者可以很方便地將通用結構的FPGA芯片構造成一個規(guī)模宏大的并行的計算結構，滿足應用需求。
MRFR預計2025年全球FPGA市場規(guī)模達125.21億美元，相較于CPU、 GPU千億美元的市場規(guī)模來說顯得微不足道，但2019-2025年實現(xiàn)10.43%的復合增速，增長顯著且穩(wěn)健。據(jù)Gartner統(tǒng)計，2019年中國FPGA市場規(guī)模為176億元，預計到2023年中國FPGA市場規(guī)模將接近460億元，增長遠高于世界水平。
從供應廠商角度看，全球市場主要被美國Xilinx、Intel兩家企業(yè)壟斷，市占率分別為49%和34%；國內FPGA市場國產率低于1%。在先進FPGA 芯片領域，我國企業(yè)的產品與美國企業(yè)的產品還存在代差。報告基于2020年一級市場投資事件及行業(yè)內上市、沖刺上市公司，選取了部分行業(yè)翹楚，對其業(yè)務和投融資動態(tài)進行梳理。
除了前文介紹的CPU、GPU、FPGA之外，目前國內最受一級市場資本關 注的當屬人工智能芯片企業(yè)。隨著人工智能技術在產業(yè)中的應用愈發(fā)多元化，AI芯片的使用也逐漸向著專用芯片面向應用端，通用芯片組建算力云平臺的趨勢發(fā)展。目前常見的AI芯片基本可以分為復雜可編程邏輯器件（CPLD）、可編程邏輯器件（FPGA）、圖形處理器（GPU）。被廣泛提起的ASIC芯片，中文為“專用集成電路”，通常主要是以CPLD或FPGA進行流片形成固定功能的芯片，本報告中不再專門區(qū)分ASIC與 CPLD概念，以便于梳理和閱讀。
按照任務劃分，AI芯片可以分為訓練芯片和推理芯片；訓練芯片用于完 成深度學習大數(shù)據(jù)量的運算，對芯片的算力、精度和通用性要求較高；推理芯片進行的是對成熟模型算法的一種執(zhí)行，不需要進行大量的運算和過高的精度，對能耗、成本等大規(guī)模應用層面的考量更多。
目前業(yè)內比較常用的訓練芯片是CPU與GPU或FPGA等協(xié)同的異構運算組 合，我國企業(yè)在這三種芯片的設計水平都與行業(yè)前列有較大的差距。目 前只有華為海思、寒武紀、天數(shù)智芯、燧原科技等企業(yè)在云端推理芯片有產品推出，涵蓋ASIC、GPGPU等多種芯片。
由于起步時間較晚，我國在GPU和FPGA芯片領域都處于追趕行業(yè)發(fā)展的進程中。因此發(fā)展用途較為單一、開發(fā)難度較小的ASIC芯片，把計算單一化，在一個方向上專精可以使我們在人工智能計算領域實現(xiàn)彎道超車。
存儲芯片的設計和制造是我國芯片領域最為薄弱的環(huán)節(jié)之一，除了在市場占有率5%左右的Flash閃存芯片中擁有少數(shù)企業(yè)布局之外，其他常見 的存儲芯片基本都由三星、東芝、美光等老牌存儲芯片企業(yè)壟斷。存儲芯片由其讀寫特性可以分為只讀存儲器和隨機讀寫存儲器；根據(jù)其斷電后數(shù)據(jù)是否丟失又可分為易失性存儲芯片和非易失性存儲芯片。通常來說，行業(yè)內公認的易失性存儲芯片包括靜態(tài)存儲器（SRAM）和動 態(tài)存儲器（DRAM）。其中SRAM的讀寫速度較快，但制造成本高，通常用作大容量存儲器的緩存器；DRAM的讀寫速度慢，但生產成本比較低，一般用作硬盤、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲器等容量較大的主存儲器。
非易失性存儲芯片基本指的是各種只讀存儲器（ROM），其發(fā)展大致經 歷了只讀存儲器（ROM）、可編程ROM（PROM）、可擦除可編程 ROM（EPROM）和電子擦除可編程ROM（EEPROM）。Flash存儲器比較特殊，是一種可以快速讀取數(shù)據(jù)的電子可擦除存儲器，其具有ROM和RAM兩種存儲器的優(yōu)點，可以利用專用程序擦除數(shù)據(jù)，斷電后數(shù)據(jù)也 不易丟失。
Flash存儲芯片還可以繼續(xù)細分為兩個類別，Nor Flash和Nand Flash。Nor Flash可以讓應用程序在其中運行，不需要將代碼讀取入RAM，同時Nor Flash的傳輸效率比較高，但是寫入和擦除速度較低；NandFlash的容量較大，改寫速度較快，因此常常被用作U盤、小型移動電子設備的存儲器。
綜合來說，我國存儲芯片的發(fā)展水平還較為落后，設計行業(yè)呈現(xiàn)NOR Flash單點突破，Nand Flash、DRAM仍然存在較大困難的階段；生產制造處于產能提升過程中，即將達到規(guī)?；a。在未來一段時間內，抓住全球芯片短缺、價格上漲的機遇，運用目前性價比高的產品搶占更 多市場；加速新一代Nand Flash和DRAM芯片研發(fā)，同時有計劃地根據(jù)未來需求擴大產能，逐步實現(xiàn)DRAM芯片的國產化替代。
《2020年中國半導體設備行業(yè)市場研究報告》
《2020年中國半導體材料行業(yè)發(fā)展報告》
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