(2024.10.21)半导体一周要闻－莫大康

1. 百模大战落幕，大模型六小虎开始分野

虽然去年国内出现了“百模大战”，但有业内资深人士估算，国内真正自主训练基础大模型的企业不超过二三十家，这个数目甚至少于美国。不过，美国市场在经历了充分有效的竞争后，之前很热闹的大模型公司都在卖身，今年做基础大模型的企业已迅速收缩到五家——OpenAI、Anthropic、Meta、谷歌，以及马斯克旗下的xAI。

在大模型领域具有代表性的“六小虎”——智谱、MiniMax、月之暗面、百川、零一万物和阶跃星辰之中，也至少有两家已放弃大模型预训练时，业内并不奇怪。

实际上，在今年7月举办的一场会议中，与会的大模型初创企业，包括“六小虎”中的几家代表，都没有再谈AGI（通用人工智能），而是谈自己的落地方向和进展。

英国《金融时报》最近发文称，中国AI企业争相进入美国市场，报道中列举了MiniMax、字节和零一万物，其中有两家属于六小虎初创企业。

在上述报道中，MiniMax告诉投资者，计划今年实现7000万美元的销售目标，也就是5亿人民币的营收，这个数字引起了国内业界的普遍关注。

在今年7月的一场会议中，MiniMax国际业务总经理盛静远提到了三个数据：公司全球每日生成的token量——可理解为C端用户的使用量，大概是OpenAI的40%，在全球能排进前五；全球C端用户达到了4000多万；中国之外的用户和收入都超过一半。

这里提到的OpenAI，是全球的风向标。根据FutureSearch的报告，OpenAI年度经常性收入为34亿美元，其中，84%来自ChatGPT的付费用户（即ChatGPT Plus、ChatGPT Enterprise和ChatGPT Team的订阅）。OpenAI目前有2.5亿月活用户，付费用户约为1000万。

在OpenAI发布o1后，业界认为基础大模型训练的门槛进一步抬高。“有人说中国公司没有这么多的GPU，没有办法竞争。”李开复说，“这次Yi-Lightning的预训练只用了2000张GPU，训练了一个半月，花了300多万美元，做出来的预训练模型跟Grok（xAI公司大模型）打平，只花了它的1%或2%的成本。”

2. 台积电用上英伟达计算光刻平台生产

2023年3月，英伟达宣布将加速计算引入计算光刻领域，使ASML、TSMC和Synopsys等半导体企业能够加速下一代芯片的设计和制造。

NVIDIA cuLitho是用于GPU加速计算光刻和半导体制造工艺，含有优化过的工具和算法的库，其速度比当前基于CPU的方法快几个数量级。

据官方介绍，cuLitho在GPU上运行时，性能比目前的光刻技术（在硅片上创建图案的过程）提高了40倍，加速了目前每年消耗数百亿CPU小时的海量计算工作负载。它使500个NVIDIA DGX H100系统能够实现40,000个CPU系统的工作，并行运行计算光刻过程的所有部分，有助于减少电力需求和潜在的环境影响。

短期内，使用cuLitho的晶圆厂每天可生产3-5倍的光掩模（芯片设计的模板），耗电量比当前配置少9倍。一个光掩模过去需要两周时间，现在一夜之间就能加工完成。从长远来看，cuLitho将实现更好的设计规则、更高的密度、更高的产量和人工智能光刻。

英伟达CEO黄仁勋彼时表示，“芯片行业是全球几乎所有其他行业的基础。光刻技术处于物理极限，NVIDIA推出cuLitho并与合作伙伴TSMC、ASML和Synopsys合作，使晶圆厂能够提高产量、减少碳足迹，并为2nm及以后奠定基础。

3. 14名大将决定台积电未来

创始人张忠谋

魏哲家，首席执行官兼董事长

人力资源高级副总裁 Lora Ho

YJ Mii，联席首席运营官

YJ Mii 是负责研发的执行副总裁，今年 2 月被任命为联席首席运营官。他于 1994 年加入该公司，担任晶圆厂经理，随后转入研发部门，最终成为该部门的副总裁。

YP Chyn，联席首席运营官

YP Chyn 是台积电的执行副总裁兼联席首席运营官，主要负责公司国内外晶圆厂的运营和管理。

Chyn 在 1987 年台积电成立时就加入了该公司，并领导了位于新竹的台湾政府工业技术研究院的第一个代工制造工厂。当地媒体称，他和其他联席首席运营官可能正在被任命作为下一任“第三代”首席执行官。

Cliff Hoo 副联席首席运营官

Cliff Hou 是台积电的高级副总裁，负责欧洲和亚洲的销售和企业研究。他是首席运营官 YP Chyn 的副手，也是前董事长 Mark Liu 宣布退休后任命的副联席首席运营官。他之前曾担任台积电工艺生成工具开发的副总裁。

Kevin Zhang，副联席首席运营官

Kevin Zhang 是台积电业务开发和全球销售高级副总裁兼联席首席运营官，在首席运营官 YJ Mii 的领导下。他还共同领导客户互动并负责制定全公司的业务战略。

企业战略发展高级副总裁 Rick Cassidy

当台积电想要在亚利桑那州建立晶圆厂时，该公司希望前美国陆军军官里克·卡西迪 (Rick Cassidy) 来领导这项工作。Cassidy于 1997 年加入台积电北美公司，担任客户管理副总裁，随后于 2005 年成为该分公司的总裁兼首席执行官。此前，他还曾在仙童半导体公司担任过多个高管职位，后来被美国国家半导体公司收购

台积电北美总裁兼首席执行官戴夫·凯勒

台积电亚利桑那总裁 Rose Castanares

总法律顾问 Sylvia Fang

方女士是台积电副总裁兼总法律顾问，也是公司董事会的企业管理官。她于 1995 年加入台积电，曾负责处理多起备受瞩目的公司交易、知识产权和商业秘密诉讼。

首席财务官黄文德

黄文德是台积电财务高级副总裁兼首席财务官。他曾领导过多起企业收购，包括收购台积电和WSMC。他还负责投资管理、外汇和风险管理。

4. 2023年全球半导体设备厂商表现两极分化

据调研机构Gartner统计，阿斯麦尔的2023年设备出货额达到237亿美元，较2022年大幅增长48％。其客户台积电、三星电子和英特尔竞相订购生产最先进逻辑半导体时所必需的“极紫外（EUV）光刻机”，销售持续快速扩大。

份额位居第二的应用材料公司的出货额增长2％，达到204亿美元。虽然运算处理半导体使用的制造设备出现增长，但由于存储器市场低迷，各家企业纷纷缩减投资，因此部分设备的销售增长乏力。

2023年存储器用设备尤其低迷，受到韩国SK海力士减少一半设备投资等的影响。受影响最大的是份额位居第三的泛林集团（Lam Research），出货额为115亿美元，减少26％。该公司擅长的是对用于保存数据的存储元件进行垂直堆叠的半导体的制造设备。

从日本企业的情况来看，Tokyo Electron（TEL）排在第4位。受存储器市场不景气的影响，该公司的出货额减少23％，降至103亿美元，陷入低迷状态。

5. 机构Q2全球AI服务器市场占比达29%

市场调查机构Counterpoint Research发布报告称 ，2024年第二季度全球服务器市场中，AI服务器占据所有服务器的29%，其中超微、戴尔、惠普位列前三。

报告指出，由于AI服务器的强劲需求，2024年第二季度全球服务器市场产值达到454.22亿美元，同比增长35%。

Counterpoint Research称， 目前AI服务器提供商主流采用ODM Direct（原厂直接销售）商业模式，占比为44%。该模式主要由ODM（原始设计制造商）直接向下游云端服务供应商（CSP）供货，而不经过传统的品牌厂商，委托生产的四大客户主要为微软、亚马逊、谷歌和Meta。

 6. 2023中国半导体设备厂人民币营收排名

7. 提升良率从芯片设计开始

“芯片竞争，关键在良率。”看似简单的一句话，当我们深度推敲它，却别有一番天地。有业内行业分析指出，当前影响3nm工艺量产的最大因素是良率只有50%左右，然而大家只在先进工艺节点上才关注芯片的良率问题吗？

紫光展锐执行副总裁周晨表示：“产品良率对紫光展锐的获利能力和产品质量管控至关重要，因此紫光展锐的研发部门和Foundry合作伙伴有非常紧密的合作，对先进工艺中缺陷模型、产品可测试性设计、良率改善和爬坡有相当深厚的技术积累。此外，EDA 在帮助产品提升良率方面有非常大的价值。产品良率提升非常依赖完善的工作流程，从DFT、诊断、失效分析、大数据分析以及物理设计等环节都要依赖EDA工具来完成缺陷模型的建立、学习和改善的工作。”

换言之，当前行业中改善良率主要从两个方向切入：一个方向是芯片设计企业对先进工艺的理解，特别是和Foundry 厂的互动如何更好、更快地调整工艺参数，减小缺陷发生的概率和减低对产品良率的影响；另外一个方向是在设计中采取一些创新性的技术，使芯片的物理设计的可制造性得到大幅度提升，这需要设计、工艺和EDA三方的有效协作才能够达成。

EDA作为芯片产业的基石，在良率提升层面的重要性不言而喻。EDA工具对于良率的把控几乎覆盖芯片设计和制造的整个流程，除了芯片前端设计和静态时序验证等功能外，还涉及到后端验证、可测试性设计、光学临近修正等。西门子EDA提供的良率解决方案涵盖硅前、硅中和后硅三个阶段，可实现“端到端”的良率保障。

具体来讲，在硅前和硅中阶段，西门子EDA的Calibre物理验证平台涵盖了Signoff级验证的Design、Mask以及芯片制造过程中所有验证步骤，在提升良率方面的表现得到了业界广泛的认可。以Calibre SONR为例，这是一款基于特征向量的机器学习平台，通过将Calibre机器学习模型与核心Calibre架构集成，来实现全芯片的热点预测和分析、模式减少，以及覆盖率检查等，可大大提高晶圆厂缺陷检测和诊断的生产力和准确性。其中，由于Calibre SONR工具自带一个机器学习数据库，可以以低内存和运行时间要求高效地处理大型数据集，因此OPC（光学邻近效应检测）受益最多，此前OPC需要海量的数据建模，并需要上万颗CPU作为硬件基础进行计算，而通过人工智能和机器学习，OPC的计算量实现大幅降低。

在后硅阶段，我们看到全球前十大半导体厂商中至少有7家正在采用诊断驱动良率分析技术（DDYA）来提升良率，并大大缩短PFA循环时间。而西门子EDA的Tessent工具平台可帮助客户实现最佳的可测试性设计 (DFT)解决方案，通过Tessent Diagnosis提供的版图感知和标准单元感知技术，以及Tessent YieldInsight提供的无监督机器学习技术相结合，找到最可能的缺陷分布并移除低概率怀疑点，提升分辨率和准确性，从而提高芯片良率并实现更优的功耗、性能和面积（PPA）。值得一提的是，近期西门子EDA还推出了Tessent™ RTL Pro解决方案，进一步扩展了 Tessent 产品组合的设计编辑功能，让客户能够在设计流程早期自动完成测试点、封装器单元和X-bounding 逻辑的分析和插入，从而缩短设计周期，改进设计的可测试性，更好地实现芯片面市“左移”(Shift-left) 工作。

8. 人工智能将改变现有的工作方式

我们观察到，未来的软件不仅编写方式不同，使用方式也将发生变化。我们将拥有智能代理，在公司中将出现数字员工。在您的收件箱中，未来将会有AI助手为您处理日常任务。而我们将不再使用C++进行编程，而是通过提示与AI互动，这种方式与我现在与团队沟通的方式非常相似。

黄仁勋说；目前我们所要做的工作就是去和数字生物学家、气候技术研究人员、材料科学家、物理学家、天体物理学家以及量子化学家们沟通。与视频游戏设计师、制造工程师，机器人专家接触，深入到这些领域中并与它们交流，询问AI是否已经彻底改变了他们的工作方式，然后收集这些数据点。最终你会发现，他们谈论的不是一个概念上的未来，而是他们日常生活中长期使用AI的现实。

新的计算基础设施将围绕这些AI助手和数字员工运行。我们称之为“AI工厂”，这些AI助手将在全球的企业中全天候运行，从工厂到自主系统，遍布各行各业。而这种新的计算层——AI工厂——是今天还不存在的，但未来必须被构建的。

黄仁勋近日言，NVIDIA 现在有32,000 名员工，预计不用多久可能增长到 50,000 名员工和外加 1 亿个(原文1亿个可能有误,我胡断预计100万个)AI 助手。在公司中将出现数字员工。

9. 研究一下ASML的财报数据情况也没那么糟糕

这两天行业突发的最大新闻就是ASML的股价大跌。

营收的地区分布上看也还算OK，最新季度里各地区的营收占比也没有什么特别异常，只是可能因为英特尔的那台0.55NA EUV的关系，美洲的营收占比一下从上季度的3%，一下子暴增到21%。

另外，来自中国大陆的营收占比几乎不变；来自中国台湾的营收有一定增长；相应的，来自韩国的营收占比有较大降幅。

仅仅从ASML Q3的财报数据看，其财务状况非常健康。而其股价暴跌的主要因素看来还是出在市场对其未来发展趋势的悲观预期 -- 按照ASML自己的预测 -- “其2025年总净销售额预测区间的上限从400亿欧元下调至350亿欧元（380亿美元）”。

市场显然对ASML明年的Forcast感到无比失望。

按照SEMI统计的全球半导体设备市场数据（下图）计算，中国大陆的设备市场正常情况下就是全球的四分之一的水平。考虑目前我们无法购买价值最高的EUV光刻机的前提，光刻机领域中国大陆市场占比为20%是一个比较合理的估计。

根据网上公开消息，TSMC已经将其明年的资本支出计划从原本的320亿美金提高到360亿美金。

如果一定要考虑风险的话，我觉得是两条：

万一人工智能行业泡沫破裂导致高端算力芯片市场暴跌，可能导致TSMC等大晶圆厂削减扩产预算。

目前存储器市场存在较大的下行压力，明年大概率存储器市场的产能扩张情况会有所萎缩，也给上游设备市场带来负面影响。

10. 2024Q3台积电业绩法说会纪要全文

24Q3 收入增长12.8% QOQ 新台币，由强大智能手机、AI相关需求的3、5nm支撑，GM增长4.6 pct qoq达到57.8%，主要是更高的稼动率导致，以及成本优化。Operating expense是10.4%，opm增长5 pct qoq达到47.5%。Q3 EPS是12.54 TWD，ROE是33.4%。

3nm营收达到晶圆制造营收的20%，5、7分别为32%、17%。7和更先进制程占比达到69%。HPC增长11% QOQ，达到51%占比，智能手机QOQ增长16%，达到34%占比，IOT增长 35%，占比7%，汽车增长6%，占比5%，DCE减少19%，占比1%。

24年CAPEX来看，我们的CAPEX是按照预期的增长，支持未来增长，基于长期的市场需求。强大的AI需求持续，我们持续投资支持我们的客户的增长，我们现在期待24年CAPEX稍高于300亿美元，70~80%用于先进制程，10~20%是特色工艺，10%是先进封装、光罩之类的。台积电更高的资本开支总是更高的增长机会第二年相关，我们Outlook很强，我们持续投资。

我们基于客户的需求，一些客户对灵活性有要求，也有政府的补贴支持。Arizona我们有稳定客户的需求，有联邦政府和当地政府的支持，我们计划建设3个FAB，double size of通常的fab。现在建设4nm，这是很好的一年对我们和客户，突出我们的强大的制造能力，我们期待第一个fab在25年初量产，期待arizona的厂的质量和台湾的厂一样。第二、第三个厂基于客户做先进制程，预期28年、30年前量产。

【Q】关于AI的投资，您如何看待AI的持续性，以及如何规划CAPEX发展？AI的周期您如何看待？

我们判断AI的需求是真实的，我们不断和客户接触，包括hyperscaler客户，每一个AI的创新者都和我们合作，我们是知道最深入最广阔的。基于我们的经验，我们在使用AI和ML在FAB和研发，提升我们的效率、速度、质量。1%的效率提升对我们是10亿美元。我们不是唯一受益于AI的公司。其他使用AI的公司也会提升效率的。我们相信很多公司都在使用AI，用于他们的效率提升。所以我们认为是真实的。

【Q】您对于半导体周期如何判断？是否peak了？

我们认为AI的需求只是刚开始。我们一个重要客户说，现在需求是Insane的，只是刚开始，未来会从科幻转向现实。除了AI以外半导体，现在是稳定了，开始恢复。

【Q】Intel现在想卖了自己的制造部门，公司是否期待Intel更多的需求？公司是否会购买部分Intel的工厂？三星的IDM您如何看待，会不会Outsourcing？

对于购买部分工厂是不会的。业务来看，我们认为加州的IDM公司是我们很好的客户，我们持续获得他们的sizeable的订单。是否会增加的问题太具体了，过几个季度再看。

【Q】关于长期的增长机会，公司21年指引15~20%的CAGR到26年，AI是否会增长这个机会？26年以后怎么样？现在看未来五年的增长机会怎么样？

未来五年是否和21~24年一样好，我们在23年之前都是20~30%增长，25年也是对我们很健康的一年，我们还没有长期的CAGR更新，但我们认为也是很健康

【Q】关于长期AI的规划，公司需要几年来建设工厂，对25年以后的需求，公司如何准备产能？客户是否对公司有保证？hyperscaler的CAPEX变化如何derisk？

我们和很多客户都有交流，几乎每一个做AI的都和我们合作，包括这些hyperscaler，长期市场的需求来看，我们有一些picture了，我们和他们是rolling basis的合作。我们建设产能是有纪律性的，来准备合适的产能规模，来支持我们的客户的需求，也最大化股东利益。

【Q】关于先进封装，未来几年的营收展望怎么样？是否可以达到公司的平均毛利率？

先进封装未来五年都是比公司增速更高的，达到high single digit占比。毛利在接近平均毛利率，但Not yet。

莫大康：浙江大学校友，求是缘半导体联盟顾问。亲历50年中国半导体产业发展历程的著名学者、行业评论家。

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