多方面资本聚集，为产业发展提供长期支持。 半导体行业的投资周期较长，很难在短时间内完成超越，长期的资本支持与人才累积是必备条件。我国从2014 年起成立国家集成电路产业投资基金（也即“大基金”）， 基金所有权为国家集成电路产业投资基金股份有限公司，采取公司制的经营模式，与以往的补贴模式有着本质的不同， 投资方式包括：私募股权、基金投资、夹层投资等一级市场和二级市场投资，但不包括风险投资和天使投资。 目前大基金一期已经全部完成投资， 一期总投资额 1387 亿元已投资完毕，公开投资公司为 23 家，未公开投资公司为 29 家，投资范围涵盖设计、制造、封装、设备、材料多个环节，基本完成全产业链覆盖。

国家大基金二期成立， 持续投入力度不减。 2019 年 10 月 22 日，国家大基金二期注册成立，注册资本 2041.5 亿元。 大基金一期（包含子基金）总共撬动了 5145 亿元社会资金（含股权融资、企业债券、银行、信托及其他金融机构贷款），资金撬动的比例达到了 1:3.7， 若大基金二期的 2041.5 亿资金撬动比例按照 1:4 的比例来估算，预计将会撬动 8166 亿的社会资金，总的投资金额将超万亿。 第二期大基金将会加强对设备和材料的部署力度，按照加重投资装备行业的投资思路， 按照设备投资占比为 15%测算，则设备方面的投资额可达 900 亿元， 将对包括刻蚀机、薄膜设备、测试设备、清洗设备等领域已有布局的企业提供强有力的支持。

半导体目前是我国首要支持产业， 未来成长空间巨大。 根据我国《中国制造2025》 规划目标， 到 2020 年，集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小，全行业销售收入年均增速超过 20%， 企业可持续发展能力大幅增强。移动智能终端、网络通信、云计算、物联网、大数据等重点领域集成电路设计技术达到国际领先水平，产业生态体系初步形成。 16/14nm 制造工艺实现规模量产，封装测试技术达到国际领先水平，关键装备和材料进入国际采购体系，基本建成技术先进、安全可靠的集成电路产业体系。 到 2030 年，集成电路产业链主要环节达到国际先进水平，一批企业进入国际第一梯队，实现跨越发展。 当前我国半导体产业的自给率才只有不到 15%， 根据《中国制造2025》 的目标，计划 2020 年自给率达 40%， 2050 年达到 50%。

三、5G+AIoT 是未来核心赛道

1、 深度学习大幅提升 AI 芯片算力， 是拉动半导体增长的重要引擎

AI 芯片是传统芯片的异构与叠加， 在专项计算中性能远超传统芯片。 AI 芯片指针对 AI 算法的 ASIC（专用芯片）， 传统的 CPU 都可以拿来利用执行 AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。 例如自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况， CPU 的速度远远无法满足，若用 GPU， 在图像识别过程中计算速度会成倍增加。 但单纯的 GPU 功耗较大，而且处理数据单一，因此 AI 芯片是在原有 CPU 的基础上，增加了相应的 GPU 单元， 用来计算神经网络带来的深度学习算法。 在图像识别等领域，常用的是 CNN 卷积网络、语音识别、自然语言处理等领域，主要是 RNN， 两类算法虽然不同， 但本质上， 都是矩阵或 vector 的乘法、加法， 然后配合一些除法、指数等算法。

▲四种 AI 芯片架构的代表产品及特点

AI 芯片算力大约 3 个月翻倍， 核心提升在于底层架构。 相比于摩尔定律（每18 个月芯片的性能翻倍）， AI 训练所需的算力大约 3 个月翻倍， 而提升算力的关键是芯片设计， 特别是底层的架构设计。 目前来看，传统的芯片架构已经难以满足 AI 应用的需要。

目前主流的架构分为四种： 1、 通用类芯片，如 GPU、 FPGA 等； 2、 基于FPGA 的半定制化芯片代表如深鉴科技 DPU、百度 XPU 等； 3、 全定制化ASIC 芯片代表如 TPU、寒武纪 Cambricon－1A 等； 4、 类脑计算芯片代表如 IBM TrueNorth、 westwell、高通 Zeroth 等。

▲GPU 工作原理

▲深鉴科技 DPU 基本参数

▲TPU 的架构框图

▲TrueNorth 芯片结构、功能、物理形态图

未来深度学习将成为拉动半导体需求的重要引擎，有望实现年化 47%的增长。 包括 IC 厂商和互联网企业在内， 越来越多的厂商开始投入研发或已经推出 AI 专用芯片。根据 Gartner 统计， AI 芯片在 2017 年的市场规模约为 46亿美元，而到 2020 年，预计将会达到 148 亿美元，年均复合增长率为 47%。

2、5G SoC 迎来性能爆发增长，未来存量替换与增量终端并存

5G 网络基建期正值高峰，移动端芯片组性能爆发增长。 芯片组包括射频集成电路(RFIC)、系统芯片(SoC)、专用集成电路(ASIC)、蜂窝芯片和毫米波(mmWave)集成电路。 通讯巨头公司许多都在构建调制解调器、 RF 前端，或两者兼得， 其中设计的是低于 6GHz 的频谱，并支持 100MHz 的信封跟踪(ET)带宽。 5G SoC 性能形成突破的主要原因： CPU 性能的进一步提升，制造工艺降低至 7nm 以下； GPU 方面，对于图像处理的能力大幅提升； NPU 方面采用了新的架构。以华为麒麟 990 为例，各方面的提升如下：

（编辑：52刷机网）

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