解读芯片设计AI产业硅基大脑20260709

2026年07月10日17:50 发言人1 00:00我先简单的帮我们回顾一下这一轮行情它的核心驱动力是什么，以及我们跟上一轮有哪些不一样。 发言人1 00:09 好的，其实历史上半导体的这个周期的话，可能一般3到5年的一个周期。 发言人1 00:15 那么从历史的这么多轮的半导体的周期来看的话，每一轮的半导体周期其实都是有比如说单个单品，比如半导体的周期。 发言人1 00:26 像今年的，也不是今年，其实是从25年开始，这一轮半导体的周期的话，我觉得它其实也是类似的。 发言人1 00:34 这一次的一个核心的催化的话，主要是来自于我们所说的这个AI的基建的这样的一个大的背景。 发言人1 00:42 我们可以发现现在对于整个AI的上游，包括我们这些需要去服务于AI的这些算力端的这样的一些相关的。 发言人1 00:53 无论是材料还设备，还是说我们的这些服务器算力中心这些部分。 发言人1 00:58那其实是我们过去两年时间市场关注最高的。 发言人1 01:03 但是我们从我们刚刚一开始去复盘过去的这些半导体的这个周期来看的话。 发言人1 01:08 其实过去其实每一轮我们映射到最下游的这些应用的话，其实往往都对标的是我们单一的或者说某一个我们的这个消费电子的这个产品终端的产品，对吧？ 发言人1 01:19 但是我们其实这一轮的这个高底周期的话，其实我们只刚刚演绎到上游的AI基建这个行情。 发言人1 01:26 现在目前对于应用端来看的话，其实像AI基件最终能够带给我们的主要还是在训练端和推理端的一些下游的需求。 发言人1 01:35 实际上我们的包括我们像这个agent，包括我们的大模型，真正的在我们的学习工作生活中的这些使用的话，我觉得还没有完全渗透到下游的一些终端。 发言人1 01:47 我们可以去想象一个场景以后，比如说我们的这些agent或者说我们所说的以后这些带着AI功能的，或者是有大模型功能的这些软件。 发言人1 01:57它慢慢起来了之后，我们在终端。 发言人1 02:00比如说我们的电脑，我们的手机，包括我们的车，是不是都需要插在那个芯片层面，插在它的这个边缘计算的能力的这个层面。 发言人1 02:09 是不是需要做一个做一个统一的，或者说做一个批量化的这么一个硬件的一个迭代。 发言人1 02:16 其实我觉得那一轮的话，其实有可能是我们半导体的一个最最可能是更大的这样一轮周期的机会。 发言人1 02:23 所以说其实我们从现在这个直接点去看啊，这一轮AI的革命带给我们这个半导体的这样的一轮大周期的话，我觉得现在可能我们还处在一个半山腰的这么一个位置，我们可能只刚刚走到了上半段。 发言人1 02:37 如果我们再去看啊海外链和国国和国产链这个逻辑来看的话。 发言人1 02:42 其实我们现在国产链这边的一个整体的发展，可能相对于海外链这边，它从技术层面，从这个整体的一个市湛湛率渗透率的整整这样一个维度的层面的话，其实还处在一个更早期的这么一个阶段。 发言人1 02:53 所以说我们觉得当前去看整个万达的这个大的一个杯，我觉得可能还没有走到，从产业发展的趋势来看的话，远远没有走到那个大家会去担心是不是已经把整个产业的这个趋势走完了，我觉得还没有到那个阶段。 发言人1 03:11 所以说从一个比较长的一个维度来看的话，我觉得半导体包括我们这轮AI的这个行情，我觉得大家可以往一个更长的一个视角去思考。 发言人1 03:23 王老师，好的，非常感谢蔡总刚刚非常细致的帮我们去拆解了一下这轮行情的一个核心驱动，也就是AI的技术革命，再叠加我们的国产替代，以及未来也是帮我们做了一个非常长周期的这样一个展望。 发言人1 03:40 那接下来，我们再深入到这个产业细节。 发言人1 03:44因为我们知道半导体芯半导体芯片它可以说是作为引领全球科技行业的一个高精尖的地技术产品，它的产业链其实是非常长的。 发言人1 03:55 而我们做投资普通的散户业非常希望说能够把握到整个产业链环节当中最有价值这一部分。 发言人1 04:04 那就像刚刚蔡总所提到的，就是我们可能目前的这个市场环境会对于像之前对于这个制造环节，尤其是半导体体的材料设备，相对来说我们可能会更加熟悉。 发言人1 04:17直接上可能有很多散户，就像我一样，会觉得说造芯片的厂房，然后我们的光刻课时清洗之类的各种设备其实是门槛会更高。 发言人1 04:28 我们觉得它的价值可能会更高，但实际上是不是这样呢？ 发言人1 04:32 也想请蔡总帮我们整体梳理一下，就是从整个半导体的产业来说，各个细分环节它的价值配分配到底是怎样的那我们的芯片设计的这个环节，它的价值能占多少？ 发言人1 04:47 好的，对，这其实是一个非常有意思的一个话题。 发言人1 04:51 因为其实从今年，尤其今年企业市场最最聚焦的一个参与AI投资的这个逻辑，本质上是去炒涨价和通胀的这么一个逻辑。 但是实际上从整个半导体芯片的一个产业链来去做拆分的话，我们可以发现，反而是芯片设计的这个环节在整一个半导体产业链里面的价值量是最高的。 发言人1 05:18 我们先可以看一下整个半导体的话，上有我们分材料对吧？ 发言人1 05:22然后还有那个设备，其实芯片设计也一定程度不上，它是一个偏上中上游的这么一个环节。 发言人1 05:29 因为你其实大家可以想，就是其实这个芯片设计公司它核心干的是什么呢？ 发言人1 05:34 他去借助这些IP盒，包括利用这个EDA的软件，最后去设计出来我们这个芯片到底要怎么样去去做这个芯片？ 发言人1 05:44 他把这个设计稿给弄出来，再把这些东西给到我们偏中游的中游下游的这个叫fbs我们金源厂的这些代工的军人代工的这样的一些公司。 发言人1 05:59 然后这些公司那他再去去采买这些原材料，包括去用，芯片制造的这些设备，像刚刚主持人提到的课时，包括这些设备，然后再去结合我们的芯片设计公司这个方案去生产这个芯片，然后最终把生产出来的芯片给到下游，比如说CSP厂商，就是我们的云云厂对吧？ 发言人1 06:22 做模型的，做这个训练，可以做推理的，然后包括给到我们的比如说汽车，或者是我们的消费电子的一些企业。 发言人1 06:31 然后最终去走完这一整条的半导体的产业链。 在这样一个产业链里面的话，其实我觉得芯片设计公司的话相对来说是一个比较有意思的一个存在。 发言人1 06:42首先第一点，大家去想一想，我们从大大家在大家在炒这个AI或者去参与AI的这个行情的时候，最关注的是什么？ 发言人1 06:50 其实我们从四月，比如说四月这一波AI的行情，市场关注最高的比如说我们的PCD，包括我们可能MCC对吧？ 发言人1 07:00那其实这些东西包括我们的存储对吧？ 发言人1 07:03大家有没有想过这当时如果有没有炒起来，其实核心的一点是当时有一个有一些专家，他们去拆了英伟达的这个MBL72单柜的这个单柜的价值量。 发言人1 07:14换句话说是什么？ 发言人1 07:15大家会发现英伟达他是家什么公司？ 发言人1 07:17它是一家芯片设计公司。 发言人1 07:19最后其实往往是这些芯片设计公司，它在这个产链产业链里面起到了一个决定下一代的芯片，下一代的AI服务器到底长什么样，该怎么去设计，这个是芯片设计公司在做这样的一个总策划师。 发言人1 07:35 所以他们在整一个半导体产业链里面的话语圈，其实是非常强的这是一个很重要的点。 发言人1 07:43 然后第二个点，从商业模式的一个角度来看的话，其实半导体的这个芯片设计的公司，他们采取的是一个叫fbs的这样一个模式。 发言人1 07:53 他们最终加工，包括像制造这些要去采买原材料，设备，这些都扔给下游的在场了。 发言人1 08:00 就是我们刚刚说的那个金源厂，对吧？ 发言人1 08:03所以说对于新政设计公司来说的话，它的这个投入主要是在于比如说研发，包括可能对于IP核的这这些的一个投入。 发言人1 08:13其实它在这个经营杠杆这块上面的话，往往要比半导体其他的一些环节，它要价值量在它的一个弹性要更高一些，它的这个经营杠杆的要更高一些。 发言人1 08:24 所以说从这个商业模式的这个角度去看的话，其实咱们芯片设计的这个环节也是比较有意思的，也是比较有高弹性的。 发言人1 08:33 所以其实过去的话，其实很多人没有聊清楚这个报导体芯片设计到底是干什么的那其实我觉得可能跟主持人在这么一聊，大家可能会对于这个环节到底是做什么就会更加的了解。 发言人1 08:49 我们再去看一下，因为我们刚刚大缸体芯片设计的。 发言人1 08:52 从这个，拆分的话，其实是根据整个工艺的流程去拆中间一个环节。 发言人1 08:58 实际上我们再去看他大油的一个，映射出来的相关的一些，芯片的种类。 发言人1 09:04 其实芯片设计公司它不仅会涉及我们所说的这些逻辑芯片，存储芯片。 发言人1 09:10 其实其他的一些比如说模拟芯片的这些，包括光芯片，其实它也会去设计。 发言人1 09:16 所以说其实对于芯片设计公司来说的话，它其实核心讲的是它的它是一个全面的一个环节。 发言人1 09:22 具体从下游的一个占比来看的话，当前的确在这些芯片设计公司里面，像这个逻辑芯片和存储芯片的这个占比是比较高的。 发言人1 09:31 这边我其实也可以提供一些数据。 发言人1 09:33 比如说我们从整个半导体业产业链来看的话，芯片设计的这个环节可能能够占到我们整个半导体产业链里面56%的这么一。 发言人1 09:42 个价值量的算，就50以上，一半以上的价值量占比其实被这些芯片设计公司给拿走了。 发言人1 09:48 在这部分里面又有差不多60%就六成以上的其实是目前的聚焦在我们的逻辑芯片和我们的人物形象上。 发言人1 09:57 逻辑形式其实就是GPUCPU，包括一些AI的ACC这些芯片，包括TMPU，CPU这些，所以这些都是逻辑芯片。 发言人1 10:06然后另外存储芯片的话，大家可能也都比较熟了，对吧？ HBM这些，所以目前的话大概是这样的一个歌曲。 发言人1 10:16 对的好的对，好的，谢谢蔡总的一个拆解。 发言人1 10:20 所以我们可以看到，虽然我们说芯片设计公司它是一个新资产，但它其实是在整个行业整个行业里面是举足轻重的。 发言人1 10:29 就是他可以去决定它下游的一些，包括我们的AI硬件是怎么它的一些用量，以及它未来的一个发展的方向和路径。 同时我们也说芯片设计像英韦达，它可能有一些软件生态一些顶级的人才，包括它的EDA所有的这些这些这些所有的要素来构建起来。 发言人1 10:52 这个芯片设计它在整个行业里面一个长期的一个壁垒，也是是整个AI算力爆发最先受益的环节。 发言人1 11:01了解了整个产业链的价值，我们再来仔细去看一下各个蒜粒芯片或者是各个芯片的一个分类。 发言人1 11:09就像刚刚蔡总提到的，我们就是可能一提到蒜粒芯片，我们知道3D芯片是这个AI的核心。 发言人1 11:15 但是很多朋友就像刚刚提到蔡总说到了很多芯片，比如说GPU、NPU、TPU. 发言人1 11:21 然后在说到这些的时候，我其实是觉得可能很多朋友是蒙的，就是我们分不清楚他们之间的差距和有什么样的一些用途上的一些区分。 发言人1 11:32 所以能不能请蔡总先帮我们简单去想三个种类。 发言人1 11:37 一个是GPU、NPU和TPU他们到底是什么？ 发言人1 11:40然后为什么他们会如此的重要？ 发言人1 11:44好的，其实GPU的话它其实最早是用作图形处理的。 发言人1 11:50但是现在的话其实在这个AI服务器这个阶段的话，G