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國產芯片未來如何發展更有效?

454398 ? 作者:工程師吳畏 ? 2018-06-14 09:45 ? 次閱讀
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中興事件揭示了國內芯片產業結構現狀:國內芯片主要應用在中低端領域,高端通用芯片市場自給率近乎為零。表面虛假的繁榮揭露開后,讓浮躁的歸浮躁,泡沫的歸泡沫,作為產業投資人,希望與各位一起客觀探討,在尊重規律的前提下,國產芯片未來如何發展更有效?

除了市場需求,通用芯片領域另外一個很大的制約因素在于開發者不去使用。國產芯片缺少開發工具和操作系統的生態培養,就沒有人去使用,說到底,制作出好芯片只是第一步,與芯片配套的軟件硬件生態體系不完善,即使芯片造出來了,中國制造依然不會成為首選。

關于未來發展策略,星河互聯呂永昌認為除了政府資金支持、帶動需求外,芯片企業找準市場、選擇正確路徑也是關鍵。

為什么有些國產芯片企業,可以在巨頭壟斷的市場,撕出5%的市場份額,有些芯片企業甚至可以主導全球市場獲得高毛利率和高凈盈利額,而有些企業在經歷了十余年發展,仍然在靠國家資金和投資者資金勉強維持,產生這些截然不同結果的原因是什么?除了歷史遺留下來的技術、人才本身的難題,還有很重要的原因是對生態和市場命門的把握、競爭的卡位、產品研發節奏和商業化運作的嫻熟設計。

國內芯片產業現狀:高端通用芯片自給率近乎為零
物聯網產業鏈分成八大環節,前四部分包括傳感器、計算與控制系統、通訊網絡、前端平臺,后四部分包括PAAS平臺、管理平臺、通用能力、行業應用產品/解決方案。

八大環節中有六個環節都要用到芯片,只有純做軟件的PaaS平臺、管理平臺這一類廠商,主要做軟件服務,其他領域都會用到芯片。

整體來看,目前國產和進口芯片的構成結構大概是這樣:

芯片國產化的占比非常低,低于20%,大部分都需要采購國外,全球大概有40多家通用、關鍵元器件領先芯片企業。

國產芯片聚焦于少數領域,比如部分通訊芯片,顯示處理芯片、電源管理芯片、分立器件、MCU、定位導航等,絕大部分屬于中低端,芯片單價低、利潤率低,而中高端性能的芯片以及關鍵器件基本上都是國外廠商壟斷。從芯片產業全流程角度來看,國內企業在封測領域不弱于國外廠商,部分數字芯片設計領域不落后國外廠商,模擬芯片設計仍然遠遠落后于國外,芯片制造設備和工藝仍然落后于國外IDM或代加工企業1-2代技術。

國內比較領先的,將來有機會成為一個平臺級的2C端的產品,用到的通用芯片,基本都采購自國外廠家(華為手機用的麒麟SoC全是海思采用ARM的ip,自己設計,臺積電代工),中國制造企業的核心能力是做功能設計、工業設計、算法設計。2C和2B領域常見的芯片應用主要有:

2C端應用

第一類,智慧家庭。各種各樣的家居智能單品,提高便捷性、節省人力,哪怕一個操作節省幾秒鐘,未來也能夠形成不可逆的用戶習慣。

第二類,可穿戴設備。就是人身上可攜帶的智能產品。

第三類,智慧醫療設備。比如說在家里可以自己使用電子設備測血糖,或者是監測各種生命體征的醫療設備。

第四類,各類垂直生活應用智能單品,如智能交通工具、體育運動智能裝備等。

2B端應用

2B領域包括智慧城市、工業互聯網等,其中傳感器、各種控制單元、邊緣計算模組、通訊模塊都需要用到芯片,這其中,小到濾波器功率放大器,大到嵌入式微處理器,大部分來自國外廠家,當然,國內自主嵌入式微處理器、MCU、Wifi芯片、藍牙芯片、5G通訊芯片、存儲控制芯片等數十個細分領域在近20年中正在崛起并占有少量市場份額。

國產芯片廠商面臨4座大山,然而高端芯片國產化趨勢不可逆
中興事件揭示了國類廠商一直存在的問題,就是80%以上的芯片部件,其實都還依賴于國外的廠家,甚至部分領域國內廠商完全沒有能力設計,這是把本質上比較虛的繁榮面目揭開。

任何科技產品、物聯網設備、都需要很多芯片、很多控制單元。整個芯片產業可以細分為上千個細分領域。這些細分領域,國外廠家已經普遍經歷了30年以上的研發積累,而中國的集成電路企業發展是最近20年的事。美國英特爾已經壟斷了幾乎所有PC服務器CPU的市場,并且多年不斷的去砸重金,去投入新的芯片設計,投入新的生產線,并且以自己的x86體系為核心,培育了一個巨大的生態體系,不斷加深壁壘,這個體系壁壘是很難突破的。

國產芯片廠商面臨的4座大山是:
1、對長期研發投入的積累和高忍耐度。體現在微架構設計、底層操作系統的設計能力缺失、通用CPU無自己的微架構(大部分國產PC/服務器操作系統仍然以Linux為基礎,在這些方面,國外ARM等廠商實際上是經歷了20年以上的研發積累之后才爆發),或快速引進和搶奪頂尖芯片設計人才。

2、實現重資金投入和高產出的正向循環。

3、短期內性能和穩定性上超越國外對手。

4、硬件開發者生態的培育。Intel和MS在國內高校多年發展課程體系、認證體系、生態培育體系,國內企業鮮有如此跨級戰略操作。

但是新領域未來會有可能在生物、化學、物理、光學方面打破固有的體系,例如仿生芯片、人工智能芯片等,這里面很多領域歐美也是剛開始做,國內廠商還有很多新的機會站在同一起跑線上。

我堅信未來高端的PC、手機、服務器這個市場,國產化的趨勢是不可逆轉的。這個發展需要市場包容國內芯片企業,要允許國內廠家犯錯誤。

如今國內需求端企業和國產芯片供應商是一起互相成長,2018或許會是芯片行業的轉折年,先從行業客戶開始用起,在一些專用設備里開始用起,逐步在這個過程中提升產品的性能和穩定性,然后延伸C端領域。按照這個路徑,將來在通用芯片領域和高銷量芯片領域,也會逐漸用國產的芯片去替代。

4類芯片發展機會,生態體系才是核心競爭力
目前國內芯片相關市場機會,分成這四大類。

第一,通用芯片

通用芯片國內也有創業企業在做,但是性能、良品率、產品質量、穩定性都跟國外的芯片有很大差距,所以一直沒有人買,始終在實驗的狀態。芯片領域有一個很大的特點,就是需要在一次一次量產過程當中發現問題,改進問題,來提升性能。國內芯片一直沒有得到大量的量產,沒有滿足客戶要求,所以一直沒有發展起來。

除了市場需求,通用芯片領域還有一個很大制約因素在于開發者不去使用。

一個芯片研發出來得有一批開發者使用,沒有人會用你的芯片,大家肯定不會采購。英偉達GPU為什么這么火?它的價格高,也不是跑神經網絡計算模型最優的芯片,但為什么還有那么多企業采用它的GPU架構來做訓練、做推理,因為它的開發者體系非常完善,有一系列開發工具可以讓開發者用,而且過去積累了非常多的開發人員,這是一個正向循環。

國產芯片缺少成熟開發工具和操作系統,不能夠配套使用起來,就沒有人去使用。而開發者沒有人用是因為終端產品企業沒有人購買它的芯片,這是個惡性循環。

如果你現在準備就業,要花時間去學一個新工具,這個工具學完之后可能都沒有人買,你肯定不會學,你肯定學通用性比較好,整個產業都在用的操作系統或者和芯片配套的工具。

說到底,制作出好芯片只是第一步,與芯片配套的軟件硬件生態體系不完善,即使芯片造出來了,中國制造依然不會成為首選。中國制造如果想要達到世界頂級芯片標準,還需要一個與中國芯片配合良好的操作系統,只有生態完善了,中國制造的CPU才真正獲得了競爭力。

近期能看到國家加大推動的趨勢,國家發揮的作用:
第一方面是提供大量的資金,同時在芯片企業創始團隊對的持股比例上有足夠的空間以保持團隊對企業的控制力,留住稀缺人才。芯片設計和芯片制造都需要大量資金投入,比如28nm芯片,也需要投入一到兩個億的資金去做芯片設計、做流片,這些都需要成本,需要投入大量資金,如果是芯片制造,投入資金會更大,是上百億美金的投入,一般的企業根本投入不起,所以國家做一些股權投資、低息貸款資金支持和出口退稅等政策支持。同時,在保持團隊對企業的持股比例上做到恰到好處,不因資金的投入而犧牲創始團隊的控制力。

第二方面是國家政策引導國有企業采用以國產芯片為核心的PC、服務器、移動終端以及其他產品,國有芯片企業強制采用國產芯片生產設備、服務,帶動需求。只有帶動需求才能帶動產業的發展,當需求起來了之后,龍芯、上海微電子這些廠家逐漸把產品從實驗室走出,不斷迭代產品。

不帶動需求,如果僅僅是給錢支持,做課題做研究,永遠無法得到市場的認可。因為在實驗室階段,只要能出來一個小樣,一個Demo實現基礎功能就可以拿尾款,但是,距離經受住市場考驗還是要走很長的路。

第三方面政府主導產業格局,保留市場自主力量。

統計數據顯示國家對集成電路產業投入的資金已達上千億規模,我們政府是很支持重要科技自主研發的,但是這么多年效果甚微。

民營市場上,有些做國產操作系統和國產芯片的廠家,已經配合起來一起去發展。除了國家支持,要求國有企業使用以外,未來越來越多的民營企業也會使用國有芯片。將分散的資源整合,在芯片的關鍵領域和大項目上在政府支持下形成主導格局來推動芯片的國產化,同時保留市場力量,小的項目由市場自主決定,通過競爭的方式去實現優勝劣汰。

中興這樣的事件,讓國內企業意識到,美國或者國外的芯片制約,將來一定會在某個時間節點爆發,讓企業多年積累的成果,一夜之間喪失掉,所以市場逐漸會關注國有芯片,這算是一個共識,誰也不想變成下一個中興。

這是一個長期發展,但是這段路必須得走,亡羊補牢為時未晚。

第二,ASIC芯片

ASIC芯片路徑是從終端產品出發,最后做成專用芯片。直接出芯片風險比較大。

類似傳感器這樣的產品,先賣產品,不做芯片,基于FPGA先試市場,前期量不大的時候比較劃算。

另外一個思路是先基于異構芯片做模組,未來量很大之后,再ASIC化。

FPGA+主控芯片+其他組件,組成一個SOC,先做一款在終端能夠用的芯片,在終端上面做人工智能,把一些經過裁減的算法,放到終端的芯片上面。這個芯片是多種芯片組合起來的系統模塊,先做出解決方案,給下游終端產品廠商用。

很多安防攝像頭廠家,用這個模組,就可以讓攝像頭可識別動作,一臺攝像機可以識別幾千個人臉,可以識別簡單的物體,能夠滿足日常需求,能夠直接智能化迭代。先銷售給廠家,進入市場,當量逐漸起來之后再做成專用的ASIC芯片,這是一個比較好的路徑。

從發展路徑來看,很多人工智能企業都在走彎路,但是有一家企業,比特大陸思維路徑很清晰。

比特大陸專做用于挖礦的ASIC芯片和礦機,它把產品形態做成直接拿過來就能用的產品,而不是做早期半成品給客戶。AI領域賣算法行不通,大互聯網企業平臺可以免費提供算法給用戶用,但創業企業得生存。微軟賣操作系統、辦公軟件License的策略是最開始用戶使用微軟盜版的產品,我不管,大家先用起來,等用戶習慣已經養成了,用戶再轉移到其他軟件上轉移成本會很高,這個時候微軟再開始面向企業用戶賣License,特別是針對大的行業客戶,你必須購買,否則就涉及侵權。

另外,早期人工智能的算法不斷迭代,只賣License客戶自己需要投入的工作還很多,只有變成一個終端形態的產品用戶才愿意付費且才能真正用起來,才能逐步構建生態。

第三,垂直細分領域芯片

整體芯片產業各領域銷量,呈現顯著的長尾特征。頂部的高銷量芯片包括通用芯片、存儲芯片、AD/DA等通用組建芯片,而大量的包括采集、傳輸、控制在內的各行業各類型芯片/SOC/SIP/MCU,則仍然有上千個市場機會。每個市場機會,不會產生巨無霸芯片企業,但可能產生隱形賺錢公司和上市公司,而這些領域巨頭無暇顧及,市場對產品的關注更多是需求匹配度和服務。毫無疑問,這些細分市場的領先企業可以形成壟斷優勢。

垂直細分領域的芯片設計,國外情況來看,歐美日韓四十多家芯片企業的一些小部門在做,但是這類國外企業在國內的支持團隊、客戶服務能力比較差,在中國市場部分廠家已經逐漸用國產芯片,因為這類細分領域對芯片的納米級別、工藝級別要求不是非常高,可能55nm芯片國內的終端廠家也能用,但是對成本和功耗比較敏感,廠家更關注成本和性能/功耗的比例,做到那么高的性能,芯片價格上去了沒有客戶買。

第四,產業鏈機會

未來中國會有很多芯片企業出現,做芯片的廠家,需要很多產業服務。僅晶圓加工就包括30多個環節,圍繞芯片設計、加工、切割、封測需要用到很多設備和服務,這其中存在國內企業創新的機會,我們會持續關注。

案例:晶圓在加工處理過程中有很多污染,目前市場上有企業通過創新的方式去做清洗,實現降低清洗成本、降低污染,這個服務是很大的產業。

芯片設計企業的四大發展路徑
1、產品倒推:終端向芯片演進。面向終端廠商、行業系統集成商提供模組、算法的端到端解決方案,自主培育市場和試驗市場需求,待獲得穩定市場需求后再進行芯片設計和量產,實現芯片化;

2、捆綁大流量:與大出貨量終端企業進行參股式合作。抓細分領域的龍頭終端企業,與之進行互相持股,或者獲得其投資,同時獲得其持續訂單需求,之后進行芯片量產;

3、領跑生態:構筑工具鏈、客戶群生態體系。通過提供完善的工具鏈和應用模塊、與操作系統廠商捆綁銷售、發展第三方定制化開發合作伙伴、樹立標桿應用案例、獎勵社區/校園開發者、主動向后端延伸BD等方式,帶領生態企業BD和服務客戶、培育領域內認同;

4、全能王:自主完成全產業鏈布局。自主具備細分領域客戶的終端產品品牌運作力和市場高覆蓋度,同時培育自己的整套芯片產品,形成自身閉環的小生態。

產品是否完全依賴進口芯片,或成未來投資考慮因素
除了前面提到的芯片產業4大機會我們會重點布局,其他與芯片相關的物聯網機會我們關注以下4大類別:

第一類,由于國產芯片的成熟和芯片價格的下降,帶來的新終端應用崛起,相關的終端產品或者芯片產品我們會比較關注。

過去有很多產品,因為核心價格太高,芯片價格降不下來,無法應用在C端產品進行銷售。

案例:例如過去3D視覺處理的芯片主要由TI等企業壟斷,價格一直都很高,但過去3年此類芯片價格發生了巨大的變化,一直在下降,且國產芯片日趨成熟,芯片價格下降之后,將來很多的機器人或工業的檢測設備中會增加3D圖像采集模塊,或者在C端掃地機器人、手機,都會增加3D圖像的采集。

有3D圖像采集之后,可以做身份驗證、動作識別,以往二維圖像是無法實現的,這類技術就可以大范圍用在C端產品里。

第二類,大范圍使用國內芯片設計制造并實現高表現的產品企業。

舉一個大家熟悉的例子,比如國內眾多手機廠商中的華為,盡管華為自主研發的芯片仍然極其有限,但至少在基帶芯片和CPU方面逐步具備自主研發芯片能力,供應端更穩定,這類模式的企業我們會更關注。

第三類,采用創新技術進行傳感器芯片、通訊芯片設計、各類型元器件芯片、邊緣嵌入式芯片設計的企業。現有的以上四類型芯片雖然已經經歷了30年以上的發展,但仍然存在由材料創新、生物物理化學理論應用創新、指令架構創新而產生的新型芯片機會。

第四類,在應用端進行SOC/SIP持續迭代升級,構筑應用壁壘的集成電路企業。此類企業需要在成本、應用需求匹配、異構性能方面找到平衡點,在對客戶、生態深度服務中不斷強化優勢。

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