长电科技是全球领先的集成电路制造和技术服务提供商，提供全方位的芯片成品制造一站式服务，包括集成电路的系统集成、设计仿真、技术开发、产品认证、晶圆中测、晶圆级中道封装测试、系统级封装测试、芯片成品测试并可向世界各地的半导体客户提供直运服务。公司拥有高集成度晶圆级封装、2.5D/3D 封装、系统级封装、高性能倒装芯片封装及先进的引线键合等技术，其产品、服务和技术涵盖主流集成电路系统应用，包括网络通讯、移动终端、高性能计算、车载电子、大数据存储、人工智能与物联网、工业智造等领域。长电科技在中国、韩国和新加坡设有六大生产基地和两大研发中心，在 20 多个国家和地区设有业务机构，可与全球客户进行紧密的技术合作并提供高效的产业链支持。
1.1 发展历程：不忘初心，砥砺前行，方得始终
公司主要发展历程如下：（1）1972 年—2002 年：初创期，1972 年江阴晶体管厂成立（长电科技前身）；1989 年，集成电路自动化生产线投产；2000 年，公司改制为江苏长电科技科技股份有限公司。（2）2003 年—2019 年：积累期，2003，长电科技在上海证券交易所上市；同年，长电先进公司成立；2011 年长电科技（宿迁）公司成立；2012 年，长电科技（滁州）公司成立；2015 年，长电科技收购星科金朋。（3）2020 年—2022 年：成熟期，2020年，长电科技管理有限公司成立；2021 年，成立设计服务事业中心及汽车电子事业中心；2022年，长电微电子晶圆级微系统集成高端制造项目动工。（4）2023 年—未来：致力于成为全球一流的集成电路制造和技术服务提供商，为智慧生活提供先进、可靠的集成电路器件成品制造技术和服务。
1.2 股权架构：大股东深耕产业，并购加速研发升级&拓展海外市场
大股东深耕产业，产业协同+资源整合，助力公司长远发展。截至2023 年6月30日，公司第一、第二大股东为国家集成电路产业投资基金股份有限公司及芯电半导体（上海）有限公司，分别直接持有公司 13.26%、12.81%的股权。国家集成电路产业投资基金将重点投资集成电路芯片制造业，兼顾芯片设计、封装测试、设备和材料等产业，实施市场化运作、专业化管理，同时坚持国家战略和市场机制有机结合的方针指导基金投资，主要运用多种形式对集成电路行业内企业进行投资，充分发挥国家对集成电路产业发展的引导和支持作用。中芯国际为芯电半导体（上海）有限公司控股公司，中芯国际是全球领先的集成电路晶圆代工企业之一，也是中国大陆技术最先进、规模最大、配套服务最完善、跨国经营的专业晶圆代工企业，主要为客户提供0.35微米至 14 纳米多种技术节点、不同工艺平台的集成电路晶圆代工及配套服务。两大股东在资金、技术、产业等多方面赋能长电科技，有利于公司长远发展。
主要控股参股公司全球布局：STATS CHIPPAC PTE.LTD.为公司全资子公司，注册地新加坡，主营半导体封装设计、凸焊、针测、封装、测试和布线解决方案提供商；JCETSTATSCHIPPACKOREA LIMITED（长电韩国）为公司全资子公司长电国际在韩国设立的全资子公司，主营高端封装测试产品，主要进行高阶 SiP 产品封装测试；长电先进为公司全资子公司，母公司持股99.094%，全资子公司长电国际（香港）贸易投资有限公司持股0.906%的中外合资企业，主营半导体芯片凸块及封装测试产品。长电科技（宿迁）及长电科技（滁州）主营皆为研制、开发、生产、销售半导体、电子原件、专用电子电气装置。
通过并购实现研发实力&拓展海外市场双赢。2015 年长电科技收购星科金朋，本次交易的达成有效促进公司国际化进程，资源的协同将促进长电科技提升全球行业地位。星科金朋在新加坡、美国、韩国、马来西亚及中国台湾等国家和地区设立分支机构，拥有超过20年的行业经验，按销售额计算是全球半导体委外封装测行业（OSAT）的第四大经营者，在先进封装技术领域处于领先地位，管理团队具备丰富的业务和管理经验。星科金朋拥有一系列在开发中的先进封装设备，用于满足客户的高性能封装设备需求。例如其倒装技术可以用于低接脚数与高接脚数封装设备，尤为适用于相对较小裸片中需要 1,000 个以上连接点的器件。通过eWLB技术创新，星科金朋已成功降低 PoP 高度，并降低整体堆叠封装高度，从而为客户创造了整体PoP封装高度低达 0.8 毫米的优势。星科金朋拥有行业内超前的专利技术，分布于美国、新加坡、韩国、中国大陆和中国台湾。截至 2016 年 10 月 31 日，共计拥有专利 2,350 项，其中美国专利商标局（PTO）授予或批准的专利达 1,640 项，占 69.79%；在新加坡、韩国及其他国家注册或获批准710项，占比 30.21%。星科金朋在 eWLB 和 SiP 等先进封装技术方面处于全球领先地位，长电科技利用中国市场的影响力和优势地位帮助星科金朋拓展中国市场；同时，整合星科金朋优质客户资源，协助长电科技拓展国际中高端市场，使两者达到优势互补、资源共享的协同效应。
1.3 科研能力：管理层产业背景丰富为公司发展持续赋能
高管深耕产业，深耕产业十余载，专业背景背书有利于推动公司快速发展，实现价值提升。长电科技高管多在集成电路行业工作数年，从业经验丰富。其中首席执行长，郑力先生是集成电路产业领域的资深专业人士，在美国、日本、欧洲和中国的集成电路产业拥有近30年的工作经验，曾担任恩智浦全球高级副总裁兼大中华区总裁，瑞萨电子大中华区CEO等高级管理职务；执行副总裁罗宏伟先生，深耕半导体集成电路封测产业已逾三十年，长期领导长电科技采购、销售、生产制造、运营等诸多部门，积累了对中国半导体封测产业非常丰富之管理经验；董事彭进先生是国务院特殊津贴获得者，并于 2015 年获得中国人社部颁发的国家百千万人才工程“有突出贡献中青年专家” 。历任无锡华晶 MOS 事业部厂长，华晶上华(CSMC)公司厂长，资深总监，中芯国际大中华区总经理，全球销售副总裁等职务。
1.4 产品矩阵：五大技术衍生多解决方案，应用领域广泛
（1）晶圆级封装技术：消费者需要性能强大多功能电子设备，这些设备不仅要提供前所未有的性能和速度，还要具有小巧的体积和低廉的成本。这给半导体制造商带来复杂的技术和制造挑战，他们试图寻找新的方法，在小体积、低成本的器件中提供更出色的性能和功能。长电科技在提供全方位的晶圆级技术解决方案平台方面处于行业领先地位，提供的解决方案包括扇入型晶圆级封装 (FIWLP)、扇出型晶圆级封装 (FOWLP)、集成无源器件(IPD)、硅通孔(TSV)、包封芯片封装 (ECP)、射频识别 (RFID)。
（2）系统级封装（SiP）技术：消费者希望电子产品体积更小、速度更快、性能更高，并将更多功能集成到单部设备中。半导体封装对于解决这些挑战具有重大影响。当前和未来对于提高系统性能、增加功能、降低功耗、缩小外形尺寸的要求，需要一种被称为系统集成的先进封装方法。系统集成可将多个集成电路 (IC) 和元器件组合到单个系统或模块化子系统中，以实现更高的性能、功能和处理速度，同时大幅降低电子器件内部的空间要求。长电科技在SiP封装的优势体现在 3 种先进技术：双面塑形技术、EMI 电磁屏蔽技术、激光辅助键合（LAB）技术。1、双面成型有效地降低了封装的外形尺寸，缩短了多个裸芯片和无源器件的连接，降低了电阻，并改善了系统电气性能。2、对于 EMI 屏蔽，长电科技使用背面金属化技术来有效地提高热导率和EMI 屏蔽。3、长电科技使用激光辅助键合来克服传统的回流键合问题，例如CTE不匹配，高翘曲，高热机械应力等导致可靠性问题。
（3）倒装封装技术：倒装芯片封装中，硅芯片使用焊接凸块而非焊线直接固定在基材上，提供密集的互连，具有很高的电气性能和热性能。倒装芯片互连实现了终极的微型化，减少了封装寄生效应，并且实现了其他传统封装方法无法实现的芯片功率分配和地线分配新模式。长电科技提供丰富的倒装芯片产品组合，从搭载无源元器件的大型单芯片封装，到模块和复杂的先进3D 封装，包含多种不同的低成本创新选项。
（4）焊线封装技术：焊线形成芯片与基材、基材与基材、基材与封装之间的互连。焊线被普遍视为更加经济高效和灵活的互连技术，目前用于组装绝大多数的半导体封装。长电科技可以使用金线、银线、铜线等多种金属进行焊线封装。作为金线的低成本替代品，铜线正在成为焊线封装中首选的互连材料。铜线具有与金线相近的电气特性和性能，而且电阻更低，在需要较低的焊线电阻以提高器件性能的情况下，这将是一大优势。长电科技可以提供各类焊线封装类型，通过节省物料成本，实现优化成本结构的铜焊线解决方案。
（5）MEMS 与传感器技术：随着消费者对能够实现传感、通信、控制应用的智能设备的需求日益增长，MEMS 和传感器因其更小的尺寸、更薄的外形和功能集成能力，正在成为一种非常关键的封装方式。MEMS 和传感器可广泛应用于通信、消费、医疗、工业和汽车市场的众多系统中。电科技能够提供全面的一站式解决方案，为您的量产提供支持，我们的服务包括封装协同设计、模拟、物料清单 (BOM) 验证、组装、质量保证和内部测试解决方案。长电科技能够为客户的终端产品提供更小外形尺寸、更高性能、更低成本的解决方案。
1.5 经营概况：三季度营收/业绩环比显著提升，汽车电子前三季度累计同比增长亮眼
三季度营收、业绩环比均显著提升。公司三季度实现收入为82.6 亿，三季度收入环比二季度增长 30.8%，前三季度累计实现收入为 204.3 亿，其中前三季度累计汽车电子收入同比增长88%。三季度净利润为人民币 4.8 亿，三季度净利润环比二季度增长24%，前三季度累计净利润为人民币 9.7 亿。2023 年 Q1-Q3，受全球半导体市场下行周期所带来的终端市场疲软和客户订单下降影响，公司收入及净利润均承受下行压力；但公司积极面对市场挑战，深挖市场潜力，在降本增效、精益生产、先进技术转化等方面持续赋能，推动产品结构业务结构向高性能计算、汽车电子、工业智能等高附加值应用优化及转型，产能利用率逐步回升。2019-2022年公司营业收入 分 别 为 235.26/264.64/305.02/337.62 亿 元 ， 营收同比增长分别为-1.38%/12.49%/15.26%/10.69%；公司归母净利润分别为 0.89/13.04/29.59/32.31亿元，归母净利润同比增长分别为 109.44%/1371.17%/126.83%/9.20%。
汽车电子前三季度累计同比增长亮眼，市场需求波动为毛利率/净利率下降主要原因。全球半导体行业处于探底回升的波动阶段，长电科技坚持聚焦面向大算力大存储等新兴应用解决方案为核心的高性能先进封装技术工艺和产品开发机制，推进战略产能新布局，进一步提升在全球集成电路产业市场地位。2023Q1-Q3，公司、通讯电子、运算电子、消费电子、汽车电子与工业及医疗领域营收占比分别为 40.7%/15.3%/25.4%/8.7%/10.0%，其中汽车电子累计营收同比增长88%。市场需求波动系毛利率净利率下降主要原因，2023Q1-Q3 长电科技毛利率、净利率分别为 13.87%、4.77%。从主要控股参股公司 2023 年上半年经营层面分析：1）STATSCHIPPACPTE.LTD.：由于市场需求波动，订单减少，产能利用率下降，使得毛利率和净利润同比下降；2）长电韩国：与 2022H1 相比，系统级封装产品业务订单减少，公司经营收入相应减少且公司所适用的所得税优惠力度减少；3）江阴长电先进封装有限公司：由于消费电子市场需求疲软、订单下降、价格竞争激烈使得产能利用率降低，营收及利润较上年相比下降；4）长电宿迁及长电滁州：受市场需求波动影响，订单有所调整，营收及利润较上年相比下降。
公司客户/供应商均衡，不存在依赖单一客户/供应商状况。2017-2021 年，长电科技前五大客户营收占比分别为 27.85%/24.13%/33.35%/57.35%/50.52%。2022 年长电科技前五名客户销售额 173.51 亿元，占年度销售总额 51.40%，其中前五名客户销售额中关联方销售额0.00万元，不存在向单个客户的销售比例超过总额的 50%、前 5 名客户中新增客户的或严重依赖于少数客户 的 情 形 。 2017-2021 年 ， 长 电 科 技 前 五 大 供应商采购额占比分别为30.09%/28.56%/28.17%//43.76%/36.01%。长电科技前五名供应商采购额101.90亿万元，占年度采购总额 46.90%，其中前五名供应商采购额中关联方采购额0.00 万元，不存在内向单个供应商的采购比例超过总额的 50%、前 5 名供应商中新增供应商的或严重依赖于少数供应商的情形。
海外为公司主要收入地区，星科金朋&长电韩国基地营收贡献逐年增长。海外营收占公司总营 收 70% 以 上 ， 2017-2022 年 ， 公 司 海 外 营收占总营收比例分别为81.73%/79.25%/78.61%/74.80%/71.18%/73.53% ， 中 国大陆营收占比分别为17.86%/20.29%/21.05%/24.75%/28.31%/26.09%。从各基地营收分析，星科金朋&长电韩国营收贡献逐年增长，为公司主要营收贡献基地。2017-2022 年星科金朋&长电韩国基地合计营收分别 为 137.51/140.46/130.44/184.83/224.95/272.30 亿 元，占总营收比例分别为58.73%/60.19%/55.63%/70.15%/74.13%/80.96%。市场需求波动、产能利用率下降系各生产基地净利率下降主要原因，2023H1 星科金朋、长电韩国、长电先进、长电滁州及长电宿迁净利率分别为 6.74%/-2.08%/7.70%/-3.60%/-4.97%。
研发人员占比超 10%，累计拥有专利超 3000 个。根据长电科技2022 年报，公司共有研发人员 2,808 人，占员工总数 13.95%。研发人员中，博士研究生12 人，硕士研究生210人，本科 1,646 人，大学本科学历及以上人员总数比例为 66.52%。长电科技拥有丰富的多样化专利，覆盖中、高端封测领域。2023 上半年内，长电科技共获得境内外专利授权53 件，其中发明专利49 件（境外发明专利 24 件）；共新申请专利 279 件。截至2023 年6 月30 日，公司拥有专利3,041 件，其中发明专利 2,462 件（在美国获得的专利为 1,471 件）。
持续研发投入，持续聚焦高性能封装技术高附加值应用，四费合计占营收比例整体呈下降趋势。公司在中国和韩国有两大研发中心，拥有“高密度集成电路封测国家工程实验室”、“博士后科研工作站”、“国家级企业技术中心”等研发平台；并拥有雄厚的工程研发实力和经验丰富的研发团队。为积极有效应对市场变化，将持续加大研发投入，加强市场开拓，强化降本增效，提高产品价格竞争力，通过调整订单结构和产能布局，继续推进产品结构的优化，加速从消费类向市场需求快速增长的汽车电子，5G 通信，高性能计算、存储，功率模组等高附加值市场的战略布局，持续聚焦高性能封装技术高附加值应用，积极应对市场竞争。2019-2022年，公司研发费用分别为 9.69/10.19/11.86/13.13 亿元，研发费用占营收比例为4.12%/3.85%/3.89%/3.89%。从研 发 费 用 增 长 层 面 分 析 ， 2019-2022 年 ， 公 司研发费用同比增长分别为9.05%/5.24%/16.30%/10.74%。2023Q1-Q3 公司研发费用为10.82 亿元，占营收比例为5.30%，研发费用同比上升 10.38%。2019-2022 年，四费（销售、管理、财务、研发）合计分别为31.47/29.16/26.28/25.23 亿元，四费合计占营收比例分别为 13.38%/11.02%/8.62%/7.47%。2022年财务费用同比下降 38.68%，主要系借款减少及借款利率下降所致。
晶圆级高阶封装技术为异质系统集成的实现提供解决方案。在超越摩尔时代，集成电路向着更先进的工艺节点、更高端的应用发展，集成电路芯片的开发难度逐步增加，成本效应增加，高端工艺节点的 Fab 厂商逐渐减少。半导体封装技术成为超越摩尔的一个解决方向，继续受市场及应用驱动，持续向高性能、高密度、低成本的方向发展。晶圆级高阶封装技术UHD-FO、finepitch RDL 等为异质系统集成的实现提供了解决方案。晶圆级芯片尺寸封装（WLCSP）、倒装（FileChip）、扇出型封装（FOWLP）、2.5D/3D 封装逐渐成为先进封装最主要部分，从2021年-2026年，2.5D 封装的市场复合增长率达到 17.1%、倒装的复合增长率达到9.6%、WLCSP的复合增长率达到 9.4%。
公司推出 XDFOI™全系列产品，目前 XDFOI™ Chiplet 高密度多维异构集成系列工艺已按计划进入稳定量产阶段，同步实现国际客户 4nm 节点多芯片系统集成封装产品出货，最大封装体面积约为 1500mm²的系统级封装。该技术是一种面向 Chiplet 的极高密度、多扇出型封装高密度异构集成解决方案，其利用协同设计理念实现了芯片成品集成与测试一体化，涵盖2D、2.5D、3D 集成技术。以 2.5D 集成技术为例，XDFOI 有以下优势：第一，在工艺流程中，芯片级倒装后没有高温固化工艺（<250 摄氏度），有利于集成对高温敏感的高带宽内存HBM；第二，更好的翘曲控制、die shift 控制、更高的布线密度；第三，在贴装前Know Good Die，可以提高成品良率；第四，可以基于 TSV-less 实现 2.5D Chiplet 封装，具备成本优势；第五，结构可以嵌入 embedded die 具有可拓展性。在技术方面，2.5D XDFOI 具有微凸块、极高密度布线、芯片倒装、晶圆级塑封、解键合等核心技术，最细线宽线距可达1.5 微米，布线层数5层以上。
聚焦关键应用领域，面向全球市场，提供高端定制化封装测试解决方案和配套产能。长电科技聚焦关键应用领域，在 5G 通信类、高性能计算、消费类、汽车和工业等重要领域拥有行业领先的半导体先进封装技术（如 SiP、WL-CSP、FC、eWLB、PiP、PoP 及XDFOI™系列等）以及混合信号/射频集成电路测试和资源优势，并实现规模量产，能够为市场和客户提供量身定制的技术解决方案。经过持续研发与客户产品验证，长电科技XDFOI™不断取得突破，已在高性能计算、人工智能、5G、汽车电子等领域应用，为客户提供了外型更轻薄、数据传输速率更快、功率损耗更小的芯片成品制造解决方案，满足日益增长的终端市场需求。2DChiplet 包含了Chip-First、Chip-Last，主要应用于汽车与移动、通信设备；2.5D Chiplet 包含Chip-Last，主要应用于计算与汽车；3D Chiplet 则包含 Chip-on-Chip，主要应用于医疗及传感器应用。XDFOI高端应用主要适用于对集成度和算力较高的 xPU/FPGA、AI 和网络通信类芯片等产品。
1）5G 通讯应用市场领域：由于 5G 通讯网络基站和数据中心所需的数字高性能信号处理芯片得到了全面替代，市场处于上升期。公司在大颗 FCBGA 封装测试技术上累积有十多年经验，得到客户广泛认同，具备从 12x12mm 到 77.5x77.5mm 全尺寸FCBGA 产品工程与量产能力。在封装体积增加的同时以及在前期系统平台专利布局的基础上，公司与客户共同开发了基于高密度 Fan out 封装技术的 2.5D FCBGA 产品，同时认证通过 TSV 异质键合3DSoC的FCBGA。2）5G 移动终端领域：公司深度布局高密度异构集成 SiP 解决方案，配合多个国际、国内客户完成多项 5G 射频模组的开发和量产，产品性能与良率领先于国际竞争对手，获得客户和市场高度认可，已应用于多款高端 5G 移动终端，通过工艺流程优化、辅助治具和设备升级等措施，将模组密度提升至上一代产品的 1.5 倍；在移动终端的主要元件上，基本实现了所需封装类型的全覆盖。移动终端用毫米波天线 AiP 产品等已进入量产阶段；此外，公司拥有可应用于高性能高像素摄像模组的 CIS 工艺产线，也为公司进一步在快速增长的摄像模组市场争得更多份额奠定了基础。3）汽车电子领域：公司设有专门的汽车电子事业中心，进一步深化汽车电子业务的规划和运营，实现在汽车电子领域的迅速拓展，产品类型已覆盖智能座舱、智能网联、ADAS、传感器和功率器件等多个应用领域。公司已加入国际 AEC 汽车电子委员会，是中国大陆第一家进入的封测企业。本报告期，公司与上海临港成立合资公司，在上海市自由贸易试验区临港新片区建立汽车芯片成品制造封测生产基地，继续推进汽车电子领域布局。另外，公司海内外六大生产基地全部通过 IATF16949 认证（汽车行业质量管理体系认证）。4）半导体存储市场领域：公司的封测服务覆盖 DRAM，Flash 等各种存储芯片产品，拥有 20 多年memory 封装量产经验，16层 NAND Flash 堆叠，35um 超薄芯片制程能力，Hybrid 异型堆叠等，都处于国内行业领先的地位。5）AI 人工智能/IoT 物联网领域：依托高密度异构集成系统级封装（SiP）等技术和海内外工厂的优势布局，长电科技加大与人工智能、高性能计算（HPC）领域客户进行先进封装解决方案的开发和产品导入，加速在高算力系统、电源管理、高性能存储、智能终端模块等领域的市场开拓。公司国内厂区涵盖了封装行业的大部分通用封装测试类型及部分高端封装类型；产能充足、交期短、质量好（良率均能达到 99.9%以上），江阴厂区可满足客户从中道封测到系统集成及测试的一站式服务。
3.1 技术：SiP 等先进封装技术是Chiplet 模式的重要实现基础
随着人工智能和高性能计算的兴起，Chiplet 和异构集成解决方案受到越来越多的关注。基于 Chiplet（芯粒）的模块化设计方法将实现异构集成，被认为是增强功能及降低成本的可行方法，有望成为延续摩尔定律的新路径。Chiplet 模式能满足现今高效能运算处理器的需求，而SiP等先进封装技术是 Chiplet 模式的重要实现基础，Chiplet 模式的兴起有望驱动先进封装市场快速发展。这推动了更复杂的先进 SiP 解决方案的采用，尤其是UHD FO和2.5D/3D封装，以满足更高的密度、更低的带宽和更高的性能要求。系统级封装可以把多枚功能不同的晶粒（Die，如运算器、传感器、存储器）、不同功能的电子元器件（如电阻、电容、电感、滤波器、天线）甚至微机电系统、光学器件混合搭载于同一封装体内，系统级封装产品灵活度大，研发成本和周期远低于复杂程度相同的单芯片系统（SoC）。根据 chipworks 拆解显示，SiP封装体现将整个系统进行封装的精髓，在一块 26.15 mm x 28.50 mm 的主板上，集成了多达14颗左右的核心芯片产品，以及上百个电阻电容等元器件，所有元器件都有各自独立的封装，并紧密有序地排列在主板上，而除了惯性组合传感器外，其他都元器件都封装在一起，整个封装的厚度仅为1.16mm。26.15 mm x 28.50 mm×1.16mm 尺寸相当于传统芯片的大小，构成一个系统，其复杂程度，超越当年一同发售的 iPhone 6 主板。通过系统级封装形式，可穿戴智能产品在成功实现多种功能的同时，还满足了终端产品低功耗、轻薄短小的需求。
相对于传统的打线封装，SiP 封装作为多种裸芯片或模块排列组装的高端封装技术具有明显的优势：（1）封装效率高：SiP 封装技术在同一封装体内加多个芯片，大大减少封装体积，提高了封装效率。（2）产品上市周期短：SiP 封装无需版图级布局布线，从而减少了设计、验证和调试的复杂性和缩短了系统实现的时间。（3）兼容性好：SiP 可实现嵌入集成化无源元件的梦幻组合、无线电和便携式电子整机中的无源元件至少可嵌入 30-50%，还可将Si、GaAs、InP的芯片组合一体化封装。（4）降低系统成本：SiP 可提供低功耗和低噪声的系统级连接，在较高的频率下工作可获得较宽的带宽和几乎与 SoC 相等的总线带宽，一个专用的集成电路系统，采用SiP 封装技术可节省更多的系统设计和生产费用。（5）物理尺寸小：SiP 封装体厚度不断减少，最先进的技术可实现五层堆叠芯片只有 1.0mm 厚的超薄封装，三叠层芯片封装的重量减轻35%。（6）电性能高：SiP 封装技术可以是多个封装合二为一，可使总焊点大为减少，缩短元件的连接路线，从而使电性能提高。（7）低功耗：SiP 封装可提供低功耗和低噪音的系统级连接，在较高的频率下工作可获得几乎与 SoC 相等的汇流宽度。（8）稳定性好：SiP封装具有良好的抗机械和化学腐蚀能力以及高可靠性。（9）应用广泛：SiP 封装技术广泛应用于消费电子、通信、生物医疗及计算机领域等 ，在工业自动化、航天和汽车电子也在获得日益广泛的应用。应用SiP封装技术的器件封装技术的器件和模块和模块包括：处理器、包括：处理器、控制器、传感器等。
M2 Max 芯片内部封装芯片超 60 颗，内部硅总面积超过2000 平方毫米。在M2Max芯片顶部中央，有 8 个高性能的 CPU 核心，在它们的左边是 4 个高效的CPU核心，即CPU共有12个内核，在 CPU 底部是一个 38 核 GPU。GPU 的左侧和右侧是LPDDR5 接口，GPU底部的接口是苹果用于连接 M2 Max 的专用接口，如果将 M2 Max 倒置并通过接口处的硅中介层连接，则它将成为 M2 Ultra。自 2010 年以来，许多融合技术被用于智能手机和个人电脑，如SIP将处理器和集线器控制器、处理器和内存结合在一个封装中，以及POP（Package OnPackage，叠层封装技术）、MCP（Multi Chip Package，多芯片封装）和Chiplets。苹果使用台积电的InFO（集成扇出）等技术，通过将功能芯片和特性芯片组合在一个封装中来形成处理器。它具有一种称为围绕处理器的存储器和支持处理器的硅电容器的结构。相同的结构不仅用于M2Max，还用于智能手机的“A 系列”。M2 Max 的 APL1111 封装总共包含68 片芯片，33 种功能芯片和35种特征芯片，内部芯片总面积超过 2000 平方毫米。
3.2 手机：工欲善其事必先利其器，骁龙8 Gen3为AI 手机注入强心针
人工智能手机 = AI 芯片 + AI 功能。广义上是指搭载了满足AI 算力需求的移动端芯片、且加载了深度学习 AI 功能的智能手机。满足 AI 算力需求的终端芯片是指：（1）芯片内置独立的神经网络计算单元；（2）通过 CPU、GPU、DSP 及其他通用计算单元联动赋予芯片深度学习能力。手机中 AI 算法可以通过终端或云端来运行，其中终端运行是主流方式。终端AI 目前有两类方案，分别是算法在 SoC 上运行和在局部元器件上运用协处理器运行。在SoC中算法可以通过调用通用硬件单元实现多种 AI 应用，也可以加入独立处理单元完成，是当下最成熟，也是应用最多的解决办法；在局部元器件上的协处理器中实现 AI 处理并且已经产品化了的，如智能图像处理的案例，算法主要通过调用处理单元矩阵，在摄像头上对照片处理进行智能加速，实现单摄虚化等效果，谷歌在其自手机产品上探索和使用这一方案。
自我学习、自主服务，重构终端产品逻辑。人工智能手机的主流功能不仅在实时性、准确性、处理效率等指标上表现优秀，还在 AI 算法与算力的支持下，通过自我学习理解人类世界的逻辑，通过自主服务变得更便捷，提升了用户体验。随着使用，人工智能手机会学习用户的习惯，优化手机功能，比如人脸解锁会学习用户外貌的细微改变降低拒识率，智慧助手可以按照用户的习惯处理常规任务。人工智能手机把以往针对碎片化需求的服务融合进手机功能，主动地、一步直达地给出用户需要的结果，比起繁杂的手动操作进步明显，例如，过去需要调光、对焦、修图等复合手动操作才能得到的“大片”，变得自主优化、随拍即美。这些功能与服务的融合重构了终端产品逻辑，使人工智能手机交互更人性、应用更灵活。
骁龙 8 Gen3 芯片，AI 手机开启新纪元。为支持 AI 应用，手机芯片将全面升级，高通推出骁龙 8 Gen 3 芯片，其 AI 性能提升了 98%，高通 AI 引擎实现终端设备上世界首次支持运行100 亿参数模型，并且针对 70 亿参数 LLM 每秒能够生成20 个token。这意味着，各类虚拟助手、GPT 聊天机器人、Stable Diffusion 等 LLM 等都可以在手机等终端正常运行。骁龙8Gen3 采用台积电 4nm 工艺制程，对比前代虽然还是八核心构造，但采用1+5+2CPU架构，它拥有一个超大的 Cortex -X4 核心，主频达到 3.2GHz，5 个 Cortex -A720 大核，主频为3.0GHz，2 个 Cortex -A520 小核，主频为 2.0GHz。GPU 方面，采用全新Adreno 750 GPU。集成全新X75 基带，提升 20%能效比。跑分方面，geekbench5 作为参考，单核跑分1930分左右，多核跑分 6236 分左右，相比骁龙 8 Gen2，单核、多核分别提升26%及35%。相比骁龙8Gen1，单核、多核分别提升了 51%和 71%，性能提升巨大。由于大核心数量明显增加，这款芯片在高负荷情况下，性能爆发力更强，安兔兔跑分可达 200 多万。至于GPU 方面，其表现更是超越A17Pro，性能、功耗、能效等都很优秀。根据泡泡科技星球信息，截至2023 年11月25日，搭载骁龙 8 Gen3 芯片手机有：小米 14、小米 14 Pro、iQOO 12、iQOO 12 Pro、红魔9Pro及红魔9 Pro+。
大模型成为头部手机厂商重点投入方向，大模型引入手机成为趋势。2023年8月29日，华为 Mate 60 系列上市，接入华为盘古大模型，为用户提供更智慧交互体验；2023年9月12日，苹果发布 iPhone 15 Pro，搭载自研 A17 Pro 芯片，是业界首款3nm制程芯片，晶体管数量达 190 亿，神经引擎运行速度翻倍提升；2023 年 10 月 4 日，谷歌推出Pixel 8系列，率先搭载Android 14 系统，使用谷歌自研全新 Tensor G3 处理器，实现通过手机终端运行大模型。2023年 10 月 26 日，小米发布小米 14 系列，首发搭载高通骁龙 8 Gen3 芯片与全新澎湃OS，AI性能大幅提升；11 月 13 日，vivo 发布了 X100 系列手机，通过在端侧部署大参数AI 算力与云端服务，实现蓝心小 V 智慧助理功能，这项功能为用户提供了超能语义搜索、问答、写作、创图以及智慧交互等丰富体验；三星、OPPO、传音、荣耀等厂商，积极布局AI 技术，探索将大模型引入手机。随着头部厂商积极将 AI 大模型引入手机，将为手机带来全方位体验升级，有望成为厂商加速产品迭代关键机遇，助力激活消费电子市场新动能，加速智能手机换机周期与行业复苏节奏。
3.3 PC：Meteor Lake 构建算力基础，2024 年出货量有望超千万台
Meteor Lake + Windows 12 开启 AI PC 时代。能够提供具备集成软硬件混合式智能学习、推理能力的计算机可以称为 AI PC， Meteor Lake 及 Windows 12 组合的PC产品就具备一定的典型性 AI PC 特性。（1）系统 OS 方面，微软已将大模型能力赋能自身产品。例如个人计算NewBing、Xbox 等以及应用软件 0ffice365、Copilot Dynamics 365 Copilot 等系列办公软件与工业软件都将嵌入 AI 模块。（2）CPU 核心部件方面，随着 Intel 引入了VPU架构的14平台MeteorLake 即将发布，为智能化实现功耗和性能平衡提供硬件支持。（3）AIGC（生成式AI）方面，2023 年 3 月，多模态大型语言模型 GPT-4 发布，在“理解+创造”上展现的能力是AI 算法历史的里程碑。上述关键产业布局将促使 AI 的关键技术包括人工智能算法、深度学习、自然语言处理等在 PC 端落地的进程得到加速。这些技术的应用，使得混合式的AI PC可以自动识别用户需求，自主学习和适应不同的使用场景，实现智能化推荐、智能助手等功能。
Meteor Lake = 分离式模块化设计 + Foveros 3D 封装技术连接。MeteorLake采用分离式模块化设计，由计算模块、SoC 模块、图形模块以及IO 模块四大独立模块组成，并通过 Foveros 3D 封装技术实现极低功耗和高密度的晶片连接。1）计算模块：首次采用 Intel 4 制程工艺，Intel 7 相比实现 2 倍面积微缩，带来高性能逻辑库，使MeteorLake处理器成为英特尔历史上能效最高的客户端处理器；同时具有快速响应能力，适用于轻量级、单次推理低延迟的 AI 任务。2）SOC 模块：集成全新低功率计算岛E-core，人工智能加速引擎 NPU，内存控制器，连接模块，媒体处理计算单元，显示输出单元等。SoC模块可以支持 Wi-Fi 6E、Wi-Fi 7，支持 8K HDR 和 AV1 编码，支持原生HDMI 2.1和DP2.1标准，支持全新 DDR 内存规格。CPU、GPU、NPU 都可以提供AI 算力，但是针对不同使用场景匹配程度并不相同，例如 CPU 适合处理轻量级 AI，GPU 适合需要高性能、高吞吐量AI 应用，NPU 则专为 AI 设计具备高能效、低功耗等优势。Meteor Lake 在加入NPU后，能够在 PC 端提供高效的人工智能加速引擎，与 CPU、GPU 结合更灵活的应对不同场景下AI 算力需求。在英特尔的内部测试中，将负载全部跑在 CPU 上用时为43.3 秒，功耗40W;全部跑在 GPU 上用时为 14.5 秒，功耗 37W；将部分负载(Unet+与Unet-)交由NPU执行，其余交由 CPU 执行，用时为 20.7 秒，功耗 10W；Unet+由GPU 执行，Unet-由NPU执行，用时为 11.3 秒，功耗为 30W。3）图形模块：Meteor Lake 集成基于Xe LPG架构打造的英特尔 ARC 锐炫显卡，优化了缓存互连，拥有 8 个 GPU 核心、128 个VectorEngines，几何图形渲染管线大幅提升，并且新增 8 个硬件光追单元、乱序采样功能，进一步增加准确率和性能，性能是前代的 2 倍，并支持 Intel XeSS 以及DX12 Ultimate。4）IO模块：IO 模块集成 Thunderbolt 4 和 PCIe 5.0，提供出色连接体验，保证数据传输效率。
多厂商积极布局 AI PC，2024 年有望成为其规模性出货元年。2023 年10月24日，联想在其联想创新科技大会展示其首款 AI PC 概念机，内嵌 AI 功能，可以创建个性化本地知识库，能运行个人模型，和用户实现自然交互。苹果（Apple） 则考虑未来混合式发展的需求，积极促进 5G 芯片在 Macbook Pro 产品线上的落地，以促进 AI PC 时刻在线的需求，发布时间预计落在 2025 年。惠普（HP）、宏碁（Acer）等品牌也进一步加大了与关键软件服务商和芯片供应商合作，将重新设计 PC 的架构，预计将把 AIGC 或其他 AI 应用导入到终端设备上，相关AI笔记本方案会在 2024、2025 年陆续推出。同时，其他品牌方也持续与多方探讨AI PC的开发与适配，预计 2024 年至 2025 年将推出更多 AI PC。从细分市场来看，商用和消费齐头并进，需求旺盛。游戏和高性能超薄笔记本电脑或成为第一批盈利的AI PC产品类型。群智咨询（Sigmaintell）预测，2024 年伴随着 AI CPU 与 Windows 12 的发布，将成为AI PC规模性出货的元年。预计 2024 年全球 AI PC 整机出货量将达到约 1300 万台。在2025年至2026年，AI PC 整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率，并在 2027 年成为主流化的PC产品类型，这意味着未来五年内全球 PC 产业将稳步迈入 AI 时代。
3.4 汽车：BEV+Transformer 为算法主流趋势，人机自然交互将为主流
新势力/自动驾驶供应商加速布局 BEV+Transformer。为高效解决纯视觉方案下多个摄像头的数据融合问题，特斯拉在 2021 年提出 BEV+Transformer 的组合，2022 年推出占用栅格网络（Occupancy）进一步叠加完善 3D 空间识别。在常规的前视视角与后融合路线之外，这套方案将数据整合在鸟瞰视角下，避免了视野遮挡，以 Occupancy 优化边界感知与物体识别，再通过基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络模型 Transformer，更加灵活、高效地感知和处理数据，进一步反哺高阶自动驾驶的能力提升。目前包括比亚迪、蔚小理、智己等车企，以及华为、百度 Apollo、毫末智行、地平线、轻舟智航、觉非科技、商汤科技等自动驾驶企业均已布局 BEV + Transformer。
造车新势力方面，小鹏汽车自研城市领航辅助系统 XNGP，其感知核心为基于Transformer的 BEV 视觉感知系统 Xnet，以多相机多帧的纯视觉方案为核心，辅以激光雷达作为安全冗余，通过大模型深度学习网络对相机探测信息进行多帧时序前融合，进而输出BEV视角下动态目标物的 4D 信息以及静态目标物的 3D 信息。理想汽车自研辅助驾驶系统ADMax3.0，感知端采用静态 BEV 与动态 BEV 网络实时感知生成道路结构信息，结合神经先验网络NPN、信号灯意图网络 TIN，增强系统对环境、信号灯的感知能力，并通过 NeRF 提升Occupancy 的远距离分辨率，更加精准识别通用障碍物的边界，实时还原车辆行驶环境。蔚来汽车辅助驾驶系统NOP+在感知端采用 BEV + Occupancy，与其自研自动驾驶系统 NAD 采用同一技术栈，在实现更低频率接管的辅助驾驶基础上，还开发了高速换电站自主换电的独特功能。
自动驾驶供应商方面，华为自研的 ADS 高阶智能驾驶系统，1.0 版本实现基于Transformer的 BEV 架构，最新的 2.0 版本增加自研 GOD 网络，融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器数据，有效识别异形障碍物，进而实现无高精地图智能驾驶；毫末智行在应用BEV+Transformer 的基础上，基于多年大模型研发经验开发 DriveGPT 用于提高数据标注和算法训练效率；百度 Apollo 在应用 BEV 环视三维模型的基础上，基于自身生态体系搭载文心大模型；商汤与南京大学、上海AI实验室及香港大学联合撰写论文，提出纯视觉环视感知算法BEVFormer，并应用于绝影领航系统；地平线在发布新一代征程 5 车载智能芯片的同期，推出基于征程5的纯视觉 BEV 感知原型方案，并提出“感知决策一体化”的自动驾驶通用大模型UniAD，将智驾流程融合到基于 Transformer 的端到端网络框架中。
全自动驾驶芯片（FSD）为智能驾驶实现从规则驱动到数据驱动基础。市面上常见的自动驾驶系统，大多采用分模块设计，包括感知、决策、控制三个模块，各任务内部采用各自的算法模型，而特斯拉 FSD V12 只有神经网络，即只要确定神经网络架构，然后输入数据训练。一套神经网络能处理所有输入信号，并且输出驾驶决策，根据真实人类驾驶数据，系统就能学会怎么开车，并不断开得更好，这也就是所谓的从规则驱动到数据驱动。特斯拉是汽车产业智能化引领者，2016 年开始研发自动驾驶芯片，2019 年后第一代 FSD 芯片实现量产，2023 年2月，第二代FSD 芯片（7nm）开始装车，处理能力和效率得到显著提高。第一代基于三星14nm工艺，围绕三个四核集群构建，总共 12 个 Arm Cortex-A72 核心，运行频率为2.2GHz。然而，在第二代设计中，该公司将 CPU 核心数量增加到五个集群，每集群 4 个核心（20），总共20个Cortex-A72核心。第二代 FSD 芯片最重要的部分是三个 NPU 核心。三个内核各自使用32MiBSRAM来存储模型权重和激活（activations）。每个周期，256 字节的激活数据和128 字节的权重数据从SRAM读取到乘法累加单元（MAC）。MAC 设计为网格，每个 NPU 核心具有96x96 网格，每个时钟周期总共有 9,216 个 MAC 和 18,432 次操作。每个芯片有 3 个NPU，运行频率为2.2GHz，总计算能力为每秒 121.651 万亿次操作（TOPS）。
在 FSD Beta 启用后，车辆会使用前部、后部、左侧和右侧摄像头输入信号构建周围环境的模型。摄像头数据用于快速处理神经网络，并做出安全地引导车辆前往目的地的决策。在行驶过程中，FSD Beta 会在触摸屏上显示周围环境的画面，包括道路、车辆、行人、路缘、骑自行车者等探测到的物体。以蓝色显示的物体表示 FSD Beta 对主动控制作出的高优先级判断。这意味着特斯拉 FSD Beta 会通过视觉和神经网络学习的方式对感知到的环境进行综合分析，然后做出决策，驱使车辆按照既定的目的地行驶。尽管驾驶辅助与完全自动驾驶不同，FSDBeta使驾驶员能够在一定程度上下放驾驶任务，但这并不是完全自动驾驶。在某些情况下，如遇到复杂道路状况或突发情况，驾驶员需要随时准备接管车辆控制权。在目前已知的信息来看，FSDBeta在美国和加拿大境内部分城市和高速公路上可用。相信随着特斯拉不断收集数据和优化算法，该功能将逐步扩展到更多地区。
大模型助力智能座舱提升人机交互体验及拟人化特征。1）AI 大模型在智能座舱产业中的语音识别技术应用前景广阔。智能座舱产业中，语音识别技术是实现人机交互的重要手段。据统计，通过语音识别技术，用户在驾驶过程中的误操作率可降低 30%以上。同时，随着AI 大模型的进步，语音识别的准确性和实时性得到了显著提升，使得智能座舱的语音交互更加自然、流畅。AI 大模型可以通过自然语言处理技术，实现更自然、智能的语音交互，提高驾驶过程中的便利性和安全性。同时，AI 大模型还可以应用于智能娱乐系统，根据驾驶员的喜好和行为习惯，提供个性化的音乐、导航和资讯服务，提升驾驶体验。2）AI 大模型在智能座舱产业中的多模态交互方式有助于提升用户体验。智能座舱不仅仅局限于传统的视觉和触觉交互方式，还通过AI大模型实现了多模态交互，如声音、手势、肢体动作等。这种多模态交互方式可以更好地满足用户需求，提升用户体验。据统计，采用多模态交互方式的智能座舱用户满意度普遍较高。3）AI大模型在智能座舱产业中的个性化定制服务有助于满足用户需求。智能座舱可以根据用户的个性化需求进行定制，通过 AI 大模型分析用户的行为习惯和偏好，提供更加精准的服务。例如，通过语音识别技术，智能座舱可以根据用户的口音、语速等特征进行个性化识别，提供更加精准的服务。此外，AI 大模型还可以根据用户的反馈进行自我优化，不断提升服务质量。
4.1 DRAM：第三季合约价格落底，促使买方重启备货动能
2025 年 DRAM 市场规模有望回升至 925 亿美元，市场呈现三家垄断态势。根据TrendForce数据，2020 年全球 DRAM 市场实现销售额为 659 亿美元，较2019 年小幅增长6%，2022年起市场出现下滑态势，2024 年出现回暖，有望于 2025 年回升至925 亿美元。DRAM市场由于集中度更高，主要供应商产能布局及市场需求之间动态平衡更为脆弱，存储原厂产能规划对市场价格和总体规模影响较大。根据 CFM 闪存市场数据, 2022 年全球DRAM生产量大约为1,900亿 GB 当量，同比增长约 2%；市场规模方面，2022 年全球DRAM市场规模为790.61亿美元，2022 全球 DRAM 市场被三星、SK 海力士以及美光垄断，CR3 达95.8%。
DRAM 属于易失存储器，多用于 CPU 缓存和图像系统的帧缓存区，起到临时储存数据的功能，如遇断电则数据则会丢失信息，更大的缓存空间代表同时可处理和储存的数据更多，属于电子设备必须的组成部分。它结构简单、容量大、速度快，因此在电脑或移动设备中，可作为帮助中央处理器运算的高速存储器使用。按照 RAM 及 CPU 时钟频率是否同步，DRAM可分为同步DRAM 和异步 DRAM，其中同步 DRAM 分为 DDR（双倍速率SDRAM，主要用于PC端）、GDDR（图形双倍速率 SDRAM，主要应用于显卡）及 LPDDR（低功耗双倍速率SDRAM，主要应用于手机端）。
DDR4 占据主要市场，DDR5 预计于 2028 年近乎取代 DDR4。根据华经产业研究院数据，第一代 DDR 已停产，DDR2 在 2010 年占比高达 30%，而这一比例到2020 年为1%，仅应用于利基市场。2020 年 DDR 型 DRAM 市场上，速度更快 DDR4 占主要比例（78%左右），在DDR5未全面量产下有望进一步提高比例。DDR5 内存模块配备了两个独立的32 位通道(40位ECC)，还将提供更高的每个内存模块容量，新加入电源管理芯片（PMIC），保证其在更高速率下，操作稳定性。得益于服务器市场，2022 年 DDR5 内存的使用率将增加25%，到了2023年，DDR5内存的市场份额会超过 50%。2024 年至 2026 年，随着 DDR5 内存全面被各个市场采用，DDR4内存的市场份额将仅有 5%。根据 Yole 数据，目前内存市场处于强劲增长的阶段，预计到2023年，DDR5 内存的出货量将超过 DDR4 内存，到 2026 年，DDR5 内存占比将达到90%。
低功耗为 LPDDR 产品主要属性，LPDDR4 仍为市场主流。LPDDR采用多项改进技术，将电压从 2.5V 降到 1.8V 再由于温度补偿更新技术而进一步降低功耗，因此LPDDR具有低功耗、高可靠性特征。LPDDR3 加入“写入均衡与指令地址调驯”和片内终结器(ODT)等新技术。根据集邦咨询数据，2022 年 LPDDR5（X）市场占有率为 18%，到2023 年市占率预计上升至28%，其比例远低于 LPDDR4（X）市场份额，LPDDR4（X）市占率有所下降，但仍为市场主流产品，其市占率从 2022 年 79%下降至 2023 年 70%。
GDDR 搭配高端显示芯片设计显卡，与市面上标准 DDR 内存不兼容。GDDR是为高端显卡而专门设计的高性能专用显存，有专属工作频率、时钟频率和电压，比主内存中使用的DDR存储器有更高的时钟频率和更小功耗。第一代 GDDR 由 NVIDIA 公司基于DDR与DDR2做了微小改进。GDDR3 是一款第三代显卡专用内存，由 ATI 公司（2006 年被AMD公司收购）及JEDEC 合作完成。GDDR5 及 GDDR4 皆基于 DDR3 改造而来，基本内存架构与DDR3相似。
第三季合约价格落底，促使买方重启备货动能。根据 TrendForce 集邦咨询数据，2023年第三季 DRAM 产业合计营收达 134.80 亿美金，季成长率约18.0%。由于下半年需求缓步回温，买方重启备货动能，使得各原厂营收皆有所成长。展望第四季，供给方面，原厂涨价态度明确，预估第四季 DRAM 合约价上涨约 13~18%；需求方面的回温程度则不如过往旺季。整体而言，买方虽有备货需求，但以目前来说，服务器领域因库存水位仍高，拉货态度仍显得被动，第四季DRAM 产业的出货成长幅度有限。产能规划方面，第三季底，三星为有效减缓库存压力而扩大减产，主要针对库存偏高的 DDR4 产品，第四季减产幅度会扩大至30%，总投片量下滑，三星认为 2024 下半年旺季需求将有所回温，故投片将于明年第二季开始提升。SK海力士受惠于HBM及 DDR5 出货增长，产能小幅回升，投片量至今年底会小幅上升，搭配明年DDR5于终端渗透提升，预期总投片量将逐季上升。美光因减产较早，库存水位相对健康，今年第四季投片已开始回升，主要增加在 1beta nm 先进制程，2024 年的投片量预估仍会小幅上升，产能扩张重心将落于制程转进。南亚科（Nanya）出货受惠于 PC 客户备货需求，以及现货市场的带动，出货量成长 17~19%；南亚科主流 DDR3、DDR4 产品需求相对疲乏，价格仍呈下滑走势，限缩其营收涨幅，最终营收仅达 2.44 亿美元。华邦（Winbond）在定价策略上较为积极，为拓展其DDR3业务，去化 KH 厂新增产能，议价弹性大，故出货有所成长，第三季营收上升至1.12亿。力积电（PSMC）营收计算主要为其自身生产之 Consumer DRAM 产品，不包含DRAM代工业务，受惠现货价格上涨，使得需求小幅上升，带动 DRAM 营收季增 4.4%，若加计代工营收则季减5.5%。
4.2 NAND Flash：产业营收环比增长2.9%，预估第四季增长将逾两成
2022 年 NAND Flash 市场规模约 600 亿美元，市场集中度较DRAM低。2020年-2021年，在疫情影响下，居家办公及远程通信等需求端总体增长同时，半导体供应链不时受到疫情管控措施影响，市场在价格波动中持续扩张，使得 NAND Flash 市场回暖。据CFM闪存市场数据,目前存储的主要需求来源于手机、个人电脑和服务器，受存储容量大幅提升的带动，2022年全球NAND 总的生产量达到 6,100 亿当量，同比增长约 6%；市场规模方面，2022 年全球NANDFlash市场规模为 601.26 亿美元，NAND Flash 市场则由三星、铠侠、SK 海力士、西部数据及美光主导，CR5 达 95.5%。
NAND Flash 是使用电可擦技术的高密度非易失性存储。NAND Flash 每位只使用一个晶体管，存储密度远高于其他 ROM；在正常使用情况下，Flash 所存电荷（数据）可长期保存；同时，NAND Flash 能够实现快速读写及擦除。NAND Flash 为大容量数据存储实现提供廉价有效解决方案，是目前全球市场大容量非易失存储主流技术方案。其存储单元可分为:单层单元（SLC）、多层单元（MLC）、使用 X3 架构 TLC 单元、四层单元（QLC）。SLC只需要区分0和1，而MLC需要区分4种状态，其单die容量更大，需要更复杂firmware来管理。相比于SLCNAND，MLC 擦写寿命、数据保持能力有所下降。
eSSD，CSSD 及 UFS（Mobile）为 NAND Flash 主要产品，占比合计达80%以上。根据是否带控制器，NAND Flash 分为不带控制器及带控制器。不带控制器为RawNAND，其本质上是把 NAND Flash 晶圆 Pad 点引出，封装成 TSOP48/BGA 等颗粒。由于里面不带控制器，针对 NAND Flash 各种管理算法需在 CPU 端做，会涉及到写驱动的问题并增加CPU负荷。带控制器产品，分为芯片类和模组类两种，芯片类产品有 SD NAND，eMMC, SPI NAND，内部带针对 NAND Flash 管理机制（SPI NAND 除外），模组类产品主流的有TF/SD卡，SSD，U盘等。NAND Flash 中 eSSD，CSSD 及 UFS（Mobile）三类产品市占率合计可达80%以上。
2023 年第三季 NAND Flash 产业营收环比增长 2.9%，预估第四季成长将逾两成。TrendForce 集邦咨询表示，第三季 NAND Flash 市场变化主要转折点为三星（Samsung）积极减产的决策。此前存储买方认为终端需求能见度仍低，担忧市场旺季不旺，因此保持低库存、缓提货的采购策略。而随着供给龙头业者大幅减产，买方出于对供应将显著减少的预期心理因素，采购态度转趋积极。第三季季底时 NAND Flash 的合约议价方向已朝向止跌甚至涨价发展，促使第三季 NAND Flash 位元出货量环比增长 3%，整体合并营收来到92.29 亿美元，环比增长幅度约 2.9%。展望第四季，NAND Flash 产品将量价齐涨，预估全产品平均销售单价涨幅将来到13%，整体 NAND Flash 产业营收环比增长幅度预估将逾两成。
第三季营收排名仅铠侠及美光两家下跌，三星基本与第二季持平。三星方面，尽管通用型服务器需求持续疲软，但消费电子市况有所改善，尤其 PC 及智能手机对于高容量产品需求强劲，除了库存回补外，带动进一步策略备货，使得三星第三季获利情况走出低谷。第三季由于扩大减产，公司营运目标转向积极寻求获利，影响位元出货环比减少1~3%，平均销售单价止跌回升1~3%，第三季 NAND Flash 营收为 29.0 亿美元，持平第二季。铠侠（Kioxia）方面，第三季平均销售单价上涨 3%，虽然受惠于 wafer 合约价反弹，及笔电客户提早策略备货，然出货位元随着美系智能手机品牌订单需求递延，影响第三季位元出货环比减少10～15%，导致NANDFlash营收下跌至 13.4 亿美元，环比减少 8.6%。美光（Micron）受到PC、Mobile 市场客户订单动能成长，加上部份 Enterprise SSD 客户库存回补，第三季位元出货与第二季持平，平均销售单价则环比减少 15%，因此，第三季营收小幅下滑至 11.5 亿美元，环比减少5.2%。第四季随着季度合约价全面反弹，追价动能催生订单成长，在量价齐涨的预期下，预期第四季美光营收将成长逾两成。其他业者如 SK 集团（SK hynix & Solidigm）、西部数据（WDC）均受惠于消费电子领域需求复苏，位元出货量上升带动营收向上。SK 集团方面，由于PC 和智能手机应用对高容量产品需求回温，位元出货维持季度增长，支撑第三季 NAND Flash 营收约18.6亿美元，环比增长 11.9%。西部数据表示，第三季 PC 需求超乎预期，且移动装置应用（Mobile）和游戏（Gaming）类别需求具韧性，显示降价仍有效带动出货位元，进而推升 NAND Flash 部门营收达15.56亿美元，环比增长 13.0%。
4.3 HBM：AI 带动 HBM 需求持续增长，2025 年规模有望突破百亿美元
HBM 是一种封装存储器，可通过同一封装内的硅中介层与SoC 集成在一起。通过这种方法，便可以克服传统片外封装存在的数据 I/O 封装引脚限制的最大数量。DRAM通过堆叠的方式，叠在一起，Die 之间用 TVS 方式连接；DRAM 下面是 DRAM 逻辑控制单元，对DRAM进行控制；GPU 和 DRAM 通过微凸块和 Interposer (起互联功能的硅片)连通Interposer 再通过Bump和Substrate(封装基板)连通到 BALL；最后通过 BGA BALL 连接到PCB 上。从技术角度看，HBM使 DRAM 从传统 2D 转变为立体 3D，充分利用空间、缩小面积，契合半导体行业小型化、集成化发展趋势。HBM 突破内存容量与带宽瓶颈，被视为新一代DRAM解决方案，业界认为这是DRAM 通过存储器层次结构多样化开辟一条新的道路，革命性提升DRAM性能。SK海力士表示，TSV 是在 DRAM 芯片上搭上数千个细微孔并通过垂直贯通的电极连接上下芯片的技术。该技术在缓冲芯片上将数个 DRAM 芯片堆叠起来，并通过贯通所有芯片层的柱状通道传输信号、指令、电流。相较传统封装方式，该技术能够缩减 30%体积，并降低50%能耗。凭借TSV方式，HBM 大幅提高了容量和数据传输速率。与传统内存技术相比，HBM具有更高带宽、更多I/O数量、更低功耗、更小尺寸。随着存储数据量激增，市场对于 HBM 的需求将有望大幅提升。HBM的高带宽离不开各种基础技术和先进设计工艺的支持。由于 HBM 是在3D结构中将一个逻辑die与 4-16 个 DRAM die 堆叠在一起，因此开发过程极为复杂。
在人工智能的驱动下，HBM 内存芯片有望需求持续增长。SK 海力士预测，到2027年，人工智能的蓬勃发展，将使 HBM 市场复合年均增长率达到 82%。三星预测2024年HBM市场将增长超过 100%。SK 海力士 9 月 12 日公布了一项计划，将于2026 年推出第六代HBM芯片，HBM4。根据 TrendForce，目前高端 AI 服务器 GPU 搭载 HBM 已成主流，预估2023年全球HBM 需求容量将达 2.9 亿 GB，同比增长近 60%。TrendForce 测算，2023 年HBM市场规模预计为 31.6 亿美元，到 2025 年市场规模有望突破 100 亿美元。从目前各原厂规划来看，TrendForce预估 2024 年 HBM 供给位元量将同比+105%。
各原厂预期 2024 年第一季于 NVIDIA 完成 HBM3e 产品验证，HBM4 预计2026年推出。据 TrendForce 集邦咨询报告，各厂商 HBM3e 进度依据时间轴如下：美光（Micron）已于今年7 月底提供 8hi（24GB）NVIDIA 样品、SK 海力士（SK hynix）已于今年8 月中提供8hi（24GB）样品、三星则于今年 10 月初提供 8hi（24GB）样品。展望 2024 年，观察目前各AI 芯片供应商的项目进度，NVIDIA 2023 年的高端 AI 芯片（采用 HBM）的既有产品为A100/A800以及H100/H800；2024 年则将把产品组合（Product Portfolio）更细致化的分类。除了原上述型号外，还将再推出使用 6 颗 HBM3e 的 H200 以及 8 颗 HBM3e 的 B100，并同步整合NVIDIA自家基于Arm 架构的 CPU 与 GPU，推出 GH200 以及 GB200。相比同时期的AMD与Intel 产品规划，AMD 2024 年出货主流为 MI300 系列，采用 HBM3，下一代MI350 将采用HBM3e，预计2024下半年开始进行 HBM 验证，实际看到较明显的产品放量时间预估应为2025 年第一季度。以IntelHabana 来看，2022 下半年推出的 Gaudi 2 采用 6 颗 HBM2e，2024 年中预期在新型号Gaudi3持续采取 HBM2e，但将用量升级至 8 颗。因此，TrendForce 集邦咨询认为，NVIDIA在HBM规格、产品准备度（Readiness）及时间轴上，有望持续以领先的GPU 规格，在AI 芯片竞局取得领先。
车规级半导体也称“汽车芯片”，用于车体控制装置，车载监控装置及车载电子控制装置等领域，主要分布在车体控制模块上、车载信息娱乐系统等方面，包括动力传动综合控制系统，主动安全系统和高级辅助驾驶系统等，半导体比传统燃油车更多用于新能源汽车，增加电动机控制系统和电池管理系统的应用场景。汽车芯片按功能，分为控制类芯片、功率类芯片、传感器芯片和存储芯片等：1）控制类芯片：按集成度分，主要有单片机MCU 和系统级芯片SoC；2）功率类芯片：IGBT 和 MOSFET 两种结构为主流，燃油车一般使用低压MOSFET，BEV车则使用IGBT和高压 MOSFET；3）传感器类芯片，分为车辆感知和环境感知两大类传感器芯片；4）存储器芯片，分为内存 RAM 和闪存 Flash，内存断电丢失数据，闪存断电不丢失数据。汽车芯片在车上应用领域主要有：环境感知、决策控制、网络/通信、人机交互、电力电气等。
电子化/智能化带动汽车单车使用芯片数量增加。汽车电子化和智能化有望成为半导体行业新增长级，产业变革下一定会催生新的科技厂商和行业主导者。新能源汽车搭载芯片数量约为传统燃油车的 1.5 倍，预计 2028 年单车半导体含量相比 2021 年翻一番。自动驾驶级别越高对传感器芯片数量要求越多，L3 级别自动驾驶平均搭载 8 颗传感器芯片，而L5 级别自动驾驶所需传感器芯片数量提升至 20 颗。同一辆汽车需要加工和存储的信息量与自动驾驶技术成熟度呈正相关关系，从而进一步提高控制类芯片及存储类芯片搭载数量。按照业界统计，电动智能汽车的单车芯片搭载量已从燃油车的 300-500 颗增至 1,000 多颗，预计L4 级自动驾驶汽车单车芯片使用量将超 3,000 颗，预计到 2030 年我国汽车芯片市场规模将达到290 亿美元，年需求量将超过 450 亿颗。在价值量上，根据《汽车芯片产业发展报告（2023）》，当车辆达到L3级、L4/L5级自动驾驶，大算力智能芯片、传感器芯片、控制芯片等增加将带动单车芯片使用价值量分别额外增加 630 美元、1,000 美元。
抓住汽车智能化/电动化发展机遇，联合产业资本打造大规模生产车规芯片成品先进封装旗舰工厂。公司抓住汽车智能化、电动化带来的市场机遇，凭借自身全球领先的半导体封测技术优势，为全球客户提供了具备高可靠性标准的电动汽车和自动驾驶等半导体封测产品与服务。公司于 2021 年设立汽车电子事业中心，此后公司陆续完成了多项汽车电子新技术开发及多家全球客户产品的量产导入，实现业务快速增长，2023 前三季度累计汽车电子收入同比增长88%。在该领域长电科技海内外六大生产基地全部通过 IATF16949 认证，并都有车规产品开发和量产布局，产品类型覆盖智能座舱、ADAS、传感器和功率器件等多个应用领域。同时，公司已完成IGBT封装业务布局，并具备 SiC 和 GaN 芯片封装和测试能力，已在车用充电桩出货第三代半导体封测产品。2022 年 9 月，长电科技加入国际 AEC 汽车电子委员会，进一步强化自身在产业链中的地位。2023 年，长电科技凭借公司在 FCCSP 和 eWLB 等技术上的优势，面向全球客户提供了4D 毫米波雷达先进封装量产解决方案，可满足客户 L3 级以上自动驾驶的发展需求，实现产品的高性能、小型化、易安装和低成本。随着汽车电动化、智能化、网联化不断提速，汽车半导体市场显示出了长期和强劲的增长趋势，据 Omdia 预测 2025 年全球汽车半导体市场规模将突破800亿美元，2021-2025 年复合增长率达 15%。长电科技发布公告宣布，旗下控股公司长电科技汽车电子（上海）有限公司拟获国家集成电路产业投资基金二期、上海国有资产经营有限公司、上海集成电路产业投资基金（二期）的入股增资至 48 亿元，联合包括上海临港当地产业资本在内的产业基金，在上海临港新片区全力加速打造大规模专业生产车规芯片成品的先进封装基地，配套国内外大客户和行业主要合作伙伴，面向新能源汽车的高度电动化、智能化，全面打造完整的本地芯片成品供应链。项目聚焦于汽车 ADAS 传感器、高性能计算、互联、电驱等汽车应用领域，将向客户提供包括 QFP/QFN，FBGA 等传统打线封装，FCBGA/FCCSP等倒装类先进封装，SiP 等高集成度封装，SSC/DSC/TPak/HPD 等多种形式的功率模块封装，以及与之相关的全方位系统级服务。预计于 2025 年初建成，项目将依托临港新片区的新能源汽车产业和车载芯片晶圆制造产业的双重优势，提升集成电路芯片成品制造对于产业链的价值贡献。
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