从“做生意”的角度看半导体行业，芯片设计的投资逻辑是什么?

本文来自微信公众号“学恒的海外观察”，作者：何立中。

报告摘要

美国垄断芯片供应，亚太是最大需求市场

本篇报告不同于一般的行业专题，我们从“做生意”的角度，分析半导体产业现阶段的生态建设、业绩增长、以及估值逻辑。2018年美国芯片公司全球市场份额占比超过50%。2018全球fabless芯片设计公司前十名公司中，美国占据6家，中国大陆只有海思，中国台湾有3家。亚太是芯片需求大户占60%，一是因为拥有众多芯片下游产业，是全球工厂;二是亚太地区人口众多，电子设备市场需求大。

生态：合作伙伴、底层架构、高级人才、EDA软件

技术的发展是从点到面，逐渐复杂。产业的发展也是从单一点突破，最后形成上下游产业链。伴随着技术变复杂和产业链延伸，市场形成稳定的生态结构，外来者想进入就变得更加困难。对于芯片设计来说，EDA软件、底层架构、合作伙伴与客户、高端技术人才是芯片设计的四大生态壁垒。

业绩角度：倒金字塔结构对后来者不利

芯片市场是倒金字塔结构、巨头垄断市场，后来者很难从低端产品积累利润再向高端产品发展。一般的行业是金字塔结构，低端产品占据大部分市场份额，高端产品虽然利润率高，但是市场份额低。而芯片市场销量最高的，是技术最先进的高端产品。随着芯片性能快速提升，行业格局变成：技术最先进的产品，单价高、利润率高、出货量大，是性价比最高的产品。

估值：行业估值整体上升，不能套用互联网逻辑

过去十年全球芯片设计龙头估值有提升，选对科技发展赛道的公司、竞争壁垒大的公司、营业利润率提升的公司估值有明显提升。

高端人才稀缺，但人才供应充足

首先，2017年芯片专业领域的毕业生中，仅有12%左右的毕业生进入本行业就业。其次，行业平均薪酬较低。BOSS直聘统计的2019年芯片人才平均招聘月薪10420元，十年工作经验人才平均招聘月薪19550元，仅为同等软件人才薪资的一半。真正稀缺的是高级人才，要从海外巨头公司引进。

通过并购可以做大，但要聚焦细分领域

通过收购和剥离，聚焦细分领域，实现业务专业化的公司，营业利润率会提升。例如德州仪器、恩智浦。追求多样化的并购，利润率并未提升。例如英特尔收购安全业务的McAfee，嵌入式软件的Wind River，FPGA的Altera，收购增加了收入占比达到14%，但是营业利润率未提升，估值也未提高。

投资建议

从应用领域优先顺序：消费、工业、汽车;从产品看优先晶体管个数少的、功能单一的、工艺简单的、新的芯片产品;从公司角度看优先选择合作伙伴多的公司，有利于搭建自己的生态。从并购看，聚焦主业做并购的公司。

行业投资风险

第一，高估值被证伪，“估值破产”。第二，资金无法支撑前期长时间的研发、流片，导致“流片破产”。第三，低端芯片积累的利润无法支撑研发高端芯片，导致“发展破产”。第四，行业龙头向下拓展低端芯片，导致“竞争破产”。

报告正文

投资摘要

本篇报告不同于一般的行业专题，我们从“做生意”的角度，分析半导体产业现阶段的生态建设、业绩增长、以及估值逻辑。

关键结论

一、技术的发展是从点到面，逐渐复杂。产业的发展也是从单一点突破，最后形成上下游产业链。伴随着技术变复杂和产业链延伸，市场形成稳定的生态结构，外来者想进入就变得更加困难。对于芯片设计来说，EDA软件、底层架构、合作伙伴与客户、技术人才是芯片设计的四大生态壁垒。

二、半导体行业整体增速慢，发展趋于成熟，个体公司的高增长难以为继，新产品的销量增长无法长期对冲销售单价的下降。芯片市场是倒金字塔结构、巨头垄断市场，后来者很难从低端产品积累利润再向高端产品发展。

三、过去十年全球芯片设计龙头估值有提升，选对科技发展赛道的公司、竞争壁垒大的公司、利润率高的公司估值较高。与市场认知不同之处

第一，市场认为芯片设计的难点在于技术;我们认为技术不再是核心壁垒，芯片设计出来没有客户使用的生态壁垒才是国内芯片设计公司最需突破的边界。

第二，市场认为国内缺少芯片设计人才;我们认为国内芯片设计人才过剩，一是因为芯片设计相关专业毕业生从事芯片设计的比例很低只有12%，二是国内芯片设计工程师的待遇远低于互联网从业人员。

第三，市场认为国内芯片设计公司先从低端芯片做起，积累经验和利润之后再做高端;我们认为芯片是倒金字塔结构，越低端的芯片利润规模越小，无法积累足够利润来支撑高端产品的开发。

第四，市场认为国内芯片设计要直接和英特尔、德州仪器等巨头竞争实现国产化替代，我们认为要避开现有巨头的产品，从市场的新需求新产品做起，例如国内的生物识别类的芯片已经获得成功。

第五，市场认为芯片设计公司要通过并购扩大规模实现多样化;我们认为聚焦细分领域的并购有利于提升营业利润率，才能提升公司价值。

第六，市场认为国内的芯片公司要给高估值;我们认为芯片不同于互联网，过去的互联网初创公司是新产品新商业模式面向新市场，而国内大部分芯片公司是用同样的产品同样的商业模式，与行业巨头竞争。投资建议从应用领域优先选择消费、工业、汽车;从产品分类优先选择晶体管个数少的、功能单一的、工艺简单的、新的芯片产品;从公司角度看优先选择合作伙伴多的公司，有利于搭建自己的生态。

行业投资风险

第一，高估值被证伪，导致“估值破产”。

第二，芯片设计周期长，资金无法支撑长时间的前期研发和流片投入，导致“流片破产”。

第三，低端的芯片利润积累，无法支撑研发高端芯片，导致“发展破产”。第四，全球的行业龙头向下拓展低端芯片，导致“竞争破产”。

美国垄断供应亚太垄断需求

集成电路是半导体最大组成部分

中长期看，作为科技制高点的半导体将成为国内和全球贸易、科技的焦点，在实业和资本市场都将不会平静。理解了半导体产业，才能把握科技发展趋势。在深入研究半导体行业之前，我们首先明确行业基本概念。半导体包括光电子、传感器、微电子;其中的微电子是重中之重。集成电路(Integrated Circuit，简称IC)是微电子中的核心，CPU、GPU、FPGA、NPU等都属于此类，一块芯片上包含很多晶体管。广义芯片指光电子、传感器、微电子产品，狭义芯片单指集成电路。

2018年集成电路占半导体84%份额，在集成电路中，存储器、逻辑电路、微处理器、模拟电路分别占40%、28%、17%、15%。

亚太是集成电路需求大户

从芯片需求看，亚太地区占60%的市场需求，一是因为日本、韩国、中国大陆、中国台湾地区拥有众多IC下游产业，是全球工厂;二是亚太地区人口众多，电子设备市场需求大。

美国主导芯片供应2018年美国芯片公司依然主导了整个芯片市场，全球市场份额占比超过50%。IC设计公司按照是否拥有工厂，分为无晶圆工厂的fabless模式，有晶圆工厂的IDM模式。

美国无晶圆厂芯片公司占据全球68%分市场份额，而美国有晶圆厂芯片公司占据全球46%分市场份额，两者合计市场份额为52%。排名第二的是韩国，无晶圆厂、有晶圆厂全球市场份额分别为不到1%、35%，合计市场份额27%。第三名的日本，无晶圆厂、有晶圆厂全球市场份额分别为不到1%、9%，合计市场份额7%。欧盟的无晶圆厂、有晶圆厂全球市场份额分别为2%、7%，合计市场份额6%。

中国大陆，无晶圆厂、有晶圆厂全球市场份额分别为13%、不到1%，合计市场份额3%，中国大陆IC公司主要为无晶圆厂公司。

行业前十主要在美国2018全球fabless芯片设计公司前十名公司中，美国占据6家，中国大陆只有海思，中国台湾有3家。

细分领域龙头市值都超过百亿美元，CPU龙头英特尔、GPU龙头英伟达、模拟芯片龙头德州仪器等。

生态的边界

芯片设计的四大生态边界技术的发展是从点到面，逐渐复杂。产业的发展也是从单一点突破，最后形成上下游产业链。伴随着技术变复杂和产业链延伸，市场形成稳定的生态结构，外来者想进入就变得更加困难。对于芯片设计来说，EDA软件、底层架构、合作伙伴与客户、技术人才是芯片设计的四大生态壁垒。

EDA软件与设计制造绑定EDA(电子设计自动化Electronics Design Automation)是设计电子芯片必需的软件，包括IC 电路设计、设计布线、验证和仿真，测试等所有方面。EDA软件是 IC设计最上游、最高端的产业。行业存在高度垄断，前3家EDA公司(Synopsys、Cadence、Mentor)客户提供完整的前后端技术方案，垄断了芯片设计95%以上的市场。把EDA放在最前面是因为国内无法替代，EDA软件被禁后，设计寸步难行。

EDA软件是工业化软件，壁垒不在于软件算法、模型，而是需要与国际上的主流foundry厂合作，让foundry提供各种支持。这种合作的壁垒很高，对于foundry厂来说，需要投入相当大的资源和成本，没有动力去培养新的EDA合作伙伴。因为对foundry来说，培养新的EDA合作伙伴，需要投入更多的资源，但是更多和EDA合作方并不能带来增量收入。另外，国内的EDA软件研发人才少，软件开发人才大多数被互联网和金融行业吸引，导致EDA软件研发人才严重不足。

其实，从EDA行业龙头发展历程看，EDA行业是厚积薄发的生意，需要很长的前期积累。Synopsys和cadence两大巨头为了维持行业地位和紧跟技术发展，他们的研发费用分别高达35%、40%+。Synopsys在1986年成立，至今33年的历史，才取得31亿美元的收入(2018年)。Cadence在1988年成立，至今有31年的历史才取得21亿美元的收入(2018年)。如果有新进入者首先需要经历无收入的巨额投入和有收入的亏损阶段，从企业经营的角度看，没有动力新进EDA行业，除非不能使用现有EDA厂商的产品。

底层架构和操作系统绑定处理器架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，用硬件电路实现指令集所规定的操作运算，处理器架构设计是目前芯片产业的最高层级和最重要的层级。处理器底层架构的生态边界体现在两方面，一是技术难度高，新进入者很难做出来;二是做出来之后，没有匹配的操作系统和应用软件。

因为不同的操作系统、应用软件都是建立在对应的底层处理器架构之上，现有的操作系统和应用都是建立在现有的底层架构之上。例如英特尔的CPU和微软的windows，ARM系列芯片和安卓系统及应用，苹果处理器与IOS系统及应用。CPU分类主要分有两大阵营，一是 以intel和AMD的复杂指令集(CRIC)，二是ARM、MIPS、POWERPC、RISC-V精简指令集(RISC)。

现在主流处理器架构是PC处理器x86和手机处理器ARM，x86架构被Intel（INTC.US）和AMD（AMD.US）垄断，ARM架构被ARM公司垄断。其他处理器设计公司想自主设计就要有授权，ARM的授权分为3种：一是指令集架构级别的授权，苹果和华为就是指令集架构授权(华为ARMV8);二是IP核(软核)授权，无法对指令集架构修改，只能修改IP核;三是IP核(硬核)授权，一切不能改动，包括工艺参数选择，直接调用。

以ARM给高通（QCOM.US）、华为授权为例:高通的骁龙855获得的是ARM的IP核的授权， 855芯片介绍中有“Build on Arm Cortex Technology”字样，高通在购买的ARM的IP核的基础上进行了修改，ARM按照高通要求进行深度定制，高通将这个IP核重新命名为Kryo。华为海思麒麟980购买的是ARM IP核的授权，麒麟980采用了Cortex-A76 Based CPU，并基于Cortex-A76的IP核进行了改动，但修改和定制幅度比高通少。

假如ARM以后不给中国厂商授权IP核：一是当ARM发布下一代IP核(例如Cortex-A77、78、79)后，华为只能使用ARM V8架构自主设计IP核跟进，研发速度和资金投入是关键。而高通可以直接通过这个新IP核定制高通855之后的下一代芯片。二是当ARM发布下一代指令集架构(例如ARMV9、V10)时，华为需要在ARMV8的基础上自主开放出ARMV9指令集架构，技术难度比IP核大很多，同时华为自创的“ARMV9”生态系统需要和ARM系统兼容。需要合作伙伴生态的“陪练”

什么是生态?

在二级市场行业研究范畴内，就是有人愿意合作、共赢。在芯片设计领域，体现在芯片正式量产之前，有合作伙伴提供支持、试用，有客户愿意当芯片设计公司的“小白鼠”。一般硬件在使用前就能确定参数是否合格，而芯片不同，稳定性等参数需要在实际使用中检验，这一点类似动力电池，但是又比动力电池复杂，动力电池更换容易，芯片是系统的基础，更换芯片就要更换系统，推倒重来。

所以，国产芯片之难，不仅是技术本身，更在于做出来之后，没有生态支持。首先，设计出的芯片没人敢用，这是现阶段国产芯片设计公司面临的最大问题，拥有“陪练”的生态是芯片设计公司的壁垒。因为很多问题是在应用过程中发现的，通过多次迭代才能“通畅”应用。最重要的是，现在的新进入者的第一代芯片就要与高级应用匹配、出现的问题多、难度大。例如，有些国产的芯片在性能参数上已经可以与国外芯片相当，但是运行过程中就会出现卡顿。

其次，复杂的高等级芯片，除了终端应用客户当“小白鼠”之外，还需要中间方案解决商的支持。国产芯片缺乏工程板卡级的支持，而英特尔、高通等国外芯片企业对下游厂商板卡级有很多支持，把硬件设备驱动、缓存、系统总线、中断控制器和系统引导模块等打包支持。

如果芯片设计厂商自己做芯片的板卡级服务，一是能力有限，每家芯片设计公司要服务众多客户，每家客户的芯片应用环境不同，无法全部覆盖;二是成本高、不划算。如果有团队为硬件制造商、系统集成商和应用软件开发商提供基于国产芯片的自主可控硬件的增强板卡级支持包和相关技术支持，配合国产芯片厂商提供的国产芯片开发板，就可以让企业方便快捷的生产研发出各种自主可控电子信息产品和信息系统解决方案。

能够填补中间的板卡级服务环节的厂商，需要很强的技术能力，一是需要熟悉芯片，在芯片性能、功耗、成本之间寻求平衡，二是要对具体应用场景有深刻的理解、熟悉各种软件操作系统和应用程序，要完成这样的技术重构有很大技术挑战。高端人才稀缺，但人才供应充足与市场观点不同，市场认为集成电路人才极度稀缺。

我们认为，国内集成电路行业人才需求是伪需求。国产化率低、进口额超过石油等事实，不能说明行业人才需求旺盛，只能说明市场规模大、国产产品落后。首先，集成电路专业毕业生进入本行业比例较低。根据《中国集成电路产业人才白皮书(2017-2018)》调查，2017年集成电路专业领域的所有毕业生中，仅有12%左右的毕业生进入本行业就业，而与集成电路强相关的四个专业毕业生进入本行业的比例约为36%左右。

大部分都流向了互联网、计算机软件、IT服务、通信和房地产行业。其次，行业平均薪酬较低。BOSS直聘统计的2019年芯片人才平均招聘月薪为10420元，十年工作经验人才平均招聘月薪为19550元，仅为同等工作年限的软件人才薪资的一半。

本专业毕业生从事比例低、行业平均薪酬低。这是伪市场、伪需求的结果，原因有两种可能性：一是是集成电路行业人才需求不旺盛，供大于求，薪酬低;二是因为国内芯片设计行业的低端技术和产品无法与国外的先进技术和产品竞争，导致企业不赚钱，也就无法支付与软件行业媲美的薪酬。没有有效市场、无法支付具有吸引力的薪酬，就无法聚集高端人才。而集成电路设计是技术密集型、人才密集型行业，没有人，就无法做出有竞争力的产品。

业绩的边界

行业增速慢，与GDP相当

根据全球半导体贸易统计协会(WSTS)预计2019年全球半导体销售额预计4120亿美元，同比下降12.1%。从1999年至2019年20年间，全球半导体复合增速只有5.2%。如果仅从增长速度看，半导体行业并不是一个高增长的市场。另外，从每年的增速看，半导体行业增速不稳定。从规模的增速和稳定性看，半导体行业并不具有投资吸引力。\

美国、日本韩国、欧洲的半导体产业发展远早于国内，整体已经进入成熟稳定阶段。另外，半导体是信息技术的基础，终端用户是计算机汽车通信，与宏观经济相关性较高，所以，从全球范围看，半导体行业的增速和GDP相关性高是合理的。从半导体产业内部看，由于并购增多，芯片制造商数量越来越少，资本支出占营收比稳定，全球GDP与半导体市场增速相关性越来越高。

收入高增长难以为继上文已经论述，半导体行业整体增速慢，所以行业内的个体的增速也较低。以美股大于10亿美元的34家芯片设计公司为例，英特尔、AMD电脑CPU两大巨头5年复合增长率只有6.1%、4.1%。模拟芯片龙头TI德州仪器、过去5年复合增长率只有4.9%。CPU和模拟芯片是技术壁垒最高的两大领域，龙头增速和行业增速基本一致。截至2018年连续两年增速超过10%的有9家公司，占比26%;连续三年增速超过10%只有4家，占比12%。

增长驱动有三种：

一是并购，例如博通、微芯科技、赛普拉斯;。1)5年复合增长率最高的博通主要是靠收购带来增长，例如在2014~2018期间它收购了PLX、Emulex、原博通、BrocadeCommunications Systems、CA Technologies。2)5年复合增长28%的赛普拉斯，主要靠2014年收购spansion拉动，到2018年收入增长率只有6.7%。5年复合增速22.6%的微芯科技，2016年收购Atmel当年收入增长56.8%，2018年收购Microsemi当年收入增长34.4%。3)5年复合增速18.7%的ADI(亚德诺)主要靠2017年收购的Linear、2018年收购的Symeo，而其在2012~2016年的收入增速很不稳定，有2年还是下降的。

二是需求短期爆发，2016~2018年挖矿芯片带动英伟达收入增长，2016~2017手机存储拉动增长的美光科技。

三是推出新品，受到市场认可。例如AMD在2017年推出了Radeo显卡和锐龙处理器，到2018年AMD继续依靠升级的锐龙、霄龙、Radeon显卡产品带动收入增长23.3%。

销量增长无法长期对冲单价下降芯片虽然是硬件里面技术含量最高的产品，但是技术壁垒不高的芯片，也不一定是很赚钱的生意。大部分芯片企业的出货量小，芯片产品单价低，想要做大收入规模很难。与消费产品不同，除了特殊时期的存储器和处理器芯片，一般的芯片价格是逐渐走低的。芯片设计公司想要提升业绩的规模，只能靠提升销量，用销量的增幅对冲单价的下滑。但是芯片销量不可能无限增长，各种智能终端是由很多芯片组成的，不可能出现某一款芯片销量单独增长，毕竟长期看，过去20年半导体行业复合增速只有5.2%。

案例一：乐鑫科技，主要做wifi和蓝牙芯片，wifi 和蓝牙技术解决方案。产品用于移动设备、家用电器、工业设备和对安全性能要求高的应用场景中。2018乐鑫的芯片收入3.2亿元，芯片销量7597万颗，芯片单价呈现下降趋势。要扩大规模，只能靠提升销量。但是，由于蓝牙芯片技术壁垒不高，竞争激烈，从事TWS蓝牙芯片的厂商不但有高通和Cypress等外商，还有来自中国台湾的原相、络达和瑞昱，中国大陆的恒玄、华为、钜芯、紫光展锐、杰理和中科蓝讯等厂商。

想要提升销量就得降价，中长期看，销量增长无法对冲单价的下降。据半导体行业观察获悉，2019年10月，珠海杰理和中科蓝讯的TWS蓝牙耳机芯片的售价已经杀到了1.6元人民币，而其他厂商的芯片还处于1.6美元的阶段，这两家厂商的蓝牙芯片月出货量高达50KK、70KK。

从宏观的行业角度看，预计到2023年蓝牙设备出货量54亿部，假设每部设备使用1片蓝牙芯片，一共出货54亿颗蓝牙芯片，假设未来蓝牙芯片价格到3元，市场规模只有162亿元。

案例二：圣邦股份，主要做模拟芯片，有16大类1200余款产品，平均每颗芯片销售单价只有0.3元左右，且呈现下降趋势。2018年销量20.2亿颗芯片，平均每款芯片销售量169万颗。

案例三：汇顶科技，主要做指纹识别芯片和电容触控芯片。2018年电容触控芯片销售量10.7亿颗，指纹识别芯片销售量12亿颗，其中83%来自手机。手机的销量决定了指纹识别芯片的市场规模，2018年全球智能手机销量14亿部，从此角度看2018年指纹识别芯片市场饱和度达到86%。指纹识别芯片的市场规模的天花板就是手机销量的天花板。

从单价看，汇顶科技整体芯片单价下降到2018年的6.33元。公司近3年未公布指纹识别芯片的价格，从招股说明书发现，公司指纹识别芯片的价格从2014年的61.1元下降到2015年的22.8元，下降幅度达到63%。

利润率很难提升产品决定利润率，只要产品的种类不变，芯片设计公司的利润率很难提升，能够维持在一定的水平已经很不错了。虽然英特尔是PC处理器的龙头、高通是手机处理器的龙头，二者的毛利率也是从2010年至2018年呈下降趋势(高通去掉专利费，毛利率也是下降的)。

过去的9年间，大部分芯片设计公司的毛利率只能维持或者下降，原因有：l 一是竞争激烈，最顶端的处理器芯片，联发科、展讯等和高通竞争，AMD和英特尔竞争，其他技术壁垒较低的芯片竞争更加激烈。l 二是英特尔、高通的处理器是数字芯片，对工艺要求高，先进工艺带来高制造成本。l 三是单一芯片产品出货量小，市场分散，单一设计企业无法形成对下游代工厂的议价能力，不能从成本端提升毛利率。例如乐鑫科技wifi与蓝牙芯片的毛利率从2018上半年的52.5%下降到2019年上半年的47.6%。

只有个别公司的毛利率稳定向上突破，例如德州仪器、英伟达、恩智浦、2015年之后的美光科技、美信、意法半导体、思佳讯。毛利率上升的公司有以下特征： 一是短期旧需求激增，例如美光科技，因为手机存储需求激增导致存储芯片价格上涨。二是短期新应用需求出现，例如英伟达的GPU用于比特币挖矿和人工智能计算。三是德州仪器、恩智浦等模拟芯片设计公司，虽然营业收入微增，但是毛利率却在提升。

原因有：1)电源管理、信号转换、汽车电子三大需求推动，ICinsights预测模拟芯片增速6.9%超过芯片市场整体增速;2)处理器、存储器等数字芯片需要经常提升工艺，例如10nm到7nm，导致制造成本高。而模拟芯片使用的工艺更新速度慢，成本随着产线折旧完成，利润率会逐渐提升。

在此我们可以得出另一个结论：有自己的晶圆厂是模拟芯片设计厂商成长壮大的必要条件。从商业模式来看，高品质的模拟产品需要设计和工艺紧密结合，晶圆厂和设计商双方充分的交流才能开发出有特色、有竞争力的产品。

一是因为模拟芯片工艺更新慢，晶圆厂的使用时间超过折旧时间，这种自建晶圆厂的IDM模式有利于未来降低成本提升毛利率。二是模拟芯片厂在设计和生产制造环节，都有多样性需求、定制化程度高，如果没有自身的晶圆厂，就无法在产品的质量、性能，甚至产能上得到保证。

国外厂商一般会根据应用需求定义开发新的产品——设计、工艺、应用构成了一个产品定义的稳定三角，国内缺少代工厂的支持，很难形成设计和工艺结合的机会。市场倒金字塔结构对龙头有利一般的行业是金字塔结构，低端产品占据大部分市场份额，高端产品虽然利润率高，但是市场份额低。而芯片市场销量最高的，是技术最先进的高端产品。例如每部手机都要用到处理器和存储器，而不一定每部手机都用到指纹识别芯片、蓝牙芯片、NFC芯片等技术壁垒较低的芯片。

以汽车为例，每年豪华乘用车销量占比都在10%以下，呈现金字塔结构。而集成电路行业中，技术难度最高的处理器和存储器市场占比达到52%。

金字塔结构的行业中，新进入者可以利用低成本优势，抢占低端市场。原行业垄断经营者无法对抗这样的价格战，就只得放弃低端市场，退守高端市场。此时，高端市场的利润率比原来高，但总的利润却下降。中国企业在低端市场就积累利润、人才和技术，然后再向上爬升，最终攻占高端市场。例如手机镜头、摄像模组、显示屏幕等行业，都是这种升级路径。

但是，芯片行业不同，随着芯片性能快速提升，行业格局变成：技术最先进的产品，单价高、利润率高、出货量大，是性价比最高的产品。例如高端处理器(CPU)超4000元，而低端处理器(MCU)价格只有个位数。这种格局不利于新进入者，因为新进入者无法从芯片的低端市场获得利润，也就难以积累人才和技术，所以，目前电脑CPU、手机处理器都是寡头垄断。例如，随着制造工艺提升，上游芯片设计费用越来越高。根据IBS的测算，10nm芯片的开发成本已经超过了1.7亿美元，7nm接近3亿美元，5nm超过5亿美元。

基于3nm开发NVIDIA GPU，设计成本将高达15亿美元。前期的巨额投入可以通过出货量分摊，以目前最主流华为麒麟980的7nm手机芯片为例，假设出货量1亿颗，每颗芯片分摊研发成本3美元，假设全球年销售14亿部手机都使用该芯片，那么每颗芯片的分摊研发成本0.21美元。

估值的边界

估值有明显提升首先，从市盈率角度看估值变化，由于芯片设计公司盈利波动大，甚至个别年份出现亏损，所以我们选择业绩相对稳定的公司。Intel错失移动互联网主赛道估值未提升。净利润从2009年的43.7亿美元增长380%到2018年的210.5亿美元，但是2010年以来Intel的PETTM波动较小，10年均值20.1倍，中位数20.6倍。Intel市值是业绩驱动的，虽然Intel寡头垄断电脑CPU，但错失移动互联网，市场给予其的估值不高。英伟达人工智能主赛道和事件驱动(挖矿)提升估值。2010至2019年10月23日英伟达的PETTM均值28.5倍，中位数24.4倍。市盈率从2011年的13倍提升到2019年10月的39倍。受到比特币挖矿带来的过渡繁荣，英伟达2016、2017净利润增速达171%、83%，带动英伟达在此期间市盈率处于上升期。2018至今GPU用于人工智能计算的预期使得市盈率估值保持在35倍左右。

模拟芯片壁垒高，龙头TI和ADI的估值有提升。2011至2019年TI的PETTM市盈率从10倍上升至23倍，大部分时间里保持在21倍左右，期间的均值20.1倍，中位数20.6倍，较ADI的估值更加稳定。TI的净利润从2010年的32.3亿美元增长72%至2018年的55.8亿美元.2011至2019年ADI的PETTM市盈率从10倍上升至28倍，大部分时间里保持在24倍左右，期间的均值24.3倍，中位数23.9倍。ADI的净利润从2010年的7.5亿美元增长111%至2018年的15亿美元。

模拟芯片的壁垒很高，设计数字芯片只需要懂电路、会写软件，而模拟芯片设计需要懂器件、熟悉工艺、懂得半导体物理，需要灵感，是一门艺术活。刚毕业的学生也可以从事数字芯片设计，而模拟芯片设计需要很多年的经验。从全球前10模拟芯片厂商排名变迁也可以看出，德州仪器、ADI、意法半导体、美信、恩智浦、英飞凌、瑞萨等长期排名前十。所以，随着时间的推移，模拟芯片厂商积累的经验越多，壁垒越高，有理由提升估值。

高通估值提升。高通在2010~2017年PETTM保持在18.5倍左右，进入2019年保持在31.6倍左右。一是高通手机处理器赶上了移动互联网浪潮，二是占比25%的专利收入是“坐地收费”的稳定商业模式，因此还被各地区反垄断。博通估值提升。博通竞购较多，且自身盈利不稳定，市盈率波动较大，2009~2018年博通的净利润分别为-0.4/4.2/5.5/5.6/5.5/2.6/13.6/-17.4/16.9/122.6亿美元。2011市盈率15倍，到2019年上升至33倍左右。博通的产品丰富，都可以应用于移动互联网，估值有提升。

其次，我们从营业收入的角度，用PS看估值变化，营业收入波动较净利润小很多，我们认为PS的估值更能体现芯片设计公司估值的变化。我们以美股主流芯片设计公司为组合(德州仪器、亚德诺、博通 、英特尔、英伟达、高通、超威、赛普拉斯 、莱迪思、微芯科技、迈威尔 、美光、美信、 恩智浦 、安森美、QORVO 、意法半导体、思佳讯、赛灵思)看整体PS变化。从下图明显看出，上述19家公司的历史PS均值和中位数，从2012年的2倍左右上升到2019年10月份的5倍左右，PS提升2.5倍，估值有明显的提升。我们再将19家公司历史估值的均值(19家公司在同一时间的估值平均，横向均值)再求均值(纵向均值)得到3.5倍，历史均值的中位数为3.4倍。

我们再从收入、净利润、股价涨幅的直观角度看估值的变化。假设每年的12月31日股价已经体现当年的业绩表现，取2008~2018年的营业收入、净利润、股价比较。过去10年AMD的市值全部靠估值提升。AMD在2008年PS平均在0.5倍，而2019年的PS维持在5倍左右，估值提升10倍。英伟达2008~2018营收增3.4倍，股价增17倍， PS从2009年的倍增加到2018年的10倍，估值提升5倍。德州仪器2008~2018营收增1.3倍，股价增6.8倍， PS从2008年的2倍增加到2018年的6倍，估值提升3倍。英特尔2008~2018营收增1.3倍，股价增6.8倍， PS保持3倍左右，PE维持在14倍左右，英特尔的市值是全部由业绩驱动。

近三年计算和感知类的公司涨幅较好我们按照截至2019年10月21日10亿美元以上的美股芯片设计公司31家，10年涨幅超过纳斯达克指数的有14家。芯片设计的热门股英特尔、高通的10年复合增长率只有14%、10%，而同期纳斯达克指数10年复合涨幅14%。我们以3年复合涨幅为序，3年CAGR超过纳斯达克指数的有19家，占比61%。

我们分析这19家公司有以下特征：一是产品构成是“计算”类的，例如英伟达、赛灵思、AMD等;二是产品构成是“感知”类的，例如模拟芯片为主的德州仪器、ADI。上述两类公司的技术壁垒和生态壁垒高，需要长时间的沉淀积累，例如德州仪器1930年成立、ADI 1965年成立、赛灵思1984年成立、英伟达1993年成立。另外，这两类公司也是未来人工智能的主流。假设第三次科技浪潮(第一次PC互联网、第二次移动互联网)是人工智能的话，就需要更多的设备实现物物、人物相连，需要处理感知自然界的模拟信号的模拟芯片，以及计算大数据的数字芯片。

利润率越高估值越高继续以19家美股主流芯片设计公司为样本，估值用PS(芯片设计公司盈利波动太大，用市盈率研究没意义)，我们发现，毛利润率、营业利润率越高的公司估值也越高。

例如2018年德州仪器营业利润率达到44.6%、ADI的为31.3%、英伟达为32.5%、美信为34.2%、Skywork为34.1%、赛灵思为31.3%。过几年以上这些公司的营业利润率是逐渐提升或者保持在30%以上。2016~2018平均毛利率赛灵思69.6%、ADI为64.4%、德州仪器为63.7%、美信为61.8%、英伟达为61.6%。

初创公司估值不能套用互联网估值逻辑市场习惯了互联网和移动互联网时代的不盈利的初创公司的高估值，总以为只要是科技公司，前期是否盈利无所谓，按照PS等给予高估值。如今，这种估值方法被套用在芯片设计公司上。

我们认为，环境不同、发展阶段不同，芯片设计初创公司不应该给予高估值。亚马逊、京东、美团点评等互联网公司可以在初创期给高估值的原因是：l 一是这些公司的产品和商业模式对于现有市场，都是新事物。二是互联网公司面向的是空白市场，要么没有竞争对手，要么不会与竞争对手直接竞争，是高速增长的市场。三是具有区域性，例如京东、美团主要业务在国内，不会有亚马逊等国际巨头竞争。

而新的芯片设计公司不能给高估值的原因有：一是大部分芯片设计初创新公司做的产品与现有产品基本一致，且很难有商业模式创新。l 二是半导体市场整体增速只有5%左右，大部分芯片设计公司面向的是存量市场。l 三是芯片面向的全球市场，没有区域性的差异，每家芯片初创公司都能在全球找到对应的强大对手。

投资机会

从应用领域看：消费、工业、车载难度提升

按照产品的应用领域看：1. 消费类、通讯类芯片难度低，国产化容易。2. 工业类的监控、图像处理国内设计公司有机会。3. 车载类的因为认证要求和时间长，难度大。例如MCU在消费、物联网领域有替代，替代办法是将MCU里面集成wifi、蓝牙功能，但用于车载很难。从产品分类看：晶体管越多功能越多难度越大从产品分类看，分为数字、模拟与数模混合、射频、功率器件、光电器件、传感器与微机电系统集成电路。我们以四个角度看国内的投资机会：1. 晶体管个数越少的芯片。2. 功能单一化的芯片。3. 工艺简单的芯片。4. 单价低的芯片。下图中的分类，从上到下芯片含的晶体管个数越少、功能趋于单一化、工艺越简单、单价相对降低，国内的设计企业的难度越小。例如国内指纹识别芯片、只有一个器晶体管的二极管、三极管等。

从公司角度看：合作伙伴越多越好我们以最典型、通用的应用在汽车、家电、工业设备等领域的MCU为例，国内MCU主要在中低端领域，高端领域很少。因为，MCU的价格占整机成本的比例非常小，MCU价格低(最低1元左右)，国产MCU与进口MCU的价格差距已经不足以驱动高端用户选择新公司的、不成熟的国产MCU，出现“越不用越不成熟，越不成熟越不用”的恶性循环。

国内投资机会在于具有优质合作伙伴的公司，因为国内有MCU应用大市场。消费电子、工业控制、汽车电子、物联网、人工智能等，在中国都有大量的开发团队和配套的支持体系，以及广泛的消费群体和应用场景。我们在生态的边界中论述过，芯片不同于其他硬件产品可以直接卖给客户，大部分需要经销商、方案商来销售，需要很多的合作伙伴。其逻辑是：应用需求越多、解决方案提供商越多、芯片设计公司的产品推广力度就越大。

从规模角度看：聚焦细分领域不做产品多样化的公司随着半导体行逐渐成熟，格局趋于稳定，通过并购增加扩大规模成为主要手段。因为，理论上半导体具有规模效应，规模越大，边际成本降低。但是，这要分情况，规模是单领域的规模扩大，还是多领域的扩大。根据IC Insights的统计，大部分公司营业利润和收入之间没有相关性。下图说明通过扩大规模来提升利润率的措施并不有效。

聚焦细分领域的并购，营业利润率提升。那些通过收购和剥离，聚焦细分领域，实现业务专业化的公司，利润率会提升。最典型的是模拟芯片的龙头德州仪器，40多年前的德州仪器能够供应所有的半导体产品，而从2000年以来，德州仪器通过并购重组，重心聚焦模拟和电源产品，营业利润率从2005年10%提升到2018年的45%。

2018年NXP的高性能混合信号占比超达到96%，这项收入主要来自汽车和安全这两个主要领域，该收入占比从2009年的52%提升到2018年的96%，相应地，恩智浦的营业利润率(调整商誉摊销后)从2011年的6.2%逐渐上升到2018年的44.2%。

追求多样化的并购，利润率并未提升。为了增长和多样化产品组合而进行收购的公司营业利润率并未改善。英特尔在主营业务PC和服务器的微处理器基础上，在新领域中展开收购，例如收购安全性业务的McAfee，嵌入式软件的Wind River，FPGA的Altera，这些收购增加的收入占比达到14%，但是，并没有带来营业利润率的增加，这也能解释，为什么过去十年里，英特尔的估值并未获得提升。

综上，那些能够聚焦主业进行规模扩张的公司，可以通过扩大规模来降低成本，提升营业利润率，公司的价值能够提升，是值得投资的标的。而那些通过并购，来追求业务多样化的公司，并没有能带来利润率的提升，也就没有价值的提升，不是较好的投资标的。

投资建议

本报告论述的是半导体产业链上游的芯片设计，我们看好国内的半导体上游的芯片设计产业，上游芯片设计公司越多，对下游的代工需求越旺盛，有利于国内的半导体代工厂，国内两大代工巨头都在港股，我们在港股范围内推荐华虹半导体和中芯国际。

1. 华虹半导体（01347）：公司专注特色工艺，收入增速强于全球市场

公司是全球领先的纯晶圆代工企业，特别专注于嵌入式非易失性存储器、功率器件、模拟与电源管理和逻辑及射频等差异化特色工艺平台，质量管理体系满足汽车电子芯片生产的严苛要求。公司分立器件平台继续显示出巨大的优势，尤其是超级结、IGBT 和通用 MOSFET。预计分立器件在未来的需求仍将持续增长。2019年第二季度，全球半导体销售额为982亿美元，较去年同期减少16.8％

2019年上半年，全球销售额同比下滑14.5％。全球半导体市场仍处于下滑期。全球主要地区和半导体产品类别销售额均下降。正因为公司专注于嵌入式非易失性存储器、功率器件、模拟与电源管理和逻辑及射频等差异化特色工艺平台，质量管理体系满足汽车电子芯片生产的严苛要求。公司分立器件平台继续显示出巨大的优势，尤其是超级结、IGBT 和通用 MOSFET。分立器件在未来的需求仍将持续增长，从而带动公司收入增长。

聚焦中小客户分散风险

公司为了稳定增长，从一开始选择的就是中小客户战略，从目标客户角度选择差异化竞争。因为小客户的出货量小，无法通过加大出货量来分摊流片成本，公司服务的客户的议价能力相对弱。大客户的议价能力强，利润率低，风险大，大客户的订单调整影响公司业绩稳定性。

维持“买入”评级

预测2019~2021年收入分别为10.09亿美元/16.69亿美元/13.32亿美元，增速分别为8.5%/15.8%/14%，2019~2021净利润分别为2.12亿美元/2.36亿美元/2.55亿美元，增速分别为16.3%/11.2%/8.1，2019年10月27日股价对应2019 ~2021市盈率分别12.1倍/10.9倍/10.1倍。维持“买入”评级。

风险提示

新半导体器件工艺替代，下游功率器件需求放缓，无锡厂不能按期量产。

2. 中芯国际（00981）：半导体代工龙头，看好先进制程

大陆半导体制造龙头：国资背景+技术型CEO

公司是我国大陆最大半导体代工厂，全球第五；最先进14nm工艺距离全球最先进的7nm只落后2代。前两大股东为大唐电信和国家集成电路基金。

梁孟松、杨光磊加盟，有望复制英特尔2013~2018年的辉煌

2017年技术型CEO梁孟松加盟，2019年8月原台积电研发处处长杨光磊加盟，有望带领公司复制2013~2018年英特尔的辉煌。2013年~2018年技术型CEO科再奇任英特尔CEO，期间英特尔净利润下降9%，股价上涨157%。科再奇推动英特尔向物联网及AI转型，在IDM模式基础上，引入代工服务。

贸易因素加速中芯国际成长

一是国内半导体需求增速超过GDP增速；二是国产芯片自给率很低，贸易因素加速国产替换；三是贸易问题导致上游设计企业为了分散风险，将订单从竞争对手转移至中芯国际。

追赶者在成熟制程还有机会

除了7nm工艺的logic、RF芯片之外，公司的14nm（今年下半年贡献收入）以上的技术都可以实现。例如，电源管理和指纹识别应用需求确保8寸厂满产，物联网、CMOS图像传感器、WiFi芯片需求拉动12寸业务增长。

维持“增持”评级

预计2019~2021年收入分别为32.93亿美元/36.29亿美元/40.64亿美元，增速分别为-2%/10.2%/12%；净利润分别为0.81亿美元/0.98亿美元/1.17亿美元，增速分别为-38.9%/20%/19.2%；对应2019~2021年市盈率分别48.5倍/38.6倍/30.2倍（2019年10月27日）。维持“增持”评级。

14nm工艺进展不及预期，全球产能松动，影响公司毛利率。

行业投资风险

第一，高估值被证伪，导致“估值破产”。

第二，芯片设计周期长，资金无法支撑长时间的前期研发和流片投入，导致“流片破产”。第三，低端的芯片利润积累，无法支撑研发高端芯片，导致“发展破产”。第四，全球的行业龙头向下拓展低端芯片，导致“竞争破产”。