2019全球半导体芯片创新50企业-亿欧智库-201912.pdf
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1、You industry: Trends and Startups 2019 Next Global Tech 50 未来科技之“芯” 2019全球半导体芯片科技创新50企业 2019全球科技创新50系列报告 着眼于11个行业,亿欧公司出品了旨在探索全球创新机遇的系列研究报告。 前沿的科技正在最深刻地改变和影响着这些行业的发展,而它们的走向终 将塑造未来的全球经济版图。 2019年12月,在北京举行的全球创新者年会WIM上,本系列报告将统一 发布。 人工智能汽车出行消费科技教育科技企业服务 金融科技医疗科技房 曾经的“一人军队”中央处理器(CPU)将不可避免地失去其在该行业的大部分影响力, 取
2、而代之的是专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuits, ASIC); 新材料的使用、复杂系统级芯片集成( System-on-a-Chip, SoC)以及“超越摩尔”所带 来的其他效应,不仅能推动价值链上不同环节的发展,也能促进曾经互不相通的垂直领域 间的交叉互联。 6 全球半导体芯片科技创新50 不同于欣欣向荣的软件市场,半导体行业没有值得夸耀的大量初创公司去成为颠覆者因为,创业企业难 以适应瞬息万变的经营环境,而大多数细分市场都由巨头主导。但是,我们仍然发现了一批半导体新贵的身 影活跃在一些细分市场里。 EqualOcean编制了2019
3、全球半导体芯片科技创新50榜单,旨在寻找运用最前端技术去赋能各细分行业去成 为未来领先者的潜力半导体企业。 2019全球半导体芯片科技创新50企业图谱 传感器无线其他物联网 人工智能 加速器 SMSS*数据中心芯片汽车 *Semiconductor Materials, Services and Solutions,半导体材料、服务和解决方案 备注: 以上分类既不互斥也不穷举,因此,既有垂直行业也有技术概念,归类根据企业的市场定位和主要收入来源。 本列表中的公司是EqualOcean根据包括融资金额、企业估值、技术壁垒等12个独立指标筛选得出,不因其与潜在或现有商业伙伴的合作关 系而转移。 黑
4、芝麻智能同样出现在全球汽车与出行创新50榜单中。 更多信息可查看附录中的上榜企业名单 一人多台设备 7 行业概况:超越摩尔定律? 数据的收集、传输和处理这三个流程,或者 更加准确地,由业内领先芯片制造商在这之中所 定义的设计、速度和准确性定义了很多行业 的竞争格局。 许多热门的技术被广泛认为将要改变行业游戏规 则。虽然它们都共同连接着,但其中有三项技术 是直接与上述三个流程连接着: 即将到来的第五代无线通信技术5G会作用到数据 传输上;人工智能建立在迭代数据处理基础上, 并且因其自身特性可以让这个过程加速,变 得更加智能,最终实现自动化和自我运算的持续; 物联网是科技界和投资界又一热门词汇,指
5、将各 种设备“智能”地连接起来。在半物理的精巧的 数据生态里,物联网是加速数据收集的法宝。 所有关于人类科技进步的奇迹般的诗篇都讲述了 一个道理。曾经的计算机不仅占地巨大,而且运 算四位数都十分吃力,而如今已经有了具有超强 计算力的手机和自动机器人但是,数据的本质 并没有改变。虚拟世界依然由0和1组成的代码构 成不论人们有没有意识到这一点。并且,正如 众所周知的那样,每个晶体管都有一个微小的二 进制信号开关。多个晶体管组成了计算机芯片。 芯片又是集成电路的一部分,负责电子设备的某 一部分功能。最终,电子设备产生、解析、留存 各种各样的信息,组成了现代数字化系统里的核 心部分并且撬动全球科技格局
6、。 百万 十 百 万亿 千 十亿 ? 19602000908070102030 过去50年数字世界快速发展 三次半导体行业的技术浪潮带来的需求变化 备注:加粗的名词为改变了对电子产品本质需求的技术; 图表中的缩略词: IC = Integrated Circuit,集成电路; MPU = Microprocessing Unit,微处理器; DRAM = Dynamic Random-Access Memory, 动态随机存取存储器; PC = Personal Computer,个人电脑; IoT = the Internet of Things,物联网; IoE = the Interne
7、t of Everything,万事万 物互联 来源: EqualOcean分析 IC 主机 晶体管收音机 每个芯片配备 晶体管的数量 MPU DRAM PC 互联网 笔记本电脑 宽带 云计算 物联网 区块链 计算机时代移动时代IoE时代 多人一台设备一人一台设备 智能手机 触摸屏 NAND ? 过去几年内, 测试和验证时 间在持续增加 迭代调试通常 需要一至两年 时间 缺陷来源的复 杂性在增长; 低利用率(只 超过80%) 资本费用里的 30%无法贡献附 加值 无法在设备级 别实现端到端 的追踪 缺乏完美的反 馈系统 半导体价值链中存在多重机会 半导体价值链现状 备注:上面的区块表示半导体产
8、业链的组成部分,虚线框内容表示面临的主要障碍 来源:麦肯锡, EqualOcean分析 集成电路设计调试晶片制造封装测试 系统集成及售 后 生命周期终止 8 这个经典的价值链展示了科技的内在构成,并且, 这也足以证明半导体行业在这个数据驱动的世界 里甚至是更加数据驱动的世界里举重若轻 的地位。因为半导体不仅是“微米”、“纳米”、 “微微米”等的创造者,也是引领“技术“本身 从晶体管走向集成电路这条荆棘之路的导航。 2018年,半导体芯片产业市场规模约为4750亿美 元占全球近5万亿美元信息与通信技术(ICT) 市场的10%;该市场预计以4.9%的年复合增长率 (CAGR)在2023年达到520
9、0亿美元的规模。 半导体芯片行业市场增长的驱动力主要来自广泛 的产业和应用市场里对数据的巨大需求。如今, 精准而可靠的数据信息是人们最渴求的资产,因 为它有助于减少不确定性,而这种不确定性对于 定制具有竞争力的业务战略至关重要未来几 年内,世界范围内产生的数据量将必然迎来爆发 式的增长。 大多数巨头芯片制造商都意识到第四次技术革命 的到来并已付诸行动它们正致力于积累必要 的经验,以便在即将到来的技术变革中生存下来, 并在经济与技术相互作用的新范式中茁壮成长, 占据有利位置。 100 150 50 20212520171819222324 +427.9% 人类机器 2019年预计的市场回落之后,
10、全球半导体市场将会回弹并达到新的高点 全球半导体市场规模(全球主要芯片制造商销售收入总和) *CAGR (复合增长率) 2019-2023 来源:IHC Markit, SEMI, Gartner, IC Insights, PwC, EqualOcean分析 23e 5200 4750 21e17 3490 亿美元 2016 4200 4710 18 4290 19e 4550 20e 5020 22e +4.9%* 2025年全球数据量预计达到175ZB 全球生产的数据量,按照数据产生源分类 备注:ZB = Zettabyte,ZB 来源:IDC, Semicon Europa, Equa
11、lOcean分析 2018年,人类产生的数据量 超过了机器产生的数据量 175 ZB 2013-2016年间诞生的新一代芯片制造商将有机会撼动一级市场格局 过去10年成立的芯片制造商:成立年数(至2019年)及其融资情况 9 尽管面临巨大的资本压力,芯片行业内的私有企 业仍然有着比以前更广阔的创新和发展空间。 在之后的报告里,我们试图阐述目前半导体芯片 行业趋势以及我们对于行业格局的理解并特 别关注以下三个领域: 人工智能加速器:专为机器学习等“纯数字 (pure digital)”领域打造的硬件; 物联网芯片:用于连接物理世界和数字世界的传 感器和其他集成电路; 汽车芯片:应用于各种交通工具
12、的尖端硬件。 67 60 68 30 10 20 40 70 50 60 11200451267138910141518161719e 竞争趋向白热化 全球前五半导体芯片企业*资本支出占比 *三星,英特尔,台积电,SK海力士和美光半导体 来源: IC Insights, EqualOcean分析 行业领袖们投入大量的资金到研发中去。与此同 时,随着新兴领先技术的迅速传播和信息通信技 术产业规模的不断扩大,越来越多的创业公司抓 住机遇成长起来。这些新的“技术推动者”能够 获得融资,但仍然还是无法像一些知名软件服务 商和互联网公司一样在上市时获得极高的P/E估 值倍数其中的一个原因是,投资芯片企业
13、的 预计回报率在大多数情况下距离一级市场投资者 对早期项目的要求相去甚远。 这显然与该行业的高资本费用(capex)和研发 投入有关即使是该行业的头部公司也难以实 现持续盈利。芯片制造商(foundry)受宏观 经济环境和商业周期等多重因素相互影响是 其产业链的一个极端案例, 备注:企业范围:2009年1月1日后成立的175家初创公司 来源:EqualOcean基于Crunchbase数据分析 % 16723584910 5 10 15 成立年数 Y轴表示企业成立至今融资次数,泡沫面积表示融资总额 1亿美元 2019全球半导体芯片科技创新50企业 新一代半导体芯片创业公司深受创投机构青睐 20
14、13-16 深度与精确度: 人工智能加速器 受益于硬件设计,人工智能尽可能满足其细分需 求,CPU(Central Processing Unit,中央处理器) 不可避免的将失去其在芯片半导体行业内的影响 力。同时,在加速方面,AISC(Application- Specific Integrated Circuits ,专用集成电路)是 专门为特定目的设计的芯片,正致力于对边缘、 数据中心的探索,将动摇CPU的位置成为主流。 ASIC制造商的战略也会对GPU(Graphics- Processing Units ,图形处理器)和FPGA (Field-Programmable Gate Ar
15、rays,现场可编 程逻辑门阵列)造成破坏。毫无疑问,GPU在数 据中心的人工智能训练中很快就会被淘汰,但 AISC可重复编程、集成度高且应用较为广泛,在 边缘方面还具有一定优势。 市场 人工智能芯片领域已经出现了几个里程碑事件, 可以帮助我们计算其市场规模。英特尔是该领域 的无冕之王,据报道,其在2017年销售了10亿美 元人工智能芯片。然而,英特尔的死敌英伟达夺 走了其一定的市场份额,几乎垄断了独立图形显 示芯片和其他一些领域。英特尔和英伟达等企业 的产品为Facebook、谷歌等互联网巨头提供了动 力。台积电总部位于台湾,是全球最大芯片代工 商,市值超过2500亿美元。2019年8月,台
16、积电与 总部位于加州洛思阿图斯的初创企业Cerebras Systems合作推出了有史以来最大的处理器、晶 圆级深度学习芯片“Cerebras Wafer Scale Engine”,拥有1.2万亿个晶体管,专门设计用于 处理人工智能应用程序。 2018年,英特尔、英伟达、台积电与其他行业巨 头,如三星、AMD(英伟达之外的又一GPU巨 头)、赛灵思和阿尔特拉(均以FPGA而闻名), 共同形成了70亿美元的人工智能芯片市场。 过去三年,人工智能行业的复合年均增长率为 59.5%,其中半导体芯片制造商的价值贡献率不 断提升,从2016年的8.2%增长至2018年的10%。 在全球硬件项目投入资金
17、不断加大的刺激下,半 导体芯片制造商的价值贡献率将持续增长,预计 到2023年将超过18%。 60 0 20 100 40 80 20141516171819 人工智能 人工智能芯片 人工智能(AI)已经出现在聚光灯下一阵子了。 人们对它最初的诉求来自于开发一种可以智能地 获取、处理并且创造信息的机器和程序而这不 仅创造了杰出的程序,也刮起了时代的热潮。AI 被初创企业广泛用来吸引早期投资不管它们的 商业模式和核心产品是否真的是与深度学习算法 (DL)有关而这,才是AI 的核心。总而言之, 尽管期待很高,但前路漫漫。 显然,全新一代硬件需要处理日益增长的数据库 和运行复杂的迭代学习算法。而微电
18、子部门是这 一领域创新的关键来源。 人工智能加速器指专门用于加速信息处理的芯片, 未来注定会成为“工业4.0”生态系统中的差异化 工具。内存、存储、逻辑和网络是半导体芯片公 司调整其设备的主要方向,使其能基于人工智能 代码实现更快、更深入、更精准的分析。 这一领域预计将发生两大转变:首先,全球领先 企业打算完全自助研发人工智能产品,这意味着 企业将内部开展芯片研发项目,采取更积极的市 场战略。我们预计,未来五年,互联网巨头公司 收购低规模、专业化能力强的初创企业数量将大 幅增长。在全球消费电子市场出现饱和之前,绝 大部分微电子软件都是由传统半导体企业外包, 这些新趋势将使得传统半导体企业面临严
19、峻挑战。 第二个变化预计是结构性方面的,也可能是迫使 半导体芯片产业企业多元化的重要因素。 过去五年,人工智能备受关注 谷歌趋势:全球关键词搜索量变化趋势指数 来源:谷歌,EqualOcean分析 关键词:Y轴表示相关搜索热度、指数 10 11 不过,短期之内,价值贡献率增长不会令人印象 深刻,因为半导体芯片市场可能面临产能过剩危 机。危机主要由三星、英特尔、SK 海力士半导体、 台积电和美光等龙头企业极高的成本引发。据其 财务报告显示,2018年这些企业当年的资本支出 超过710亿美元,相较2016年的614亿美元增长了 16%。 初创企业? 国际巨头公司因为可以在各种研发项目上投入大 量资
20、金,将相对容易的进入该新兴领域。相比之 下,初创企业很难与其竞争。 不同于因构建和维护生态系统而切入市场的全球 巨头企业,对于那些试图通过设计和制造进入的 初创企业而言,资金紧张似乎是一个重要的障碍。 然而,这并不意味着他们彼此之间是独立的。全 球巨头公司都会组建战略合作联盟,更不用说还 处于成长期的初创企业。成长期的初创企业需要 广泛的指导和支持,或者至少需要资金支持才能 让他们的公司起步且进一步发展。 在其他领域,蓬勃发展的全球初创企业已经多次 证明自己是产业创新的摇篮。在零售、教育、娱 乐和其他以消费者为导向的领域,商业模式和市 场定位比核心技术更为重要,并且在每个领域都 诞生了大批来自
21、发达国家和新兴国家的独角兽企 业(估值超过10亿美元的初创企业)。在半导体 行业,技术是大脑而不是四肢,需要大量的投资 11.00 14.62 18.08 31.88 41.25 2.39 7.45 2016 4.80 171819e20e21e 227.64 22e23e 29.30 51.90 74.50 97.10 120.00 137.60 195.07 +59.5% 预计到2023年,人工智能芯片市场规模将超过1000亿美元 全球人工智能和人工智能芯片市场规模(十亿美元) 来源:德勤,Gartner,IHS Markit,SEMI,EqualOcean分析 人工智能芯片市场规模 人工
22、智能市场规模(不包括人工智能芯片) CAGR* *Compound Average Growth Rate,复合年均增长率 才能跟上不断变化的国际环境。 此外,不同于软件行业在产品成型之前就可以通 过诱人的宣传获得投资,半导体芯片产业好的想 法远远不足以打动投资人。 潜在的投资者需要对产品质量有足够的信息。从 天使轮、种子轮等到期阶段,到最接近IPO的成熟 阶段,“展示你的核心竞争力”的原则是投资机 构决定是否投资的首要原则。 过去先看“团队和市场导向”的投资理念并不适 用于半导体芯片产业,只有看到了实实在在的技 术和产品才会去考虑。 AMD创始人Jerry Sanders曾经说过:“Real
23、 men have fabs”(好汉才有晶圆厂),显然它已不仅仅 是哪些在人工智能和微电子交叉地带工作的人的 座右铭了。事实上,这并不意味着所有致力于成 为人工智能加速器的初创企业都倾向于一站式即 时量产。相反,其中只有一部分企业提供完整的 端到端的硬件解决方案,不涉及外包服务、集成、 调试、封装和其他资本密集型阶段。 投资现状? 过去三年里,人工智能芯片初创企业A轮至D轮融 资金额TO20企业获得投资大约17亿美元。值得注 意的是,其中65%(11亿美元)是由三家公司占 据:北京人工智能公司地平线机器人、深度学习 处理器开发商寒武纪科技和总部位于英国布里斯 一部分,真正的创新将会在这里发挥所
24、能。正如 弗朗西斯 德雷克所说:“小事成就伟大。”如今, 越来越多在技术和资本有优势的企业将这一点付 诸实践。 12 托的IPU(Intelligence Processing Unit,智能处 理器单元)先锋Graphcore公司。这三家公司的 估值分别为:30亿美元、20亿美元和17亿美元。 虽然这些企业的估值与互联网巨头数万亿的市值 相比微不足道,但他们在人工智能领域占据重要 地位。 2014年,国务院印发国家集成电路产业发展推 进纲要,将集成电路产业发展上升为国家战略, 明确了“十三五”期间国内集成电路产业发展的 重点及目标。在政策红利下,中国集成电路产业 迎来黄金时期,初创企业努力抓
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