国君电子CPU和GPU受益于信创数字经济等自主可控需求驱动，

　　报告摘要
　　半导体企业在产业链各环节全面布局和发展，设备、大芯片等国产化薄弱领域的公司22年业绩增速整体良好，已具备产业基础，后续整线突破为产业发展重点。
　　摘要
　　维持行业增持评级。半导体全面布局，实现自主可控势在必行。代工、设备、设计等各个低国产化率环节，都急需补足短板，实现整体产业化升级。作为先进制造主要抓手的半导体设备和实现信创、数字经济需求的大芯片领域尤为重要，相关企业将深度受益，维持行业增持评级。
　　集群化硬科技化，资本市场助力行业全面发展。22年科创板新上市集成电路企业40家，数量接近前三年上市的IC公司数量之和。上市半导体公司覆盖从上游的IPEDA设备材料到中游的设计、制造，再到下游的封测和应用。就业绩而言，22年设备、材料、大芯片等公司的平均整体业绩增速维持高位。
　　以半导体设备为主的先进制造环节是实现半导体自主可控的主要抓手，国内厂商持续攻坚核心技术领域，加深空白环节覆盖度，有望实现半导体设备的整线突破。中国半导体设备市场规模增速大于全球，是最大市场之一，但海外厂商几乎呈现垄断地位。受益于SMIC、YMTC、CXMT等国内产线的发展，国内厂商在半导体前道和后道设备领域均加速突破，进入从1到10的新阶段，逐步缩小国际差距。刻蚀：中微已突破5nm先进制程；薄膜沉积：拓荆PECVD全材料覆盖，突破14nm；清洗：国产化率约31，发展速度最快。
　　CPU和GPU分别是实现运算控制和高性能计算的核心，受益于信创、数字经济等自主可控需求驱动，大芯片国产化浪潮加速，持续推进技术更迭。（1）GPU：巨头享有生态护城河，呈现海外寡头垄断格局。国内厂商星火燎原，产品不断涌现，包括景嘉微、芯动科技、壁仞科技、摩尔线程、沐曦集成电路、天数智芯等。（2）CPU：千亿美元市场，生态壁垒明显，Intel和AMD占据绝对垄断地位。国内厂商从产品性能和生态环境出发，实现经验积累，已获得越来越多的认可，主要企业包括龙芯、海思、飞腾、海光、兆芯等。
　　风险提示。本土设备和材料企业技术突破不及预期；本土晶圆制造产线建设不及预期。
　　全文
　　1。科创板助力行业发展，全面布局半导体领域
　　自科创板创立以来，本土半导体厂商迎来历史性融资窗口期。22年科创板全年124家公司上市，IPO募资净额约2400亿元。科创板集成电路行业22年IPO募资井喷，新上市集成电路企业达到40家，数量接近前三年上市的IC公司数量之和，占整个科创板的比例约为30左右。
　　集群化硬科技化，资本市场助力行业全面发展。从上游的EDAIP环节，到下游的设计、制造等环节，再包括制造上游的设备、材料环节，全面布局。尤其是低国产化率但产业环节极其重要的设备和大芯片领域，大芯片主要为CPU、GPU、FPGA等领域。
　　1）设备：22年初新上市拓荆科技，是国内薄膜设备龙头，拥有PECVD、SACVD、ALD、HDPCVD等多项设备业务。22年底上市的富创精密是国内设备零部件龙头，获得国际设备大厂应用材料的深度认可。他们与芯源微、盛美上海、中微公司、华海清科等共同助力国内半导体设备国产替代，实现全面突破。
　　2）大芯片：22年中，两家国产CPU领先企业龙芯中科和海光信息依次上市，打开大芯片IPO上市融资的新局面。其中，海光产品包括CPU和DCU处理器，已形成兼容x86指令集CPU系列产品和DCU海光8000系列产品。公司产品已经被广泛应用于电信、金融、互联网、教育、交通等重要行业或领域。
　　国内主要设备、材料、大芯片公司的平均业绩增速整体维持高位。根据各公司未经会计事务所审计的22年业绩快报财务数据可知：在营收上，根据1822年的数据，22年整体营收增速均值维持62，其中拓荆和海光增速最高，分别达到125和122；1822年营收CAGR均值为110，其中华海清科和海光信息增速最高，分别为261和374。
　　在利润上，根据1822年的数据，22年整体利润增速均值维持110，其中拓荆和芯源微增速最高，分别达到438和155；1822年利润CAGR均值为85。
　　2。设备：整线突破大势所趋，持续攻坚空白板块
　　2。1。半导体制造的核心支撑
　　半导体设备可大致分为晶圆制造设备和封装测试设备，对应于晶圆加工和封测的各个环节，属于半导体制造的核心支撑领域。
　　晶圆加工设备：晶圆加工步骤主要分为扩散、光刻、刻蚀、离子注入、薄膜沉积、抛光等。以晶圆加工中最重要的光刻为例，光刻又可以细分为清洗、涂胶、光刻和显影，对应的晶圆加工设备为清洗机、涂胶机、光刻机和显影机。晶圆处理精度高，一般在几纳米至几微米，对加工设备精度要求极高，其中部分工序需要循环进行多次，需要用到大量的半导体设备。
　　封测分为封装和测试：封装主要用于芯片后道加工，工艺流程在晶圆制造后，分为传统封装和先进封装两种；测试则涵盖半导体中游所有环节，从IC设计到IC封装，都需要经过测试。传统封装设备包括减薄机、划片机、贴片机、引线键合机等；先进封装设备包括清洗机、溅射设备、光刻机、涂覆设备、回熔焊接设备等；测试设备主要包括测试机、探针台和分选机。
　　在半导体设备投资中，晶圆加工设备资本开支最大，占近80。根据Gartner的数据，在晶圆厂的资本开支中，半导体设备投资占比最大，占7080。在半导体设备投资中，晶圆加工作为集成电路制造过程中最重要和最复杂的环节，其相关设备占比最大，占7880。封测设备在半导体设备中占1820，其中测试设备占比最大，占5560。
　　下游应用方面，晶圆加工设备的最大应用市场在逻辑半导体。根据SEMI的数据，2023年，晶圆加工设备市场将达到680亿美元，其中FoundryLogic占据近一半的市场份额。值得一提的是，2020年预计增长率最高的用途是NAND，预计较2019年增长30。另外，DRAM在2020年的同比增长率接近20。
　　2。2。市场空间加速上升，国产替代仍任重道远
　　全球半导体设备市场依旧保持着良好的增长态势，预计22年达到1085亿美元。根据SEMI数据，2021年全球半导体设备市场规模为1026亿美元，同比增长44，预计2022年市场规模将有6左右的增速，约1085亿美元。
　　在竞争格局上，海外厂商维持强劲，垄断格局进一步凸显。半导体设备市场已形成较为稳定的寡头垄断市场格局，头部效应明显。半导体设备技术壁垒、验证壁垒以及市场壁垒都较高，多重因素导致主要市场份额集中在少数头部企业中，并且垄断格局不断扩大。根据统计，全球前5大半导体设备厂商分别为AMAT、ASML、Lam、TEL及KLAC，2021年行业CR5约为84，较2019年的65显著提高。
　　半导体设备和材料是晶圆制造的重要支撑领域，也是美国主要打压环节，与国际巨头相比，仍有较大差距，任重道远。在设备领域，薄膜沉积设备、光刻设备、前道检测设备、涂胶显影设备、离子注入设备、后道测试设备等国产化率均不足10，甚至光刻和涂胶显影等领域国产化率仅有1左右。在材料领域，硅片、CMP材料等领域国内公司开始冒头，但在光刻胶、光掩模板、靶材等环节仍然差距较大，尤其是光刻胶领域，国内公司无人实现A胶量产。
　　2。3。攻坚核心技术领域，加深空白环节覆盖度
　　国内厂商在半导体前道和后道设备领域均加速突破，进入从1到10的新阶段，逐步缩小国际差距。
　　前道设备领域：
　　热处理设备、清洗设备、刻蚀设备、去胶设备、CMP设备等领域市占率较高，均在20左右，甚至更高。例如在CMP设备领域，华海清科已经实现12英寸28nm以上逻辑制程、128层以下3DNAND、1X1YDRAM全覆盖，14nm及以下已经处于验证之中；在刻蚀设备领域，中微公司已经实现5nm制程的CCP设备的量产，北方华创的14nmICP设备也已进入中芯国际产线进行验证。
　　薄膜沉积设备、离子注入设备等领域市占率较低，难度较大，但近年来也有了较大的突破。拓荆科技的28nm以上PECVD在国内产线获得了较大的订单，实现了量产，SACVD和ALD设备也初步取得了客户订单，实现了突破。凯世通的多款离子注入机设备产品获得了客户的重复采购和批量订单。
　　后道设备领域：
　　就后道测试设备而言，华峰测控、长川科技、华兴源创实现了较大的突破。其中华峰测控在SoC测试领域，目前主要100M的8300实现量产，预计第二代400M以上的8300将在年内形成样机。长川科技的数字测试机D9000，集合1024个数字通道、200MHz数字测试速率实现快速放量。
　　考虑到市场占比，我们以刻蚀、薄膜沉积、清洗为例，进行详细分析国产化进度：
　　（1）刻蚀：中微、北方领先，进入5nm先进制程
　　全球刻蚀设备领域中，Lam、TEL和AMAT分别占47、27和17，三者几乎垄断市场。根据Gartner数据显示，2020年全球刻蚀设备市场规模约为137亿美元，其中，介质刻蚀设备市场规模约60亿美元，导体刻蚀设备市场规模约76亿美元。刻蚀设备市场集中度高，Lam、TEL、AMAT合计占91的市场份额，国内厂商中微公司和北方华创实现较大突破，总计占2的市场份额。
　　国内厂商技术持续突破，多款产品进入验证阶段。国内主要刻蚀机厂商有中微公司、北方华创以及屹唐股份。中微公司刻蚀设备包含CCP与ICP，公司正在开发新型CCP刻蚀设备，涵盖5nm以下逻辑芯片及200层以上3DNAND存储芯片刻蚀需求的更多不同刻蚀应用。正在开发的ICP设备，涵盖7nm及以下的逻辑芯片、17nm及以下的DRAM芯片和3DNAND存储芯片的刻蚀应用，同时优化开发双台ICP刻蚀设备。其中，介质刻蚀已经进入台积电5nm产线。北方华创刻蚀机主要为ICP，覆盖8英寸、12英寸5528nm制程，已进入中芯国际14nm产线验证阶段；屹唐股份干法刻蚀设备可用于65nm5nm逻辑芯片。
　　（2）薄膜沉积：产线验证顺利，进入规模放量
　　离子注入市场呈增长态势，AMAT（应用材料）垄断全球离子注入市场。根据SEMI数据，2021年全球半导体设备销售额为1026亿美元，中国大陆半导体设备销售额为296亿美元，以离子注入机在半导体设备中占比2。1计算，2021年全球离子注入机市场规模约为22亿美元。目前市场上离子注入机主要由美国和日本的厂商垄断，主要厂商有国外的AMAT、Axcelis、Nissin。其中AMAT占据70的市场份额，Axcelis占据约20的市场份额。
　　离子注入机领域，凯世通、中科信引领国产替代。2021年，凯世通自主研发的首台低能大束流离子注入机率先在国内12英寸主流集成电路芯片制造厂完成设备验证工作。高能离子注入机顺利在某12英寸集成电路芯片制造厂完成交付，低能大束流重金属离子注入机、低能大束流超低温离子注入机都顺利通过厂商验证；中科信产品包括中束流、大束流、高能、特种应用及第三代半导体等离子注入机，12英寸4522nm低能大束流离子注入机研发及产业化项目的实施则进入一个全新的自主创新阶段。
　　（3）清洗：国产化率约31，发展速度最快
　　清洗设备市场规模稳步增长，龙头厂商垄断格局明显。半导体清洗设备约为半导体设备总规模的5，2021年起半导体清洗设备市场增长迅速，市场规模达到42亿美元，预计2022年将达到47亿美元。全球半导体清洗设备市场高度集中，Screen、TEL、LAM与SEMES四家公司合计市场占有率达到90以上。其中，Screen占据了全球半导体清洗设备45。1的市场份额。值得一提的是，盛美上海在全球清洗设备中占2。3的市场份额，在全球单片清洗设备中市场份额达到4。
　　国产替代率较高，部分技术接近国际先进水平。我国半导体清洗领域的重要厂商包括盛美上海、北方华创、芯源微等，清洗设备国产化率约为31，突破速度最快，国产化率超过了其他大部分设备。盛美上海单片清洗设备最高可单台配置18腔体，达到国际先进水平，目前正在拟研发的产品包括干法设备拓展领域产品和超临界CO2清洗干燥设备；芯源微的前道SpinScrubber清洗机设备目前已达到国际先进水平，成功实现进口替代
　　3。大芯片：高算力需求爆发，国产替代进展加速
　　3。1。GPU：高性能计算和人工智能的核心
　　GPU（GraphicProcessingUnit）即图形处理器，是一种专门进行图形和图像相关运算工作的微处理器，现已成为高性能计算及人工智能领域的核心部件。1999年，NVIDIA公司推出GeForce256产品，首次提出了GPU的概念。2006年，NVIDIA公司推出第一款采用统一渲染架构的桌面GPU（G80系列）和CUDA开发环境，开启了GPU计算的新时代，此后GPU的性能提升速度远远超过CPU。2011年专用于加速计算的TESLAGPU发布，标志着英伟达的GPU正式应用于通用计算领域。现代的GPU不仅具备高性能图形处理能力，更是高性能计算和人工智能领域的算力核心，广泛应用于云计算、数据处理、深度学习、智慧医疗、自动驾驶、金融等计算密集型领域。
　　GPU可并行处理大量数据，计算能力出色。CPU与GPU有着完全不同的逻辑架构，CPU具备完善的控制器、Cache以及存储单元，适用于功能复杂的通用计算；GPU则很大程度上省略了控制器和Cache，并包含了大量的ALU（逻辑运算单元），能够实现同时处理多任务的并行计算，在大量的、繁杂的重复计算领域具备优势。举例而言，主流CPU的浮点运算能力一般在几十GFLOPS，而TeslaK40双精度浮点运算能力可达1。43TFLOPS。在深度学习训练上，采用GPU加速算法，在某些情况下可实现超过人类水平的识别和检测能力。
　　GPU的发展趋势主要有两个方向：一是延续传统意义的GPU，随着视觉和虚拟现实的发展，对图像显形计算提出更高要求，以达到更逼真的视觉效果。二是高性能计算（GPGPU），包括通用计算和人工智能计算。GPGPU作为运算协处理器，能够提升浮点运算的进度和性能，满足不同计算场景的需要。
　　GPGPU（GeneralpurposecomputingonGraphicsProcessingUnits）是一种利用GPU来完成原本由CPU负责计算的密集计算任务的协处理器。GPGPU作为GPU的重要分支，具有优异并行计算能力的同时，且通常集成高速的GDDR或HBM内存系统，能够提供每秒TB级别的访存带宽，在对大规模数据流并行处理的应用场景上具备明显优势。随着GPGPU的技术发展和生态完善，其被广泛应用于商业计算和大数据处理、人工智能领域。GPGPU是人工智能领域最主要的协处理器解决方案，占据了主要的市场份额，在智能工厂、无人驾驶、智慧城市等领域有广泛的市场空间。
　　进入大算力时代，全球及中国GPU市场规模快速增长。GPU拥有比较强的浮点计算能力，在大量的图像计算、科学计算、人工智能计算中有广泛应用。因此，随着大数据产业的兴起，GPU市场规模快速增长。据VMR数据，2021年全球GPU市场规模达到334。7亿美元，预计到2027年将达到1853。1亿美元，20212027年CAGR为33。0。就中国市场而言，2020年中国大陆GPU市场规模为47。39亿美元，约占全球市场的18。7，预计未来将保持32。8的年均复合增速，至2027年达到345。6亿美元的市场规模。
　　英特尔在PCCPU市场上保持领先。GPU分为独立GPU和集成GPU，其中集成GPU内置于计算机主板或CPU本身，常见于笔记本电脑。Intel凭借在CPU市场的主导地位，其核心显卡在PCGPU市场上占据了60以上的市场份额，AMD和英伟达基本平分了剩余的40市场。
　　在独立GPU市场，英伟达和AMD双寡头垄断，且英伟达处于绝对龙头地位。据JPR数据，截止22年Q2，英伟达占据全球独立GPU市场的79，AMD占有20的份额。2022年，英特尔推出Xe架构独立显卡，市场份额预计在1左右。独立GPU的性能要求一般高于集成GPU，也拥有AI计算等更多应用场景。
　　英伟达早年推出了CUDA生态，形成了GPU开发生态的护城河。CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由英伟达公司于2007年推出的通用并行计算架构，它包含CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎，支持CCPython等编程语言。采用统一的CUDA开发架构，能够使GPU开发具备广泛的可移植性，便于开发复杂的计算产品。以开发AI芯片为例，它包含数据处理、特征工程、机器学习、模型评估等多个环节，每一个环节都需要大量的数据运算，而CUDAXAI平台则能够提供足够的开发工具，降低开发难度。随着CUDA生态体系的完善，它将吸引更多的GPU开发者，形成更加牢固的生态壁垒，如同电脑领域的Windows系统、手机领域的安卓系统。
　　3。2。CPU：计算机运算控制的核心
　　CPU（CentralProcessingUnit）是计算机的运算控制核心，是取址、译码、执行的对象。CPU的本质是超大规模集成电路，主要用于对计算机指令进行译码、对软件中的数据进行运算处理，同时作为计算机的大脑控制、调配计算机的所有软硬件资源。
　　从CPU工作原理看，通常可以划分为5个阶段：取指令、指令译码、执行指令、访存取数、结果写回。一般程序是CPU从存储器或高速缓冲存储器中一条一条取出指令，放入指令寄存器，并对指令进行译码，最后执行指令，直到程序执行完毕为止。
　　CPU的构成包括控制单元、运算单元和存储单元三部分，由内部总线进行连接。
　　控制单元（ControlUnit）：是CPU的指挥控制中心，对协调计算机的有序工作发挥关键作用。控制单元根据用户事先编好的程序，依次从存储单元中获取可执行的代码，放在指令寄存器（InstructionRegister，IR）中通过指令译码将其转换为可执行的指令。然后通过操作控制器（OperationController，OC），按照确定的时序，向相应的部件发出控制信号。
　　运算单元（Arithmetic；；；logicalUnit）：是CPU的执行部件，主要根据控制单元发出的信号做出相应的运算。运算单元基于获取的指令可以对存储单元中的数据进行算数运算（包括加减乘除等基本运算及附加运算）或者逻辑运算（包括移位、逻辑测试或两个值比较等）。
　　存储单元：暂时存放待处理或已处理的数据，主要指寄存器组和CPU片内缓存。寄存器是CPU的内部组成单元，是有限存贮容量的高速存贮部件，速度很快，可以用来暂存指令、数据和地址，是CPU运算时提取指令和数据的地方。在控制单元中的寄存器包括指令寄存器（IR）和程序计数器（PC），在运算单元中包含的寄存器有累加器（ACC）等。采用寄存器可以减少CPU访问内存的次数，从而提高CPU工作的效率。但是，由于芯片面积有限，寄存器的容量不会很大，因此需要Cache（高速缓冲存储器）和内存来扩大容量。
　　内存包括随机存储器等，是用于暂时存放CPU运算数据的单元。主内存是CPU外接的存储器，容量可以根据使用需求进行选择。然而由于内存除了要和CPU通信，还需要与其他硬件通信，反馈CPU的请求存在不及时的问题；此外，内存和CPU的通信还会受到总线带宽的限制，因此CPU访问内存提取数据的时间相对较长，会影响CPU的工作效率。
　　为了解决由于CPU运行速度远大于主内存，直接从主内存中提取数据需要时间等待的问题，Cache应运而生。Cache（高速缓冲存储器）保存CPU刚用过或需要循环使用的部分数据，当CPU需要再次使用该数据时，就可以直接从Cache中调用，无需再从内存中提取，因此能够减少CPU等待时间、提高系统效率。Cache从结构上可以分为L1、L2和L3等，传输效率逐次递减。L1Cache集成在CPU内部，即前述CPU片内缓存，L2Cache随着集成度变高，也更多集成在CPU内部。
　　CPU行业设计技术门槛高、研发周期长，无论是软件还是硬件都存在较高的壁垒。根据芯片指令架构和操作系统的不同，当前CPU行业存在两大生态体系，分别为由Intelx86架构联合Window操作系统的Wintel体系，以及ARM指令架构和Android操作系统形成的AA体系。根据海光信息的招股说明书，Wintel技术联盟的基本特点是基于x86架构优化各类软件应用，使得x86架构具有显著的产业生态优势。根据龙芯中科招股说明书，Intel于上世纪80年代自研X86指令系统架构，凭借先发优势迅速扩大市场份额并构建生态优势，并通过与Windows联盟形成Wintel联盟逐步占领桌面CPU市场。ARM则在苹果、高通、三星、华为、英伟达等方面的努力下，凭借其指令系统开源、异构运算、可定制化等一系列优势，立足于低功耗的移动市场
　　2021年全球CPU市场规模有望突破千亿美元，行业正在加速成长。ICInsights数据显示，2021年全球MPU出货量将达到24。9亿台，市场规模将首超1000亿美元，较2020年同比增长约14。其中，量的规模扩大贡献了约8。3的成长，剩余为CPU由于规格、性能提升带来的价格增加。随着下游数据中心、服务器等需求日益攀升，CPU市场将有望迎来量价齐升。
　　CPU行业高度垄断，Intel和AMD几乎占据了全部市场。目前全球CPU行业基本由Intel和AMD垄断，整体来看，Intel具备先发优势、是全球X86CPU架构的龙头企业，AMD紧随其后。据MercuryResearch最新数据显示，AMD在移动笔记本、台式机、服务器以及整个x86CPU的市场占有率都在逐季爬升。从整个x86市场看，AMD的市场份额已经达到31。4，环比增加3。7pcts，而Intel首次跌破7成的市占率，领先AMD的优势在逐渐减小。
　　就技术而言，Intel和AMD还在不断实现微架构的迭代更新，持续保持其市场领先的地位，与行业后进入者不断拉开差距。早期AMD属于工艺技术追赶者，整体工艺落后Intel23年左右。随着研发投入持续提高，AMD的CPU工艺技术一度反超，不管是芯片制程还是单核性能均实现超越，但在整体多核稳定性上仍有差距。
　　3。3。大芯片国产化浪潮加速，国内厂商有望持续推进技术更迭
　　（1）GPU
　　国产GPU企业、产品不断涌现。在上市公司中，景嘉微是是国内率先成功研制国产GPU芯片并实现大规模工程应用的企业之一，先后成功研制JM5系列、JM7系列、JM9系列等高性能GPU芯片，并向民用市场拓展。海光信息的DCU系列产品以GPGPU架构为基础，兼容ROCm和CUDA计算生态，可广泛应用于大数据处理、人工智能等领域。其他国产厂商还包括芯动科技、壁仞科技、芯瞳半导体、摩尔线程、沐曦集成电路、天数智芯等，成为国产GPU的新生力量
　　在图形显示GPU领域，部分厂商产品比肩英伟达GTX1050（2016年推出）水平。芯动科技最新发布的桌面级GPU风华2号，集超低功耗、强渲染、4K高清三屏显示、4K视频解码及智能AI计算于一体，像素填充率48GPixels，FP32浮点算力为1。5TFLOPS，且工作功耗最低仅4W，能效比优于竞品。而摩尔线程推出的MTTS60，像素填充率高达192GPixels，FP32最高达6TFLOPS，并且是全球率先支持AV1格式编码加速的显卡。
　　在通用计算与人工智能GPU领域，国产厂商快速前行。天数智芯作为国内首家云端GPGPU公司，于2021年推出了国内首款7nm全自研云端训练GPGPU天垓100，并于2022年发布了7nm云端推理GPGPU智铠100，能够为云端AI训练和HPC通用计算提供业界领先的高算力和高能效比。其他针对数据中心和AI产业的国产GPU还包括BR100（壁仞科技）、MTTS2000（摩尔线程）、MXC系列（沐曦集成电路）等，国产GPU芯片算力近年来得到了快速提升。
　　（2）CPU
　　目前，国产CPU的企业主要为龙芯中科、海思、飞腾信息、海光信息、上海兆芯等。
　　国产CPU已获得越来越多的认可。以龙芯中科为例，公司历经20多年的努力打造出多款CPU，推出自主指令系统LoongArch以及基于该自主指令集的产品与解决方案。此外，飞腾信息在高端嵌入式CPU、高性能服务器CPU与高效能桌面CPU这三大产品系列，持续填补我国多项空白。2020年，飞腾CPU交付量已经大幅提升至150万片，2021年有望突破200万片。出货量的增加一方面反映出国产化趋势的加速，另一方面，也说明国产化CPU正越来越被更多的终端需求所接受。
　　国产CPU距离国际大厂仍有一定差距，主要体现有二：
　　一方面，从CPU的参数上对比，国产CPU部分性能已经可以齐平海外大厂，但仍有提升空间。根据各家公司公开披露的产品参数，可以看到，总体上看在核心数、主频、内存、内存通道等关键参数上，国产CPU已经可以部分齐平国际厂商。但综合性能指标亦有提升空间，例如海光7285，虽然核心数、超线程数、内存及通道数均与AMD、Intel产品性能接近，但在主频、内存频率上稍显逊色，在一定程度上可能会影响CPU运算的综合效率和稳定性。与Intel和AMD相比，国产CPU起步较晚，同时国内先进制程的晶圆加工工艺与国外还存在差距，最终也会导致整体性能表现上还有提升空间。根据前瞻产业研究院统计数据，全球CPU第一大技术来源地区为中国，专利申请数量占全球总申请量的58。32，随着研发投入的不断提升，国产CPU技术突破指日可待。
　　另一方面，除了产品自身的性能外，国产CPU在生态环境上同样需要时间去实现经验积累。生态壁垒是实现CPU突围的关键所在，主要体现在软硬件的适配，以及操作系统对应用程序的兼容等问题上。如前所述，Wintel和AA两大生态体系几乎分别垄断了PC端和移动端，即使是苹果也花了不少时间才实现些许突破。
　　国产CPU目前在生态的积累上已经有所成果。如龙芯中科在MIPS基础上推出LoongArch指令集架构、申威在Alpha架构上推出SW64等，有望在国内关键信息领域逐渐积累经验，最终在商业化上实现突围。此外，飞腾CPU也一直加快软件适配，其打造的生态体系已经与百度、搜狗、腾讯等多家终端厂商进行合作。截至2021年12月，与飞腾平台完成兼容认证的国产软件已有2000多个。
　　4。风险提示
　　4。1。本土设备和材料企业技术突破不及预期
　　半导体设备和材料均为技术密集和资本密集型行业，产品技术形态迭代较快，整体壁垒极高。因本土企业布局较晚，在技术突破上存在一定风险。如产品未能跟进行业发展，可能造成前期研发投入无法收回，企业盈利能力面临下滑风险。
　　4。2。本土晶圆制造产线建设不及预期
　　国内半导体设备和材料厂商订单高度依赖本土晶圆制造产线新增资本开支。如若本土产线受景气度影响或者美国制裁影响，无法进一步扩充，可能导致相关企业订单交付延缓甚至下降，新产品也无法得到有效验证导入，进而影响设备企业收入规模。
　　本文源自券商研报精选研报精选