根据前瞻产业研究院的数据，预计2024-2029年中国半导体行业市场规模将以5%左右的增速增长，到2029年市场规模有望达到2564亿美元。云岫资本分析，2024年半导体行业库存重回健康，景气度回升。2023年投资收紧，2024年Q1融资数量及金额同环比均下降。本次的市场调查将根据云岫资本发布的《2024中国半导体投资深度分析与展望》对半导体领域的市场状况进行分析。
AI大模型带动硬件基础设施和先进封装高速发展
2023年，以ChatGPT为代表的大语言模型的爆火，使得“AI大模型元年”的说法广为流传。大模型的预训练和生成能力以及多模态场景应用能力大幅提升。也是2023年，中国本土厂商、科技巨头、科研院所以及初创公司纷纷涌入AI大模型领域，竞相部署自己的大语言模型。据云岫资本统计，截止2023年11月底，中国市场发布的大模型数量已超过300个，其中通用大模型约40个，覆盖了NLP、CV、模态大模型及多个定制化大模型。我国拥有10亿参数规模以上大模型的厂商及高校院所超过250家。
随着大模型和生成式AI的发展，对算力的需求急剧增加。过去四年，大模型参数量以年均400%复合增长，AI算力需求增长超过15万倍，远超于摩尔定律。这意味着传统的以CPU为中心得计算基础设施已无法满足需求，需要更大规模、更高性能、更稳定的算力资源。此外，为了进一步提高算力效率，分布式计算和异构计算等技术也被广泛应用于大模型的训练和推理过程中。大模型需要处理海量的数据，包括训练数据、模型参数、输出结果等。因此，对数据存储和处理能力的要求非常高。为了满足大模型的数据需求，需要采用高效的数据存储和处理技术，如分布式存储、数据压缩、数据预处理等。同时，还需要建立完善的数据管理体系，确保数据的质量、安全性和可用性。
图：AI大模型带动硬件基础设施和先进封装高速发展
随着AI对基础硬件设施提出更高的要求，先进封装也被带动着快速发展。AI芯片需要更高的算力、更低的功耗以及更小的尺寸，这些要求促使先进封装技术不断创新。根据云岫资本的分析，先进封装技术可以突破GPU等算力芯片先进制程的封锁，为了满足AI芯片对高性能和低功耗的需求，先进封装技术不断向小型化和高集成度方向发展。例如，扇出型封装技术（如FOWLP、FOPLP）和2.5D/3D封装技术通过改进封装方式，提升了芯片的性能和集成度。另外，随着AI应用的不断拓展，先进封装技术也呈现出多样化的趋势。除了传统的封装技术外，还涌现出了如硅通孔（TSV）、微凸点、RDL等新型封装技术，这些技术为AI芯片提供更多的选择和可能性。AI芯片在运行过程中还会产生大量的热量，因此先进封装技术需要具备良好的散热性能。同时，为了确保AI芯片的稳定运行，先进封装技术还需要具备较高的可靠性。
图：先进封装快速发展
另一方面，半导体管制范围持续扩大，瞄准用于更先进节点的半导体制造设备。自美国政府以“国家安全”为由，不断升级加码对华半导体出口管制，试图阻止中国获取先进的半导体技术和设备以来，其他西方国家也跟随美国的步伐，加强了对半导体制造设备的出口管制。在外部压力下，中国加速了半导体设备国产化进程，通过政策扶持和资金投入，推动本土半导体产业的发展。国内厂商也在快速推进产品升级，瞄准更先进工艺节点开发配套设备材料。虽然半导体管制限制了中国获取先进的半导体技术和设备，对中国的半导体产业发展带来了一定的挑战，然而这也促使中国加速了半导体设备国产化的进程，提高了自主可控的能力。
