2019年，全球半导体行业进入下行周期，不少业内人士表示，2019年是过去十年形势最差的年份。
与全球半导体市场形成鲜明对比的是，2019年我国半导体行业增速仍然保持20％左右。除此之外，2019年，可以说是中国芯片产业的爆发之年：一方面，中国传统芯片市场在全球地位持续提升；另一方面，AI芯片获得了前所未有的发展机遇。
2020年，这种逆势突围的势头将更为明显：中央将“新基建”提到了前所未有的战略高度，这将带动对半导体的需求；同时，“国家集成电路产业投资基金二期”预计三月底正式开始实质投资，中国半导体行业春天悄然而至。
事实上，中国芯片发展历程中，涌现出了一批优秀企业。科创板开市，让过去一些“埋头苦干”的企业从幕后走到前台。在这些企业中，有的打破了国外对中国芯片产业的“卡脖子”局面；有的成为了细分领域的国际标准制定者。
那么，中国芯片企业究竟遵循怎样的发展规律？“新基建”能为它们带来怎样的机遇？它们在未来应该采取怎样的战略，成为在全球半导体转移浪潮中的受益者？
传统芯片企业规模化
芯片可以分为传统芯片和AI芯片。传统芯片一般指的是CPU和GPU，其功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中心的数据。英特尔、英伟达都是全球顶尖的传统芯片制造商。
从国际芯片企业的发展历程中，我们或许能窥见芯片行业发展的普遍规律：以英特尔为例，1959年至1969年间，其所承接的都是定制化业务。由于定制化业务所投入的人力成本较高，业务规模很难实现扩张。
然而，拐点出现在1969年。这一年，英特尔实现了技术突破，获得了生产标准化产品的能力。这一能力为其业务复制打下基础，其营收开始呈指数型增长。英特尔成功实现了从技术服务型公司向标准化产品公司的转型，实现了规模化增长。
可以说，英特尔的发展历程是传统芯片行业发展历程的缩影。目前，中国在传统芯片领域虽然与国际顶尖水平存在距离，但整体上已经进入了规模化阶段。
由于中国传统芯片市场长期被国外企业垄断，国内企业崛起并非易事。近年来，国内涌现出了一批优秀芯片企业，我们从其发展路径也能窥见一定规律性：
相比于产品线丰富的外国企业，中国企业往往从细分领域切入，重点布局少数几类产品，凭借价格优势抢先在市场中占领一席之地，随即迅速铺开市场，成为市场占有率名列前茅的企业。当获得一定资本和技术积累之后，企业将一方面扩充产能，满足不断上升的市场需求；另一方面，横向拓展其他产品线，获得新的增长引擎。
以科创板企业晶丰明源（688368）为例，其主营产品为“LED照明驱动芯片”。 2015年，LED照明行业迎来洗牌期，下游市场出现价格战，晶丰明源通过“主动降价”，抢占竞争对手退出所带来的市场空白，价格下降刺激了公司产品销量增长。
有竞争力的价格加之与国际品牌相差无几的产品质量，公司规模得以迅速扩大。为了实现持续性增长，晶丰明源开始拓展智能面板、电机驱动芯片领域，获得新的赢利点。
除晶丰明源之外，聚辰半导体（688123）也是比较有代表性的企业，其主营产品为EEPROM芯片，主要应用于手机摄像头。我们所使用的三星、小米、华为等品牌手机中，都有它的身影。EEPROM领域曾经是欧、美、日企的天下，聚辰半导体凭借价格优势，2018年在手机摄像头这一细分领域，成为全球排名第一的供应商，占据全球四成市场。
在这之后，聚辰半导体加大了对“音圈马达驱动芯片”产品的销售，该产品应用于智能手机摄像头模组，可以与EEPROM芯片配套销售。在5G和多摄所带来的换机潮下，聚辰半导体将拥有更大的发展机会 。
澜起科技（688008）也是值得一提的企业，其主要产品是“内存接口芯片”，2018年，该产品销售额占据全球46％的市场份额，在全球范围内仅次于IDT。此外，澜起科技还是该领域的国际标准制定者，在行业中地位可见一斑。
2018年，内存接口芯片占澜起科技营业收入比例高达99．49％，意味着公司业务十分单一。基于此，近年来，澜起科技开始推出“津逮？服务器平台”， 该产品适用于对数据安全较高要求的数据中心。
总的来说，澜起科技正试图通过研发新一代芯片，保持其在内存接口芯片领域的技术先进性；通过加大研发投入，推动“津逮？服务器平台”相关产品实现量产，摆脱业务单一带来的风险。从而在云计算高速发展的驱动下，实现企业规模突破性成长。
除上述企业之外，科创板上市企业晶晨半导体（688099）、乐鑫科技（688018）、华润微（688396），尽管目前体量不同，但基本遵循相同发展路径：凭借同品类的集中布局，打响市场知名度；再通过扩充产品品类，实现公司规模扩张。
AI芯片企业未来已来
AI芯片是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的器件。不同于传统芯片领域显著的规模效应，AI芯片领域呈现出了独特格局：目前市场上几乎没有以AI芯片为主营业务上市的公司，AI芯片企业大多还处于定制化的技术服务阶段，距离规模化量产存在一定距离。
业务涉及AI芯片的企业可大致分为三类：一是大型公司，比如阿里、华为；二是传统芯片企业，比如全志科技、瑞芯微等；三是初创型AI芯片企业，比如寒武纪、地平线等；四是AI算法供应商，比如依图、旷视、云知声等。
总的来说，尽管许多公司已经发布AI芯片产品，但无论智能驾驶、智能安防都需要基于特定场景进行算法开发。因此，AI芯片基于场景的定制化程度十分高，目前未达到大规模商用的地步。
从使用场景来看，AI芯片主要可分为两类：一是在数据中心部署的云端芯片，二是在消费端部署的终端芯片。
云端芯片性能较强，能够同时支持大量运算共同运行；此外，它还能支持图片、语音等多种不同的功能。国内代表企业包括阿里、百度、华为。
大厂争相在云端芯片布局，主要因为该产品能与其现有业务进行充分融合：比如，阿里发布的“含光800”将通过阿里云对外输出AI算力；华为发布的“昇腾910”将用于华为自有服务器和云业务上。
AI芯片除了在云端使用外，终端应用其实更为广泛。以城市级的人脸识别为例，人脸的相关特征数据由于涉及保密问题必须放在云端，而对人脸的检测、跟踪、特征提取则必须放在端侧，可以说终端AI芯片应用是大势所趋。
只不过，与云端AI芯片由巨头把控不同，终端AI芯片战场既有顶级玩家，也有跨界玩家涌入：比如传统芯片厂商，如全志、瑞芯微等；AI算法供应商依图、旷视、云知声等。
在AI芯片领域，由于应用场景尚在挖掘，中国企业与外国企业几乎站到了同一起跑线。并且，由于中国企业拥有海量的数据，在训练算法方面，相较国外企业拥有较大优势。未来几年，AI芯片将加速走向标准化。
总的来说，无论是传统芯片还是AI芯片，都迎来了比以往更好的发展时机：根据“新基建”七大发展方向，5G 通信网络的建设将带动对5G基带芯片和射频芯片的需求；工业互联网的发展将带动对工业级芯片的需求；人工智能、大数据中心、新能源汽车等将成为AI芯片落地的重要领域。
在传统芯片领域，中国企业通过深入细分品类，将在更多领域站到国际舞台；而AI芯片还处于市场爆发初期，随着AI渗透进入各行各业，AI芯片未来将有多大的市场空间，我们甚至难以想象。毋庸置疑的是，庞大的市场足以催生新的巨头，中国的芯片战事才刚刚开始。
