简单聊聊A股这两个方向上的结构性机会

一，半导体国产化替代

　　半导体产业链分为上中下游。上游，包括半导体材料和半导体设备；中游，包括设计、制造和封装测试；下游：包括汽车电子、消费电子、航空电子等应用产业。由于上游的设备和材料是半导体产业发展的根基，但对外依赖程度较高，因此，这两个领域实现自主可控具有非常重要的意义。

　　半导体材料包括用于生产半导体的基础原材料硅晶片、用于刻蚀的光刻胶、用于芯片清洗的超纯试剂、还有用于抛光的CMP抛光液等等；半导体设备主要是指应用于集成电路制造和封测环节的设备，具体来看，包括刻蚀设备、光刻机、清洗设备、离子注入设备、涂胶显影等。

　　那么我国的半导体材料和设备的国产化率又是怎样的呢？据旌阳了解，目前我国国产化率最低的，还是美国技术封锁最严重的地方，就是光刻机，国产化率只有不到1%的水平。而除此之外，其他所有方向的国产率都没有超过40%，不少领域甚至只有5%，所以国产化的可替代空间还是相当大的！

　　下表，就是这几年我国半导体材料和设备的国产化情况，哪个方向国产率最低，只要技术上有所突破，那么未来几年可以释放的空间自然也就最大！

　二，AI算力芯片大爆发

　　当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA以及ASIC。随着现象级AI产品ChatGPT的走红，以大型语言模型为代表的前沿AI技术走向了聚光灯之下。这类模型所需的数据量、计算量庞大，AI芯片“军备赛”也随之打响。

　　对此，有机构指出，ChatGPT的“背后英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撑。GPU由于具备并行计算能力，可兼容训练和推理，所以目前被广泛应用。

　　除了GPU以外，CPU+FPGA的方案也能够满足AI庞大的算力需求。FPGA芯片作为可编程芯片，可以针对特定功能进行扩展，在AI模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。通过与CPU结合，FPGA能够实现深度学习功能，两者共同应用于深度学习模型。

　因此，ChatGPT对于高端芯片的需求增加会拉动芯片均价，量价齐升将导致芯片需求暴涨；面对指数级增长的算力和数据传输需求，可以进行提供的GPU或CPU+FPGA芯片厂商即将迎来蓝海市场。

　　对于FPGA产品价格的未来走势，数据中心、人工智能和自动驾驶三重需求驱动，叠加供给偏紧，预计2023年FPGA芯片价格将持续高企。值得注意的是，目前FPGA领域的本土化程度较低，中国市场主要由赛灵思Xilinx（现已被AMD收购）和英特尔主导，两家占据了超过70%的市场份额，安路科技、紫光国微、复旦微电等国内厂商的总份额约为15%。随着FPGA本土化进程的推进，中国市场具有广阔的提升空间。