半导体行业产业链深度报告：瞄准尖端技术，中国半导体制造迈入新阶段.docx

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芯片生产：多重因素密集催化，国内半导体制造产业迎来关键转折点 4

人工智能发展日新月异，半导体制造产能需求量激增 4

迎难而上突破封锁，国内晶圆代工有望乘人工智能东风 8

多重图形化技术，有望暂时解决燃眉之急 9

三维异构技术:另辟蹊径规避部分物理瓶颈 12

新型晶体管结构与材料，有望带来革命性变化 15

GAA技术助力先进逻辑制程发展 15

3DDRAM技术助力内存产业突破原有极限 16

投资建议： 18

晶圆代工：国内晶圆代工需求有望持续增长 18

半导体设备：半导体供应链上游基石 18

半导体材料与零部件企业：半导体供应链的血液 18

风险提示 19

图表目录

图表目录

图1.全球半导体月度销售金额达历史高点 4

图2.人工智能领域主要采用的高端芯片 4

图3.先进逻辑制程的技术路线 5

图4.不同制程节点晶圆代工的单价估计 5

图5.苹果A18芯片单个晶圆可生产芯片数量 6

图6.英伟达H100芯片单个晶圆可生产芯片数量 6

图7.单个芯片（芯粒）面积对于良率的影响 7

图8.麒麟9000芯片单个晶圆可生产芯片数量 7

图9.昇腾910芯片单个晶圆可生产芯片数量 8

图10.部分先进制程工艺需要极紫外光刻机 8

图11.工艺制程升级存在多个技术路线 9

图12.28nm及更先进节点普遍采用多重图形化技术 9

图13.两种自对准四重图形工艺均需要大量的刻蚀与沉积步骤 10

图14.多重曝光工艺步骤 11

图15.三重曝光图案分解 11

图16.多重图形化工艺复杂程度超EUV 12

图17.多重图形化技术步骤数量超EUV 12

图18.内存墙限制了算力性能的发挥 12

图19.摩尔定律逐渐面临瓶颈 13

图20.intel硅桥（左）与硅转接介板技术 13

图21.IMEC三维异质异构集成发展路径 14

图22.武汉新芯3DLink技术 14

图23.集成电路单元结构未来的发展方向 15

图24.GAA结构可减少占地面积 15

图25.GAA结构的新布局 15

图26.GAA结构的可变性更低 16

图27.GAA结构的漏电更少 16

图28.3DDRAM结构图 16

图29.3DDRAM结构 17

图30.2D与3DDRAM结构的区别 17

图31.3DDRAM局部细节结构图 17

芯片生产：多重因素密集催化，国内半导体制造产业迎来关键转折点

人工智能发展日新月异，半导体制造产能需求量激增

随着人工智能产业的快速发展，AI相关的云端（服务器）和终端（AIPC、AI手机）产品出货量快速增长，产生大量高端芯片需求。受AI需求驱动，全球半导体销售金额在2023年2月触底后迅速回升；2024年11月全球半导体销售金额达

578.2亿美元，创历史最高值。

图1.全球半导体月度销售金额达历史高点

全球半导体销售额（十亿美元） YoY

70 80%

60 60%

50 40%

40 20%

30 0%

20 -20%

10 -40%

2001-032002-02

2001-03

2002-02

2003-01

2003-12

2004-11

2005-10

2006-09

2007-08

2008-07

2009-06

2010-05

2011-04

2012-03

2013-02

2014-01

2014-12

2015-11

2016-10

2017-09

2018-08

2019-07

2020-06

2021-05

2022-04

2023-03

2024-02

数据来源：，

GPU芯片主要应用于AI服务器，是目前人工智能领域需求最为迫切的芯片。GPU芯片具备强大的并行计算能力，内部包含大量的计算单元，能够同时处理多个任务，使得其在处理大规模数据方面具有显著优势。在科学计算领域，GPU芯片能够加速模拟和仿真过程，提高计算效率。AI手机与AIPC在端侧运行AI应用，需具备更强大的运算能力，故其芯片性能和设计也有相应的升级。

图2.人工智能领域主要采用的高端芯片

数据来源：Infocube，Apple官网，AMD官网，

AI手机芯片方面，以苹果iPhone16的A18Pro芯片为例，神经引擎（NPU）为16核，算力为35TOPS，约为A11芯片算力的58倍。高通、联发科也发布了新型的AI手机SOC芯片。AIPC芯片方面，AMD发布了新的AIMax和AIMax+芯片，