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深度丨从费城半导体指数看芯片周期

前言:

半导体行业具备明显周期属性且与宏观经济共振。

从全球半导体销售额看,1978年以来半导体产业共经历了9轮大周期,并存在大周期嵌套小周期现象。

半导体周期与全球经济周期具有较高的相关性,行业周期波动背后本质是供需关系变化。

中国半导体行业1到N的过程,就是芯行业新周期的开始。

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芯片行业仍深陷增长放缓的泥潭中

根据美国半导体产业协会的数据,今年1-5月的全球芯片销售额同比下降21%。

台积电表示,该公司目前预计,今年全年按美元计算的营收将比去年下降10%左右;

该公司三个月前的预期是收入降幅为低至中个位数百分比。

芯片制造设备厂商的股票跌幅尤为明显,此前台积电表示,该公司今年的资本支出将处于早前预期的320亿至360亿美元区间低端,意味着比上一年减少多达12%。

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费城半导体指数步入下行周期

费城半导体指数涵盖了全球30家最优质的半导体公司,是全球半导体行业的[晴雨表]。

费城半导体指数走势除了受到半导体行业基本面影响外,还受到货币政策、市场风格等因素影响。

不过,近10年以来费城半导体指数的峰、谷出现时间和半导体销售额同比增速出现时间还是存在一定规律。

从全球半导体出货量看,一个完整的半导体周期的持续长度为平均40个月左右。

从盈利水平上看,费城半导体指数从22Q2起步入下行周期,至今经历了4个季度。

从23Q1的整体业绩和增速看,指数整体收入同比下降8.8%,整体净利润同比大幅下滑46.4%,已步入底部区间。

受行业周期下行影响,23Q1毛利率降至49.6%,整体净利率水平降至17.4%。

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AI算力及周边硬件带动芯片新一轮成长

大模型和生成式AI带动相关AI算力芯片的需求快速增长,行业上行周期确定性强。

英伟达和AMD作为全球AI芯片的头部企业,将受益于行业快速增长红利。

未来大模型轻量化及与智能终端的结合或带来边缘侧算力需求的提升。

在AI算力和大模型应用需求等推动下,更大的数据存储量、DDR5/HBM技术等有望带动存储新一轮成长。

虽然ChatGPT等聊天机器人引爆了研发AI技术的热潮,推动芯片股在今年一路高歌猛进。

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电子作为AI第二波行情的硬件载体芯片与半导体零部件体现其成长性的一面。

此外过去两周汽车电子、智能驾驶板块在特斯拉自动驾驶FSD的催化下涨幅居前。

[电动化上半场,智能化下半场]或已到来,汽车电子成长性进入兑现阶段。

XR方面,苹果6月发布了首款混合现实头显VisionPro,正式开启[空间计算]新时代,后续产业趋势爆发将带动XR产品渗透率加速增长。

作为现实世界与元宇宙的硬件接口,用到了包含主控SoC、大容量存储器、多摄像头等在内的多种传感器等芯片。

其高硅量可类比TWS耳机,将成为人工智能之外拉动半导体需求的另一大核心增长级。

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在数字芯片、模拟芯片、存储芯片的细分领域变化

①数字芯片领域:在AI算力需求的推动下,与数据中心相关的业务已开始回暖。

数字芯片领域在经历2022H2景气度下行和去库存影响后,业绩已经回落到低点。

23Q1收入水平环比有所改善,净利润同比下降幅度有所收窄。

该领域在2021-2022年库存水位逐渐抬升,22Q4达到顶峰。

数字芯片企业库存水位较高,主要在于这些企业以消电类芯片为主,一季度消电依然处于去库存的深化阶段。

由于数字芯片下游以消费电子为主,一季度消电依然处于去库存的深化阶段,周期还需观察。

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②模拟芯片领域:在经历2022年景气度下行和去库存影响后,业绩已经回落到低点。

23Q1收入和净利润同比增长继续收窄。

该领域的库存水位在2021Q3开始连续7个季度持续抬升,库存目前仍处于较高水位。

由于模拟芯片应用领域广泛,相关企业库存水位较高,反应了各行业较弱的景气度,其去库存的周期预计相比数字芯更久片。

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③存储芯片领域:2023年6月,存储芯片巨头美光科技发布财报,2023年第三财季实现营收37.5亿美金,优于预期的36.9亿美金,同比下降57%,环比增长1.6%;

预计第四财季营收约为37-41亿美元,公司业绩预计将持续好转。

美光业绩表现超预期,或表明整个存储芯片行业已迈入周期复苏的重要拐点。

 

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结尾:中国半导体指数VS费城半导体指数周期

因为到目前为止,中国真正的车规级半导体还不是太多,偏消费类的更多一些。

但费城的一些国际大厂,受益于车规级半导体的景气,所以可能会更持续一些。

另外,中国半导体指数还在往下走,包括整个半导体行业的经营也不是太好。

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相反,费城半导体指数的趋势是见底在往上走,而且很有可能开启一轮新的周期。

而上一波景气周期主要在A股,A股的半导体指数比费城半导体更猛。

但这一轮费城半导体指数比我们更早见底往上走,而且涨幅有可能比中国会更猛一些。

       原文标题 : 深度丨从费城半导体指数看芯片周期

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