对先进制程未来需求的思考：从智驾到具身智能 世界还需几个台积和中芯？

　　AI大模型技术发展如 火如荼，ChatGPT 横空出世，DeepSeek惊鸿一击，不断引爆算力需求，全球对算力的关注度始终保持在高位，NVIDIA 更是成为全球第一个市值突破4 万亿美金的上市公司。先进制程是AI 算力的基础，因此也成了海外算力和国产算力供给端的焦点，市场上多次出现关于通过计算先进制程产能分配预测AI GPU 量级的文章，海外半导体产业研究机构如SemiAnalysis 等，多次发表文章探讨台积电产能如何影响NVIDIA 旗舰芯片产量以及中芯国际产能分配如何左右国产AI GPU放量。但我们认为，AI GPU 的火爆需求，并不是先进制程未来的主要增长方向！
　　我们认为：智驾和具身智能，对先进制程未来的需求将远超AI GPU。本文通过对比智驾SoC、机器人大脑SoC、AI GPU，从芯片Die size、架构、终端数量等方面展开分析，提出三个观点：
　　观点一：以晶圆产能为视角，智驾Die size 近GPU，但终端量数倍之。本文通过分析NVIDIA 收入和利润率结构，发现晶圆制造在AI GPU 价值占比仅2.25%，换言之AI GPU 需求传导至晶圆厂作用力较弱，因此AI GPU 并非先进制程（仅先进制程晶圆代工，不包括先进封装）需求的增量场景。本文对比了主流智驾SoC 与主流AIGPU 的Die size，发现智驾Die size 在400-600mm2 而AI GPU 在600-800mm2，二者较接近。且智驾与AI GPU 在芯片结构上同宗同源，有较大相关性，而智驾场景面向全球汽车市场，其每年车终端销量达9000 万辆量级，远超当前全球AI GPU 年销量（约500 万颗）以及远期预期量（远期年销预期约1500 万颗），在二者Die size 差异不大时，智驾SoC 所需要的先进制程晶圆产能将远超AI GPU。在本文正文的假设条件下，我们得出，在远期全球智驾需要消耗每月13.62 万片的先进制程产能，而AIGPU 仅需要消耗每月3.97 万片的先进制程产能。
　　观点二：以应用场景为视角，智驾芯片即为机器人大脑芯片。我们认为，智驾车是四个轮子的“机器人”，而具身智能则是有足无轮的“车”，车+机器人=汽车人。智驾与机器人大脑，在思维和场景具有较大相似性，本文通过分析Tesla、小鹏汽车在智驾和机器人芯片的使用情况，以及Nvidia 在智驾和机器人领域的芯片应用情况，证明智驾SoC 与机器人大脑SoC 相同。因此，在分析先进制程需求时，可以将智驾和机器人共同作为需求场景。
　　观点三：智驾与具身智能起量，颠覆先进制程下游结构。我们引用了Tesla 马斯克对于机器人远期量的愿景，即达百亿量级，因此我们假设全球在远期可实现年产10 亿台机器人。智驾与机器人大脑SoC 的Die size 较大（400-600mm2），远超手机SoC（约100mm2），而智驾的终端数量将远超AI GPU，机器人的终端数量也可能达到手机终端量级（10 亿+），较大的Die size 与庞大的终端数量，最终会导致晶圆厂下游客户结构的颠覆性变化。智驾与机器人大脑SoC 终将超越手机SoC 且远超手机SoC对产能的消耗，成为晶圆厂最主要的下游应用。
　　智驾和具身智能起量，将大幅提升对先进制程晶圆产能消耗。在一定的假设条件下进行测算，我们得出，全球智驾对先进制程的产能需求为13.6 万片/月，全球具身智能大脑对先进制程的产能需求为151.36 万片/月，二者合计约165 万片/月。台积电（截止2024 年底）16nm 及以下产能为50.79 万片/月，中国大陆（集微网）14nm 及以下产能为4.47 万片/月。因此，智驾和具身智能全球远期总产能需求，大约相当于当下台积电先进制程产能的3.25 倍，同时大约相当于中国大陆先进制程产能的37倍。
　　摩尔尽，晶圆增。摩尔定律放缓，单个芯片算力将最终达到天花板，而智驾和具身智能的放量，将全部转化为对先进制程产能的需求。展望未来，先进制程晶圆厂由于在技术上和投入资本上有极高的门槛，长期看，难以有新进入者挑战现有玩家地位，在智驾和具身智能的成长瀚海中，将成为确定性最高的环节。
　　风险提示：半导体制造技术变革、智驾与机器人发展或不达预期、国际形势变化
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