梁杏+许兴军：半导体设备材料投资价值解析

每经编辑：赵云

直播嘉宾：

梁杏：国泰量化投资部总监、基金经理

许兴军：广发证券发展研究中心总经理、电子行业首席分析师

主持人：

蔡劲：广发证券首席投资顾问

一、国内算力芯片发展现状

主持人：各位投资者大家好，欢迎来到广发证券直播间。今天我们邀请到了国泰基金量化投资部总监梁杏总和广发证券发展研究中心总经理、电子行业首席分析师许兴军总，跟大家聊一聊半导体芯片行业的投资机会。

我们看到，最近市场还是比较疲软的。上半年走出来的市场主线，比如说像人工智能、中特估近期也都经历了比较明显的回调，当然这也跟上市公司的减持和海外加息预期，以及二季度末的资金调仓、获利了结等因素都有关系。我们最近在直播中也跟很多嘉宾交流，大家都认为人工智能可能会给互联网和整个科技领域带来巨大的革命，相关的投资机会也是值得我们长期去关注和耐心等待的。

回到今天我们的直播主题，今年以来在人工智能的推动下，芯片作为算力的核心领域在三四月份是有一波表现的。但是，我们也一直听到一个说法，就是算力所需要的这个GPU芯片主要还是被英伟达等等这些海外龙头公司把持，国内厂商相关度不高。二位能不能给我们展开介绍一下目前国内算力芯片的现状？

梁杏：就像蔡老师说的那样，我们认为，人工智能很有可能是新一轮技术革命的起点。所以，我们也是非常看好这个主线的投资机会。5月18号的时候，Pony马在腾讯的股东大会上也提出了类似的说法。

我们知道，人工智能的三要素分别是算力、算法、数据。算力普遍被认为是“卡脖子”最厉害的地方。然后芯片又是算力领域非常重要的一个组成部分，尤其是GPU芯片。有些喜欢玩游戏的投资者应该对GPU芯片比较熟悉，它在图片识别方面能力比较强。

为什么在人工智能时代，GPU芯片用得会比较多呢？因为它有非常强的并行计算能力，所以就会导致GPU芯片在人工智能芯片里面的占比是非常高的，差不多能够达到90%以上。而且，GPU价格是真的很贵。因为我是量化部门的，我们在量化模型的搭建或者说使用里面，会涉及机器学习的这种算法，要去做模型。实际上，要做到机器学习的话，就需要用GPU的服务器。我们现在比如说一台服务器配两三块GPU芯片，就要花三五十万了。那么，大家想一想，用于人工智能的GPU芯片，它就不是两块可以解决的。一台人工智能的GPU服务器，可能要好几十块GPU芯片在里边。所以大家就知道它有多贵。

但是现在，由于国际关系的变化，我们直接面临的就是GPU芯片供不应求的状况。通常这些都是属于禁运或者限售的状况，所以我们获得GPU芯片的难度越来越高。那我们就要自己生产，但是也有问题。倒不是说我们的生产能力或者设计能力不行，而是我们在更前端的半导体材料和设备这些上游领域受到的制约更严重。所以我们在国产替代方面，还面临着非常漫长的路要走。

我们稍微给大家梳理了一下这个逻辑，人工智能现在非常重要，或者说它是一个未来很重要的新兴技术。在这个领域，涉及到算力、算法和数据，但是在算力领域我们被卡脖子得最为厉害。其实不代表说算法和数据不重要，尤其是算法现在可能还是开源的状态，大家会觉得没有像算力被“卡脖子”那么厉害。芯片领域的“卡脖子”，它又集中在GPU芯片，因为我们不能实现自主可控。这背后又跟上游的半导体设备和材料被进一步“卡脖子”有关系。

这也是我们为什么现在要发行半导体设备材料ETF（159516）的原因。我们希望能够在半导体芯片这个长期高成长的赛道里面，筛选出来自主可控、国产替代空间最大的上游设备材料公司，帮助投资者把握这其中的投资机会。

我们在当前推出这个产品，也是因为在新技术的起点上，现在特别缺少这些东西。所以我们也希望一方面能够在二级市场上筹集资金，帮助国家相关上市公司去推进产业的发展，同时也能够为投资者提供相关的工具产品，更好地参与到相关的行情机会里面去。

主持人：好的，那请许总帮我们介绍一下目前国内AI芯片的现状。

许兴军：刚刚梁总演大概介绍了人工智能时代下对整个AI芯片的影响。客观来讲，我们现在也做了很多分析，写了很多关于人工智能对整个硬件部分的影响。

现在这个节点呢，其实大家