德勤发布的《2024年全球半导体行业展望》旨在确定半导体公司和半导体供应链其他部分在未来一年要考虑的战略问题和机遇，包括其影响、要采取的关键行动和要问的关键问题。目标是帮助半导体供应链上的公司获得信息和远见，以便更好地定位自己，迎接强劲而有弹性的未来。

行动纲要：

芯片销售有望：在2024年由生成式人工智能引领反弹，但可能会因地缘政治而变得复杂。

众所周知的周期性半导体行业，在2023年经历了充满挑战的一年，这是自1990年以来的第七次低迷。全年销售额预计将下降9.4%（至5200亿美元）。现在预计2024年全球销售额为5880亿美元。这不仅比2023年高出13%，而且比2022年创纪录的5740亿美元行业收入高出2.5 %。

股票市场通常是行业表现的领先指标:截至2023年12月中旬，全球十大芯片公司的总市值为3.4万亿美元，比2022年11月的1.9万亿美元增长了74%，比2021年11月的2.9万亿美元增长了17%。

通常情况下，内存芯片市场是最大的摇摆因素。到2022年，内存销售额将接近1300亿美元，占整个芯片市场的比例不到23%，但在2023年将下降31%（约400亿美元），相比之下，逻辑的下降幅度为1%。预计市场将在2024年几乎全部收回，销量有望达到2022年的水平。如果我们将内存排除在外，2023年该行业的其他部分也有所下降，但降幅仅为3%左右。

就终端市场而言，在2023年个人电脑和智能手机分别下降14%和3.5%之后，预计2024年销量将增长4%。这两个终端市场的恢复增长，可能对半导体行业非常重要。2022年，通信和计算机芯片销量（包括数据中心芯片）占全年半导体总销量的56%，而汽车和工业仅各占14%。

衡量行业健康状况的另外两个重要指标是库存和晶圆厂利用率。截至2023年秋季，库存仍保持在600亿美元以上的高位，与上一年基本持平。这一下降过程将对2024年上半年的销售构成巨大阻力。此外，在最近的短缺期间利用率很高（在90%左右），预计在2023年第四季度将降至70%以下。该行业可能需要利用率远远高于盈利水平，这可能需要一些时间。与此同时，随着美国和欧洲增加国内芯片制造，产能也在增长。这些趋势和其他趋势都体现在2024年全球半导体行业展望中，我们将深入探讨未来一年的五大主题:

生成式人工智能加速器芯片以及半导体公司如何使用gen AI（生成式人工智能）围绕智能制造的趋势；全球对更多组装和测试能力的需求；芯片行业知识产权（ip）如何在一个全新的威胁水平上成为网络攻击的目标；最后一个地缘政治部分着眼于先进节点制造设备和技术以及先进的gen AI半导体的出口管制。

——gen AI芯片热潮有一些有趣的角度影响着整个芯片行业。预计2024年销售额将超过500亿美元，该市场是该行业的顺风，预计将占销售额的8.5%左右。其中一部分将来自先进节点上制造的逻辑处理器来自先进的高带宽内存（HBM3），一些来自先进的2.5D封装，再加上一些来自先进的连接芯片。在每个类别中，这些由人工智能驱动的芯片都是同类产品中价格最高的。2022年，芯片销量将超过1万亿片，平均售价为每片0.57美元。与此同时，2023年一些通用人工智能芯片的售价为每片40，000美元，涨幅为70，000倍，因此价值500亿美元的芯片可能只有125万片，不到当年芯片总销量的0.1 %。这有什么关系？

尽管预计gen AI芯片将占2024年芯片收入的很大一部分（未来可能会更大），但它们在单位产量中所占比例相对较小，因此制造能力也相对较小。如上所述，在行业利用率低于70%的情况下，让gen AI芯片下架对少数销售这些芯片或部分芯片的公司来说是一个好消息，但对整个行业来说可能没有那么大的帮助。为了让行业在所有工艺节点上实现最佳利用率，除了gen AI之外的其他类型的芯片可能需要看到更强劲的需求。

生成式人工智能和下一波芯片供应

销售gen AI芯片:

加速生成式人工智能模型的训练和推理的芯片市场是2023年的半导体故事。从高层次来看，gen AI芯片是采用先进2.5D封装的特殊GPU、特殊CPU、特殊HBM3以及数据中心连接所需的其他特殊芯片的组合。对于应对内存价格疲软以及智能手机和计算机芯片需求疲软的行业来说，gen AI芯片提供了一个增长领域，尤其是在领先的制造节点。随着2024年的临近，这些芯片的市场看起来非常强劲，预计全年销售额将超过500亿美元，占全年预计销售的所有芯片价值的8.5%。

从长远来看，有预测表明，到2027年，人工智能芯片的销售额可能达到4000亿美元。但2024年将会发生什么？一方面，德勤在2023年11月预测gen AI芯片销售额将在2024年超过500亿美元。另一方面，有理由相信gen AI芯片季度销售额增长可能会在某个时候持平甚至下降，至少会持续一段时间。2023年秋季是一场完美风暴:需求强劲，买家渴望确保供应，选择相对较少。但这可能会在某个时候改变2024年。

1.新进入者:新芯片预计将来自现有的gen AI芯片制造商以及新兴的gen AI芯片制造商。到目前为止，新的芯片可能来自那些更知名的芯片买家公司，但这些公司已经决定开始自己制造芯片。目前没有人知道这些事情会如何发展。

2.新的架构和模型:有许多不同的gen AI模型和方法，没有一种单一的芯片架构可能对所有用例都是最佳的。可能会有数据中心芯片、边缘芯片、训练芯片和推理芯片，预计将花费数十亿美元开发这些“口味”的gen AI芯片。

3.边缘芯片:与2023年占主导地位的加速器或gen AI模型相比，2024年可能会在边缘、更小、更便宜或不同的加速器或genAI模型上进行更多处理。

4.牛鞭效应:在供应不足时，芯片行业很容易受到过量订购和库存过剩的影响，当供应赶上需求时，这种情况需要缓解，通常会导致单位销量下降和单位价格下跌。这种牛鞭效应可能会在2024年下半年出现。

5.人们会为gen AI买单吗？最后，目前对通用人工智能芯片的大部分需求来自企业软件公司，要么直接用于构建内部处理，或者间接通过云公司向软件公司提供人工智能处理服务。他们可能计划在其现有或新的软件产品中包含gen AI功能和服务，并希望对这些功能收费:德勤预测，到2024年底，这将使企业软件收入增加100亿美元。他们现在可能正在购买gen AI芯片（直接或通过云），以帮助满足预期的处理需求。如果软件购买者不愿意为基因人工智能服务支付额外费用，甚至在这方面行动迟缓，软件公司可能会突然减少对基因人工智能处理的订单。

使用人工智能制造芯片:

芯片行业多年来一直在使用人工智能工具来帮助设计芯片，但这只是一个开始。人工智能可以帮助改善运营并在整个半导体行业价值链中推广最佳实践:根据德勤即将发布的半导体人工智能研究报告（2024年），72%的受访者认为人工智能对其行业的影响将是“高度至变革性的”。除芯片设计和代码创建之外，人工智能可能应用于以下领域:

——生成更准确的时间表和供应链预测

——通过增加研究来加强研究和开发

——改进异常和缺陷检测；现有的人工智能解决方案已经在行业中使用，但gen AI通过为模型训练创建合成数据来加速这一过程

——运营可以受益于制造过程模拟和支持gen AI的数字孪生一代，后者可以模拟分拣、组装、测试和其他复杂的制造过程，而无需数Pb的数据

——通过使用gen AI进行更好的内容生成，根据受众和目的定制营销内容，从而增强销售和营销工作

尽管有这些好处，gen AI仍面临挑战。与手动执行相比，构建或购买用于生成电路设计、测试计划和合成数据的定制模型可能成本过高。超大型模型的运行成本也可能超过自动化带来的速度优势。众所周知，人工智能可能会产生不准确或无意义的输出，因此由人类验证需要使用环路来提高精度。最后，在使用以人为中心的应用程序（如人力资源或销售和营销）时，人工审查有助于确保所有数据都得到清理、个人身份信息（PII）被删除、安装了防护栏并执行了验证。

要考虑的战略问题:

随着gen AI芯片制造产能的增加，价格和产量会继续增加还是会下降许多芯片细分市场由一家公司主导，该公司的主要gen AI工具可能会改变行业，但效果会如何？他们只是降低成本。

让智能制造更智能

多年来，半导体晶圆厂设施和外包半导体组装和测试设施（OSats）一直在利用物联网设备、机器人技术以及人工智能/机器学习（AI/ML）和分析，目标是实现完全自动化的智能无人值守芯片工厂。晶圆厂设备制造商、集成设备制造商（IDM）、代工厂和后端AT设施都在继续加大对智能制造实践、数字工具和技术的投资，但基本的智能制造目标或多或少保持不变。它们连接工厂车间的各种事物，自动化物料移动和数据收集，并应用分析来促进决策和行动。然而，从芯片制造的角度来看，预计2024年semi行业的智能制造将有两种不同的情况。

一个是复杂和高度先进的人工智能工具（包括gen AI）的可用性，以分析大型数据集并提供敏锐的洞察力。德勤即将发布的半导体人工智能研究指出，大约70%的semi高管承认人工智能将对他们的业务产生“高度至变革性”的影响，这表明他们将其视为不仅仅是另一个新工具。在制造、运营和维护职能部门中，接受调查的semi高管认为，通过分析和洞察流程和设备，人工智能有潜力增加最大价值（28%的受访者指出），其次是预测性维护和智能诊断及故障排除（18%）。

第二是提高晶圆厂和建筑的性能和可持续性。从成熟的技术节点（例如，28纳米制造）到高级节点（2纳米）需要3.5倍的能量，消耗2.3倍的水，并排放温室气体排放量的2.5倍。半导体行业除了建设全新的绿地工厂外，还应考虑对老旧工厂（棕色地块）实施制造转型，以帮助实现更大的可持续发展优势。此外，晶圆厂可以考虑投资6D BIM（建筑信息建模）等智能制造工具，以帮助改善成本管理、模拟和分析能耗、提高效率并简化设施管理，从而对利润和地球产生积极影响。随着晶圆厂在2024年探索使用智能制造工具和虚拟模型（如6DBIM），它们应该确定要测量的特定环境和社会因素及指标，以进行更全面的可持续发展评估和环境、社会和治理（ESG）报告。此外，公司应考虑探索在制造工厂中集成人工智能、专用5G网络和数字孪生等技术和工具的位置和方式。

作为德勤2023年半导体转型研究的一部分，接受调查的半导体高管发现，缺乏企业范围内的数字能力一致性是他们转型计划的一个关键挑战。尽管2023年调查中的业务和IT一致性水平（56%）与之前的2021年调查（37%）相比有所改善，但可能需要在2024年重新审视这一点。公司应继续投资智能数据库和系统，以获取跨业务部门和日益复杂和广泛的供应链的不同数据集。他们应该加强数据现代化、统一数据平台、高级分析和基于SaaS的下一代应用程序（例如采购、规划、客户和企业资源规划）方面的能力，所有这些都可能需要更好地与制造执行系统（MES）集成，重点是干净、准确和高质量的数据。这些方面对于帮助公司充分受益于之前在AI/ML和数据管理解决方案方面的投资至关重要。

即使晶圆厂和AT设施提高了自动化程度并使用了智能技术，它们也应该考虑确定其工人和操作员应该具备哪些专业技能——尤其是那些监督机器、设备、流程和控制系统的人员。2024年，半导体行业可能会评估人类参与水平在何处以及如何受到限制——至少在晶圆厂运营的某些方面的一段时间内——以真正实现在黑暗中高效运营的“智能”熄灯工厂。

要考虑的战略问题:

鉴于目标是熄灯，如何下一代智能工厂的实施将更加以人为本，制造流程的哪些具体方面应该让人类工人与机器一起工作？此外，公司如何整合员工福利，使semi行业不仅可持续发展，而且更加以人为本？

半导体组装和测试进入新领域

全球超过75%的半导体晶圆厂产能位于亚洲（前端），30但该地区在

芯片组装和测试（后端）领域的市场份额甚至更高（90%）。除大型IDM外，大多数芯片厂商一直在将工艺外包给第三方供应商或OSATs.大多数大型OSAT位于中国大陆和台湾，到2022年将占据OSAT约80%的市场份额。尽管美国的目标是提高国内的AT能力，但几乎所有实际的AT工作都是在亚洲完成的。传统前端和后端之间的界限越来越模糊，双方都试图获得更多的价值链。高级包装也越来越成为打造最尖端芯片的战略推动者。

展望未来，随着美国和欧洲寻求扩大国内芯片制造能力，它们应该寻求建立自己的后端能力，以避免延长供应链并使其更加复杂。为了帮助保持产品性能和灵活性的领先优势，美国和韩国的IDM正在加大努力提高其包装能力，包装能力通常由各自的组装业务和工厂提供和实现。与此同时，领先的无晶圆厂公司正在推动近岸AT。此外，复杂的第一代人工智能芯片刺激了对先进封装的需求，暴露了该技术严重的产能短缺。

德勤的2023年半导体转型研究指出，对人工智能以及计算和内存密集型应用的强劲需求将刺激先进封装技术的创新，例如2D，2.5D和3D.为了跟上不断增长的封装创新需求，欧盟芯片法案和美国芯片与科学法案都为先进封装技术的开发分配了资金。然而，正如2024年预测Gen AI芯片需求半顺风所述，目前，政府可能需要增加现有的激励计划以扩大国内或近岸业务在制造能力。包装正变得越来越复杂，通常需要数据建模和模拟等新技术来主动帮助提前发现和预测错误和其他包装问题。

在2024年，后端AT市场可能会经历重大转型，因为知名的IDM和代工厂将进一步进入高级封装领域，而传统的OSATs也将继续增强其封装能力。与此同时，总部位于美国和EU-的半导体公司正在其本土扩张其前端晶圆厂设施。在扩张的同时，正在采取措施将其后端AT服务转移到新的国家。例如，越南、马来西亚、印度和波兰正在建设新的AT产能，反映了IDM和OSATs如何实现供应链的多样化和去风险化；这一趋势与德勤在《2023年全球半导体行业展望》中的观点一致。

但是新兴的AT设施面临着独特的挑战。新的先进封装技术和测试解决方案应在严格的上市时间限制内以高质量的性能交付。此外，此类技术通常需要独特的技能和经验。例如，封装和测试工程师需要在电气和电子工程、材料科学、产能规划和生产流程方面具有专业知识。此外，后端参与者面临着提供一系列产品的挑战新颖而复杂的高级包装选择；例如:2.5D/3D、扇出、小芯片、SiP和混合连接。

到2024年，IDM AT设备和纯业务OSATs可能会从这些选项中脱颖而出，并掌握特定的封装技术。他们应该灵活并不断创新，以帮助品牌半导体公司更快地推出性能和价格具有竞争力的优秀产品。at工厂应考虑的另一个方面是组装、测试、运输和配送运营中使用的能源、材料和其他资源，这些通常是半导体可持续发展等式中同样重要的部分。

为了在2024年及以后的动态AT环境中保持竞争力，OSATs和专属AT设施应加强其核心企业IT系统。此外，将AI和ML集成到他们的运营中可以帮助开发先进的包装技术和功能，改善需求规划，有效管理库存，并简化整个扩展供应链的信息流。测试也有望得到重视，因为复杂的芯片和模块设计可能需要受控AT和OSATs来提升系统级测试、自适应或动态测试以及基于AI/ML的bin预测等功能。

要考虑的战略问题:

公司应该与哪些同行公司和学术机构合作，以利用政府at流程的哪些部分应该转移到国内，哪些应该外包，以及应该考虑在在后端组装中，作为更广泛的可持续发展工作的一部分，应如何处理更多的代工厂和代工厂应该将包装整合到他们的价值链

加强网络安全以应对日益加剧的网络威胁

与其他行业相比，半导体行业面临着不同程度的网络威胁。除了每个行业都要应对的通常以牟利为目的的勒索软件攻击外，semi公司还拥有独特、有价值和受限制的知识产权。由于半导体对多个行业越来越重要，它经常成为国家支持的行为体的目标。由于地缘政治问题和对先进芯片制造技术的限制，semi公司的知识产权是世界上最重要的网络攻击目标之一。

如果地缘政治紧张局势在2024年继续升级——导致围绕知识产权、芯片和原材料的进一步限制——网络攻击可能会加剧，扰乱该行业的生产。

网络威胁行为者不仅针对核心semi公司，而且攻击也越来越多地针对扩展渠道合作伙伴（例如供应商、分销商和合同制造商）。老练的威胁行为者可以使用先进的方法，例如伪装成勒索软件集团来制造攻击并导致整个供应链的业务中断。

2024年，半导体行业可能会经历一场不对称的战斗:该行业可能需要面对比其他工业网络威胁拥有更多先进资源的复杂威胁行为体。国家支持的参与者和更广泛的semi行业参与者之间的这场不对称斗争可能会在2024年及以后给行业高管带来新的挑战。

因此，在2024年，semi公司应考虑加快努力增强自身的网络防御能力以及其延伸供应链的数字和网络基础设施。

公司应该更加灵活地根据这些新出现的威胁调整其网络计划，并投资于客户数据保护解决方案。例如，德勤的2023年全球网络未来调查指出，超过75%的受访者认为投资网络安全战略、网络云和数据保护解决方案可为其组织创造最高价值。此外，semi公司应考虑使用人工智能来帮助应对网络威胁:人工智能不仅可以使网络安全团队比网络攻击者更快地做出反应，而且使用基于人工智能和数据驱动的方法还可以帮助感知和预测威胁，并主动应对网络攻击。

除了加强自己的IT基础设施，semi公司还应该帮助各地区的供应商加强网络防御。这可以使更广泛的半导体生态系统以更高程度的保证和弹性运行，即使在高风险地区也是如此。正如我们在德勤的《2023年全球半导体行业展望》中所写的那样，这一点可能尤为重要，因为semi公司的制造和供应设施可能会在全球范围内更加广泛。此外，先进的网络解决方案可以为晶圆厂、代工厂、设备供应商、后端设施和供应商提供安全的数字环境，以进行互动和交换实时信息。首先，他们应该合作建立安全机制防止数据泄露和减少违规的标准和流程。

地缘政治、出口管制、半导体、先进节点和人工智能

近年来，美国政策制定者对各种类型的半导体和半导体制造技术对中国实施了出口管制，其中许多都受到限制，因为政策制定者认为它们具有军事用途。其他一些国家也对中国实施了类似的限制。在2022-23年相对较新，并可能在2024年变得越来越重要的是对两项关键半导体技术的看法:先进的节点制造本身和加速人工智能的芯片。这两种技术在2022年都受到一定程度的限制，2023年10月限制将进一步收紧。

我们预计，2024年将看到这些限制的影响，以及可能的进一步限制。预计公司将努力平衡销售与不断变化的限制、可能的反限制以及受影响国家国内先进节点能力的新发展之间的关系受到这些限制。他们不仅应该顺应当前形势，而且应该越来越多地计划或试图预测未来的规则和限制。

高级节点制造限制:

中国政府采取了一系列举措，并投资数十亿美元来实现芯片的自给自足（或至少更加自给自足）。中国是拖尾节点制造（约50-180纳米）和中间节点制造（14-45纳米）的主要参与者，约占全球产能的25%，并且还在增长。56然而，对于先进节点制造（10纳米及以下，目前的前沿芯片将在2023年以3纳米制造），人们普遍认为极紫外光刻（EUV）对于制造，美国的许多限制都与深紫外（DUV）和EUV机器及配套技术有关，这被认为是制造先进节点芯片的有效障碍。据报道，2023年夏天，中国一家领先的芯片制造商正在为一个高端智能手机品牌生产7纳米芯片——可能会使用限制前的先进DUV光刻工具进行多次构图和精确对准。使用这些方法制造5纳米芯片可能是可行的，但预计成本高昂、速度缓慢，并且可能会对产量产生负面影响。

Gen AI芯片限制:

预计2024年半导体销售增长最快的市场将是旨在加速人工智能工作负载的芯片:德勤预测，该市场全年将达到500亿美元以上，占全年全球芯片销售总额的近10%。从2022年的零开始。美国正在限制向特定地区出口这些芯片，但这些限制一直在迅速发展。需要明确的是，限制通常涉及所有类型的高性能计算芯片，而不仅仅是gen AI。

到目前为止，美国的做法是对具有某些功能的芯片进行出口限制。在2022年，出口管制主要围绕最大互连速度进行，这意味着一些gen AI芯片受到限制，但一些较旧的gen AI芯片以及采用较低互连速度设计的较新芯片可以出口。但美国在2023年10月进一步收紧了规则，并对性能密度（特别是FLOPS/mm）实施了新的上限，导致此前不受限制的几款gen AI芯片受到出口管制。政府限制和行业销售芯片的愿望之间的紧张关系可能会进一步发展。

考虑到这些持续和不断发展的限制，一些受限制的目的地是大型芯片和设备市场。比如出口限制，这可能会极大地影响芯片和设备公司的收入。这给该行业留下了一个需要考虑的关键问题:即使限制芯片或芯片制造技术实现了短期地缘政治目标，它是否会产生长期影响，促使受限制国家开发自己的解决方案并在这些领域实现自给自足？同样，对芯片或芯片制造技术越来越多的限制可能会导致中国或其他国家对老一代芯片和重要原材料实施出口限制。

在最近的新闻中，美国商务部于2023年12月底宣布，它将在2024年对当前一代以及成熟节点或传统芯片的美国供应链进行调查。这些新发现可能会导致重大转变，特别是对于大量使用这些芯片的行业，如汽车和国防。

未来的路标

对于2024年，半导体行业高管应该注意以下几个路标。

需求多变情况下的库存管理:

传统终端市场的需求可能仍然疲软，但2024年专用芯片需求会变得更加强劲吗？Semi公司应根据这些不断变化的动态终端市场需求驱动因素来管理库存水平，包括为某些产品类别创建缓冲库存，同时为其他产品类别的订单留出重新谈判合同条款的空间。Semi公司应该寻求成为生态系统的驱动者和协调者；例如，通过与最终客户建立更直接的沟通和预测渠道，更好地了解需求并加强他们的工程关系。

战略性M&A的机遇:

semi公司在半导体设计、gen AI芯片、先进材料和组件以及先进封装和测试领域拥有一系列小众企业和初创公司，它们应该计划并寻求有针对性的M&A交易，并寻找机会收购有吸引力的资产，或许与私募股权投资者并肩或竞争。

对渠道合作伙伴关系的潜在不利影响:

随着地缘政治问题的升级以及西方国家与中国的关系在2024年继续发展，semi公司——作为其建立弹性供应链战略的一部分——应密切关注替代采购地点，并定期审查其与全球供应商和主要地区和国家的分销渠道合作伙伴的合同。此外，他们可能需要评估直接吸引一些客户，因为地缘政治紧张局势可能会破坏渠道关系。

跨境交易中的税务和监管问题:

虽然美国和欧盟的目标是通过离岸、友岸和近岸进一步加强其国内和地区芯片制造能力，但芯片公司应该记住，在这些地区的跨境M&A交易和战略商业投资可能会带来更严格的税收和监管考虑。

利率变动和估值倍数:

在为2024年的增长和扩张提供资金时，semi公司也应该注意为未来投资保留现金。在筹集债务时，他们应该特别考虑利率变化的影响，在瞄准从私募股权和风险资本退出或公司剥离中剥离出来的利基参与者时，他们应该评估估值倍数。

需要敏捷性的人才挑战:

随着人才竞争在2024年持续并渗透到整个semi供应链，行业高管应该寻找哪些替代人才选择？例如，从friendshore地区寻找人才，招聘技术移民劳动力，提高内部员工的技能和交叉技能，雇佣临时工，甚至与初创公司和加速器合作。人工智能可能有助于解决一些人才短缺问题，但反过来也可能造成人才短缺，因为芯片公司希望在竞争激烈的市场中招聘具备人工智能技能的人才。