（报告出品方/作者：山西证券，高宇洋、徐怡然）
1.复盘半导体周期：行业周期与经济周期共振
1.1半导体行业具备明显周期属性
年以来半导体产业共经历了9轮大的周期，目前正处于第9轮周期的下行阶段。半导体作为兼具成长与周期属性的产业，从行业规模来看，年以来共经历了9轮大周期。按增速拐点判断，本轮峰值出现在年；按绝对值规模判断，本轮峰值出现在年。根据WSTS数据，年全球半导体销售额达5,亿美元，创历史新高。
存在大周期嵌套小周期现象，年来共有6次小周期。结合销售额绝对规模和增速拐点判断，顶部分别出现在Q2，Q4，Q1，Q4，Q4和Q2年，底部分别出现在Q3，Q3，Q1，Q1，Q2和Q2。
小周期长度约在4年左右，上行周期通常为2-3年，下行周期通常为1-1.5年。以绝对规模判断，本轮周期上行区间为Q3-Q2，下行区间为Q2至今。年，中美贸易摩擦导致下游需求转弱，存储芯片供过于求价格下跌，全球半导体行业进入下行周期。Q3见底后，5G渗透、疫情“宅经济”、新能源产业迅速成长驱动半导体行业复苏增长，至Q3行业景气度持续上行，并形成了全球范围的“缺芯潮”。Q3后，半导体下游需求出现结构性分化，消费电子增速放缓。Q2至今，全球半导体销售额回落，行业步入下行周期。WSTS报告显示，由于宏观经济不确定性以及终端需求放缓，年半导体市场规模预计将同比减少10.3%，降至5,.95亿美元。
1.2半导体周期与经济周期共振
半导体销售额增速与全球实际GDP增速具有较高的相关性。半导体下游应用涉及通信、PC/计算机、消费电子、汽车、工业等领域，终端需求受宏观景气度影响，行业周期与经济周期共振。叠加产品创新、技术升级等影响，半导体周期波动更大，弹性更高。
半导体行业周期波动背后本质是供需关系的变化。经济周期轮动中，半导体行业供需变化可以划分为四个阶段：阶段一，经济周期上行带动终端设备和整机需求回暖，需求增速高于出货量增速时，半导体产品价格上涨，行业销售额迎来量价齐增；阶段二，为满足持续上升的市场需求，晶圆厂和IDM公司加大资本开支并规划产能扩产，同时经济复苏进入过热阶段，需求增速逐步放缓，但销售额绝对值仍在上行；阶段三，经济下行抑制下游需求，而扩产产能集中释放使得供给保持惯性增长，供大于求引发半导体产品价格回落，销售额量价承压；阶段四，经济持续衰退，市场需求疲软，晶圆厂和IDM公司降低稼动率并缩减资本开支，行业供给回落，逐步见底。
2.解构半导体周期：AI开启“新十年”，产能扩张减缓库存持续去化
半导体行业周期按时间长短和驱动因素可以组合和拆解为长、中、短三类。1）长周期，又称创新周期，一般是8-10年左右的大周期，主要受行业自身及下游应用的创新驱动，依赖于终端新技术、新代际应用的升级带动。2）中周期，指产能周期，表现为供给侧扩产节奏波动，以全球半导体行业的资本开支增速来看，每3-5年会出现一次集中扩产。由于半导体产线从建设到量产需要1.5-2年左右，产能释放与下游需求波动通常存在错配。3）短周期，即库存周期，长度大约在2-3年，由产业供需关系变化和自主调节决定，包括主动补库存、被动补库存、主动去库存、被动去库存四个阶段。从影响来看，中、长周期决定波动方向，库存周期则是放大短期波动的推手。
2.1创新周期：AIoT+AIGC开启科技“新十年”
PC/智能手机支撑前两轮创新周期增长。按下游应用拆分，通信（含智能手机）与PC/计算机终端市场长期占据全球半导体销售额的一半以上。-年全球半导体市场增长动力主要来自于互联网与笔记本电脑的普及，-年之间的增长动力主要来自于通信技术和智能手机的迭代升级。
本轮创新周期驱动力由AIoT开启。AIoT即智慧物联网，是人工智能与物联网技术的融合应用，下游场景包括智慧城市、智能家居、智能安防、工业物联和自动驾驶等。年后，智能手机增长乏力，随即物联网概念兴起，连接数量快速增长。年，全球物联网连接数首次超过非物联网（智能手机、PC以及固定电话）连接数，AIoT正式接棒开启新一轮创新周期。创新周期驱动力的转变直接表现为下游应用场景销售额的结构变化。据SIA数据，其他消费电子（不含PC与智能手机）/工业/汽车领域终端应用销售额在全球半导体销售额中的占比由年12%/12%/11.4%分别增加到年的14%/14%/14%，通信（含智能手机）和计算机占比则由32.3%/31.2%分别缩减到30%/26%。全球半导体销售额-年CAGR为6.85%，汽车/工业终端应用领域销售额同期CAGR则分别为12.13%/8.28%，增速明显快于行业总体水平。
AIGC成为周期新增长点。AIGC（AIGeneratedContent）狭义理解是利用AI自动生成的内容形态，是相对于Web1.0时代PGC（ProfessionalGeneratedContent）和Web2.0时代UGC（UserGeneratedContent）提出的。广义理解是生成式AI，是相对于分析式AI实现的人工智能从理解世界到创造世界的跃迁。年智能对话机器人模型ChatGPT上线，并在2个月内实现月活用户突破1亿，成为史上增速最快的消费级应用和AIGC浪潮的代表。ChatGPT属于AIGC技术应用中的文本生成模态应用模型，AIGC的多模态技术还可以应用于音频、图像、视频、游戏等领域。
支撑AIGC发展三大核心要素：数据、算法、算力。AIGC技术的核心思想是通过训练模型和大量数据学习，利用人工智能算法生成与输入指令相关的内容。数据、算法、算力既是推动生成式AI进步的要素，也是AIGC行业的基础设施。数据是基础资源，是算法发挥作用的前提和支撑决策与优化的基础；算法是解决方案，是实现特定功能的有序指令和步骤；算力是计算能力，是计算设备执行算法和处理数据的能力。
大模型海量参数带来巨大算力需求。大模型是指具有庞大参数数量的人工神经网络模型，通常有数亿到数万亿参数，需要在大规模数据集上进行训练，并需要使用大量的计算资源进行优化和调整。简言之，大模型是充分运用海量算力让模型在数据中进行自由的探索和学习。为了使大模型输出近似甚至超出人类水平的结果，用于训练和推理的计算量呈现指数级增长。据OpenAI测算，最先进的AI模型训练所用计算量每3-4个月翻一番，即每年增长十倍，远超芯片领域摩尔定律18-24个月增长一倍的速度。
AI基础层是算力支撑和产业链基石。AI产业链分为基础层、技术层和应用层，应用落地和技术创新都会通过产业链传导为基础层需求。基础层指AI硬件及云计算、传感器、数据服务、生物识别等基础设施；技术层是机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理等通用AI技术；应用层则包括机器人、智能医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、可穿戴设备、安防等领域。
AIGC元年开启高性能硬件黄金时代。AIoT+AIGC双重驱动下，全球AI市场快速增长。IDC预测，到年包括软件、硬件和服务在内的AI市场规模将超9,亿美元，-年CAGR为18.6%。其中，AI硬件包括AI服务器、算力芯片、存储芯片、CPO、PCB、交换机、数据中心、服务器电源等。据预测，年AI硬件市场规模将达.4亿美元，-年CAGR为27.0%。虽然从绝对值规模看，AI硬件是最小的细分市场，到年仅占整个AI市场的5%，但其增速却快于行业整体。
2.2产能周期：扩张减缓供给结构性调整
全球半导体产业每3-5年出现一轮扩产周期。产能周期反应供给侧变化，主要与经济周期下需求变化、行业竞争策略等因素相关。19Q3-21Q4，行业回暖需求提振，产能利用率迅速爬升至满载状态仍供不应求，缺芯潮下年行业资本开支同比增长高达35%。22Q1-22Q3下游需求回落，供需缺口逐步收窄，但产能利用率依旧高企，资本开支维持高位。22Q4起，需求疲软叠加在建产能持续释放，供需关系反转，产能利用率松动并迅速下滑。年行业资本开支预期较上年缩减，出现年金融危机以来最大跌幅。
本轮产能扩张规模仍在合理市场空间内。其一，从资本开支增速看，本轮产能扩张节奏从未触及危险边界。SemiWiki通过分析年~年间历史数据得出结论，当资本支出增速超过27%时需引起警惕，超过56%时会面临过剩风险。其二，本轮资本开支最大增幅低于前一轮周期，但市场规模最大增幅却高于前一轮周期。其三，当前供需关系出现分化，消费电子持续疲软，汽车、工业等应用领域所需的模拟芯片/功率器件韧性强劲，AI大模型所需的算力芯片更是供不应求。因此，我们认为扩产是合理的结构性调整。
结构特征一：扩产产能向大尺寸集中。据SEMI数据，到年全球12英寸晶圆厂产能将达万片/月，CAGR近10%。大尺寸晶圆能够降低成本和提升成品率。德州仪器数据显示，相较于8英寸产线，12英寸产线制造的模拟晶圆裸片成本可以降低40%，即使考虑到封装和测试成本的不同，封测后用12英寸生产模拟芯片成品仍有20%以上的成本优势。同时，随着制程的不断缩小，芯片制造工艺对硅片缺陷密度与缺陷尺寸的容忍度也在不断降低。边缘芯片的减少可直接12英寸晶圆产品的成品率。
结构特征二：代工厂扩产聚焦成熟制程。据TrendForce数据，年全球晶圆代工产能年增约14%，其中12英寸新增产能中约65%为成熟制程（28nm及以上），年增长率达20%。扩产动能来自于台积电（TSMC）、联电（UMC）、中芯国际（SMIC）、华虹集团（HuaHongGroup）旗下华虹宏力，以及合肥晶合集成（Nexchip）。TrendForce预测~年全球晶圆代工产能年复合成长率达11%，28nm产能在年将达年的1.3倍，是扩产最积极的成熟制程节点。
结构特征三：特色工艺是成熟制程中的投资重点。特色工艺包含eNVM、BiCMOS、RFCMOS、BCD等，与模拟芯片、功率器件结合紧密。行业玩家主要包括TI、ADI、英飞凌等国际IDM大厂和以特色工艺为主/主攻先进工艺兼顾特色工艺的晶圆代工厂。行业上行时，IDM扩产相对保守，供不应求产生大量委外订单；行业下行时，模拟芯片相对数字芯片生命周期长存货减值压力小。叠加作用驱动晶圆厂在产能扩张中积极布局成熟制程特殊工艺市场。
2.3库存周期：下游复苏不一库存修正或将持续
半导体库存周期分为主动去库存、被动去库存、主动补库存和被动补库存四个阶段。库存周期与行业供需错配直接挂钩，一般在2-3年左右。主动去库存阶段（19Q1-19Q3），经济放缓需求转弱，同时台积电、英特尔等半导体制造商进行了产能扩张的计划和投资，产能供过于求，行业整体表现为量价齐跌。被动去库存阶段（19Q4-20Q2），智能手机、数据中心、物联网和5G等领域需求持续增长，芯片库存持续去化，价格趋于平稳。主动补库存阶段（20Q3-21Q3），远程办公、在线教育、数字娱乐等领域需求激增，供需关系逐渐恢复，行业量价齐增进入最佳盈利状态。被动补库存（21Q4-22Q3），下游市场需求承压，但制造商资本开支增加导致供给侧产能过剩，行业库存积压达到高位。22Q4起，需求转弱供需关系反转，行业量价齐跌进入新一轮库存周期循环。
下游复苏节奏不一，行业库存修正或将持续。ECIA发布的TPC半导体市场调查显示，下游领域库存水位自23Q1起陆续调整，但部分产品仍高于平衡水位。具体来看，微处理器和模拟芯片受益于汽车和工业领域的需求韧性，库存相对较低。手机/计算机等消费电子下游恢复不及预期，存储领域DRAM和NAND产品库存水位持续修正但仍处于高位，总体来看，部分下游领域已出现回暖迹象，但半导体行业系统性去库存周期尚未完成。
3.跟踪半导体周期：需求未明短期承压，信心回暖复苏有望
3.1上游：设备销售额小幅回升提示扩张信心不减
近十年全球半导体设备销售额增速是反应行业景气度的领先指标。行业上行时产能利用率达到高位后生产商有意愿采购设备进行扩产，行业下行时则减少设备采购以缩减资本开支。根据日本半导体制造装置协会数据，23Q1全球半导体设备销售额同比增长8.59%，增速环比+7.24pct。设备销售额增速回升提示生产商扩产信心回暖，行业下行周期有望见底。
硅片出货面积下滑提示需求依旧承压。上行周期中需求复苏订单增加，晶圆厂会增加硅片采购以保障出货，下行周期中则减少采购以降低原材料库存。据SEMI数据，23Q1全球硅片出货面积同比减少11.25%，增速环比-9.72pct。硅片出货量连续回落提示制造商在手及新增订单量不及预期，短期需求依旧承压。
3.2中游：部分厂商指引积极产能利用率有望回升
多数晶圆厂产能利用率已触及历史低位。行业上行时需求恢复，芯片、终端和渠道厂商补库存，代工订单增加晶圆厂产能利用率提升，行业下行时需求疲软，下游客户砍单，产能利用率下滑。年以来，除去01/09年发生系统性危机，主要晶圆厂产能利用率多数时间在80%-%区间内波动。年欧债危机、年中美贸易摩擦引发需求下行时，部分晶圆厂产能利用率跌破80%水位，但仍维持在60%以上。本轮周期中，代工厂产能利用率自22Q4开始松动，23Q1联电、中芯国际披露产能利用率为72.4%、68.1%，台积电估算在80%上下，已低于或接近历史低位。华虹半导体产能利用率维持高位系采取了降价策略。
Q2指引分化部分厂商产能利用率有望回升。从营收来看，中芯国际指引23Q2有所回升，联电、格罗方德、华虹半导体指引持平或小幅波动，台积电指引下滑4-9个百分点。毛利率方面，多数晶圆厂指引小幅下降或持平。产能利用率方面，联电指引在70%低位区间，基本与Q1持平；中芯国际业绩会表示预计Q2产能利用率和出货量均高于Q1，且公司接到部分急单，40nm、28nm的产能利用率已经恢复到%。
3.3下游：价格调整趋近尾声库存周转压力仍在
细分品类价格趋势逐渐企稳。存储产品价格自年起下滑最为明显，其中NAND近一月价格基本持平有望在Q3止跌，DRAM价格跌幅明显收窄调整基本进入尾声。数字芯片中，受益于通信、数据中心及汽车需求推动的FPGA和车规级MCU价格经历Q1调涨后，Q2主要厂商交期缩短价格回归稳定。模拟芯片中，传感器Q2需求偏紧交期延长，Infineon、Onsemi、NXP等厂商调涨价格，其他产品供应趋于稳定。分立器件中，Q1热度较高的高压MOSFET和IGBT产品普遍交期缩短，但Onsemi和Microchip部分产品价格仍在上涨。
主要半导体公司存货周转天数普遍上升。以Wind数据计算半导体公司存货周转天数反映库存水位进行不完全统计，海外主要半导体公司最新一季存货周转天数平均为4.7个月，已超过常规水位；国内主要半导体公司23Q1存货周转天数平均为11.3个月，处于历史高位。虽然半导体行业自22Q4进入主动去库存阶段，部分终端厂商积极进行库存管理，部分设计厂商也向上游晶圆厂砍单，供应链库存水位持续下降。但下游需求回暖不及预期，影响库存周期进度，主要半导体厂商面临较大存货压力，被动去库存的上行拐点暂未显现。
4.判断半导体周期：模拟拐点或是复苏先兆，重点
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