1、证券 证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 招兵买马后，半导体产业的三分天下：英伟 招兵买马后，半导体产业的三分天下：英伟 达、达、AMD、英特尔、英特尔 全球新经济产业专题2020.10.23 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 何翩翩何翩翩 首席全球产业策略 分析师 S04 雷俊成雷俊成 全球产业策略 分析师 S03 许英博许英博 首席科技产业 分析师 S41 徐涛徐涛 首席电子分析师 S03 资金流动性的充裕造就了今年的收购项目百花齐放。资金流动性的充裕造就了今年的收购项目百花齐放。

2、AMD、英伟达和、英伟达和 Intel 三大三大 芯片巨头均希望扩大自身在高性能计算的版图，并通过收购去获取芯片巨头均希望扩大自身在高性能计算的版图，并通过收购去获取 CPU、GPU 和和 FPGA 等，等，实现实现云端、云端、PC 和移动的芯片组合，以完善其在数据中心、人工智和移动的芯片组合，以完善其在数据中心、人工智 能、能、5G 和物联网等产品线的布局。和物联网等产品线的布局。AMD 拟收购拟收购 FPGA 龙头赛灵思加码龙头赛灵思加码 AI 计算计算 并与并与 Intel 看齐；英伟达早前完成并表看齐；英伟达早前完成并表 Mellanox，目前又提出收购，目前又提出收购 Arm，欲打造

3、，欲打造 CPU+GPU 和云和云+PC+移动的闭环；而移动的闭环；而 Intel 早年已收购了早年已收购了 FPGA 行业第二的行业第二的 Altera，以及，以及 ADAS 龙头龙头 Mobileye，在坚定“数据导向”的战略下打造，在坚定“数据导向”的战略下打造 CPU+FPGA+存储存储+GPU 的完整计算生态。芯片市场逐渐形成三足鼎立的格局。的完整计算生态。芯片市场逐渐形成三足鼎立的格局。 AMD 早前宣布以早前宣布以 300 亿美元收购亿美元收购 FPGA 芯片龙头赛灵思，如若收购成功，芯片龙头赛灵思，如若收购成功， 协同效应明显。协同效应明显。AMD 拥有 CPU 和 GPU（图

4、形处理器）的产品线，近两年 虽然以领先的 7 纳米制程不断抢走 Intel 在服务器 CPU 方面的份额 （从 2017 年 1%增长到 2019 年 8%），但在数据中心里人工智能 GPU 应用方面，却 始终未能与英伟达匹敌。若能成功收购赛灵思，我们认为其 FPGA（现场可 编程门阵列）芯片将有望在云计算数据中心以及 AI 推理端抢占份额，产品 线可进一步跟 Intel 看齐，同时也能获得在通信、5G、物联网、工业军工和 汽车市场的入场券，协同效应明显，重现 2005 年的市占率高峰指日可待。 赛灵思近年布局的自适应计算加速平台 ACAP，以 FPGA+AI 引擎的方式实 现异构加速。两家公

5、司在深度学习项目均有合作，包括赛灵思 Alveo 加速技 术+AMD EPYC 服务器的协同方案；此外赛灵思收购深鉴科技获得的深度学 习处理器 DPU 方案也能赋能 AMD 在云和边缘计算的 AI 计算实力，与英伟 达进一步抗衡。 估值方面，我们认为跟之前的同类收购相若。Intel 在 2015 年 12 月以 167 亿美元收购 Altera，被收购方的 2014 年营收和盈利分别为 19.32 亿美元和 4.72 亿美元，对应 PS 为 8.6 倍，PE 为 35.4 倍。赛灵思 FY20 年的营收和 盈利分别为 31.6 亿美元和 7.93 亿美元。AMD 计划以 300 亿美元收购赛灵

6、 思，对应 PS 为 9.5 倍，PE 为 37.8 倍。两项收购的估值接近。我们认为， AMD 并未付出明显溢价。 英伟达今年刚完成跟英伟达今年刚完成跟 Mellanox 的并表，以强化高性能计算壁垒，触及数据的并表，以强化高性能计算壁垒，触及数据 中心通信传输和处理领域。中心通信传输和处理领域。英伟达数据中心业务在今年重拾动力，2016 年 以来，AI 云端训练需求虽已达到更新迭代的周期，但新 AI 应用才是需求放 量的关键。未来 AI 将应用于医药、金融和无人驾驶等方面，需求正在爆发。 近日更推出 DPU（数据处理器），把 Arm 处理器核、VLIW 矢量计算引擎 和智能网卡进行集成，

7、提升在分布式存储、 网络计算和网络安全领域的性能。 英伟达早前提出以英伟达早前提出以 400 亿美元收购移动处理器巨头亿美元收购移动处理器巨头 Arm， 希望， 希望加入加入 CPU 以以 扩大在扩大在 GPU 以外的版图，但能否收入囊中仍存疑。以外的版图，但能否收入囊中仍存疑。若能成功收购 Arm，英 伟达不但能巩固移动端的产品线， 也能打造一套完整的 GPU+Arm 的服务器 计算架构。我们认为这架构有望成为低端 x86 CPU 服务器市场的新进者。 然而，我们认为有两个问题需要关注：1）Arm 先天架构劣势导致其在高性 能计算市场尚无成功方案，计算生态也暂时难以与英特尔/AMD 的 x8

8、6 CPU 服务器相匹敌。2）行业对于英伟达并购 Arm 存在异议，而有关监管机构亦 或会对收购施加压力。 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 英特尔坚定以“数据导向”为战略，重新上路聚焦主营。英特尔坚定以“数据导向”为战略，重新上路聚焦主营。早在 2015 年已收购了 FPGA 行业第二的 Altera，以及在 2017 年收购 ADAS 龙头 Mobileye，以扩大自身在人工智能 和数据中心的版图。 值得注意的是， 若 AMD 完成对赛灵思收购， 市场上只剩下 Microchip 和莱迪斯两家 FPGA 公司。此外近日 SK 海力士

9、宣布将以 90 亿美元收购英特尔 NAND 闪存及存储业务，也让英特尔能更为聚焦主营业务。但近日 Q3 业绩发布后，英特尔数 据中心业务同比转负至-7%，尤其是单价下滑 15%，意味着英特尔在面对 AMD 和英伟 达的激烈竞争时仍然较为被动。Intel 虽然计划今年投资 150 亿美元和扩建晶圆厂，但关 键是公司能否跟上台积电的先进制程脚步。对于先进产能的追求变成负担，以及是否将 7nm 产能外包给台积电的犹豫反复，都可能让英特尔在高性能计算竞争中日渐式微。 英特尔也在经历了管理层变革后展现出相对锐意改革的决心，我们认为公司继续重点打 造 CPU+FPGA+存储+GPU 的完整计算生态，还是能

10、受益于全球云计算需求成长周期。 目前来看， 英特尔依托其庞大的产品组合可及市场， 仍然是云计算、 AI、 5G、 智能驾驶、 物联网等市场发展的锚。另外从估值层面看，英特尔 2021 年 PS 3x，对比英伟达 19x、 AMD 9x，叠加返现，估值也相对较低。 风险因素：风险因素：宏观经济复苏放缓；芯片开发周期过长，市场需求不达预期；资产收购进展 不及预期等。 oPtOpOoOsPrQtMoMsPoOsN7N9R6MmOnNmOrRiNqRrReRtRsMaQoPmMuOqQqQuOmRsO 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录目录

11、 AMD：CPU+GPU+FPGA 计算生态闭环初成型计算生态闭环初成型 . 1 FPGA 龙头赛灵思有望给龙头赛灵思有望给 AMD 带来明显协同带来明显协同 . 3 赛灵思产品矩阵 . 4 结合 AMD 在 AI 方向取得协同效应，通信才是锦上添花 . 6 英伟达：英伟达：AI 芯片王者的重启之年芯片王者的重启之年 . 9 风险因素风险因素 . 13 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 插图目录插图目录 图 1：AMD 各项业务营收比较 . 2 图 2：AMD 各季营收及毛利率 . 2 图 3：Intel 各项业务营收占比 . 2 图

12、4：Intel 主要业务营收同比增速 . 2 图 5：Intel 数据中心业务 DCG 同比和服务器出货量、ASP 同比 . 3 图 6：Intel 回购和股息金额 . 3 图 7：AMD 的三大目标市场：数据中心、PC、游戏显卡 . 3 图 8：Intel 希望通过“数据导向”战略扩大市场空间 . 3 图 9：Xilinx 产品纳米制程演进时间图 . 5 图 10：赛灵思分业务收入 . 5 图 11：赛灵思分业务收入占比 . 5 图 12：赛灵思分产品收入占比（FY17 为 ASC 605） . 5 图 13：赛灵思分产品收入同比（FY17 为 ASC 605） . 5 图 14：赛灵思预计

13、未来三年的快速增长将由数据中心业务贡献 . 6 图 15：目前深度学习领域常用的四大芯片类型，“通用性和功耗的平衡” . 7 图 16：目前深度学习领域常用的四大芯片类型及主要芯片商 . 7 图 17：四大芯片的“通用性和功耗的平衡” . 8 图 18：赛灵思发布了全球首款基于 ACAP 技术的 7 纳米级产品 Versal . 8 图 19：赛灵思通过 Zynq 系列产品的可拓展性，在汽车传感器处理芯片方面取得发展 . 9 图 20：赛灵思预计在汽车电子领域尤其是智能驾驶加速渗透，单车价值量从 1-15 美元/ 车提升到 40-60 美元/车 . 9 图 21：英伟达各项业务营收比较 . 1

14、0 图 22：英伟达游戏、数据中心、汽车三块业务同比增速 . 10 图 23：Arm CPU 性能或可超越英特尔主流中端 CPU . 11 图 24：Arm 预计 17-21 年芯片出货量市场分布 . 11 图 25：Arm CPU 计算生态和英伟达加速计算或可有机结合，实现协同 . 11 图 26：DCP 实现了从以计算单元为中心到以数据为中心的转变. 12 图 27：英伟达 DPU 架构 . 13 图 28：英伟达 Mellanox BlueField 系列蓝图 . 13 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 AMD：CPU+GPU

15、+FPGA 计算生态闭环初成型计算生态闭环初成型 AMD 在在 PC 和服务器的和服务器的 CPU、GPU（Graphics Processing Unit, 图形处理器）市图形处理器）市 场上，未来三年有望凭借场上，未来三年有望凭借 7nm+及及 5nm 高性价比产品持续抢占份额和扩增营收，但如何高性价比产品持续抢占份额和扩增营收，但如何 有效利用英特尔给予的时间窗口，以及台积电产能和制程优势是关键。有效利用英特尔给予的时间窗口，以及台积电产能和制程优势是关键。英特尔在 Q2 业绩 发布会上宣布其7nm将延迟6个月1年至20222023年上市， 原计划为2021年底左右。 据中信证券研究部电

16、子团队测算， 英特尔 7nm 晶体管密度大致介于台积电 5nm3nm 工艺 之间。而台积电 5nm 已于 2020 年开始量产，3nm 目标在 2022 年下半年量产，预计未来 三年台积电将保持先进工艺的业界领先地位。而 AMD 有望借助台积电领先工艺优势持续 扩大市场份额，但短期执行力与市场高预期未能完全匹配，仍需业绩逐步兑现。 AMD 早前宣布以早前宣布以 300 亿美元收购亿美元收购 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场，现场 可编程门阵列）芯片龙头赛灵思。可编程门阵列）芯片龙头赛灵思。AMD 本身已拥有 CPU 和 GPU 的产品线。近两年 AMD

17、 虽然以领先的 7 纳米制程不断抢走 Intel 在服务器 CPU 方面的份额（从 2017 年的 1%增 长到 2019 年 8%） ， 但在数据中心里人工智能 GPU 应用方面， 却始终未能与英伟达匹敌。 若能成功收购赛灵思，我们认为其 FPGA 芯片将有望在云计算数据中心以及 AI 推理端抢 占份额，产品线可进一步跟 Intel 看齐，同时也能获得在通信、5G、物联网、工业军工和 汽车市场的入场券，我们认为协同效应明显，重现 2005 年的市占率高峰指日可待。 赛灵思近年布局的自适应计算加速平台赛灵思近年布局的自适应计算加速平台 ACAP，以，以 FPGA+AI 引擎的方式实现异构加引擎

18、的方式实现异构加 速。速。两家公司在深度学习项目均有合作，包括赛灵思 Alveo 加速技术+AMD EPYC 服务器 的协同方案；此外赛灵思收购深鉴科技获得的深度学习处理器 DPU 方案（Deep Learning Processing Unit，深度学习处理单元）也能赋能 AMD 在云和边缘计算的 AI 计算实力，与 英伟达进一步抗衡。 估值方面，我们认为跟之前的同类收购相若。估值方面，我们认为跟之前的同类收购相若。Intel 在 2015 年 12 月以 167 亿美元收 购 Altera，被收购方的 2014 年营收和盈利分别为 19.32 亿美元和 4.72 亿美元，对应 PS 为 8

19、.6 倍，PE 为 35.4 倍。赛灵思 FY20 年的营收和盈利分别为 31.6 亿美元和 7.93 亿美 元，AMD 计划以 300 亿美元收购，对应 PS 为 9.5 倍，PE 为 37.8 倍。两项收购的估值接 近。我们认为，AMD 并未付出明显溢价。 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 图 1：AMD 各项业务营收比较（百万美元） 图 2：AMD 各季营收（百万美元）及毛利率 资料来源：AMD 财报，中信证券研究部 资料来源：AMD 财报，中信证券研究部 英特尔坚定以“数据导向”为战略，重新上路聚焦主营。英特尔坚定以“数据导

20、向”为战略，重新上路聚焦主营。英特尔早在 2015 年已收购 了 FPGA 行业第二的 Altera，在 2017 年收购 ADAS 龙头 Mobileye，以扩大自身在人工智 能和数据中心的版图。 值得注意的是， 若 AMD 完成对赛灵思收购， 市场上只剩下 Microchip 和莱迪斯两家 FPGA 公司。此外近日 SK 海力士宣布将以 90 亿美元收购英特尔 NAND 闪 存及存储业务，也让英特尔能更为聚焦主营业务。但近日 Q3 业绩发布后，英特尔数据中 心业务同比转负至-7%，尤其是单价下滑 15%，意味着英特尔在面对 AMD 和英伟达的激 烈竞争时仍然较为被动。Intel 虽然计划今

21、年投资 150 亿美元和扩建晶圆厂，但关键在于公 司能否跟上台积电的先进制程脚步。 对于先进产能的追求变成负担， 以及是否将 7nm 产能 外包给台积电的犹豫反复，都可能让英特尔在高性能计算竞争中日渐式微。 英特尔也在经历了管理层变革后展现出相对锐意改革的决心，我们认为公司继续重点 打造 CPU+FPGA+存储+GPU 的完整计算生态，还是能受益于全球云计算需求成长周期。 目前来看，英特尔依托其庞大的产品组合可及市场，仍然是云计算、AI、5G、智能驾驶、 物联网等市场发展的锚。另外从估值层面看，英特尔 2021 年 PS 3x，对比英伟达 19x、 AMD 9x，叠加返现，估值也相对较低。 图

22、 3：Intel 各项业务营收占比 图 4：Intel 主要业务营收同比增速 资料来源：Intel 财报，中信证券研究部 资料来源：Intel 财报，中信证券研究部 573 661 835 908 1115 1086 938 986 831 940 1276 1662 1438 1367 605 490 749 432 532 670 715 433 441 591 525 465 348 565 0 500 1000 1500 2000 2500 17Q1 17Q2 17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 百万美

23、元 计算和图像企业、嵌入式和半定制 1178 1151 1584 1340 1647 1756 1653 1419 1272 1531 1801 2127 1786 1932 32% 34% 36% 34% 36% 37% 40% 41% 41% 41% 43% 45% 46% 44% 0 400 800 1200 1600 2000 2400 17Q1 17Q2 17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 总营收毛利率 53% 55% 55% 52%51% 51%53%53% 53% 54%51% 50% 49%48

24、% 54% 28% 29% 30% 32% 33% 33% 32%33% 31% 30% 33% 36%35% 36% 32% 5%5% 5%5% 5%5% 5% 4%6%6% 5% 5% 4%3% 4% 1%1% 1%1% 1%1% 1% 1%1%1%1%1%1% 1% 1% 6%6%5%5%6%6%6%6%6%6%7%6%7% 8% 6% 3%3%3%3%3%3%3%3%3%3%3%2%3%3%2% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 17Q1 17Q2 17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19

25、Q3 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 CCGDCGIOTGMobileyeNSGPSG -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 17Q1 17Q2 17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 CCGIOTGNSGPSGDCG 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 图 5：Intel 数据中心业务 DCG 同比和服务器出货量、ASP 同比 图 6：Intel 回购和股息金额（十亿美元） 资料来源：Intel 财报，中信

26、证券研究部 资料来源：Intel 财报，中信证券研究部 图 7：AMD 的三大目标市场：数据中心、PC、游戏显卡 图 8：Intel 希望通过“数据导向”战略扩大市场空间 资料来源：AMD 官网 资料来源：Intel 官网 FPGA 龙头赛灵思有望给龙头赛灵思有望给 AMD 带来明显协同带来明显协同 FPGA 芯片的应用领域广泛，通信是最核心的应用市场。芯片的应用领域广泛，通信是最核心的应用市场。FPGA，即现场可编程门阵 列芯片，是一种可编程逻辑器件，它是在 PAL、GAL、CPLD 等可编程器件的基础上进一 步发展的产物。 FPGA 可在系统制造完成后依据期望的功能进行重新编程， 具备配置

27、灵活、 设计时间短、物料成本低的优点。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路 而出现的， 既能解决了定制电路的不足， 又能克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 因此 FPGA 十分适合用于 ASIC 前期的设计环节，主要应用的行业为无线通信、航空与国 防、消费电子、高性能计算与数据存储、汽车等行业，其中最广泛的应用市场为无线通信 行业，多来年一直在各应用市场中保持最高的占有率。 FPGA 的基本特点包括，1）采用 FPGA 设计 ASIC 电路，用户不需要投片生产，就 能得到合用的芯片； 2） FPGA 可做其它全定制或半定制 ASIC 电路的中试样片； 3） FPGA 内

28、部有丰富的触发器和 I/O 引脚；4）FPGA 是 ASIC 电路中设计周期最短、开发费用最 低、 风险最小的器件之一；5）FPGA 采用高速 CMOS 工艺，功耗低，可以与 CMOS、 17Q117Q217Q317Q418Q118Q218Q318Q419Q119Q219Q319Q420Q120Q220Q3 Rev6%9%7%20% 24% 27% 26%9%-6% -10% 4%19% 43% 43% -7% Unit17%7%8%9%14% 14% 14%9%-8% -12% -6% 12% 27% 29%4% ASP-5%-1%2%10%9%12%9%1%1%2%9%5%13%5% -1

29、5% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% RevUnitASP 1.21.31.31.31.41.41.41.41.41.41.41.41.41.41.4 1.2 1.3 1.1 0.0 1.9 3.9 2.7 2.3 2.5 3.0 4.5 3.5 4.2 0.0 4.5 0 1 2 3 4 5 6 7 17Q1 17Q2 17Q3 17Q4 18Q1 18Q2 18Q3 18Q4 19Q1 19Q2 19Q3 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 DividendsRepurchase 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文

30、之后的免责条款部分 4 TTL 电平兼容。可以说，FPGA 芯片是小批量系统用来提高系统集成度、可靠性的最佳选 择之一。FPGA 是由存放在片内 RAM 中的程序来设置其工作状态的， 因此工作时需要对 片内的 RAM 进 行编程。用户可以根据不同的配置模式，采用不同的编程方式。 整体整体 FPGA 市场正在快速发展中。市场正在快速发展中。据 MRFR 数据，2017 年全球 FPGA 市场规模 约为 58 亿美元，预计到 2025 年将达 125 亿美元，年化增长率达到 10.2%。 目前 FPGA 市场主要被两家美国巨头公司垄断：赛灵思及于 2015 年被英特尔收购的 Altera， 201

31、8 年全球市占率分别达 51%、36%，其余主要为 Microchip 的 7%和莱迪斯的 5%。 赛灵思产品矩阵赛灵思产品矩阵 赛灵思的产品矩阵由三类基于 FPGA 的平台产品构成： 传统的 FPGA 及 3D IC 产品； 全可编程的 SoC、MPSoC、和 RFSoC 系列产品以及 2019 下半年推出的自适应计算平台 ACAP 产品。三类平台产品均随着纳米制程的不断缩小（45nm、28nm、20nm、16nm 到 7nm）进行升级，公司的技术演进也一直走在行业前列。 2013 年-2014 年，赛灵思在突破 20nm 工艺节点的基础上，发布业内首款 ASIC 级可 编程架构 Ultra

32、Scale，不仅标志着 Xilinx 再次从纳米制程上实现突破，也标志着赛灵思不 再局限于以前的 FPGA 行业，而是面向更广阔的 PLD+ASIC 市场。 2015-2016 年，赛灵思在 UltraScale 架构上完成 20nm 平面晶体管结构工艺向 16nm 晶体管工艺的技术扩展，还推出了第二代 Zynq 全可编程 SoCZynq UltraScale+多处 理 SoC (MPSoC)。该产品采用了 16nm FinFET+工艺技术，异构多核处理的 MPSoC 标志 着赛灵思 SoC 系列产品再次完成重大技术演进。 2017 年，赛灵思推出第三代 Zynq 全可编程 SoCZynq U

33、ltraScale+ RFSoC，通 过将直接 RF 采样技术取代分立数据转换器，并将稳定可靠的 Arm 级处理系统以及 FPGA 架构整合到单芯片器件中，在集成度方面实现重大突破，削减了 50-75%的功耗和封装尺 寸。通过 Zynq UltraScale+ RFSoC，无线基础设施制造商可实现显著的占板面积及功耗 减少，为 5G 建设中大规模部署 MIMO 提供重要保障；同时作为面向可扩展、多功能、相 控阵雷达的单芯片 TRX 解决方案，Zynq UltraScale+ RFSoC 也能够满足军工应用场景下 复杂的需求并实现高效的响应。 2018 年，赛灵思采用最新的 7nm FinFET

34、 工艺技术，在 RFSoC 的基础上演进出业界 首款自适应计算加速平台（ACAP）Versal，将标量引擎、自适应引擎和 AI 引擎相结合， 实现显著的性能提升，主要面向数据中心、有线网络、5G 无线和汽车驾驶辅助应用，并 在 2019 下半年正式出货。此后赛灵思进一步扩充 Versal ACAP 产品组合，先后发布了 Versal AI Core、Versal Prime 和 Versal Premium 系列，针对超大规模数据中心工作负载 加速。 目前，赛灵思将 28nm、20nm、16nm、7nm 等制程产品归类为先进产品，其他制程 的产品归类为核心产品，先进产品的销售稳步增长。 全球新

35、经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 图 9：Xilinx 产品纳米制程演进时间图 资料来源：赛灵思官网，中信证券研究部 图 10：赛灵思分业务收入（百万美元） 图 11：赛灵思分业务收入占比 资料来源：赛灵思财报，中信证券研究部 资料来源：赛灵思财报，中信证券研究部 图 12：赛灵思分产品收入占比（FY17 为 ASC 605） 图 13：赛灵思分产品收入同比（FY17 为 ASC 605） 资料来源：赛灵思财报，中信证券研究部 资料来源：赛灵思财报，中信证券研究部 2009 45nm 2010- 2011 28nm 2013- 2014

36、20nm 2015- 2016 16nm 2019 7nm 传统FPGA 集成芯片 2017 16nm 129.2 160.1168147.7 42.5 83.3 65.175.6 87.2 107.3 112.3 120.3 122.3 114.9 127.5 133.3 137.4121.087.2 199.3 210.7 258.9 278.6 343.7 348.5 316.5 224.1 181.4 232.6 122.6 223.8 187.9 217.6 222.7 331.5 299.9 289.2 378.0327.2 337.3 14% 19% 34% 30% 24% 12

37、% -10%-9% -14% -8% -100% -80% -60% -40% -20% 0% 20% 40% 0 300 600 900 2Q18 3Q18 4Q18 1Q19 2Q19 3Q19 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 数据中心和TME汽车、广播及消费者通信 工业航空军工总营收同比 19% 21%21% 18% 5% 10%9%10% 12% 14% 16% 16% 15% 14% 15% 16% 19% 16%12% 26% 31% 35% 35% 41% 41% 38% 31% 24% 32% 16% 33% 25% 27%27% 39% 36% 40% 50% 45%

38、44% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2Q18 3Q18 4Q18 1Q19 2Q19 3Q19 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 数据中心和TME汽车、广播及消费者通信工业航空军工 56% 64% 66% 68%69% 74% 70%70% 68% 70% 44% 36% 34% 32%31% 26% 30%30% 32% 30% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2Q18 3Q18 4Q18 1Q19 2Q19 3Q19 19Q4 20Q1 20Q2 20Q3 先进产品核心

39、产品 20% 44% 52% 55% 53% 29% -4% -6% -16% -13% 6% -9% 8% -3% -12% -19%-20% -14% -12% 6% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 2Q183Q184Q181Q192Q193Q1919Q420Q120Q220Q3 先进产品核心产品 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 图 14：赛灵思预计未来三年的快速增长将由数据中心业务贡献 资料来源：赛灵思官网 结合结合 AMD 在在 AI 方向取得协同效应，通信才是锦上添花方

40、向取得协同效应，通信才是锦上添花 我们此前强调：在后摩尔定律时代，AI 芯片市场百花齐放。人工智能立夏将至，AI 大趋势下芯片市场蛋糕将越做越大，足以让拥有不同功能和定位的芯片和平共存。深度学 习计算中的芯片部署并不是零和博弈。 赛灵思在过去几年虽努力参与到 AI 下游推理端和边缘计算，在 2018 年初更高调喊 出“数据中心优先”的战略口号，并在同年 10 月推出了两款新产品：业界首款自适应计 算加速平台 ACAP 和自适应 AI 加速器卡 Alveo。但由于其布局较晚，业务收入表现不 佳，加上在主营业务包括工业、军工和通信的布局较深，导致数据中心业务营收占比一直 较低，基本错过了 2017

41、-2018 年间的“AI 行情” ，也较难与英伟达为首的 AI 芯片巨头 竞争。然而，我们认为随着 AI 及大数据市场整体规模的增大，赛灵思可通过其产品助力 提升数据处理中关键工作的负载性能，促进“数据中心优先”战略的快速落地，从而提升 市场渗透率，带来数据中心板块的业绩增厚。 赛灵思若能并入 AMD， 对于AMD的AI数据中心业务来说将会是如虎添翼。 以往AMD 在数据中心市场主要以服务器 CPU 为主营业务，而 GPU 方面也主要应用于图像处理，在 AI 加速计算市场目前尚难与英伟达正面交锋。如若合并后 AMD 有望能抢占云计算数据中 心以及 AI 推理端份额，有效形成协同效应，也让 AMD 产品线可进一步跟 Intel 和英伟 达看齐。 赛灵思预计， 未来三年公司整体市场规模空间的 CAGR 增长将达到 16%， 从 2020 财年的 150 亿美元到 2024 财年的 280 亿美元。 全球新经济产业专题全球新经济产业专题2020.10.23 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 图 15：目前深度学习领域常用的四大芯片类型，“通用性和功