今年以来半导体（中信）指数跟随市场迎来较大下跌，截止至3月11日，年初以来收益率为-7.41%。1月至2月初整个大盘跌幅较为明显，尤其是以中证500、中证1000以及微盘股为代表的中小盘股票在流动性缺乏的市场环境下普遍下跌了30%-50%，期间半导体（中信）指数年初至2月5日收益率为-29.1%。但随着流动性问题得到缓解以及海外AI公司的指引不断超预期，半导体行业迎来了大幅反弹，2月6日至3月11日上涨30.6%，其中行业内较为优秀的公司大部分均上涨30%-50%，并且自年初以来都获得了正收益。（数据来源：Wind）

从基本面角度看，全球半导体销售额增速1月同比+15.2%，进入新一轮的成长周期。与此同时，在AI的带动下，美股费城半导体指数和中国台湾半导体行业指数均已收复近2年的下跌，并创下历史新高。（数据来源：Wind）

根据TechInsights预测数据：“全球半导体行业2024年有望强势反弹，半导体销售额将飙升24%。对生成式AI需求的飙升推动了逻辑市场和部分DRAM市场的发展。此外，由于减产库存减少，提高了平均售价和终端需求，内存行业正在复苏。”

展望后市：科技行业具有较好的发展前景

AIGC推动下的科技创新将重新定义手机、PC、电视以及IoT等传统消费电子产品，并且将推动创新型电子产品机器人、XR设备、智能汽车等爆发式增长。聚焦新质生产力，AI、“AI+”终端、低空经济以及卫星互联网有望提升全社会劳动生产率。在美联储最新的货币政策报告中也正式提到：“随着AI和机器人等新技术的快速渗透，劳动生产率有望在未来几年实现跃迁。”

具体到A股：算力硬件先行，AIGC引领新一轮终端革命

本轮半导体周期，美股和台湾半导体行业指数均已跟随基本面创新高，但A股半导体指数没有跟随全球市场上涨，甚至在2月初创下新低，目前虽然有所反弹，但相比美股和台湾股市的差距仍较大。究其原因最终还要落脚在疲软的β和周期错配的α，但随着AI应用的不断落地，通过对电子终端的赋能，大概率可以推动下一轮消费电子产品量价齐升的景气周期。

1）疲软的β：自2023年4月以来大盘持续向下，疫情放开后复苏的强预期在此刻迎来弱现实的一盆冷水，此后对于各种政策的强预期也纷纷落空，怀着对未来经济的担忧，市场悲观情绪一度蔓延，上证指数也从2023年5月高点3418.95点下跌至2024年2月的2635.09点。而作为高估值且中小市值较多的半导体行业，在整个大盘潮水退去的背景下自然也是杀估值的首选。

内忧未解外患又致，美国牵头对国内半导体等行业再一次发起封锁，先是游说荷兰和日本一同禁止向国内销售先进的半导体设备，再是禁止美国芯片公司向国内出售先进的算力芯片，更有甚者以国家安全为名呼吁外国公司禁止采购国内成熟制程的芯片，脱钩疑云下，部分国外资金纷纷撤出转而流向周围其余获益的国家，因此A股半导体指数不断下跌，而海外半导体指数集体创新高。

2）周期错配的α：半导体产业链全球分工较为明显，各国家在产业链中定位差别较大，例如台湾地区主要为半导体制造和电子ODM，韩国地区主要是存储，日本地区主要提供设备和材料，通常半导体产业链周期性较为同步因此全球周期基本相同。而美国半导体产业占据了行业内最顶尖的市场，从芯片到设备。相反中国半导体产业还是以比较基础的消费电子为主。因此在这次AI驱动的半导体周期中，A股公司的受益程度有限。

当前AI对于半导体需求的推动主要集中在训练侧的算力芯片、高性能存储和先进制程代工封测等环节。同AI算力芯片线性增长的AI服务器产业链则带动ODM和高速率光通讯环节创新高。在以上环节中价值量较高的算力芯片和通讯芯片环节被美国占据，高性能存储HBM主要为韩国厂商主导，先进制程制造、CoWoS封装以及AI服务器的ODM主要在台湾，中国主要负责光通讯器件（光模块）的ODM以及自主可控的国产算力芯片环节。

3）时代的β已经到来

影响β最重要的因素之一就是对于未来经济增长的预期，这也是提升投资者信心的关键。而每个时期对于经济增长贡献最大的变量就是时代的β，例如过去的房地产。当前时点国内处于产业结构升级的经济换挡期，AI应用以及作为AI支柱的高端制造业毫无疑问是代表新质生产力最重要的方向。正如美联储货币政策报告中预测AI和机器人等将推动未来几年劳动生产率再上一个台阶。

4）周期错配有望走向周期共舞

各种大模型应用落地后的电子终端量价齐升大概率将推动A股半导体行业创新高。AI对于劳动生产率的拉动最终要落实在应用端。作为承载AI应用内容的电子终端，在各种大模型普及后，其形式将会跟随内容而变化，例如大模型内容的输出需要更高性能的计算芯片、存储器和传感器等，以及未来满足特定需求的新型终端（XR、机器人等）。总体表现为电子终端的多样化以及单个终端半导体含量的提升，即量价提升，可以参考从单一的马车到以机械动力为主的各种现代交通工具的演进过程。

过年期间北美SORA大模型发布，文生视频的效果让大家看到商业化的可能，更重要的是证明了Scaling Law的有效性，为大家指引了后续的方向。同时海外算力芯片公司和Fab大厂对于未来的目标市场进行了上修，大家都看到了应用落地后推理侧的巨大市场以及对于硬件规格需求的提升，直接催生本轮AI硬件行情。硬件引领的AI行业进程全球已达成共识，后半程大模型应用落地后的AIGC阶段将会更加精彩纷呈。

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