BOB·半岛【头条】“以旧换新”行动利好半导体市场；

　　半岛综合体育集成电路行业作为高精尖产业领域代表，行业人才进入壁垒相较于其他行业受限更高，而人才作为企业的核心竞争力，对企业的发展和生存起着至关重要的作用。作为企业HR，该如何根据市场变化制定新一轮的人才发展战略？该如何确定合理的涨薪池，留住现有的核心关键人才？又该如何确定岗位薪酬范围，确保人才招聘的合理推进？

　　为回答上述这些问题，爱集微职场业务部资深分析师团队利用公司自身行业积累，为广大客户编制出《2024年集成电路行业热点城市薪酬报告》。该报告由2024年集成电路行业薪酬概览、集成电路行业热点城市薪酬报告等三大章节组成，从第三方视角出发，利用抽样调查方法，并借助科学的统计分析软件，全面客观地展示了上海、北京、深圳、南京、杭州等10大热点城市的典型岗位的薪酬信息，为客户制定人才发展战略时提供一定参考。

　　受经济发展不同水平的影响和限制，各地区间薪酬水平有着较大的差距。行业人才稀缺一直是制约行业快速发展的关键因素之一，各城市间行业企业对于人才的渴望也在不断释放出的各种人才吸引政策上日益凸显，但因城市间发展水平客观上存在一定差异，在整体岗位薪酬水平上，还是存在较为明显差异。

　　作为集成电路各产业链中对从业人员技术能力要求最高的设计业，其平均薪酬为38.16万元/年，位列各产业链首位；设备及材料业作为集成电路产业上游支撑，平均薪酬为25.80万元/及25.38万元/年，分列第二、第三位。

　　线级城市差异是影响薪酬水平的重要因素之一。一线城市相对于新一线城市、二线城市，由于经济发展水平以及衍生出来的发展机会更加多样化，整体城市薪酬水平更高。一线万元/年。此外，不同线级城市的人才市场供需状况也不同，一些经济相对滞后的地区，薪酬水平也明显偏低。

　　薪酬水平与工作年限成正相关，10年以上工作经验人才平均薪酬突破70万元/年。

　　工作经验作为影响薪酬水平的重要因素。通常来说，有丰富经验的从业者更容易获得更高的薪酬，因为他们在工作中积累了宝贵的经验和技能。集成电路产业作为技术密集型产业类型，对于人才的经验和专业能力要求更高，对此给出的薪酬水平也更为突出。

　　为更好的反应市场薪酬水平，此次报告采用统计学中分位值概念。薪酬分位值主要反映市场的薪酬水平状态。10分位值表示有10%的数据小于此数值，反映市场的低端水平；25分位值表示有25%的数据小于此数值，反映市场的较低端水平；50分位值（中位值）表示有 50%的数据小于此数值，反映市场的中等水平；75分位值：表示有75%的数据小于此数值，反映市场的较高端水平；90分位值：表示有90%的数据小于此数值，反映市场的高端水平。本次统计职位的税前年薪以人民币万元为单位，指包含年度底薪、提成、绩效奖金和年终奖金的年度整体现金收入。

　　上海市集成电路行业薪酬报告。在热点岗位薪酬方面，集微咨询分析认为，在上海，数字IC设计工程师和模拟IC设计工程师岗位薪资上表现突出，两个岗位的90分位值均分别突破100万，对于一线设计岗位可以给出如此高的薪资，也足以表明企业对于重点岗位人才的渴望。

　　北京市集成电路行业薪酬报告。北京市集成电路产业链以集成电路设计为主，相比上海、深圳，北京市集成电路核心三业在各环节的企业数量均相对较低。集微咨询分析认为，在整体产业薪酬给付水平上，北京相对于上海也处于低位。

　　《2024年集成电路行业热点城市薪酬报告》完整内容还呈现了深圳、南京、杭州、西安、苏州、成都、武汉、合肥10大集成电路行业热点城市薪酬报告。可点击报告查阅完整内容。

　　多年来，爱集微凭借丰富的行业优质资源及中国集成电路行业大数据平台，聚焦“行业咨询、品牌营销、资讯、知识产权、投融资、职场”六大核心业务，长期关注客户的持续发展，基于产业价值链视角，立足本土，面向国际，以提供解决方案的咨询服务模式，帮助全球集成电路企业不断提升，构筑竞争优势，同时搭建企业、投资机构、人才BOB·半岛、项目之间对接的桥梁，强力助推产业发展。

　　爱集微职场业务主要通过于全国30所微电子院校深度合作，为集成电路企业提供一系列的人才招聘和宣传服务，重点含校园招聘（校园春季秋季双选会，线上空中宣讲会，线上招聘宣传，企业open day等）、半导体人力资源峰会，社会招聘（工作1-3年），高校设计竞赛，各类学术论坛等服务，重点赋能半导体企业人才招聘，缓解中国半导体人才缺口，助力集成电路战略发展！

　　目前，《2024年集成电路行业热点城市薪酬报告》已在爱集微官网与APP正式上线，欢迎登录爱集微官网、爱集微APP，首页点击“集微报告”栏目，即可进行订购。

　　集微网报道（文/陈炳欣）在智能手机中集成AI功能已经不是什么新鲜事。从2017年起，AI便开始用于图像降噪、帧率优化、画质增强等场景当中。然而，这些早期应用所涉及的模型参数量通常不超过1000万，与当前讨论的端侧大模型相比，规模相差悬殊。如今，用于端侧的大模型参数量通常达到70亿。考虑到未来手机用户对多模态（文本、图像、视频等）处理的需求，动辄数百亿参数以上的模型恐怕才能提供相对满意的用户体验。而端侧设备要想运行如此大规模的模型，对于AI芯片的算力、带宽、成本、功耗等诸多方面都将提出更加严苛的需求。

　　存内计算是一种将计算单元嵌入到内存中的计算范式，旨在解决传统冯·诺依曼架构中的“内存墙”和“功耗墙”问题。北京大学集成电路学院院长蔡一茂在接受记者采访时就表示，在越来越接近物理极限的情况下，单纯依靠传统工艺集成的方式推进摩尔定律，难度和成本都在急剧上升。另一方面，随着AI时代的到来，对传统芯片架构也将带来新的挑战，用户更加看重AI芯片在算力、存储、缓存带宽等方面的整体表现，因此寻求芯片架构上的创新对延续摩尔定律非常重要。这个架构创新就包括存内计算技术。

　　在过去的几年中，各界对存内计算进行了多方面的探索，开发出多种基于不同存储器介质的产品方案。知存科技基于Flash闪存开发存内计算，其他一些公司与研究机构也在基于SRAM、ReRAM、DRAM等介质开发。大模型时代的来临给存内计算带来更大的发展空间。

　　知存科技创始人兼CEO王绍迪告诉记者，对于AI大模型来说，存内计算可以在两个方面发挥关键作用：一个是解决内存带宽限制问题。大模型运算的首要瓶颈就表现为内存带宽的不足。英伟达最新发布AI芯片B200中集成了8块高带宽内存（HBM），合计通过数千根数据线TB/s的内存带宽，可见其为缓解内存带宽压力所做出的努力。而内存带宽问题正是适合存内计算的“好球区”。存内计算的运算部分在存储介质当中完成，架构上的创新性决定了其在带宽上具有先天优势，同时在算力和计算能效上也有明显的提升。根据蔡一茂的介绍，基于DRAM的存内计算评估下来有2～8倍左右的带宽提升。基于SRAM的存内计算针对大模型约有2~3倍以上的算力密度提升，和接近一个数量级的能效提升。

　　另一方面是降低部署成本。目前市面上主流AI计算卡的平均售价达到3万美元，仅计算HBM部分的成本也非常高，可这依然不足以支撑万亿参数的大模型运算。如果想将大模型朝端侧转移，势必需要更大幅度地降低芯片成本。存内计算的优势之一就是可以轻松扩大存储容量。王绍迪介绍，以Flash为介质的存内计算，单位面积下成本可以比DRAM下降60倍以上。这些性能和成本上的优势都为大模型向端侧转移提供了基础。

　　不过，王绍迪也强调，基于当前存储介质开发的存内计算，在解决大模型中Attention机制时运算问题仍然存在缺陷。Attention是大模型中的重要部分，基于Attention机制形成的短期记忆，使大模型把上下文联系起来，才能更好地完成推理过程。但是，以Flash等非易失性存储为介质开发的存内计算，却不适用于Attention类型的模型计算。因为Attention运算需要不停写入数据，然后再擦除。Flash存储介质的寿命有限，并不适合这类高频次的“写入-读取-擦除-再写入”过程。

　　针对这一问题，王绍迪透露，知存科技正在研发一种新方案，可支持无限次的擦写，同时拥有比Flash存内计算更高的算力表现BOB·半岛。这使其具有了完成Attention类模型计算的发展潜力。一旦开发完成并投产，其市场应用前景将极为广阔。未来无论是在云端还是终端，大模型都需要不断升级，这就需要端侧设备可以支持模型的自适应训练，将支持无限次的擦写的存内计算材料用于端侧设备之中是十分必要的。

　　语言生成类模型固然是目前市场的主流，但是人们对图像、视频等多模态大模型应用的需求也在不断增加。年初，Sora的横空出世并引起广泛关注就是一个明显信号。多模态模型的运行可以大致分成两个过程：一是对多模态模型世界的理解，第二就是生成。以Sora视频生成类模型为例，它的运行不仅需要更大的内存带宽，对算力的需求也非常大。运行时，模型首先需要专门的图像处理引擎对视频或图片进行理解。这个过程中几乎每秒都要处理上千个Token才能实现实时理解。对于视频来说，一秒钟至少要生成30帧，同时还要考虑上下文的联系，连续30秒需要的算力非常之高。在理解的基础上，模型还要做生成。这对处理器的带宽又会提出新的要求。

　　也就是说，多模态模型的运行对芯片的算力和带宽以及成本、功耗都将有着更高的要求。Sora推出以来，其推广速度并不如人们想象得那么快，这与它对AI芯片的高需求有着莫大关系。当前的AI芯片很难支撑如此庞大的算力、带宽需求，而对算力带宽提出高需求的同时又会急剧推高成本。据测算，多模态模型的芯片成本将远高于目前的大语言模型。

　　蔡一茂指出，相对传统架构而言，存内计算或是突破多模态大模型发展中算力瓶颈的一个重要方向。如前所述，存内计算相对传统计算架构无论在算力还是带宽方面都有明显提升。存内计算相对传统计算另外一个重要优势是可以大幅降低成本。随着Flash、DRAM等存储容量的大幅度提高，芯片的单位成本也将不断降低。同时存内计算可以大幅减少数据搬运，这对降低芯片的运行功耗非常有利。

　　王绍迪也指出，存内计算的一个特点就是运算规模越大，优势也越大，这一点在降低成本与功耗控制方面表现得特别明显。当然，无论是材料创新还是架构创新，存内计算仍然还有很多难点，需要再花费数年时间去解决。但随着市场需求的广泛出现，再多难点最终也会被攻克。

　　展望未来，随着人们围绕大语言模型及多模态模型展开工作，AI芯片也将在模型理解与生成两个方向同时发力。蔡一茂表示，从本届ISSCC大会可以看出存内计算领域呈现几个新的发展趋势：一是业界开始尝试使用先进工艺如3纳米，寻求存算芯片在性能上的进一步突破。二是大模型的应用正在成为牵引存内计算芯片设计发展的重要因素，比如现在的存算芯片已经开始引入浮点运算，正朝着支持完整浮点的设计发展。三是相比之前的模拟类存内计算研究占多数，今年开始数字类存内计算的占比正在上升。据不完全统计，大会9篇关于存内计算的论文中，有4篇是全数字类的存内计算，另有2篇为模拟和数字混合类的存内计算。从全系统角度来看，某些领域数字类存算的优势更容易体现出来，因此引起大家的关注。四是大家在积极探索混合异构的创新以提升存内计算的性能，其中包括不同运算机制的融合，比如前面提到的通过模拟运算和数字运算的混合异构来提升存内计算的能效和精度；另外是不同存储介质的融合，包括基于DRAM与SRAM或者Flash与SRAM的存算融合来实现面向数据流的存储优化架构或者更高的性能。

　　基于这些认识，蔡一茂指出，大模型的本地化部署和推理，可能会给低成本的存内计算会带来新的发展机遇。随着手机大模型的本地化部署，以及具身智能领域的快速发展，本地化部署的大模型参数将发展到千亿规模，然而目前基于SRAM/DRAM缓存的GPU或者NPU方案，都面临存储容量受限或者成本过高的巨大挑战。而存内计算不但可以有效减小计算过程中的缓存需求，还可以探索基于低成本大容量的Flash介质比如VNAND研制更加低成本的存内计算芯片，这将是一个重要的市场发展机遇。

　　王绍迪也表示，越来越多存内计算公司已经开始面向大模型发展的下一阶段着手进行准备工作。知存科技基于Flash介质进行存内计算的开发，并在小存储器容量的Flash介质存内计算芯片上形成多条产品系列，产品可以做到数百MB级。但随着大模型技术的发展变化BOB·半岛，知存科技也在进行调整，开拓新的方向。一方面公司将在原有的存内计算技术基础上对大模型进行适配，同时也在积极开发新技术，以解决端侧大模型推理的问题。现在端测的大模型市场仍然是一个巨大蓝海市场，市场上现有架构和存储技术都无法满足要求。知存科技希望在现有摩尔定律演进的基础上把支持端侧大模型的运算能力构建出来，同时关注大模型的发展趋势，为未来端侧大模型提供低成本、高性能的计算平台。

　　而要想完成这个发展规划，王绍迪认为，最大的挑战在于人才的不足。“当今正处于一个技术快速变革的时代，新老知识断层将是企业发展中面临的最大挑战。对于一个研发人员，可能目前已取得的一些创新成果和成功经验，过不了几年又会成为下一步创新的阻碍。因此，这个时代对人们的学习能力、理解能力，以及好奇心都有着更加强烈的要求。只有那些对新事物、新场景快速理解，并把两者结合到一起的人才，才能适应这个时代的发展。”

　　也因此，王绍迪强调，知存科技将出台一系列的激励政策，甚至将提供不输于华为等行业龙头公司的优厚待遇，吸引优秀人才的加盟。知存科技尤其青睐半导体底层器件材料方面的专业人才。未来的知存科技将会从材料层面推进底层创新。因为只有这样才能更好地为端侧设备提供更低成本、更高效率的计算方案。

　　集微网报道，2023年对半导体产业来说是充满挑战的一年。在全球市场形势多变的大环境影响下，据世界半导体贸易统计组织(WSTS)数据，2023年全球半导体市场预计同比下降9.4%，为5,200亿美元。

　　封装测试环节同样如此，自2022年以来，受外部经济环境及行业周期波动影响，全球半导体封测市场需求疲软，行业企业在2023年陷入低谷。

　　值得一提的是，中国大陆封测龙头长电科技大力拓展先进封装，率先摆脱低迷行情，保持公司盈利能力和现金流获取能力的稳定，实现了业绩逐季提升。其中，长电科技2023年四季度订单总额已经恢复到上年同期水平，实现营业收入92.31亿元，环比三季度增长11.8%，同比增长约3%，创历史单季度新高。

　　4月18日，长电科技发布2023年年度报告称，公司实现营业收入296.6亿元，归属于上市公司股东的净利润14.7亿元。公司持续提升现金流能力，2019至2023连续五年实现正自由现金流。

　　根据全球委外封测（OSAT）最新公布的2023年销售额情况排名，长电科技位居全球第三位，在中国大陆企业中排名第一，占据了全球10%以上的市场份额。

　　集微网观察到，虽然市场仍面临挑战且处于半导体行业下行周期，但长电科技始终坚持技术创新，持续加大研发投入，筑牢高质量发展的护城河。2023年公司研发费用达到14.4亿元，同比增长9.7%。

　　同时，长电科技非常重视研发团队建设和人才培养。公司在中国和韩国有两大研发中心，拥有“高密度集成电路封装技术国家工程实验室”、“博士后科研工作站”、“国家级企业技术中心”等研发平台；并拥有雄厚的工程研发实力和经验丰富的研发团队。截至2023年末，长电科技技术人员数量超过6000人。

　　正是由于在技术研发上不遗余力地投入，长电科技2023年继续保持在封装测试知识产权领域的领先地位，其中有效专利保有量在该领域居全世界第二，中国大陆第一。

　　具体来看，长电科技拥有丰富的多样化专利，覆盖中、高端封测领域。2023年，公司共获得境内外专利授权121件，其中发明专利98件（境外发明专利48件）；共新申请专利528件。截至2023年末，公司拥有专利3,013件，其中发明专利2,464件（在美国获得的专利为1,455件）。

　　业内周知，半导体封测是典型的技术密集型产业，而知识产权是反映企业创新能力和核心竞争力的重要指标。封测厂商只有通过不断的技术创新，在高端封装领域拥有自主知识产权，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现高质量发展。

　　随着生成式AI、自动驾驶、大数据等下游应用爆发，高算力芯片的市场需求不断增长，进而带动先进封装加速渗透与成长。根据Yole数据显示，全球先进封装市场规模将由2022年的443亿美元BOB·半岛，增长到2028年的786亿美元，成为未来半导体封测市场的主要增长点。

　　Chiplet是世界公认的高性能先进封装最佳方案之一，通过整合不同类型的芯片和元件，可以实现更高的效率、更低的功耗和更强的可靠性。

　　在高性能先进封装领域，长电科技推出的XDFOI®Chiplet高密度多维异构集成系列工艺已按计划进入稳定量产阶段。该技术是一种面向Chiplet的极高密度、多扇出型封装高密度异构集成解决方案，其利用协同设计理念实现了芯片成品集成与测试一体化，涵盖2D、2.5D、3D集成技术。公司持续推进多样化方案的研发及生产，包括再布线层（RDL）转接板、硅转接板和硅桥为中介层三种技术路径，覆盖了当前市场上的主流2.5D Chiplet方案。

　　经过持续研发与客户产品验证，长电科技XDFOI®不断取得突破，已在高性能计算、人工智能、5G、汽车电子等领域应用，为客户提供了外型更轻薄、数据传输速率更快、功率损耗更小的芯片成品制造解决方案，满足日益增长的终端市场需求。

　　作为先进封装行业的领头企业，长电科技正在加速从消费类向市场需求快速增长的汽车电子、高性能计算、存储、5G通信等高附加值市场的战略布局，持续聚焦高性能封装技术高附加值应用，进一步提升核心竞争力。

　　事实上，业内公认汽车电子将是驱动未来半导体行业发展的关键因素之一。而长电科技早已深耕汽车电子领域，是中国大陆第一家进入国际AEC汽车电子委员会的封测企业。公司海内外六大生产基地工厂全部通过IATF16949认证（汽车行业质量管理体系认证）。

　　据年报披露，长电科技设有专门的汽车电子事业中心，通过整合集团车规级芯片封测市场、销售、技术、生产等优势资源，搭建汽车芯片封装整体解决方案平台，站在客户视角，充分理解客户，满足客户需求，以此规划和运营汽车电子业务，依托多年持续耕耘的封装技术，积极与Tire1/OEM厂商建立战略伙伴关系，并制定多样化产品路线图，为客户提供更多样，更有价格竞争力的车规芯片封测解决方案，持续扩大业务版图，实现在汽车电子领域的迅速拓展，产品类型已覆盖智能座舱、智能网联、ADAS、传感器和功率器件等多个应用领域。

　　2023年，长电科技在汽车电子市场发展成果显著，其汽车业务实现营收超3亿美金，同比增长68%。为进一步拓展汽车电子业务，长电科技于上海临港成立合资公司长电汽车电子，并进一步联合产业基金二期、上海国资经营公司、上海基金二期等向长电汽车电子增资至48亿元，在上海临港新片区加速打造大规模高度自动化的生产车规芯片成品的先进封装基地。

　　进入2024年，在智能手机、PC需求改善及新能源汽车、智能制造、物联网等新兴产业的助力下，半导体行业已出现复苏迹象。

　　根据美国半导体行业协会（SIA）分析，因个人电脑、智能手机销售低迷，2023年全球半导体销售额预估同比下降9.4%，但2024年半导体销售额预计将增长13.1%。WSTS也在2023年11月上调了2024年全球半导体市场销售预测，预计2024年全球半导体营收将达5883.64亿美元，达到13%增长。

　　作为最接近终端需求的半导体封测环节，长电科技更快一步迎接市场复苏，其2023年第四季度订单总额已经恢复到上年同期水平，营收更是创历史单季度新高。

　　长电科技表示，进入2024年，随着消费市场需求趋于稳定，人工智能与高性能计算等热点应用领域带动，以及市场去库存效果明显和存储器市场的推动等多重因素作用下，预计2024年全球半导体市场将重回增长轨道。

　　为了进一步满足中长期市场需求，长电科技正在加速推进面向高性能封装的产品研发和产能布局，开发出更多符合市场需求的产品，进一步拓展市场份额。

　　2023年6月，长电微电子晶圆级微系统集成高端制造项目厂房正式封顶，计划2024年上半年开始设备进场。该项目聚焦全球领先的2.5D/3D高密度晶圆级封装等高性能封装技术，面向全球客户对高性能、高算力芯片快速增长的市场需求，提供从封装协同设计到芯片成品生产的一站式服务。

　　2023年8月，长电科技开工建设专业大规模生产车规级芯片成品的先进封测旗舰工厂，项目自开工以来全力加速建设，现已完成基础设施的准备并进入全面施工阶段，项目预计于2025年上半年实现设备进厂。

　　长电科技指出BOB·半岛，公司持续推进高性能封装产能建设和现有工厂面向先进封装技术的升级，并着力提升精益生产能力，加强存货管控与供应链管理，确保公司各项营运保持在高效率区间。公司将抓住全球产业链重组形势下的新机遇，继续推动集成电路成品制造业务的健康发展。

　　集微网消息，苹果日前公布2023财年供应链名单，中国大陆新进8家企业，有4家企业被剔除。中国台湾供应商新进2家企业，同样有4家企业被剔除。

　　中国台湾方面，南电暌违多年重返供应链名单，金箭印刷集团（Golden Arrow Printing Company Limited）新进名单，而去年首度入列的联咏仅待一年后就遭剔除，其余如南亚科、嘉泽、钛鼎科技也都遭剔除。

　　此外，印度塔塔集团旗下的塔塔电子因收购纬创印度厂，今年也首度入列苹果供应链名单中，成为全球供应链重塑的一大象征。

　　苹果推动供应商清洁能源计划（Clean Energy Program Supplier）发展，即供应商承诺到2030年所有苹果相关生产活动均采用100%的可再生能源。本次苹果公布的供应商名单中，四家厂商并没有加入该计划，包括英特尔、微芯、高通以及新思科技，这四家厂商全为美企。

　　集微网报道 随着消费市场的复苏，半导体行业逐步走出周期低谷，存储芯片、MCU、功率器件等半导体公司一季度业绩开始有所回升。而近期国家出台的《以标准提升牵引设备更新和消费品以旧换新行动方案》（以下简称《行动方案》）也有望为这轮市场回暖助推一把。商务部数据显示，2023年，我国汽车保有量是3.4亿辆，冰箱、洗衣机等主要品类的家电保有量超过30亿台，更新换代的需求和潜力很大，这也将利好产业链上游的半导体行业。

　　自2022年以来，从MOSFET等功率器件，电源管理等模拟芯片，以及各类MCU，都经历了供需关系的逆转和大幅降价。进入2024年，不同厂家的库存才逐渐恢复正常，市场需求开始出现回暖信号。业界消息称，中国台湾地区的功率半导体制造商在2023年底便开始尝试提价，约10%～20%，涨价原因是原材料和劳动力成本增加导致的运营成本上升。随之，大陆公司也开始提高产品价格。

　　市场机构IDC预计，随着智能手机需求的逐步复苏以及对AI芯片的强劲需求，半导体市场将在2024年回归增长趋势，年增长率将在20%以上至6302亿美元。目前一些行业企业率先释出良好业绩表现，为市场反弹提供了注脚。存储模组厂商佰维存储近日发布一季度业绩预告，公司归属净利润1.5亿元至1.8亿元，同比扭亏为盈。MCU厂商乐鑫科技2023年营收14.33亿元，同比增长12.74%，归母净利润1.36亿元，同比增长39.95%，业绩逆势双增长。

　　而近期国家再次启动“以旧换新”行动，消费品重点涵盖三大领域，包括汽车、家电和家装厨卫。国家希望将通过财税政策的引导，鼓励汽车、家电等产品的置换更新，推动流通消费的创新发展。这对产业链上游的半导体产品需求也将是一个有力的拉动。

　　兆易创新存储器事业部市场总监薛霆表示，去年除物联网行业有恢复迹象之外，其他行业大多处于去库存状态，但是经过一年多时间的消化，到今年初乃至春节之后，各家的库存已经基本清空。下游厂商开始进入需求全面恢复的状态，同时海外需求也在持续出现。存储芯片应用广泛，特别是NOR Flash和小容量NAND Flash被大量嵌入消费类、物联网、车载以及工业设备当中，几乎是有电子产品的地方都有存储，一向被认为是芯片市场荣枯的风向标。自去年底以来，存储市场复苏、价格反弹，从中可以反映出芯片市场的回暖表现。

　　大容量NAND Flash的需求也在恢复。在三大存储厂商去年一致压缩产能的努力下，整个市场实现了稳定和微幅上扬态势。如果AI手机、AI PC等能够有效带动一轮换机潮，大容量NAND Flash的需求还将更加可观。集微咨询预计，2024年全年DRAM单价同比上涨超过30%，均价ASP预计在0.32左右的水平，同时DRAM位元交付同比增长17%～18%，预计在2024年全球的DRAM营收水平有望突破800亿美元大关。

　　随着以旧换新展开，有望促进汽车、智能家居、物联网等行业的需求。考虑到，以旧换新政策落地尚需一个周期。如果能够衔接第三季度传统旺季，将起到市场叠加推动的效果。

　　专家指出，与国家此前实施的“以旧换新”行动进行对比，上一轮“以旧换新”仍处于大件耐用品普及阶段，而本轮的重点将从解决“有没有”升级为“好不好”，对于推动技术升级换代有着重要作用。而且，不仅是消费领域的家电、汽车，生产端的工业装备也被纳入此次政策范围，实施大规模的设备更新。

　　随着我国制造业智能化水平的不断升级，数控机床、精密机械、锂电设备、机器人等高技术含量的工业设备被广泛应用，市场规模持续增长。中国工控网数据，2023年我国工业自动化市场规模将增长至3115亿元，增速高于全球，未来前景广阔。工业芯片厂商也相继推出新品新技术，加速抢滩千亿级市场。

　　根据Qorvo资深客户经理张亦弛的介绍，目前工业类市场电机应用正在发生转变。原有动力系统是燃油机或者交流电驱动正逐步转向电池供电，相应地也推动BMS技术的升级。张亦弛认为，更高的集成度和系统可靠性是BMS的发展趋势。集成化的芯片可以做到更小的体积和更简洁的设计。在系统集成的基础上，可以极大缩短客户开发的周期，减少客户开发时的阻力，提升整个系统的可靠性。此外，相对于分立方案来说，集成方案也可以提供更低的成本。

　　电动化则是汽车行业发展的大趋势，碳化硅在电动车辆和混合动力汽车的功率电子系统中起着关键作用，应用于逆变器、DC-DC转换器、车载充电器等部件当中，碳化硅器件可以在更高的电压和温度下工作，而且效率更高，散热更好。去年以来，在半导体整体下行的背景下，碳化硅依然呈现供不应求的景况。而随着电动车和混合动力车的需求增加，碳化硅产品的市场需求仍在增加。贝茵凯微电子战略规划部负责人Kevin 张此前接受记者采访时表示，市场对碳化硅器件的需求是长期向好的。800V电压平台的电动汽车采用碳化硅是一项跨越式技术进步，在未来十年，随着市场应用加速成熟，规模效应进一步扩大，电动汽车相关应用场景支撑碳化硅产业链的发展是可预见的。此外，风光储和工业需求也在逐步地加大对碳化硅器件和模块的应用，应对高频、小体积、降能耗的场景，应用规模也很可观。

　　集微网消息 4月22日消息，据媒体报道，阿斯麦（ASML）正在考虑在荷兰埃因霍温市进行大规模扩张。该公司与荷兰埃因霍温（Eindhoven ）政府签署了一份意向书，将在该市机场附近区域扩建。

　　在作出这个决定之前，荷兰政府上个月宣布斥资27 亿美元改善Eindhoven 地区的基础设施，以防止该公司将重要业务转移到国外。

　　ASML 财务长达森(Roger Dassen) 发表声明表示，正如我们之前所说，ASML 希望将其在荷兰的核心活动尽可能靠近邻近Veldhoven 小镇的现有地点。该镇是ASML 目前总部所在地。

　　埃因霍温市一位发言人证实，这封信函已签署，将在对Eindhoven 市北部靠近机场的一个名为Brainport Industries Campus的科技园区进行重大扩建。

　　ASML 在荷兰拥有约24000 名员工。该公司表示，由于其业务在未来10 年内将几乎翻倍，因此需要庞大的扩张空间。（校对/赵碧莹）

　　生成式AI（generative AI）技术近年崛起，成为全球科技发展的焦点之一。DIGITIMES 分析师黄耀汉观察，生成式AI市场目前处于初期阶段，未来全球市场规模将由AI运算设备硬体占据，2024年预估占比高达95%。黄耀汉预估，2030年生成式AI市场规模将达到1.5兆美元，2024~2030年的年复合成长率(CAGR)达83%。

　　黄耀汉指出，未来5年AI相关软件与服务市场规模占比将快速提高，其中，手机将成为边缘生成式AI最快落地的消费性产品，小参数量的小型语言模型(Small Language Model；SLM)与应用软件将成为影响生成式AI发展速度的重要关键。

　　为了满足生成式AI延伸至边缘端推论的需求，目前SLM参数量以140亿个以下为主。黄耀汉指出，指标业者的SLM如Meta的Llama 2、微软(Microsoft)的Phi-2、Google的Gemma将成为SLM市场的主流，各SLM解答问题的能力各有优劣，参数量多寡非判定关键因素。

　　黄耀汉表示，手机为生成式AI最快落地的消费性产品，其应用范畴包含图生成图、文生成文、图生成文、文生成图等类型。其中，图生成图为手机用户使用频率最高的类型，功能包含物件放大／缩小、缺漏填补等，其次为文生成文类型，功能包含文字对话机器人、文字摘要等功能。

　　然而，目前一般用户使用手机的生成式AI功能频率偏低，无法带给用户在使用手机上有显著差异。黄耀汉认为，生成式AI手机应用可朝使用程序方向发展，以改善使用者经验为目标，可使用户对于生成式AI的应用效益更有感。

　　另一方面，自从OpenAI于2023年11月推出ChatGPT以来，生成式AI技术掀起了热潮。生成式AI能够产生新的文字、图像、音乐等资料，消费者对其接受度逐渐提高，应用软件市场也呈现百花齐放的态势。

　　黄耀汉预估，2030年生成式AI市场规模将达到1.5兆美元，2024~2030年的年复合成长率(CAGR)达83%；其中，2030年生成式AI软件与服务类的生成式AI产品的市场规模，将占全球整体生成式AI比重达32%与55%，生成式AI软件与服务将成为未来带动生成式AI市场规模成长的重要关键。

　　展望后市，黄耀汉表示，以全球生成式AI市场而言，台湾业者借ICT产业链优势下，最早获取生成式AI市场的商机，未来软件与服务将成为重要的关键，台湾业者可提早布局投入夺取市场先机。经济日报

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