矽智財產業報告.pdf
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【Intern Case Study_矽智財】 矽智財 (IP) 是 IC 設計所使用的智慧財產權，是一組事前設計好並驗證完畢、可重複使用的功能組塊，屬於半導體產業的上游，隨著 IC 產業垂直分工化的趨勢而崛起，具有高進入門檻、無庫存、高毛利等特色。 矽智財產業的商業模式為將設計好的 IP 模組授權給買家使用，初次會收取授權金 (License)，往後開始量產則轉為收取權利金 (Royalty)。隨著先進製程不斷演進，全球矽智財市場也高速成長，終端市場以消費性電子為大宗，車用與 AI 應用則為主要成長動能。 矽智財在產業鏈、需求面、供給面、相關個股，還有什麼是我們需要注意的呢？一起來看看 Collaborator 的 Intern 們：梁維珉、黃微茹、蔡博獻、謝恩慈、曾筠婷詳盡分析的矽智財產業報告吧！ #Collaborator #Intern_CaseStudy #FX編
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- 1. 矽智財 1 2023/04/08 台大國企二 梁維珉、台大財金三 黃微茹、台大商研碩一 蔡博獻、台大創新三 謝恩慈、政大國貿碩一 曾筠婷
- 2. Agenda • 結論 • 產業介紹 • 供給面分析 • 需求面分析 • 個股 • 結論 2
- 3. 資料來源 : 綜合以下原因，我們推薦矽智財產業： 1. 隨著先進製程普及，全球矽智財從 2021 至2025 年可望以 CAGR 15% 快速成長 2. 矽智財產業特色：進入門檻高、零庫存、毛利率高 3. 目前台灣 IP 廠市佔雖然不高，但受惠於與台灣晶圓代工廠的密切合作與地緣優勢，具發展潛力 4. 矽智財產業未來發展： a. 車用及AI 市場規模大、成長率高：車用晶片受惠於自駕/電動車趨勢，帶動先進駕駛輔助系統和車用高速運算 需求；AI 晶片市場成長動能來自 GPU、邊緣運算等運用需求提升 b. Stop-For-Top 商模發展趨勢幫助晶片製造商克服摩爾定律，提升晶片製造效率 c. 中美晶片戰的升溫，高階晶片的禁令影響了海外矽智財大廠訂單減損，台廠矽智財公司可望受惠於轉單利多 結論 3 自行整理
- 4. 產業介紹 1 4
- 5. 資料來源 : • 矽智財：全稱智慧財產權核（Semiconductor intellectual property core，簡稱 IP），指的是 IC 設計所使用的智慧財 產權，是一組事前設計好並驗證完畢、可重複使用的功能組塊。 • 採用矽智財的優點： a. 加速開發週期：將晶片功能模組化，在需要的時候取出原設計重複使用，讓設計過程更有效率、更快完成晶片 的設計。 b. 提高產品良率：使用重複驗證過的IP可以提高系統單晶片設計的首次成功率。 c. 降低設計成本：將部分設計外包交給專業的IP公司，使IC 廠能夠專注於研發各家核心優勢，無需投入大量資金 進完整研發。 矽智財IP是IC設計發展的重要一環 5 CTIMES、富果、自行整理 圖1-1：IC設計公司使用IP簡化晶片開發流程示意圖 IC 內部電路設計 A 公司IP B 公司IP IC 設計公司自家IP
- 6. 資料來源 : 6 自行整理 從應用端將IP主要分類為以下： • 處理器IP：處理器核心或處理器子系統，用於執行計算和指令處理（如：RISC-V）。 • 記憶體IP：用於儲存和讀取數據的記憶體核心，其中內嵌式記憶體IP為最主要的產品。 • 介面IP：用於連接不同設備和組件的介面核心，其中具高速資料傳輸、低延遲、低功耗、高可靠性等特點的高速介面 IP將在雲端趨勢下成主流。 • 安全IP：用於保護晶片免受攻擊和盜竊的核心（如：PUF IP）。 • 數字信號處理IP：用於處理來自傳感器、通訊和影像等復雜的信號處理和數據分析，常應用於通訊、音頻、視訊、自 動駕駛等領域。 • 類比IP：用於設計類比集成電路，A/D及D/A轉換器為大宗，由於通常需考慮準確性、穩定性和抗干擾性等因素，因 此設計難度高、對製程的依存度高。 • 微控制器IP：應用最廣，除了常見的明星微處理器之外，還有許多數位訊號處理器、驅動IC、控制IC、產業標準相關 的IP、微控制器等。 矽智財根據應用端需求有不同的產品分類
- 7. 資料來源 : 7 政大智財所 矽智財隨著IC產業垂直分工化而崛起 System IC Design IDM Fab Assembly Test System System System System IC Design IDM Fab Assembly Test IC Design IP Vender IC Design IDM Fab Assembly Test IDM Fab Foundry Assembly Test IDM Fab Foundry Assembly Test IC Design 1980s~1990s ~1980s 1990s~ System IC-ASSP IC-ASIC SOP-IP 圖1-2：半導體產業演化示意圖 • 由於系統單晶片技術複雜度日益成長，加重設計者的負擔，因而創造了經驗證之第三方矽智財核心的需求，以簡化多 功能晶片的設計。 系統廠 IDM廠 Fabless 主要： 晶圓代工廠 IP廠
- 8. 資料來源 : • IP 產業的特色為進入門檻高、零庫存、毛利率通常較高。 • EDA 位於整個半導體產業的上游。 IP設計位於半導體產業的上游 9 富果、東方財富網 IP設計 ARM M31 力旺 IC設計服務 創意 智原 世芯 IC設計 高通 Nvidia 聯發科 AMD Broadcom 晶圓代工 封裝測試 台積電 聯電 世界先進 中芯國際 日月光 艾克爾 矽品 力成 京元電 圖1-3：半導體產業鏈 EDA Synopsys Cadence Siemens EDA
- 9. 資料來源 : • EDA（電子設計自動化）工具供應業者提供 IC 設計所需要的系統及軟體工具，並根據IC設計公司的產品及生產製程規 劃及整合出一套完整的設計流程。 • TrendForce估計 2020～2024 年其市場規模將自 81 億美元成長至 136 億美元，CAGR 達 13.8% • 分類： • 電腦輔助工具（CAE）：主要運用於IC設計的前段流程，包括設計輸入、模擬器、分析工具、合成器、仿真器 等等 • 實體設計及驗證工具（CAD）：主要運用於IC設計的後段流程，包括佈局、繞線、實體設計、驗證 • 電路板佈局工具（PCB Layout）：主要運用於設計電路板上佈局和繞線，應用電路圖輸入的工業標準，讓設計 工程師完成電路圖輸入和模擬，以及電路板佈局和繞線 EDA 為設計 IC 時所需的軟體 10 政大智財所、東方財富網、TrendForce 單位：億美元 圖1-4：2020~2024 全球 EDA 軟體市場規模 圖1-5：2021 全球 EDA 軟體市場佔有率
- 10. 資料來源 : • 依設計的不同層次區分 • Soft IP（軟核）：為原始程式碼，具備良好的可移植性 • Firm IP（固核）：是合成後、繞線前的設計產物 • Hard IP（硬核）：經過設計規則檢查、佈局繞線與光罩製作後，實際在矽晶圓上經過驗證的功能區塊 • 依差異化程度區分 • Foundation IP（基礎型）：與製程相關性高且價格低廉，主要提供者為 ASIC、EDA 業者 • Standard IP（標準型）：架構公開、進入障礙低，因此競爭激烈，雖應用範圍廣泛，但價格滑落迅速 • Star IP（明星型）：開發前置時間長、附加價值高，不易被取代，進入障礙高 IP的分類以及設計流程 11 政大智財所 系 統 設 計 規 格 制 定 邏 輯 設 計 RTL執行與發展 功能模擬 邏輯合成 功能驗證 實 體 設 計 平面配置 APR佈局與繞線 LVS驗證 圖1-6：IC 設計流程
- 11. 資料來源 : • 業務 • IP：將設計好的 IP 模組授權給買家使用，第一次會收取授權金（License），往後開始量產就轉為收取權利金 （Royalty） • IC設計服務：以替客戶代為設計IC為主，而不會生產自己品牌的IC • 營收來源 • IP：主要來自授權金和權利金 • IC設計服務：營收主要來自 NRE、Turn-Key，和部份 IP 授權收入，營收主要由 Turn-Key貢獻 IP和IC設計服務的差異在於它們的主要業務 12 富果、自行整理 授權模式（License） 將其設計好 IP 模組授權給晶圓代工廠，第一次會收取授權金（毛利率約 80%-100%），往後開始量產就轉為收取權利金（毛利率 100%） 委託設計（NRE） 透過替客戶進行 IC 委外設計，偏向客製化服務，毛利率約30%-50% 一站式服務 （Turn-Key） 若客戶無法自行量產，則可透過 IP 廠向晶圓代工廠取得技術服務，營收 貢獻金額較高，但毛利率僅約 15%-25% 圖1-7：營收模式
- 12. 供給面分析 2 13
- 13. 資料來源 : • 隨著先進製程的普及，單一晶片可搭載 IP 數大幅增加至上百個，預估未來每一顆千萬晶體的系統單晶片(SoC)超過 90% 都將由矽智財組成 • 2016-2021 CAGR 為 9.8%；根據 Ipnest預測，2021-2026 CAGR 為 15%，將加速成長 • 全球前10大矽智財廠商合計佔據 80% 的市場，其中最大的公司為 ARM，約佔據 40%；再者為Synopsys，約佔 20%； 第三為 Cadence，佔據約 6% • 因毛利率高，加上高技術門檻，平均本益比達 40-50 倍，多採用產品創新和併購保持競爭優勢 全球矽智財市場自2021年快速成長 14 IPnest、華南投顧 圖2-2：2021全球矽智財廠商市占率 圖2-1：矽智財市場規模 單位：十億美元
- 14. 資料來源 : 矽智財前五大廠商背景介紹 15 自行整理 市占率 公司名稱 國別 成立時間 IP 產品項目 終端應用 1 ARM 英國 1985 中央處理器(Central Processing Unit, CPU) 智慧手機 2 Synopsys 美國 1986 介面 IP 數據中心、 物聯網 3 Cadence 美國 1988 介面 IP 數據中心、 物聯網 4 IMG 英國 1985 圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU) 車用、AI、 AR/VR 5 SST 美國 1989 微控制器(Microcontroller Upturn, MCU) 車用、工業用 表2-1：全球矽智財前五大廠商基本介紹
- 15. 資料來源 : • IP 銷售額在 2021 年達到 $54.5億，年增 19.4%，其中 Synopsys 增長 21.7%、Imagination Technologies 增長 43.4%、SST 增長 40%，皆高於整體市場 • Synopsys 和 Alphawave 的成長證實有線介面 (Wired Interface) IP 廣泛應用於數據中心、物聯網 • ARM 和 IMG 的表現證明了智慧手機產業的回歸以及車用晶片的成長 • 2016-2021年 ARM 市占率下滑，成長低於整體市場；Synopsys 和 Cadence 快速增長 受終端需求影響，部分矽智財廠商2021年營收優於市場 16 IPnest Share 2016 Share 2021 Revenue 2016 Revenue 2021 CAGR ARM 48.1% 40.4% 1647 2202 6% SNPS 13.1% 19.7% 447 1077 19.2% CDNS 3.4% 5.8% 118 315 21.7% Market 100% 100% 3423 5452 9.8% 圖2-3：全球矽智財廠商2020-2021營收變化 表2-2：2016-2021矽智財三大巨頭市佔率與營收變化 單位：百萬美元
- 16. 資料來源 : • 因產品類型涵蓋各種應用，Synopsys 以 31.2% 的市占率在 IP 授權金收入方面名列第一；Cadence以7.2%的市占率 排名第三 • Alphawave名列第四，高性能 SerDes(序列器/解除序列器) IP 對於現代以數據為中心的應用至關重要 • Synopsys 採取 One-Stop-Shop 策略，支援各種產品；Alphawave 採取 Stop-For-Top，專注於高階產品，未來以 Stop-For-Top 為趨勢，幫助晶片製造商克服摩爾定律，加速晶片開發 介面 IP 廠商逐步朝向 Stop-For-Top 商業模式 17 IPnest One-Stop-Shop Stop-For-Top 盛行時間 2010年代 2020年代後 客戶需求 方便、統一 高性能、穩健性 產品 綜合 PCIe、CXL、 DDR 內存控制器、 以太網、 SerDes 採取公司 Synopsys、Cadence Alphawave 表2-3：介面 IP 經營模式比較 圖2-4：IP 廠商2021年授權金市占率 31.20% 25.50%
- 17. 資料來源 : • ARM 以 60.8% 的市場份額佔據領導地位，因其幾乎主宰整個中央處理器(CPU)領域 • 疫情趨緩後，車市回溫，整車銷售量自2021年的 7,700 萬輛回升至 2021年的 8,400 萬輛，因此 SST 受益於微控制器 (MCU) 的好轉 • IMG 定位為現代圖形處理器 (GPU) 供應商，除了在智慧手機領域，也跨及汽車娛樂、智慧電視和平板電腦 專業 IP 供應商：權利金營收端看產品是否開始量產 18 Ipnest、TrendForce 圖2-5：IP 廠商2021年權利金市占率 圖2-6：2020 年各類 IP 應用比重 60.8%
- 18. 資料來源 : • 列管項目：高性能有關晶片和零組件，影響Nvidia、AMD上游晶片設計廠，矽智財廠商訂單因而減少 • 中國將透過開放性架構：精簡指令集電腦第五代 (Reduced Instruction Set Computer, RISC-V)發展自研晶片 • 目前市面上主流的高階晶片幾乎都是採用 x86 及 Arm 架構來做設計，但這些架構都被美國及其盟友所把持， RISC-V 便成了中國在自研中央處理器(Central Processing Unit，CPU) 及圖形處理器(Graphics Processing Unit， GPU) 上的突破口 • 後續有望帶動晶心科（6533）RISC-V的授權金成長，架構應用於先進駕駛輔助系統（ADAS）、AI、AR/VR、資 料中心加速器及5G基礎設施 中美晶片戰：高階晶片矽智財廠受阻，台廠可獲轉單 19 財經M平方 、數位時代 興起 擁有者 優點 x86 PC時代 Intel 1. 軟、硬體生態系成熟 2. 解決方案多元 Arm 互聯網時代 Arm 1. 軟、硬體生態系成熟 2. 解決方案多元 RISC-V 物聯網時代 RISC-V International 1. 無昂貴授權金 2. 客製化程度高 表2-4：處理器三大架構比較
- 19. 資料來源 : 各國矽智財發展狀況受政策與法案影響 20 Mordor Intelligence、立法院 政策與法案 時間 國家 項目 《半導體晶片保護法》 1984年 美國 對IC攸關的矽智財給予獨立於專利及著作權以 外的保護 《積體電路電路布局保護法》 2002年 台灣 矽智財業者一旦研發完成，並依法進行登記， 就可以取得法律所賦予的排他權利 半導體產業投資總計 2.4 億加元 2022年 加拿大 促進對晶片的製造和研究 《歐洲晶片法案》 2022年 歐盟 提供110億歐元加強現有研究、開發與創新技術 《晶片與科學法案》 2022年 美國 將高性能有關的晶片和零組件列入商品管制清 單 表2-5：與矽智財相關之政策和法案
- 20. 需求面分析 3 21
- 21. 資料來源 : • 近兩年需求狀況： • 2021年整體IC市場的強勁需求使矽智財銷售額提高，首次突破5,000億美元，受惠於光電子、感測器及分離式 元件等 • 2022年受升息影響，全球經濟衰退，個人電腦及手機需求疲軟，晶片庫存攀升 • 預估 2023下半年狀況： • 消費者驅動的市場疲軟，通膨問題依舊造成消費者可支配收入下滑，支出優先考慮旅遊和娛樂等領域 • 企業驅動的市場具韌性，企業投資強化居家辦公基礎架構、業務擴張計畫和數位化策略，工業、電信基礎設施 和數據中心等市場受影響較小 全球矽智財需求有望受惠於企業端 22 IC Insights、Gartner 年分 2021 2022 2023 營收 595 618 596 成長率(%) 26.3 4.0 -3.6 表3-1：全球半導體營收預估 單位：十億美元
- 22. 資料來源 : • 在IP類別中（processor IP, memory IP, graphic IP etc） • 處理器 IP 佔市場最大份額，預期在 2023-2032 年間，以CAGR 7.2%成長。處理器 IP 用於手機、CPU、筆電； 未來物聯網裝置更廣泛的應用，也會帶動處理器 IP 成長 • 記憶體 IP 佔市場第二大份額，受惠於消費者對於儲存裝置需求增加，像是隨身碟、記憶裝置、高性能運算設備 和資料中心，預計在 2020-2025 年間，以 CAGR 9.6%成長 需求端成長動能：處理器 IP 佔市場最大份額 23 IPnest、Fortune Business Insights、自行整理 IP 類別和說明 處理器 IP 來自人工智慧和機器學習應用增加，如圖 像辨識、自然語言處理或預測分析 記憶體IP 高效能運算需要高頻寬、低延遲的特性，帶 動記憶體IP的成長 物聯網和邊緣運算需高效能的處理器IP，用 於感測器數據處理、自動化系統等 物聯網和邊緣運算需要記憶體IP，快速並有 效率的從對應的裝置存取數據 更客製化的處理器IP需求提升，以應用於 不同領域，如醫療或自動車系統 對資訊、數據安全的要求提升，帶動可提供 安全存取數據的記憶體IP需求 表3-2：處理器和記憶體IP成長動能
- 23. 資料來源 : • 終端市場可大致分為消費性電子產品、電信、汽車、工業、太空及國防、其他 • 消費性電子產品佔目前終端應用最大宗；不過在汽車類別，因為電動車趨勢與先進駕駛輔助系統需求，成長將會最快， 預期2021-2026 CAGR 13% • 太空及國防應用不如消費性電子產品多，但由於價格高、投資金額大，故市場也預期 2020-2025 年間 CAGR 4.9% 終端市場消費性電子最大宗、但車用成長最快 24 Fortune Business Insights、MarketsandMarkets 31.1% 圖3-1：2021 年晶片終端應用 (%) 終端市場 應用舉例 消費性電子 手機、平板、遊戲機、智能家電等 電信 用於電信、數據中心，如路由器、伺服器 車用 引擎控制、自動變速箱、自動駕駛系統等 工業 工廠自動化、機器人、工業控制系統 太空國防 航空電子設備、導航系統、衛星通訊系統等 表3-3：終端市場應用舉例
- 24. 資料來源 : • 消費性電子產品 2022 年市值 7244.8 億美元，預計從 2023 到 2030 年以CAGR 5.1%的速度成長 • 成長動能來自對高級SoC設計需求增加，包含物聯網、5G、AI、自駕車領域的應用 • 物聯網 2021年市值 3261 億美元，預期 2022-2030 年間 CAGR 20.47%，物聯網設備的擴大應用，和對邊緣運 算的需求增加，帶動高級SoC的需求，用於智慧家電、穿戴型裝置等 • 5G 會提升SoC對於無線通訊、速度、低延遲性的需求，預期 2021-2028 年間CAGR 69.1% 終端市場：消費性電子產品成長動能來自高級SoC需求 25 Precedence Research、Statista、Grand View Research 圖3-2：消費性電子產品市值預測 圖3-3：2022 年消費性電子產品營收 單位：十億美元
- 25. 資料來源 : • 2022 年全球車用半導體市場營收 614 億美元，相較 2021 年成長 14.5%，2021-2026 年間預期 CAGR 13%、高於總 體半導體市場的 5.6% • 成長動能來自先進駕駛輔助系統（ADAS）、車用HPC、EV/HEV等應用 • ADAS 功能包含駕駛盲點偵測、防撞系統、車道偏離警示 • 車用 HPC（高效能運算）能協助 ADAS 更快速偵測、蒐集數據並做出反應 • 受惠於低碳趨勢和政府補助，電動車（EV）市場 2022-2030 年間預期 CAGR 14.16% 終端市場：車用晶片成長動能來自ADAS、HPC 和 EV 26 Gartner、國際半導體產業協會、自行整理 車用 IC IC 於汽車的應用說明 類比 IC 在電源管理或音響系統中，類比 IC 進行像是過濾噪音或轉換信號的工作 記憶體 IC 儲存車用資訊娛樂系統 (infotainment system)、導航系統等的數據 感測器 IC 偵測不同參數，如溫度、壓力或位置，可用於汽車氣囊系統、引擎管理、胎壓偵測等 介面 IC 連結不同汽車元件，像是微控制器、感測器、驅動器等 表3-4：車用 IC 應用說明
- 26. 資料來源 : • 2022年市值 168.6 億美元，預計 2032 年達到 2274.8 億美元，在 2023 至 2032 年間以 CAGR 29.72 %成長 • AI 晶片大致可分為 CPU、GPU、FPGA 與 ASIC。其中 CPU 中央處理器佔目前市場最大份額，不過預期 GPU 圖形處 理器 2023-2032 年 CAGR 25% 成長將超過 CPU 2023-2032 年的 CAGR 6.5%。 終端應用趨勢：AI 晶片市場未來以 GPU 成長更為快速 27 Precedence Research、工商時報、自行整理 圖3-4：AI 晶片市場市值預測 AI 晶片 說明 CPU 中央處理器 專為同時處理多重任務而設計，通用程度較 高、商業化也較成熟 GPU 圖形處理器 用於優化和發展人工智能算法，主要應用於 雲端伺服器、資料中心 FPGA 現場可程式化邏 輯閘陣列 運行效率高於GPU、CPU，功耗相對較低， 可用於通訊、自動駕駛系統 ASIC 特殊應用積體電 路 專用性較強，俗稱客製化IC，運算水準高於 CPU、GPU、FPGA 表3-5：AI 晶片分類
- 27. 資料來源 : • 隨著對隱私、安全性需求的增加， AI 晶片市場已逐漸從雲端運算轉向邊緣運算 (edge computing)，邊緣主要是指消 費性終端設備，如行動裝置、頭戴式顯示器。邊緣運算優勢在於最大化運作效率，同時讓演算法的處理更接近使用者， 加快資料處理與傳送速度，減少延遲。邊緣運算在 2022年就貢獻 AI 晶片市場超過 75% 的營收。 終端應用趨勢：AI 晶片向邊緣運算發展，擴大應用範圍 28 Precedence Research、Intel、自行整理 圖3-5：邊緣預算市值預測 應用類別 邊緣運算應用說明 零售業 邊緣運算可利用感測器、攝影機提高零售 庫存準確度，或即時分析客戶行為 醫療保健 邊緣運算可在影像設備使用機器與深度學 習推論，加快診斷速度和效率 教育學習 結合邊緣運算與視覺技術，能為遠距教學 擴增實境體驗 表3-6：邊緣運算的應用舉例
- 28. 資料來源 : • 以 AI 軟體工具/技術設計晶片： • 由於晶片設計要不斷優化效能、功耗、面積 (PPA)，以產出盡可能小的晶片。若使用傳統工具優化 PPA，速度 緩慢、勞動強度大，也只能略微改進；但用 AI 工具輔助，可增加功耗、影響性能、降低放置錯誤，並用 AI 工 具進行模擬測試和改進 • AI 也用於提高晶圓故障檢測、管理外包半導體組裝和測試供應商網路 • 圖形神經網路（Graph Neural Networks，GNN）和強化學習（Reinforcement learning，RL）技術，提高AI 在晶片設計中的有效性 供給端成長動能：AI 提高晶片設計的效率及有效性 29 Precedence Research、自行整理 優勢 說明 優化設計 優化 IC設計過程，減少電力消耗、達到更好的設計，同時縮短設計時間 自動化部分流程 IC 設計中較繁瑣、花時間的工作，由人工智慧自動化執行 預測 IC 設計表現 在不同溫度、電壓的工作環境下，預測 IC設計的表現，讓設計師進一步優化特定應用 表3-7：人工智慧在 IC 設計的優勢
- 29. 個股介紹 4 30
- 30. 資料來源 : • 矽智財產業與晶圓代工合作密切，而台灣晶圓代工占全球市佔高達60%左右，因此在地緣優勢下，台灣業者做實體IP 發展潛力大 • 在高通膨背景下，半導體IP廠去是少數有「零庫存」的優勢產業，又受惠中美半導體大戰所衍生轉單效應，未 來營運前景普遍看好 • 目前全球前三大的矽智財供應商為ARＭ、Synopsys、Cadence；台廠方面則是創意、力旺、世芯-ky 台灣矽智財市值前三大業者：創意、力旺、世芯-ky 31 SemiWiki、Ipnest、財報狗 圖4-1：2021年全世界前三大矽智財公司營收佔比 表4-1：台灣三大矽智財公司簡介 公司名稱 產品 創意(3443) 提供系統單晶片(SoC)設計代工 服務，並開發矽智財 力旺(3529) 提供邏輯製程崁入是非揮發性記 憶體矽智財 世芯-ky(3661) 提供特定用途的積體電路及系統 單晶片設計及製造
- 31. 資料來源 : • 公司簡介:成立於1998年1月，2006年上市，為台積電(2330)轉投資，為其第一大股東，也是國內首家提供系統單晶片 （SoC）設計代工服務公司 • 產品組合:Turn-key（一站式服務）營收佔比66%、NRE（委託設計）營收佔比29%、Others營收佔比5% • 成長動能:短期內營運受到中國客戶（蘇州盛科）禁令，但中長期影響持續降低，且AI/Networking/SSD開案強勁，有 望帶動相關需求，雖然公司營運與ChatGPT無直接關聯，但未來仍可望受惠於AI應用及ASIC/APT需求 創意(3443-TT)-AI/N5/N7開案需求強勁 32 公司法人說明會、MoneyDJ 圖4-2：創意製程營收比例 圖4-3：創意淨利與淨利率
- 32. 資料來源 : • 公司簡介：成立於2000年，2011年上櫃，為全球首創邏輯製程可程式非揮發性記憶體矽智財廠，其邏輯製程嵌入式非 揮發性記憶體技術市佔全球第一 • 產品組合：NeoFuse（一次編寫記憶體）營收佔比60.9%、NeoBit（一次編寫記憶體）營收佔比29.7%、PUF-Based （物理不可複製功能）營收佔比5.1%、MTP（新開發多次性編程）營收佔比4.3% • 成長動能：易受二三線晶圓代工廠產能利用率下降而產生衰退，但可變電阻式記憶體(RRAM)矽智財已通過22奈米超低 功耗可靠度驗證，未來可望又應用在AIoT及行動通訊，且未來持續強化布局車用規格RRAM 力旺(3529-TT)-受晶圓代工影響，未來強化布局車用 33 Investing.com 圖4-4：力旺營收比例 圖4-5：權利金收入占各晶圓比例
- 33. 資料來源 : • 公司簡介:2003年成立，2014年上市，為IC設計系統公司提供設計服務。經營及設計團隊來自美國矽谷與日本 • 產品組合:ASIC及晶圓產品營收佔比98.31%、委託設計(NRE)營收佔比1.69% • 成長動能: 北美人工智能相關設計需求仍非常強勁，主要客戶的訂單能見度已達2024-2025，整體而言，台積電 CoWoSt及ABF基板產能供應會成為成長力道的關鍵因素；公司希望未來將中國客戶的整體營收控制在10%內，以 控制中國企業被納入實體清單所造成的營運風險 世芯-ky(3661-TT)-HPC設計及量產需求仍非常強勁 34 公司法人說明會簡報、MoneyDJ 表4-2：4Q22產品相關應用 圖4-6：世芯-ky全球客戶比例 主要應用 終端應用 HPC(85%) 高速運算、人工智慧 Niche(8%) 醫療設備與監視系統、虛擬貨幣 超級電腦、柏青哥等 Networking(3%) 通訊網路設備 Consumer(3%)) 數位相機、影像處理與平板電腦
- 34. 資料來源 : 綜合以下原因，我們推薦矽智財產業： 1. 隨著先進製程普及，全球矽智財從 2021 至2025 年可望以 CAGR 15% 快速成長 2. 矽智財產業特色：進入門檻高、零庫存、毛利率高 3. 目前台灣 IP 廠市佔雖然不高，但受惠於與台灣晶圓代工廠的密切合作與地緣優勢，具發展潛力 4. 矽智財產業未來發展： a. 車用及AI 市場規模大、成長率高：車用晶片受惠於自駕/電動車趨勢，帶動先進駕駛輔助系統和車用高速運算需 求；AI 晶片市場成長動能來自 GPU、邊緣運算等運用需求提升 b. Stop-For-Top 商模發展趨勢幫助晶片製造商克服摩爾定律，提升晶片製造效率 c. 中美晶片戰的升溫，高階晶片的禁令影響了海外矽智財大廠訂單減損，台廠矽智財公司可望受惠於轉單利多 結論 35 自行整理
- 35. 附錄 6 36
- 38. 資料來源 : 矽智財發展歷史 39 1970 年代： Microprocessor 與 Memory 誕生，原來由系統公司獨攬 系統與 IC 設計的垂直整合 時代，轉變為系統公司與 IC 公司的分業體制。 1980 年代末期： 設計公司只要具備設計經驗，並 不需擁有製造設備。而製造公司 則投入資本密集晶圓廠建造，大 幅降低了產品設計公司在進入積 體電路產業的風險。 1980 年代： ASIC 與 ASSP 的出現,它使 得 Gate Array 與 Standard Cell 的設計技術成熟，並使 Fabless IC 公司與 Foundry 公司成為新興公司。 2000 年： 半導體的製程進展到 0.18 微 米，而晶片上集積的電晶體數 已大大超過一千萬個。可重複 使用的 SIP 出現，半導體產業 進入完全專業分工的時代。 半 導 體 產 業 變 革 晶 圓 服 務 業 者 崛 起 1990 年代末期： 獨立的矽智財業者開始出現，由於 系統單晶片技術複雜度日益成長， 加重設計者的負擔，因而創造了經 驗證之第三方矽智財核心的需求， 以簡化多功能晶片的設計。
- 39. 資料來源 : IP各類別的主要廠商 40 自行整理 IP廠商 提供的設計 IP廠商 提供的設計 處理器 IP ARM ARM Cortex-A系列、Cortex-R、 Cortex-M 介面IP Synopsys USB、PCLe、乙太網路 記憶體 IP Synopsys DDR, LPDDR, HBM 和 NAND 快 閃記憶體 Cadence USB、PCLe、乙太網路 Cadence DDR, LPDDR 和 HBM ARM USB、PCLe、MIPI ARM 嵌入式快閃記憶體、SRAM IP 圖形IP NVIDIA NVIDIA GPU、遊戲控制器 類比IP 德州儀器 放大器、資料轉換器、電力管理 IC ARM 手機、汽車、智慧電視 表7-1：IP各類別對應的廠商列舉
- 40. 資料來源 : • 營收來自IP授權金，或是客戶晶片進行量產後收取的權利金 • 開發方向以明星型 IP為主，進入門檻高，為寡佔市場 • 與客戶之間互利，通常與客戶端保持密切關係 • 雖技術為競爭優勢，但技術能否被廣泛應用才是關鍵，領先者會拉大差距 • RISC架構下的處理器IP：手機、平板觸控功能需求增加，裝置的電力功能為重要考量，因此以 低耗能為稱的ARM逐漸席捲市場；相對的，以高效能為特色的MIPS即失去競爭優勢。 • GPU IP：Imagination Technologies 市佔率超過一半 • 併購頻率高，併購相同產品領域的廠商或是併購相關廠商以獲得互補性產品 專業IP供應商：技術門檻高，為寡佔市場 41 政大智財所
- 41. 資料來源 : • 同時經營晶片販售以及IP授權，營收仍以晶片銷售為主，而IP授權營收有逐年上升趨勢，此將有助於 減緩研發所帶來的成本壓力 • 開發方向以標準型 IP為主，從標準制定時就參與其中，因進入門檻低，與OEM廠商結盟為營運關鍵 • 行銷與關係網絡上的投入不可或缺，例如：Silicon Image得到好萊屋片商支持 • IP設計時只考慮原先環境，導致客戶端出現相容問題 • 技術主要針對通訊以及多媒體領域 以IC設計為核心廠商：與OEM廠商結盟為營運關鍵 42 政大智財所
- 42. 資料來源 : • 以元件庫或標準型IP為主 • 競爭優勢來自對設計流程的熟悉，以及能運用設計開發工具來驗證IP • 併購頻率高 • 併購核心業務相關的EDA小型新進廠商，加強特定市場的競爭力 • 併購標準型 IP廠商，透過多元化產品滿足客戶需求 • Synopsys 透過併購將觸角延伸到明星 IP領域，當產業走向SoC（系統單晶片）時更加有利 以EDA工具為核心廠商：透過併購增加競爭力 43 政大智財所
- 43. 資料來源 : • 可同時經營設計服務以及IP授權 • 兩者業務為取代關係，多數只經營設計服務 • 兩者業務調配得當，不僅獲利特性上可互補，且有望拓展客戶 • 開發方向以標準型 IP、基礎型IP為主，設計環境傾向一般化，較無相容問題 • 競爭優勢為過往累積的龐大設計資源 • 客戶以IC設計公司為主、OEM廠商為輔 以設計服務核心廠商：同時經營IP授權有望開拓客戶 44 政大智財所
- 44. 資料來源 : • SerDes(序列器/解除序列器)：是一個能夠將高位元通訊訊號在並列通訊 (Parallel Communication) 與序列通訊 (Serial Communication) 模式間轉換的裝置。所謂「序列器」(Serializer) 即為將輸入的並 列訊號轉換為序列訊號；「解序列器」(Deserializer) 則反之將序列訊號轉換回並列訊號。 • RISC-V：是一種基於 RISC 架構的開放式指令集架構（ISA），設計目的是為了成為一種通用的 ISA， 適用於各種用途，包括嵌入式設備、移動設備、伺服器和超級計算機等。 • ASIC：是一種專門為特定應用而設計和訂制的 IC，可以提供更高的性能、更低的功耗和更小的尺寸。 • SoC：系統單晶片，是一種將多個系統級元件集成到單個晶片中的技術。 • RTL：為硬體描述語言的一種層級，用以描述資料在暫存器之間如何傳輸、處理以及控制資料。 • 邏輯閘：是IC的基本組件，能對一或多個輸入訊號做運算，並產生一個輸出訊號的電子電路。 • GNN (Graph representation learning) 圖形神經網路：是一種基於深度學習、用於處理可以圖形表示 的數據人工神經網路，可用在各種圖資料上的監督學習、辦監督學習及強化學習，也被稱為深度學習 的新一代技術；RL (Reinforecement learning)強化學習，則強調如何基於環境而行動、取得最大化的 預期利益。 • PUF IP：基於物理不可仿製功能（Physically Unclonable Functions） 的一種安全IP，具有不可複製、 無法預測性。 專有名詞解釋 45 維基百科、自行整理