中芯華虹不建議高追

標籤：金利豐證券

文章日期：2025年10月8日

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在全球人工智能（AI）熱潮持續推動半導體產業，內地晶圓代工企業中芯國際（981）和華虹半導體（1347）成為投資者關注焦點。兩家公司年初至今顯著上升，特別是過去一個月升幅更為顯著，反映市場對中國本土AI生態的無限憧憬。

從技術層面而言，中芯國際和華虹半導體雖在成熟製程領域穩步前進，但與全球龍頭台積電（TSMC）相比，仍存在明顯差距。中芯國際目前主力聚焦7nm和14nm製程，其7nm產能正積極擴張，預計2025年底前可達月產量逾5萬片晶圓，14nm線則已實現良率逾90%，這得益於其自主開發的FinFET技術迭代，降低對歐美設備依賴度。然而，7nm工藝在電晶體密度和功耗控制上，僅達台積電同級的85%左右，特別在高性能AI晶片應用中，熱管理和時脈穩定性難以匹敵台積電的N7P或N5節點。華虹半導體則更專注於28nm及以上成熟製程，其最新晶圓廠遷移至28nm後，產能利用率已提升至95%，並引入嵌入式快閃記憶體（eFlash）技術，提升用於物聯網和電源管理晶片的整合度。但28nm在先進AI伺服器晶片中的角色有限，無法滿足生成式AI模型對高頻寬、低延遲需求，與台積電的2nm GAA（環繞閘極）架構相比，製程落差達兩代以上，導致毛利率僅維持在35%，遠低於台積電的50%以上。

儘管技術上難以追上台積電，但內地本土AI生態的構築，正為中芯和華虹提供間接支撐。近期DeepSeek於9月29日發佈實驗性模型DeepSeek V3.2-Exp，引入DeepSeek稀疏注意力（DSA）機制，大幅提升長文本處理效率，訓練與推理成本降低50%-75%，這不僅降低AI應用門檻，促使國內ASIC和GPU廠商如寒武紀、華為及海光信息，非受市場關注。

中芯和華虹雖非先進GPU核心供應商，但其成熟製程產品如電源管理集成電路（PMIC）、射頻（RF）模組、影像感測器（CIS）和微控制器（MCU），將受益於AI數據中心的邊緣擴張。

值得一提是，阿里巴巴（9988）和百度（9888）等科技巨頭的大規模算力投資，正加速這一生態圈的成型。阿里巴巴2025年AI基礎設施資本支出預計逾100億美元，聚焦自家倚天710晶片和昇騰生態，百度則推出ERNIE X1.1推理模型，搭配昆侖AI晶片，總投資規模達150億美元。大型內地科技企業不僅自建數據中心，還開放平台吸引第三方開發者，形成閉環生態，涵蓋從雲端到邊緣算力分佈，對中芯和華虹而言是雙刃劍：一方面，阿里和百度的本土化需求將帶動PMIC和RF晶片訂單，華虹的28nm eFlash已獲阿里雲初步驗證；另一方面，這些投資也強化了對先進製程的依賴，中芯的7nm雖可滿足部分邊緣AI，但若無法升級至5nm以下，將被邊緣化。整體而言，這一生態雖利好成熟製程，但無法彌補技術鴻溝，兩家公司需加速設備國產化，以維持競爭邊緣。

然而，保守投資者不能忽略AI泡沫的隱憂。市場估值已過熱，預測顯示，到2030年AI企業需年收入達2兆美元方能支撐當前計算需求，否則資金斷鏈風險高企。OpenAI執行長奧特曼近日警示，AI晶片壽命僅3-5年，巨額資本支出難以快速轉化為盈利，類似千禧年科網泡沫跡象逐漸出現。

國際競爭亦不容小覷，南韓三星電子近期將2nm製程晶圓報價降至每片2萬美元，比台積電的3萬美元便宜33%，並積極接觸英偉達和高通進行效能評估與量產準備。這不僅壓縮全球先進製程定價空間，也迫使中芯和華虹在成熟領域面臨溢價壓力。三星此舉旨在多樣化客戶結構，提升良率追趕台積電，預計2026年2nm市佔將達15%，間接影響內地供應鏈。

黃德几

正向教育證券投資分析課程首席資深導師

證券商協會會董

香港股票分析師協會理事

金利豐證券研究部執行董事黃德几

證監會持牌人士

並無持有上述股份

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