半导体设备半导体大涨背后的深度观察雷火竞技

　　在正式开始本期节目之前，先问大家一个问题，今年最火的赛道是什么？大多数听友的第一反应肯定是科技，ChatGPT 的爆火让 AIGC 成为全球最火热的赛道，而为它提供底层算力支撑的 CPU 概念也开始起飞，并且带动了整个半导体板块的崛起。

　　今天我们特别邀请到了华创资本的创始合伙人熊伟铭，跟我们聊聊他对半导体赛道的行业观察和看法，请跟听众们自我介绍下。

　　熊伟铭：我入行大概是 2004 年、05 年，那时中国科技刚刚开始冒头，之前我在美国的投资银行工作，当时带着携程、百度、盛大.....第二波的中概股公司在美国上市。

　　半导体是个传统行业，从 1958 年到今天已经半个多世纪了，不是新主题。05 年的时候我们投资的芯原股份应该是国内的半导体第一股。

　　2004 年、05 年中国忽然从一个“折扣国家”突然变成“溢价国家”，全球的投资人都开始关注中国作为科技市场的潜力，想要加入这个市场。我们自己是从 2016 年、2017 年开始投资大科创，把注意力转向更偏科技的赛道，因为那个时候我们感觉国内的市场互联网已经基本到顶了。

　　我们明显看到的趋势是，大概从 2013、14 年开始，AI 赛道的计算机视觉子赛道取得了重大的进展。李飞飞教授发起和推动了 ImageNet ，该数据集使计算机视觉在2010年代取得了快速发展。（编者注：李飞飞是华裔女科学家，世界知名的人工智能（AI）专家，美国斯坦福大学终身教授，斯坦福大学人工智能实验室主任，曾任谷歌副总裁和谷歌云首席科学家。李飞飞是美国三院院士，2020年当选美国国家工程院院士、美国国家医学院院士，2021年当选美国艺术与科学院院士。她还是华人学者中最接近图灵奖的学者之一，被称之为“人工智能女神”[AI女神]）。ImageNet 项目，是大数据和人工智能重要的里程碑事件。大家用这个参数来跑一遍自己的模型，准确率已经超过了95%，意味着电脑识别人脸比人识别人脸要准确，即我们的计算视觉的能力能够非常清晰地辨认一个人的 ID。

　　所以当时我们开始投资无人驾驶，开始投资基于视觉的通用智能，开始投资 GPU。（编者注：在上一波的 AI 热潮中，华创资本投资了 AI 芯片公司深鉴科技、壁仞科技，自动驾驶公司文远知行、智加科技。）从那时起，我们就基本上 All in 大科创，那个时候科创板还没有出来，我们算是比较早入局的早期投资人。

　　熊伟铭：我们不是追着赛道做投资的投资人，我们的工作更像实业。一旦可以开始用非常漂亮的 PPT 来解释行业的时候，意味着行业的早期投资机会早就没有了。所以，我们都是在充满争议的时候进入到一个行业。芯片本身是一个非常成熟的行业，为什么现在有了第二春？完全因为人工智能。

　　2018、19 年，我们行业里面最著名的一个半导体投资基金，一天能有三个IPO，这三个 IPO 加在一起融资额可能不到 2 亿美金，市值加在一起大概是3亿美金左右。半导体只是一种产品形态，跟豆浆油条没什么区别，只不过它有非常成熟的体系。

　　台积电为什么受到全球，无论是政府还是科技大公司的关注？因为台积电是全球制程工艺最先进的半导体公司。如果没有 AI，半导体仍然会继续传统下去，只不过在工艺上会有所提升，在结构上会有所变化。

　　技术为什么提升？因为应用在改变。过去 10 年的 AI 大热潮，不管是计算机视觉，还是最近的大模型、NLP 自然语义识别，这些技术的进展，都来自于应用的需求推动了对算力大规模提升的需求。终端产品的改型、换型和新功能，倒推了半导体行业的周期。

　　所以回到您最初的问题，其实半导体只是一种产品形态，当时我们看半导体完全是因为 AI，关注的点更关键的还是拿半导体做什么。到今天这个时点上，所有人都认识到了 AI 会驱动下一步半导体的持续发展和迭代，我觉得这是一个大机会。

　　我们不纠结半导体的产品形态。英伟达为什么独占鳌头？因为它的 CUDA （Compute Unified Device Architecture，CUDA 是英伟达推出的运算平台。）的生态链是纯软件的，虽然最后货币化会集中在半导体产品上，但是核心价值很可能是其他形式上的产品组合。

　　孙冰洁：前段跟我的一个朋友交流，他说回顾今年上半年的投资，最后悔的就是没有买英伟达的股票。

　　熊伟铭：不只是今年，过去10年英伟达跟特斯拉一直在涨。当然中间有起伏，有很多的噪音，今年涨得确实比较猛，但我觉得仍然还有机会。原因是现在的大模型只能拿大机器来算，服务器集群，大的 GPU 的 Server。跑模型一定要在终端跑，未来在手机上跑，GPU 是不是能做到小型化？高算力是不是能够联网使用，或者以什么样的形态出现，更适合于分散性应用的 GPU？像英伟达、AMD 这些已经跑在前面的公司，还有很多的优势半导体。现在仍然是 GPU 的早期机会，我仍然持续看好长期的机会。短期市值能够跑到多少，还会受到很多因素的影响，比如资本市场、宏观经济、行业起飞等。

　　作为早期投资人，我们更偏重于早期股权投资，而不是二级市场投资。纯从投资讲，投资大拿克服了自己的心魔，持有股票十年，就能够赚有上千倍的回报。很多大趋势就摆在面前，考验的 30% 是眼力，比如什么时候投资特斯拉比较好？我们作为早期投资基金，局限性是非常强的，我们必须投资私有企业，持有期超不过 10 年。

　　作为个体，我觉得大家只要稍微耐心一点，都能看到这些机会，考验的 70% 是自己的心魔，这是所有投资人最大的考验，是不是能拿得住，真正拿得住才可能产生上千倍的回报。如果大家能够在 2008 年开始买英伟达，一直拿住，到今天收益会非常可观。我们每个人可以掌握的，就是这种信念，对这个行业有信念，对这家公司有信念，对这个创始人有信念，愿意长期持有这家公司，很可能产生高额的回报。

　　孙冰洁：您作为早期投资者，投资逻辑跟一般的普通投资者、非专业的投资人还是有差异的。有一个思路是普通投资者可以借鉴的，在您看来英伟达是一家很有潜力而且值得投的好公司，哪怕原来没有投，但只要是认准了它，采用长期持有的逻辑，说不准就会带来一个比较高的收益率。

　　但也有一点比较特别，在 AI 或者科技行业的明星公司里，英伟达相对来说一直比较低调，因为它几十年来核心产品都聚焦在 GPU 显卡芯片上，所以这一轮冒出来其实也让好多人甚至专业投资人可能也很难踩准这个点。可能没赚到的钱就是不该赚，这次的机会不属于你，可能下次的机会属于你。

　　我有一个疑惑，半导体行业是因为到了现在节点上，迎来这一轮火热；还是因为佼佼者英伟达的爆火带动了整个半导体行业的起飞？

　　熊伟铭：完全是因为英伟达的这波增长，带动了整个半导体板块的复苏。英伟达、AMD的股价上涨，也是因为大模型。如果没有大模型的成功，没有去年 11 月份、10 月份左右 Midjourney 这些 AIGC 公司，再到今年的 OpenAI ，也很难有这波增长。我们早期投资人，天天盯着斯坦福判断 NLP 的准确指数，这个指数常年到不了 90 分，我都已经放弃看了，然后忽然达到了。科技行业很多东西都是日积月累，不太可能一蹴而就。

　　应用端，更多还是靠商业逻辑和便捷的技术新平台，拼的还是商业策略。但是像英伟达这样的公司，90 年代随处被人欺负的公司，它需要坐冷板凳的，有可能这一辈子就冷板凳坐过去了，没有赶上第二春。

　　所以，投资一定要看是不是在一个正确的行业里面。比如 AI 是个老行业，1955 年就开始定义AI，到现在已经 70 年的时间了，这个行业才终于起步。五十年代为什么会出现阿童木这样的漫画书？因为那个时候开始讨论人工智能，开始讨论机器人。现在机器人是不是会出现一些突破？这些经历了五、六十年的发展才走到今天的行业，不是新行业，是需要积淀的行业。但随着各种各样其他技术发展的因缘际会，算力开始起来了，才有今天英伟达这些公司跑到万亿级别市值的机会。

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　　存储也是半导体，但是存储为什么不涨？因为存储是传统产业，存储就是在拼线宽、拼成本。面条跟光纤的成本哪个贵？1000 公里面条的成本要比 1000 公里光纤的成本要高，很奇怪。

　　熊伟铭：人们肯定会认为高科技更贵，光纤肯定比面条更贵，但不是的。现在中国通过科创板来支持半导体企业发展。但存储领域，今年就没有行情，而算力、 GPU 是只涨不跌。所以同样是半导体赛道，还要细分一下，大家想投资的半导体公司到底处在哪个细分领域。

　　这两天有一个 GPT-4 训练的内部分析文件，说跑一次大概需要 6000 多万美金，训练大模型太贵了。就像上世纪 90 年代末，人们想要做一个互联网公司，先得自己搭一个 IDC 一样，需要买 Server，需要自己买带宽，需要从网易花 50 万人民币买邮件服务器的代码......这些东西加在一起，可能已经投入2亿美金了，才能搭出一个新浪网来。

　　现在大模型的这个时间点就跟那个时候做一个差不多。成本什么时候开始便宜？2005 年之后，亚马逊开始分享基础设施。从那个时候开始，美国软件企业的估值开始迅速上涨，所以大模型的机会带来大算力的需求，大模型会继续朝着小体积、低成本这个方向发展。算力现在刚刚处在起跑阶段，未来还会有很大算力的发生。只不过二级市场的时间点，我确实还难以想象。

　　孙冰洁：您反复提到了一个词，就是周期。A 股半导体目前大概处于一个什么样的周期？

　　熊伟铭：A 股半导体是非常新的市场，还没有形成美股那样的节奏，看美股基本上 3 年左右半导体会经历一个周期，原因在于它的下游，汽车和 PC 手机服务器的用量、设计大概是这个周期。随着下游客户的变化，它们也会变化，是非常非常有规律的。国内说半导体周期，其实大部分是指存储芯片的半导体周期，因为用得最多。

　　孙冰洁：我们外行人听半导体就觉得是一个整体。但内部还要细分，主要分为两个板块，一个是存储半导体，一个是算力半导体。

　　熊伟铭：其实还有通讯的部分。但是通讯和存储相关联，比如笔记本或者手机上面用。凡是涉及到这部分的行业，就是传统行业、成熟行业。先说存储半导体行业，其实在中国也是个新行业，19 年之后才有资本化，纯说 A 股，到现在也就四年，很多投资人还不熟悉。

　　18 年开始，美国 BIS （美国商务部工业和安全局）对我们各种各样的芯片做限制，国内下游产业发展的节奏感也不是特别确定。在全球一体化的情况下，分工是比较明确的。现在去全球化的大趋势，所有人都在做供应链备份，有的行业会需要更多的量，有的行业可能就没有量了，在大环境的影响下，中国 A 股半导体的市场周期不是很准，这是我的感受。

　　熊伟铭：国外半导体存储跟通讯芯片的周期是非常清晰的。无论分析师、企业还是采购方，大家都非常清楚。但是现在有很多外部因素加进来，都是原来全球化市场经济不存在的因素，影响了很多贸易的量。

　　熊伟铭：A股且不说，因为咱们才 4 年的时间。美国花了多长时间才建立了这么完整的半导体的体系？他们大概干了 40 年左右的时间。我们先干了 AI 芯片，现在开始反过头补存储芯片、通讯芯片、电源管理芯片、IGBT，各种各样子品类的芯片，汽车的芯片，当然我们速度会更快一些。

　　半导体是复杂的行业，尤其是现在最先进的半导体工艺，是特别先进的、极为复杂的一套系统。从火的角度来讲，美国人搞了 40 年，我觉得我们至少再火 20 年。现在短暂的市场调整，比如过去两年小下坡，但从长期的大趋势上讲，我们至少还有 20 年的大机会。

　　孙冰洁：拉长了看是 20 多年的机会，但可能在过程中会发生浮动或者起伏，也是情理之中。

　　熊伟铭：今年这一波大概还能持续多久？就涉及到一些宏观因素，比如美元加息，大家预期今年会停，因为明年美国总统选举。理论上我们的经济政策或者全球美元主导的生态应该会放松，所以我觉得整体市场还是会再往上涨的。国内流动性放松是不是也会出来？我还是比较看好今年整个科技行业的行情。

　　孙冰洁：从消费电子到大芯片，半导体赛道的细分领域一直在发生热点的轮转，除了 AI 应用，也有很多投资人说未来半导体最大的细分赛道可能是汽车芯片。

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　　熊伟铭：这个说法背后的原因是汽车还在涨。当然英伟达跟汽车、手机都没什么关系。我甚至觉得手机可能是第二波，能不能做一个嵌入式的 GPU，或者用什么方式实现高带宽？最早手机上是搁不了 Wifi 芯片 的，因为功耗太大了，芯片也很大，但现在每个手机都有一个 Wifi 芯片，所以我觉得到最后算力芯片也一样，从成本来看，一台电脑1万块钱，手机好的也是1万块钱。

　　为什么电脑能算大模型，手机不能算大模型？所以，移动终端也是一个大机会。对于算力芯片，我觉得还有更多的需求也会出来。

　　从传统的行业看，汽车的增量可能更快一些，但汽车的增量就这么多，全球电动汽车市场规模大概是 8000 万辆，再涨三年差不多，汽车芯片可能会到一个周期的顶部，短期内汽车芯片确实是需求在激增。

　　孙冰洁：这几年，国家与国家之间关于芯片的竞争也是越来越激烈，各国对芯片的研发、算力要求也越来越重视。中国科技企业现在集中发力的一个要地，就是研发中国芯。在这样的一个大趋势下，外界有不少声音都觉得中国芯距离弯道超车已经不远。作为专业投资者，您怎么看？

　　熊伟铭：坦白来讲，我觉得还是有点远。比如大家都想追英伟达，但追英伟达其实不光拼那张卡的性能，CUDA 这样的一个产品，它是一个生态，它已经做了太多的工作，把很多早期开发者需要克服的障碍已经做完了。纯硬件的指标只是一方面，生态起得来起不来，也是一个挺重要的问题。无论是做 CPU 还是做服务器，CPU 业界生态怎么能够形成？在商业上和工程上还需要花很大的力气。过去中国芯一直不太行，因为咱们什么都可以买得到，为什么要自己干？现在国产化的要求给出来之后，国产厂商可能才会有机会。

　　中间有一个可能是技术上的捷径——RISC-V 架构，它是一个计算芯片里面的开源协议，大厂、小厂、创业公司、学术研究机构，有很多人在里面，也不用付钱，有可能是一个小机会，中国只要把握得住，我们能够做得更好。（编者注：在X86和ARM架构存在不授权或不供应等风险的大背景下，RISC-V 架构由于具备开源开放的特性，被国产厂商看作是国产芯片弯道超车的机遇。2022年，采用RISC-V架构的处理器出货量约100亿颗，其中有一半以上是国内厂商生产的。国内知名企业如阿里平头哥、中科院计算所、赛昉科技、芯来科技等都有布局 RISC-V，开发出不同层面的软硬件解决方案。）

　　孙冰洁：早期投资特别考验投资人发现有潜力的公司的眼光。据您的观察，半导体领域目前的创业生态怎么样？它的价值高地主要集中在哪些领域？

　　熊伟铭：半导体是一个比较专业的创业领域，如果不是学电子工程的，很难做半导体。找到非常合适的人把产品做出来，产品要能赶得上时代。比如如果三年前定义要超过英伟达的 A100，那就落后了，需要预想到未来三年会有什么样的产品出来。所以从半导体创业的角度，大部分创业者都是大厂出来的，非常有经验。

　　今天如果想超车，能不能做一个特别新的东西？我觉得半导体不太存在这种机会，这和当年美国投资人面临到的情况是不太一样的。今天这个市场里面不用探索应用，需求就在那，只要做得比别人好，或者哪怕跟人做得一样，能保持供应，就能拿到订单，更多的就是这个团队是不是有足够强的执行力，创始人自己是不是一个商业型的领导。看看苏妈，看看黄教主，哪个不是超级销售员？所以，我非常非常强调创始人的商业敏感度和执行力，技术能力是可以补足的，但商业能力是一种天生的能力，是非常难得的，稀缺的。

　　孙冰洁：技术这一块，目前的半导体创业公司或者早期项目，他们会比较集中在哪些类型？具体是做什么？做手机芯片还是算力芯片？

　　熊伟铭：我们对大行业最有兴趣。比如你说做跟车相关的，你就需要展示出来，为什么你能够比这些大的汽车集团的半导体部门做的产品还要好？

　　孙冰洁：这个问题他们真的能回答上来吗？真的敢拍着胸脯说自己能超过实力雄厚的大公司吗？

　　熊伟铭：做大品类的产品，卖不卖得进去这件事非常非常重要。这是个 ToB 的生意，不仅考虑本身产品是不是最棒的，还要考虑到整个商业合作中间各种各样的风险。为什么我一直强调商业能力？因为不意味着你做出一个产品真的比华为好，客户就会用你的芯片，你得卖得进去，或者你的产品正好补缺了它的一个需求，就是一定要有一个差异点，这个差异点必须非常明确才可以。

　　比如现在 AI 起来了，服务器的量肯定要上去了，服务器里面各种各样新的芯片我们就都很有兴趣看。我们也经常建议创业者别扎堆，比如前一段咱们都做快充，到最后可能有那么几家出来的，如果你错过了第一波，干脆别干了。国内的生态大家比较害怕探索新应用，最愿意做的就是“降本增效”。

　　熊伟铭：因为中国市场经济的时间太短了，科技时间就更短了，有很多无效创新一直不出清，又浪费社会资源。国内的整个创业环境，探索新应用的很少。但现在随着 90 后创业者开始出来，他们和60 后、70 后不一样，国际化特别厉害，都是特别有想法、特别敢冲敢干的创始人。我觉得中国科技创新绝对有大机会。

　　孙冰洁：在您的观察里面，半导体行业创业，扎堆和内卷的情况还相对比较突出？

　　熊伟铭：卷得太厉害。中国人创业很重要的原因就是都想当老板，我觉得这是大家的不安全感。这是中国商业环境现在这个阶段的一些特征，也造成了我们现在面临到的红海。

　　孙冰洁：您觉得目前的这一波半导体热能够持续多久？您对半导体赛道的投资前景怎么看？当前在投资半导体这一块有没有误区？

　　熊伟铭：两个问题。第一，从前景上我非常看好半导体，因为还是需求太大，每年的应用都在中国发生，但是供应上我们只占了百分之几，非常低，有将近 90% 的市场大家还没有碰得到。这都是国内创业者的机会。

　　第二，从赛道的角度，还依然很宽。大家别找那些已经非常红海的细分领域，真的毫无意义，资本化会很困难。虽然我们的上市公司数量挺大，A 股市值也很厉害，但我们资本化的能力是弱的。在弱资本化能力的情况下，大家一定要做那些实实在在能够起来的业务，而不是一个 to VC 的业务。如果能强强联合，那就强强联手。

　　熊伟铭：投资人也一样，凑热闹特别厉害。一旦出现了负面的消息，大家就一拍而散，这也是 A 股或者科技早期资本化的一个特点，市场忽上忽下，这也是正常的，成长需要时间。

　　我记得我刚毕业的时候，研究的还有芝加哥交易所、多伦多创业板，现在都已经高度集中化了。但在中国，咱们不存在这么多的机会。作为二级市场的投资人，是不是也可以考虑有些股票真的要长期持有？比如科技 β 类的，一涨好几十年，中间会有点磕磕绊绊，都是暂时性的，应该有一部分资金搁在 long only 里面。如果有 ETF ，就买 ETF 好了；如果没有ETF，可能进入周期性的行业，每年有一些买卖获利的时机。

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　　随着中国国力的提升，中国资本化会持续有好的表现，所以我觉得大家也需要一些耐心。

　　孙冰洁：今年出现的 AIGC 浪潮，投资者出现了扎堆抢热点的情况。包括华创资本在内，好像对 AIGC 赛道的投资挺谨慎的，还没有在大模型领域有一个大的投资动作，出于什么样的考量？

　　熊伟铭：针对大模型，我们的判断是这样的：OpenAI 是怎么开始的？这是一个重资产业务半导体设备，而且起步很早，已经快做十年了，国内资本效率不是很高，我们作为一个早期的小基金，又要分散风险，所以我们的策略还是需要找那些资本效率高的机会。全世界人民都觉得大模型要起来，那 α 的机会其实已经没有了，作为早期 VC 的价值窗口已经过去了雷火竞技。

　　但是我们对大模型所带来的应用前景是充满极大热情的。用大模型建一些能够跑得很顺的应用，是创业者最好的机会，又轻又快，这些基础设施的公司，他们能赚到他们的钱，因为他们投资巨大，创业公司投入小，但发展可能很快。就像互联网最大的成功，可能是带来的应用。所以，应用更适合我们这样的早期投资人和创业者。

　　孙冰洁：华创资本没有在大模型方面做太多的投入，不是不看好大模型的前景，而是出于一个自身的定位和实际情况的考量。

　　孙冰洁：从区块链、VR、AR、XR、元宇宙，到现在大热的 AIGC、 半导体......每隔一段时间就会涌出一个投资热潮，但热潮过后，大家又会发现泡沫挤破了。对普通投资者而言，怎么既能够保持一定的前瞻性，又能在每一次热潮中卡住风口？这个问题也有点鱼与熊掌都要兼得的意思。您给大家什么样的建议？

　　熊伟铭：讲个故事，我一个朋友，2008 年的时候我们在硅谷一块喝咖啡，他掏出了他的 说，你看现在的手机都做成这个样子了，回中国创业太晚了，我肯定就不回去了。2008 年中国的移动互联网还没有开始呢。任何一个时间点，机会都在刚刚萌芽。业内的人觉得大模型已经如火如荼了，你要问问我妈妈，他们可能完全不知道都在发生什么。因为应用还没有发生，看互联网的历史也一样。大家经常高估技术短期的影响，而忽视长期的能力。每个行业都是这样，每个周期都是这样。作为投资人，可能要看哪些是真机会，哪些是假机会。

　　关键就是时间点。大模型这次是真的，那次为什么不是真的？很多时候就是“去伪存真”。大家稍微安静下来看一看，市场上炒的这些概念迟早都会发生。但是要判断现在是 1955 年的 AI 还是 2023 年的 AI。市场一波一波的新概念肯定是层出不穷，时间的判断，时机的判断，一定要结合基本面的简单分析。AR 是否能起来，现在有多少家公司？每年出货多少？稍微看看数字就知道是真是假。在中国历史上会发生什么？世界上会发生什么？再看在大环境里面雷火竞技，技术细节是不是能够得到充分地放大和发展？这些因素考虑在内，大家肯定都能抓到自己的十倍股、百倍股、千倍股。

　　孙冰洁：总结下来：要认清大的趋势，大的环境怎么样。可能对每一个人不是那么容易，因为可能需要很多知识储备，要有一定的眼界，一定的知识系统的更新。通俗一点，要有一定的时间去验证到底是泡沫还是真的机会。刚刚出现的新生事物，如果真的搞不懂，就暂时不要碰，让子弹飞一会儿。

　　熊伟铭：如果是线 年也有机会，不用着急，因为技术的变化是非常非常快的，不能因为市场情绪嗨或者不嗨来决定是否投资一些股票或者公司，还是要看基本面，看长期是不是有产业变革的机会。有的话，就值得投入。