资本、技术双轮驱动陆家嘴沙龙第22期圆桌对话探讨集成电路新生态

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　　金融沙龙”第22期在上海浦东圆满举办。在主题为《集成电路产业发展的机遇与挑战：技术整合、资本赋能与产业重塑》的行业对话环节，各嘉宾进一步探讨了集成电路行业的挑战和机遇。

　　行业对话由上海科创中心股权投资基金管理有限公司总裁杨斌主持，上海张江高科技园区开发股份有限公司副董事长、总经理何大军，上海集成电路产业投资基金管理有限公司总经理陈刚，上海概伦电子股份有限公司总裁杨廉峰，沐曦集成电路（上海）股份有限公司创始人、董事长兼总经理陈维良担任对话嘉宾。

　　打造硅光、汽车芯片等四方面“核爆点”

　　集成电路产业被誉为现代工业的“粮食”，是物联网、大数据、云计算等新一代信息产业的基石。

　　何大军表示，张江聚焦关键细分领域和前沿突破口，聚焦RISC-Ⅴ、EDA、硅光以及和汽车应用四个领域，打通从芯片设计到终端应用的全链路，迭代发展形成协同创新，对潜在的战略性赛道进行全产业布局，并购龙头企业，快速形成竞争力，打造上述四个领域的“核爆点”。

　　如何围绕科技人才生态服务体系，从各个维度打造招投联动、孵化培育、创新创业的机制？

　　何大军表示，张江集投资、孵化、服务三位于一体，提供空间载体的主要目的不是赚租金，而是建立生态，做好生态配套、孵化优质企业，同时深度参与投资，形成自己的投资逻辑，对战略性需要长时间陪伴的企业采用直接投资方式，比如CPU、GPU等相关公司。

　　“如果是需要快速、多轮次融资的创业企业，则设立基金对其进行投资，因为基金的反应速度更快。”何大军强调。

　　未来与功率电源、通信相关的芯片会迎来发展机会

　　随着集成电路产业的发展，市场也不断出现新的投资热点。站在投资人的角度，陈刚认为，AI是集成电路产业未来发展的主要驱动力。

　　“AI芯片是发展蕞快的领域，的持续发展会满足先进封装、工艺、软件等方面的新需求。”陈刚认为，除外，未来功率电源、通信相关的芯片也会迎来发展机会。

　　“短期来看，集成电路产能可能会局部过剩，但是长期而言发展空间很大，不会存在过剩的问题。”陈刚表示。

　　作为集成电路行业未来重要的手段和工具，产业并购的发展趋势如何？站在产业基金的角度，陈刚认为，集成电路行业是一个高度集中的行业，芯片降价是规模效应导致，但是在规模扩大的过程中并购不可或缺。

　　“并购本身不难，重要的是融合，集成电路行业的并购一定是依托龙头、优势企业，并由企业家推动企业并购后的整合发展。”陈刚表示。

　　并购重要的是并购方和被并购方对于价值的判断和认同

　　作为集成电路产业的重要一环，EDA并购行业的市场却相对较小。据不完全统计，市场上EDA公司近100家，资本如何参与国内EDA行业？

　　站在上市公司的角度，杨廉峰指出，资本的参与取决于行业的发展情况，EDA实际上支撑着集成电路行业，中国集成电路产业在发展的过程中会产生很多新的分支，成熟工艺也需要走差异化的道路，这些工作需要中国EDA提供相应的支持，在此过程中中国EDA自身也会成长。这种成长所带来的价值和在整个产业中的份额可能会超过EDA在全球化产业链中的价值和贡献。作为长周期行业，杨廉峰表示，EDA需要耐心资本的参与。

　　“并购重要的是并购方和被并购方对于价值的判断和认同”，针对集成电路行业的并购，杨廉峰指出，EDA行业未来规模可能达到千亿甚至万亿。对于公司的价值判断首先应从行业角度入手，而非资本角度。

　　作为市场重要的资金供给者，国资在并购中承担什么角色？

　　杨廉峰指出，从行业的发展来讲，国资承担战略的使命，退出时需要在估值等方面具备更多的包容性。无论是EDA，还是其他领域，未来能否将过去花费20、30年的商业化并购缩短至5～10年，一定需要资本市场、国资、政府的强力推动。

　　在马拉松式的竞争中，关键是掌握核心技术进行迭代

　　在集成电路产业的发展过程中，硅光、RISC-Ⅴ等前沿技术也在不断迸发，吸引了众多市场投资者的关注。

　　陈维良表示，硅光是高性能计算体系中的重要一环，光的传输对于长距而言有极大优势；RISC-Ⅴ指令集的开源开放，有助于中国自主自强地打造CPU生态。目前服务器级别的RISC-Ⅴ的芯片还未形成主流，但是随着不断发展，陈维良表示看好该领域。

　　作为高端领域，GPU竞争非常激烈，头部公司有哪些差异化的策略？结合沐曦实践，陈维良表示，GPU对于人工智能而言很重要，需要好的生态，产品也应当通用、易用、稳定可靠。

　　“GPU芯片设计领域真正的竞争是马拉松式的，因此关键是掌握核心技术从而进行迭代。”陈维良认为，与大模型企业、生态合作企业进行协同创新也很重要。

　　近年来，在GPU发展过程中，国内大模型公司对GPU芯片的适配度要求越来越高，陈维良指出，在助力模型和芯片融合发展的后续布局中，大模型行业既是技术密集型又是资金密集型行业，大模型的开发要求低成本、高效率、高质量的算力，因此在国产算力没有形成高质量替代时，主要依赖以英伟达为主的GPU公司，随着国内GPU、AI芯片的发展，逐渐形成国产替代，国产大模型公司就需要考量供应链安全，并且积极拥抱国产芯片。

　　“未来还需和大模型企业等联合创新，打造更优秀的产品，其中AI赋能行业涉及能力和成本两个重要的维度。”陈维良表示，能力方面，近几年大模型不断发展，在很多应用场景中已经培养出了支撑应用的基础能力；成本方面，要降本增效，对AI的投入要以获得更大的收益为目的。