股票半导体和芯片有什么区别

半导体加芯片龙头不长龙啊，只看这三家，这次上层是真的生气了，国安部正式发文，禁止居心叵测，看空者做空者唱空者掏空者兴风作浪， 支持力度啊，是前所未有。现在股市的一举一动啊，都已经上升到了国家金融安全的层面，可以毫不夸张的说，当下的三千多点啊，就是底部 机会上呢，市场是一直围绕科技股炒作的主线，尤其是这几个月持续关注的华为产业链。 本周呢，有一个催化剂大家可能没有注意到，那就是啊，华为的半导体封装专利公布，这不得不让我联想到华为自研的麒麟九千 s 芯片，在没有高端 euv 光刻机的情况下，仍可以亮 产七纳米芯片。那这专利一公布，也就解释了此前的困惑。所以啊，在半导体封装领域，文艺科技三周就实现了翻倍，那除了翻倍的文艺外， 还有没有低位补长需求的半导体加芯片龙头呢？这三家可重点关注起来。视频没有任何套路，建议大家点赞收藏并转发给有需要的人。 第三家，京方科技，全球京元级芯片封装技术的引领者，已经具备八英寸和十二英寸规模化封装量产线。 第二家，润新科技，国内领先的 ic 产品分销和解决方案提供商。公司主营业务以无限连接芯片、射频元器件和传感器芯片为主。最后一家，新分科技，国内本土 ic 封装基本行业的先行者。

这轮人工智能与半导体存储芯片 hbm 概念的联合炒作啊，一众概念股呢，出现了多个连班走势，这背后的原因并不简单。 行业层面上是半导体存储周期有望触底复苏，供需上看呢， ai 发展也急需 hbm 的助力前行。那么究竟什么是 hbmai， 为什么离不开它？相关产业链又有哪些公司在布局呢？要理解 hbm 对于 ai 的必要性呢，就得先明白人工智能大模型是怎么个原理。 比如说呢，表面上拆的 gbt 是当你问他一个问题的时候，他会给你一个答案，实际上这里面的过程呢，还是很复杂的。大模型啊，会信用算法把你说的这一句话拆分成好几个词语， 然后再把这些词放进训练好的神经网络当中，经过网络的一顿加工之后，输出最终的答案。那么，如果你希望 ai 训练的结果更聪， 聪明、更智能，就需要喂给他更加大量的数据，越训练越聪明，尤其呢，是像拆了 gbt 这种智能的语言模型，少说要喂给他几千亿的数据员。那这么庞大的训练，就需要我们在硬件上要能够快速读取内存中的海量数据， 同时还得有能力处理简单但数量巨大的病情运算。这时候呢，我们往往就要用 gpu 来代替 cpu 了。咱们形象一些来说啊， cpu 呢，就像是一个大学教授，他可以解答很复杂的难题，但是一次只能做一道。 而 gpu 呢，就像是一百个小学生，他们可以同时做很多简单的题。所以啊，这两者中到底用谁，关键就看你的需求是什么了。比如说，要想解答一个比较复杂的方程式，那这时候大学教授肯定是比一百个小学生更加有优势。但如果你的需求是做一百道加减法运算，而且还是十以内很 简单的加减法，那即使是教授也得一道一道去做，速度也慢。可这对于一百个小学生来说，一人做一道，那瞬间就会完成。所谓的神经网络啊，就是由成千上万个小的神经元组合而成，而每一次连接呢，都相当于一次普通简单的计算。 所以啊，这就导致训练 ai 大模型的时候，对像一百个小学生一样的 gpu 需求更大一些。而存储芯片呢，就相当于是把逻辑芯片暂时计算不过来的内容先存储下来，等于说是一个高速的临时中转站，他并不会提高 gpu 本身的运算速度，而是提高整体的计算效率， 让这批油能够更加高效的持续计算下去。所以啊，咱们总结一下 h b m 呢，简单理解就是存储器的一种，它可以实现即使在一个很小的空间里面，还能够保证高容量、高带宽，同时低功耗这样 些特质。现在 hbm 已经发展到第四代，非常成熟了，这并不是一个刚刚清洗的概念，英伟达也是专门设计了像 h 一百这种专门满足 ai 需求的 gpu， 不出意外呢，也成了大厂们抢购的明星单品。今年 hbm 火爆啊，就是从英伟达的 ai 专用系列显卡卖断货开始的。对 hbm 的高成本呢，市场讨论也是颇多，这么高的成本，那未来市场需求到底能不能持续好下去呢？确实啊，咱们如果单从成本角度来看呢， hbm 价格是普通赚的三到五倍， 但如果要是跟同样是靠近处理器的 stream 价格相比的话，它反而更便宜了。 h b m 啊，之所以有独特的优势呢，是因为咱们传统以往的内存和处理器啊，它们之间呢，是基于 p c b 的互联方式，但是 h b m 却并不相同，它是一种啊，基于跟处理器相同的一 toposer 中介层来实现进存运算。如此一来呢，数据传输时间更少，也就节省了很大的布线空间。这也是为什么 hbm 其实很贵，依旧广受欢迎的原因之一。 尤其是 ai 这类高端领域，大佬云集，对成本自然也不那么敏感，他们最关心的就是运算效率要快，效果要好。现在呢，有很多科技巨头啊，正在研究怎么在移动中断进行大魔性运算。 以后的 ai 不仅仅是离我们比较遥远的云端云端了，而是有可能在每个人自己的移动设备上实现大模型处理，这样数据安全也是更有保障的。 hbm 呢，就是突破这个客户端大模型的关键， 可以说是 ai 发展中不可或缺的助力。所以啊，咱们来总结一下 hbm 的需求啊，是这样一个传导链条，你如果想做 ai 的大模型训练，就需要海量的数据， 这就提升了对 gpu 的需求。 ai 专用 gpu 呢，必须要配上 hbm 芯片一起使用，才能更好地满足大模型训练、高性能计算的要求。 当然，这不是说 ai 时代只需要 gpu 不用 cpu 了，实际上， amd 推出的 mi 三百处理器就是结合了 cpu， gpu 和 hbm 芯片，一个典型的例子， hbm 呢，可以说是 ai 时代大势所趋，到二六年的时候，市场规模大概会达到一百三十亿美元，年复合增长率会逼近百分之三十七。海黎世俄三星呢，最近也是把自己手中的 hbm 计划产量啊提高到了原来的二点五倍， 但眼下这个领域基本上还是国外巨头所垄断，那咱们国内企业在相关产业链的机会究竟如何呢？又有哪些公司参与布局？咱们下期接着聊。

炒的最凶的其实是我一直在说的，看半导体，看前道工艺，前道工艺里面一看设备，二看材料，半导体的逻辑再讲一遍，就最近几天吧，整个半导体板块走的其实都是很强的， 核心的两大因素啊，第一个就是华为的突围，他一定会从一个点逐步的变成一个面，而情绪上不会等到你这个面形成了才开始热落，你只要有意义的突破，情绪的这个篇章就开始翻开了。这是第一个核心了。 二个呢，最近确实也有一些政策上的小作文，像昨天的那个大基金第三期，你即便不相信这个事情，但是在 稀土激烈竞争的这个背景下，在现在的科技发展的趋势背景下，半岛起司重中之重，这个东西是绕不开的，这是一个大的背景，那今天表现更好的为什么是电子化学品？你要了解电子化学品，至少你要了解整个半岛起的这个 工艺流程。简单猜一下，第一个环节是多金贵？第二个环节是设计， eda 啊，这些东西下来是什么？是经验制造，这个环节核心的一方面要设备，另一方面几乎每一个工艺环节里面 都涉及到了材料，而材料核心就这么几块，第一个胶，光刻胶，第二个是什么？气，特气，第三个呢？液，清洗液，抛光液，最核心的就这三大块，比如说在前道工艺的精源制造里面， 你氧化的时候要用到电子特器，氧化完了你要光刻，这里就涉及到光刻胶，光刻完了你要刻实刻实缓解，你要用到特器， 测试完了呢，是离子注入，又要用到清洗液呀，这些东西离子注入完了之后有一个退火，又要用到特气，每一个环节都会用到气呀、胶啊、液呀这些东西。我们刚才说的所谓的电子化学品核心的子德斯在 前道工艺里面用到的这些材料还有一个点，当我们发现华为在七拉米制成上实现突破的时候，接着是就是我们造不了光刻机，那刻时机我们要不要薄膜沉积，我们要不要抛光设备我们要不要配套的国产化设备就要起来，配套的这些材料也要跟得上，这个东西美的很。嫽，咋了？

半导体板块即将崛起，顿时半导体芯片方向这条视频呢，都会说清楚，一定要耐心看完。接下来说我重点。 第一点，消费电子板块创历史新高，这是一个重要信号，根据世界半导体贸易统计组织预测，二零二四年全球半导体销售市场将会同比增长百分之十三点一 到百分之二十， ai 利润的快速发展和消费电子的复苏，将会催化半导体行业的爆发式增长。第二点，尼达斯萨克，二零二三年上涨百分之四十三点六六， 美国半导体股票十多年以来最佳年度表现。费城半导体指数二零二三年上涨百分之六十六，创二零零九年以来最大涨幅。但是呢，反观我们 a 股这边的半导体方向，今年的表现差强人意， 没有怎么跌，但是呢，也没有涨起来，和外围的半导体板块的表现差距很大，所以我判断接下来某个时间段会迎来大爆发。 第三点，半道地板块的今年呈现的是冲高回落，一季度大展，二季度开始冲高回落，现在呢，调整已经将近一年的时间了，调整时间上比较充分，那么二零二四年一季度会不会迎来大爆发，值得想象。