英特尔、三星一季度利润大跌，AI、车芯未来能否力挽狂澜？

源自：第一财经网

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　　两家半导体行业巨头近日先后公布了利润大幅下降的财报数据。
　　28日，英特尔公布了2023年第一季度财报，营收同比下降36%，归属母公司净利润同比下降134%。27日，三星电子也公布了近十年来利润最低的财报数据，财报显示，三星电子2023年第一季度营业利润下降95.5%，净利润同比下降86%。
　　尽管分析师此前纷纷预测，随着疫情影响的淡去，下游电子消费市场或将最早于今年第三季度迎来复苏，不过，从财报数据看来，在市场迎来曙光之前，行业巨头们目前仍在经历黎明前“亏损的黑暗”。
　　市场热度不再，利润纷纷下跌
　　具体数据方面，今年一季度，英特尔总营收录得117亿美元，同比下降36%；归属母公司净亏损达28亿美元，同比下降134%。

　　其中，PC、笔记本在内的客户端运算事业群（CCG）收入为58亿美元，同比下降38%；数据中心和AI业务（DCAI）下降39%；网络和边缘事业群（NEX）、晶圆代工服务事业群（IFS）收入分别同比下降30%、24%。
　　英特尔所有事业部门中，仅自动驾驶芯片Mobileye创收入增幅纪录，增长16%。不过，Mobileye下调了今年全年营收展望，年度收入、营业亏损指导中点分别调整为6.5%、34%。
　　存储巨头三星电子方面，2023财年第一季度，公司营收为63.745万亿韩元，同比下降18%；营业利润同比下降95.5%，至6402.0亿韩元；净利润为1.575万亿韩元，较上年同期下降86%。
　　值得关注的是，三星电子芯片制造业务录得亏损4.58万亿韩元，而2022年同期该业务有8.45万亿韩元的利润。三星电子执行副总裁Ben Suh在财报电话会上表示，存储芯片价格的持续下滑和存货跌价是公司该季利润承压的主要原因。
　　目前，随着市场逆风持续，疲软的终端市场电子产品需求从消费者蔓延至企业已是板上钉钉的事实。
　　分析机构Counterpoint 在向第一财经提供的分析中指出，2023年第一季度，中国智能手机销量年同比下降5%，是2014年以来销量最低的第一季度。由于需求不振，除苹果公司外的其他主流品牌手机的销量年同比下降8%。
　　在PC市场，Counterpoint 指出，2023年第一季度全球PC出货量同比下降28％，这是除2020年第一季度外十年来最低的单季度出货量，PC市场的库存消化可能在2023年第二季度结束。然而，尽管PC需求预计在2023年下半年逐渐恢复，但全年出货量仍将下降双位数百分比。
　　英特尔CEO帕特·基辛格在第一季度财报会议上表示，在服务器方面，第一季度消费市场规模环比和同比均加速下降，英特尔预计2023年上半年总体市场规模将持续同比下降，下半年将迎来适度回升。
　　CIC灼识咨询合伙人赵晓马此前对第一财经记者表示，在所有半导体细分领域中，尤以存储芯片景气度回落明显，作为半导体市场销售占比达两成的产品，在2022年价格下跌幅度大，众多厂商库存水位过高，纷纷宣布减产。这次半导体行业周期性下滑，存储芯片的市场表现难辞其咎。
　　AI、车芯力挽狂澜？
　　从财报中可以看出，英特尔所有事业部门中，仅自动驾驶芯片Mobileye实现增幅16%。此前北方华创内部人士也告诉记者，受益于新能源汽车市场的需求，其第三代半导体制造设备目前正处于供不应求的状态。赵晓马告诉记者，从需求端来看，工业级、车规级半导体需求较为坚挺，目前景气度尚可。
　　不过，Mobileye公司CEO Amnon Shashua指出，特斯拉降价促销，中国电动车市场受到全球定价的负面影响，这也间接影响了电动车代工。“由于许多不利因素降低了中国电动车需求，我们降低了2023年SuperVision出货量预测，这对我们的年度财务指导产生了负面影响。”Amnon表示。
　　另一方面，近期红得发烫的ChatGPT热潮引发市场对人工智能和算力芯片产业的重点关注。
　　TrendForce集邦咨询分析师曾伯楷此前对记者表示，目前市场上雨后春笋般的LLM与AIGC产品，最直观的是带动上游产业及供应链运算相关软硬件需求。目前诸如GPU、CPU、Memory、Storage等构成AI服务器之关键零部件皆有望成长。其中，尤以占整体成本比重最高的GPU为主要受益者。
　　然而，从另一个角度来看，由于AI大模型训练需要依赖大量样本的深度学习计算，英伟达旗下A100和H100 GPU等成为抢手货，价格随之水涨船高，此前，根据eBay上的报价，H100的芯片价格从39995美元到46000美元不等。曾伯楷认为，鉴于LLM的应用目的不尽相同，企业也不见得需一昧的提升训练参数，开发或训练LLM是否需达千万级，或也因企业而异。
　　此前Meta于2023年2月公布LLaMA（Large Language Model Meta AI）的小型基础模型，以工具型式开放给学术单位或AI研究人员使用，其参数便落于40-650亿不等。Bloomberg也于3月底开放面向金融领域专用型AI信息处理应用机器人 BloombergGPT，其参数亦仅500亿个。曾伯楷指出，训练参数暴增虽会拉高大厂竞争门坎，却也不见得是非跨不可的门坎。