半导体周期、库存、供需与行情复盘

国产半导体或从周期追随转向自主成长。

纵观过去近三十年，全球半导体行业始终沿着“周期”与“成长”两条主线，在波动中实现螺旋式 上升。费城半导体指数与国产半导体指数共同揭示出一个约 60 个月的大周期规律，其波动 主要受到产业链库存调整的影响，反映出供需关系的宏观节奏。与此同时，全球半导体销售 额则呈现出更短频的波动，以 2–3 年为一个小周期，这主要由产品迭代与技术创新驱动—— 每一轮技术突破往往催生新一轮市场需求。大周期中嵌套小周期，长波之下叠起短浪，二者 相互交织、彼此影响，共同构成了半导体行业持续演进的内在脉络。

在 2020 年之前，国产半导体板块更多扮演着“全球周期追随者”的角色。由于产业尚处发展早 期，其走势深受内部政策与全球外部环境的双重扰动，因此在节奏上往往滞后于费城半导体 指数，且在涨跌幅度上展现出更为剧烈的高波动性。然而，2020 年之后，随着全球半导体产 业在日益复杂的国际政治环境下开始结构性“脱钩”与供应链重组，国产半导体产业的发展逻 辑发生了根本性转变。它不再仅仅是对全球景气周期的被动响应，而是在外部压力倒逼与内 部政策强力驱动的共同作用下，加速走向以“自主可控”为核心的独立发展新阶段，其产业路 径与市场逻辑均已步入截然不同的轨道。

我们用主要芯片商库存周转天数来反映半导体产业的库存水平。受 AI 需求拉动，2023 年起 半导体需求逐步复苏，晶圆制造厂产能利用率上行，主要芯片商库存周转天数下降，存储价 格上升，反映全球半导体行业正在从被动去库阶段向主动补库存阶段转变。

宏观层面，23 年 9 月 DXI 指数率先反弹，与 25 年 3 月 DRAM 指数的滞后上涨，清晰勾勒出 半导体行业本轮扩张周期的基调：“预期先行，涨价滞后”。目前阶段，两者同步上涨，一齐 指向了“需求强劲”、“供应紧张”的两个关键因素，共同构成行业上行的充要条件。

库存去化接近尾声：经过库存调整，渠道与终端客户的库存水位已显著下降。 “去库存”阶段即将结束，为后续的补库需求打开空间。

需求端出现结构性亮点： 以生成式 AI 和大模型训练为代表的算力需求快速 增长，市场预期算力浪潮将逐步外溢至存储领域，特别是 HBM 和服务器 DRAM。

供给侧纪律性增强： 主要存储器厂商自 2023 年起采取了前所未有的减产保 价策略，并严格控制资本开支。供给端的主动收缩将加速供需平衡的恢复， 为价格止跌反弹奠定基础。

货币政策周期转向预期：市场对全球主要央行结束加息周期并可能开启降息 的预期升温，有助于改善科技股的估值环境和未来的企业融资成本。

滞后的原因：产能调整传导至现货存在时滞性。从厂商宣布减产到产线实际 调整，再到库存被彻底消耗，整个过程需要时间。当库存真正见底，而新产 能因前期资本开支不足无法及时跟上时，供需天平才发生根本性倾斜。从价 格谈判层面，DRAM 合约价谈判通常以季度或月度为单位，价格的实际上涨需 要强劲且持续的订单作为支撑，才能被买卖双方共同确认。

AI 的快速发展带来需求浪潮但同时引起供给收缩： AI 服务器带来的 HBM 需 求急剧增长，挤占了大量先进制程产能，导致传统 DRAM/NAND 的供应受到约 束。同时，随着 PC、手机和传统服务器市场的温和复苏，下游客户开始了实 质性的“补库存”行为，订单需求从零星转向持续。

全球半导体行业始终遵循着以龙头晶圆厂为主导的周期性扩张规律。以台积电为代表的先进 制程迭代节奏稳定，约以三年为周期推动一次制程升级，带动全球供给呈现相对线性的阶梯 式增长。新供给节奏与新一轮需求波动共振，将共同决定下一轮行情的幅度与持续性。上一 轮供给端技术创新于 2023 年由 3nm 制程驱动，2026 年将进入 2nm 制程引领的新产能扩张。 2nm 技术首次向安卓阵营开放，打破苹果高端制程首发独占历史，或将带来新一轮 AI 产品升 级突破。

回顾过去数十年的产业发展，每一轮消费电子品类的颠覆性创新，都曾是半导体行业增长的 核心引擎。放眼未来，内嵌 AI 能力的终端硬件正崭露头角，有望接棒成为驱动行业本轮增长 的关键力量。从全球半导体销售额 2-3 年的小周期来看，此趋势已现端倪：2023-2024 年由 云端算力需求点燃的增长之火，预计将在 2026 年传递至边缘端，形成一场由 AI 驱动的“云 端”与“边缘”的算力接力赛。

全球半导体销售额呈现强周期性，恢复与扩张期通常维持约三年。自 2023 年末周期反转启 动，至 2026 年将进入本轮增长的第三年，整体节奏明确。此轮行情的核心特征，是产业逻辑 正从“周期性波动”转向“AI 驱动的结构性成长”。AI 浪潮不仅为市场带来增量需求，更在根本 上改变了行业的增长范式与估值逻辑。 上游资本开支已进入新一轮扩张周期，为未来 2-3 年的半导体需求提供前瞻指引。北美四大 云服务提供商（CSP）的资本性支出呈现 3-4 年的延续性，而其支出主要集中于算力中心建设 过程中的半导体芯片需求。在 2023 年资本开支阶段性下降后，2024 年已快速反弹至同比增 长 55%，由此可外推 2025-2026 年半导体需求的乐观态势。 AI 算力需求正从训练侧向推理侧加速迁移，推动芯片市场结构发生根本性转变。推理芯片不 同于训练芯片所追求的计算高精度，其性能核心在于低延迟、高能效与低成本。据 IDC 预测， 推理算力占整体 AI 算力的比例将从 2023 年的 41.3%大幅攀升至 2027 年的 72.6%，标志着 AI 产业化进入深水区，推理需求的快速增长即将到来。 AI 推理的快速发展驱动半导体技术渗透至更多终端场景，带来产品层面“半导体含量”的持 续提升。以智能电动汽车为例，其半导体含量远超传统汽车。随着自动驾驶等级从 L2 向 L3/L4 迈进，对高性能计算芯片、传感器以及功率半导体的需求将持续高速增长。这一趋势同样将 出现在 AI PC、AI 手机、AIoT 设备等众多领域，共同构筑半导体市场长期成长的空间与动力。

本轮国产半导体周期呈现“先抑后扬”态势：第一阶段（2022 年 10 月-2024 年 10 月）国产指 数先因技术代差与 AI 驱动的全球指数分化，第二阶段（2024 年 10 月-）随国产算力生态崛 起而强势补涨。自 2022 年 10 月 14 日全球半导体开启新一轮上涨周期，其中费城半导体指 数累计增长约 190%，显著高于国产指数的 85%。