在人工智能和汽车电动化的产业趋势下，半导体增长逻辑在 强化，2030 年半导体市场规模有望突破 1 万亿美元。随着工艺节点的突破，半导体研发投入和晶圆厂建设成本大幅提升， 5nm 晶圆厂建设成本高达 54 亿美元。晶体管微缩、3D 堆叠等促进了 CMOS 先进工艺方面的投资，2024-2027 年半导体制 造设备市场有望保持持续增长。预计半导体公司 AI/ML 相关 EBIT 快速增长，中长期有望增加至每年 850-950 亿美元。AI 对 于半导体制造产生的贡献最大，约为 380 亿美元，但芯片研发和设计成本有望降低。未来越来越多的数据中心使用高性能服 务器，预计 2027 年 AI 半导体销售额快速增长。
随着 AI 半导体晶体管数量增加，通过引入 MPU、增大芯片面积，算力大幅提升，接下来我们对于 AI 半导体的新结构、新工艺和新材料等产业趋势进行前瞻性分析。
（一） 新结构：晶体管微缩、存储器件堆叠，电容使用 MIMCAP 结构。AI 半导体器件的新结构将加速由 FinFET 向 GAA 转 变。GAAFET 的器件结构中，沟道外延层、源极/漏极外延层出现多层结构，此外高性能/高带宽的 DRAM 使用 High-k 材料和金属材料，而这些材料和工艺都需要更多的 ALD 和 PVD 外延工艺。另外，随着生成式 AI 的发展，大容量数 据高速运转，DRAM 芯片使用 HBM 结构来降低互联的延迟。随着 AI 半导体的发展，未来将更多采用 3D 堆叠和低温 /复杂器件结构。AI 半导体增加了 MIMCAP 结构（Hf 基 ALD 介质层），其中 MIM 为单元电容器。
（二） 新工艺：FEOL 采用 HKMG 工艺，部分 BEOL 采用背面供电工艺。逻辑器件制造可分为前道（FEOL）、中道（MOL） 和后道（BEOL）工艺。SiON/Poly 栅极集成解决方案存在一定局限性，随着 SiON 厚度不断减小，导致了更多功率 损耗，使得 HKMG 集成解决方案应运而生。HKMG 可以降低晶体管栅氧化层厚度，通过提高晶体管速度和 Vdd 微缩 来降低功耗。背面供电工艺将电源线移动到芯片“背面”的方法，使得芯片“正面”专注于互连，英特尔背面供电方 案 IR 降低了 30%，每个核心的性能提高 6%。
（三） 新材料：硅材料、Hf、钼金属和 high-k 材料用量增加，封装基板使用量明显增大。为了获得更高的性能，小芯片使 用量将增多，相应硅材料的使用量也会相应增大，随着芯片高密度互联的要求，硅面积或将增加一倍多。高性能/高带 宽的 DRAM 需要采用 High-k 材料和金属材料，这些材料和工艺都需要更多的单片 ALD 和外延工艺。DRAM 线宽越 细，High-k 材料用的越多。从材料端来看，后段制造工艺中钼金属替代 CVD 工艺中的钨以及 PVD 工艺中的铜金属， 3D NAND 中会更多地使用钼金属，而中段工艺将使用钼金属作为 Via 填充材料。
投资建议：随着 AI 的发展，AI 半导体具有新结构、新工艺和新材料，我们建议积极关注以下几个方面的创新性变革：
（1）随着堆叠工艺增多，ALD 设备需求量增多，受益标的：微导纳米；
（2）未来采用 HKMG 工艺，High-k 材料需求量增大，前驱体使用量或将提升，受益标的：雅克科技；随着芯片高密度互联， 硅片用量有所增加，推荐沪硅产业，受益标的：TCL 中环、神工股份、立昂微。
（3）3D 封装过程中会使用更多的封装基板，受益标的：兴森科技、深南电路。
风险提示：下游需求不及预期、技术迭代风险、客户拓展不及预期、中美贸易摩擦加剧。
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