EDA行业具有“芯片之母”的地位，贯穿半导体产业链各个环节。EDA是芯片生产环节中的第一环，一旦EDA产业链基础出现问题，整个集成电路产业都会受到重大影响。同时，EDA是高研发投入的产业，技术壁垒明显容易形成封锁，是最容易被外国“卡脖子”的关键领域。早在2020年5月，美国政府在升级对华为的制裁时就禁售了含美国技术的软件，其中，EDA的禁售影响最大，直接限制了华为海思高端芯片的设计能力。随着近年来国内自主可控相关政策相继出台，国产EDA市场空间在渗透率和国产化率双重提升驱动市场快速扩容，行业高速增长且国产替代空间广阔。根据SEMI预测数据，2026年中国EDA市场规模将达到197.67亿元，2021-2026年CAGR预计为20.4%，整体增速高于全球平均。
01
EDA行业概览
EDA是电子设计自动化的简称，是半导体产业链的上游支撑层。指利用计算机辅助设计软件，完成超大规模集成电路芯片的功能设计、综合、验证、物理设计等流程的设计方式。除了芯片生产的最初设计阶段，EDA软件还广泛应用于集成电路设计与制造链条的中游封装、测试等环节，对行业发展产生重要影响，是IC产业发展的基石。EDA软件是算法密集型的大型工业软件系统，其开发需要涉及到计算机、物理、数学等多方面知识。由于芯片设计更迭速度不断加快，EDA软件公司需要不断加大研发投入，确保技术领先。同时，EDA巨头们正是凭借大量的知识产权保持领先地位。EDA身处产业链的最前端，终端大厂面临的下行压力需要经过渠道供应商、Fabless设计厂商和晶圆厂再传导到EDA公司。因此，EDA的波动幅度明显与整个半导体的下行周期存在一定的滞后效应，相应经过一层层传导后，EDA厂商受下行压力冲击的程度也相应减弱。EDA赛道的整体成长性和投资回报优于行业整体，且整体周期性波动小于行业整体。
资料来源：行行查02
EDA产业链
EDA不仅是软件，更是芯片设计和制造流程的支撑，同时，EDA工具升级换代、新型算法开发均需要产业链上下游的合力支持。芯片设计的先进工艺是由晶圆厂、设计公司和EDA软件厂商共同推进的成果，因此产业链协同是EDA发展的保障。芯片设计厂商运用EDA厂商提供的EDA工具完成设计，将得出的版图GDS-II文件发送至制造厂商。芯片制造厂商负责生产芯片并向设计厂商提供反馈数据，EDA厂商协助制造厂商开发工艺并生成PDK。芯片制造厂商促进EDA工具工艺库完善，EDA技术升级驱动集成电路制造效率提升，两者形成双向正循环。EDA产业链包括上游基础软硬件开发商、中游EDA软件开发商及下游集成电路产业链。上游硬件设备与软件工具已发展成熟；基础软件市场处于寡头垄断竞争状态，国内市场份额多由外资企业主导，相比于硬件市场，EDA企业对此的议价能力较弱；下游为集成电路设计、制造、封测，中国在封测环节技术水平已达到发达国家水平，其它环节与国外先进技术差距较大。
资料来源：亿渡数据、行行查03
EDA市场格局
全球EDA市场集中度较高，头部企业可以较低的成本从芯片公司获取测试数据，从而不断巩固优势以实现飞轮效应。当前EDA软件的竞争格局清晰，国际三巨头Synopsys（新思科技）、Cadence（楷登电子）和SiemensEDA占据绝对主导地位，市场占有率合计高达近70%。美国在上游设计工具、核心IP以及制造设备等领域有着强大的影响力，尤其是在EDA领域。三巨头中前两家都是美国公司，且新思半导体、楷登电子竞争力较强，能够覆盖电子设计全部流程。2008年以来，国内EDA领域也涌现了华大九天、概伦电子、广立微等公司。国产EDA厂商距第一梯队还有一定差距，华大九天与其他几家企业，在部分领域拥有全流程工具或具有领先优势，在部分细分领域具有优势，个别点工具功能强大。华大九天是世界唯一提供全流程FPD设计解决方案的供应商，拥有模拟电路、平板显示电路全流程EDA工具系统，部分工具已能够支持最先进制程；概伦电子在SPICE建模工具及噪声测试系统方面技术处于领先地位；广立微在良率分析和工艺检测的测试机方面具有明显优势。国内EDA产业链布局厂商中还包括芯华章、芯行纪、行芯、立创EDA、超逸达、全芯智造、芯瑞微等。芯华章发布了四款拥有自主知识产权的数字验证EDA产品，以及统一底层框架的智V验证平台，在实现多工具协同、降低EDA使用门槛的同时，提高芯片整体验证效率；芯行纪着力于自主研发符合3S理念的数字实现EDA平台，包含新一代布局布线技术，同时提供高端数字芯片设计解决方案；
资料来源：亿渡数据EDA行业重要性高、基础性强，但市场规模只有百亿美元左右，仅相当于整个芯片行业销售额的2.5%。行业规模小但能量大，支撑的是超过3万亿美元的IT大产业，是整个半导体产业链皇冠上的明珠。从EDA行业本身来看，结合目前IT技术的发展，当前主要有两大趋势：一是通过云计算提升软件本身的计算能力，并利用云端海量存储资源实现全过程数据整合分析；二是基于海量数据通过人工智能、机器学习等技术对原始设计进行优化，提高性能，降低功耗。对计算性能持续更高的要求以及芯片生产工艺的不断升级均驱动EDA行业持续快速成长。
作者利益披露：转载，不作为证券推荐或投资建议，旨在提供更多信息，作者不保证其内容准确性。
声明：文章观点来自网友，仅为作者个人研究意见，不代表韭研公社观点及立场，站内所有文章均不构成投资建议，请投资者注意风险，独立审慎决策。
