A股MCU晶片廠商的心事與新事：低端化内卷困局下虧錢賣貨，海外巨頭切入32位或掀行業大洗牌，車規級和AI結合産品成突破口

财聯社4月9日訊（編輯 俞琪）今年人工智能掀起新一輪浪潮，算力驅動下半導體晶片景氣度顯著提升，MCU在經曆去年需求量大幅下滑後底部反轉的呼聲越來越濃。A股上市公司方面，兆易創新和樂鑫科技年内股價累計最大漲幅均超4成。

據悉，MCU即微控制單元，是把中央處理器(CPU)的頻率與規格做适當縮減，并将記憶體、USB等周邊接口，甚至LCD驅動電路都整合在單一晶片上，形成晶片級的計算機。市場分析稱，随MCU算力進一步提升，高頻MCU的主頻已經提升到GHz級别，已經可以滿足邊緣端低算力人工智能需求。同時，将人工智能內建在MCU上，隻用一顆晶片實作端側部署，正在成為新潮流。

浙商證券近日研報表示，ChatGPT的“背後英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撐，該應用将帶來高端晶片的需求增加，且拉動晶片均價。信達證券亦表示，AIGC推動AI産業化由軟體向硬體切換，半導體+AI生态逐漸清晰。根據IC Insights資料及預測，2026年全球MCU市場規模将達272億美元，出貨量約達358億顆。

目前，MCU市場來看行業集中度相對較高，且海外龍頭仍占據絕對領先地位。根據Omdia統計，2021年全球前5大MCU生産廠商分别為NXP、瑞薩電子、意法半導體、英飛淩以及微芯科技。國内頭部廠商包括兆易創新、中穎電子、樂鑫科技、複旦微電、國民技術等。

32位MCU已成主流并不斷向下蠶食8位市場 激烈“内卷”中的心事：低價政策産品甚至虧錢 未來幾年或是國産MCU更上一層樓的最後機會

按總線或資料處理位數方面來看，MCU可被分為4位、8位、16位、32位甚至64位，即每次CPU處理的二進制數的位數，位數越多，資料有效數越多，精确度越高，運算能力越強。

今年以來，兩大MCU巨頭意法半導體和德州儀器相繼帶來全新的32位新品。意法半導體相關人士表示，數字化趨勢會帶來3-4倍，甚至更大規模的32位MCU市場的增長。華創證券研報表示，随着電子産品走向智能化、網絡化，邊緣智能等高階需求促使下，32位MCU已經成為主流，并不斷向下蠶食8位市場。

資料顯示，大陸通用型MCU市場規模中，32位和8位占據市場主流。根據東北證券研報顯示，納思達、兆易創新、複旦微電、中穎電子、樂鑫科技、國民技術、芯海科技、中微半導等上市公司布局有32位MCU。不過，整體來看，國内8位市場占比仍接近一半。

在另一方面，國金證券研報指出，國内大部分廠商實際仍集中在小家電和消費電子等中低端領域。據業内人士稱，國産MCU廠商激烈“内卷”下紛紛采取“低價政策”搶占市場，某上市廠商的M0+級别的MCU定價根本不掙錢，甚至虧錢，而其他MCU廠商為了生産隻能跟進，這使整個行業走向“惡性循環”，難以擺脫低端化競争的困境。

在國内目前的MCU競争格局下，有業内人士認為，未來幾年或是國産MCU更上一層樓的最後機會。同時兩家MCU大廠入局32位，或将在引起國内行業格局大洗牌。

新能源汽車和AI産業變革帶來的新事：兆易創新等國内廠商推出車規MCU産品以點帶面逐漸突破 國民技術和納思達積極探索将MCU與人工智能結合

不過，有業内分析表示，在汽車電動化、智能化、網聯化背景下，汽車産品價值鍊重塑，車規級MCU或将成為國内廠商是未來發展的重點領域。

目前，中國具有全球增長最快與最大的新能源汽車市場，新能源汽車産銷量連續8年保持全球第一。華創證券研報顯示，車用MCU以32位晶片為主。其中新能源汽車電池管理系統和整車控制器應用的增加将驅動MCU用量的增長。例如，比亞迪燃油車F3裝有12顆MCU，而其電動車型唐的MCU數量增加到了55顆，用量大幅增加。同時，業内分析稱，無論從短期的缺芯還是長期國産化來看，本土車廠對本土MCU企業的接受度正在變高，産業鍊上下遊在加大對國産MCU的扶持力度。

根據前瞻産業研究院的資料，在2025年全球車用MCU市場規模将為102億美元。大陸2025年汽車電子行業MCU市場規模預計為54億元。

目前來看，雖然國際廠商在車規級半導體領域中占據領先地位，但兆易創新等國内廠商已逐漸推出車規MCU産品，在汽車應用中深度布局，開始以點帶面逐漸突破，MCU國産化2.0時代依然拉開序幕。根據華創證券研報，兆易創新、複旦微電、芯海科技、中穎電子、國芯科技、傑發科技、芯旺微、比亞迪半導體等廠商均在發力車規級MCU産品并已陸續通過AEC-Q100認證，領先廠商已量産或即将推出車規級MCU産品，國産廠商有望逐漸取得突破。

此外，亦有市場人士認為，在人工智能新一輪變革中，MCU晶片依然曆久彌新，包括瑞薩在内的多家MCU廠商都在積極探索将MCU與人工智能結合，未來MCU晶片在AI領域也将大有所為。國民技術近日在互動平台透露，Cortex-M7核心MCU可支援高算力的機器學習方面的AI應用，未來将根據市場需求、研發計劃和技術情況合理布局。納思達在互動平台回複，目前擁有面向深度學習應用的專用計算自研平台，針對MCU晶片，負責輕量級深度學習模型推理加速。