这件事可以说是情理之中，意料之外。首先从智能手机、PC 市场全面疲软开始，需求的萎缩就会不断向上游供应链传递，只不过半导体行业的周期和供应链都很长，传递的速度相对较慢。ASML 全球高级副总裁、中国区总裁沈波在去年的一次媒体开放日也说过：相比产业链里其他供应商，半导体设备的一个特点是供货周期相对偏长。需求往下走的时候，我们差不多是最后一个感受到；需求往上走，我们则是第一个感受。
其次，发生在 ASML 身上的砍单消息，代表了代工厂也没有看到行业复苏、需求恢复增长的拐点，故而选择削减关键设备订单这种偏保守的做法，以应对大环境的不确定性。换言之，全球芯片需求的衰退，大概率还要继续一段时间。
但以上的前提还是基于之前的市场现状，未来一年仍然存在不少潜在的变局。
需求端触底
在刚刚过去的2023年第一季度，终端需求出现触底复苏信号，从智能手机市场来看，据CINNO Research统计，2023年1月，中国大陆市场智能手机销量约2766万部，同比下滑10.4%，同比降幅收窄，环比上升44.6%。射频前端芯片巨头Qorvo预计中国安卓手机市场在2022年第四季度达到谷底，向上拐点将出现在2023年第二季度，手机需求将在2023下半年明显改善。高通预计2023上半年客户将继续减少库存，市场需求将在2023下半年明显改善。
PC方面，行业大厂预计2023年呈现弱复苏态势。AMD表示，2022年第四季度持续去库存，渠道库存已缩减，2023年第一季度继续去库存，AMD的PC业务营收在2023年第一季度触底，预计2023下半年PC行业将复苏。
在显示面板市场，Omdia预计2023年第二季度液晶电视面板订单有望实现同比增长19%的反弹，50英寸及更大尺寸的面板订单将达到1614亿个，同比增长8%，整体市场有望恢复到2020年的峰值水平。今年3月初以来，主流市场的HD画质TDDI芯片报价已上涨一成，该类芯片供不应求的局面将延续至4月，到了5月，产能恢复正常后价格会下落，这反映出部分细分市场的芯片供需关系开始从供过于求向供需平衡转变，这是个积极信号。
供给端：晶圆厂产能利用率有望恢复
如前文所述，进入2023年以来，全球晶圆厂，特别是晶圆代工厂的产能利用率持续下滑，收入减弱，以联电为例，该公司预计2023年第一季度产能利用率进一步降至70%左右。
晶圆厂产能利用率下降，迫使部分晶圆产线采取以价换量的策略，从而减小了芯片设计企业的成本压力，以改善盈利能力。Sigmaintell预计，2023年，8英寸晶圆和12英寸55nm以上制程晶圆代工价格有望同比下降15%-17%，12英寸40nm及以下制程晶圆代工价格同比有望下降约5%-12%，晶圆代工行业整体价格同比下降约10%-15%。
总体来看，在晶圆产线降价和未来需求复苏的驱动下，从2023年第二季度开始，晶圆厂的产能利用率有望逐步修复，据Sigmaintell预测，全球主要晶圆产线的产能利用率在2023下半年有望温和恢复。不过，考虑到2023年晶圆制造整体供需关系，即使2023年第二季度客户下单量有所恢复，使得晶圆厂产能利用率上升，制造芯片的价格在2023年依然处于下行周期，因此，芯片设计公司的成本压力虽然有所改善，在2023全年依然要过苦日子。
可见，相对于前文介绍的芯片需求端，供给端在2023年的日子更难，这主要是因为产业链供需关系传导需要时间（3-6个月），只要市场需求持续改善，晶圆厂和芯片设计公司的苦日子将在2023年底或2024年初结束，到那时，整个产业将重新进入上行周期。
AI 战争，开启军备竞赛
与英特尔不同，ChatGPT 的爆火出乎所有人的意料，如果说去年年末推出第一波热潮还存在质疑，到今年已经在全球范围内掀起了一场 AI 战争。
从国外的 OpenAI（和微软）、谷歌、亚马逊、Facebook、X.AI（马斯克刚成立）等，到国内的百度、阿里、腾讯、商汤、光年之外（美团联合创始人王慧文成立）等，都在进入 AI 大模型的战场。而在主流视野之外，还有更多尚不知名的大模型，比如开源的 BLOOM、复旦的 MOSS、斯坦福的 Alpaca。
不仅如此，大量基于大模型的 AI 应用层出不穷，还有 Office、搜索引擎这些用户规模巨大的传统工具不断引入生成式 AI，这些都在快速增加算力的消耗，同时自然也需要庞大的算力进行「补充」。
无一例外，它们背后的硬件基座都是大量的高性能 GPU，基本以英伟达 A100、H100 GPU 为主，由台积电 7nm/4nm 工艺制造。尽管还没有到一季度财报公布的时间，但外界已经在猜测英伟达能「赢多少」了。与此同时，台积电来自英伟达的订单也在不断增长。
长期来看英伟达可能也难一家独大，AMD 和英特尔，谷歌以及一票自研 AI 芯片的互联网公司，还有可以期待一下的国产 GPU 厂商。谷歌在本月早些时候就宣布，旗下第四代 TPU 驱动的 AI 超级计算机胜过了英伟达上一代旗舰 GPU A100 驱动的超级计算机。但不管如何，最终这些芯片需求都要转换为代工厂的订单，从而影响到 EUV 光刻机的市场。
换言之，接下来生成式 AI 以及大模型的发展程度，也将很大程度上影响代工厂对 EUV 光刻机需求的紧迫性。
