兩家半導體行業巨頭近日先后公布了利潤大幅下降的財報數據。

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28日，英特爾公布了2023年第一季度財報，營收同比下降36%，歸屬母公司凈利潤同比下降134%。27日，三星電子也公布了近十年來利潤最低的財報數據，財報顯示，三星電子2023年第一季度營業利潤下降95.5%，凈利潤同比下降86%。

盡管分析師此前紛紛預測，隨著疫情影響的淡去，下游電子消費市場或將最早于今年第三季度迎來復蘇，不過，從財報數據看來，在市場迎來曙光之前，行業巨頭們目前仍在經歷黎明前“虧損的黑暗”。

市場熱度不再，利潤紛紛下跌

具體數據方面，今年一季度，英特爾總營收錄得117億美元，同比下降36%；歸屬母公司凈虧損達28億美元，同比下降134%。

其中，PC、筆記本在內的客戶端運算事業群（CCG）收入為58億美元，同比下降38%；數據中心和AI業務 (DCAI）下降39%；網絡和邊緣事業群 (NEX）、晶圓代工服務事業群 (IFS）收入分別同比下降30%、24%。

英特爾所有事業部門中，僅自動駕駛芯片Mobileye創收入增幅紀錄，增長16%。不過，Mobileye下調了今年全年營收展望，年度收入、營業虧損指導中點分別調整為6.5%、34%。

存儲巨頭三星電子方面，2023財年第一季度，公司營收為63.745萬億韓元，同比下降18%；營業利潤同比下降95.5%，至6402.0億韓元；凈利潤為1.575萬億韓元，較上年同期下降86%。

值得關注的是，三星電子芯片制造業務錄得虧損4.58萬億韓元，而2022年同期該業務有8.45萬億韓元的利潤。三星電子執行副總裁Ben Suh在財報電話會上表示，存儲芯片價格的持續下滑和存貨跌價是公司該季利潤承壓的主要原因。

目前，隨著市場逆風持續，疲軟的終端市場電子產品需求從消費者蔓延至企業已是板上釘釘的事實。

分析機構Counterpoint 在向第一財經提供的分析中指出，2023年第一季度，中國智能手機銷量年同比下降5%，是2014年以來銷量最低的第一季度。由于需求不振，除蘋果公司外的其他主流品牌手機的銷量年同比下降8%。

在PC市場，Counterpoint 指出，2023年第一季度全球PC出貨量同比下降28％，這是除2020年第一季度外十年來最低的單季度出貨量，PC市場的庫存消化可能在2023年第二季度結束。然而，盡管PC需求預計在2023年下半年逐漸恢復，但全年出貨量仍將下降雙位數百分比。

英特爾CEO帕特·基辛格在第一季度財報會議上表示，在服務器方面，第一季度消費市場規模環比和同比均加速下降，英特爾預計2023年上半年總體市場規模將持續同比下降，下半年將迎來適度回升。

CIC灼識咨詢合伙人趙曉馬此前對第一財經記者表示，在所有半導體細分領域中，尤以存儲芯片景氣度回落明顯，作為半導體市場銷售占比達兩成的產品，在2022年價格下跌幅度大，眾多廠商庫存水位過高，紛紛宣布減產。這次半導體行業周期性下滑，存儲芯片的市場表現難辭其咎。

AI、車芯力挽狂瀾？

從財報中可以看出，英特爾所有事業部門中，僅自動駕駛芯片Mobileye實現增幅16%。此前北方華創內部人士也告訴記者，受益于新能源汽車市場的需求，其第三代半導體制造設備目前正處于供不應求的狀態。趙曉馬告訴記者，從需求端來看，工業級、車規級半導體需求較為堅挺，目前景氣度尚可。

不過，Mobileye公司CEO Amnon Shashua指出，特斯拉降價促銷，中國電動車市場受到全球定價的負面影響，這也間接影響了電動車代工。“由于許多不利因素降低了中國電動車需求，我們降低了2023年SuperVision出貨量預測，這對我們的年度財務指導產生了負面影響。” Amnon表示。

另一方面，近期紅得發燙的ChatGPT熱潮引發市場對人工智能和算力芯片產業的重點關注。

TrendForce集邦咨詢分析師曾伯楷此前對記者表示，目前市場上雨后春筍般的LLM與AIGC產品，最直觀的是帶動上游產業及供應鏈運算相關軟硬件需求。目前諸如GPU、CPU、Memory、Storage等構成AI服務器之關鍵零部件皆有望成長。其中，尤以占整體成本比重最高的GPU為主要受益者。

然而，從另一個角度來看，由于AI大模型訓練需要依賴大量樣本的深度學習計算，英偉達旗下A100和H100 GPU等成為搶手貨，價格隨之水漲船高，此前，根據eBay上的報價，H100的芯片價格從39995美元到46000美元不等。曾伯楷認為，鑒于LLM的應用目的不盡相同，企業也不見得需一昧的提升訓練參數，開發或訓練LLM是否需達千萬級，或也因企業而異。

此前Meta于2023年2月公布LLaMA(Large Language Model Meta AI)的小型基礎模型，以工具型式開放給學術單位或AI研究人員使用，其參數便落于40-650億不等。Bloomberg也于3月底開放面向金融領域專用型AI信息處理應用機器人 BloombergGPT，其參數亦僅500億個。曾伯楷指出，訓練參數暴增雖會拉高大廠競爭門坎，卻也不見得是非跨不可的門坎。

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