芯片涉及哪些行业,芯片产业链数据梳理

admin 2025-09-08 阅读:4 评论:0
一、分类 设计 集成电路设计(IC Design) 系统级芯片设计(SoC Design) 验证(Verification) 测试(Testing) 电路模拟(Circuit Simu...

一、分类

  1. 设计
    • 集成电路设计(IC Design)
    • 系统级芯片设计(SoC Design)
    • 验证(Verification)
    • 测试(Testing)
    • 电路模拟(Circuit Simulation)
    • EDA 工具(EDA Tools)
    • IP核(IP Core)
    • RTL设计(RTL Design)
    • PCB设计(PCB Design)
    • FPGA设计(FPGA Design)
    • ARM架构(ARM Architecture)
    • RISC-V架构(RISC-V Architecture)
  2. 制造
    • 半导体制程(Semiconductor Process)
    • 硅晶圆(Silicon Wafer)
    • 光刻机(Photolithography)
    • 深紫外(DUV)
    • 极紫外(EUV)
    • 热处理(Thermal Process)
    • 蚀刻(Etching)
    • 离子植入(Ion Implantation)
    • 化学机械抛光(CMP)
    • 封装(Packaging)
    • 测试(Testing)
    • 薄膜沉积(Thin Film Deposition)
    • 制程节点(Process Node)
    • FinFET
    • GAA(Gate-All-Around)
  3. 设备和材料
    • 晶圆(Wafer)
    • 半导体设备(Semiconductor Equipment)
    • 光刻胶(Photoresist)
    • 高纯度化学品(High Purity Chemicals)
    • 材料供应商(Material Suppliers)
    • 晶圆级封装(Wafer-level Packaging)
  4. 应用
    • 数据中心(Data Center)
    • 人工智能(AI)
    • 物联网(IoT)
    • 手机(Mobile)
    • 个人电脑(PC)
    • 游戏机(Game Console)
    • 自动驾驶(Autonomous Driving)
    • 5G通信(5G Communication)
    • 计算机视觉(Computer Vision)
    • 区块链(Blockchain)
  5. 行业动态
    • 行业规模(Industry Scale)
    • 行业增长(Industry Growth)
    • 竞争格局(Competitive Landscape)
    • 供应链管理(Supply Chain Management)
    • 战略投资(Strategic Investment)
    • 合作伙伴关系(Partnerships)
    • 全球化趋势(Globalization Trends)
    • 产业政策(Industrial Policy)
    • 芯片短缺(Chip Shortage)
  6. 公司和人物
    • 英特尔(Intel)
    • 苹果(Apple)
    • 三星(Samsung)
    • TSMC(台积电)
    • 高通(Qualcomm)
    • Nvidia(英伟达)
    • AMD
    • MediaTek(联发科)
    • ARM
    • 索尼(Sony)
    • 阿里巴巴(Alibaba)
    • 腾讯(Tencent)
    • 莫尔定律(Moore's Law)

二、分类

一级分类 二级分类 关键词 优先级
设计 架构设计 ARM架构,RISC-V架构
设计 硬件描述语言 RTL设计
设计 集成电路设计 IC Design, SoC Design
设计 设计验证 验证,测试
设计 设计工具 EDA 工具, IP核, PCB设计, FPGA设计
制造 制程 半导体制程, 制程节点
制造 封装 封装
制造 制造技术 FinFET, GAA, 光刻机, DUV, EUV, 热处理, 蚀刻, 离子植入, CMP, 薄膜沉积
制造 材料 硅晶圆
设备和材料 设备 半导体设备
设备和材料 材料 晶圆, 光刻胶, 高纯度化学品, 晶圆级封装
设备和材料 供应商 材料供应商
应用 重点应用领域 数据中心, AI, 物联网, 手机, PC, 游戏机, 自动驾驶, 5G通信, 计算机视觉, 区块链
行业动态 行业规模与增长 行业规模,行业增长
行业动态 行业竞争格局 竞争格局,供应链管理
行业动态 行业投资与合作 战略投资,合作伙伴关系
行业动态 行业趋势与政策 全球化趋势,产业政策,芯片短缺
公司和人物 重要公司 英特尔,苹果,三星,TSMC,高通,Nvidia,AMD,MediaTek,ARM,索尼,阿里巴巴,腾讯
公司和人物 行业理论 莫尔定律

三、上下游

芯片产业链可以被分为设计,制造,封装测试和应用四个主要环节。以下是芯片产业链的上下游构成和组织关系的基本概览:

环节 上游 本环节 下游
设计 行业需求,技术研究 IC设计公司(如:ARM,Qualcomm) 制造公司(如:TSMC,三星)
制造 IC设计公司(如:ARM,Qualcomm) 制造公司(如:TSMC,三星) 封装测试公司(如:ASE,Amkor)
封装测试 制造公司(如:TSMC,三星) 封装测试公司(如:ASE,Amkor) 终端应用厂商(如:苹果,华为)
应用 封装测试公司(如:ASE,Amkor) 终端应用厂商(如:苹果,华为) 消费者,行业用户

以上表格展示了芯片产业链的基本构成和各环节之间的上下游关系。每一个环节都是前一个环节的下游和后一个环节的上游,形成了一个紧密相连的生态链。每个环节的生产效率和技术进步都会影响到整个产业链的效率和质量。

版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权,未经许可,不得转载。

分享:

扫一扫在手机阅读、分享本文

热门文章
  • BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转

    BIAS指标解析:如何利用乖离率预测股价反转
    乖离率(BIAS)是技术分析中一个重要的指标,用于衡量股价与其移动平均线之间的偏离程度。通过计算股价与均线的差值占均线的百分比,投资者可以判断当前股价是否处于超买或超卖状态。BIAS的计算公式为: BIAS = (当前股价 – 移动平均线) / 移动平均线 × 100% 当BIAS值大于10%时,通常认为股价处于超买状态,市场可能面临回调风险;而当BIAS值小于-10%时,则认为股价处于超卖状态,市场可能迎来反弹机会。 乖离率的基本原理 乖离率的核心思想是股价会围...
  • MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势

    MACD指标解析:如何通过DIFF和DEA线捕捉市场趋势
    MACD(平滑异同移动平均线)是技术分析中常用的趋势跟踪指标,由DIFF线、DEA线和柱状线组成。它通过计算两条指数移动平均线(EMA)的差值,帮助投资者识别市场趋势的强弱和转折点。本文将深入解析MACD的构成、计算方法及其在捕捉趋势转折与背离信号中的应用。 MACD的构成与计算方法 MACD由三个主要部分组成:DIFF线、DEA线和柱状线。DIFF线是短期EMA(通常为12日)与长期EMA(通常为26日)的差值,反映了短期和长期趋势的差异。DEA线则是DIFF线的9...
  • CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号

    CCI指标揭秘:如何利用CCI>100和CCI<-100捕捉买卖信号
    顺势指标(Commodity Channel Index,简称CCI)是一种广泛应用于股票、期货和外汇市场的技术分析工具。它由唐纳德·兰伯特(Donald Lambert)于1980年提出,主要用于衡量价格相对于其统计平均值的偏离程度。CCI的核心思想是通过计算当前价格与历史平均价格的差异,来判断市场是否处于超买或超卖状态。 CCI的计算公式较为复杂,但其核心逻辑是通过比较当前价格与一定周期内的平均价格,来衡量价格的波动性。具体来说,CCI的计算公式为:CCI = (当...
  • 威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!

    威廉指标突破80?别急,还需这些指标验证!
    威廉指标(Williams %R,简称WMSR)是一种常用的技术分析工具,主要用于判断市场的超买和超卖状态。它由拉里·威廉姆斯(Larry Williams)在20世纪70年代提出,通过测量当前价格相对于一定周期内最高价和最低价的位置,来反映市场的短期动能。本文将深入探讨威廉指标的基本原理、如何利用它判断短期超买状态(80以上),以及为什么需要结合其他指标进行验证。 威廉指标的基本原理 威廉指标的计算公式为: WMSR = (最高价 – 收盘价) / (最高价 –...
  • 能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势

    能量潮(OBV)揭秘:如何通过成交量预测股价趋势
    能量潮(On-Balance Volume,简称OBV)是一种技术分析工具,由乔·格兰维尔(Joe Granville)在1963年提出。OBV通过累计成交量的变化来预测股票价格趋势,是一种非常有效的量价分析工具。OBV的核心思想是成交量是价格变动的先行指标,成交量的变化可以预示价格的未来走势。 OBV的计算方法相对简单。当某一天的收盘价高于前一天的收盘价时,当天的成交量被加到前一天的OBV值上;当某一天的收盘价低于前一天的收盘价时,当天的成交量从前一天的OBV值中减去...