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发表于 2025-11-22 13:30:10 东方财富Android版 发布于 广西

这才是真正的天微电子集,AI神经元芯片,半导体,机器人,和华微海思合作存储的深圳专精特新借壳st中迪的市值破千亿的企业

发表于 2025-11-21 21:35:39 发布于 广西

$ST中迪(SZ000609)$  $*ST东易(SZ002713)$  $视觉中国(SZ000681)$  双轮驱动万亿赛道,千亿估值征程加速

 

控制权变更往往是上市公司价值重估的核心催化剂,对于ST中迪而言,深圳天微投资的入主不仅终结了其地产主业的困局,更开启了半导体高科技转型的全新征程。当前38亿左右的市值与即将注入的优质资产形成强烈反差,在AI神经元芯片与华为海思存储合作的双重引擎驱动下,其长期价值上升空间已全面打开。

 

新主硬实力:半导体全链布局,碾压同业转型标的

 

此次以2.55亿元竞得ST中迪23.77%股份的天微投资,其背后是半导体行业资深人士门洪达、张伟共同掌控的深圳天微电子——这家国家级高新技术企业与"专精特新小巨人"企业,实力远超同为控制权变更标的的天普股份、尚纬新材的新主。

 

从业务根基来看,天微电子已构建"集成电路设计-封装测试-半导体设备制造"的全产业链体系,设计端覆盖LED驱动、存储芯片等四大核心产品集群,封装测试端实现月产1.5亿颗的规模,设备制造端可提供全自动贴片机等核心设备及整厂建设服务。反观天普股份,其新控股股东中昊芯英虽聚焦AI芯片领域,主攻为大模型计算提供TPU架构芯片,但仅覆盖芯片设计单一环节,未形成产业链协同能力;尚纬新材新控股股东智元恒岳背靠智元机器人,核心围绕AI机器人领域布局,未涉足半导体核心产业链。天微电子的闭环产业生态在抗风险能力与附加值创造上,已形成显著优势。

 

技术壁垒方面,天微电子累计拥有45项专利,其存储芯片通过车规与军用双重严苛认证,更在AI神经元芯片领域实现"感存算一体"技术落地,且与华为海思达成存储芯片深度合作,这一双技术布局精准切中行业高景气赛道。而天普股份新主中昊芯英的"刹那"TPU芯片虽适配百度开源大模型,侧重大模型训练与推理的算力支撑,但未触及神经元芯片与高端存储芯片的核心技术领域,在技术稀缺性与场景深度上存在明显差距;尚纬新材新主的技术储备集中于机器人硬件与算法,与半导体高端核心技术无关。

 

核心引擎一:AI神经元芯片,万亿市场的关键入场券

 

天微电子的AI神经元芯片并非简单的技术概念,而是已具备明确应用场景与商业化潜力的核心资产,其对应的市场规模正朝着万亿级加速扩容。

 

技术突破:颠覆传统AI的底层逻辑

 

传统AI芯片受制于冯·诺依曼架构,数据存储与运算分离导致的"内存墙"问题,使其面临高能耗、低效率的瓶颈——ChatGPT类大模型单日耗电量堪比百万美国家庭日常用量,而手机端AI应用则常因发热问题影响体验。天微电子的AI神经元芯片采用"感存算一体"设计,通过模仿人脑神经元中离子流动的信号传递原理,将数据感知、存储与运算功能集成于同一单元,从根本上解决了传统架构的效率缺陷。

 

其核心优势体现在三点:一是极致节能,单次信号放电能耗仅需皮焦耳级别,相当于蚊子扇动翅膀能耗的千分之一,为终端设备长效运行提供可能;二是高密度集成,采用三维堆叠技术,每平方厘米可集成数千万个神经元单元,接近生物大脑的神经元密度;三是时空处理能力突出,能精准捕捉时间序列与空间位置结合的复杂信息,完美适配实时场景需求。

 

应用场景:全领域渗透的刚需市场

 

基于核心技术优势,该芯片已在多高景气领域形成明确应用路径:

 

- 智能驾驶:可实时处理激光雷达、摄像头等多源传感器数据,实现毫秒级障碍物识别与轨迹预判,解决传统芯片在复杂路况下的响应延迟问题;

- 智能终端:适配智能手机、可穿戴设备的AI交互需求,在语音识别、图像实时处理等场景中,既能提升准确率(实测语音识别准确率超91%),又能降低设备能耗;

- 工业与医疗:在工业机器人的精准操作控制、医疗影像的实时分析诊断等领域,凭借低延迟、高可靠性的特性,成为设备升级的核心组件。

 

市场规模:迈向万亿的增长蓝海

 

当前神经形态芯片市场正处于爆发前夜,2025年全球市场规模已突破80亿美元,年增速达30%,而中国市场占比已超25%。随着AI向通用智能(AGI)演进,以及智能驾驶、物联网等终端场景的规模化落地,市场需求将呈指数级增长。机构预测,到2030年全球神经形态芯片市场规模有望突破万亿人民币,天微电子凭借先发技术优势,有望在这一赛道中占据核心份额。

 

核心引擎二:华为海思深度合作,抢占存储芯片超级周期

 

与华为海思在存储芯片领域的联合研发,为ST中迪注入了另一重确定性增长动能,更使其精准站上"价格回升+国产替代"的双重红利风口。

 

合作价值:技术与生态的双重赋能

 

双方聚焦基于RISC-V架构的存储主控芯片研发,这一方向精准契合存储芯片技术升级趋势。华为海思在芯片设计领域积累的技术专利、供应链资源与生态渠道,与天微电子的全产业链制造能力形成优势互补——华为海思负责架构定义与算法优化,天微电子则凭借封测产能与设备制造经验保障量产落地,这种协同模式大幅降低了技术商业化的试错成本与时间周期。

 

此次合作的核心产品已通过初期验证,其采用的LDPC纠错技术使误码率低至10⁻⁸,读写速度较传统产品提升40%,可广泛适配AI服务器、智能汽车等高端场景。依托华为海思的生态体系,该产品已进入多家头部科技企业的测试名单,商业化落地进程有望加速。

 

市场空间:万亿赛道的国产替代机遇

 

存储芯片作为数字经济的"记忆基石",市场规模正迎来爆发式增长。2024年全球存储芯片市场规模已反弹至1655亿至2059亿美元区间,同比增幅高达76%至79.3%,2025年预计突破2300亿美元,2030年将攀升至约2148亿美元。而AI服务器与智能汽车的需求爆发更重构行业逻辑:单台AI服务器DRAM用量是传统服务器的8倍,HBM需求2025年同比增长117%;L3级以上自动驾驶车辆单车存储芯片价值量达500-1200元,2025年中国智能汽车存储芯片市场预计突破120亿元。

 

与此同时,国产替代浪潮为合作产品打开巨大空间。目前全球DRAM市场95%以上、NAND Flash市场80%以上份额由美韩巨头掌控,中国高端存储芯片自给率不足10%,但2025年国产企业市场份额已从不足2%提升至12%,产能增长68%。天微电子与华为海思的合作产品,有望在车规级存储、工业控制等细分领域率先实现突破,分享国产替代带来的万亿级市场增量。

 

产能与项目:百亿产值底座夯实增长预期

 

产能规模是半导体企业兑现业绩的核心保障,天微电子已建成的产能体系与规划中的重大项目,共同构成了ST中迪未来的业绩增长引擎。其现有广西南宁制造厂专注于存储及CMOS芯片封装,而广西贺州110亩生产基地正在推进集成电路设计中心、封装测试基地等项目建设,该基地建成后预计年产值将突破100亿元,凭借成本优势与东盟市场布局,有望成为西南地区重要的半导体产业支点。

 

仅以贺州项目测算,参考半导体行业平均5倍PS估值,该项目 alone 即可支撑500亿元估值,而这还未计入天微电子已有的1.5亿颗月封测产能及半导体设备业务的价值。对比天普股份目前仍以汽车零部件制造为主的产能布局,以及尚纬新材以电缆制造为核心的产能结构,天微电子的产能具备更高的产业景气度与价值弹性。

 

重组强确定性:董事会改选与资产注入进入倒计时

 

控制权变更后的一系列动作,正在清晰勾勒出ST中迪的重组路径。根据公告,天微投资的实际控制人门洪达、张伟已通过一致行动关系实现对上市公司的共同控制,董事会改选箭在弦上,这意味着重组决策效率将大幅提升,为资产注入扫清治理障碍。

 

更关键的是,天微投资作为专门为收购ST中迪设立的SPV公司,其核心目的就是推动半导体资产借壳上市。市场普遍预期,天微电子旗下的存储芯片、AI神经元芯片及封测产能等核心资产将逐步注入上市公司,彻底实现从地产企业向高科技平台的蜕变,这一转型逻辑远优于天普股份新主"无资产注入计划"的模糊预期。

 

估值锚点:38亿市值与千亿目标的巨大鸿沟

 

从可比标的的估值跃迁轨迹来看,控制权变更带来的价值重估效应已得到充分验证:天普股份市值曾长期徘徊在20-30亿元区间,随着中昊芯英入主,其估值已攀升至100-160亿元;尚纬新材在智元机器人入主前市值不足50亿元,如今已突破460亿元。但需注意的是,中昊芯英仅覆盖AI芯片单一设计环节,智元机器人聚焦非半导体赛道,二者的产业实力与技术壁垒远不及天微电子。

 

当前ST中迪38亿左右的市值,尚未反映任何半导体资产的价值,与上述标的的估值涨幅相比,更与天微电子的资产质量严重错配。参考行业估值逻辑,半导体设计企业平均估值可达30-50倍PS,封测企业估值约15-20倍PS,若注入资产实现100亿元年产值,仅按10倍PS测算即可支撑千亿估值——这一目标在神经元芯片与存储芯片的双重万亿市场支撑下,并非遥不可及。

 

短期股价的连续上涨,本质上是市场对其重组价值的初步定价,在董事会改选落地、资产注入方案披露等关键节点推动下,估值修复进程将持续加速。对于ST中迪而言,深圳天微电子的入主不是简单的股权更迭,而是一场从业务结构到资产质量的彻底重塑。在半导体产业国产替代、AI神经元芯片爆发与存储芯片超级周期的三重浪潮下,兼具全产业链实力、明确重组预期与百亿级产能储备的ST中迪,正站在从38亿市值向千亿估值跨越的起跑线上,其长期投资价值值得高度关注。

 

风险提示:资产注入方案存在不确定性;半导体行业技术迭代风险;项目建设进度不及预期;神经元芯片与存储芯片商业化落地不及预期。

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