威武霸气！华为一款手机实现全部国产化！

近年来，以中芯国际、长江存储、合肥长鑫为代表的本土半导体制造企业正分别在逻辑电路芯片、3DNAND存储芯片、DRAM存储芯片领域布局先进制程产能，也是中国半导体制程工艺技术走在最前沿的企业。

近日，有消息称，过去，华为手机根据产品线的不同，会分别搭载海思麒麟和高通处理器，比例一度接近五五开，而如今，超过 90% 的华为手机采用了自家的海思麒麟处理器。

中芯此前的公告显示,14nm及后续先进工艺项目已于2019年三季度量产并持续扩产，2020年底将扩产至1.5万片/月，中芯南方SN1厂计划3.5万片/月产能。

在中芯国际成立20周年之际，一则消息引发了产业链的高度关注，在一款发放给员工的华为手机中，“SMIC20”代工的logo出现在了手机的背面。这意味着，中芯国际14纳米FinFET代工的移动芯片，真正在手机处理器上实现了规模化量产和商业化。

“此前中芯国际14nm主要跑华为的RF Transceiver芯片，但在麒麟710A处理器突破后，产能利用率有了大幅提升。”信达证券电子行业首席分析师方竞对第一财经记者表示，虽然麒麟710A是两年前发售的老处理器，但这是一次新的突破。

从芯片设计、代工到封装测试环节，这款芯片首次实现全部国产化，意味着国产14nm工艺“从0到1的突破”。中芯此前的公告显示,14nm及后续先进工艺项目已于2019年三季度量产并持续扩产，2020年底将扩产至1.5万片/月，中芯南方SN1厂计划3.5万片/月产能。

从零到一

根据拓墣产业研究院发布的2020年第一季度全球晶圆代工市场报告，中芯国际预计第一季度营收8.48亿美元，位列全球第五，同比增长26.8%，市场份额4.5%。但与第一名的台积电54%的份额相比，差距依然比较大。

不过，从生产能力看来，第一财经记者注意到，从去年三季度开始，中芯国际的第一代14nmFinFET已成功量产。目前，中芯国际第一代FinFET 14纳米产能已达到3000片/月，生产良率较好。2019年中芯国际财报显示，第一代FinFET的产能爬坡快于预期，计划产能将于2020年底上量至15000片/月。

在4月初，在华为荣耀发布的千元机Play 4T产品中，搭载了自研芯片麒麟 710A 处理器，这款低端处理器就采用了上述中芯国际的 14nm 工艺代工。值得注意的是，华为海思麒麟7系列的首款芯片是麒麟710，于2018年7月在华为发布的Nova3手机搭载出现，由台积电代工，制程工艺12m，主频2.2GHz。

华创证券指出，面对美国禁令，台积电存在无法为海思代工制造芯片的风险。因此，麒麟710A采用中芯14纳米FinFET工艺也被视为“国产化零的突破”，是国产半导体技术的破冰之举。晶圆制造作为半导体国产化链条中的核心环节，具有非常重要的战略地位，也受到了国家政策的大力支持，中芯国际作为中国最大、制程最先进的晶圆代工厂，有望迎来成长机遇。

未来(华为)无论是新一代的7系列处理器还是其他版本，都将接替麒麟710A，成为接下来1~2年间华为主打的中低端处理器，进而放量带动业绩表现。”方竞表示。

“高端芯片能力仍不足”

“如果美国修改规则，华为还能从韩国的三星、中国台湾MTK、中国展讯购买芯片来生产手机，就算华为因为长期不能生产芯片做出了牺牲，相信在中国会有很多芯片企业成长起来。华为还可以用韩国、日本、欧洲、中国台湾芯片制造商提供的芯片来研发生产产品。”在此前的华为年报沟通会上，华为轮值董事长徐直军对记者说。

虽然极力反对美国将技术问题政治化，但可以看到，华为也在做多重准备。

据接近联发科人士对记者表示，目前联发科也在和华为积极接触，未来不排除有更多5G芯片进入华为产品中。而在除了代工环节，华为也在加大自有芯片的设计研发力度以及使用。

4月28日，调研机构 CINNO Research 发布的最新数据显示，2020 年第一季度，华为海思半导体第一次登顶中国智能手机处理器市场，成为中国大陆市场份额最高的移动 SoC 生产商。而据市场调查机构 IC Insights 最新发布的数据，海思一季度销售额接近27亿美元，首次跻身全球前十大半导体厂之列。

但在最新的一次采访中，华为创始人任正非表示，只要美国批准，依然会大规模采购(美国)芯片。“我们自己也能生产，但是也要买别人的，这是我们能活下来的基础，不因为我们生产的芯片便宜，就不买别人的，即使我们有了也要购买，互为备份。”

任正非同时表示，国内芯片厂家目前生产中低端芯片还是有能力的，但是高端芯片能力不足。任何一个芯片制造公司都需要一个成长过程。

从长期来看，本土半导体产业要崛起，从设计到代工、封测都要自主化，本土晶圆代工厂商的崛起只是时间问题，承接华为等大厂的高标准订单在未来也许也能实现。

目前，对于华为来说，产品力是关键，台积电无疑是首选。“大陆目前也在先进制程上进行追赶，但依然存在不小的差距，并且良率的爬升也需要时间