据悉，MCU即微控制单元，是把中央处理器（CPU）的频率与规格做适当缩减，并将内存、USB等周边接口，甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级的计算机。市场分析称，随MCU算力进一步提升，高频MCU的主频已经提升到GHz级别，已经可以满足边缘端低算力人工智能需求。同时，将人工智能集成在MCU上，只用一颗芯片实现端侧部署，正在成为新潮流。

　　浙商证券(行情601878,诊股)近日研报表示，ChatGPT的“背后英雄”系GPU或CPU+FPGA等算力支撑，该应用将带来高端芯片的需求增加，且拉动芯片均价。信达证券(行情601059,诊股)亦表示，AIGC推动AI产业化由软件向硬件切换，半导体+AI生态逐渐清晰。根据IC Insights数据及预测，2026年全球MCU市场规模将达272亿美元，出货量约达358亿颗。

　　目前，MCU市场来看行业集中度相对较高，且海外龙头仍占据绝对领先地位。根据Omdia统计，2021年全球前5大MCU生产厂商分别为NXP、瑞萨电子、意法半导体、英飞凌以及微芯科技。国内头部厂商包括兆易创新、中颖电子(行情300327,诊股)、乐鑫科技、复旦微电(行情688385,诊股)、国民技术(行情300077,诊股)等。

　　32位MCU已成主流并不断向下蚕食8位市场 激烈“内卷”中的心事：低价策略产品甚至亏钱 未来几年或是国产MCU更上一层楼的最后机会

　　按总线或数据处理位数方面来看，MCU可被分为4位、8位、16位、32位甚至64位，即每次CPU处理的二进制数的位数，位数越多，数据有效数越多，精确度越高，运算能力越强。

　　今年以来，两大MCU巨头意法半导体和德州仪器相继带来全新的32位新品。意法半导体相关人士表示，数字化趋势会带来3-4倍，甚至更大规模的32位MCU市场的增长。华创证券研报表示，随着电子产品走向智能化、网络化，边缘智能等高阶需求促使下，32位MCU已经成为主流，并不断向下蚕食8位市场。

　　数据显示，我国通用型MCU市场规模中，32位和8位占据市场主流。根据东北证券(行情000686,诊股)研报显示，纳思达(行情002180,诊股)、兆易创新、复旦微电、中颖电子、乐鑫科技、国民技术、芯海科技(行情688595,诊股)、中微半导(行情688380,诊股)等上市公司布局有32位MCU。不过，整体来看，国内8位市场占比仍接近一半。

　　在另一方面，国金证券(行情600109,诊股)研报指出，国内大部分厂商实际仍集中在小家电和消费电子等中低端领域。据业内人士称，国产MCU厂商激烈“内卷”下纷纷采取“低价策略”抢占市场，某上市厂商的M0+级别的MCU定价根本不挣钱，甚至亏钱，而其他MCU厂商为了生产只能跟进，这使整个行业走向“恶性循环”，难以摆脱低端化竞争的困境。

　　在国内当前的MCU竞争格局下，有业内人士认为，未来几年或是国产MCU更上一层楼的最后机会。同时两家MCU大厂入局32位，或将在引起国内行业格局大洗牌。

　　新能源汽车和AI产业变革带来的新事：兆易创新等国内厂商推出车规MCU产品以点带面逐步突破 国民技术和纳思达积极探索将MCU与人工智能结合

　　不过，有业内分析表示，在汽车电动化、智能化、网联化背景下，汽车产品价值链重塑，车规级MCU或将成为国内厂商是未来发展的重点领域。

　　目前，中国具有全球增长最快与最大的新能源汽车市场，新能源汽车产销量连续8年保持全球第一。华创证券研报显示，车用MCU以32位芯片为主。其中新能源汽车电池管理系统和整车控制器应用的增加将驱动MCU用量的增长。例如，比亚迪(行情002594,诊股)燃油车F3装有12颗MCU，而其电动车型唐的MCU数量增加到了55颗，用量大幅增加。同时，业内分析称，无论从短期的缺芯还是长期国产化来看，本土车厂对本土MCU企业的接受度正在变高，产业链上下游在加大对国产MCU的扶持力度。

　　根据前瞻产业研究院的数据，在2025年全球车用MCU市场规模将为102亿美元。我国2025年汽车电子行业MCU市场规模预计为54亿元。

　　当前来看，虽然国际厂商在车规级半导体领域中占据领先地位，但兆易创新等国内厂商已逐步推出车规MCU产品，在汽车应用中深度布局，开始以点带面逐步突破，MCU国产化2.0时代依然拉开序幕。根据华创证券研报，兆易创新、复旦微电、芯海科技、中颖电子、国芯科技(行情688262,诊股)、杰发科技、芯旺微、比亚迪半导体等厂商均在发力车规级MCU产品并已陆续通过AEC-Q100认证，领先厂商已量产或即将推出车规级MCU产品，国产厂商有望逐步取得突破。

　　此外，亦有市场人士认为，在人工智能新一轮变革中，MCU芯片依然历久弥新，包括瑞萨在内的多家MCU厂商都在积极探索将MCU与人工智能结合，未来MCU芯片在AI领域也将大有所为。国民技术近日在互动平台透露，Cortex-M7内核MCU可支持高算力的机器学习方面的AI应用，未来将根据市场需求、研发计划和技术情况合理布局。纳思达在互动平台回复，目前拥有面向深度学习应用的专用计算自研平台，针对MCU芯片，负责轻量级深度学习模型推理加速。