前三配资公司大基金拟减持通富微电超9亿元，年内减持多只芯片股回笼投资

国家集成电路产业投资基金股份有限公司（下称“大基金”）计划再减持通富微电。根据通富微电公告前三配资公司，大基金拟减持公司股份3793.99万股，不超过公司总股本2.5%。

这是继上一轮减持通富微电3766.1万股套现约10亿元之后，大基金又一次减持通富微电，此次拟减持总金额约9.56亿元。

自2014年成立以来，大基金一期扮演着产业扶持与财务投资的双重角色，制订了为期15年的投资计划，投资期、回收期、延展期各五年。2022年~2023年半导体行情低迷期间，大基金一期放缓了投资脚步。连续三个季度减持通富微电，可以看出大基金正加快投资退出的节奏。截至5月19日收盘，通富微电股价报24.32元，收跌3.49%，总市值369亿元。

据第一财经记者统计，今年一季度大基金完成减持的半导体上市公司还有燕东微（688172.SH）、景嘉微（300474.SZ）、赛微电子（300456.SZ）、盛科通信（688702.SH）等。

连续三个季度减持通富微电

公开资料显示，大基金一期投资半导体产业链方向集中在晶圆制造、设计、封测和装备材料，投资占比分别约为67%、17%、10%、6%。大基金一期自2020年进入投资回收期，开启减持步伐，而大基金二期与三期分别在2019年和2024年成立。大基金三期，注册资本达3440亿元人民币，超过前两期之和，三期继续围绕半导体产业链的关键环节进行“补强式”投资，包括关键环节的半导体设备、材料、先进制造等。

通富微电是大基金一期与二期投资的半导体封测环节重点公司，大基金一期2018年初首次投资通富微电，于2020年二季度起逐步减持公司股份，并在近三年加快了投资回收的节奏。

截至一季度末，大基金合计持有通富微电总股本逾14%前三配资公司，其中，大基金一期持有通富微电1.33亿股，占总股本8.77%，大基金二期持有公司2051.98万股，占总股本5.49%。此次减持的是大基金一期，计划在今年6月11日-9月8日减持不超过3793.99万股，按照上周五（5月16日）收盘价25.2元计算，此次减持金额约9.56亿元。

在今年一季度，大基金一期完成了上一轮对通富微电的减持。根据公告，2024年11月4日-1月22日，该基金合计减持3766.09万股，其中，去年四季度减持3182.15万股，今年一季度减持553.94万股，按照减持均价计算，套现金额约10.52亿元。不过，相比原计划减持股份4552.79万股，该基金没有顶格减持。

值得注意的是，完成上一轮减持后，大基金一期持有通富微电的股份比例由11.26%下降至8.77%。若此次减持足额完成，该基金的持股比例将下降至6.27%。

截至2024年一季度末，大基金一期持有的半导体上市公司数量达26家，期末参考市值总计为729.68亿元，持有的公司北方华创（002371.SZ）、沪硅产业（688126.SH）、拓荆科技（688072.SH）、华大九天（301269.SZ）、盛科通信（600702.SH）、芯原股份（688521.SH）、通富微电等企业的市值排名居前。

除通富微电以外，大基金一期今年一季度还减持了盛科通信、燕东微、瑞芯微等半导体企业。其中，盛科通信被减持1030.78万股，减持总金额7.58亿元；燕东微被减持的股份数量最多，达1199.1万股，金额2.53亿元。

通富微电今年目标营收增长10%

大基金以外，北向资金和多只公募基金也对公司持股有所减少。根据财报，北向资金一季度卖出885.16万股，自2024年二季度以来连续四个季度减少，截至一季度末持股2294.11万股，占总股本1.51%。

3月末，华夏国证半导体芯片ETF、南方中证500ETF、国联安中证全指半导体ETF、国联安中证全指半导体ETF位列第六至第九大股东，分别较前一季度末减少了120.29万股、150.59万股、172.38万股、138.65万股。而中国人寿的传统普通保险产品新晋为第十大股东，持股456.83万股。

今年一季度，公司虽然实现营收利润双增长，但净利润增速不及营收增速，且业绩环比出现下滑。报告期内，通富微电的营业收入为60.92亿元，同比增长15.34%，归母净利润1.01亿元，同比增长2.94%，扣非后归母净利润1.04亿元，同比增长10.19%。环比来看，通富微电一季度的营收、净利润均出现下滑，营收环比下滑10.41%，归母净利润环比下降18.94%。

在最近一期机构调研中，通富微电表示，2025年的营收目标为265亿元，即较2024年同比增长10.96%。谈及2025年半导体市场发展趋势，公司称，先进封装方面，扇出型面板级封装（FOPLP）深入布局，CoWoS产能倍增。从应用端看，AI终端应用的蓬勃发展将为半导体行业的持续增长注入源源不断的动力，比如车载AI芯片需求激增，AI算法与边缘计算结合推动工厂设备智能化升级，如机械臂自主决策、质量检测视觉系统等，带动工业芯片需求逐步。

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