Забігаючи наперед на ринок електроніки у 2025 році, можна очікувати подальшого поглиблення застосування технології штучного інтелекту в побутовій електроніці та розумних автомобілях, що призведе до підтримки щорічного темпу зростання ринку напівпровідників понад 10%, з особливо високим попитом на штучний інтелект та автомобільні чіпи. Одночасно, побутова електроніка прагне до сталого розвитку, зі зростаючим просуванням екологічно чистих продуктів. Індустрія інтегральних схем отримує значні вигоди від розвитку ринків штучного інтелекту, 5G та електромобілів, що призводить до помітного технологічного прогресу. Крім того, новітні технології, такі як генеративний штучний інтелект та сервісні роботи, стануть новими акцентами на ринку.

Цей звіт містить аналіз тенденцій та ринкові прогнози щодо актуальних тем і галузей, включаючи людиноподібних роботів, розумні носимі пристрої, автономне водіння, зелені обчислення, смартфони, генеративний штучний інтелект, заміну вітчизняних технологій, 3-нм автомобільні чіпи, пам'ять та цифрове моделювання.

Тенденція 1: Постійні прориви в галузі гуманоїдних роботів

Гуманоїдні роботи, побудовані на міждисциплінарній основі та інтегруючи передові технології, такі як штучний інтелект, високоякісне виробництво та нові матеріали, готові стати революційними продуктами, наступними за комп'ютерами, смартфонами та транспортними засобами на нових джерелах енергії. Вони слугують вирішальним показником високотехнологічної могутності та рівня розвитку країни.

Швидкий розвиток ринку гуманоїдних роботів зумовлений двома ключовими факторами. По-перше, ітерація великих моделей штучного інтелекту та можливостей автономного навчання та оптимізації дозволяє роботам краще розуміти людські інструкції, брати участь у складних діалогах і навіть передбачати та задовольняти потреби користувачів, значно покращуючи якість обслуговування та досвід взаємодії. По-друге, це є результатом зрілості та вдосконалення галузевих ланцюгів видобутку, переробки та переробки, а також підтримки та керівництва урядової політики.

Ринки капіталу також сприяють сектору гуманоїдних роботів. Станом на листопад 2024 року в галузі гуманоїдних роботів у Китаї було зареєстровано 49 фінансових заходів, переважно зосереджених у Пекіні, Шеньчжені та регіоні дельти річки Янцзи, із загальним обсягом фінансування понад 5 мільярдів юанів. Серед 33 компаній, що займаються розробкою гуманоїдних роботів, які отримали фінансування, 26 (майже 80%) були засновані між 2022 і 2024 роками.

Фінансова діяльність на міжнародному рівні є не менш активною. У лютому цього року Figure AI залучила 675 мільйонів доларів (приблизно 4.73 мільярда юанів), серед інвесторів були Microsoft, NVIDIA, OpenAI та засновник Amazon Джефф Безос. Наприкінці жовтня 2024 року Agility Robotics завершила раунд фінансування серії C на суму 150 мільйонів доларів (приблизно 1.05 мільярда юанів), отримавши статус єдинорога.

Особливої ​​уваги заслуговує прорив у ключових технологіях, таких як штучний інтелект, машинне навчання та комп'ютерний зір, що відкриває значні можливості для розвитку великої групи компаній, що виробляють гуманоїдних роботів, підкреслюючи «втілений інтелект». Широко поширена думка, що дослідження, що керуються цією теорією, дозволяють гуманоїдним роботам краще адаптуватися до складних та мінливих середовищ і завдань, маючи можливості для автономного навчання, сприйняття та прийняття рішень.

Хоча людиноподібних роботів можна класифікувати за сценаріями застосування, опитування показують, що більшість китайських компаній вважають, що виробництво, особливо автомобільне, першим досягне справжньої комерціалізації людиноподібних роботів, при цьому контроль якості та складання компонентів визначені як чіткі сценарії попиту. Натомість, довгоочікуване застосування для обслуговування дому займає нижчий рейтинг.

Тенденція 2: Розумні носимі пристрої відновлюють оберти, структура ринку розвивається

Зі стрімким технологічним прогресом, розумні портативні пристрої стають дедалі незаміннішими в нашому повсякденному житті. Від смарт-годинників до фітнес-трекерів, від VR-гарнітур до AR-окулярів, від навушників до розумних кілець – різноманітність та функціональність портативних пристроїв продовжує розширюватися, пропонуючи споживачам безпрецедентну зручність та враження.

Після коливань розвитку в останні роки очікується, що ринок розумних носимих пристроїв Міжнародний електронний бізнес досягне нового піку у 2025 році, коли, за прогнозами, світові поставки сягнуть 800 мільйонів одиниць.

Основним рушієм зростання є зростаюча увага споживачів до здоров'я та фітнесу. Розумні годинники та фітнес-трекери допомагають користувачам краще керувати своїм здоров'ям, відстежуючи ключові показники, такі як частота серцевих скорочень, якість сну, кількість кроків та споживання калорій. Крім того, завдяки поширенню розвитку 5G та Інтернету речей, носимі пристрої стають більш взаємопов'язаними та інтелектуальними, надаючи високо персоналізовані послуги та досвід у сфері охорони здоров'я, спортивного моніторингу, зв'язку та розваг.

Крім того, інтеграція штучного інтелекту та генеративного штучного інтелекту обіцяє точніший аналіз даних та прогнози для носимих пристроїв, таких як моніторинг ключових показників здоров'я, таких як артеріальний тиск. Ми очікуємо побачити більше інноваційних застосувань у 2025 році, таких як біометрична автентифікація або персоналізовані плани фітнесу, що генеруються за допомогою алгоритмів машинного навчання.

Два сегменти особливо варті уваги у 2025 році. Перший – це дитячі смарт-годинники, які інтегрують такі критично важливі функції, як зв’язок, відстеження місцезнаходження, екстрені виклики та моніторинг здоров’я, що відповідає зростаючій стурбованості батьків щодо безпеки та здоров’я дітей, що свідчить про зростання попиту. Другий – це смарт-пристрої, що носиться, для людей похилого віку. На тлі глобальних тенденцій старіння населення ці пристрої можуть допомогти людям похилого віку зберігати незалежність та своєчасно отримувати медичну допомогу завдяки таким функціям, як моніторинг здоров’я, виявлення падінь, реагування на екстрені випадки та допомога у щоденній активності, що також демонструє значний потенціал зростання.

Зі зростанням ринку конкурентне середовище змінюється. Традиційні гіганти споживчої електроніки, такі як Apple, Samsung та Huawei, продовжують лідирувати, тоді як дедалі більше стартапів та брендів, що розвиваються, набувають популярності, кидаючи виклик існуючим гравцям інноваційними продуктами та рішеннями.

Тенденція 3: Ринок автономного водіння демонструє дихотомію

У 2024 році ентузіазм щодо автономного водіння за кордоном дещо зменшився, частково через величезні інвестиції в дослідження та розробки, необхідні для широкомасштабної комерціалізації, та постійні проблеми з прибутковістю. Прикладами є те, що Samsung Electronics гальмує дослідження автономних автомобілів, а Apple зупиняє свій проект «Apple Car» на початку 2024 року. Ці кроки відображають технічні труднощі та виклик досягненню значної віддачі від інвестицій.

Однак картина в Китаї інша. Китайські виробники продовжують значно інвестувати в автономне водіння, демонструючи впевненість у цій технології.

Китайські політики активно сприяють розвитку автономного водіння, запроваджуючи політику для підтримки тестування, демонстраційних застосувань та комерційної діяльності. Кілька міст запустили демонстраційні дорожні випробування інтелектуальних підключених транспортних засобів (ICV), відкрили тестові дороги, завершили модернізацію дорожньої інтелектуальної системи та встановили придорожні пристрої (RSU), створюючи сприятливе політичне середовище. Зокрема, запуск послуг роботаксі, таких як «Luobo Kuaipao» (萝卜快跑), у таких містах, як Ухань та Гуанчжоу, стимулював інвестиційний ентузіазм.

Технологічно, зростання комплексних систем автономного водіння зосереджене на розвитку. На відміну від традиційних модульних архітектур, комплексні системи використовують уніфіковану модель глибокого навчання для безпосереднього зіставлення вхідних даних датчиків з виходами керування транспортним засобом, що зменшує проміжні кроки та покращує продуктивність і точність у режимі реального часу.

На рівні підприємств китайські компанії, такі як Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei та Xiaomi, активно впроваджують технології автономного водіння, прискорюючи цифровізацію та інтелект автомобільної промисловості завдяки інноваціям та унікальному дизайну продуктів.

Забігаючи наперед, очікується, що ринок автономного водіння досягне позитивного зростання до 2025 року. Прогнозується, що світові поставки автономних транспортних засобів досягнуть десятків мільйонів, тоді як продажі інтелектуальних автомобілів L2+ і вище в Китаї, за прогнозами, перевищать 10 мільйонів одиниць, з рівнем проникнення 50%. На ринок почнуть виходити автомобілі L4, і Китай готовий стати найбільшим у світі ринком автономного водіння.

Примітно, що потенціал для швидкого зростання поширюється не лише на розробників технологій автономного водіння, а й на гравців, що займають провідні та нижчі позиції в ланцюжку поставок. Завдяки глобальному розвитку китайських автономних транспортних засобів, китайські компанії з висококонкурентними продуктами в таких галузях, як сенсорні екрани в автомобілях та трансмісія, можуть отримати значні переваги в нових розробках.

Тенденція 4: Зелені обчислення стають дедалі актуальнішими

У офіційному документі Дослідницького центру енергоменеджменту Schneider Electric за 2023 рік зазначено, що споживання енергії штучним інтелектом досягло 4.5 ГВт у 2023 році, з прогнозованим середньорічним темпом зростання 25%-33% до 2028 року – що в 2-3 рази швидше за загальні темпи зростання центрів обробки даних. Таким чином, очікується, що попит на потужність штучного інтелекту досягне 14-18.7 ГВт до 2028 року, що становитиме 15%-20% від загальної потужності центрів обробки даних. Це навіть не враховує потужність штучного інтелекту, розподілену між більшою кількістю периферійних та кінцевих пристроїв.

Цей рівень споживання еквівалентний середньорічному споживанню енергії в деяких країнах. Враховуючи споживання енергії в усьому ланцюжку розробки та виробництва чипів штучного інтелекту, а також повідомлення Сема Альтмана про потенційні інвестиції трильйонів в інфраструктуру чипів штучного інтелекту, загальний енергетичний слід технологій штучного інтелекту може бути вражаючим.

Якщо споживання енергії штучним інтелектом перевищить певну частку потужності енергетичної інфраструктури, це вплине на життя населення. Отже, відповідно до ширшої тенденції енергозбереження та скорочення викидів вуглецю, «зелені обчислення» та «зелені центри обробки даних» зараз є гарячими темами. Рішення пропонуються на кількох рівнях.

Навіть окрім пристроїв живлення та мікросхем, для цифрових мікросхем, особливо мікросхем штучного інтелекту, спільна оптимізація проектування/виробництва мікросхем та програмних алгоритмів має вирішальне значення для підвищення ефективності та зменшення споживання енергії на одиницю обчислень. Крім того, для великомасштабних кластерних обчислень, що включають мікросхеми, плати та вузли, ключовими вузькими місцями є взаємозв'язки та пам'ять; розвиток таких технологій, як обчислення в пам'яті та оптичні взаємоз'єднання, є важливими розробками в рамках цієї тенденції.

Водночас деякі компанії-виробники мікросхем просувають рішення системного рівня, такі як холодне охолодження та імерсійне рідинне охолодження. На таких заходах, як WAIC, багато компаній-виробників мікросхем штучного інтелекту продемонстрували рішення для шаф POD з рідинним охолодженням. Наприклад, Enflame (燧原科技) підкреслила досягнення PUE ≤ 1.15 у лабораторних центрах обробки даних завдяки чудовій лінійності продуктивності в розгортаннях з тисячею карт у поєднанні з рідинним охолодженням у всьому кластері.

Зрозуміло, що ливарні компанії з виробництва мікросхем, постачальники EDA/IP та фірми з розробки мікросхем обговорюють досягнення вищої ефективності з «системної» точки зору – охоплюючи кремній, пристрої, блоки, мікросхеми, корпусування, системи, програмне забезпечення та додатки – для реалізації зелених обчислень.

Ще один рівень передбачає інвестиції в енергетичну інфраструктуру. Раніше іноземні ЗМІ повідомляли, що «Проект інфраструктури штучного інтелекту США» від OpenAI включає грандіозне бачення ядерної енергетики. Дженсен Хуанг також згадував в інтерв'ю, що центри обробки даних потребують відновлюваної енергії, і ядерна енергетика є чудовим варіантом. Oklo, де головою правління є Сем Альтман, планує розгорнути свій перший SMR (малий модульний реактор) до 2027 року. Google підписав угоду з ядерним стартапом Kairos Power про живлення центрів обробки даних від SMR...

Багато гігантів у сфері штучного інтелекту здійснюють капіталовкладення в ядерну енергетику. Це підкреслює очікуваний майбутній попит на зелену енергетику та зелені обчислення.

Тенденція 5: Смартфони повністю впроваджують генеративний штучний інтелект, екосистема консолідується

Починаючи з iOS 18, Apple розгортає генеративні функції штучного інтелекту для iPhone у вибраних регіонах, включаючи перетворення голосу на текст для нотаток, редагування фотографій за допомогою штучного інтелекту, інструменти для написання електронних листів, ключові резюме для електронних листів і дзвінків, а також пошук фотографій/відео на основі природної мови...

Apple не лише значно інвестує, використовуючи Google TPU для навчання моделей штучного інтелекту як на стороні сервера, так і на пристроях, але й спеціально будує центр обробки даних штучного інтелекту на основі власних чипів для застосунків штучного інтелекту на пристроях, створюючи кластери «приватних хмарних обчислень» у хмарі, одночасно виконуючи гібридний висновок штучного інтелекту як локально, так і в хмарі.

Незалежно від думок щодо цінності «телефонів зі штучним інтелектом», це стало серйозним напрямком бізнесу. Вступ Apple до концепції «телефонів зі штучним інтелектом» по суті знаменує собою перехід конкуренції мобільних SoC на базі точок доступу (AP) в еру генеративного штучного інтелекту. Поле битви для мобільних SoC на базі точок доступу, операційних систем та виробників оригінального обладнання (OEM) розширилося, включивши конкуренцію в моделях штучного інтелекту, екосистемах розробки штучного інтелекту та додатках штучного інтелекту.

Для користувачів зміни очевидні: нові iPhone тепер мають 8 ГБ оперативної пам'яті, а нові MacBook зазвичай мають щонайменше 16 ГБ оперативної пам'яті – значною мірою тому, що моделі великих мов програмування (LLM) та інші великі моделі, необхідні для генеративного штучного інтелекту, потребують значного обсягу пам'яті. Це вказує на те, що впровадження генеративного штучного інтелекту на смартфонах стрімко розвиватиметься протягом наступних 1-2 років, створюючи нові можливості для мобільних чіпів та різних периферійних компонентів.

Ще одним підкресленням цієї тенденції є чіп MediaTek Dimensity 9400, випущений у жовтні 2024 року, який активно інтегрує більш спеціалізовані блоки прискорення штучного інтелекту в свій нейронний процесор для підтримки мультимодального введення, навчання LoRa на пристрої та навіть генерації коротких відео на пристрої. MediaTek також активно співпрацює з виробниками смартфонів, великими постачальниками моделей, постачальниками ОС та незалежними постачальниками програмного забезпечення для створення власної екосистеми штучного інтелекту.

Оскільки битва за генеративний штучний інтелект на базі смартфонів загострюється у 2025-2026 роках, очікується, що екосистема штучного інтелекту на телефонах поступово консолідується з фрагментованого стану. Стеки технологій, функції та можливості штучного інтелекту також тяжітимуть до стандартизації.

Тенденція 6: Генеративний ШІ переходить на периферію

Дослідницька команда NVIDIA, що спеціалізується на передових технологіях, давно проводить дослідження в галузі «ефективного штучного інтелекту». Такі методи, як обрізання моделей, розрідження та квантування ваги AWQ, спрямовані на запуск великих моделей на периферійних або кінцевих пристроях – не лише на ПК зі штучним інтелектом, але й на платформах, таких як Jetson Nano.

Такі дослідження, як «Ефективний ШІ», формують основу для впровадження генеративного ШІ на кінцеві пристрої, такі як ПК та телефони. Але це ще не вся історія «Генеративного ШІ на периферії».

На WAIC (Всесвітній конференції зі штучного інтелекту) 2024 року, Міжнародний електронний бізнес спостерігали численні невеликі чіпи штучного інтелекту, які стверджують про здатність запускати LLM у своїх специфікаціях. Наприклад, Axera (爱芯元智) AX630C з обчислювальною продуктивністю INT8 3.2 TOPS та типовою потужністю менше 1.5 Вт може запускати модель Qwen2 0.5B зі швидкістю близько 10 токенів/секунду. Хоча Axera заявила, що конкретні напрямки застосування все ще не визначені, можливості величезні.

Протягом 2024 року майже всі опитані компанії-виробники чипів штучного інтелекту одноголосно погодилися, що штучний інтелект, включаючи генеративний, перейде на периферію та впровадиться у все. Враховуючи відносно великий розмір моделей та обмеження сховища, вводу/виводу та обчислювальної потужності на периферійних пристроях, тісна співпраця між проектуванням архітектури чипів штучного інтелекту та оптимізацією програмних алгоритмів стане критично важливою.

Компанія VeriSilicon (芯原) на своєму симпозіумі з технологій штучного інтелекту 2024 року зазначила, що її інтелектуальні розробки нейронних процесорів (NPU) та графічних процесорів (GPU), спочатку спрямовані на зір, мовлення та графіку на основі штучного інтелекту, тепер охоплюють природну мову та охоплюють доповнену/віртуальну реальність (AR/VR), автономне водіння, ПК, смартфони, носимі пристрої та роботів. VeriSilicon заявила, що її наступним кроком є ​​перехід на «трансформер» – структурну основу сучасних великих моделей.

Відповідно, багато чіпів штучного інтелекту для периферійних пристроїв та кінцевих точок використовують «двигуни Transformer». VeriSilicon також згадала про оптимізацію свого NPU IP для прискорення Transformer, включаючи підтримку форматів даних зі змішаною точністю та реалізацію 4-бітного та 8-бітного вагового квантування для значного зменшення споживання пропускної здатності. Ці зусилля допоможуть вивести генеративний штучний інтелект на периферію – не лише для автомобілів, ПК, телефонів та роботів, але й потенційно для вбудованих програм з більш обмеженими обчислювальними ресурсами.

Тенденція 7: Збільшення заміщення вітчизняними товарами в Китаї

Частка вітчизняних чіпів, що замінюють імпорт у Китаї, постійно зростає. У 2023 році виробництво чіпів у Китаї зросло до 351.4 мільярда одиниць, що на 6.9% більше, ніж у попередньому році, досягнувши рівня самозабезпечення у 23%. Виробництво ще більше зросло до 135.4 мільярда одиниць за перші чотири місяці 2024 року, демонструючи потужний імпульс. Завдяки тенденції впровадження штучного інтелекту на периферії очікується значне зростання попиту в таких секторах, як вітчизняні CIS, чіпи інтерфейсів пам'яті, нішева пам'ять, аналогові чіпи та чіпи для хмарних/периферійних обчислень.

Очікується, що торговельні тертя, що спричиняють фрагментацію глобального ланцюга поставок, у поєднанні з необхідністю стабільності поставок, що стимулює внутрішні закупівлі, стимулюватимуть подальше зростання попиту на вітчизняні ливарні заводи, обладнання та пакувальні/випробувальні потужності протягом наступних 2-3 років. Наразі, на восьми основних етапах виробництва мікросхем, китайська промисловість напівпровідникового обладнання досягла значних проривів у таких галузях, як термічна обробка, нанесення тонких плівок, травлення та очищення, при цьому прогрес клієнтів досяг 14 нм, а машини для травлення досягли 5 нм.

У першій половині 2024 року закупівлі напівпровідникового обладнання в материковому Китаї досягли 25 мільярдів доларів, причому вітчизняне обладнання становило близько 8 мільярдів доларів. Рівень заміщення вітчизняним обладнанням у таких процесах, як зачистка резистів, очищення, травлення та упаковка, перевищив 30%, що відображає як величезний попит, так і прискорення темпів заміщення вітчизняним обладнанням.

Передові технології упаковки мають вирішальне значення в усьому світі та для Китаю, оскільки вони вирішують проблеми, спричинені уповільненням, спричиненим законом Мура, та проблемами з ланцюгом поставок, спричиненими експортним контролем. Китайські компанії мають солідний потенціал у цьому напрямку. Незважаючи на обмеження у виробництві пластин на передньому плані, передові технології упаковки мають широкі перспективи зростання та є ключовим фактором розвитку ринку Китаю.

Глобальна експансія («вихід назовні») та інтелект сприяють сталому зростанню індустрії споживчих терміналів Китаю. Автомобільна електроніка є ключовим напрямком, а закордонна експансія – головним пріоритетом для компаній у 2025 році. Швидкий розвиток вітчизняної автомобільної промисловості Китаю підвищує конкурентоспроможність його компаній ланцюга поставок на міжнародному рівні, відкриваючи нові можливості для провідних фірм.

Однак загалом, з точки зору регіональної частки у глобальному ланцюжку поставок напівпровідників, США, Європа та інші країни мають більшість. Китай має лише певну частку у виробництві та упаковці/тестуванні пластин середнього рівня. Самозабезпечення залишається відносно низьким, а залежність від інших ("受制于人") зберігається у таких галузях, як EDA/IP, обладнання, високопродуктивні технологічні вузли, високопродуктивні обчислення (HPC) та деякі ключові матеріали.

Тенденція 8: Початок розгортання 3-нм автомобільних чіпів

Нагадаємо, що TSMC оголосила про масове виробництво свого 3-нм процесора першого покоління (N3, також відомого як N3B) наприкінці грудня 2022 року, потім N3E другого покоління в четвертому кварталі 4 року та N2023P третього покоління у другій половині 3 року. Згідно з дорожньою картою TSMC, N2024X буде запущено у 3 році, а N2025A (автомобільний клас) – у 3 році.

Зазвичай, передові вузли, такі як 5-нм та 3-нм, пов'язані зі смартфонами та чіпами штучного інтелекту. Дійсно, такі компанії, як Apple, Qualcomm, NVIDIA та AMD, наразі домінують у 3-нм потужностях TSMC, тоді як інші постачальники чекають на замовлення. Примітно, що майже через два роки після першого масового виробництва 3-нм чіпів, 3-нм технологія нарешті входить у сферу автомобільних чіпів.

У жовтні 2024 року компанія MediaTek під час презентації «Dimensity 9400 Launch» оголосила, що її перший «Dimensity AI Cockpit Chip CT-X1» надійде у масове виробництво та впровадження в транспортні засоби у 2025 році. CT-X1, заснований на 3-нм технології TSMC, може похвалитися продуктивністю процесора 260 тис. DMIPS та продуктивністю графічного процесора на апаратному рівні 3,000 GFLOPS. Його вбудований генеративний нейронний процесор зі штучним інтелектом пропонує понад 46 TOPS, підтримуючи мультимодальні генеративні моделі штучного інтелекту з кількістю параметрів до 13 мільярдів. Використовуючи цю продуктивність, CT-X1 підтримує до 10 дисплеїв, 16 камер, відтворення/запис відео 8K 30 кадрів/с, дисплей з роздільною здатністю 9K та комунікаційні технології, такі як 5G та Wi-Fi 7.

Як чіп для кабіни пілотів, CT-X1 не відповідає стандартам автомобільного класу. В умовах високоінтегрованих архітектур електроніки/електронної техніки обчислювальна потужність є найдефіцитнішим ресурсом. Тривалі цикли розробки чіпів автомобільного класу ледве задовольняють швидкозростаючі обчислювальні потреби. На цьому тлі автовиробники, такі як Tesla та BYD, також впроваджують у свої кабіни чіпи неавтомобільного класу.

Звичайно, також з'являються автомобільні чіпи, що використовують процес TSMC N3A. 13 листопада 2024 року компанія Renesas Electronics анонсувала свою багатодоменну ф'южн-систему на кристалі наступного покоління для автомобілів – серію R-Car X5. Перша система на кристалі в цій серії, R-Car X5H, базується на архітектурі чіплетів та використовує 3-нм автомобільний процес (N3A) від TSMC, розроблений спеціально для автомобільних систем на кристалі та відповідає стандартам надійності AEC-Q100 Grade 1.

R-Car X5H забезпечує продуктивність штучного інтелекту до 400 TOPS та відмінну ефективність TOPS/W, а також обчислювальну потужність графічного процесора до 4 TFLOPS та продуктивність центрального процесора, що перевищує 1,000 тис. DMIPS. Завдяки 38 ядрам Arm, потужному штучному інтелекту та можливостям графічного процесора, один чіп може одночасно підтримувати кілька бортових програм, включаючи ADAS, бортову інформаційно-розважальну систему (IVI) та шлюзи. Зразки R-Car X5H будуть доступні для обраних автомобільних клієнтів у першій половині 1 року, а масове виробництво заплановано на другу половину 2025 року.

Крім того, ще в жовтні 2023 року японський розробник мікросхем Socionext оголосив про початок розробки 3-нм систем керування автомобілем (ADAS) та автономного керування (SoC), також використовуючи процес N3A від TSMC, а масове виробництво очікується у 2026 році.

Ці розробки свідчать про те, що 3-нм техпроцес поступово стає новим стандартом у галузі автомобільних мікросхем, забезпечуючи надійну обчислювальну потужність для розробки розумних автомобілів. Зі збільшенням кількості автомобільних мікросхем на базі 3-нм на ринку, перехід до розумніших та більш електричних транспортних засобів прискорюватиметься, пропонуючи споживачам безпечніший та інтелектуальніший досвід водіння.

Тренд 9: Ринок пам'яті шукає нової рівноваги на тлі волатильності цін

Після того, як ціни на пам'ять почали відновлюватися з мінімуму в четвертому кварталі 4 року та зазнали значного відновлення в першій половині 2023 року, ціни на різні продукти пам'яті почали розходитися в другій половині року, що призвело до «дихотомічної» ринкової ситуації в четвертому кварталі. Які тенденції очікуються на ринку пам'яті у 1 році?

Що стосується NAND Flash, то споживчі SSD-накопичувачі становлять понад 80% ринку, тоді як корпоративні SSD-накопичувачі – майже 15%. Починаючи з третього кварталу 3 року, продуктивність різних флеш-продуктів почала розходитися. Корпоративні SSD-накопичувачі, підтримані попитом з боку серверів зі штучним інтелектом, перевершили споживчі SSD-накопичувачі, зберігаючи незначне зростання у другій половині 2024 року. Натомість, млявий ринок споживчої електроніки, особливо низька продуктивність смартфонів і ноутбуків, призвів до зниження контрактних цін на споживчі SSD-накопичувачі, починаючи з третього кварталу. Песимізм щодо ринку споживчої електроніки у четвертому кварталі 2 року та першому кварталі 2024 року свідчить про те, що ціни на NAND Flash залишатимуться низькими.

Крім того, хоча очікується, що комерційне масштабування додатків периферійного штучного інтелекту відбудеться у 2025 році, флеш-пам'ять NAND ще не отримала значного поштовху від цієї тенденції. Міжнародний електронний бізнес Дані вказують на те, що принаймні протягом четвертого кварталу 4 року та першого кварталу 2024 року загальна тенденція цін на NAND Flash буде низхідною. Водночас виробники пам'яті, враховуючи загальногалузеві втрати у 1 році, проактивно контролюють потужності на тлі надлишку пропозиції. Очікується, що споживчі ціни на SSD відновляться у другій половині 2025 року.

Щоб краще задовольнити потреби штучного інтелекту в передачі даних, технологія флеш-пам'яті NAND розвивається в напрямку більшої ємності, підвищеної безпеки, меншої затримки та зниження енергоспоживання. Балансування ємності та вартості стало ключовим напрямком для ланцюга поставок NAND, і очікується поява більшої кількості продуктів QLC NAND.

Для DRAM, яка становить понад 50% індустрії пам'яті, існує три основні типи: стандартна DDR, мобільна DDR (LPDDR) та графічна DDR (GDDR, HBM). Порівняно зі стандартною DDR4/DDR5, графічна DDR, представлена ​​GDDR та HBM, пропонує значно вищу пропускну здатність.

Графічна пам'ять DDR розроблена для високопродуктивних обчислень та обробки графіки. GDDR розвинулася до GDDR6X, з появою GDDR7, яка переважно використовується у високопродуктивних ігрових графічних процесорах та професійних робочих станціях. HBM та її ітерації (HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E) широко використовуються в прискорювачах високопродуктивних обчислень та штучного інтелекту завдяки своїй надвисокої пропускній здатності та енергоефективності. З удосконаленням напівпровідникових процесів графічна пам'ять DDR ще більше збільшить щільність та ефективність для задоволення потреб обробки даних, отримуючи ширше застосування поряд із розробкою 5G, штучного інтелекту та віртуальної реальності.

Цінові тенденції для мобільної DDR (LPDDR) та стандартної DDR (DDR4/DDR5) залежать від багатьох факторів і зазвичай знижуються з коливаннями. Попит на мобільну DDR ​​залишається стабільним завдяки циклам оновлення мобільних пристроїв; нові покоління спочатку мають високу ціну, але зменшуються зі зростанням зрілості та масштабуванням, часто коштуючи вище, ніж стандартна DDR, через вимоги до потужності/продуктивності. Стандартна DDR4 є зрілою зі стабільними цінами, поступово замінюючись DDR5, яка спочатку дорога, але очікується, що її ціни знизяться зі збільшенням виробництва та попиту. Загальні ціни залежать від ринкової пропозиції/попиту, вартості сировини, коригування потужностей та світового економічного клімату.

Тренд 10: Цифрове моделювання трансформує більш традиційні галузі промисловості

Перед запуском ракети дослідження та розробки традиційно проходять чотири етапи: техніко-економічне обґрунтування - детальний проект - випробування прототипу - випробування льотної моделі. Найдорожчим етапом є випробування прототипу – виготовлення всіх компонентів для фізичної перевірки.

SpaceX змінила цей традиційний підхід. Вони проводять масштабні симуляційні випробування на етапі детального проектування, щоб досягти швидших та економічно ефективніших запусків ракет. Ключ полягає у значних інвестиціях SpaceX у технології симуляції, що робить її лідером в аерокосмічній галузі, за повідомленнями, на 10 років випереджаючи конкурентів.

Окрім аерокосмічної галузі, цифрове моделювання наразі становить лише близько 20% процесу проектування літаків, а решта 80% покладаються на фізичні випробування. У таких галузях, як науки про життя та розробка ліків, частка моделювання в процесі досліджень і розробок часто становить менше 1%.

Порівняно з напівпровідниковою промисловістю, де більшість проектування відбувається в програмному/віртуальному середовищі, багато традиційних галузей промисловості стикаються з імперативом цифрової трансформації. Поширення цифрового моделювання допоможе цим секторам досягти вищої ефективності та нижчих витрат.

Для напівпровідникової та електронної промисловості, особливо для таких гравців, як постачальники EDA/IP та програмного забезпечення/рішень, це створює значні можливості в таких технологіях, як цифрове моделювання та цифрові двійники. Це також узгоджується з ширшою тенденцією інтеграції напівпровідників та систем, або конвергенції мікросхем та систем.

Ця конвергенція проявляється кількома способами: системні компанії, такі як Apple, Tesla та AWS, розробляють власні чіпи; традиційні компанії-виробники чіпів, такі як NVIDIA та Qualcomm, переходять до проектування на системному рівні; а постачальники EDA/IP знаходять величезні нові можливості в проектуванні систем завдяки низькому рівню цифровізації в різних сферах застосування. Нещодавні конференції розробників від великих компаній, що займаються EDA, зробили значну акцент на дослідженні цих нових ринків, пов'язаних з системами.

Це являє собою значну, невід'ємну можливість для електронної та напівпровідникової промисловості. Такі програми, як NVIDIA Omniverse у промисловому метавсесвіті для суднобудування, залізниць, охорони здоров'я та виробництва, є проявами цієї тенденції – частини ширшої цифрової трансформації, що охоплює всі галузі та суспільство.