Заглядывая вперед на рынок электроники в 2025 году, можно сказать, что применение технологии ИИ в потребительской электронике и интеллектуальных транспортных средствах будет углубляться еще больше, что позволит рынку полупроводников поддерживать ежегодный темп роста более 10%, при этом особенно высок спрос на ИИ и автомобильные чипы. В то же время потребительская электроника стремится к устойчивости, с более активным продвижением экологически чистых продуктов. Индустрия интегральных схем получает значительную выгоду от толчка рынков ИИ, 5G и электромобилей, что приводит к заметным технологическим достижениям. Кроме того, новые технологии, такие как генеративный ИИ и сервисные роботы, станут новыми яркими моментами на рынке.

В отчете представлен анализ тенденций и рыночные перспективы по актуальным темам и направлениям, включая человекоподобных роботов, интеллектуальные носимые устройства, автономное вождение, экологичные вычисления, смартфоны, генеративный ИИ, бытовое замещение, 3-нм автомобильные чипы, память и цифровое моделирование.

Тенденция 1: Постоянные прорывы в области гуманоидных роботов

Гуманоидные роботы, созданные на основе многопрофильных разработок и интегрирующие передовые технологии, такие как искусственный интеллект, высокотехнологичное производство и новые материалы, готовы стать прорывными продуктами после компьютеров, смартфонов и новых энергетических транспортных средств. Они служат важнейшим показателем высокотехнологичной мощи и уровня развития страны.

Быстрое развитие рынка человекоподобных роботов обусловлено двумя ключевыми факторами. Во-первых, итерация больших моделей ИИ и возможности автономного обучения и оптимизации позволяют роботам лучше понимать человеческие инструкции, участвовать в сложных диалогах и даже предсказывать и удовлетворять потребности пользователей, что значительно повышает качество обслуживания и опыт взаимодействия. Во-вторых, это является результатом зрелости и совершенствования цепочек отраслей upstream, middlestream и downstream в сочетании с поддержкой и руководством государственной политики.

Рынки капитала также благоприятствуют сектору гуманоидных роботов. По состоянию на ноябрь 2024 года в сфере гуманоидных роботов Китая было зарегистрировано 49 мероприятий по финансированию, в основном сосредоточенных в Пекине, Шэньчжэне и регионе дельты реки Янцзы, с общим финансированием, превышающим 5 миллиардов юаней. Из 33 компаний по производству гуманоидных роботов, которые получили финансирование, 26 (почти 80%) были основаны в период с 2022 по 2024 год.

Финансовая деятельность также активна на международном уровне. В феврале этого года Figure AI привлекла $675 млн (около 4.73 млрд юаней) от инвесторов Microsoft, NVIDIA, OpenAI и основателя Amazon Джеффа Безоса. В конце октября 2024 года Agility Robotics завершила раунд финансирования серии C на $150 млн (около 1.05 млрд юаней), получив статус единорога.

Особого внимания заслуживает прорыв в таких ключевых технологиях, как ИИ, машинное обучение и компьютерное зрение, что открывает значительные возможности для развития большой группы компаний-производителей человекоподобных роботов, уделяя особое внимание «Воплощенному интеллекту». Широко распространено мнение, что исследования, проводимые на основе этой теории, позволяют человекоподобным роботам лучше адаптироваться к сложным и изменяющимся средам и задачам, обладая возможностями автономного обучения, восприятия и принятия решений.

Хотя гуманоидных роботов можно классифицировать по сценариям применения, опросы показывают, что большинство китайских компаний считают, что производство, особенно автомобилестроение, станет первым, кто достигнет настоящей коммерциализации гуманоидных роботов, при этом контроль качества и сборка компонентов определены как четкие сценарии спроса. Напротив, долгожданное применение домашнего сервиса занимает более низкое место.

Тенденция 2: умные носимые устройства снова набирают обороты, структура рынка меняется

Благодаря стремительному развитию технологий, умные носимые устройства становятся все более незаменимыми в нашей повседневной жизни. От умных часов до фитнес-трекеров, гарнитур виртуальной реальности до очков дополненной реальности, наушников до умных колец — разнообразие и функциональность носимых устройств продолжают расширяться, предлагая потребителям беспрецедентное удобство и опыт.

После нестабильных темпов развития в последние годы ожидается, что рынок умных носимых устройств Международный электронный бизнес и достигнет нового пика в 2025 году, при этом прогнозируется, что мировые поставки достигнут 800 миллионов единиц.

Основной движущей силой роста является растущее внимание потребителей к здоровью и фитнесу. Умные часы и фитнес-трекеры помогают пользователям лучше следить за своим здоровьем, отслеживая ключевые показатели, такие как частота сердечных сокращений, качество сна, количество шагов и потребление калорий. Кроме того, подстегиваемые распространением 5G и развитием IoT, носимые устройства становятся все более взаимосвязанными и интеллектуальными, предоставляя высокоперсонализированные услуги и опыт в области здравоохранения, спортивного мониторинга, коммуникации и развлечений.

Кроме того, интеграция ИИ и генеративного ИИ обещает более точный анализ данных и прогнозы для носимых устройств, таких как мониторинг ключевых показателей здоровья, таких как артериальное давление. Мы ожидаем увидеть больше инновационных приложений в 2025 году, таких как биометрическая аутентификация или персонализированные фитнес-планы, созданные с помощью алгоритмов машинного обучения.

Два сегмента особенно примечательны в 2025 году. Первый — это детские смарт-часы, которые объединяют такие важные функции, как связь, отслеживание местоположения, экстренные вызовы и мониторинг здоровья, что отвечает растущей обеспокоенности родителей по поводу безопасности и здоровья детей, что указывает на растущий спрос. Второй — это умные носимые устройства для пожилых людей. На фоне глобальных тенденций старения населения эти устройства могут помочь пожилым людям сохранять независимость и получать своевременную медицинскую помощь с помощью таких функций, как мониторинг здоровья, обнаружение падений, экстренное реагирование и помощь в повседневной активности, также демонстрируя большой потенциал роста.

По мере созревания рынка меняется и конкурентная среда. Традиционные гиганты потребительской электроники, такие как Apple, Samsung и Huawei, продолжают лидировать, в то время как все большее число стартапов и новых брендов набирают известность, бросая вызов действующим игрокам с помощью инновационных продуктов и решений.

Тенденция 3: Рынок автономного вождения представляет собой дихотомию

В 2024 году энтузиазм по поводу автономного вождения несколько остыл за рубежом, отчасти из-за огромных инвестиций в НИОКР, необходимых перед крупномасштабной коммерциализацией, и постоянных проблем с прибыльностью. Примерами служат Samsung Electronics, тормозящая исследования в области автономного автомобиля, и Apple, останавливающая свой проект «Apple Car» в начале 2024 года. Эти шаги отражают технические трудности и проблему достижения значительной отдачи от инвестиций.

Однако в Китае картина иная. Китайские производители продолжают вкладывать значительные средства в автономное вождение, демонстрируя уверенность в этой технологии.

Политики в Китае активно продвигают разработку автономного вождения, внедряя политику поддержки тестирования, демонстрационных приложений и коммерческих операций. Во многих городах были запущены дорожные тестовые демонстрации интеллектуальных подключенных транспортных средств (ICV), открыты испытательные дороги, завершены модернизации дорожного интеллекта и установлены придорожные блоки (RSU), что создало благоприятную политическую среду. В частности, запуск услуг роботакси, таких как «Luobo Kuaipao» (萝卜快跑) в таких городах, как Ухань и Гуанчжоу, подстегнул инвестиционный энтузиазм.

С технологической точки зрения, рост сквозных автономных систем вождения сконцентрировал внимание. В отличие от традиционных модульных архитектур, сквозные системы используют унифицированную модель глубокого обучения для сопоставления входных сигналов датчиков непосредственно с выходными сигналами управления транспортным средством, сокращая промежуточные шаги и улучшая производительность и точность в реальном времени.

На корпоративном уровне такие китайские компании, как Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei и Xiaomi, активно внедряют технологии автономного вождения, ускоряя цифровизацию и интеллектуализацию автомобильной промышленности за счет инноваций и уникального дизайна продукции.

Заглядывая вперед к 2025 году, ожидается, что рынок автономного вождения достигнет положительного роста. Прогнозируется, что мировые поставки автономных транспортных средств достигнут десятков миллионов, в то время как продажи интеллектуальных транспортных средств L2+ и выше в Китае, по прогнозам, превысят 10 миллионов единиц с уровнем проникновения 50%. На рынок начнут выходить транспортные средства L4, и Китай готов стать крупнейшим в мире рынком автономного вождения.

Примечательно, что потенциал быстрого роста выходит за рамки разработчиков технологий автономного вождения и распространяется на игроков, занимающих верхние и нижние позиции в цепочке поставок. Подталкиваемые выходом китайских автономных транспортных средств на мировой рынок, китайские компании с высококонкурентной продукцией в таких областях, как сенсорные экраны в автомобилях и силовая передача, могут получить значительные преимущества в новых разработках.

Тенденция 4: Экологичные вычисления становятся все более актуальными

В документе Центра исследований управления энергопотреблением Schneider Electric за 2023 год говорится, что энергопотребление ИИ достигло 4.5 ГВт в 2023 году с прогнозируемым среднегодовым темпом роста 25%-33% до 2028 года — в 2-3 раза быстрее, чем общие темпы роста центров обработки данных. Таким образом, ожидается, что спрос на электроэнергию ИИ достигнет 14-18.7 ГВт к 2028 году, что составит 15%-20% от общей мощности центров обработки данных. Это даже не учитывает мощность ИИ, распределенную по большему количеству периферийных и конечных устройств.

Этот уровень потребления эквивалентен среднему годовому потреблению электроэнергии в некоторых странах. Учитывая потребление энергии во всей цепочке проектирования и производства чипов ИИ, а также сообщения Сэма Альтмана о потенциальных инвестициях триллионов в инфраструктуру чипов ИИ, общий энергетический след технологии ИИ может оказаться ошеломляющим.

Если потребление энергии ИИ превысит определенную долю мощности энергетической инфраструктуры, это повлияет на жизнедеятельность населения. Таким образом, в соответствии с более широкой тенденцией энергосбережения и сокращения выбросов углерода, «зеленые вычисления» и «зеленые центры обработки данных» теперь являются горячими темами. Решения предлагаются на нескольких уровнях.

Даже помимо силовых устройств и чипов, для цифровых чипов, особенно чипов ИИ, совместная оптимизация проектирования/производства чипов и программных алгоритмов имеет решающее значение для повышения эффективности и снижения энергопотребления на единицу вычислений. Кроме того, для крупномасштабных кластерных вычислений на чипах, платах и ​​узлах ключевыми узкими местами являются межсоединения и память; достижения в таких технологиях, как вычисления в памяти и оптические межсоединения, являются существенными разработками в рамках этой тенденции.

В то же время некоторые компании по производству чипов продвигают решения на системном уровне, такие как охлаждающая пластина и иммерсионное жидкостное охлаждение. На таких мероприятиях, как WAIC, многие компании по производству чипов для искусственного интеллекта продемонстрировали решения для шкафов POD с жидкостным охлаждением. Например, Enflame (燧原科技) подчеркнула достижение PUE ≤ 1.15 в лабораторных центрах обработки данных за счет превосходной линейности производительности при развертывании тысяч карт в сочетании с общекластерным жидкостным охлаждением.

Понятно, что производители микросхем, поставщики EDA/IP и компании по проектированию микросхем обсуждают достижение более высокой эффективности с «системной» точки зрения, охватывающей кремний, устройства, блоки, микросхемы, упаковку, системы, программное обеспечение и приложения, для реализации экологически чистых вычислений.

Другой уровень включает инвестиции в энергетическую инфраструктуру. Ранее иностранные СМИ сообщали, что «US AI Infrastructure Blueprint» от OpenAI включает в себя грандиозное видение ядерной энергетики. Дженсен Хуанг также упоминал в интервью, что центрам обработки данных нужна возобновляемая энергия, и ядерная энергия — отличный вариант. Oklo, где Сэм Альтман является председателем, планирует развернуть свой первый SMR (малый модульный реактор) к 2027 году. Google подписала соглашение с ядерным стартапом Kairos Power о поставке энергии в центры обработки данных с помощью SMR...

Многие гиганты технологий ИИ вкладывают капитал в ядерную энергетику. Это подчеркивает ожидаемый будущий спрос на зеленую энергию и зеленые вычисления.

Тенденция 5: смартфоны полностью поддерживают генеративный ИИ, экосистема консолидируется

Начиная с iOS 18, Apple внедряет функции генеративного ИИ для iPhone в некоторых регионах, включая преобразование голоса в текст для Заметок, редактирование фотографий с помощью ИИ, инструменты для написания электронных писем, ключевые резюме для электронных писем и звонков, а также поиск фотографий и видео на основе естественного языка...

Apple не только вкладывает значительные средства, используя Google TPU для обучения как серверных, так и локальных моделей ИИ, но и специально создает центр обработки данных ИИ на основе собственных чипов для локальных приложений ИИ, создавая кластеры «частных облачных вычислений» в облаке и выполняя гибридный вывод ИИ как локально, так и в облаке.

Независимо от мнений о ценности «телефонов с искусственным интеллектом», это стало серьезным направлением бизнеса. Выход Apple на рынок «телефонов с искусственным интеллектом» по сути знаменует собой переход конкуренции мобильных AP SoC в эпоху генеративного ИИ. Поле битвы мобильных AP SoC, операционных систем и OEM-производителей расширилось, включив в себя конкуренцию в области моделей ИИ, экосистем разработки ИИ и приложений ИИ.

Для пользователей сдвиг очевиден: новые iPhone теперь начинаются с 8 ГБ ОЗУ, а новые MacBook обычно имеют не менее 16 ГБ ОЗУ — в основном потому, что большие языковые модели (LLM) и другие большие модели, необходимые для генеративного ИИ, требуют значительного объема памяти. Это указывает на то, что принятие генеративного ИИ на смартфонах будет быстро продвигаться в течение следующих 1-2 лет, создавая новые возможности для мобильных чипов и различных периферийных компонентов.

Еще одним подтверждением этой тенденции является чип Dimensity 9400 от MediaTek, выпущенный в октябре 2024 года, который агрессивно включает в себя более специализированные блоки ускорения ИИ в своем NPU для поддержки мультимодального ввода, обучения LoRa на устройстве и даже генерации коротких видео на устройстве. MediaTek также активно сотрудничает с OEM-производителями смартфонов, поставщиками крупных моделей, поставщиками ОС и независимыми поставщиками программного обеспечения для создания собственной экосистемы ИИ.

По мере усиления битвы за генеративный ИИ на смартфонах в 2025–2026 годах ожидается, что экосистема ИИ на телефонах постепенно консолидируется из разрозненного состояния. Стеки, функции и возможности технологий ИИ также будут стремиться к стандартизации.

Тенденция 6: Генеративный ИИ выходит на передовые позиции

Исследовательская группа NVIDIA, сосредоточенная на передовых технологиях, давно занимается исследованиями "Эффективного ИИ". Такие методы, как обрезка моделей, разрежение и квантование весов AWQ, направлены на запуск больших моделей на периферийных или конечных устройствах — не только на ПК с ИИ, но и на платформах, таких как Jetson Nano.

Исследования, подобные Efficient AI, формируют основу для внедрения генеративного ИИ в конечные устройства, такие как ПК и телефоны. Но это не вся история «Generative AI at the Edge».

На WAIC 2024 (Всемирной конференции по искусственному интеллекту) Международный электронный бизнес наблюдал многочисленные небольшие чипы ИИ, заявляющие о возможности запуска LLM в своих спецификациях. Например, Axera (爱芯元智) AX630C с вычислением INT8 в 3.2 TOPS и типичной мощностью менее 1.5 Вт может запускать модель Qwen2 0.5B со скоростью около 10 токенов в секунду. Хотя Axera заявила, что конкретные направления применения все еще не определены, возможности огромны.

В течение 2024 года почти все опрошенные компании-производители чипов ИИ единогласно согласились с тем, что ИИ, включая генеративный ИИ, переместится на периферию и во все. Учитывая относительно большой размер моделей и ограничения по хранению, вводу-выводу и вычислительной мощности на периферийных устройствах, глубокое сотрудничество между проектированием архитектуры чипов ИИ и оптимизацией программных алгоритмов станет критически важным.

VeriSilicon (芯原) упомянула на своем симпозиуме AI Tech 2024, что ее IP NPU и GPU, изначально нацеленные на зрение, речь и графику AI, теперь охватывают естественный язык и AR/VR, автономное вождение, ПК, смартфоны, носимые устройства и роботов. VeriSilicon заявила, что ее следующим шагом будет «Go Transformer» — структурная основа современных больших моделей.

Следовательно, многие периферийные и конечные ИИ-чипы включают «движки Transformer». VeriSilicon также упомянула об оптимизации своего NPU IP для ускорения Transformer, включая поддержку форматов данных смешанной точности и реализацию 4-битного и 8-битного квантования веса для радикального снижения потребления полосы пропускания. Эти усилия помогут вывести генеративный ИИ на периферию — не только в автомобили, ПК, телефоны и роботов, но и потенциально в более ограниченные по вычислительным ресурсам встроенные приложения.

Тенденция 7: Рост внутреннего замещения в Китае

Доля чипов, произведенных внутри страны и замещающих импорт в Китае, неуклонно растет. В 2023 году производство чипов в Китае выросло до 351.4 млрд единиц, что на 6.9% больше, чем в предыдущем году, достигнув уровня самообеспеченности в 23%. Производство подскочило еще больше до 135.4 млрд единиц за первые четыре месяца 2024 года, показав сильную динамику. Ожидается, что благодаря тенденции развертывания периферийного ИИ спрос значительно вырастет в таких секторах, как внутренние CIS, чипы интерфейса памяти, нишевая память, аналоговые чипы и чипы облачных/периферийных вычислений.

Торговые трения, вызывающие фрагментацию глобальной цепочки поставок, в сочетании с необходимостью стабильности поставок, стимулирующей внутренние поставки, как ожидается, будут способствовать дальнейшему росту спроса на отечественные литейные заводы, оборудование и упаковочные/испытательные мощности в течение следующих 2-3 лет. В настоящее время на восьми основных этапах производства чипов отечественная полупроводниковая промышленность Китая достигла значительных прорывов в таких областях, как термическая обработка, осаждение тонких пленок, травление и очистка, при этом клиентский прогресс достиг 14 нм, а травильные машины достигли возможностей 5 нм.

В первой половине 2024 года закупки полупроводникового оборудования материкового Китая достигли $25 млрд, при этом на отечественное оборудование пришлось около $8 млрд. Уровень замещения отечественного оборудования в таких процессах, как снятие резиста, очистка, травление и упаковка, превысил 30%, что отражает как огромный спрос, так и ускоряющиеся темпы отечественного замещения.

Передовая технология упаковки имеет решающее значение в глобальном масштабе и для Китая, решая проблемы замедления из-за закона Мура и проблемы с цепочками поставок, вызванные экспортным контролем. Китайские компании обладают здесь солидными возможностями. Несмотря на ограничения в производстве пластин на начальной стадии, передовая упаковка имеет широкие перспективы роста и является ключевым фактором развития рынка Китая.

Глобальная экспансия («выход наружу») и интеллект являются движущей силой устойчивого роста в китайской индустрии потребительских терминалов. Автомобильная электроника является ключевым направлением, а зарубежная экспансия станет главным приоритетом для компаний в 2025 году. Быстрое развитие внутренней автомобильной промышленности Китая повышает конкурентоспособность его компаний цепочки поставок на международном уровне, открывая новые возможности для ведущих фирм.

Однако в целом, с точки зрения региональной доли глобальной цепочки поставок полупроводников, США, Европа и другие занимают большинство. Китай занимает лишь определенную долю в производстве пластин средней стадии, а также упаковке/тестировании. Самодостаточность остается относительно низкой, а зависимость от других ("受制于人") сохраняется в таких областях, как EDA/IP, оборудование, узлы высокопроизводительных процессов, высокопроизводительные вычисления (HPC) и некоторые ключевые материалы.

Тенденция 8: Началось внедрение 3-нм автомобильных чипов

Напомним, что [敏感词] объявила о массовом производстве своего первого поколения 3 нм (N3, он же N3B) в конце декабря 2022 года, за которым последует второе поколение N3E в четвертом квартале 4 года и третье поколение N2023P во второй половине 3 года. Согласно дорожной карте [敏感词], N2024X будет запущен в 3 году, а N2025A (автомобильного класса) — в 3 году.

Обычно передовые техпроцессы, такие как 5 нм и 3 нм, используются в производстве чипов для смартфонов и ИИ. Действительно, такие компании, как Apple, Qualcomm, NVIDIA и AMD, в настоящее время доминируют на 3-нм производстве [敏感词], в то время как другие поставщики стоят в очереди за заказами. Примечательно, что спустя почти два года после первого массового производства 3-нм чипов, 3-нм технология наконец-то проникает в сферу автомобильных чипов.

В октябре 2024 года во время презентации Dimensity 9400 компания MediaTek объявила, что её первый чип Dimensity AI Cockpit Chip CT-X1 поступит в массовое производство и будет использоваться в автомобилях в 2025 году. CT-X1, основанный на 3-нм техпроцессе [敏感词], может похвастаться производительностью центрального процессора 260 тыс. DMIPS и аппаратной производительностью графического процессора 3,000 GFLOPS. Его встроенный нейропроцессор генеративного ИИ обеспечивает производительность более 46 TOPS, поддерживая многомодальные модели генеративного ИИ с 13 миллиардами параметров. Благодаря этой производительности CT-X1 поддерживает до 10 дисплеев, 16 камер, воспроизведение/запись видео 8K с частотой 30 кадров/с, отображение на дисплее с разрешением 9K и такие коммуникационные технологии, как 5G и Wi-Fi 7.

Как чип для кабины, CT-X1 не соответствует стандартам автомобильного класса. В высокоинтегрированных архитектурах E/E вычислительная мощность является самым дефицитным ресурсом. Длительные циклы разработки чипов автомобильного класса не позволяют удовлетворить быстро растущие потребности в вычислениях. На этом фоне такие автопроизводители, как Tesla и BYD, также внедряют чипы неавтомобильного класса в свои кабины.

Конечно, появляются и автомобильные чипы, использующие техпроцесс N3A компании [敏感词]. 13 ноября 2024 года компания Renesas Electronics анонсировала автомобильную многодоменную систему на кристалле (SoC) нового поколения — серию R-Car X5. Первая SoC в этой серии, R-Car X5H, основана на архитектуре Chiplet и использует 3-нм техпроцесс автомобильного уровня (N3A) компании [敏感词], разработанный специально для автомобильных SoC и соответствующий стандартам надежности AEC-Q100 Grade 1.

R-Car X5H обеспечивает производительность ИИ до 400 TOPS и отличную эффективность TOPS/W, наряду с вычислительной мощностью графического процессора до 4 TFLOPS и производительностью центрального процессора, превышающей 1,000K DMIPS. Благодаря 38 ядрам Arm, мощным возможностям ИИ и графического процессора один чип может одновременно поддерживать несколько приложений в автомобиле, включая ADAS, информационно-развлекательную систему в автомобиле (IVI) и шлюзы. Образцы R-Car X5H будут доступны избранным клиентам в автомобильной промышленности в первой половине 1 года, а массовое производство запланировано на вторую половину 2025 года.

Кроме того, еще в октябре 2023 года японский разработчик микросхем Socionext объявил о начале разработки специализированных SoC для систем ADAS и автономного вождения по 3-нм техпроцессу, также с использованием техпроцесса N3A компании [敏感词], а массовое производство ожидается в 2026 году.

Эти разработки указывают на то, что 3-нм техпроцесс постепенно становится новым стандартом в области автомобильных чипов, обеспечивая надежную вычислительную мощность для разработки интеллектуальных автомобилей. По мере того, как на рынок выходит все больше автомобильных чипов на основе 3-нм, трансформация в сторону более интеллектуальных и электрических транспортных средств будет ускоряться, предлагая потребителям более безопасные и интеллектуальные ощущения от вождения.

Тенденция 9: Рынок памяти ищет новое равновесие на фоне волатильности цен

После того, как цены на память начали восстанавливаться после своего минимума в четвертом квартале 4 года и испытали сильный отскок в первой половине 2023 года, различные продукты памяти начали расходиться во второй половине, что привело к «дихотомической» рыночной ситуации в четвертом квартале. Какие тенденции ожидаются на рынке памяти в 1 году?

Для NAND Flash потребительские SSD занимают более 80% рынка, в то время как корпоративные SSD составляют почти 15%. Начиная с третьего квартала 3 года производительность различных флэш-продуктов начала расходиться. Корпоративные SSD, поддерживаемые спросом со стороны серверов ИИ, превзошли потребительские SSD, сохранив небольшой рост во второй половине 2024 года. Напротив, вялый рынок потребительской электроники, особенно низкая производительность смартфонов и ноутбуков, привел к снижению контрактных цен на потребительские SSD, начиная с третьего квартала. Пессимизм относительно рынка потребительской электроники в четвертом квартале 2 года и первом квартале 2024 года предполагает, что цены на NAND Flash останутся низкими.

Более того, хотя ожидается, что коммерческие масштабы приложений на базе искусственного интеллекта начнутся в 2025 году, флэш-память NAND пока не получила существенного развития в рамках этой тенденции. Международный электронный бизнес Данные указывают на то, что по крайней мере в четвертом квартале 4 года и первом квартале 2024 года общая тенденция цен на NAND Flash будет нисходящей. В то же время производители памяти, извлекая уроки из общеотраслевых потерь в 1 году, активно контролируют емкость на фоне избыточного предложения. Ожидается, что цены на потребительские SSD восстановятся во второй половине 2025 года.

Чтобы лучше соответствовать требованиям передачи данных ИИ, технология NAND Flash развивается в сторону большей емкости, повышенной безопасности, меньшей задержки и меньшего энергопотребления. Баланс емкости и стоимости стал ключевым фокусом для цепочки поставок NAND, и ожидается появление большего количества продуктов QLC NAND.

Для DRAM, которая составляет более 50% отрасли памяти, существует три основных типа: стандартная DDR, мобильная DDR (LPDDR) и графическая DDR (GDDR, HBM). По сравнению со стандартной DDR4/DDR5, графическая DDR, представленная GDDR и HBM, предлагает значительно более высокую пропускную способность.

Graphics DDR предназначена для высокопроизводительных вычислений и обработки графики. GDDR перешла к GDDR6X, а GDDR7 появилась и в основном используется в высокопроизводительных игровых графических процессорах и профессиональных рабочих станциях. HBM и ее итерации (HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E) широко используются в ускорителях HPC и AI благодаря своей сверхвысокой пропускной способности и энергоэффективности. Благодаря достижениям в области полупроводниковых процессов Graphics DDR еще больше увеличит плотность и эффективность для удовлетворения потребностей в обработке данных, увидев более широкое применение наряду с разработкой 5G, AI и VR.

Тенденции цен на мобильную память DDR (LPDDR) и стандартную память DDR (DDR4/DDR5) зависят от множества факторов и, как правило, снижаются с колебаниями. Спрос на мобильную память DDR остается стабильным из-за циклов обновления мобильных устройств; новые поколения изначально дорогие, но снижаются по мере созревания и масштабирования, часто по цене выше, чем стандартная память DDR из-за требований к мощности/производительности. Стандартная память DDR4 является зрелой со стабильными ценами, постепенно заменяясь памятью DDR5, которая изначально дорогая, но, как ожидается, будет снижаться по мере наращивания производства и увеличения спроса. Общие цены зависят от рыночного спроса/предложения, стоимости сырья, корректировки мощностей и мирового экономического климата.

Тенденция 10: Цифровое моделирование трансформирует более традиционные отрасли

Перед запуском ракеты НИОКР традиционно проходит четыре этапа: Технико-экономическое обоснование - Детальное проектирование - Испытания прототипа - Испытания летной модели. Самым дорогим этапом является Испытания прототипа - изготовление всех компонентов для физической проверки.

SpaceX перевернула этот традиционный подход. Они проводят обширные имитационные испытания на этапе детального проектирования, чтобы добиться более быстрых и экономически эффективных запусков ракет. Ключ кроется в значительных инвестициях SpaceX в технологию имитации, что делает ее лидером в аэрокосмической отрасли, как сообщается, на 10 лет опережая конкурентов.

За пределами аэрокосмической отрасли цифровое моделирование в настоящее время составляет всего около 20% процесса проектирования самолета, а остальные 80% полагаются на физические испытания. В таких областях, как науки о жизни и разработка лекарств, доля моделирования в процессе НИОКР часто составляет менее 1%.

По сравнению с полупроводниковой промышленностью, где большая часть проектирования происходит в программных/виртуальных средах, многие традиционные отрасли сталкиваются с необходимостью цифровой трансформации. Распространение цифрового моделирования поможет этим секторам достичь более высокой эффективности и более низких затрат.

Для полупроводниковой и электронной промышленности, особенно для таких игроков, как поставщики EDA/IP и поставщики программного обеспечения/решений, это представляет значительные возможности в таких технологиях, как цифровое моделирование и цифровые двойники. Это также соответствует более широкой тенденции полупроводниковой и системной интеграции – или конвергенции чипов и систем.

Эта конвергенция проявляется несколькими способами: системные компании, такие как Apple, Tesla и AWS, разрабатывают собственные чипы; традиционные компании-производители чипов, такие как NVIDIA и Qualcomm, переходят к проектированию на уровне системы; а поставщики EDA/IP находят огромные новые возможности в проектировании систем из-за низкого уровня цифровизации в различных областях применения. Недавние конференции разработчиков от крупных фирм EDA в значительной степени подчеркивали изучение этих новых рынков, связанных с системами.

Это представляет собой значительную, непреодолимую возможность для электронной и полупроводниковой промышленности. Такие приложения, как NVIDIA Omniverse в промышленной метавселенной для судостроения, железных дорог, здравоохранения и производства, являются проявлениями этой тенденции — частью более широкой цифровой трансформации, охватывающей все отрасли и общество.