Mit Blick auf den Elektronikmarkt im Jahr 2025 wird sich der Einsatz von KI-Technologie in Unterhaltungselektronik und intelligenten Fahrzeugen weiter intensivieren und dem Halbleitermarkt ein jährliches Wachstum von über 10 % bescheren, wobei die Nachfrage nach KI- und Automobilchips besonders stark ist. Gleichzeitig setzt sich der Trend in der Unterhaltungselektronik in Richtung Nachhaltigkeit fort, und umweltfreundliche Produkte werden zunehmend gefördert. Die Industrie für integrierte Schaltkreise profitiert erheblich vom Aufschwung der Märkte für KI, 5G und Elektrofahrzeuge, was zu bemerkenswerten technologischen Fortschritten führt. Darüber hinaus werden neue Technologien wie generative KI und Serviceroboter zu neuen Highlights auf dem Markt.

Dieser Bericht bietet Trendanalysen und Marktausblicke zu aktuellen Themen und Bereichen, darunter humanoide Roboter, intelligente Wearables, autonomes Fahren, Green Computing, Smartphones, generative KI, inländische Substitution, 3-nm-Automobilchips, Speicher und digitale Simulation.

Trend 1: Kontinuierliche Durchbrüche bei humanoiden Robotern

Humanoide Roboter, die auf multidisziplinären Grundlagen basieren und fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, High-End-Fertigung und neue Materialien integrieren, könnten nach Computern, Smartphones und Fahrzeugen mit alternativen Antrieben zu bahnbrechenden Produkten werden. Sie dienen als entscheidender Indikator für die Hightech-Stärke und den Entwicklungsstand eines Landes.

Die rasante Entwicklung des Marktes für humanoide Roboter beruht auf zwei Schlüsselfaktoren. Erstens ermöglichen die Weiterentwicklung umfangreicher KI-Modelle und die Fähigkeit zum autonomen Lernen und Optimieren Robotern, menschliche Anweisungen besser zu verstehen, komplexe Dialoge zu führen und sogar Benutzerbedürfnisse vorherzusagen und zu erfüllen. Dies verbessert die Servicequalität und das Interaktionserlebnis deutlich. Zweitens resultiert dies aus der Reife und Verfeinerung der Upstream-, Midstream- und Downstream-Industrieketten sowie der Unterstützung und Lenkung durch die Politik der Regierung.

Auch die Kapitalmärkte begünstigen den Sektor der humanoiden Roboter. Bis November 2024 verzeichnete der chinesische Sektor für humanoide Roboter 49 Finanzierungsereignisse, vor allem in Peking, Shenzhen und der Region des Jangtse-Deltas, mit einem Gesamtfinanzierungsvolumen von über 5 Milliarden RMB. Von den 33 Unternehmen für humanoide Roboter, die sich eine Finanzierung sicherten, wurden 26 (fast 80 %) zwischen 2022 und 2024 gegründet.

Auch international ist die Finanzierungsaktivität rege. Figure AI sicherte sich im Februar dieses Jahres 675 Millionen US-Dollar (ca. 4.73 Milliarden RMB), darunter Investoren wie Microsoft, NVIDIA, OpenAI und Amazon-Gründer Jeff Bezos. Ende Oktober 2024 schloss Agility Robotics eine Finanzierungsrunde der Serie C in Höhe von 150 Millionen US-Dollar (ca. 1.05 Milliarden RMB) ab und erreichte damit den Status eines Einhorns.

Besonders hervorzuheben ist der Durchbruch in Schlüsseltechnologien wie KI, maschinellem Lernen und Computer Vision. Er eröffnet einer großen Gruppe von Unternehmen, die sich mit humanoiden Robotern beschäftigen und dabei „verkörperte Intelligenz“ in den Vordergrund stellen, erhebliche Entwicklungsmöglichkeiten. Es wird allgemein angenommen, dass die auf dieser Theorie basierende Forschung humanoiden Robotern ermöglicht, sich besser an komplexe und sich verändernde Umgebungen und Aufgaben anzupassen und über Fähigkeiten zum autonomen Lernen, Wahrnehmen und Entscheiden zu verfügen.

Obwohl humanoide Roboter nach Anwendungsszenarien kategorisiert werden können, deuten Umfragen darauf hin, dass die meisten chinesischen Unternehmen davon ausgehen, dass die Fertigung, insbesondere die Automobilindustrie, als erstes eine echte Kommerzialisierung humanoider Roboter erreichen wird. Als klare Nachfrageszenarien gelten dabei die Qualitätsprüfung und die Komponentenmontage. Im Gegensatz dazu rangiert der mit Spannung erwartete Einsatz im Bereich der Haushaltsdienstleistungen auf einem niedrigeren Niveau.

Trend 2: Smart Wearables gewinnen wieder an Dynamik, die Marktstruktur entwickelt sich weiter

Mit dem rasanten technologischen Fortschritt werden intelligente Wearables aus unserem Alltag zunehmend unverzichtbar. Von Smartwatches über Fitness-Tracker, VR-Headsets und AR-Brillen bis hin zu Hearables und Smart Rings – die Vielfalt und Funktionalität von Wearables wächst stetig und bietet Verbrauchern beispiellosen Komfort und ein unvergleichliches Erlebnis.

Nach der schwankenden Entwicklung in den letzten Jahren wird der Markt für Smart Wearables voraussichtlich Internationales elektronisches Geschäft Im Jahr 2025 wird ein neuer Höchststand erreicht, die weltweiten Auslieferungen werden voraussichtlich 800 Millionen Einheiten erreichen.

Der wichtigste Wachstumstreiber ist der zunehmende Fokus der Verbraucher auf Gesundheit und Fitness. Smartwatches und Fitnesstracker helfen Nutzern, ihre Gesundheit besser zu managen, indem sie wichtige Messwerte wie Herzfrequenz, Schlafqualität, Schritte und Kalorienverbrauch überwachen. Darüber hinaus werden Wearables durch die zunehmende Verbreitung von 5G und IoT immer vernetzter und intelligenter und bieten hochgradig personalisierte Dienste und Erlebnisse in den Bereichen Gesundheitswesen, Sportüberwachung, Kommunikation und Unterhaltung.

Darüber hinaus verspricht die Integration von KI und generativer KI präzisere Datenanalysen und Prognosen für Wearables, beispielsweise zur Überwachung wichtiger Gesundheitsindikatoren wie Blutdruck. Wir erwarten für 2025 weitere innovative Anwendungen, wie biometrische Authentifizierung oder personalisierte Fitnesspläne, die mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt werden.

Zwei Segmente sind für 2025 besonders hervorzuheben. Das erste sind Smartwatches für Kinder, die wichtige Funktionen wie Kommunikation, Standortverfolgung, Notruf und Gesundheitsüberwachung integrieren und damit den wachsenden Sorgen der Eltern hinsichtlich der Sicherheit und Gesundheit ihrer Kinder Rechnung tragen, was auf eine steigende Nachfrage hindeutet. Das zweite sind Smart Wearables für ältere Menschen. Angesichts der zunehmenden Alterung der Weltbevölkerung können diese Geräte Senioren helfen, ihre Unabhängigkeit zu bewahren und rechtzeitig medizinische Hilfe zu erhalten. Dazu gehören Funktionen wie Gesundheitsüberwachung, Sturzerkennung, Notfallhilfe und Unterstützung bei täglichen Aktivitäten. Auch diese Geräte weisen ein starkes Wachstumspotenzial auf.

Mit der Reifung des Marktes verändert sich auch das Wettbewerbsumfeld. Traditionelle Giganten der Unterhaltungselektronik wie Apple, Samsung und Huawei bleiben weiterhin führend, während immer mehr Start-ups und aufstrebende Marken an Bedeutung gewinnen und etablierte Unternehmen mit innovativen Produkten und Lösungen herausfordern.

Trend 3: Der Markt für autonomes Fahren weist eine Dichotomie auf

Im Jahr 2024 ließ die Begeisterung für autonomes Fahren im Ausland etwas nach. Dies ist unter anderem auf die massiven Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen zurückzuführen, die für eine großflächige Kommerzialisierung erforderlich sind, sowie auf anhaltende Rentabilitätsprobleme. Beispiele hierfür sind Samsung Electronics, das die Forschung zu autonomen Fahrzeugen bremst, und Apple, das sein „Apple Car“-Projekt Anfang 2024 einstellt. Diese Maßnahmen spiegeln die technischen Schwierigkeiten und die Herausforderung wider, eine signifikante Kapitalrendite zu erzielen.

In China hingegen bietet sich ein anderes Bild. Dort investieren die Hersteller weiterhin massiv in autonomes Fahren und zeigen damit ihr Vertrauen in die Technologie.

Politische Entscheidungsträger in China fördern aktiv die Entwicklung autonomen Fahrens und führen Maßnahmen zur Unterstützung von Tests, Demonstrationsanwendungen und kommerziellen Betrieben ein. Mehrere Städte haben Straßentests mit intelligent vernetzten Fahrzeugen (ICV) durchgeführt, Teststraßen eröffnet, die Straßenintelligenz verbessert und Straßenrandstationen (RSUs) installiert, wodurch ein günstiges politisches Umfeld geschaffen wurde. Insbesondere die Einführung von Robotaxi-Diensten wie „Luobo Kuaipao“ (萝卜快跑) in Städten wie Wuhan und Guangzhou hat die Investitionsfreudigkeit angekurbelt.

Technologisch gesehen rückt der Aufstieg durchgängiger autonomer Fahrsysteme in den Fokus. Im Gegensatz zu herkömmlichen modularen Architekturen nutzen End-to-End-Systeme ein einheitliches Deep-Learning-Modell, um Sensoreingaben direkt auf Fahrzeugsteuerungsausgaben abzubilden. Dies reduziert Zwischenschritte und verbessert die Echtzeitleistung und -genauigkeit.

Auf Unternehmensebene setzen chinesische Unternehmen wie Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei und Xiaomi aktiv autonome Fahrtechnologie ein und beschleunigen die Digitalisierung und Intelligenz der Automobilindustrie durch Innovation und einzigartiges Produktdesign.

Bis 2025 wird für den Markt für autonomes Fahren ein positives Wachstum erwartet. Weltweit werden voraussichtlich mehrere zehn Millionen Fahrzeuge ausgeliefert, während in China die Verkäufe intelligenter Fahrzeuge der Stufe 2+ und höher voraussichtlich 10 Millionen Einheiten übersteigen werden, mit einer Marktdurchdringung von 50 %. Fahrzeuge der Stufe 4 werden auf den Markt kommen, und China ist auf dem besten Weg, der weltweit größte Markt für autonomes Fahren zu werden.

Das Potenzial für schnelles Wachstum erstreckt sich nicht nur auf Entwickler autonomer Fahrtechnologien, sondern auch auf vor- und nachgelagerte Akteure in der Lieferkette. Angetrieben von der globalen Verbreitung autonomer Fahrzeuge aus China können chinesische Unternehmen mit wettbewerbsfähigen Produkten in Bereichen wie Touchscreens in Fahrzeugen und Antriebssystemen erhebliche Entwicklungsvorteile erzielen.

Trend 4: Green Computing wird dringlicher

Laut dem Whitepaper „2023 Energy Management Research Center“ von Schneider Electric erreichte der KI-Stromverbrauch im Jahr 4.5 2023 GW, mit einer prognostizierten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 25–33 % bis 2028 – zwei- bis dreimal schneller als die allgemeine Wachstumsrate von Rechenzentren. Daher wird erwartet, dass der KI-Strombedarf bis 2 3–14 GW erreichen wird, was 18.7–2028 % des gesamten Rechenzentrumsstrombedarfs entspricht. Dabei ist der KI-Strombedarf, der auf weitere Edge- und Endpunktgeräte verteilt wird, noch gar nicht berücksichtigt.

Dieser Verbrauch entspricht dem durchschnittlichen jährlichen Stromverbrauch einiger Länder. Betrachtet man den Energieverbrauch der gesamten Entwicklungs- und Fertigungskette von KI-Chips und Berichte über Sam Altmans potenzielle Billioneninvestitionen in die KI-Chip-Infrastruktur, könnte der gesamte Energieverbrauch der KI-Technologie enorm sein.

Übersteigt der KI-Stromverbrauch einen bestimmten Anteil der Versorgungskapazität der Strominfrastruktur, beeinträchtigt dies die öffentliche Existenz. Im Einklang mit dem allgemeinen Trend zur Energieeinsparung und CO2-Reduktion sind daher „Green Computing“ und „Green Data Centers“ aktuell wichtige Themen. Lösungsansätze werden auf mehreren Ebenen vorgeschlagen.

Auch jenseits von Leistungsbauelementen und Chips ist bei digitalen Chips, insbesondere KI-Chips, die gemeinsame Optimierung von Chipdesign/-herstellung und Softwarealgorithmen entscheidend, um die Effizienz zu verbessern und den Stromverbrauch pro Recheneinheit zu senken. Darüber hinaus sind Verbindungen und Speicher beim groß angelegten Cluster-Computing über Chips, Platinen und Knoten hinweg die größten Engpässe. Fortschritte bei Technologien wie In-Memory-Computing und optischer Verbindung sind hierfür wesentliche Entwicklungen.

Gleichzeitig fördern einige Chiphersteller Systemlösungen wie Kühlplatten und Immersionsflüssigkeitskühlung. Auf Veranstaltungen wie der WAIC präsentierten viele KI-Chiphersteller flüssigkeitsgekühlte POD-Gehäuselösungen. So hob Enflame (燧原科技) hervor, dass in Laborrechenzentren durch exzellente Leistungslinearität bei Tausend-Karten-Implementierungen in Kombination mit clusterweiter Flüssigkeitskühlung ein PUE-Wert von ≤ 1.15 erreicht wird.

Es ist verständlich, dass Chipgießereien, EDA/IP-Anbieter und Chipdesignfirmen über die Erzielung einer höheren Effizienz aus einer „Systemperspektive“ diskutieren – die Silizium, Geräte, Einheiten, Chips, Verpackungen, Systeme, Software und Anwendungen umfasst – um Green Computing zu realisieren.

Eine weitere Ebene betrifft Investitionen in die Energieinfrastruktur. Ausländische Medien berichteten bereits, dass OpenAIs „US AI Infrastructure Blueprint“ eine großartige Vision für die Kernenergie enthält. Jensen Huang erwähnte in Interviews, dass Rechenzentren erneuerbare Energien benötigen und Kernenergie eine hervorragende Option darstellt. Oklo, dessen Vorstandsvorsitzender Sam Altman ist, plant die Inbetriebnahme seines ersten SMR (Small Modular Reactor) bis 2027. Google hat eine Vereinbarung mit dem Kernenergie-Startup Kairos Power zur Stromversorgung von Rechenzentren mit SMRs unterzeichnet.

Viele KI-Technologieriesen investieren in Kernenergie. Dies unterstreicht die erwartete zukünftige Nachfrage nach grüner Energie und grünem Computing.

Trend 5: Smartphones nutzen generative KI voll aus, das Ökosystem konsolidiert sich

Beginnend mit iOS 18 führt Apple in ausgewählten Regionen generative KI-Funktionen für das iPhone ein, darunter Sprache-zu-Text für Notizen, KI-Fotobearbeitung, Tools zum Schreiben von E-Mails, wichtige Zusammenfassungen für E-Mails und Anrufe sowie eine auf natürlicher Sprache basierende Foto-/Videosuche ...

Apple investiert nicht nur massiv in die Nutzung von Google TPUs, um sowohl serverseitige als auch geräteinterne KI-Modelle zu trainieren, sondern baut auch gezielt ein KI-Rechenzentrum auf Basis eigener Chips für geräteinterne KI-Anwendungen auf. Dabei werden „Private Cloud Compute“-Cluster in der Cloud erstellt und gleichzeitig hybride KI-Inferenzen sowohl lokal als auch in der Cloud durchgeführt.

Unabhängig von den Meinungen zum Wert von „KI-Telefonen“ hat sich dies zu einer ernstzunehmenden Geschäftsrichtung entwickelt. Apples Einstieg in das Konzept „KI-Telefon“ markiert im Wesentlichen den Übergang des Wettbewerbs um mobile AP-SoCs in das Zeitalter der generativen KI. Das Schlachtfeld für mobile AP-SoCs, Betriebssysteme und OEMs hat sich erweitert und umfasst nun auch den Wettbewerb um KI-Modelle, KI-Entwicklungsökosysteme und KI-Anwendungen.

Für Nutzer ist der Wandel deutlich spürbar: Neue iPhones verfügen mittlerweile über 8 GB RAM, und neue MacBooks haben typischerweise mindestens 16 GB RAM – vor allem, weil Large Language Models (LLMs) und andere große Modelle, die für generative KI benötigt werden, viel Speicherplatz benötigen. Dies deutet darauf hin, dass die Verbreitung generativer KI auf Smartphones in den nächsten ein bis zwei Jahren rasant voranschreiten wird und neue Möglichkeiten für mobile Chips und verschiedene Peripheriekomponenten schafft.

Ein weiteres Beispiel für diesen Trend ist der im Oktober 9400 eingeführte Dimensity 2024-Chip von MediaTek. Er integriert verstärkt spezialisierte KI-Beschleunigungseinheiten in seine NPU, um multimodale Eingaben, geräteinternes LoRa-Training und sogar die Erstellung kurzer Videos zu unterstützen. MediaTek arbeitet außerdem aktiv mit Smartphone-OEMs, großen Modellanbietern, Betriebssystemanbietern und ISVs zusammen, um ein eigenes KI-Ökosystem aufzubauen.

Da sich der Kampf um die generative KI auf Smartphones in den Jahren 2025 und 2026 intensiviert, wird erwartet, dass sich das KI-Ökosystem auf Smartphones aus einem fragmentierten Zustand heraus allmählich konsolidiert. Auch KI-Technologie-Stacks, -Features und -Funktionalitäten werden zur Standardisierung tendieren.

Trend 6: Generative KI rückt an den Rand

Das Forschungsteam von NVIDIA konzentriert sich auf Spitzentechnologien und forscht seit langem im Bereich „Effiziente KI“. Techniken wie Modellbeschneidung, Sparsifizierung und AWQ-Gewichtsquantisierung zielen darauf ab, große Modelle auf Edge- oder Endpunktgeräten auszuführen – nicht nur auf KI-PCs, sondern auch auf Plattformen wie Jetson Nano.

Forschung wie Efficient AI bildet die Grundlage für die Einführung generativer KI auf Endgeräten wie PCs und Smartphones. Doch das ist noch nicht alles, was „Generative KI am Edge“ ausmacht.

Auf der WAIC (World AI Conference) 2024 Internationales elektronisches Geschäft Zahlreiche kleine KI-Chips behaupteten, LLMs in ihren Spezifikationen ausführen zu können. Beispielsweise kann Axeras (爱芯元智) AX630C mit einer INT8-Rechenleistung von 3.2 TOPS und einer typischen Leistungsaufnahme von unter 1.5 W das Qwen2 0.5B-Modell mit Geschwindigkeiten von etwa 10 Token/Sekunde ausführen. Obwohl Axera erklärte, dass die spezifischen Anwendungsgebiete noch ungewiss seien, seien die Möglichkeiten enorm.

Im Jahr 2024 waren sich fast alle befragten KI-Chip-Unternehmen einig, dass KI, einschließlich generativer KI, zunehmend an den Rand und in alle Bereiche vordringen wird. Angesichts der relativ großen Modellgröße und der Einschränkungen bei Speicher, I/O und Rechenleistung auf Edge-Geräten wird eine enge Zusammenarbeit zwischen dem Design der KI-Chiparchitektur und der Optimierung von Softwarealgorithmen entscheidend sein.

VeriSilicon (芯原) erwähnte auf seinem AI Tech Symposium 2024, dass seine NPU- und GPU-IPs, die zunächst auf KI-Vision, Sprache und Grafik ausgerichtet waren, nun auch natürliche Sprache abdecken und AR/VR, autonomes Fahren, PCs, Smartphones, Wearables und Roboter umfassen. VeriSilicon erklärte, sein nächster Schritt sei der „Go Transformer“ – die strukturelle Grundlage moderner Großmodelle.

Daher integrieren viele Edge- und Endpoint-KI-Chips sogenannte „Transformer Engines“. VeriSilicon erwähnte außerdem die Optimierung seiner NPU-IP für die Transformer-Beschleunigung, einschließlich der Unterstützung gemischter Präzisionsdatenformate und der Implementierung einer 4-Bit- und 8-Bit-Gewichtsquantisierung zur drastischen Reduzierung des Bandbreitenverbrauchs. Diese Bemühungen werden dazu beitragen, generative KI an den Rand zu bringen – nicht nur in Autos, PCs, Smartphones und Robotern, sondern möglicherweise auch in eingebetteten Anwendungen mit eingeschränkter Rechenleistung.

Trend 7: Zunehmende inländische Substitution in China

Der Anteil im Inland produzierter Chips, die Importe in China ersetzen, steigt stetig. Im Jahr 2023 stieg Chinas Chipproduktion auf 351.4 Milliarden Einheiten, ein Anstieg von 6.9 % gegenüber dem Vorjahr, und erreichte eine Autarkiequote von 23 %. In den ersten vier Monaten des Jahres 135.4 stieg die Produktion weiter auf 2024 Milliarden Einheiten und zeigte damit eine starke Dynamik. Dank des Trends zum Einsatz von Edge-KI wird erwartet, dass die Nachfrage in Sektoren wie inländischen CIS-Chips, Speicherschnittstellenchips, Nischenspeichern, Analogchips und Cloud-/Edge-Compute-Chips deutlich steigen wird.

Handelskonflikte, die zu einer Fragmentierung der globalen Lieferketten führen, gepaart mit der Notwendigkeit von Versorgungsstabilität, die die Beschaffung im Inland vorantreibt, dürften die Nachfrage nach inländischen Gießereien, Ausrüstung und Verpackungs-/Testanlagen in den nächsten zwei bis drei Jahren weiter steigen lassen. Derzeit hat die chinesische Halbleiterausrüstungsindustrie in den acht Hauptphasen der Chipherstellung bedeutende Durchbrüche in Bereichen wie Wärmebehandlung, Dünnschichtabscheidung, Ätzen und Reinigung erzielt. Die Kunden erreichen Fortschritte von 2 nm und die Ätzmaschinen erreichen eine Kapazität von 3 nm.

Im ersten Halbjahr 2024 beliefen sich die Beschaffungen von Halbleiterausrüstung auf dem chinesischen Festland auf 25 Milliarden US-Dollar, wobei etwa 8 Milliarden US-Dollar auf inländische Ausrüstung entfielen. Die Substitutionsrate für inländische Ausrüstung in Prozessen wie Resist-Stripping, Reinigung, Ätzen und Verpackung hat 30 % überschritten, was sowohl die enorme Nachfrage als auch das zunehmende Tempo der inländischen Substitution widerspiegelt.

Fortschrittliche Verpackungstechnologie ist weltweit und auch für China von entscheidender Bedeutung, da sie die Herausforderungen des Mooreschen Gesetzes und der durch Exportkontrollen bedingten Lieferkettenprobleme bewältigt. Chinesische Unternehmen verfügen hier über solide Kapazitäten. Trotz Einschränkungen in der Front-End-Wafer-Herstellung bietet fortschrittliche Verpackungstechnologie breite Wachstumsaussichten und ist ein wichtiger Treiber für die chinesische Marktentwicklung.

Globale Expansion und intelligente Technologien treiben das nachhaltige Wachstum der chinesischen Verbraucherterminalbranche voran. Automobilelektronik steht dabei im Mittelpunkt, wobei die Expansion ins Ausland bis 2025 oberste Priorität für Unternehmen hat. Die rasante Entwicklung der chinesischen Automobilindustrie stärkt die internationale Wettbewerbsfähigkeit der Zulieferer und eröffnet führenden Unternehmen neue Chancen.

Insgesamt betrachtet, was die regionalen Anteile der globalen Halbleiter-Lieferkette betrifft, halten die USA, Europa und andere Länder jedoch die Mehrheit. China hält lediglich einen gewissen Anteil an der Midstream-Wafer-Herstellung sowie an Verpackung und Prüfung. Die Autarkie ist nach wie vor relativ gering, wobei die Abhängigkeit von anderen Unternehmen („受制于人“) in vorgelagerten Bereichen wie EDA/IP, Ausrüstung, High-End-Prozessknoten, Hochleistungsrechnen (HPC) und einigen Schlüsselmaterialien weiterhin besteht.

Trend 8: 3-nm-Automobilchips werden eingeführt

Zur Erinnerung: TSMC hat die Massenproduktion seiner ersten 3-nm-Generation (N3, auch bekannt als N3B) für Ende Dezember 2022 angekündigt, gefolgt von der zweiten Generation N3E im vierten Quartal 4 und der dritten Generation N2023P in der zweiten Jahreshälfte 3. Laut TSMCs Roadmap wird N2024X im Jahr 3 und N2025A (Automobilqualität) im Jahr 3 auf den Markt kommen.

Typischerweise werden fortschrittliche Nodes wie 5 nm und 3 nm mit Smartphone- und KI-Chips in Verbindung gebracht. Tatsächlich dominieren Unternehmen wie Apple, Qualcomm, NVIDIA und AMD derzeit die 3-nm-Kapazität von TSMC, während andere Anbieter um Bestellungen buhlen. Bemerkenswert ist, dass die 3-nm-Technologie fast zwei Jahre nach der ersten Massenproduktion von 3-nm-Chips nun endlich auch im Automobilchip-Bereich Einzug hält.

Im Oktober 2024 gab MediaTek im Rahmen seines „Dimensity 9400 Launch“ bekannt, dass sein erster „Dimensity AI Cockpit Chip CT-X1“ 2025 in Massenproduktion gehen und in Fahrzeugen eingesetzt werden soll. Der CT-X1 basiert auf der 3-nm-Technologie von TSMC und bietet eine CPU-Leistung von 260 DMIPS und eine GPU-Leistung von 3,000 GFLOPS auf Hardwareebene. Seine geräteinterne generative KI-NPU bietet über 46 TOPS und unterstützt multimodale generative KI-Modelle mit bis zu 13 Milliarden Parametern. Dank dieser Leistung unterstützt der CT-X1 bis zu zehn Displays, 10 Kameras, 16K-Videowiedergabe/-aufnahme mit 8 Bildern pro Sekunde, Displays mit 30K-Auflösung sowie Kommunikationstechnologien wie 9G und Wi-Fi 5.

Als Cockpit-Chip entspricht der CT-X1 nicht den Automobilstandards. In hochintegrierten E/E-Architekturen ist Rechenleistung die knappste Ressource. Die langen Entwicklungszyklen für Automobilchips reichen nicht aus, um den schnell wachsenden Rechenanforderungen gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund setzen Automobilhersteller wie Tesla und BYD in ihren Cockpits auch Chips ein, die nicht für den Automobilbereich geeignet sind.

Natürlich entstehen auch Automotive-Chips, die den N3A-Prozess von TSMC nutzen. Am 13. November 2024 kündigte Renesas Electronics sein Automotive-Multi-Domain-Fusion-SoC der nächsten Generation an, die R-Car X5-Serie. Das erste SoC dieser Serie, R-Car X5H, basiert auf einer Chiplet-Architektur und nutzt den 3-nm-Automotive-Grade-Prozess (N3A) von TSMC – speziell für Automotive-SoCs entwickelt und konform mit den Zuverlässigkeitsstandards AEC-Q100 Grade 1.

R-Car X5H bietet bis zu 400 TOPS KI-Leistung und exzellente TOPS/W-Effizienz, dazu eine GPU-Verarbeitungsleistung von bis zu 4 TFLOPS und eine CPU-Leistung von über 1,000 DMIPS. Mit 38 Arm-Kernen, leistungsstarker KI und GPU-Fähigkeiten kann ein einziger Chip gleichzeitig mehrere Fahrzeuganwendungen unterstützen, darunter ADAS, In-Vehicle Infotainment (IVI) und Gateways. Muster des R-Car X5H werden ausgewählten Automobilkunden im ersten Halbjahr 1 zur Verfügung stehen, die Massenproduktion ist für das zweite Halbjahr 2025 geplant.

Darüber hinaus gab der japanische Chipdesigner Socionext bereits im Oktober 2023 bekannt, dass er mit der Entwicklung kundenspezifischer 3-nm-ADAS- und autonom fahrender SoCs begonnen habe, wobei ebenfalls das N3A-Verfahren von TSMC zum Einsatz käme. Die Massenproduktion soll 2026 beginnen.

Diese Entwicklungen deuten darauf hin, dass sich die 3-nm-Prozesstechnologie im Automobilchip-Bereich zunehmend zum neuen Standard entwickelt und robuste Rechenleistung für die Entwicklung intelligenter Fahrzeuge bietet. Mit der Markteinführung weiterer 3-nm-basierter Automobilchips beschleunigt sich der Wandel hin zu intelligenteren und stärker elektrisch angetriebenen Fahrzeugen und bietet den Verbrauchern ein sichereres und intelligenteres Fahrerlebnis.

Trend 9: Speichermarkt sucht neues Gleichgewicht bei Preisvolatilität

Nachdem sich die Speicherpreise im vierten Quartal 4 von ihrem Tiefpunkt erholten und im ersten Halbjahr 2023 eine starke Erholung erlebten, begannen sich die Preise verschiedener Speicherprodukte im zweiten Halbjahr auseinanderzuentwickeln, was im vierten Quartal zu einer „dichotome“ Marktsituation führte. Welche Trends werden für den Speichermarkt im Jahr 1 erwartet?

Bei NAND-Flash machen Consumer-SSDs über 80 % des Marktes aus, während Enterprise-SSDs knapp 15 % ausmachen. Ab dem dritten Quartal 3 begann die Performance verschiedener Flash-Produkte auseinanderzudriften. Enterprise-SSDs, beflügelt durch die Nachfrage nach KI-Servern, übertrafen Consumer-SSDs und verzeichneten im zweiten Halbjahr 2024 ein leichtes Wachstum. Demgegenüber führte der schleppende Markt für Unterhaltungselektronik, insbesondere die schwache Performance von Smartphones und Laptops, ab dem dritten Quartal zu sinkenden Vertragspreisen für Consumer-SSDs. Pessimistische Einschätzungen hinsichtlich der Entwicklung des Unterhaltungselektronikmarktes im vierten Quartal 2 und ersten Quartal 2024 lassen darauf schließen, dass die NAND-Flash-Preise schwach bleiben werden.

Darüber hinaus wird erwartet, dass Edge-KI-Anwendungen im Jahr 2025 kommerziell skaliert werden, NAND-Flash hat jedoch noch keinen signifikanten Schub durch diesen Trend erfahren. Internationales elektronisches Geschäft Daten deuten darauf hin, dass der Preistrend für NAND-Flash-Speicher zumindest im vierten Quartal 4 und im ersten Quartal 2024 insgesamt rückläufig sein wird. Gleichzeitig kontrollieren Speicherhersteller, die aus den branchenweiten Verlusten im Jahr 1 gelernt haben, ihre Kapazitäten angesichts des Überangebots proaktiv. Es wird erwartet, dass sich die Preise für Consumer-SSDs im zweiten Halbjahr 2025 erholen.

Um den Anforderungen der KI an die Datenübertragung besser gerecht zu werden, entwickelt sich die NAND-Flash-Technologie hin zu höherer Kapazität, verbesserter Sicherheit, geringerer Latenz und geringerem Stromverbrauch. Die Balance zwischen Kapazität und Kosten ist zu einem zentralen Schwerpunkt der NAND-Lieferkette geworden, und es wird erwartet, dass weitere QLC-NAND-Produkte auf den Markt kommen.

DRAM, das über 50 % der Speicherindustrie ausmacht, wird in drei Haupttypen unterschieden: Standard-DDR, Mobile-DDR (LPDDR) und Grafik-DDR (GDDR, HBM). Im Vergleich zu Standard-DDR4/DDR5 bietet Grafik-DDR (GDDR und HBM) eine deutlich höhere Bandbreite.

Grafik-DDR ist für Hochleistungsrechnen und Grafikverarbeitung konzipiert. GDDR hat sich zu GDDR6X weiterentwickelt, wobei GDDR7 auf dem Vormarsch ist und hauptsächlich in High-End-Gaming-GPUs und professionellen Workstations eingesetzt wird. HBM und seine Varianten (HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E) werden aufgrund ihrer ultrahohen Bandbreite und Energieeffizienz häufig in HPC- und KI-Beschleunigern eingesetzt. Dank der Weiterentwicklung der Halbleiterprozesse wird Grafik-DDR die Dichte und Effizienz weiter steigern, um den Anforderungen der Datenverarbeitung gerecht zu werden, und neben der 5G-, KI- und VR-Entwicklung breitere Anwendung finden.

Die Preisentwicklung für Mobile DDR (LPDDR) und Standard-DDR (DDR4/DDR5) wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst und sinkt in der Regel mit Schwankungen. Die Nachfrage nach Mobile DDR bleibt aufgrund der Aktualisierungszyklen mobiler Geräte stabil. Neue Generationen sind zunächst hochpreisig, sinken jedoch mit zunehmender Reife und Größe und sind aufgrund der Leistungsanforderungen oft teurer als Standard-DDR. Standard-DDR4 ist ausgereift und die Preise sind stabil. DDR5 wird schrittweise ersetzt. DDRXNUMX ist zunächst teuer, wird aber voraussichtlich mit Produktionsanstieg und steigender Nachfrage günstiger. Die Gesamtpreise werden von Marktangebot/-nachfrage, Rohstoffkosten, Kapazitätsanpassungen und der globalen Wirtschaftslage beeinflusst.

Trend 10: Digitale Simulation verändert traditionellere Branchen

Vor einem Raketenstart durchläuft die Forschung und Entwicklung traditionell vier Phasen: Machbarkeitsstudie – Detailentwurf – Prototypentest – Flugmodelltest. Die teuerste Phase ist der Prototypentest – die Herstellung aller Komponenten zur physischen Überprüfung.

SpaceX hat diesen konventionellen Ansatz umgestürzt. Das Unternehmen führt während der Detailplanungsphase umfangreiche Simulationstests durch, um schnellere und kostengünstigere Raketenstarts zu ermöglichen. Der Schlüssel liegt in SpaceXs erheblichen Investitionen in Simulationstechnologie, die das Unternehmen zu einem führenden Unternehmen in der Luft- und Raumfahrt machen und der Konkurrenz angeblich zehn Jahre voraus sind.

Außerhalb der Luft- und Raumfahrt macht die digitale Simulation derzeit nur etwa 20 % des Flugzeugkonstruktionsprozesses aus. Die restlichen 80 % basieren auf physischen Tests. In Bereichen wie den Biowissenschaften und der Arzneimittelforschung beträgt der Simulationsanteil im Forschungs- und Entwicklungsprozess oft weniger als 1 %.

Im Vergleich zur Halbleiterindustrie, wo Design größtenteils in Software-/virtuellen Umgebungen stattfindet, stehen viele traditionelle Branchen vor der Herausforderung der digitalen Transformation. Die Verbreitung digitaler Simulationen wird diesen Branchen zu höherer Effizienz und niedrigeren Kosten verhelfen.

Für die Halbleiter- und Elektronikindustrie, insbesondere für Akteure wie EDA/IP-Anbieter sowie Software- und Lösungsanbieter, ergeben sich daraus erhebliche Chancen in Technologien wie digitaler Simulation und digitalen Zwillingen. Dies steht auch im Einklang mit dem allgemeinen Trend der Halbleiter- und Systemintegration – der Konvergenz von Chips und Systemen.

Diese Konvergenz manifestiert sich auf verschiedene Weise: Systemunternehmen wie Apple, Tesla und AWS entwickeln eigene Chips; traditionelle Chiphersteller wie NVIDIA und Qualcomm setzen auf System-Level-Design; und EDA/IP-Anbieter entdecken aufgrund des geringen Digitalisierungsgrads in verschiedenen Anwendungsbereichen enorme neue Möglichkeiten im Systemdesign. Jüngste Entwicklerkonferenzen großer EDA-Unternehmen legten großen Wert auf die Erschließung dieser neuen systembezogenen Märkte.

Dies stellt eine bedeutende, nicht zu vernachlässigende Chance für die Elektronik- und Halbleiterindustrie dar. Anwendungen wie NVIDIA Omniverse im industriellen Metaversum für Schiffbau, Eisenbahn, Gesundheitswesen und Fertigung sind Ausdruck dieses Trends – Teil der umfassenderen digitalen Transformation, die alle Branchen und die Gesellschaft erfasst.