Guardando al mercato dell'elettronica nel 2025, l'applicazione della tecnologia AI nell'elettronica di consumo e nei veicoli intelligenti si intensificherà ulteriormente, spingendo il mercato dei semiconduttori a mantenere un tasso di crescita annuo superiore al 10%, con una domanda particolarmente forte di chip per AI e automotive. Allo stesso tempo, l'elettronica di consumo si sta orientando verso la sostenibilità, con una crescente promozione di prodotti eco-compatibili. L'industria dei circuiti integrati sta beneficiando in modo significativo della spinta dei mercati dell'AI, del 5G e dei veicoli elettrici, con conseguenti notevoli progressi tecnologici. Inoltre, tecnologie emergenti come l'AI generativa e i robot di servizio diventeranno nuove protagoniste del mercato.

Questo rapporto fornisce analisi delle tendenze e prospettive di mercato su argomenti e settori di attualità, tra cui robot umanoidi, dispositivi indossabili intelligenti, guida autonoma, informatica ecologica, smartphone, intelligenza artificiale generativa, sostituzione domestica, chip automobilistici da 3 nm, memoria e simulazione digitale.

Tendenza 1: Progressi continui nei robot umanoidi

I robot umanoidi, costruiti su basi multidisciplinari e integrando tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale, la produzione di fascia alta e i nuovi materiali, sono destinati a diventare prodotti dirompenti, al seguito di computer, smartphone e veicoli alimentati da nuove energie. Costituiscono un indicatore cruciale della forza e del livello di sviluppo tecnologico di una nazione.

Il rapido sviluppo del mercato dei robot umanoidi deriva da due fattori chiave. In primo luogo, l'iterazione di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni e le capacità di apprendimento e ottimizzazione autonomi consentono ai robot di comprendere meglio le istruzioni umane, di impegnarsi in dialoghi complessi e persino di prevedere e soddisfare le esigenze degli utenti, migliorando significativamente la qualità del servizio e le esperienze di interazione. In secondo luogo, deriva dalla maturità e dal perfezionamento delle filiere industriali a monte, a metà strada e a valle, insieme al supporto e alle linee guida delle politiche governative.

Anche i mercati dei capitali favoriscono il settore dei robot umanoidi. A novembre 2024, il settore cinese dei robot umanoidi ha registrato 49 finanziamenti, concentrati principalmente a Pechino, Shenzhen e nella regione del Delta del fiume Yangtze, per un totale di oltre 5 miliardi di RMB. Tra le 33 aziende di robot umanoidi che hanno ottenuto finanziamenti, 26 (quasi l'80%) sono state fondate tra il 2022 e il 2024.

L'attività di finanziamento è altrettanto vigorosa a livello internazionale. Figure AI ha ottenuto 675 milioni di dollari (circa 4.73 miliardi di RMB) a febbraio di quest'anno, con investitori tra cui Microsoft, NVIDIA, OpenAI e il fondatore di Amazon Jeff Bezos. Alla fine di ottobre 2024, Agility Robotics ha completato un round di finanziamento di Serie C da 150 milioni di dollari (circa 1.05 miliardi di RMB), ottenendo lo status di unicorno.

Di particolare rilievo è la svolta in tecnologie chiave come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la visione artificiale, che offrono significative opportunità di sviluppo per un'ampia schiera di aziende di robot umanoidi, evidenziando l'"Intelligenza Incarnata". È opinione diffusa che la ricerca guidata da questa teoria consenta ai robot umanoidi di adattarsi meglio ad ambienti e compiti complessi e mutevoli, grazie alla capacità di apprendimento, percezione e processo decisionale autonomi.

Sebbene i robot umanoidi possano essere classificati in base agli scenari applicativi, i sondaggi indicano che la maggior parte delle aziende cinesi ritiene che il settore manifatturiero, in particolare quello automobilistico, sarà il primo a raggiungere una vera commercializzazione dei robot umanoidi, con l'ispezione di qualità e l'assemblaggio dei componenti identificati come scenari di domanda evidenti. Al contrario, l'attesissima applicazione dei servizi a domicilio si colloca in una posizione inferiore.

Tendenza 2: i dispositivi indossabili intelligenti riprendono slancio, la struttura del mercato si evolve

Grazie ai rapidi progressi tecnologici, i dispositivi indossabili intelligenti stanno diventando sempre più indispensabili nella nostra vita quotidiana. Dagli smartwatch ai fitness tracker, dai visori VR agli occhiali AR, dagli hearable agli anelli intelligenti, la varietà e le funzionalità dei dispositivi indossabili continuano ad ampliarsi, offrendo ai consumatori comodità ed esperienze senza precedenti.

Dopo uno sviluppo fluttuante negli ultimi anni, si prevede che il mercato dei dispositivi indossabili intelligenti Commercio elettronico internazionale per raggiungere un nuovo picco nel 2025, con spedizioni globali previste pari a 800 milioni di unità.

Il principale motore di crescita deriva dalla crescente attenzione dei consumatori alla salute e al fitness. Smartwatch e fitness tracker aiutano gli utenti a gestire meglio la propria salute monitorando parametri chiave come la frequenza cardiaca, la qualità del sonno, i passi e il consumo calorico. Inoltre, alimentati dalla diffusione del 5G e dallo sviluppo dell'IoT, i dispositivi indossabili stanno diventando sempre più interconnessi e intelligenti, offrendo servizi ed esperienze altamente personalizzati in ambito sanitario, di monitoraggio sportivo, di comunicazione e di intrattenimento.

Inoltre, l'integrazione di IA e IA generativa promette analisi dei dati e previsioni più precise per i dispositivi indossabili, come il monitoraggio di indicatori di salute chiave come la pressione sanguigna. Prevediamo di vedere applicazioni più innovative nel 2025, come l'autenticazione biometrica o piani di fitness personalizzati generati tramite algoritmi di apprendimento automatico.

Due segmenti sono particolarmente degni di nota per il 2025. Il primo è quello degli smartwatch per bambini, che integrano funzioni essenziali come la comunicazione, il tracciamento della posizione, le chiamate di emergenza e il monitoraggio della salute, rispondendo alle crescenti preoccupazioni dei genitori per la sicurezza e la salute dei bambini, a dimostrazione di una domanda in crescita. Il secondo è quello dei dispositivi indossabili intelligenti per gli anziani. Nel contesto dell'invecchiamento della popolazione globale, questi dispositivi possono aiutare gli anziani a mantenere l'indipendenza e ad accedere a un'assistenza medica tempestiva grazie a funzionalità come il monitoraggio della salute, il rilevamento delle cadute, la risposta alle emergenze e l'assistenza nelle attività quotidiane, mostrando anch'essi un forte potenziale di crescita.

Con la maturazione del mercato, il panorama competitivo sta cambiando. I giganti tradizionali dell'elettronica di consumo come Apple, Samsung e Huawei continuano a dominare il mercato, mentre un numero crescente di startup e marchi emergenti sta acquisendo importanza, sfidando i tradizionali con prodotti e soluzioni innovative.

Tendenza 3: il mercato della guida autonoma presenta una dicotomia

Nel 2024, l'entusiasmo per la guida autonoma si è leggermente raffreddato all'estero, in parte a causa degli ingenti investimenti in ricerca e sviluppo necessari per la commercializzazione su larga scala e delle persistenti difficoltà di redditività. Tra gli esempi, Samsung Electronics ha frenato la ricerca sulle auto a guida autonoma e Apple ha interrotto il suo progetto "Apple Car" all'inizio del 2024. Queste mosse riflettono le difficoltà tecniche e la sfida di ottenere un ritorno sugli investimenti significativo.

Tuttavia, la situazione in Cina è diversa. I produttori cinesi continuano a investire massicciamente nella guida autonoma, dimostrando fiducia nella tecnologia.

In Cina, i decisori politici promuovono attivamente lo sviluppo della guida autonoma, introducendo politiche a supporto di test, applicazioni dimostrative e operazioni commerciali. Diverse città hanno avviato dimostrazioni su strada di veicoli connessi intelligenti (ICV), aperto piste di prova, completato aggiornamenti dell'intelligenza stradale e installato unità di bordo (RSU), creando un contesto politico favorevole. In particolare, il lancio di servizi di robotaxi come "Luobo Kuaipao" (萝卜快跑) in città come Wuhan e Guangzhou ha stimolato l'entusiasmo degli investimenti.

Dal punto di vista tecnologico, l'ascesa dei sistemi di guida autonoma end-to-end ha concentrato l'attenzione su questo aspetto. A differenza delle tradizionali architetture modulari, i sistemi end-to-end utilizzano un modello di deep learning unificato per mappare gli input dei sensori direttamente sugli output di controllo del veicolo, riducendo i passaggi intermedi e migliorando le prestazioni e la precisione in tempo reale.

A livello aziendale, aziende cinesi come Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei e Xiaomi stanno implementando attivamente la tecnologia di guida autonoma, accelerando la digitalizzazione e l'intelligenza del settore automobilistico attraverso l'innovazione e la progettazione di prodotti unici.

Guardando al 2025, si prevede che il mercato della guida autonoma registrerà una crescita positiva. Si prevede che le spedizioni globali di veicoli autonomi raggiungeranno decine di milioni, mentre le vendite di veicoli intelligenti di livello 2+ e superiore in Cina dovrebbero superare i 10 milioni di unità, con un tasso di penetrazione del 50%. I veicoli di livello 4 inizieranno ad arrivare sul mercato e la Cina si appresta a diventare il più grande mercato mondiale per la guida autonoma.

In particolare, il potenziale di rapida crescita si estende oltre gli sviluppatori di tecnologie di guida autonoma, coinvolgendo anche gli attori a monte e a valle della catena di fornitura. Grazie alla globalizzazione dei veicoli autonomi cinesi, le aziende cinesi con prodotti altamente competitivi in ​​settori come i touchscreen per veicoli e la trasmissione di potenza potranno ottenere significativi vantaggi in termini di sviluppo.

Tendenza 4: il green computing diventa sempre più urgente

Il white paper 2023 dell'Energy Management Research Center di Schneider Electric afferma che il consumo energetico dell'IA ha raggiunto i 4.5 GW nel 2023, con un CAGR previsto del 25%-33% fino al 2028, ovvero 2-3 volte più veloce del tasso di crescita complessivo dei data center. Pertanto, si prevede che la domanda di energia per l'IA raggiungerà i 14-18.7 GW entro il 2028, pari al 15%-20% dell'energia totale dei data center. Questo senza nemmeno considerare l'energia dell'IA distribuita su un maggior numero di dispositivi edge ed endpoint.

Questo livello di consumo equivale al consumo energetico medio annuo di alcuni Paesi. Considerando il consumo energetico dell'intera filiera di progettazione e produzione dei chip di intelligenza artificiale e le segnalazioni di investimenti di migliaia di miliardi di dollari da parte di Sam Altman in infrastrutture per chip di intelligenza artificiale, l'impatto energetico totale della tecnologia di intelligenza artificiale potrebbe essere impressionante.

Se il consumo energetico dell'IA supera una certa percentuale della capacità di fornitura dell'infrastruttura elettrica, il sostentamento pubblico ne risentirà. Pertanto, in linea con la più ampia tendenza al risparmio energetico e alla riduzione delle emissioni di carbonio, il "Green Computing" e i "Green Data Center" sono ormai temi di grande attualità. Si stanno proponendo soluzioni a diversi livelli.

Anche oltre i dispositivi di potenza e i chip, per i chip digitali, in particolare quelli per l'intelligenza artificiale, l'ottimizzazione congiunta della progettazione/produzione dei chip e degli algoritmi software è fondamentale per migliorare l'efficienza e ridurre il consumo energetico per unità di elaborazione. Inoltre, per l'elaborazione su larga scala di cluster su chip, schede e nodi, l'interconnessione e la memoria rappresentano colli di bottiglia chiave; i progressi in tecnologie come l'elaborazione in-memory e l'interconnessione ottica sono sviluppi essenziali in questa tendenza.

Contemporaneamente, alcune aziende produttrici di chip stanno promuovendo soluzioni a livello di sistema come il raffreddamento a piastra fredda e a liquido a immersione. In eventi come il WAIC, molte aziende produttrici di chip per intelligenza artificiale hanno presentato soluzioni per cabinet POD raffreddati a liquido. Ad esempio, Enflame (燧原科技) ha evidenziato il raggiungimento di un PUE ≤ 1.15 nei data center di laboratorio grazie all'eccellente linearità delle prestazioni in implementazioni con migliaia di schede, combinata con il raffreddamento a liquido a livello di cluster.

È comprensibile che le fonderie di chip, i fornitori EDA/IP e le aziende di progettazione di chip stiano tutti discutendo sul raggiungimento di una maggiore efficienza da una prospettiva di "sistema" – che comprende silicio, dispositivi, unità, chip, packaging, sistemi, software e applicazioni – per realizzare un computing ecologico.

Un altro livello riguarda gli investimenti nelle infrastrutture energetiche. I media stranieri hanno precedentemente rivelato che il "Progetto per le infrastrutture di intelligenza artificiale negli Stati Uniti" di OpenAI include una visione ambiziosa per l'energia nucleare. Anche Jensen Huang ha affermato in alcune interviste che i data center necessitano di energie rinnovabili e che il nucleare rappresenta un'ottima opzione. Oklo, di cui Sam Altman è presidente, prevede di installare il suo primo SMR (Small Modular Reactor) entro il 2027. Google ha firmato un accordo con la startup nucleare Kairos Power per alimentare i data center con SMR...

Molti colossi dell'intelligenza artificiale stanno investendo capitali nell'energia nucleare. Ciò sottolinea la domanda futura prevista di energia verde e di informatica verde.

Tendenza 5: gli smartphone abbracciano pienamente l'intelligenza artificiale generativa, l'ecosistema si consolida

A partire da iOS 18, Apple sta lanciando funzionalità di intelligenza artificiale generativa per iPhone in regioni selezionate, tra cui la conversione da voce a testo per Note, l'editing fotografico basato sull'intelligenza artificiale, strumenti per la scrittura di email, riepiloghi chiave per email e chiamate e ricerca di foto/video basata sul linguaggio naturale...

Apple non solo sta investendo molto, utilizzando le TPU di Google per addestrare modelli di intelligenza artificiale sia lato server che sul dispositivo, ma sta anche costruendo specificatamente un data center di intelligenza artificiale basato sui propri chip per applicazioni di intelligenza artificiale sul dispositivo, creando cluster "Private Cloud Compute" nel cloud ed eseguendo al contempo inferenze di intelligenza artificiale ibride sia localmente che nel cloud.

A prescindere dalle opinioni sul valore dei "telefoni AI", questa è diventata una direzione aziendale seria. L'ingresso di Apple nel concetto di "telefono AI" segna essenzialmente il passaggio della concorrenza tra i SoC AP mobili nell'era dell'IA generativa. Il campo di battaglia per i SoC AP mobili, i sistemi operativi e gli OEM si è ampliato fino a includere la concorrenza nei modelli di IA, negli ecosistemi di sviluppo di IA e nelle applicazioni di IA.

Per gli utenti, il cambiamento è evidente: i nuovi iPhone ora partono da 8 GB di RAM e i nuovi MacBook in genere ne hanno almeno 16, in gran parte perché i Large Language Model (LLM) e altri modelli di grandi dimensioni necessari per l'IA generativa richiedono una notevole quantità di memoria. Ciò indica che l'adozione dell'IA generativa sugli smartphone avanzerà rapidamente nei prossimi 1-2 anni, creando nuove opportunità per i chip mobili e vari componenti periferici.

A sottolineare ulteriormente questa tendenza è il chip Dimensity 9400 di MediaTek, lanciato nell'ottobre 2024, che integra in modo aggressivo unità di accelerazione AI più specializzate all'interno della sua NPU per supportare input multimodali, l'addestramento LoRa sul dispositivo e persino la generazione di brevi video sul dispositivo. MediaTek sta inoltre collaborando attivamente con OEM di smartphone, fornitori di modelli di grandi dimensioni, fornitori di sistemi operativi e ISV per costruire il proprio ecosistema di AI.

Con l'intensificarsi della battaglia per l'intelligenza artificiale generativa negli smartphone nel 2025-2026, si prevede che l'ecosistema di intelligenza artificiale sui telefoni si consoliderà gradualmente, passando da uno stato frammentato a uno più maturo. Anche gli stack tecnologici, le caratteristiche e le funzionalità dell'intelligenza artificiale tenderanno alla standardizzazione.

Tendenza 6: l'intelligenza artificiale generativa si sposta verso l'edge

Il team di ricerca di NVIDIA, focalizzato su tecnologie all'avanguardia, si dedica da tempo alla ricerca sull'"intelligenza artificiale efficiente". Tecniche come il model pruning, la sparsificazione e la quantizzazione dei pesi AWQ mirano a eseguire modelli di grandi dimensioni su dispositivi edge o endpoint, non solo su PC con intelligenza artificiale, ma anche su piattaforme come Jetson Nano.

Ricerche come "Efficient AI" costituiscono la base per portare l'intelligenza artificiale generativa su dispositivi endpoint come PC e telefoni. Ma questa non è tutta la storia dell'"intelligenza artificiale generativa all'edge".

Alla WAIC (Conferenza mondiale sull'intelligenza artificiale) del 2024, Commercio elettronico internazionale Numerosi piccoli chip di intelligenza artificiale dichiarano nelle loro specifiche la capacità di eseguire LLM. Ad esempio, l'AX630C di Axera (爱芯元智), con una potenza di calcolo INT8 di 3.2 TOPS e una potenza tipica inferiore a 1.5 W, può eseguire il modello Qwen2 0.5B a velocità di circa 10 token al secondo. Sebbene Axera abbia dichiarato che le direzioni applicative specifiche siano ancora incerte, le possibilità sono vaste.

Nel corso del 2024, quasi tutte le aziende di chip AI intervistate hanno concordato all'unanimità sul fatto che l'AI, inclusa quella generativa, si sposterà verso l'edge e in ogni aspetto. Date le dimensioni relativamente elevate dei modelli e i vincoli di storage, I/O e potenza di calcolo sui dispositivi edge, una stretta collaborazione tra la progettazione dell'architettura dei chip AI e l'ottimizzazione degli algoritmi software diventerà fondamentale.

VeriSilicon (芯原) ha affermato, al suo Simposio sulla Tecnologia dell'Intelligenza Artificiale del 2024, che le sue IP di NPU e GPU, inizialmente mirate a visione, linguaggio e grafica basati su intelligenza artificiale, ora coprono il linguaggio naturale e abbracciano AR/VR, guida autonoma, PC, smartphone, dispositivi indossabili e robot. VeriSilicon ha dichiarato che la sua prossima mossa sarà "Go Transformer", la base strutturale dei modelli di grandi dimensioni contemporanei.

Di conseguenza, molti chip di intelligenza artificiale per edge ed endpoint stanno incorporando "motori Transformer". VeriSilicon ha anche menzionato l'ottimizzazione della sua IP NPU per l'accelerazione Transformer, includendo il supporto per formati di dati a precisione mista e l'implementazione della quantizzazione del peso a 4 e 8 bit per ridurre drasticamente il consumo di banda. Questi sforzi contribuiranno a portare l'intelligenza artificiale generativa all'edge, non solo in auto, PC, telefoni e robot, ma potenzialmente anche in applicazioni embedded con maggiori vincoli di elaborazione.

Tendenza 7: crescente sostituzione interna in Cina

La quota di chip prodotti internamente in sostituzione delle importazioni in Cina è in costante aumento. Nel 2023, la produzione cinese di chip è salita a 351.4 miliardi di unità, con un aumento del 6.9% su base annua, raggiungendo un tasso di autosufficienza del 23%. La produzione è ulteriormente aumentata a 135.4 miliardi di unità nei primi quattro mesi del 2024, mostrando un forte slancio. Grazie al trend dell'implementazione dell'intelligenza artificiale edge, si prevede una crescita significativa della domanda in settori come la CSI nazionale, i chip di interfaccia di memoria, le memorie di nicchia, i chip analogici e i chip per cloud/edge computing.

Si prevede che le tensioni commerciali che causano la frammentazione della catena di approvvigionamento globale, unite alla necessità di stabilità dell'approvvigionamento che guida l'approvvigionamento interno, alimenteranno una continua crescita della domanda di fonderie, attrezzature e impianti di confezionamento/collaudo nazionali nei prossimi 2-3 anni. Attualmente, nelle otto principali fasi di produzione dei chip, l'industria cinese delle apparecchiature per semiconduttori ha compiuto progressi significativi in ​​aree come il trattamento termico, la deposizione di film sottili, l'incisione e la pulizia, con i progressi dei clienti che hanno raggiunto i 14 nm e le macchine per l'incisione che hanno raggiunto una capacità di 5 nm.

Nella prima metà del 2024, l'approvvigionamento di apparecchiature per semiconduttori nella Cina continentale ha raggiunto i 25 miliardi di dollari, di cui circa 8 miliardi di dollari per le apparecchiature nazionali. Il tasso di sostituzione delle apparecchiature nazionali in processi come la rimozione del resist, la pulizia, l'incisione e il confezionamento ha superato il 30%, riflettendo sia l'enorme domanda che il ritmo accelerato della sostituzione interna.

La tecnologia di packaging avanzata è fondamentale a livello globale e per la Cina, poiché affronta le sfide derivanti dal rallentamento causato dalla Legge di Moore e dai problemi della catena di approvvigionamento causati dai controlli sulle esportazioni. Le aziende cinesi dispongono di solide competenze in questo campo. Nonostante i limiti nella produzione di wafer front-end, il packaging avanzato offre ampie prospettive di crescita ed è un fattore chiave per lo sviluppo del mercato cinese.

L'espansione globale ("going out") e l'intelligenza artificiale stanno guidando una crescita sostenuta del settore cinese dei terminali di consumo. L'elettronica per l'automotive è un obiettivo chiave, con l'espansione all'estero come priorità assoluta per le aziende nel 2025. Il rapido sviluppo dell'industria automobilistica nazionale cinese rafforza la competitività delle aziende della sua catena di fornitura a livello internazionale, offrendo nuove opportunità per le aziende leader.

Tuttavia, nel complesso, da una prospettiva regionale della catena di fornitura globale dei semiconduttori, Stati Uniti, Europa e altri paesi detengono la maggioranza. La Cina detiene solo una certa quota nella produzione di wafer mid-stream e nel confezionamento/collaudo. L'autosufficienza rimane relativamente bassa, con la dipendenza da altri ("受制于人") che persiste in settori upstream come EDA/IP, apparecchiature, nodi di processo di fascia alta, elaborazione ad alte prestazioni (HPC) e alcuni materiali chiave.

Tendenza 8: inizio dell'implementazione dei chip automobilistici da 3 nm

Ricordiamo che TSMC ha annunciato la produzione in serie del suo processore a 3 nm di prima generazione (N3, noto anche come N3B) a fine dicembre 2022, seguita dalla seconda generazione di N3E nel quarto trimestre del 4 e dalla terza generazione di N2023P nella seconda metà del 3. Secondo la roadmap di TSMC, N2024X verrà lanciato nel 3 e N2025A (di livello automotive) nel 3.

In genere, i nodi avanzati come 5nm e 3nm sono associati ai chip per smartphone e intelligenza artificiale. Infatti, aziende come Apple, Qualcomm, NVIDIA e AMD attualmente dominano la capacità produttiva a 3nm di TSMC, con altri fornitori in coda per gli ordini. In particolare, quasi due anni dopo la prima produzione di massa di chip a 3nm, la tecnologia a 3nm sta finalmente entrando nel settore dei chip per l'automotive.

Nell'ottobre 2024, MediaTek ha annunciato, durante il lancio del Dimensity 9400, che il suo primo "Dimensity AI Cockpit Chip CT-X1" sarebbe entrato in produzione di massa e sarebbe stato implementato nei veicoli nel 2025. Il CT-X1, basato sulla tecnologia a 3 nm di TSMC, vanta prestazioni CPU di 260 DMIPS e prestazioni GPU a livello hardware di 3,000 GFLOPS. La sua NPU di IA generativa integrata nel dispositivo offre oltre 46 TOPS, supportando modelli di IA generativa multimodale con un massimo di 13 miliardi di parametri. Sfruttando queste prestazioni, il CT-X1 supporta fino a 10 display, 16 telecamere, riproduzione/registrazione video 8K a 30 fps, display con risoluzione 9K e tecnologie di comunicazione come 5G e Wi-Fi 7.

Essendo un chip per cockpit, il CT-X1 non rispetta gli standard di livello automobilistico. Nelle architetture E/E altamente integrate, la potenza di calcolo è la risorsa più scarsa. I lunghi cicli di sviluppo dei chip per automotive faticano a soddisfare la crescente domanda di elaborazione. In questo contesto, case automobilistiche come Tesla e BYD stanno adottando anche chip non destinati al settore automotive nei loro cockpit.

Naturalmente, stanno emergendo anche chip per il settore automotive che utilizzano il processo N3A di TSMC. Il 13 novembre 2024, Renesas Electronics ha annunciato la sua nuova generazione di SoC a fusione multi-dominio per il settore automotive, la serie R-Car X5. Il primo SoC di questa serie, R-Car X5H, è basato su un'architettura Chiplet e utilizza il processo a 3 nm di grado automotive (N3A) di TSMC, sviluppato specificamente per i SoC per il settore automotive e conforme agli standard di affidabilità AEC-Q100 di Grado 1.

R-Car X5H offre prestazioni AI fino a 400 TOPS e un'eccellente efficienza TOPS/W, oltre a una potenza di elaborazione GPU fino a 4 TFLOPS e prestazioni CPU superiori a 1,000 DMIPS. Con 38 core Arm, potenti capacità AI e GPU, un singolo chip può supportare simultaneamente diverse applicazioni di bordo, tra cui sistemi ADAS, infotainment di bordo (IVI) e gateway. I campioni di R-Car X5H saranno disponibili per clienti automotive selezionati nel primo semestre del 1, con la produzione di massa prevista per il secondo semestre del 2025.

Inoltre, nell'ottobre 2023, il progettista di chip giapponese Socionext ha annunciato di aver iniziato a sviluppare SoC personalizzati da 3 nm per sistemi ADAS e guida autonoma, utilizzando anche il processo N3A di TSMC, con una produzione di massa prevista per il 2026.

Questi sviluppi indicano che la tecnologia di processo a 3 nm sta gradualmente diventando un nuovo standard nel campo dei chip per il settore automobilistico, fornendo una solida potenza di calcolo per lo sviluppo di auto intelligenti. Con l'ingresso sul mercato di un numero sempre maggiore di chip per il settore automobilistico basati su 3 nm, la trasformazione verso veicoli più intelligenti ed elettrici accelererà, offrendo ai consumatori esperienze di guida più sicure e intelligenti.

Tendenza 9: il mercato della memoria cerca un nuovo equilibrio in mezzo alla volatilità dei prezzi

Dopo che i prezzi delle memorie hanno iniziato a riprendersi dal minimo del quarto trimestre del 4 e hanno registrato una forte ripresa nel primo semestre del 2023, i diversi prodotti di memoria hanno iniziato a divergere nel secondo semestre, dando origine a una situazione di mercato "dicotomica" nel quarto trimestre. Quali tendenze sono previste per il mercato delle memorie nel 1?

Per la NAND Flash, gli SSD consumer rappresentano oltre l'80% del mercato, mentre gli SSD enterprise quasi il 15%. A partire dal terzo trimestre del 3, le prestazioni dei diversi prodotti flash hanno iniziato a divergere. Gli SSD enterprise, sostenuti dalla domanda dei server di intelligenza artificiale, hanno superato le prestazioni degli SSD consumer, mantenendo una leggera crescita nel secondo semestre del 2024. Al contrario, la stagnazione del mercato dell'elettronica di consumo, in particolare le scarse prestazioni di smartphone e laptop, hanno portato a un calo dei prezzi contrattuali per gli SSD consumer a partire dal terzo trimestre. Il pessimismo sul mercato dell'elettronica di consumo nel quarto trimestre del 2 e nel primo trimestre del 2024 suggerisce che i prezzi della NAND Flash rimarranno bassi.

Inoltre, mentre si prevede che le applicazioni AI edge raggiungeranno una scalabilità commerciale nel 2025, la NAND Flash non ha ancora ricevuto un impulso significativo da questa tendenza. Commercio elettronico internazionale I dati indicano che, almeno per il quarto trimestre del 4 e il primo trimestre del 2024, il trend complessivo dei prezzi delle memorie NAND Flash sarà al ribasso. Allo stesso tempo, i produttori di memorie, imparando dalle perdite registrate a livello di settore nel 1, stanno controllando proattivamente la capacità produttiva in un contesto di eccesso di offerta. Si prevede una ripresa dei prezzi delle unità SSD consumer nel secondo semestre del 2025.

Per soddisfare al meglio le esigenze di trasmissione dati dell'intelligenza artificiale, la tecnologia NAND Flash si sta evolvendo verso una maggiore capacità, una maggiore sicurezza, una minore latenza e un consumo energetico inferiore. Il bilanciamento di capacità e costi è diventato un obiettivo chiave per la supply chain NAND, con l'aspettativa di un numero sempre maggiore di prodotti NAND QLC in arrivo.

Per la DRAM, che costituisce oltre il 50% del mercato delle memorie, esistono tre tipologie principali: DDR standard, DDR mobile (LPDDR) e DDR grafica (GDDR, HBM). Rispetto alle DDR4/DDR5 standard, la DDR grafica, rappresentata da GDDR e HBM, offre una larghezza di banda significativamente maggiore.

La memoria DDR grafica è progettata per l'elaborazione grafica e il calcolo ad alte prestazioni. La GDDR è progredita fino a GDDR6X, con l'emergere della GDDR7, utilizzata principalmente nelle GPU da gaming di fascia alta e nelle workstation professionali. HBM e le sue iterazioni (HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E) sono ampiamente utilizzate negli acceleratori HPC e AI grazie alla loro larghezza di banda ultra-elevata e all'efficienza energetica. Con i progressi nei processi dei semiconduttori, la memoria DDR grafica aumenterà ulteriormente la densità e l'efficienza per soddisfare le esigenze di elaborazione dati, trovando un'applicazione più ampia insieme allo sviluppo di 5G, AI e VR.

L'andamento dei prezzi per Mobile DDR (LPDDR) e Standard DDR (DDR4/DDR5) è influenzato da molteplici fattori e generalmente diminuisce con le fluttuazioni. La domanda di Mobile DDR rimane stabile grazie ai cicli di aggiornamento dei dispositivi mobili; le nuove generazioni hanno un prezzo iniziale elevato, ma diminuiscono con la maturità e la scalabilità, spesso con prezzi superiori a quelli di Standard DDR a causa dei requisiti di potenza/prestazioni. Standard DDR4 è maturo con prezzi stabili, e verrà gradualmente sostituito da DDR5, il cui prezzo iniziale è elevato, ma si prevede che diminuirà con l'aumento della produzione e della domanda. I prezzi complessivi sono influenzati dalla domanda e dall'offerta del mercato, dai costi delle materie prime, dagli adeguamenti della capacità e dal clima economico globale.

Tendenza 10: la simulazione digitale trasforma i settori più tradizionali

Prima di un lancio di un razzo, la ricerca e sviluppo tradizionalmente attraversa quattro fasi: studio di fattibilità, progettazione dettagliata, test del prototipo e test del modello di volo. La fase più costosa è il test del prototipo, ovvero la produzione di tutti i componenti per la verifica fisica.

SpaceX ha ribaltato questo approccio convenzionale. L'azienda conduce approfonditi test di simulazione durante la fase di progettazione dettagliata per ottenere lanci di razzi più rapidi ed economici. La chiave sta nel significativo investimento di SpaceX nella tecnologia di simulazione, che l'ha resa leader nel settore aerospaziale, con un vantaggio di 10 anni rispetto ai concorrenti.

Al di fuori del settore aerospaziale, la simulazione digitale rappresenta attualmente solo circa il 20% del processo di progettazione di aeromobili, mentre il restante 80% si basa su test fisici. In settori come le scienze della vita e la ricerca sui farmaci, la quota della simulazione nel processo di ricerca e sviluppo è spesso inferiore all'1%.

Rispetto all'industria dei semiconduttori, dove la maggior parte della progettazione avviene in ambienti software/virtuali, molti settori tradizionali si trovano ad affrontare un'imperativa trasformazione digitale. La proliferazione della simulazione digitale aiuterà questi settori a raggiungere una maggiore efficienza e costi inferiori.

Per l'industria dei semiconduttori e dell'elettronica, in particolare per operatori come i fornitori di EDA/IP e i fornitori di software/soluzioni, ciò rappresenta opportunità significative in tecnologie come la simulazione digitale e i gemelli digitali. Si allinea inoltre alla tendenza più ampia dell'integrazione di semiconduttori e sistemi, ovvero la convergenza di chip e sistemi.

Questa convergenza si manifesta in diversi modi: aziende di sistemi come Apple, Tesla e AWS che progettano i propri chip; aziende di chip tradizionali come NVIDIA e Qualcomm che si muovono verso la progettazione a livello di sistema; e fornitori di EDA/IP che trovano enormi nuove opportunità nella progettazione di sistemi grazie ai bassi livelli di digitalizzazione in vari campi applicativi. Recenti conferenze per sviluppatori organizzate dalle principali aziende EDA hanno posto grande enfasi sull'esplorazione di questi nuovi mercati legati ai sistemi.

Ciò rappresenta un'opportunità significativa e imprescindibile per l'industria elettronica e dei semiconduttori. Applicazioni come NVIDIA Omniverse nel metaverso industriale per la cantieristica navale, le ferrovie, la sanità e la produzione manifatturiera sono manifestazioni di questa tendenza, parte integrante della più ampia trasformazione digitale che sta investendo tutti i settori e la società.