2025년 전자 시장을 전망해 보면, 가전제품과 스마트카에 AI 기술이 더욱 적용되면서 반도체 시장은 연평균 10% 이상의 성장률을 유지할 것으로 예상되며, 특히 AI 및 자동차용 칩에 대한 수요가 강세를 보일 것으로 예상됩니다. 동시에, 가전제품은 친환경 제품 홍보 강화와 함께 지속가능성을 지향하는 추세입니다. 집적회로 산업은 AI, 5G, 전기차 시장의 성장으로 상당한 수혜를 입어 주목할 만한 기술 발전을 이루고 있습니다. 또한, 생성 AI와 서비스 로봇과 같은 신기술이 시장의 새로운 화두가 될 것입니다.

이 보고서는 인간형 로봇, 스마트 웨어러블, 자율주행, 친환경 컴퓨팅, 스마트폰, 생성적 AI, 국내 대체, 3nm 자동차 칩, 메모리, 디지털 시뮬레이션 등의 인기 주제와 분야에 대한 추세 분석과 시장 전망을 제공합니다.

트렌드 1: 인간형 로봇의 지속적인 혁신

다학제적 기반 위에 인공지능, 첨단 제조, 신소재 등 첨단 기술을 통합하여 구축된 휴머노이드 로봇은 컴퓨터, 스마트폰, 신에너지 자동차에 이어 파괴적 혁신을 가져올 제품으로 부상할 것으로 예상됩니다. 휴머노이드 로봇은 한 국가의 첨단 기술 역량과 발전 수준을 보여주는 중요한 지표 역할을 합니다.

휴머노이드 로봇 시장의 급속한 발전은 두 가지 핵심 요인에서 비롯됩니다. 첫째, 대규모 AI 모델과 자율 학습 및 최적화 기능의 지속적인 발전은 로봇이 인간의 지시를 더 잘 이해하고, 복잡한 대화에 참여하며, 심지어 사용자 요구를 예측하고 충족할 수 있도록 지원하여 서비스 품질과 상호작용 경험을 크게 향상시킵니다. 둘째, 상류, 중류, 하류 산업 체인의 성숙도와 정교화, 그리고 정부 정책 지원 및 지침의 결과입니다.

자본 시장 또한 휴머노이드 로봇 분야에 유리합니다. 2024년 49월 기준, 중국 휴머노이드 로봇 분야는 5건의 자금 조달을 기록했으며, 주로 베이징, 선전, 그리고 양쯔강 삼각주 지역에 집중되어 총 자금 조달액은 33억 위안을 초과했습니다. 자금을 확보한 26개 휴머노이드 로봇 기업 중 80개(약 2022%)는 2024년에서 XNUMX년 사이에 설립되었습니다.

국제적으로도 자금 조달 활동이 활발합니다. Figure AI는 올해 675월 마이크로소프트, 엔비디아, 오픈AI, 그리고 아마존 설립자 제프 베조스를 포함한 투자자들로부터 4.73억 2024만 달러(약 150억 1.05천만 위안)를 확보했습니다. XNUMX년 XNUMX월 말, Agility Robotics는 XNUMX억 XNUMX천만 달러(약 XNUMX억 XNUMX천만 위안) 규모의 시리즈 C 투자 라운드를 완료하여 유니콘 기업으로 등극했습니다.

특히 주목할 만한 것은 AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전과 같은 핵심 기술의 획기적인 발전입니다. 이는 "체화된 지능(Embodied Intelligence)"을 강조하는 수많은 휴머노이드 로봇 기업들에게 중요한 개발 기회를 제공합니다. 이 이론에 기반한 연구는 휴머노이드 로봇이 복잡하고 변화하는 환경과 작업에 더 잘 적응하고 자율 학습, 인식 및 의사 결정 능력을 갖추도록 한다는 것이 널리 알려져 있습니다.

휴머노이드 로봇은 적용 시나리오별로 분류할 수 있지만, 설문조사에 따르면 대부분의 중국 기업들은 제조업, 특히 자동차 제조 분야가 휴머노이드 로봇의 진정한 상용화를 가장 먼저 달성할 것으로 예상하고 있으며, 품질 검사 및 부품 조립 분야가 명확한 수요 시나리오로 파악되고 있습니다. 이와 대조적으로, 높은 기대를 받고 있는 홈 서비스 분야는 순위가 낮습니다.

트렌드 2: 스마트 웨어러블의 성장세 회복, 시장 구조 변화

급속한 기술 발전으로 스마트 웨어러블 기기는 우리 일상생활에 점점 더 없어서는 안 될 필수품이 되고 있습니다. 스마트워치부터 피트니스 트래커, VR 헤드셋부터 AR 글래스, 히어러블 기기부터 스마트 링까지, 웨어러블 기기의 다양성과 기능은 끊임없이 확장되며 소비자에게 전례 없는 편리함과 경험을 제공합니다.

최근 몇 년간 변동적인 발전 이후 스마트 웨어러블 시장은 다음과 같이 예상됩니다. 국제 전자 사업 2025년에는 새로운 정점을 찍을 것으로 예상되며, 전 세계 출하량은 800억 대에 이를 것으로 전망됩니다.

주요 성장 동력은 소비자들의 건강과 피트니스에 대한 관심 증가에 있습니다. 스마트워치와 피트니스 트래커는 심박수, 수면의 질, 걸음 수, 칼로리 소모량과 같은 주요 지표를 모니터링하여 사용자가 건강을 더욱 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 5G와 IoT 기술의 확산에 힘입어 웨어러블 기기는 더욱 상호 연결되고 지능화되어 헬스케어, 스포츠 모니터링, 커뮤니케이션, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 고도로 개인화된 서비스와 경험을 제공하고 있습니다.

또한, AI와 생성 AI의 통합은 웨어러블 기기에 대한 더욱 정확한 데이터 분석 및 예측을 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 예를 들어 혈압과 같은 주요 건강 지표 모니터링이 가능합니다. 2025년에는 생체 인증이나 머신러닝 알고리즘을 통해 생성되는 개인 맞춤형 피트니스 플랜과 같은 혁신적인 애플리케이션이 더욱 많이 등장할 것으로 예상됩니다.

2025년에는 두 가지 부문이 특히 주목할 만합니다. 첫 번째는 아동용 스마트워치로, 통신, 위치 추적, 비상 전화, 건강 모니터링 등 핵심 기능을 통합하여 부모들의 자녀 안전 및 건강에 대한 우려를 해소하고 수요 증가를 시사합니다. 두 번째는 노인용 스마트 웨어러블 기기입니다. 전 세계적인 인구 고령화 추세 속에서 이러한 기기는 건강 모니터링, 낙상 감지, 응급 대응, 일상 활동 지원 등의 기능을 통해 노인들이 독립성을 유지하고 시기적절한 의료 지원을 받을 수 있도록 지원하며, 강력한 성장 잠재력을 보여줍니다.

시장이 성숙해짐에 따라 경쟁 구도가 변화하고 있습니다. 애플, 삼성, 화웨이와 같은 기존 가전 대기업들이 여전히 시장을 선도하고 있는 가운데, 점점 더 많은 스타트업과 신흥 브랜드들이 혁신적인 제품과 솔루션으로 기존 기업들에 도전하며 두각을 나타내고 있습니다.

트렌드 3: 자율주행 시장은 이분법을 보인다

2024년, 해외 자율주행에 대한 열기는 다소 식었는데, 이는 대규모 상용화 이전에 필요한 막대한 R&D 투자와 지속적인 수익성 문제로 인한 부분적인 요인이었습니다. 삼성전자가 자율주행차 연구에 제동을 걸었고, 애플이 2024년 초 "애플카" 프로젝트를 중단한 것이 그 예입니다. 이러한 움직임은 기술적 어려움과 상당한 투자 수익률 달성의 어려움을 반영합니다.

하지만 중국의 상황은 다릅니다. 중국 제조업체들은 자율주행에 지속적으로 막대한 투자를 하며 기술에 대한 자신감을 보이고 있습니다.

중국 정책 입안자들은 자율주행 개발을 적극적으로 장려하며, 테스트, 시범 운영, 그리고 상용 운영을 지원하는 정책을 도입하고 있습니다. 여러 도시에서 지능형 커넥티드카(ICV) 도로 테스트 시범을 시작하고, 시험 도로를 개설하고, 도로 지능화 시스템을 업그레이드하고, 노변 장치(RSU)를 설치하여 유리한 정책 환경을 조성했습니다. 특히 우한과 광저우와 같은 도시에서 "뤄보콰이파오(萝卜快跑)"와 같은 로보택시 서비스가 출시되면서 투자 열기가 고조되었습니다.

기술적으로 엔드투엔드 자율주행 시스템의 부상은 집중적인 관심을 받고 있습니다. 기존의 모듈형 아키텍처와 달리, 엔드투엔드 시스템은 통합 딥러닝 모델을 사용하여 센서 입력을 차량 제어 출력에 직접 매핑함으로써 중간 단계를 줄이고 실시간 성능과 정확도를 향상시킵니다.

기업 수준에서는 Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei, Xiaomi와 같은 중국 기업이 자율 주행 기술을 적극적으로 도입하여 혁신과 독특한 제품 설계를 통해 자동차 산업의 디지털화와 지능화를 가속화하고 있습니다.

2025년 자율주행 시장은 긍정적인 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 전 세계 자율주행차 출하량은 수천만 대에 달할 것으로 예상되며, 중국의 L2+ 이상 지능형 차량 판매량은 10천만 대를 돌파하여 보급률이 50%에 달할 것으로 예상됩니다. L4 차량도 시장에 출시될 예정이며, 중국은 세계 최대 자율주행 시장으로 부상할 것으로 예상됩니다.

특히, 자율주행 기술 개발업체뿐 아니라 공급망의 상류 및 하류 업체까지 빠른 성장 잠재력이 확대되고 있습니다. 중국 자율주행차의 세계화에 힘입어, 차량용 터치스크린 및 동력 전달 장치와 같은 분야에서 경쟁력 있는 제품을 보유한 중국 기업들은 상당한 신규 개발 이점을 확보할 수 있을 것으로 예상됩니다.

트렌드 4: 친환경 컴퓨팅이 더욱 시급해지고 있습니다

슈나이더 일렉트릭의 2023 에너지 관리 연구 센터 백서에 따르면, AI 전력 소비량은 4.5년에 2023GW에 달했으며, 25년까지 연평균 성장률(CAGR)이 33~2028%에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 전체 데이터센터 성장률보다 2~3배 빠른 수치입니다. 따라서 AI 전력 수요는 14년까지 18.7~2028GW에 달할 것으로 예상되며, 이는 전체 데이터센터 전력의 15~20%를 차지할 것입니다. 이는 더 많은 엣지 및 엔드포인트 장치에 분산된 AI 전력은 고려하지 않은 수치입니다.

이 수준의 소비량은 일부 국가의 연평균 전력 사용량과 같습니다. AI 칩 설계 및 제조 체인 전체의 에너지 소비량과 샘 알트먼이 AI 칩 인프라에 수조 달러를 투자할 가능성이 있다는 보고서를 고려하면, AI 기술의 총 에너지 사용량은 어마어마할 수 있습니다.

AI 전력 소비량이 전력 인프라 공급 용량의 일정 비율을 초과할 경우, 국민의 삶에 영향을 미칠 것입니다. 따라서 에너지 절약 및 탄소 감축이라는 광범위한 추세에 발맞춰 "그린 컴퓨팅"과 "그린 데이터 센터"가 현재 주요 화두로 떠오르고 있으며, 다양한 측면에서 해결책이 제시되고 있습니다.

전력 소자와 칩을 넘어, 디지털 칩, 특히 AI 칩의 경우, 칩 설계/제조 및 소프트웨어 알고리즘의 공동 최적화는 효율성을 향상시키고 컴퓨팅 단위당 전력 소비를 줄이는 데 필수적입니다. 더욱이, 칩, 보드, 노드에 걸친 대규모 클러스터 컴퓨팅의 경우, 상호 연결과 메모리가 주요 병목 현상입니다. 이러한 추세에 발맞춰 인메모리 컴퓨팅 및 광 상호 연결과 같은 기술의 발전은 필수적인 요소입니다.

동시에 일부 칩 회사들은 냉각판 및 침지식 액체 냉각과 같은 시스템 수준 솔루션을 홍보하고 있습니다. WAIC와 같은 행사에서 많은 AI 칩 회사들이 액체 냉각 POD 캐비닛 솔루션을 선보였습니다. 예를 들어, Enflame(燧原科技)은 클러스터 전체 액체 냉각과 결합된 1.15개 카드 배포 환경에서 뛰어난 성능 선형성을 통해 실험실 데이터 센터에서 PUE ≤ XNUMX를 달성했다고 강조했습니다.

칩 파운드리, EDA/IP 공급업체, 칩 설계 회사 모두가 실리콘, 장치, 유닛, 칩, 패키징, 시스템, 소프트웨어, 애플리케이션을 아우르는 "시스템" 관점에서 더 높은 효율성을 달성하여 친환경 컴퓨팅을 실현하는 방안을 논의하는 것은 당연한 일입니다.

또 다른 측면은 에너지 인프라 투자입니다. 외신들은 이전에 OpenAI의 "미국 AI 인프라 청사진"에 원자력에 대한 원대한 비전이 포함되어 있다고 보도했습니다. 젠슨 황은 인터뷰에서 데이터 센터에 재생 에너지가 필요하며 원자력이 훌륭한 선택이라고 언급했습니다. 샘 알트먼이 회장을 맡고 있는 오클로는 2027년까지 첫 번째 소형 모듈형 원자로(SMR)를 배치할 계획입니다. 구글은 원자력 스타트업 카이로스 파워와 SMR을 활용한 데이터 센터 전력 공급 계약을 체결했습니다.

많은 AI 기술 대기업들이 원자력 에너지에 자본 투자를 하고 있습니다. 이는 친환경 에너지와 친환경 컴퓨팅에 대한 미래 수요를 뒷받침합니다.

트렌드 5: 스마트폰이 생성적 AI를 완전히 수용하고 생태계가 통합됨

Apple은 iOS 18부터 일부 지역에서 iPhone용 생성 AI 기능을 출시하고 있습니다. 여기에는 메모의 음성-텍스트 변환, AI 사진 편집, 이메일 작성 도구, 이메일 및 통화의 주요 요약, 자연어 기반 사진/비디오 검색 등이 포함됩니다.

Apple은 Google TPU를 사용하여 서버 측과 기기 내 AI 모델을 모두 학습시키는 데 막대한 투자를 하고 있을 뿐만 아니라, 자체 칩을 기반으로 기기 내 AI 애플리케이션을 위한 AI 데이터 센터를 구축하고 있습니다. 즉, 클라우드에 "프라이빗 클라우드 컴퓨팅" 클러스터를 구축하는 동시에 로컬과 클라우드 모두에서 하이브리드 AI 추론을 수행합니다.

"AI 폰"의 가치에 대한 의견과는 별개로, 이는 심각한 사업적 방향이 되었습니다. 애플이 "AI 폰" 컨셉을 도입한 것은 모바일 AP SoC 경쟁이 생성적 AI 시대로 전환되었음을 의미합니다. 모바일 AP SoC, 운영체제, 그리고 OEM 간의 경쟁은 AI 모델, AI 개발 생태계, 그리고 AI 애플리케이션 분야로 확대되었습니다.

사용자 입장에서는 이러한 변화가 뚜렷하게 드러납니다. 새로운 iPhone은 이제 8GB RAM으로 시작하고, 새로운 MacBook은 일반적으로 최소 16GB RAM을 탑재합니다. 이는 생성 AI에 필요한 대용량 언어 모델(LLM) 및 기타 대용량 모델이 상당한 메모리 공간을 요구하기 때문입니다. 이는 향후 1~2년 동안 스마트폰에 생성 AI가 빠르게 도입되어 모바일 칩과 다양한 주변 기기에 새로운 기회를 창출할 것임을 시사합니다.

이러한 추세를 더욱 강조하는 것은 9400년 2024월 출시될 미디어텍의 Dimensity XNUMX 칩입니다. 이 칩은 NPU에 더욱 특화된 AI 가속 유닛을 적극적으로 통합하여 멀티모달 입력, 온디바이스 LoRa 학습, 그리고 온디바이스 단편 영상 생성까지 지원합니다. 미디어텍은 또한 스마트폰 OEM, 대형 모델 공급업체, OS 공급업체, ISV들과 적극적으로 협력하여 자체 AI 생태계를 구축하고 있습니다.

2025년에서 2026년 사이에 스마트폰 생성 AI 경쟁이 치열해짐에 따라, 휴대폰 AI 생태계는 단편화된 상태에서 점차 통합될 것으로 예상됩니다. AI 기술 스택, 기능 및 특징 또한 표준화되는 추세를 보일 것입니다.

트렌드 6: 생성적 AI가 엣지로 이동

최첨단 기술에 집중하는 엔비디아 연구팀은 오랫동안 "효율적인 AI" 연구를 추진해 왔습니다. 모델 프루닝, 희소화, AWQ 가중치 양자화와 같은 기술은 AI PC뿐만 아니라 Jetson Nano와 같은 플랫폼과 같은 엣지 또는 엔드포인트 디바이스에서 대규모 모델을 실행하는 것을 목표로 합니다.

Efficient AI와 같은 연구는 PC와 휴대폰 같은 엔드포인트 기기에 생성적 AI를 도입하는 기반을 마련합니다. 하지만 이것이 "엣지에서의 생성적 AI"의 전부는 아닙니다.

2024년 WAIC(세계 AI 컨퍼런스)에서 국제 전자 사업 수많은 소형 AI 칩이 자사 사양에서 LLM을 실행할 수 있다고 주장하는 것을 확인했습니다. 예를 들어, Axera(爱芯元智)의 AX630C는 INT8 연산 성능이 3.2 TOPS이고 일반 전력 소비량이 1.5W 미만으로, Qwen2 0.5B 모델을 초당 약 10 토큰의 속도로 실행할 수 있습니다. Axera는 ​​구체적인 적용 방향은 아직 불확실하지만, 가능성은 무궁무진하다고 밝혔습니다.

2024년 한 해 동안 인터뷰에 참여한 거의 모든 AI 칩 기업들은 생성적 AI를 포함한 AI가 엣지 컴퓨팅으로, 그리고 모든 분야에 적용될 것이라는 데 만장일치로 동의했습니다. 모델의 규모가 상대적으로 크고 엣지 디바이스의 스토리지, I/O, 그리고 컴퓨팅 성능에 제약이 있기 때문에, AI 칩 아키텍처 설계와 소프트웨어 알고리즘 최적화 간의 긴밀한 협업이 더욱 중요해질 것입니다.

VeriSilicon(芯原)은 2024 AI 기술 심포지엄에서 자사의 NPU와 GPU IP가 AI 비전, 음성, 그래픽을 목표로 했지만, 이제는 자연어 처리, AR/VR, 자율주행, PC, 스마트폰, 웨어러블, 로봇까지 아우른다고 밝혔습니다. VeriSilicon은 다음 행보는 현대 대형 모델의 구조적 기반인 "Go Transformer"라고 밝혔습니다.

결과적으로 많은 엣지 및 엔드포인트 AI 칩에 "트랜스포머 엔진"이 탑재되고 있습니다. 베리실리콘은 또한 트랜스포머 가속을 위해 자사의 NPU IP를 최적화하고 있으며, 여기에는 혼합 정밀도 데이터 형식 지원과 4비트 및 8비트 가중치 양자화 구현이 포함되어 대역폭 소비를 대폭 줄일 수 있다고 밝혔습니다. 이러한 노력은 자동차, PC, 휴대폰, 로봇뿐만 아니라 컴퓨팅 성능이 더욱 제한적인 임베디드 애플리케이션에도 생성적 AI를 엣지에서 구현하는 데 도움이 될 것입니다.

추세 7: 중국 내 국내 대체 증가

중국에서 수입을 대체하는 국산 칩의 비중은 꾸준히 증가하고 있습니다. 2023년 중국의 칩 생산량은 전년 대비 351.4% 증가한 6.9억 개로 급증하여 자급률 23%를 달성했습니다. 135.4년 첫 2024개월 동안 생산량은 XNUMX억 개로 급증하며 강력한 성장세를 보였습니다. 엣지 AI 도입 추세에 힘입어 국산 CIS, 메모리 인터페이스 칩, 니치 메모리, 아날로그 칩, 클라우드/엣지 컴퓨팅 칩 등의 분야에서 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

무역 마찰로 인한 글로벌 공급망 파편화와 국내 소싱을 촉진하는 공급 안정성의 필요성이 맞물리면서 향후 2~3년간 국내 파운드리, 장비, 패키징/테스트 ​​시설에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 현재 중국 국내 반도체 장비 산업은 칩 제조의 14대 주요 단계에 걸쳐 열처리, 박막 증착, 에칭, 세정 등의 분야에서 상당한 발전을 이루었으며, 고객사 진전은 5nm에 달하고 에칭 장비는 XNUMXnm 공정을 달성했습니다.

2024년 상반기 중국 본토의 반도체 장비 조달 규모는 25억 달러에 달했으며, 이 중 국산 장비는 약 8억 달러를 차지했습니다. 레지스트 제거, 세정, 에칭, 패키징 등의 공정에서 국산 장비 대체율은 30%를 넘어섰는데, 이는 엄청난 수요와 더불어 국산 장비 대체 속도의 가속화를 반영합니다.

첨단 패키징 기술은 무어의 법칙 둔화와 수출 통제로 인한 공급망 문제로 인한 어려움을 해결하기 위해 전 세계적으로, 그리고 중국에도 매우 중요합니다. 중국 기업들은 이 분야에서 탄탄한 역량을 보유하고 있습니다. 전공정 웨이퍼 제조의 한계에도 불구하고, 첨단 패키징 기술은 폭넓은 성장 전망을 가지고 있으며 중국 시장 발전의 핵심 동력입니다.

글로벌 확장("외부 진출")과 정보화는 중국 소비자 단말기 산업의 지속적인 성장을 견인하고 있습니다. 자동차 전장 분야는 핵심 분야이며, 2025년에는 해외 진출이 기업들의 최우선 과제가 될 것입니다. 중국 국내 자동차 산업의 급속한 발전은 공급망 기업들의 국제 경쟁력을 강화하여 선도 기업들에게 새로운 기회를 제공합니다.

그러나 전반적으로 글로벌 반도체 공급망의 지역별 점유율을 살펴보면 미국, 유럽 등이 대부분을 차지하고 있습니다. 중국은 미드스트림 웨이퍼 제조 및 패키징/테스트 ​​부문에서 일정 수준의 점유율만을 차지하고 있습니다. 자급률은 상대적으로 낮으며, EDA/IP, 장비, 하이엔드 공정 노드, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그리고 일부 핵심 소재와 같은 상류 부문에서는 여전히 다른 업체에 대한 의존도가 높습니다.

트렌드 8: 3nm 자동차용 칩 배포 시작

TSMC가 3년 3월 말에 3세대 2022nm(N3, 일명 N4B)의 양산을 발표했고, 이어서 2023년 3분기에 2024세대 N3E, 2025년 하반기에 3세대 N2026P를 출시한다고 발표했습니다. TSMC의 로드맵에 따르면 NXNUMXX는 XNUMX년에, NXNUMXA(자동차용)는 XNUMX년에 출시될 예정입니다.

일반적으로 5nm 및 3nm와 같은 첨단 노드는 스마트폰 및 AI 칩과 관련이 있습니다. 실제로 Apple, Qualcomm, NVIDIA, AMD와 같은 기업들이 현재 TSMC의 3nm 공정 생산 능력을 독점하고 있으며, 다른 공급업체들도 주문을 기다리고 있습니다. 특히, 3nm 칩의 첫 양산이 시작된 지 거의 3년 만에 XNUMXnm 기술이 마침내 자동차 칩 분야에 진출하고 있습니다.

2024년 9400월, 미디어텍은 "Dimensity 1 출시" 행사에서 첫 번째 "Dimensity AI Cockpit Chip CT-X2025"이 1년 양산 및 차량 탑재될 것이라고 발표했습니다. TSMC의 3nm 공정 기술을 기반으로 하는 CT-X260은 3,000K DMIPS의 CPU 성능과 46 GFLOPS의 하드웨어 수준 GPU 성능을 자랑합니다. 온디바이스 생성형 AI NPU는 13TOPS 이상의 연산 능력을 제공하여 최대 1억 개의 매개변수를 가진 멀티모달 생성형 AI 모델을 지원합니다. 이러한 성능을 바탕으로 CT-X10은 최대 16개의 디스플레이, 8개의 카메라, 30K 9fps 비디오 재생/녹화, 5K 해상도 디스플레이, 그리고 7G 및 Wi-Fi XNUMX과 같은 통신 기술을 지원합니다.

CT-X1은 콕핏 칩으로서 자동차 등급 기준을 충족하지 않습니다. 고도로 통합된 E/E 아키텍처에서 컴퓨팅 파워는 가장 부족한 자원입니다. 자동차 등급 칩의 긴 개발 주기는 빠르게 증가하는 컴퓨팅 수요를 충족하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 상황에서 테슬라와 BYD와 같은 자동차 제조업체들 또한 콕핏에 자동차 등급이 아닌 칩을 도입하고 있습니다.

물론 TSMC의 N3A 공정을 사용하는 자동차용 칩도 등장하고 있습니다. 르네사스 일렉트로닉스는 13년 2024월 5일, 차세대 자동차용 멀티 도메인 퓨전 SoC인 R-Car X5 시리즈를 발표했습니다. 이 시리즈의 첫 번째 SoC인 R-Car X3H는 칩렛 아키텍처를 기반으로 하며, 자동차용 SoC용으로 특별히 개발된 TSMC의 3nm 자동차 등급 공정(N100A)을 사용하며, AEC-Q1 XNUMX등급 신뢰성 기준을 준수합니다.

R-Car X5H는 최대 400 TOPS의 AI 성능과 탁월한 TOPS/W 효율을 제공하며, 최대 4 TFLOPS의 GPU 처리 능력과 1,000K DMIPS 이상의 CPU 성능을 제공합니다. 38개의 Arm 코어와 강력한 AI 및 GPU 기능을 갖춘 단일 칩은 ADAS, 차량용 인포테인먼트(IVI), 게이트웨이 등 다양한 차량 내 애플리케이션을 동시에 지원할 수 있습니다. R-Car X5H 샘플은 1년 상반기에 일부 자동차 고객을 대상으로 출시될 예정이며, 양산은 2025년 하반기로 예정되어 있습니다.

또한 2023년 3월에는 일본의 칩 설계업체 Socionext가 TSMC의 N3A 공정을 활용한 2026nm ADAS 및 자율주행 맞춤형 SoC 개발을 시작했다고 발표했으며, XNUMX년에 양산이 예정되어 있습니다.

이러한 발전은 3nm 공정 기술이 자동차용 칩 분야의 새로운 표준으로 자리 잡고 있으며, 스마트카 개발을 위한 강력한 컴퓨팅 성능을 제공하고 있음을 시사합니다. 3nm 기반 자동차용 칩이 시장에 더 많이 출시됨에 따라, 더욱 스마트하고 전기화된 자동차로의 전환이 가속화되어 소비자에게 더욱 안전하고 지능적인 주행 경험을 제공할 것입니다.

트렌드 9: 메모리 시장, 가격 변동성 속 새로운 균형 모색

메모리 가격이 4년 2023분기 저점에서 회복세를 보이며 1년 상반기에 강력한 반등을 경험한 후, 하반기에는 다양한 메모리 제품들이 차별화되기 시작하면서 2024분기에는 "이분법적" 시장 상황이 나타났습니다. 2년 메모리 시장은 어떤 추세를 보일 것으로 예상하십니까?

NAND 플래시의 경우, 소비자용 SSD가 시장의 80% 이상을 차지하는 반면, 기업용 SSD는 약 15%를 차지합니다. 3년 2024분기부터 다양한 플래시 제품의 실적이 엇갈리기 시작했습니다. AI 서버 수요 증가에 힘입어 기업용 SSD는 소비자용 SSD를 앞지르며 2년 하반기에도 소폭 성장세를 유지했습니다. 반면, 소비자용 전자제품 시장의 부진, 특히 스마트폰과 노트북의 부진한 실적은 2024분기부터 소비자용 SSD의 계약 가격 하락으로 이어졌습니다. 3년 4분기와 2024년 1분기 소비자용 전자제품 시장에 대한 비관적인 전망은 NAND 플래시 가격이 약세를 지속할 것임을 시사합니다.

게다가 엣지 AI 애플리케이션이 2025년에 상업적으로 확장될 것으로 예상되는 반면, NAND 플래시는 아직 이러한 추세로부터 큰 힘을 얻지 못했습니다. 국제 전자 사업 데이터에 따르면 적어도 4년 2024분기와 1년 2025분기에는 전반적인 NAND 플래시 가격 추세가 하락할 것으로 예상됩니다. 동시에, 메모리 제조업체들은 2023년 업계 전반의 손실을 교훈으로 삼아 공급 과잉 속에서 생산 능력을 적극적으로 통제하고 있습니다. 소비자용 SSD 가격은 2년 하반기에 반등할 것으로 예상됩니다.

AI의 데이터 전송 요구를 더욱 효과적으로 충족하기 위해 NAND 플래시 기술은 더 높은 용량, 향상된 보안, 더 낮은 지연 시간, 그리고 더 낮은 전력 소비를 향해 발전하고 있습니다. 용량과 비용의 균형을 맞추는 것이 NAND 공급망의 핵심 과제가 되었으며, 더 많은 QLC NAND 제품이 출시될 것으로 예상됩니다.

메모리 산업의 50% 이상을 차지하는 DRAM에는 표준 DDR, 모바일 DDR(LPDDR), 그리고 그래픽 DDR(GDDR, HBM)의 세 가지 주요 유형이 있습니다. GDDR과 HBM으로 대표되는 그래픽 DDR은 표준 DDR4/DDR5에 비해 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다.

그래픽 DDR은 고성능 컴퓨팅 및 그래픽 처리를 위해 설계되었습니다. GDDR은 GDDR6X로 발전했고, GDDR7이 등장하여 주로 고성능 게이밍 GPU와 전문가용 워크스테이션에 사용됩니다. HBM과 그 후속 버전(HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E)은 초고대역폭과 에너지 효율성으로 인해 HPC 및 AI 가속기에 널리 사용됩니다. 반도체 공정 기술의 발전과 함께 그래픽 DDR은 데이터 처리 요구 사항을 충족하기 위해 밀도와 효율성을 더욱 향상시켜 5G, AI, VR 개발과 함께 더욱 광범위한 응용 분야를 확보할 것입니다.

모바일 DDR(LPDDR)과 표준 DDR(DDR4/DDR5)의 가격 추세는 여러 요인의 영향을 받으며, 일반적으로 변동에 따라 하락합니다. 모바일 DDR 수요는 모바일 기기 교체 주기로 인해 안정적으로 유지됩니다. 차세대 DDR은 초기 가격이 높지만 성숙도와 규모에 따라 가격이 하락하며, 전력/성능 요구 사항으로 인해 표준 DDR보다 가격이 높은 경우가 많습니다. 표준 DDR4는 성숙도가 높아 가격이 안정적이며, 점차 DDR5로 대체되고 있습니다. DDRXNUMX는 초기 가격이 높지만 생산량 증가 및 수요 증가에 따라 가격이 하락할 것으로 예상됩니다. 전반적인 가격은 시장 수급, 원자재 가격, 생산 능력 조정, 그리고 세계 경제 상황에 따라 영향을 받습니다.

트렌드 10: 디지털 시뮬레이션이 더 많은 전통 산업을 변화시킵니다.

로켓 발사 전, R&D는 전통적으로 타당성 조사 - 상세 설계 - 시제품 테스트 - 비행 모델 테스트의 네 단계를 거칩니다. 가장 비용이 많이 드는 단계는 시제품 테스트로, 물리적 검증을 위해 모든 구성품을 제작하는 단계입니다.

SpaceX는 이러한 전통적인 접근 방식을 뒤집었습니다. SpaceX는 상세 설계 단계에서 광범위한 시뮬레이션 테스트를 수행하여 더 빠르고 비용 효율적인 로켓 발사를 달성합니다. 핵심은 SpaceX가 시뮬레이션 기술에 막대한 투자를 한 데 있습니다. 이를 통해 SpaceX는 경쟁사보다 10년 앞서 항공우주 분야의 선두 주자로 자리매김했습니다.

항공우주 분야를 제외하고, 디지털 시뮬레이션은 현재 항공기 설계 프로세스의 약 20%만 차지하고 있으며, 나머지 80%는 물리적 테스트에 의존하고 있습니다. 생명 과학이나 신약 개발과 같은 분야에서는 R&D 프로세스에서 시뮬레이션이 차지하는 비중이 1% 미만인 경우가 많습니다.

대부분의 설계가 소프트웨어/가상 환경에서 이루어지는 반도체 산업과 달리, 많은 전통 산업은 디지털 전환의 필요성에 직면해 있습니다. 디지털 시뮬레이션의 확산은 이러한 산업들이 더 높은 효율성과 더 낮은 비용을 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

반도체 및 전자 산업, 특히 EDA/IP 벤더와 소프트웨어/솔루션 제공업체와 같은 업체들에게 이는 디지털 시뮬레이션 및 디지털 트윈과 같은 기술 분야에서 상당한 기회를 의미합니다. 또한 이는 반도체 및 시스템 통합, 즉 칩과 시스템의 융합이라는 더 광범위한 추세와도 일맥상통합니다.

이러한 융합은 여러 측면에서 나타납니다. Apple, Tesla, AWS와 같은 시스템 기업들은 자체 칩을 설계하고, NVIDIA와 Qualcomm과 같은 기존 칩 기업들은 시스템 수준 설계로 전환하며, EDA/IP 벤더들은 다양한 응용 분야의 낮은 디지털화 수준으로 인해 시스템 설계 분야에서 새로운 기회를 모색하고 있습니다. 최근 주요 EDA 기업들이 주최하는 개발자 컨퍼런스에서는 이러한 새로운 시스템 관련 시장 개척에 중점을 두고 있습니다.

이는 전자 및 반도체 산업에 있어 중요하고 무시할 수 없는 기회를 의미합니다. 조선, 철도, 의료, 제조 분야의 산업 메타버스에서 NVIDIA Omniverse와 같은 애플리케이션은 이러한 추세를 보여주는 대표적인 사례이며, 모든 산업과 사회 전반에 걸쳐 확산되고 있는 광범위한 디지털 혁신의 일환입니다.