2024 年的半导体市场虽然整体表现强劲,但涨跌互现,工业领域继续经历库存调整,而 AI 半导体和存储器则出现复苏。根据世界半导体市场统计局(WSTS)2024年12月发布的预测,除AI之外的其他领域在2025年也将实现正增长,达到6971.84亿美元,较2024年增长约11%。
人工智能正在迅速普及。新的模型和算法不断涌现,“AI热潮”预计还将继续持续。特别是在边缘(端点)进行推理的边缘AI,随着“可在现场使用的解决方案”不断推向市场,近年来实施案例不断增加。从 2025 年起,人们可能会更加关注使生成式人工智能能够在边缘运行的技术和解决方案。日本初创公司 EdgeCortix 已经在贸易展会上展示了一款可以同时运行视觉和语言模型的加速器。
此外,人们对可以以低功耗运行AI模型的边缘计算AI加速器以及可以替代GPU的AI加速器也有很大的兴趣。英伟达在AI领域占有特别大份额、在AI服务器上几乎处于垄断地位的GPU,仍然难以获得,要求“替代解决方案”的呼声日益高涨。英伟达还通过加强其用于嵌入式设备的 Jetson AI 板产品线,扩大其在边缘市场的影响力。笔者将密切关注包括主要参与者英伟达在内的生产配备 NPU(神经处理单元)的 AI 加速器和微控制器的半导体制造商之间的竞争和技术。
2024 年,许多采用小芯片集成的处理器将会发布。其中包括“Apple Vision Pro”处理器“R1”、英特尔的“Intel Core Ultra”和AMD的“Ryzen 9000X系列”。另一方面,有些产品并没有充分利用小芯片集成固有的优势。
Tekanaliye 的 Shimizu Yoji 表示,“在竞争激烈的 chiplet 市场中,哪一家采取了‘合乎逻辑’的策略?他在他的文章中指出,芯片集成有两种类型:“智能芯片”和“权宜之计芯片”,而对于最新的英特尔酷睿超薄型号,“目前我不得不说它是权宜之计芯片”。此外,Shimizu Yoji还提出疑问,“ Chiplet概念是否注定要失败?” 他指出,目前,几乎所有芯片都应该采用尖端工艺制造。他指出,Chiplet概念原本应该涉及“使用先进的微型化工艺制造处理器等高性能芯片,而使用成熟工艺制造外围电路等芯片”,但如今已彻底崩溃。
目前还很难说 Chiplet 的固有优势(例如更低的成本、更高的产量以及设计灵活性)已经实现。然而,由于采用尖端半导体制造工艺制造的半导体芯片变得非常昂贵,因此芯片集成是一种“现实的解决方案”的观点可能会暂时继续存在。希望在 2025 年我们能看到更多基于原始 chiplet 概念的产品。
在芯片实现中,一个备受关注的领域是半导体封装基板。玻璃基板尤其受关注。目前以树脂基板为主流,具有成本低、容易制造的优点,但玻璃基板在耐高温性、基板平整性、热膨胀系数等方面优于树脂基板。 2023年,英特尔宣布将采用玻璃基板作为下一代封装基板,引发广泛关注。
日本厂商在玻璃基板领域也崭露头角。 DNP开发出“TGV(Through Glass Via)”玻璃芯基板,旨在取代FC-BGA(Flip Chip-Ball Grid Array)等器件。该公司计划将面板尺寸扩大至 510 x 515 毫米,目标是在 2027 财年实现 50 亿日元的销售额。 AGC在中期经营计划中宣布,将全面投入玻璃芯基板的开发。该公司销售“带微孔的玻璃基板”等产品,可以形成任何所需图案的微孔。日本电气硝子目前正在开发一种名为“GC Core”的玻璃陶瓷芯基板,该基板采用玻璃粉和陶瓷粉的复合材料(玻璃陶瓷材料)。可以使用 CO2 激光来钻孔,该激光也用于加工塑料电路板。 2025年1月15日,该公司宣布开发出面板大小的GC核心。
此外,韩国SK集团旗下化学材料企业SKC也正致力于玻璃基板的研发和制造。 SKC与应用材料公司的合资公司Absolics正在佐治亚州建设一家玻璃基板制造厂。 2024年7月,据报道工厂竣工,并已开始量产原型机。
根据法国市场研究公司Yole Intelligence在2024年9月发布的调查显示,电力电子市场预计2023年至2029年将以7.0%的复合年增长率增长,2029年将达到357亿美元。
近年来,全球功率半导体向300毫米硅晶圆转变、向8英寸SiC晶圆转变以及新工厂的建设和扩建积极投资,全球功率半导体制造产能迅速扩张。然而,目前由于电动汽车(EV)市场放缓,对碳化硅(SiC)芯片的需求减少,尤其是SiC领域,导致价格下跌。设备和材料制造商正在发布审查投资等公告。近期,日本各大功率半导体厂商间的合作不断加强,此种情形或将加速产业重组。虽然2024年SiC市场增长率有所下降,但预计2025年后仍将继续增长。汽车行业、工业、能源和铁路行业的增长势头强劲。
尽管氮化镓(GaN)市场规模仍然较小,但其仍在以较高的速度扩张。虽然主要驱动力仍然是消费市场,但人们希望数据中心的采用率能有所提高,因为人工智能的热潮导致数据中心的投资正在增长,以及车载充电器等车载应用。该领域也正在进行积极的行业重组,英飞凌科技收购了 GaN Systems,瑞萨电子收购了 Transphorm。 2025 年很有可能发生进一步的并购。
氧化镓似乎不是一件简单的事情,原计划于2024年开始量产肖特基势垒二极管(SBD)的FLOSFIA,在同年12月宣布推迟审查该计划(样品销售已经开始)。据报道,原计划于2024年开始量产的Novel Crystal Technology于同年9月宣布,计划于2025年3月开始出售SBD样品。
2025年对于在图像传感器市场占有绝对份额的索尼集团来说,将是一个里程碑式的一年。自2019年起,公司就制定了中长期目标,到2025年实现图像传感器价值量60%的市场份额。该公司在 2024 年 6 月发布的展望中预测其市场份额在 2024 年将达到 58%,并表示其 60% 市场份额的目标是“可以实现的”。智能手机传感器尺寸不断增大的趋势仍将持续,对视频性能提升的需求也日益增长,因此预计产品将不断发展以满足这些需求。
2025年1月举行的CES 2024上发布了多款新型电动汽车,随着车载系统变得越来越先进,车载摄像头的数量也将不断增加。为实现这一目标,各个性能方面可能会有进一步的改进,例如高动态范围、LED闪烁抑制和多信号同时输出。
此外,AI/边缘AI作为产业“眼睛”的作用日益增强以及功能集成等趋势也受到关注,对此的需求日益增加。
近年来,半导体领域有大量大规模工厂投资,2025年日本将有多家新的半导体工厂投入运营。最引人注目的是 Rapidus,其目标是制造 2nm 工艺的半导体。该公司已获得9200亿日元的补贴,政府还计划在2025财年投资2000亿日元。该公司计划于2024年12月开始向其位于北海道千岁的工厂交付每台预估价值超过200亿日元的极紫外(EUV)曝光设备,到2025年3月将拥有200多台制造设备,同年4月开始运行原型生产线。人们的注意力将集中在该公司是否能够展示可靠的制造能力,为计划于 2027 年开始的大规模生产做准备。
此外,铠侠北上工厂第二栋厂房预计于2025年9月开始运营。此外,功率半导体方面,三菱电机位于熊本县菊池市的可生产8英寸SiC晶圆的新工厂将于2025年11月开始运营。
ROHM的筑后工厂(福冈县筑后市)计划启动8英寸晶圆生产线,其宫崎第二工厂(宫崎县国富町)计划于2025年开始生产8英寸SiC基板。
自旋电子学也是一项值得关注的技术,因为它与边缘 AI 密切相关。自旋电子学是利用电子的电荷和自旋的技术,在日本,东北大学在该领域具有优势。承担着大部分重负荷AI计算的GPU耗电量巨大,因此降低功耗已成为数据中心的当务之急。得益于自旋电子学技术,能够以低功耗进行AI计算的半导体器件的实际应用正在稳步临近。
2024年10月,东北大学与爱信工业宣布开发出适用于边缘设备的搭载大容量MRAM的“CMOS/自旋电子学融合AI半导体”。通过使用 MRAM 作为内部存储器和权重存储器,消除了总线带宽不足的问题。当在寄存器传输级(RTL)进行系统操作模拟时发现,功率效率提高了10倍以上,启动时间是传统设计的十分之一。
TDK 还正在开发一种利用自旋电子学的神经形态元件,称为“自旋忆阻器”。使用自旋忆阻器的神经形态设备可以比 GPU 更高效地执行乘法和累加运算。目标是到2030年建立量产技术。
“空间计算”利用XR技术,将现实空间与数字信息融合。随着苹果在 2023 年宣布推出 Apple Vision Pro(以下简称 Vision Pro),人们对空间计算一词的关注度一下子高涨起来。根据环球信息公司2023年12月发布的预测,全球空间计算市场规模将在2022年8月达到818亿美元,2023年至2030年的复合年增长率(CAGR)为23.5%,2030年将达到2698亿美元。
空间计算正越来越多地被制造业、零售业、娱乐业、金融业和房地产等各行各业所采用。在制造业中,与 Vision Pro 兼容的应用程序开发也在不断进展,2024 年有多家应用程序开发商举行了试用会议。在制造业中,预计其用途将扩大,可用于模拟、验证、教育和演示等目的。
另一方面,提出的一个问题是头戴式显示器(HMD)的重量。 2024 年 6 月 Vision Pro 在日本上市时,很多评论说“图像清晰,但 HMD 很重”。基本上,您需要佩戴它一段时间,因此尺寸和重量是重要的考虑因素。成本还是很高。 Vision Pro的售价约为60万日元,在日本上市时,很多人都对其价格感到惊讶。据报道,苹果将在 2025 年底停止生产当前的 Vision Pro 型号,并发布更便宜的版本。 Meta 的 Meta Quest 3S 将于 2024 年发布,价格为 299 美元,相当实惠。
除了HMD的重量和价格之外,所提供的软件和服务类型据说也是空间计算广泛应用的关键。
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