De cara al mercado de la electrónica en 2025, la aplicación de la tecnología de IA en la electrónica de consumo y los vehículos inteligentes se intensificará aún más, impulsando el mercado de semiconductores a mantener una tasa de crecimiento anual superior al 10 %, con una demanda especialmente alta de IA y chips para automoción. Simultáneamente, la electrónica de consumo tiende hacia la sostenibilidad, con una mayor promoción de productos ecológicos. La industria de circuitos integrados se está beneficiando significativamente del impulso de los mercados de IA, 5G y vehículos eléctricos, lo que genera avances tecnológicos notables. Además, tecnologías emergentes como la IA generativa y los robots de servicio se convertirán en nuevos puntos fuertes del mercado.

Este informe proporciona análisis de tendencias y perspectivas del mercado sobre temas y campos de actualidad, incluidos robots humanoides, dispositivos portátiles inteligentes, conducción autónoma, computación ecológica, teléfonos inteligentes, IA generativa, sustitución doméstica, chips automotrices de 3 nm, memoria y simulación digital.

Tendencia 1: Avances continuos en robots humanoides

Los robots humanoides, construidos sobre bases multidisciplinarias e integrando tecnologías avanzadas como inteligencia artificial, fabricación de alta gama y nuevos materiales, están llamados a convertirse en productos disruptivos, siguiendo el ejemplo de las computadoras, los teléfonos inteligentes y los vehículos de nuevas energías. Sirven como un indicador crucial de la fortaleza tecnológica y el nivel de desarrollo de un país.

El rápido desarrollo del mercado de robots humanoides se debe a dos factores clave. En primer lugar, la iteración de grandes modelos de IA y las capacidades de aprendizaje autónomo y optimización permiten a los robots comprender mejor las instrucciones humanas, participar en diálogos complejos e incluso predecir y satisfacer las necesidades de los usuarios, mejorando significativamente la calidad del servicio y las experiencias de interacción. En segundo lugar, es resultado de la madurez y el perfeccionamiento de las cadenas industriales upstream, midstream y downstream, junto con el apoyo y la orientación de las políticas gubernamentales.

Los mercados de capitales también favorecen al sector de la robótica humanoides. En noviembre de 2024, el sector de la robótica humanoides en China registró 49 eventos de financiación, concentrados principalmente en Pekín, Shenzhen y la región del delta del río Yangtsé, con una financiación total superior a los 5 millones de RMB. De las 33 empresas de robótica humanoides que obtuvieron financiación, 26 (casi el 80%) se fundaron entre 2022 y 2024.

La actividad de financiación es igualmente vigorosa a nivel internacional. Figure AI obtuvo 675 millones de dólares (aprox. 4.73 millones de RMB) en febrero de este año, con inversores como Microsoft, NVIDIA, OpenAI y el fundador de Amazon, Jeff Bezos. A finales de octubre de 2024, Agility Robotics completó una ronda de financiación de Serie C de 150 millones de dólares (aprox. 1.05 millones de RMB), alcanzando la categoría de unicornio.

Cabe destacar especialmente el avance en tecnologías clave como la IA, el aprendizaje automático y la visión artificial, que presenta importantes oportunidades de desarrollo para un amplio grupo de empresas de robots humanoides que priorizan la "Inteligencia Corporizada". Se cree ampliamente que la investigación basada en esta teoría permite a los robots humanoides adaptarse mejor a entornos y tareas complejos y cambiantes, con capacidades de aprendizaje, percepción y toma de decisiones autónomas.

Aunque los robots humanoides pueden clasificarse según sus escenarios de aplicación, las encuestas indican que la mayoría de las empresas chinas creen que la manufactura, especialmente la automotriz, será la primera en lograr una verdadera comercialización de robots humanoides, con la inspección de calidad y el ensamblaje de componentes identificados como escenarios de demanda claros. En cambio, la tan esperada aplicación de servicios domésticos ocupa un lugar inferior.

Tendencia 2: Los wearables inteligentes recuperan impulso y la estructura del mercado evoluciona

Con los rápidos avances tecnológicos, los wearables inteligentes se vuelven cada vez más indispensables en nuestra vida diaria. Desde relojes inteligentes hasta pulseras de actividad física, gafas de realidad virtual (VR) y gafas de realidad aumentada (RA), dispositivos auditivos y anillos inteligentes, la variedad y funcionalidad de los wearables continúa expandiéndose, ofreciendo a los consumidores una comodidad y experiencias sin precedentes.

Tras un desarrollo fluctuante en los últimos años, se espera que el mercado de los wearables inteligentes... Comercio electrónico internacional alcanzará un nuevo pico en 2025, con envíos globales proyectados que llegarán a 800 millones de unidades.

El principal motor de crecimiento proviene de la creciente atención de los consumidores a la salud y el fitness. Los relojes inteligentes y las pulseras de actividad física ayudan a los usuarios a gestionar mejor su salud al monitorizar métricas clave como la frecuencia cardíaca, la calidad del sueño, los pasos y el consumo de calorías. Además, impulsados ​​por la proliferación del 5G y el desarrollo del IoT, los wearables se están volviendo más interconectados e inteligentes, ofreciendo servicios y experiencias altamente personalizados en las áreas de salud, monitorización deportiva, comunicación y entretenimiento.

Además, la integración de la IA y la IA generativa promete un análisis de datos y predicciones más precisos para wearables, como la monitorización de indicadores clave de salud como la presión arterial. Prevemos ver más aplicaciones innovadoras en 2025, como la autenticación biométrica o planes de fitness personalizados generados mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Dos segmentos son especialmente destacables para 2025. El primero son los relojes inteligentes para niños, que integran funciones esenciales como comunicación, rastreo de ubicación, llamadas de emergencia y monitoreo de salud, satisfaciendo la creciente preocupación de los padres por la seguridad y la salud infantil, lo que indica un aumento de la demanda. El segundo son los wearables inteligentes para personas mayores. Ante la tendencia mundial al envejecimiento de la población, estos dispositivos pueden ayudar a las personas mayores a mantener su independencia y acceder a asistencia médica oportuna mediante funciones como monitoreo de salud, detección de caídas, respuesta a emergencias y asistencia para las actividades diarias, lo que también muestra un fuerte potencial de crecimiento.

A medida que el mercado madura, el panorama competitivo está cambiando. Gigantes tradicionales de la electrónica de consumo como Apple, Samsung y Huawei siguen liderando, mientras que un número creciente de startups y marcas emergentes cobran relevancia, desafiando a las empresas establecidas con productos y soluciones innovadores.

Tendencia 3: El mercado de la conducción autónoma presenta una dicotomía

En 2024, el entusiasmo por la conducción autónoma se enfrió un poco en el extranjero, en parte debido a las enormes inversiones en I+D necesarias antes de la comercialización a gran escala y a los persistentes problemas de rentabilidad. Algunos ejemplos son el freno a la investigación de coches autónomos por parte de Samsung Electronics y la suspensión del proyecto "Apple Car" de Apple a principios de 2024. Estas medidas reflejan las dificultades técnicas y el reto de obtener un retorno de la inversión significativo.

Sin embargo, el panorama en China es diferente. Los fabricantes chinos siguen invirtiendo fuertemente en la conducción autónoma, lo que demuestra su confianza en la tecnología.

Los legisladores chinos promueven activamente el desarrollo de la conducción autónoma, implementando políticas para apoyar las pruebas, las aplicaciones de demostración y las operaciones comerciales. Varias ciudades han lanzado pruebas de carretera de vehículos inteligentes conectados (VCI), abierto carreteras de prueba, completado mejoras de inteligencia vial e instalado unidades de asistencia en carretera (RSU), creando un entorno político favorable. Cabe destacar que el lanzamiento de servicios de robotaxi como "Luobo Kuaipao" (萝卜快跑) en ciudades como Wuhan y Cantón ha impulsado el entusiasmo inversor.

Tecnológicamente, el auge de los sistemas integrales de conducción autónoma ha concentrado la atención. A diferencia de las arquitecturas modulares tradicionales, los sistemas integrales utilizan un modelo unificado de aprendizaje profundo para mapear las entradas de los sensores directamente a las salidas de control del vehículo, reduciendo los pasos intermedios y mejorando el rendimiento y la precisión en tiempo real.

A nivel empresarial, empresas chinas como Baidu Apollo, NIO, XPeng, Huawei y Xiaomi están implementando activamente tecnología de conducción autónoma, acelerando la digitalización y la inteligencia de la industria automotriz a través de la innovación y el diseño de productos únicos.

De cara a 2025, se espera que el mercado de la conducción autónoma alcance un crecimiento positivo. Se prevé que las ventas mundiales de vehículos autónomos alcancen decenas de millones, mientras que las ventas de vehículos inteligentes de nivel 2+ y superior en China superarán los 10 millones de unidades, con una tasa de penetración del 50 %. Los vehículos de nivel 4 comenzarán a entrar en el mercado, y China se perfila como el mayor mercado de conducción autónoma del mundo.

Cabe destacar que el potencial de rápido crecimiento se extiende más allá de los desarrolladores de tecnología de conducción autónoma, abarcando a los actores de la cadena de suministro, tanto ascendentes como descendentes. Impulsadas por la globalización de los vehículos autónomos chinos, las empresas chinas con productos altamente competitivos en áreas como las pantallas táctiles a bordo y la transmisión de potencia se beneficiarán significativamente de nuevos desarrollos.

Tendencia 4: La informática ecológica se vuelve más urgente

El informe técnico del Centro de Investigación de Gestión Energética de Schneider Electric de 2023 afirma que el consumo energético de la IA alcanzó los 4.5 GW en 2023, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) proyectada del 25 % al 33 % hasta 2028, de 2 a 3 veces más rápida que la tasa de crecimiento general de los centros de datos. Por lo tanto, se espera que la demanda de energía de la IA alcance entre 14 y 18.7 GW para 2028, lo que representa entre el 15 % y el 20 % de la energía total de los centros de datos. Esto ni siquiera considera la energía de la IA distribuida entre más dispositivos de borde y endpoint.

Este nivel de consumo equivale al consumo energético anual promedio de algunos países. Considerando el consumo energético en toda la cadena de diseño y fabricación de chips de IA, y los informes de que Sam Altman podría invertir billones en infraestructura de chips de IA, la huella energética total de la tecnología de IA podría ser asombrosa.

Si el consumo energético de la IA supera cierta proporción de la capacidad de suministro de la infraestructura eléctrica, la vida pública se verá afectada. Por lo tanto, en consonancia con la tendencia general de ahorro energético y reducción de carbono, la "computación verde" y los "centros de datos verdes" son temas de actualidad. Se están proponiendo soluciones a varios niveles.

Más allá de los dispositivos de potencia y los chips, para los chips digitales, especialmente los chips de IA, la optimización conjunta del diseño y la fabricación de chips, así como de los algoritmos de software, es crucial para mejorar la eficiencia y reducir el consumo de energía por unidad de cómputo. Además, para la computación en clúster a gran escala en chips, placas y nodos, la interconexión y la memoria son cuellos de botella clave; los avances en tecnologías como la computación en memoria y la interconexión óptica son desarrollos esenciales en esta tendencia.

Al mismo tiempo, algunas empresas de chips están promocionando soluciones a nivel de sistema, como placas frías y refrigeración líquida por inmersión. En eventos como WAIC, muchas empresas de chips de IA presentaron soluciones de gabinetes POD refrigerados por líquido. Por ejemplo, Enflame (燧原科技) destacó la obtención de una PUE ≤ 1.15 en centros de datos de laboratorio mediante una excelente linealidad de rendimiento en implementaciones de mil tarjetas, combinada con refrigeración líquida en todo el clúster.

Es comprensible que las fundiciones de chips, los proveedores de EDA/IP y las empresas de diseño de chips estén discutiendo cómo lograr una mayor eficiencia desde una perspectiva de "sistema" (que abarque silicio, dispositivos, unidades, chips, paquetes, sistemas, software y aplicaciones) para lograr una computación ecológica.

Otro nivel implica la inversión en infraestructura energética. Medios extranjeros revelaron previamente que el "Plan de Infraestructura de IA de EE. UU." de OpenAI incluye una gran visión para la energía nuclear. Jensen Huang también ha mencionado en entrevistas que los centros de datos necesitan energía renovable, y la nuclear es una excelente opción. Oklo, donde Sam Altman preside, planea desplegar su primer SMR (Reactor Modular Pequeño) para 2027. Google ha firmado un acuerdo con la startup nuclear Kairos Power para alimentar centros de datos con SMR.

Muchos gigantes de la tecnología de IA están realizando inversiones de capital en energía nuclear. Esto subraya la demanda futura prevista de energía y computación verdes.

Tendencia 5: Los teléfonos inteligentes adoptan plenamente la IA generativa y el ecosistema se consolida

A partir de iOS 18, Apple está implementando funciones de IA generativa para iPhone en regiones seleccionadas, que incluyen voz a texto para Notas, edición de fotos con IA, herramientas de redacción de correos electrónicos, resúmenes clave para correos electrónicos y llamadas, y búsqueda de fotos y videos basada en lenguaje natural.

Apple no solo está realizando grandes inversiones, utilizando TPU de Google para entrenar modelos de IA tanto del lado del servidor como en el dispositivo, sino que también está construyendo específicamente un centro de datos de IA basado en sus propios chips para aplicaciones de IA en el dispositivo, creando clústeres de "computación en la nube privada" en la nube mientras se realiza una inferencia de IA híbrida tanto a nivel local como en la nube.

Independientemente de las opiniones sobre el valor de los "teléfonos con IA", este se ha convertido en una seria estrategia comercial. La entrada de Apple en el concepto de "teléfono con IA" marca esencialmente la transición de la competencia de los SoC AP móviles a la era de la IA generativa. El campo de batalla de los SoC AP móviles, los sistemas operativos y los fabricantes de equipos originales (OEM) se ha expandido para incluir la competencia en modelos de IA, ecosistemas de desarrollo de IA y aplicaciones de IA.

Para los usuarios, el cambio es evidente: los nuevos iPhones ahora incorporan 8 GB de RAM, y las nuevas MacBooks suelen tener al menos 16 GB de RAM, en gran medida porque los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) y otros modelos de gran tamaño necesarios para la IA generativa requieren un espacio de memoria considerable. Esto indica que la adopción de la IA generativa en smartphones avanzará rápidamente en los próximos uno o dos años, creando nuevas oportunidades para los chips móviles y diversos componentes periféricos.

Otra muestra de esta tendencia es el chip Dimensity 9400 de MediaTek, lanzado en octubre de 2024, que incorpora de forma agresiva unidades de aceleración de IA más especializadas en su NPU para admitir entrada multimodal, entrenamiento LoRa en el dispositivo e incluso la generación de vídeos cortos en el dispositivo. MediaTek también colabora activamente con fabricantes de equipos originales (OEM) de smartphones, grandes proveedores de modelos, proveedores de sistemas operativos y proveedores de software independientes (ISV) para construir su propio ecosistema de IA.

A medida que la batalla por la IA generativa en smartphones se intensifica en 2025-2026, se espera que el ecosistema de IA en teléfonos se consolide gradualmente a partir de un estado fragmentado. Las pilas de tecnologías de IA, sus características y funcionalidades también tenderán a la estandarización.

Tendencia 6: La IA generativa avanza hacia el borde

El equipo de investigación de NVIDIA, centrado en tecnologías de vanguardia, lleva mucho tiempo investigando la IA eficiente. Técnicas como la poda de modelos, la esparsificación y la cuantificación de peso AWQ buscan ejecutar modelos de gran tamaño en dispositivos perimetrales o endpoint, no solo en PC con IA, sino también en plataformas como Jetson Nano.

Investigaciones como la IA Eficiente sientan las bases para llevar la IA generativa a dispositivos terminales como PC y teléfonos. Pero esta no es toda la historia de la "IA generativa en el Edge".

En la WAIC (Conferencia Mundial de IA) de 2024, Comercio electrónico internacional Se observaron numerosos chips pequeños de IA que, según sus especificaciones, permiten ejecutar LLM. Por ejemplo, el AX630C de Axera (爱芯元智), con una capacidad de cómputo INT8 de 3.2 TOPS y una potencia típica inferior a 1.5 W, puede ejecutar el modelo Qwen2 0.5B a velocidades de alrededor de 10 tokens/segundo. Si bien Axera afirmó que las aplicaciones específicas aún son inciertas, las posibilidades son amplias.

A lo largo de 2024, casi todas las empresas de chips de IA entrevistadas coincidieron unánimemente en que la IA, incluida la generativa, se extenderá al borde y a todo. Dado el tamaño relativamente grande de los modelos y las limitaciones de almacenamiento, E/S y potencia de cálculo en los dispositivos de borde, la estrecha colaboración entre el diseño de la arquitectura de chips de IA y la optimización de algoritmos de software será crucial.

VeriSilicon (芯原) mencionó en su Simposio de Tecnología de IA de 2024 que sus IP de NPU y GPU, inicialmente enfocadas en visión, voz y gráficos de IA, ahora abarcan lenguaje natural y AR/VR, conducción autónoma, PC, smartphones, wearables y robots. VeriSilicon afirmó que su próximo paso es "Transformar", la base estructural de los modelos de gran tamaño contemporáneos.

En consecuencia, muchos chips de IA de borde y endpoint incorporan motores Transformer. VeriSilicon también mencionó la optimización de la propiedad intelectual de su NPU para la aceleración Transformer, incluyendo la compatibilidad con formatos de datos de precisión mixta y la implementación de cuantificación de peso de 4 y 8 bits para reducir drásticamente el consumo de ancho de banda. Estos esfuerzos ayudarán a llevar la IA generativa al borde, no solo a automóviles, PC, teléfonos y robots, sino también potencialmente a aplicaciones integradas con mayor capacidad de procesamiento.

Tendencia 7: Aumento de la sustitución interna en China

La proporción de chips de producción nacional que sustituyen las importaciones en China ha aumentado de forma constante. En 2023, la producción china de chips se disparó hasta los 351.4 millones de unidades, un incremento interanual del 6.9%, alcanzando una tasa de autosuficiencia del 23%. La producción se disparó aún más, hasta los 135.4 millones de unidades en el primer cuatrimestre de 2024, mostrando un fuerte impulso. Gracias a la tendencia de implementación de la IA en el borde, se prevé un crecimiento significativo de la demanda en sectores como la CIS nacional, los chips de interfaz de memoria, la memoria de nicho, los chips analógicos y los chips de computación en la nube/edge.

Se espera que la fricción comercial que provoca la fragmentación de la cadena de suministro global, sumada a la necesidad de estabilidad del suministro que impulsa el abastecimiento nacional, impulse el crecimiento continuo de la demanda de fundiciones, equipos e instalaciones de envasado y pruebas nacionales durante los próximos dos o tres años. Actualmente, en las ocho etapas principales de la fabricación de chips, la industria china de equipos para semiconductores ha logrado avances significativos en áreas como el procesamiento térmico, la deposición de película delgada, el grabado y la limpieza, con avances de clientes que alcanzan los 2 nm y máquinas de grabado que alcanzan los 3 nm.

En el primer semestre de 2024, la adquisición de equipos semiconductores en China continental alcanzó los 25 8 millones de dólares, de los cuales aproximadamente 30 XNUMX millones correspondieron a equipos nacionales. La tasa de sustitución de equipos nacionales en procesos como el decapado de la resistencia, la limpieza, el grabado y el empaquetado superó el XNUMX %, lo que refleja tanto la enorme demanda como el ritmo acelerado de la sustitución nacional.

La tecnología de envasado avanzado es crucial a nivel mundial y para China, ya que aborda los desafíos derivados de la desaceleración de la Ley de Moore y los problemas en la cadena de suministro causados ​​por los controles de exportación. Las empresas chinas cuentan con sólidas capacidades en este ámbito. A pesar de las limitaciones en la fabricación de obleas de primera fase, el envasado avanzado ofrece amplias perspectivas de crecimiento y es un motor clave para el desarrollo del mercado chino.

La expansión global ("salida al exterior") y la inteligencia impulsan el crecimiento sostenido de la industria de terminales de consumo en China. La electrónica automotriz es un foco clave, y la expansión internacional será una prioridad absoluta para las empresas en 2025. El rápido desarrollo de la industria automotriz nacional china mejora la competitividad internacional de las empresas de su cadena de suministro, lo que genera nuevas oportunidades para las empresas líderes.

Sin embargo, en general, desde la perspectiva de la participación regional en la cadena de suministro global de semiconductores, EE. UU., Europa y otros países poseen la mayoría. China solo posee una participación limitada en la fabricación de obleas, así como en el empaquetado y las pruebas de las etapas intermedias. La autosuficiencia sigue siendo relativamente baja, y persiste la dependencia de otros ("受制于人") en áreas como EDA/IP, equipos, nodos de proceso de alta gama, computación de alto rendimiento (HPC) y algunos materiales clave.

Tendencia 8: Comienza la implementación de chips automotrices de 3 nm

Recordemos que [敏感词] anunció la producción en masa de su primera generación de 3 nm (N3, también conocido como N3B) a fines de diciembre de 2022, seguido de su segunda generación N3E en el cuarto trimestre de 4 y su tercera generación N2023P en la segunda mitad de 3. Según la hoja de ruta de [敏感词], N2024X se lanzará en 3 y N2025A (de grado automotriz) en 3.

Normalmente, los nodos avanzados como 5 nm y 3 nm se asocian con chips para smartphones y de IA. De hecho, empresas como Apple, Qualcomm, NVIDIA y AMD dominan actualmente la capacidad de 3 nm de [敏感词], con otros proveedores esperando pedidos. Cabe destacar que, casi dos años después de la primera producción en masa de chips de 3 nm, la tecnología de 3 nm finalmente está entrando en el sector de los chips para automoción.

En octubre de 2024, MediaTek reveló durante el lanzamiento de Dimensity 9400 que su primer chip de cabina de IA Dimensity, el CT-X1, entraría en producción en masa y se implementaría en vehículos en 2025. El CT-X1, basado en la tecnología de 3 nm de [敏感词], ofrece un rendimiento de CPU de 260 3,000 DMIPS y un rendimiento de GPU a nivel de hardware de 46 GFLOPS. Su NPU de IA generativa integrada ofrece más de 13 TOPS, lo que permite modelos de IA generativa multimodales con hasta 1 10 millones de parámetros. Gracias a este rendimiento, el CT-X16 admite hasta 8 pantallas, 30 cámaras, reproducción/grabación de vídeo 9K a 5 fps, resolución de pantalla 7K y tecnologías de comunicación como XNUMXG y Wi-Fi XNUMX.

Como chip para cabina, el CT-X1 no cumple con los estándares de calidad automotriz. En arquitecturas E/E altamente integradas, la potencia de procesamiento es el recurso más escaso. Los largos ciclos de desarrollo de los chips para automoción dificultan la rápida expansión de las demandas de computación. En este contexto, fabricantes de automóviles como Tesla y BYD también están adoptando chips no aptos para la industria automotriz en sus cabinas.

Por supuesto, también están surgiendo chips automotrices que utilizan el proceso N3A de [敏感词]. El 13 de noviembre de 2024, Renesas Electronics anunció su SoC de fusión multidominio automotriz de próxima generación, la serie R-Car X5. El primer SoC de esta serie, el R-Car X5H, se basa en una arquitectura Chiplet y utiliza el proceso de 3 nm de grado automotriz (N3A) de [敏感词], desarrollado específicamente para SoC automotrices y que cumple con los estándares de confiabilidad AEC-Q100 de Grado 1.

El R-Car X5H ofrece un rendimiento de IA de hasta 400 TOPS y una excelente eficiencia TOPS/W, además de una potencia de procesamiento de GPU de hasta 4 TFLOPS y un rendimiento de CPU superior a 1,000 38 DMIPS. Con 5 núcleos ARM, potente IA y capacidades de GPU, un solo chip puede soportar simultáneamente múltiples aplicaciones en el vehículo, como ADAS, infoentretenimiento en el vehículo (IVI) y puertas de enlace. Las muestras del R-Car X1H estarán disponibles para clientes selectos del sector automovilístico en el primer semestre de 2025, y su producción en masa está prevista para el segundo semestre de 2.

Además, en octubre de 2023, el diseñador de chips japonés Socionext anunció que había comenzado a desarrollar ADAS de 3 nm y SoC personalizados de conducción autónoma, utilizando también el proceso N3A de [敏感词], con producción en masa prevista para 2026.

Estos avances indican que la tecnología de proceso de 3 nm se está convirtiendo gradualmente en un nuevo estándar en el campo de los chips automotrices, proporcionando una robusta capacidad de procesamiento para el desarrollo de vehículos inteligentes. A medida que más chips automotrices de 3 nm se incorporan al mercado, se acelerará la transformación hacia vehículos más inteligentes y eléctricos, ofreciendo a los consumidores experiencias de conducción más seguras e inteligentes.

Tendencia 9: El mercado de la memoria busca un nuevo equilibrio en medio de la volatilidad de los precios

Tras la recuperación de los precios de la memoria desde su mínimo en el cuarto trimestre de 4 y un fuerte repunte en el primer semestre de 2023, los diferentes productos de memoria comenzaron a divergir en el segundo semestre, lo que generó una situación de mercado "dicotómica" en el cuarto trimestre. ¿Qué tendencias se esperan para el mercado de la memoria en 1?

En el caso de las memorias flash NAND, las unidades SSD de consumo representan más del 80 % del mercado, mientras que las SSD empresariales representan casi el 15 %. A partir del tercer trimestre de 3, el rendimiento de los diferentes productos flash comenzó a divergir. Las unidades SSD empresariales, impulsadas por la demanda de servidores de IA, superaron a las SSD de consumo, manteniendo un ligero crecimiento en el segundo semestre de 2024. Por el contrario, la atonía del mercado de la electrónica de consumo, en particular el bajo rendimiento de los smartphones y los portátiles, provocó una disminución de los precios contractuales de las unidades SSD de consumo a partir del tercer trimestre. El pesimismo sobre el mercado de la electrónica de consumo en el cuarto trimestre de 2 y el primer trimestre de 2024 sugiere que los precios de las memorias flash NAND se mantendrán bajos.

Además, si bien se espera que las aplicaciones de IA de borde escalen comercialmente en 2025, NAND Flash aún no ha recibido un impulso significativo de esta tendencia. Comercio electrónico internacional Los datos indican que, al menos para el cuarto trimestre de 4 y el primer trimestre de 2024, la tendencia general de precios de las memorias flash NAND será a la baja. Al mismo tiempo, los fabricantes de memoria, tras las pérdidas que experimentó la industria en 1, están controlando proactivamente la capacidad ante el exceso de oferta. Se espera que los precios de las unidades SSD de consumo se recuperen en el segundo semestre de 2025.

Para satisfacer mejor las demandas de transmisión de datos de la IA, la tecnología NAND Flash está evolucionando hacia una mayor capacidad, mayor seguridad, menor latencia y menor consumo de energía. Equilibrar la capacidad y el costo se ha convertido en un objetivo clave para la cadena de suministro de NAND, y se espera el surgimiento de más productos NAND QLC.

Para la DRAM, que representa más del 50% de la industria de la memoria, existen tres tipos principales: DDR estándar, DDR móvil (LPDDR) y DDR gráfica (GDDR, HBM). En comparación con la DDR4/DDR5 estándar, la DDR gráfica, representada por GDDR y HBM, ofrece un ancho de banda significativamente mayor.

La DDR gráfica está diseñada para computación de alto rendimiento y procesamiento gráfico. La GDDR ha evolucionado hasta la GDDR6X, con la aparición de la GDDR7, utilizada principalmente en GPU para juegos de alta gama y estaciones de trabajo profesionales. La HBM y sus iteraciones (HBM2, HBM2E, HBM3, HBM3E) se utilizan ampliamente en aceleradores de HPC e IA gracias a su altísimo ancho de banda y eficiencia energética. Gracias a los avances en los procesos de semiconductores, la DDR gráfica aumentará aún más la densidad y la eficiencia para satisfacer las necesidades de procesamiento de datos, y su aplicación se extenderá junto con el desarrollo del 5G, la IA y la RV.

Las tendencias de precios de la DDR móvil (LPDDR) y la DDR estándar (DDR4/DDR5) se ven influenciadas por múltiples factores y, por lo general, disminuyen con las fluctuaciones. La demanda de DDR móvil se mantiene estable debido a los ciclos de actualización de los dispositivos móviles; las nuevas generaciones comienzan con precios elevados, pero disminuyen con la madurez y la escalabilidad, a menudo superiores a los de la DDR estándar debido a los requisitos de potencia y rendimiento. La DDR4 estándar está consolidada y tiene precios estables, siendo reemplazada gradualmente por la DDR5, cuyo precio inicial es elevado, pero se espera que disminuya a medida que aumenta la producción y la demanda. Los precios generales se ven afectados por la oferta y la demanda del mercado, los costos de las materias primas, los ajustes de capacidad y la situación económica mundial.

Tendencia 10: La simulación digital transforma las industrias más tradicionales

Antes del lanzamiento de un cohete, la I+D suele pasar por cuatro etapas: Estudio de viabilidad, Diseño detallado, Pruebas de prototipo y Pruebas de modelo de vuelo. La etapa más costosa es la Prueba de prototipo: la fabricación de todos los componentes para su verificación física.

SpaceX revolucionó este enfoque convencional. Realizan exhaustivas pruebas de simulación durante la fase de Diseño Detallado para lograr lanzamientos de cohetes más rápidos y rentables. La clave reside en la importante inversión de SpaceX en tecnología de simulación, lo que la convierte en líder en el sector aeroespacial, supuestamente 10 años por delante de sus competidores.

Más allá del sector aeroespacial, la simulación digital actualmente representa solo alrededor del 20 % del proceso de diseño aeronáutico, y el 80 % restante se basa en pruebas físicas. En campos como las ciencias de la vida y el descubrimiento de fármacos, la participación de la simulación en el proceso de I+D suele ser inferior al 1 %.

A diferencia de la industria de semiconductores, donde la mayor parte del diseño se realiza en entornos virtuales o de software, muchas industrias tradicionales se enfrentan a la necesidad imperiosa de una transformación digital. La proliferación de la simulación digital ayudará a estos sectores a lograr una mayor eficiencia y una reducción de costes.

Para la industria de semiconductores y electrónica, especialmente para actores como proveedores de EDA/IP y proveedores de software y soluciones, esto representa importantes oportunidades en tecnologías como la simulación digital y los gemelos digitales. Además, se alinea con la tendencia general de integración de semiconductores y sistemas, o la convergencia de chips y sistemas.

Esta convergencia se manifiesta de diversas maneras: empresas de sistemas como Apple, Tesla y AWS diseñan sus propios chips; empresas de chips tradicionales como NVIDIA y Qualcomm avanzan hacia el diseño a nivel de sistema; y los proveedores de EDA/IP descubren nuevas y amplias oportunidades en el diseño de sistemas debido a los bajos niveles de digitalización en diversos campos de aplicación. Las recientes conferencias para desarrolladores de las principales empresas de EDA han hecho gran hincapié en la exploración de estos nuevos mercados relacionados con los sistemas.

Esto representa una oportunidad significativa e ineludible para la industria de la electrónica y los semiconductores. Aplicaciones como NVIDIA Omniverse en el metaverso industrial para la construcción naval, los ferrocarriles, la atención médica y la manufactura son manifestaciones de esta tendencia, parte de la transformación digital más amplia que se extiende a todas las industrias y a la sociedad.