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  • GLG格理集团:2024深度解读半导体行业关键趋势和专家洞见报告(15页).pdf

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半导体产能的本土投资不断增加,对半导体企业的竞争力和创新能力产生了积极影响受访者的工作职能及其公司的年收入和行业分布情况如下所示:公司营收10 亿美元以上1.01 亿到 10 亿美元4、5,000 万到 1 亿美元11%36%53%工作职能行政/综合管理销售研发/工程/产品开发供应链/需求管理43%制造设计/工程信息技术21%19%7%5%4%2%公司规模500 人以下501-2,500 人2,501-5,000 人5,001-10,000 人50,000 人以上15%10,001-50,000 人30%12%21%19%4%主要行业设备制造商无晶圆厂半导体制造商集成设备制造商(IDM)半导体制造厂(晶圆代工厂)工业自动化公司34%外包半导体组装和 测试提供商(OSAT)30%17%12%7%1% 半导体行业 3第 1 名 增长最快的市场15%25%AI 工作负载或将驱动半导5、体行业需求受访者预计,AI 工作负载将成为半导体越来越重要的需求来源,有 90%的受访者将其列为行业的主要增长领域之一。受访者指出,这类工作负载可能会同时在数据中心和边缘设备上运行。因此,那些计划在 AI 领域寻求机会的公司,应考虑投资既能研究洞见90%的受访者将 AI 工作负载列为该行业最重要的增长领域满足数据中心的高性能和规模需求,又符合边缘设备低能耗要求的产品线。多数受访者还表示,行业专用芯片(如工业或汽车行业控制系统中的芯片,或生命科学和医疗保健设备中的芯片),将成为推动半导体市场增长的重要因素。在对 AI 工作负载所需的支持有了更详尽的认知之后,72%的受访者认为,数据处理和传输 用6、于支持 AI 工作负载,是该行业的三大机会之一;65%的受访者同样强调了用于支持大型语言模型(LLM)的推断能力的重要性。另外,有 52%的受访者将视频处理和媒体编码视为关键机会。半导体公司的预期增长市场用于加速数据中心 AI 工作负载的专用芯片第 5 名第 4 名第 3 名第 2 名用于加速边缘 AI 工作负载的专用芯片用于高性能计算的优化芯片行业专用芯片(例如,汽车或 医疗保健行业专用芯片)用于高速网络的优化芯片用于支持物联网(IoT)应用的 传感器和其他专用芯片通用处理器或 通用芯片(如 CPU)用于执行安全任务(例如加密任务)的专用芯片用于执行区块链相关 计算的专用芯片总排名90%907、%73%53%49%48%42%35%21%5%15%9%23%39%7%10%17%32%12%15%20%12%12%14%12%8%8%14%9%11%11%4%16%13%10%5%4%11%13%12%4%15%9%7%9%5%2%1%3%3%1%占受访者总数的百分比,按总排名降序排列3% 半导体行业 4第 5 名第 1 名-机会最大72%网络流量管理或协调17%20%15%13%7%92%图片分类19%25%20%19%9%91%视频处理/媒体编码16%23%25%19%8%40%95%语言处理/LLM 的推理14%16%9%16%96%数据处理或传输10%14%24%22%26%8、GPU 或将让位于 AI 专用芯片当被问及不同类型芯片的需求将如何随时间的推移而变化时,受访者表示,尽管在短期内 GPU 会是加速 AI 工作负载的主要手段,但在未来的四到七年内,这一角色很可能会被 AI 专用芯片(如 NPU)取代。65%的受访者指出,这些 AI 专用芯片将会在上述时间范围内承担运行大部分 AI 工作负载的角色,而只有 18%的受访者认为 GPU 的重要性不会改变。受访者预测,未来将会有各种 AI 专用芯片问世,以满足不同操作环境的要求,例如:用于移动设备的低能耗 AI 加速器和用于优化运行大型语言模型云服务的高性能芯片等。用于 AI 工作负载提速的芯片的市场机会第 4 名第9、 3 名第 2 名总排名占受访者总数的百分比,按总排名降序排列58%培训24%8%12%11%3%对芯片未来用途的预测占受访者总数的百分比CPU4%6%9%GPU63%18%6%AI 专用芯片23%65%61%近期预测(1-3 年)中期预测(4-7 年)长期预测(8 年以上)ASIC7%8%21%FPGA2%1%2%其他1%1%2% 半导体行业 5从数据中心到设备受访者预计,随着时间的推移,当前半导体主要服务于操作环境的情况将发生变化。尽管有 56%的受访者认为,在未来三年内,无论是支持公有云的数据中心,还是本地管理或支持私有云的数据中心,都会是半导体的主要机会,但在63%的受访者认为,在四到10、七年内,嵌入移动设备、车辆和工业设备中的半导体将成为驱动行业机会的主要因素四到七年内,情况将发生变化,63%的受访者预计,嵌入移动设备、车辆和工业设备的半导体将成为驱动行业机会的主要因素。未来推动芯片需求的设备或平台预测占受访者总数的百分比移动设备21%17%15%公有云/超大规模环境34%17%18%本地数据中心/私有云22%14%6%工业设备11%17%26%车辆11%22%24%近期预测(1-3 年)中期预测(4-7 年)长期预测(8 年以上)医疗/科学设备2%10%10% 半导体行业 671%工业制造14%16%19%12%10%19%58%媒体和娱乐9%9%10%11%12%88%医11、疗保健和生命科学18%22%16%20%46%金融服务19%9%6%8%4%55%能源和公共事业13%18%11%11%2%垂直化是增长的关键正如 AI 工作负载需要越来越多的专用和定制芯片来提供支持,受访者指出,特定行业的需求也将促使半导体制造商寻找专门的垂直化的解决方案。受访者认为,汽车、电信和医疗保健及生命科学领域的特定需求,或将成为半导体制造商的最大商机;其中,69%的受访者将汽车行业视为三大机会之一,51%的受访者选择了电信行业,48%的受访者则看好医疗保健和生命科学领域。这三个行业都需要能够支持本地处理的芯片,这些芯片对延迟的容忍度较低,并且对能耗有限制,这表明随着时间的推移,与芯12、片的原始性能相比,在分布式设备中实时处理事件的能力可能更为重要。有望带来机会的行业第 5 名第 4 名第 3 名第 2 名第 1 名-最有可能总排名占受访者总数的百分比,按总排名降序排列28%91%汽车12%10%17%24%23%73%电信9%13%16%12%11%资源产业(农业、采矿业和林业)5%4%1%1%11%零售3%2%2% 半导体行业 7蓬勃发展的软件生态系统的益处占受访者总数的百分比,按降序排列“即服务”(As-a-service)模式拓宽了市场机会虽然专用芯片将能够优化工作负载,以实现性能、成本和能耗的最佳组合,但硬件选项的激增将使管理工作负载和维持支持环境的工作变得更加复杂13、。随着通用计算和存储工作负载向云计算的转移,企业将寻求“即服务”(As-a-service)模式来代表他们管理日益专业化的工作负载,更具体地说,他们将寻求提供针对其特定需求进行优化的专用硬件的供应商,而不是依赖通用云环境。受访者认为,在近期(三年内),大多数公司将转向在专项的“即服务”环境中运行关键工作负载;例如,65%的受访者认为,在三年内,很大一部分 AI 训练和推理工作负载将在专项的“GPU 即服务”环境下运行。对于半导体制造商来说,这些新的被专项管理的服务环境将成为越来越重要的上游需求,进一步拓展对特定类型工作负载或专用芯片的需求与规模。软件驱动硬件增值为了支持特定类型的工作负载配置和14、行业应用,硬件平台的专业化程度越来越高,这将使开发人员更加难以针对每种特定芯片优化软件。通过对开源软件生态系统的投资,半导体制造商可以允许开发人员更轻松地共享优化功能,并构建更通用的框架,使应用程序能够充分利用特定的硬件配置。90%的受访者表示,特定芯片所在的开源软件生态系统是否健康,对于该类芯片的市场机会非常重要。值得一提的是,受访者认为,借助开源软件,开发人员在使用特定芯片时更容易获得性能优势、改善互操作性、提高能效和维护安全性。有点重要不太重要11%45%非常重要45%开源软件生态系统的重要性占受访者总数的百分比性能优化互操作性/兼容性能效/减少热排放固件和安全更新设计和模拟67%可定制15、性51%50%49%39%26% 半导体行业 8近期预测(1-3 年)我们的大多数客户已经在使用“即服务”模式可持续发展,行重于言随着可持续计算的市场需求不断增加,行业在管理废弃物、降低能耗和水资源消耗等问题上面临着更大的压力。半导体制造商必须采取行动,提高自身的可持续发展能力。90%的受访者表示,制造商必须提高自身的可持续发展能力;86%的受访者认为,这一责任还包括帮助终端客户提高可持续发展能力。可持续发展意识的提高也意味着制造商必须让市场了解他们在可持续发展方面的投资。当被问及如何围绕可持续发展议题确定一项吸引市场参与的关键策略时,大部分受访者(39%)认为,对半导体制造商而言,最好的策略16、就是提高自身在可持续发展实践方面的声誉,而不是直接向客户宣传可持续发展理念。通过采取行动,管理企业自身的环境足迹,并严格审查供应链,企业可以成为可持续实践方面的典范,在市场中树立形象,从而转化为市场对其产品的更大需求。关于客户转向公有云计算服务的预测用于 AI 训练/推断 的“GPU 即服务”客户永远不会使用“即服务”计算模式长期预测(8 年以上)中期预测(4-7 年)物联网计算端点/边缘管理图片处理或分类行业特定应用程序网络管理/优化用于高性能计算 的“CPU 即服务”视频处理/编码安全任务(如加密)区块链交易占受访者总数的百分比,按“客户永远不会使用”升序排列2%9%25%48%17%4%17、12%22%45%18%5%8%23%43%22%6%7%8%8%12%14%12%4%13%5%7%17%33%22%28%26%15%32%31%44%34%39%33%22%19%24%18%23%34%16% 半导体行业 9非常重要企业提高可持续性的重要性完全不重要不太重要有点重要占受访者总数的百分比公司通过减少废弃物或能耗 来提高可持续性的重要性公司帮助客户提高 可持续性的重要性8%38%52%41%45%11%4%2%公司向最终客户传达可持续性价值的首选主要策略占受访者总数的百分比,按降序排列半导体制造商应注重塑造自身在可持续 发展方面的声誉,而非试图向终端客户 直接宣传可持续发展18、理念强调通过使用更高效的产品来节省成本强调使用可持续产品对客户声誉的积极影响强调使用可持续性较差的产品 引发的害处和潜在风险半导体制造商不应宣传或推销可持续性39%26%20%11%5%对供应链产能的本土投资预计产生积极影响当被问及半导体行业最紧迫的风险时,59%的受访者(主要是美国受访者)认为,风险主要来自对非美国制造的依赖,并指出,OSAT(外包半导体组装和测试)供应商在亚洲的高度集中、地缘政治紧张局势以及地震活动对台湾代工业务的稳定性会产生影响的风险。同时,46%的受访者指出缺乏相关技能的劳动力。73%的受访者预计,美国的芯片法案(US CHIPS Act)将对本土半导体行业产生积极影响19、。其中有 53%的受访者认为,该 半导体行业 10半导体行业最紧迫的问题占受访者总数的百分比能耗污染/废物管理19%7%可持续性供应链对稀土元素和其他难以 获得的材料的依赖行业依赖少数主要公司35%36%行业对非美国制造的依赖59%网络安全/工业间谍活动供应链安全31%34%安全性劳动力技能缺乏缺乏研发投入/基础研究46%30%生产能力法案将提升本土企业的竞争力;51%的受访者表示,该法案将有助于加快新技术的创新和开发;35%的受访者预计,该法案将增加熟练劳动力的供应。在谈及半导体供应链状况时,58%的受访者表示,比起 2019 年,他们对目前的原材料供应更有信心;而 79%的受访者表示,他们20、仍然担心未来三年的原材料供应问题。其他(5%)包装 制造半导体的实际机器。中国在全球供应方面投资巨大 人工成本 亚洲所有的 OSAT 政治决策(如关税)对供应链和可获取性的影响 半导体行业 11对未来三年原材料供应的担忧占受访者总数的百分比有点担忧不太担忧非常担忧一点也不担忧19%63%16%2%芯片法案对半导体行业健康状况的贡献对供应表示担忧所占受访者的百分比,按降序排列芯片法案对半导体行业的预期影响占受访者总数的百分比有一些有一点24%39%非常大34%没有担忧4%主要担忧对供应表示担忧所占受访者的百分比,按降序排列地缘政治问题供应链的可靠性材料或组件的 竞争加剧成本增加52%15%9%321、%提高竞争力加速新技术的 创新与开发提高供应链效率为更小型的企业 创造市场机会增加熟练 劳动力的供应其他53%51%42%40%35%10% 半导体行业 12结论GLG 格理集团对半导体行业领导者的研究显示,未来几年将有许多趋势影响行业的投资活动和市场机会:AI 将继续成为投资的重点,用于加速 AI 工作负载的专用芯片,尤其是在边缘或云数据中心以外的设备中运行的芯片 其重要性将超过更通用的 GPU 和 CPU 随着汽车、电信和媒体公司对专业平台的需求不断增加,垂直化将成为日益重要的主题 随着时间的推移,美国本土对半导体产能的投资将改变全球竞争格局,还将催生各种创新技术,以应对不断变化的市场需求22、在半导体企业权衡开发新产品的高昂成本与漫长的产品开发周期相关的风险时,观察这些趋势,并更深入地研究它们如何适用于具体情况 这将赋能企业捕捉机遇并最大可能地收获积极成果。 半导体行业 13本文档涉及的调研、访谈研究和分析由 GLG 聘请的行业顾问负责开展。该顾问为 GLG 独立顾问与行业专家成员(GLG 专家团成员)。受访者有偿参与本项调研与相关访谈。所有信息均截至 2024 年 5 月 23 日至 6 月 3 日,仅供参考,不构成法律、会计、税务、投资或其他专业建议。GLG 格理集团不对本文档作任何明示或暗示的声明或保证。GLG 格理集团或任何专家团成员概不承担与使用本文档有关的任何责任。感兴趣获取完整版调研报告?联系 GLG 格理集团更多丰富内容,关注 GLG 格理集团官方微信

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