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Ursprüngliche Erstveröffentlichung |. Golden Horn Finance (ID: F-Jinjiao)

Autor|. Jiao Ye

Der Sturm kommt.

Gerade als der Preiskampf zwischen den Automobilkonzernen in vollem Gange war, wurde ein Becken mit kaltem Wasser übergossen. Verschiedene Automobilhersteller haben nacheinander Berichte erhalten, um den Grad der Chip-Autonomie zu untersuchen, um sich auf einen möglichen extremen Druck in einem Jahr vorzubereiten. Die aktuelle Situation ist äußerst pessimistisch. Die Auto-Chip-Selbstversorgungsrate liegt bei unter 10 %, und die inländische Unabhängigkeit ist noch lange nicht weit entfernt.

Im Gegensatz dazu verkaufen sich Nvidias „Special Edition“-Chips in China weiterhin gut. Obwohl die Rechenleistung um 85 % gesunken ist, prognostiziert Nvidia, dass das Unternehmen innerhalb des Jahres 1 Million KI-Chips mit einem Gesamtwert von etwa 90 Milliarden Yuan nach China exportieren wird.

Die einzige Hoffnung liegt bei Huawei, aber die Realität ist weitaus komplizierter als gedacht, und Huawei ist nicht der Generalschlüssel.

Automobilchips verstehen

Ein Sturm der Selbstbefragung fegt über die Automobilindustrie.

Nach und nach erhielten Automobilhersteller Mitteilungen, in denen sie aufgefordert wurden, bis Ende September eine gründliche Untersuchung der Chip-Autonomierate abzuschließen.Ausländische Medien berichteten, dass das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie von Elektrofahrzeugherstellern wie BYD und Geely verlangt, den Kauf lokaler elektronischer Komponenten auszuweiten und den Einsatz inländischer Halbleiterchips zu beschleunigen. Es wird berichtet, dass es ursprünglich ein informelles Ziel gab, das die Automobilhersteller dazu verpflichtete, den Einkauf lokaler Chips bis 2025 auf ein Fünftel auszuweiten, doch die aktuelle Fortschrittsrate beim Anteil lokaler Chips ist sehr unbefriedigend.

Anschließend kursierte ein Expertenprotokoll zur inländischen Substitution von Automobilchips auf dem Markt, das dies bestätigte„Erreichen Sie die rote Linie einer Lokalisierungsrate von 25 % im Jahr 2024.“ Unternehmen, die die rote Linie nicht erreichen, werden die Vorzugsrichtlinien schrittweise reduzieren und verbindliche Anforderungen für staatliche Unternehmen stellen.

Was mehr Aufmerksamkeit verdient, ist, dass in dieser Minute die Daten zur „Auto-Chip-Lokalisierungsrate“ im Detail geklärt werden, was schockierend ist:

Die Lokalisierungsrate von „Car Brain“-SoC-Chips liegt derzeit unter 10 %.Die Hauptlieferanten sind nach wie vor NVIDIA, Qualcomm, Intel usw. Inländische Anbieter wie Horizon und Black Sesame haben einen sehr geringen Marktanteil.

Die Lokalisierungsrate von MCU-Chips für das „automotive Nervensystem“ beträgt weniger als 10 %.Im High-End-MCU-Bereich gibt es fast keine Lokalisierung, und die Hauptlieferanten sind NXP, Infineon, Renesas usw. Inländische Anbieter wie BYD und New Tangwei haben einen gewissen Anteil am mittleren bis unteren Preissegment.

Im Bereich „Car Memory“ liegt die Lokalisierungsrate ebenfalls unter 10 %.Die Hauptlieferanten sind Micron, Samsung, Hynix usw. Inländische Anbieter wie Yangtze River Storage und Changxin Storage haben sich auf dem Markt schlecht entwickelt.

„Automotive Muscle“-Leistungshalbleiter haben eine relativ gute LokalisierungsrateInsbesondere die Lokalisierungsraten von IGBT und Siliziumkarbid haben 30 % bzw. 35 % erreicht. Allerdings ist die Lokalisierungsrate im Hauptantriebsfeld gering und liegt bei etwa 20 %. Zu den wichtigsten inländischen Lieferanten zählen CRRC Times Electric, BYD usw.

Im Bereich der „Automobil-Gesichtsmerkmale“-Sensoren variieren die LokalisierungsratenDie Lokalisierungsrate einiger Typen wie Temperatursensoren ist relativ hoch und erreicht 60–70 %. Allerdings ist die Lokalisierungsrate von Drucksensoren und Beschleunigungssensoren im mittleren bis oberen Marktsegment gering. Zu den wichtigsten internationalen Zulieferern gehören Honeywell, Infineon usw.

Einfach gesagt,Im Bereich der Automobilchips der mittleren bis oberen Preisklasse ist die Lokalisierungsrate sehr unoptimistisch.Luo Daojun, leitender Vizepräsident des Instituts für Komponenten und Materialien des Fünften Instituts für Elektronik des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie, erklärte öffentlich:

„China verfügt über die größte Produktionskapazität für neue Energiefahrzeuge, und auch der (Chip-)Verbrauch nimmt zu. Aber.“Der Selbstversorgungsgrad von Chips liegt derzeit unter 10 %, ist ein struktureller Mangel. "

Man erkennt, dass der Preiskampf zwischen den Automobilkonzernen in vollem Gange ist, das Schicksal des Kerns jedoch noch in den Händen von Außenstehenden liegt. Einige Analysten wiesen darauf hin, dass selbst auf dem Markt für Automobilchips mit niedrigen technischen Schwellenwerten und hoher LokalisierungsrateWenn man sich auf Preiskämpfe verlässt und die Gesamtnutzungskosten berücksichtigt, gelingt es lokalen Unternehmen möglicherweise nicht, internationale Hersteller für sich zu gewinnen.

Beispielsweise müssen Chip-Originalhersteller ausreichende Qualitätskontrollen und Funktionsüberprüfungen durchführen, um die Sorgen kleiner und mittlerer Unternehmen hinsichtlich des Austauschs von Chips zu verringern. Nur mit hervorragender Qualität kann ein gesunder heimischer Ersatz hergestellt werden von internationalen Herstellern, um sich zu beweisen. Ein Negativbeispiel für ein großartiges Produkt.

Da sich die Wahlsituation in den USA verändert, könnte es bald zu stärkerem extremem Druck kommen. Insider fordern„Unabhängige Marken geben den Bürgerkrieg auf und lösen schnell das Problem festsitzender Chips“. BYD, Great Wall, Geely und SAIC schauen auf niemanden herab. Wenn jemand nicht weiterkommt und jemand Schlüsselkomponenten hat, kann er diese dann an andere inländische Bruderunternehmen verteilen?

Die Frage ist, wer eine solche harte Macht hat? Einige begeisterte Internetnutzer wiesen darauf hin, dass Huawei grundsätzlich die oben genannten Chips herstellen könne.Es wird außerdem vorgeschlagen, dass Huawei 5 Millionen Exemplare seines Low-End-Mobiltelefons Nova weniger verkauft und seine Chip-Produktionskapazitäten an inländische Autohersteller verlagert., der schwierigste Autochip wurde gelöst. Huaweis vollständige Produktion von 2 Millionen intelligenten Fahrchips kann den Bedarf von High-End-Autos decken.

Das lässt sich leicht sagen, ist aber möglicherweise nicht realistisch.

Huawei stößt auf Hindernisse

Die Geschichte von Huawei, Nvidia zu Preissenkungen zu zwingen, hat sich kürzlich umgekehrt.

Relevanten Medienberichten zufolge hat Nvidia den Preis der auf dem chinesischen Markt gelieferten H20-Chips für künstliche Intelligenz gesenkt. In einigen Fällen ist der Preis der H20-Chips mehr als 10 % niedriger als der des Huawei Ascend 910B. Der Grund dafür ist, dass der Ascend 910B-Chip bei einigen Schlüsselindikatoren besser abschnitt als der H20, was zu schlechten Verkäufen des Nvidia H20 und erzwungenen Preissenkungen führte.

Aber wenn ich es mir jetzt ansehe,Für Huawei ist es schwierig, seinen Vorsprung zu behaupten.In einem Bericht von Morgan Stanley wurde darauf hingewiesen, dass Nvidias H20-Serie von Chips für künstliche Intelligenz, die speziell für den chinesischen Markt geliefert werden, bei chinesischen Technologiegiganten wie Baidu, Alibaba, Tencent und ByteDance auf Kaufinteresse stößt.

Die britische „Financial Times“ brachte sogar die Nachricht: Nvidia prognostiziert, dass es in diesem Jahr 1 Million KI-Chips nach China exportieren wird. Der Gesamtwert dieser Chips wird auf etwa 9 Milliarden Pfund geschätzt, was etwa 90 Milliarden Yuan entspricht. Gleichzeitig schätzt die Chip-Beratungsagentur SemiAnalysis, dass die Verkäufe von Huaweis Top-KI-Chip Ascend 910B in diesem Jahr etwa die Hälfte dieser Zahl ausmachen werden.

Aus Leistungssicht wird der H20-Chip von NVIDIA speziell für den chinesischen Markt geliefert. Genauer gesagt handelt es sich um die „kastrierte Version der H100-Rechenleistung“, und die KI-Rechenleistung beträgt nur 15 % tatsächlich dem Huawei Ascend 910B unterlegen. Warum geben chinesische Unternehmen in diesem Fall immer noch 90 Milliarden für den Kauf aus?

Eine Theorie besagt, dass die „Papier“-Fähigkeiten des H20 zwar geringer sind als die des Huawei Ascend 910B-Chips,Doch im tatsächlichen Einsatz liegt Nvidias H20-Chip „klar vorne“, dank der hervorragenden Speicherleistung des H20.

Ein weiterer Grund ist dieserHuawei-Chips sind Nvidia in Sachen Software-Ökologie immer noch nicht gewachsen.Die Umstellungskosten sind für einkaufende Unternehmen relativ hoch, und um die Ascend-KI-Chips von Huawei vollständig nutzen zu können, um den Schulungsbedarf großer Modelle zu decken, müssen sie sich derzeit auf die Unterstützung des Huawei-Teams verlassen. Die Migration kann je nach Komplexität 9 bis 12 Monate dauern Beim großen Modell dauert die Ingenieurausbildung mindestens 3 bis 5 Monate.

Ein typischer Fall ist das von iFlytek herausgebrachte „Spark All-in-One“-Gerät. Um den Huawei Ascend 910B-Chip erfolgreich zu installieren, hat Huawei keine Mühen gescheut und Hunderte von Ingenieuren eingesetzt, um iFlytek bei der Anpassung der Parameter zu unterstützen.

Die oben genannten Mängel sind jedoch nicht völlig inakzeptabel;Der kritischere Grund ist, dass die Chipproduktionskapazität von Huawei behindert wird.

Aus bekannten Gründen ist TSMC nicht in der Lage, Huawei-Chips auszurüsten, und Huawei kann die für die Chipproduktion benötigte Ausrüstung und Ersatzteile nicht kaufen. Derzeit verwenden Huaweis bestehende 7-nm-Chips und die 5-nm-Chips, die angeblich aus dem Verkehr gezogen wurden, alle DUV Die Maschine wird mithilfe der Mehrfachbelichtungstechnologie hergestellt. Obwohl diese Lösung effektiv ist, ist die Ausbeute gering und der Verlust der zugehörigen Ausrüstung hoch.

Dies hat dazu geführt, dass Huawei in Bezug auf die Produktionskapazität in einen absehbaren gravierenden Engpass geraten ist. Aufgrund der verlängerten Chip-Lieferzeit besagen Marktgerüchte, dass KI-Entwicklungen wie Alibaba, Tencent und Baidu betroffen seien. Ursprünglich hatten wir damit gerechnet, Huaweis Chips zu verwenden, um unsere Abhängigkeit von Nvidia zu verringern, aber jetzt scheint es, dass wir nur noch eine Kehrtwende machen können Kaufen Sie Nvidias Chips.

Die obige Prognose besagt, dass Huawei in diesem Jahr 500.000 KI-Chips produzieren kann, was im Grunde genommen den Kundenaufträgen gerecht werden kann, was recht optimistisch ist.

Da Huawei außerdem selbst sowohl Wasser als auch Waren verkauft und stark in den Bereichen Automobile, Mobiltelefone und Großmodelle engagiert ist, wird es seinen Freunden und Geschäftsleuten unweigerlich Sorgen bereiten, „ihre Seelen zu verkaufen“.

Obwohl Huawei in der Lage ist, Chips zu entwerfen und Chips teilweise herzustellen, ist es für Huawei offensichtlich unrealistisch, alle Chips herzustellen, und dies wird Huawei nur schaden.

Der Wind ändert sich

Die Märkte für Automobilchips und KI-Chips sind zweifellos ein Sternenmeer.

Mengenmäßig benötigen kraftstoffbetriebene Fahrräder nur 300 bis 400 Chips, New-Energy-Fahrzeuge und Autos mit Fahrassistenzfunktionen werden mehr als 1.000 Chips verbrauchen und Autos, die vollständig autonomes Fahren erreichen, werden mehr als 3.000 Chips verbrauchen.

Den Daten von IC Insight zufolge wird der weltweite Bedarf an Automobilchips bis 2030 100 Milliarden überschreiten, wobei allein der chinesische Markt 46 Milliarden benötigt. Aus Kostensicht betragen die Chipkosten eines herkömmlichen Fahrrads mit Kraftstofffahrzeug etwa 2.270 Yuan, während die Chipkosten eines Fahrrads mit neuem Energiefahrzeug etwa 4.540 Yuan betragen, was dem Doppelten eines herkömmlichen Kraftstofffahrzeugs entspricht.

Laut BrancheninsidernChinas rasante Weiterentwicklung des intelligenten Fahrens und des fahrerlosen Fahrens zielt im Wesentlichen darauf ab, die Führung bei Leistungshalbleitern und intelligenten Automobilchips zu übernehmen.Da der chinesische Markt so groß ist, ist der Vorteil Chinas als Erstanbieter unumkehrbar. Da Autos immer hochwertiger werden, ist ein Chip-Krieg unvermeidlich.

Diesbezüglich haben auch die zuständigen nationalen Abteilungen Maßnahmen ergriffen. Das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie hat kürzlich die „Richtlinien für den Aufbau eines nationalen Automotive-Chip-Standardsystems (Ausgabe 2024)“ veröffentlicht, in denen es heißt:

Bis 2025 werden mehr als 30 wichtige Standards für Automobilchips formuliert, die wichtige technische Anforderungen an Produkte und Anwendungen wie Steuerchips, Computerchips und Speicherchips sowie passende Testmethoden für komplette Fahrzeuge und Schlüsselsysteme abdecken.

Bis 2030 werden mehr als 70 Automobil-Chip-bezogene Standards formuliert, um eine Standardunterstützung in Schlüsselbereichen wie grundlegenden und allgemeinen Anforderungen zu erreichen und die gesunde Entwicklung der Automobil-Chip-Technologie und -Produkte zu beschleunigen.

Laut Cui Dongshu, Generalsekretär der National Passenger Car Market Information Joint Association, wird diese politische Ausrichtung die Entwicklung inländischer Chips fördern und das Tempo der „Markteinführung“ inländischer Chips beschleunigen. Dies ist auch eine der wichtigen Maßnahmen um das Problem des „festsitzenden Spänehalses“ zu lösen.

Auch der KI-Chip auf der anderen Seite bringt neue Veränderungen mit sich.

Die von ChatGPT repräsentierten Allzweck-Großmodelle haben einen grenzenlosen Bedarf an Rechenleistung und Daten.Die meisten Chiphersteller beginnen, nach realistischeren Geschäftswegen zu suchen. Derzeit handelt es sich um große vertikale Anwendungsmodelle, die sich auf bestimmte Bereiche oder Branchen konzentrieren.

Im Bereich des autonomen Fahrens können Sie sich beispielsweise auf die Entwicklung dedizierter großer Modelle für diesen Bereich konzentrieren, die nur landesweite Verkehrsdaten verarbeiten müssen, im Bereich der Mitnahme- und Expresszustellung können Sie dedizierte KI-Großmodellroboter entsprechend anpassen spezifische Szenarien.

Im Vergleich zu allgemeinen großen Modellen wie ChatGPT, die große und umfassende Modelle verfolgen, konzentrieren sich vertikale große Modelle auf kleine und präzise Modelle, wodurch die Anforderungen an Rechenleistung und andere Leistung reduziert werden. Aus dieser Perspektive kaufen chinesische Unternehmen große Mengen kastrierter H20-Chips, vielleicht weil sich ihre Einschätzung der KI-Trends geändert hat.

Den neuesten Trends in der Branche nach zu urteilen, breitet sich dieser Wandel rasant aus. Mit Ausnahme einiger Giganten wie Huawei, die weiterhin mit Nvidia konkurrieren, haben sich die meisten Chiphersteller der Implementierung großer Modelle/kleiner Modelle in verschiedenen Branchen zugewandt und beginnen, sich auf Inferenzszenarien mit geringen Hardware- und Softwareanforderungen zu konzentrieren Marktsegmente, wie z. B. Für einige energiesensible Szenarien konzentrieren wir uns auf kleine Chips mit geringem Stromverbrauch, oder wir können in segmentierte Szenarien wie die Videooptimierung eintauchen, um kleine, aber feine Geschäfte zu machen.

Darüber hinaus gibt es Gerüchte, dass Huawei nicht der dominierende Akteur im Bereich heimischer Chips sein kann und verlangt, dass ein bestimmter Marktanteil anderen Chipunternehmen wie Haiguang und Cambrian zugeteilt wird. Gemäß den neuesten Anweisungen des Meeting Spirit werden fähige Privatunternehmen dabei unterstützt, die Führung bei der Durchführung wichtiger nationaler technologischer Forschungsaufgaben zu übernehmen.

Man kann nur sagen, dass Huawei allein nicht ausreicht, um das Problem der Chip-Stuckness zu lösen.