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Primer lanzamiento original | Golden Horn Finance (ID: F-Jinjiao)

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La tormenta se acerca.

Justo cuando la guerra de precios entre las empresas automotrices estaba en pleno apogeo, se vertió un jarro de agua fría. Varias empresas de automóviles han recibido sucesivamente informes para investigar la tasa de autonomía del chip con el fin de prepararse para una posible presión extrema en un año. La situación actual es extremadamente pesimista. La tasa de autosuficiencia de chips para automóviles es inferior al 10% y la independencia nacional está lejos de estar muy por delante.

Por el contrario, los chips de "edición especial" de Nvidia siguen vendiéndose bien en China. Aunque el rendimiento de la potencia informática se ha reducido en un 85%, Nvidia predice que exportará 1 millón de chips de IA a China durante el año, con un valor total equivalente a unos 90 mil millones de yuanes.

La única esperanza está en Huawei, pero la realidad es mucho más complicada de lo que se imagina y Huawei no es la llave maestra.

Entender los chips automotrices

Una tormenta de autoexamen azota a la industria automovilística.

Una tras otra, las empresas automotrices han recibido avisos exigiéndoles que completen una investigación exhaustiva sobre la tasa de autonomía de los chips antes de finales de septiembre.Medios extranjeros informaron que el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información exige a las empresas de vehículos eléctricos como BYD y Geely que amplíen la compra de componentes electrónicos locales y aceleren el uso de chips semiconductores nacionales. Se informa que originalmente existía un objetivo informal que exigía que las empresas automotrices ampliaran la compra de chips locales a una quinta parte para 2025, pero el ritmo actual de progreso en la proporción de chips locales es muy insatisfactorio.

Posteriormente, circuló en el mercado el acta de un experto sobre la sustitución nacional de chips para automóviles, que confirmó"Alcanzar la línea roja de una tasa de localización del 25% en 2024". Las empresas que no alcancen la línea roja reducirán gradualmente las políticas preferenciales y tendrán requisitos obligatorios para las empresas estatales.

Lo que merece más atención es que en este minuto, los datos de la "tasa de localización de chips automáticos" se desglosan en detalle, lo cual es impactante:

La tasa de localización de chips SoC “cerebro de automóvil” es actualmente inferior al 10%.Los principales proveedores siguen siendo NVIDIA, Qualcomm, Intel, etc. Los proveedores nacionales como Horizon y Black Sesame ocupan una cuota de mercado muy baja.

La tasa de localización de los chips MCU del “sistema nervioso automotriz” es inferior al 10%.Casi no existe localización en el campo de MCU de alta gama y los principales proveedores son NXP, Infineon, Renesas, etc. Los proveedores nacionales como BYD y New Tangwei tienen una cierta participación en el mercado de gama media y baja.

En el campo de la memoria "memoria del automóvil", la tasa de localización también es inferior al 10%.Los principales proveedores son Micron, Samsung, Hynix, etc. Los proveedores nacionales como Yangtze River Storage y Changxin Storage han obtenido malos resultados en el mercado.

Los semiconductores de potencia del "músculo automotriz" tienen una tasa de localización relativamente buena, especialmente las tasas de localización de IGBT y carburo de silicio han alcanzado el 30% y el 35% respectivamente. Sin embargo, la tasa de localización en el campo impulsor principal es baja, alrededor del 20%. Los principales proveedores nacionales incluyen CRRC Times Electric, BYD, etc.

En el campo de los sensores de "rasgos faciales de automóviles", las tasas de localización varían, la tasa de localización de algunos tipos, como los sensores de temperatura, es relativamente alta, alcanzando el 60% -70%. Sin embargo, la tasa de localización de sensores de presión y sensores de aceleración en el mercado de gama media a alta es baja. Los principales proveedores internacionales incluyen Honeywell, Infineon, etc.

En pocas palabras,En el campo de los chips automotrices de gama media y alta, la tasa de localización es muy poco optimista.Luo Daojun, vicepresidente senior del Instituto de Componentes y Materiales del Quinto Instituto de Electrónica del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, declaró públicamente:

"China tiene la mayor capacidad de producción de vehículos de nueva energía y el uso (de chips) también está aumentando. PeroLa tasa de autoabastecimiento de chips es actualmente inferior al 10%, es una escasez estructural. "

Se puede ver que la guerra de precios entre las empresas automotrices está en pleno apogeo, pero el destino del núcleo todavía está en manos de forasteros. Algunos analistas señalaron que incluso en el mercado de chips para automóviles con un umbral técnico bajo y una alta tasa de localización,Basándose en guerras de precios y teniendo en cuenta el coste total de uso, es posible que las empresas locales no puedan ganarse a los fabricantes internacionales.

Por ejemplo, los fabricantes de chips originales deben realizar suficientes trabajos de control de calidad y verificación funcional para reducir las preocupaciones de las pequeñas y medianas empresas sobre el reemplazo de chips. Sólo con una calidad excelente se puede lograr realmente un sustituto nacional saludable. por fabricantes internacionales para demostrar su valía. Un ejemplo negativo de un gran producto.

A medida que cambie la situación electoral en Estados Unidos, es posible que pronto surjan presiones extremas más severas. Los conocedores están pidiendo“Las marcas independientes abandonan la guerra civil y solucionan rápidamente el problema de los chips atascados”. BYD, Great Wall, Geely y SAIC no menosprecian a nadie. Cuando alguien está atascado, si alguien tiene componentes clave, ¿pueden distribuirse a otras empresas hermanas nacionales?

La pregunta es ¿quién tiene tanto poder? Algunos internautas entusiastas señalaron que Huawei básicamente puede fabricar los chips anteriores.También se sugiere que el teléfono móvil de gama baja Nova de Huawei se venda por 5 millones menos y que la capacidad de producción de chips se transfiera a los fabricantes de automóviles nacionales., Se ha resuelto el chip de automóvil más difícil. La producción completa de Huawei de 2 millones de chips de conducción inteligentes puede satisfacer las necesidades de los automóviles de alta gama.

Esto es fácil de decir, pero puede que no sea realista hacerlo.

Huawei encuentra obstáculos

La historia de Huawei de obligar a Nvidia a reducir los precios se ha revertido recientemente.

Anteriormente, según informes de los medios relevantes, Nvidia bajó el precio de sus chips de inteligencia artificial H20 suministrados al mercado chino. En algunos casos, el precio de los chips H20 es más de un 10% más bajo que el Ascend 910B de Huawei. La razón es que el chip Ascend 910B funcionó mejor que el H20 en algunos indicadores clave, lo que resultó en malas ventas de la Nvidia H20 y recortes de precios forzados.

Pero mirándolo ahora,A Huawei le resulta difícil mantener su ventaja.Un informe de Morgan Stanley señaló que la serie H20 de chips de inteligencia artificial de Nvidia suministrada especialmente al mercado chino ha comenzado a atraer el interés de compra de gigantes tecnológicos chinos como Baidu, Alibaba, Tencent y ByteDance.

El "Financial Times" británico incluso dio la noticia: Nvidia predice que exportará 1 millón de chips de IA a China este año. El valor total de estos chips se estima en unos 9 mil millones de libras, equivalentes a unos 90 mil millones de yuanes. Al mismo tiempo, la agencia de consultoría de chips SemiAnalysis estima que las ventas del principal chip de IA de Huawei, Ascend 910B, este año serán aproximadamente la mitad de esta cifra.

Desde una perspectiva de rendimiento, el chip H20 de Nvidia se suministra especialmente al mercado chino. Para ser más precisos, es la "versión castrada con potencia informática del H100". Su potencia informática de IA es sólo el 15% del H100, y parte de su rendimiento es. de hecho inferior al Ascend 910B de Huawei. En este caso, ¿por qué las empresas chinas siguen gastando 90 mil millones para comprarlo?

Una teoría es que, aunque las capacidades "de papel" del H20 son inferiores a las del chip Ascend 910B de Huawei,Pero en el uso real, el chip H20 de Nvidia está “claramente por delante”, gracias al excelente rendimiento de la memoria del H20.

Otra razón es queLos chips de Huawei todavía no son rival para Nvidia en términos de ecología de software.Para las empresas compradoras, los costos de cambio son relativamente altos y, para aprovechar al máximo los chips Ascend AI de Huawei para satisfacer las grandes necesidades de capacitación de modelos, actualmente deben confiar en la asistencia del equipo de Huawei. La migración puede demorar de 9 a 12 meses, dependiendo de la complejidad. del modelo grande, la formación del ingeniero dura al menos de 3 a 5 meses.

Un caso típico es el dispositivo "Spark All-in-One" lanzado por iFlytek. Para instalar con éxito el chip Huawei Ascend 910B, Huawei no escatimó esfuerzos en costos de mano de obra y desplegó cientos de ingenieros para ayudar a iFlytek a ajustar los parámetros.

Sin embargo, las deficiencias mencionadas no son del todo inaceptables;La razón más crítica es que la capacidad de producción de chips de Huawei se ve obstaculizada.

Por razones bien conocidas, TSMC no puede fabricar chips OEM de Huawei, y Huawei no puede comprar el equipo y las piezas de repuesto necesarias para la producción de chips. Actualmente, los chips de 7 nm existentes de Huawei y los chips de 5 nm que, según se informa, han sido grabados, utilizan DUV. litografía. La máquina se produce utilizando tecnología de exposición múltiple. Aunque esta solución es efectiva, la tasa de rendimiento es baja y la pérdida de equipos relacionados es alta.

Esto ha provocado que Huawei caiga en un previsible y grave cuello de botella en términos de capacidad de producción. Debido al prolongado tiempo de entrega del chip, los rumores del mercado incluyen que los desarrollos de inteligencia artificial como Alibaba, Tencent y Baidu se han visto afectados. Originalmente esperábamos usar los chips de Huawei para reducir nuestra dependencia de Nvidia, pero ahora parece que solo podemos dar la vuelta y. Compra los chips de Nvidia H20.

La predicción anterior es que Huawei puede producir 500.000 chips de IA este año, que básicamente pueden satisfacer los pedidos de los usuarios, lo cual es bastante optimista.

Además, dado que la propia Huawei vende agua y bienes, y está profundamente involucrada en los campos de automóviles, teléfonos móviles y modelos grandes, inevitablemente hará que sus amigos se preocupen por "vender sus almas".

Por lo tanto, aunque Huawei tiene la capacidad de diseñar chips y fabricarlos parcialmente, obviamente no es realista que Huawei fabrique todos los chips, y esto solo perjudicará a Huawei.

el viento esta cambiando

Los mercados de chips para automóviles y de chips de IA son sin duda un mar de estrellas.

En términos de cantidad, las bicicletas que funcionan con combustible sólo necesitan entre 300 y 400 chips, los vehículos de nueva energía y los automóviles con funciones de conducción asistida utilizarán más de 1.000 chips, y los coches que logren una conducción totalmente autónoma utilizarán más de 3.000 chips.

Según datos de IC Insight, la demanda mundial de chips para automóviles superará los 100 mil millones en 2030, y solo el mercado chino requerirá 46 mil millones. Desde el punto de vista del costo, el costo del chip de una bicicleta con vehículo de combustible tradicional es de aproximadamente 2.270 yuanes, mientras que el costo del chip de una bicicleta con vehículo de nueva energía es de aproximadamente 4.540 yuanes, que es el doble que el de un vehículo de combustible tradicional.

Según expertos de la industria,El rápido avance de China en la conducción inteligente y la conducción sin conductor esencialmente espera tomar la delantera en semiconductores de potencia y chips inteligentes para automóviles.Debido a que el mercado chino es tan grande, una vez que China tiene la ventaja de ser el primero en actuar, es irreversible. A medida que los automóviles se vuelven más sofisticados, una guerra de chips es inevitable.

En este sentido, los departamentos nacionales pertinentes también han tomado medidas. El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información publicó recientemente las "Directrices para la construcción de un sistema estándar nacional de chips automotrices (edición 2024)" que establece:

Para 2025, se formularán más de 30 estándares clave de chips automotrices, que cubrirán productos clave y requisitos técnicos de aplicaciones, como chips de control, chips de computación y chips de memoria, así como métodos de prueba coincidentes para vehículos completos y sistemas clave;

Para 2030, se formularán más de 70 estándares relacionados con chips automotrices para lograr soporte estándar en áreas clave como requisitos básicos y generales, y acelerar el desarrollo saludable de la tecnología y los productos de chips automotrices.

Según Cui Dongshu, secretario general de la Asociación Conjunta de Información sobre el Mercado Nacional de Automóviles de Pasajeros, esta orientación política promoverá el desarrollo de chips nacionales y acelerará el ritmo de su aparición "en el mercado". para solucionar el problema del "cuello atascado" de las virutas.

El chip AI del otro lado también está marcando el comienzo de nuevos cambios.

Los grandes modelos de uso general representados por ChatGPT tienen una demanda ilimitada de potencia informática y datos.La mayoría de los fabricantes de chips están comenzando a buscar caminos comerciales más realistas. En la actualidad, se trata de grandes modelos de aplicaciones verticales que se centran en campos o industrias específicos.

Por ejemplo, en el campo de la conducción autónoma, puede centrarse en desarrollar modelos dedicados a gran escala para este campo, que solo necesitan procesar datos de tráfico a nivel nacional; en el campo de la entrega de alimentos y la entrega urgente, puede personalizar la IA dedicada a gran escala; Modelar robots según escenarios específicos.

En comparación con los modelos grandes generales como ChatGPT, que buscan modelos grandes y completos, los modelos grandes verticales se centran en lo pequeño y preciso, lo que reduce los requisitos de potencia informática y otros rendimientos. Desde esta perspectiva, las empresas chinas están comprando grandes cantidades de chips H20 castrados, quizás porque su opinión sobre las tendencias de la IA ha cambiado.

A juzgar por las últimas tendencias de la industria, este cambio se está extendiendo rápidamente. A excepción de unos pocos gigantes como Huawei que continúan compitiendo con NVIDIA, la mayoría de las empresas de chips han recurrido a la implementación de modelos grandes/pequeños en diversas industrias, partiendo de escenarios de inferencia con bajos requisitos de hardware y software, y comenzaron a centrarse en el mercado. segmentos, como Para algunos escenarios sensibles a la energía, nos centramos en chips pequeños de bajo consumo o podemos sumergirnos en escenarios segmentados como la optimización de video para hacer negocios pequeños pero hermosos;

Además, hay rumores de que Huawei no puede ser el actor dominante en el campo de los chips nacionales y requiere que se asigne una determinada cuota de mercado a otras empresas de chips como Haiguang y Cambrian. Según las últimas instrucciones del espíritu de la reunión, se apoya a empresas privadas capaces para que tomen la iniciativa en la realización de importantes tareas nacionales de investigación tecnológica.

Solo se puede decir que Huawei por sí solo no es suficiente para resolver el problema del atascamiento de los chips.