AlixPartners предупреждава: AI натиска чиповете и цените

Натискът от AI заплашва доставки и разходи до 2028 г.

Автомобилните производители може да се сблъскват с напрежение във веригите за доставки чак до 2028 г., показва анализ на Berylls by AlixPartners. Причината е, че производителите на полупроводници дават приоритет на приложения, свързани с изкуствен интелект, което води до дефицит при чиповете памет и засилва конкуренцията за ключови компоненти.

Ключовият ефект е двоен: риск от ограничени доставки на важни електронни части и натиск върху цените, тъй като автомобилният сектор трудно може да се конкурира с центровете за данни, които купуват големи обеми за AI.

Контекстът е важен, защото индустрията още носи последствията от кризата с чиповете през 2021 г., която по оценки на AlixPartners е струвала 210 млрд. долара пропуснати приходи и е довела до загуба на производство от над 11 млн. превозни средства.

Напрежението при доставките се очаква да остане високо през 2027 г. и началото на 2028 г., тъй като капацитетът се пренасочва към продукти за AI. От AlixPartners подчертават, че ситуацията не е повторение на 2021 г., но е „избирателен недостиг“, който засяга основно по-стари технологии, използвани масово в автомобилния сектор и трудни за бърза подмяна.

Анализът излиза на фона на предупреждение от германския доставчик за автомобилната индустрия Aumovio (бивше подразделение на Continental), че цените на полупроводниците ще скочат рязко през следващата година. Според компанията причината е „бурното“ търсене от центрове за данни за AI, което дава по-голяма възможност на производителите на чипове да диктуват цените.

Клаус Бауер, временен финансов директор на Aumovio, заявява пред анализатори на 5 ноември, че влиянието на търсенето, свързано с AI, се очаква да „експлодира“ през 2027 г. По думите му центровете за данни изкупуват наличностите в обеми и на цени, с които автомобилните компании трудно могат да се конкурират, а динамиката на разходите е „смайваща“.

От AlixPartners посочват, че производителите на чипове памет може да предпочетат продукти с висока добавена стойност за AI вместо по-старите технологии, характерни за автомобилите. Икономическите условия са по-благоприятни за клиентите в сферата на AI, тъй като техните чипове могат да носят над два пъти по-високи приходи за единица продукция.

Уязвимостта на автомобилните производители идва от зависимостта им от по-стари технологии, интегрирани в съществуващите автомобилни платформи. Тези компоненти не могат лесно да бъдат заменени, а преминаването към друг доставчик не е проста опция, защото автомобилните части изискват обширна валидация и квалификация. Затова, както подчертават от AlixPartners, „наличният глобален капацитет“ не е равен на „наличния автомобилен капацитет“.

В анализа се очертава и втора критична точка: печатните платки. Наличността им може да стане също толкова важна за производството на превозни средства, тъй като производството на AI сървъри увеличава търсенето на сложни, многослойни платки. Големи AI клиенти си осигуряват продукцията на цели азиатски заводи за няколко години напред, което оставя автомобилните доставчици да се конкурират за оставащия капацитет.

AlixPartners отчита и скок в разходите за материали: цената на основните материали за платките е нараснала с 70% между 2025 и 2026 г. Допълнителен риск е и концентрацията на производството — около 94% от световното производство на печатни платки е в Азия, като Китай представлява 60%.

В по-дългосрочен план AlixPartners вижда нов натиск върху доставките на чипове с навлизането на софтуерно дефинираните автомобили (автомобили, при които функциите се управляват и надграждат основно чрез софтуер). Те все повече ще консолидират функции в централни и домейн контролери и ще разчитат на усъвършенствани 5 nm, 3 nm и евентуално 2 nm процесори. Това означава, че автомобилната индустрия ще се конкурира все по-директно с компаниите за изкуствен интелект за капацитет на пластините.

Икономическата разлика е значителна: ускорителите за изкуствен интелект могат да генерират 20 до 100 пъти повече приходи на завършен чип в сравнение с автомобилните изчислителни системи на чип, което дава на AI компаниите далеч по-голям финансов ресурс да си осигуряват оскъдния производствен капацитет.