Automotive i AI: Dwa sektory napędzają boom na kondensatory

Nowe technologie przejmują kontrolę nad każdym aspektem życia konsumentów oraz wieloma funkcjami biznesowymi.

Wraz z cyfryzacją wszystkiego, zapotrzebowanie na kondensatory do zastosowań o wysokiej mocy rośnie eksponencjalnie, ponieważ zarówno samochody, jak i komputery polegają na bezpiecznych, wydajnych częściach umożliwiających skomplikowane funkcje.

Wzrost znaczenia sztucznej inteligencji (AI) wpływa na potrzeby energetyczne w różnych sektorach, w tym w operacjach centrów danych i zarządzaniu energią. Ten sam potencjał jest obecnie obecny w sektorze motoryzacyjnym, szczególnie w miarę rozwoju rynku pojazdów elektrycznych (EV) i polegania firm na inteligentnych systemach do innowacji.

Zapotrzebowanie na kondensatory w wyniku AI

Pomyśl o potencjalnym zastosowaniu AI i za kilka lat stanie się rzeczywistością. Rozpoznajemy to oraz szybką skalowalność nowych technologii we wszystkich branżach, co już czyni je podstawą dla funkcjonowania globalnej gospodarki przyszłości. Ma to wpływ na sposób produkcji żywności, zarządzania sieciami mobilności oraz na to, jak firmy wykorzystują łączność.Kondensator jest kluczowym elementem dystrybucji mocy dla obliczeń wspomaganych przez AI – najczęściej używane części charakteryzują się ultrawysoką gęstością mocy i szybszymi prędkościami transmisji. Bez tej zdolności, AI nie jest w stanie przeprowadzać analizy danych w czasie rzeczywistym i realizować wynikających z tego działań. 

Jednak segmenty kondensatorów odbiły się w 2023 roku, szczególnie te ceramiczne, czyli wielowarstwowe kondensatory ceramiczne (MLCCs)— które są stale używane przez sektor motoryzacyjny do wspierania elektroniki i inteligentnych podsystemów zintegrowanych z nowoczesnymi samochodami. Jeśli chodzi o inne branże, następuje znaczący wzrost wykorzystania AI, co napędza potrzebę ulepszonej wymiany mocy. Niektóre branże obejmują: 

• Rolnictwo - Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) przynoszą lepsze wyniki w zakresie produkcji roślinnej, automatyzując procesy takie jak monitorowanie upraw, zarządzanie glebą oraz kontrola szkodników i chorób. 
• Zdrowie - Wykorzystanie AI do identyfikacji chorób i personalizacji opieki, jak również niektóre praktyki organizacyjne mające na celu usprawnienie świadczenia usług zdrowotnych. 
• Energia i media - Wprowadzenie monitorowania i analizy w czasie rzeczywistym, aby zapewnić najbardziej efektywną produkcję i konsumpcję energii. 
• Produkcja i logistyka - Generowanie szczupłych procesów w produkcji i minimalizowanie potencjalnych wadliwych produktów. 

W porównaniu do ilości kondensatorów wysłanych w 2021 roku, podaż zobaczyła 34% spadek w 2023 do 1,358 biliona jednostek. Ceny, które spodziewano się wzrosnąć w 2023 roku, wzrosły w wyniku pozostałych zakłóceń w łańcuchu dostaw spowodowanych niedoborami cennych materiałów i zmniejszoną zdolnością produkcyjną wśród producentów. Tymczasem rozwijane są bardziej potężne i zdolne technologie, stawiając wymagania dla dostawców z początku łańcucha, aby dotrzymali kroku. 

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Wszystkie kondensatory dielektryczne używane w aplikacjach AI są wyjaśnione tutaj: 

• Kondensatory MLCC: Powszechnie używane do odsprzęgania i filtracji w obwodach zarządzania mocą, oferują większą stabilność i wydajność cieplną przy niskiej równoważnej rezystancji szeregowej (ESR).
• Kondensatory tantalowe: Używane w obwodach AI, gdzie głównym priorytetem jest niezawodność, takie jak akceleratory AI i systemy wbudowane. Zapewniają one wysoką gęstość pojemności, stabilność w szerokim zakresie temperatur i niskie wycieki prądu, jednak mogą być również droższe niż częściej używane kondensatory ceramiczne. 
• Kondensatory polimerowe: Gdzie głównym priorytetem jest niska ESR, używa się polimerów. Ponownie, mogą być one droższe w porównaniu do ich ceramicznych odpowiedników. 
• Kondensatory elektrolityczne: Mogą uzupełniać systemy wymagające regularnych dużych skoków obciążenia. W związku z tym elektrolity są używane w GPU wspierających AI lub systemach dostarczania mocy, co czyni je użytecznymi dla systemów baterii EV. 
• Kondensatory foliowe: Choć mniej powszechne w sprzęcie AI, kondensatory foliowe są używane w niektórych aplikacjach kondycjonowania mocy, wygładzania mocy w akceleratorach AI, magazynowania energii przy wysokich częstotliwościach, zarządzania energią w robotyce z AI oraz wysokonapięciowego filtrowania zakłóceń elektrycznych w urządzeniach medycznych AI. 

Popyt na kondensatory w sektorze motoryzacyjnym

Przemysł motoryzacyjny znajduje się w kluczowym momencie, w którym główni gracze i nowicjusze w branży są częścią jej najbardziej znaczącej transformacji. Elektryfikacja przynosi całkowicie nowe doświadczenia z jazdy zarówno dla konsumentów, jak i operatorów flot, wszystko to dzięki pojazdom elektrycznym (EVs) (stanowiącym potencjalny MLCC CAGR na poziomie 49,43%) oraz rozwijającym się środkom bezpieczeństwa, zaawansowanym technologiom maksymalizującym efektywność jazdy oraz łatwości łączności między pojazdami. 

Zwiększone zapotrzebowanie na kondensatory w sektorze motoryzacyjnym jest odpowiedzią na wykorzystanie AI w różnych funkcjach, w tym: 

• Zaawansowane Systemy Wsparcia Kierowcy (ADAS) - Zdolność samochodu do analizowania otoczenia i wspierania kierowcy poprzez asystencję pasa ruchu, adaptacyjny tempomat, percepcję zagrożeń i sterowanie. Integruje to szereg nowoczesnych technologii: kamery, czujniki radarowe oraz wykrywanie światła i odległości (LIDAR). 
• Komunikacja pojazd-pojazd (V2V) - Bezprzewodowa wymiana danych między samochodami w czasie rzeczywistym, która jest obecnie rozwijana i wdrażana, aby umożliwić pojazdom komunikację w celu poprawy bezpieczeństwa na drogach i efektywności ruchu. 
• Komunikacja pojazd-wszystko (V2X) - Rozwijając łączność, firmy współpracują z cyfrowymi innowatorami nad rozwiązaniami umożliwiającymi wymianę danych między samochodami a otaczającą infrastrukturą. 

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) są niezbędne do umożliwienia tych funkcji, dlatego nieuchronnie firmy samochodowe równie mocno inwestują w stan łańcucha dostaw kondensatorów—jako że kondensator zapewnia odpowiednie możliwości transferu energii, otwierając pole do bardziej zaawansowanych systemów. 

W 2024 roku wielkość rynku MLCC wzrośnie do 2,94 miliarda USD, z prognozowanym wzrostem (opartym na trendach od 2017 roku) do 15,36 miliarda USD w 2029 roku. Rozwój technologii ADAS wpłynął na przewidywany CAGR na poziomie 39,26% dla kondensatorów dielektrycznych klasy 2 ze względu na ich efektywność energetyczną i stabilność.

Altium Enterprise

Solutions for the Automotive Industry

Learn More

Aby zrównoważyć zasięg EV (dystans) przy jednoczesnym zasilaniu inteligentnych technologii, producenci baterii i marki samochodowe wymagają kondensatorów w dużych ilościach, ale także jakościowych części, które mogą wytrzymać szybsze ładowanie i rozładowywanie elektryczności.

Czy łańcuch dostaw kondensatorów jest zagrożony?

Producenci starają się ustabilizować równowagę między podażą a popytem na kondensatory, która przechyla się w stronę tego drugiego w wyniku postępów w dziedzinie AI i najbardziej wpływowej zmiany w technologii motoryzacyjnej na świecie. Dostawa części jest utrudniona przez wiele typowych wyzwań — jednym z najbardziej znaczących jest niedobór materiałów.

Ponadto producenci MLCC obecnie pracują z obniżoną pojemnością, sięgającą nawet 50%, co wpływa również na branże poza motoryzacją. Na przykład telekomunikacja jest kluczowym sektorem stanowiącym podstawę dla usług takich jak V2X. Branże te potrzebują kondensatorów nie tylko do budowy swoich produktów, ale także do umożliwienia współpracującym branżom rozwijania infrastruktury i sieci komunikacyjnych niezbędnych do włączenia najwyższych stopni funkcjonalności AI. 

Wraz z rozwojem tych sektorów, zapotrzebowanie na kondensatory jest zgodne z potrzebą redukcji zużycia energii w scenariuszach wysokiej mocy. Gdy kraje poszukują nowych sposobów wdrażania technologii cyfrowych w życie codzienne i funkcje komercyjne, kondensator jest kluczowym komponentem dla oszczędności energii w tym procesie. 

Nadrzędny cel: Efektywność energetyczna i wydajność techniczna

Globalny klimat i innowacje osiągnęły punkt zwrotny, który napędza ogromne zmiany w motoryzacji i zwiększa wykorzystanie AI. Odpowiednie zarządzanie energią jest kluczowe dla integracji niezwykle potężnego sprzętu i oprogramowania.

Make cents of your BOM

Free supply chain insights delivered to your inbox

Learn More

Podczas gdy te ewoluujące cyfrowe wsparcie oferuje korzyści społeczne i środowiskowe, ich zapotrzebowanie na energię czyni zużycie energii podstawową zasadą w ich rozwoju. To zwiększy zapotrzebowanie na postępowe kondensatory, aby zwiększyć wydajność, jednocześnie redukując zużycie energii i koszty. 

Branże również przyjmują AI dla korzyści komercyjnych, przy czym jednym z obszarów jest redukcja kosztów. Dla konsumentów, wydajność energetyczna może również wpłynąć na ich decyzję o wyborze pojazdów elektrycznych, kierowani przez producentów, którzy starają się zrównoważyć funkcje AI z przystępnością cenową.