芯片庫存問題嚴(yán)峻，專家：市場似乎暫停了

兩年多前，半導(dǎo)體行業(yè)專家警告稱芯片庫存調(diào)整即將來臨。事實證明，他們是對的。

在過去兩個或更多個季度的財報電話會議上，芯片高管們一再提到這種“修正”。他們有時會使用不同的術(shù)語，也許是為了避免“修正”一詞的負(fù)面含義，但重要的是他們的貨架上有大量芯片庫存等待出售。過剩庫存也可能在他們的客戶（通常是原始設(shè)備制造商）的貨架上，但即便如此，這也意味著他們不會銷售產(chǎn)品，因為對 PC、智能手機(jī)以及不太常見的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的需求下降。

根據(jù)許多芯片制造商的 3 月季度業(yè)績，汽車芯片一直在銷售，這是一個明顯的例外。具有諷刺意味的是，對于一些芯片節(jié)點，仍然存在短缺。

早在 2021 年，預(yù)測者就注意到，隨著大流行以及在家工作和學(xué)習(xí)，將需要更多的 PC，尤其是云服務(wù)器芯片，以支持互聯(lián)網(wǎng)訪問。而且，當(dāng)然，當(dāng)這些訂單得到履行時，通常采用just in time的方法，當(dāng)在家工作模式得到緩解時，這個模式就會被顛覆。隨著需求下降，芯片制造商的庫存中有大量芯片，然后又變得過多。

所以今天的修正是真實的，而且已經(jīng)拖得太久了。傳說中的庫存修正是否得到糾正？近日，fierceelectronics咨詢了一位業(yè)內(nèi)專家。

“沒有，”專家著重地回答道。Rand Technology 全球解決方案和采購主管 Jennifer Strawn 應(yīng)該知道這一點。她和她的團(tuán)隊不斷聽到來自不同國家的公司在努力解決組件和供應(yīng)鏈問題。Rand 也為他們提供資源來幫助（比如在另一個國家或從另一個供應(yīng)商那里尋找所需的零件，或者為另一家公司的過剩庫存尋找客戶），但一些全球供應(yīng)鏈庫存糾正問題違背了可糾正性（如果這只是一個詞）。

GlobalFoundries 首席執(zhí)行官 Tom Caulfield 在 5 月 8 日的財報電話會議上告訴投資者，過剩的半導(dǎo)體庫存“下降速度比預(yù)期的要慢”，庫存與需求的再平衡至少會持續(xù)到第二季度，這表明這種擔(dān)憂很普遍。更重要的是，他預(yù)計“恢復(fù)到更正常的庫存和需求水平……很可能要到 2023 年下半年?！?/p>

Rand看到多個行業(yè)的公司都在觀望，等待增加資本支出，因為當(dāng)前的增長周期非常不確定。“每個人都暫停了，”Strawn 說。庫存調(diào)整是部分（有時，主要）原因，是的，但地緣政治氣候不穩(wěn)定，甚至令人恐懼，利率高企，經(jīng)濟(jì)衰退擔(dān)憂迫在眉睫。

“公司現(xiàn)在不能花更多的錢，而且很難消耗 [庫存]。我們認(rèn)為，到 23 年底，我們將開始看到其中的大部分被吸收，但出于經(jīng)濟(jì)原因，”她說。

汽車行業(yè)在 2021 年因所需芯片短缺而受到打擊，現(xiàn)在面臨電動汽車規(guī)劃的復(fù)雜性。汽車業(yè)高管不知道支持其電動汽車的充電基礎(chǔ)設(shè)施何時會足夠先進(jìn)以保證全面生產(chǎn)電動汽車?！盎A(chǔ)設(shè)施能否在 2030 年準(zhǔn)備就緒？這是非常不確定的，所以汽車仍然必須投資汽油車型，哪些車型和多少？”

相反，汽車芯片制造商正在尋找能力來支持舊汽油車型所需的芯片，以及為新型電動汽車和充電基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)芯片?！皼]有一位客戶表示我們認(rèn)為我們沒有問題，”Strawn 說。她將 Texas instruments、NXP、ST Microelectronics 和 Infinion 包括在該組中。

一個相關(guān)的產(chǎn)能問題已經(jīng)出現(xiàn)，因為一些芯片制造商專注于先進(jìn)芯片，而汽車或醫(yī)療行業(yè)的一些制造商仍然依賴更大、在晶圓上占據(jù)更多空間的舊芯片。

“對舊技術(shù)的需求仍然存在，汽車和醫(yī)療等行業(yè)無法轉(zhuǎn)移或重新設(shè)計到更小的晶圓 [或芯片]。他們說新設(shè)計還不是經(jīng)過驗證的芯片，重新設(shè)計的成本很高，”Strawn 說。用更小的 MCU 取代 MOSFET 的趨勢就是一個例子：四個 MCU 可以在晶圓上生產(chǎn)，占用與單個 MOSFET 相同的空間。顯然，芯片制造商發(fā)現(xiàn) MCU 效率更高，收入潛力更大。

雖然汽車和醫(yī)療等行業(yè)可能難以為他們的設(shè)計平衡合適的芯片，但生成 AI 應(yīng)用程序工程師和云提供商面臨著一個潛在的更大挑戰(zhàn)，他們將需要訪問功能強(qiáng)大的 GPU 來進(jìn)行 AI 訓(xùn)練和推理。

“毫無疑問，Nvidia 是 GPU 的領(lǐng)導(dǎo)者，但他們的生產(chǎn)速度不足以支持AI 需求，”Strawn 說?！靶枨笫乔八从械?。我們還沒有一次看到如此多技術(shù)的進(jìn)步……它不可能像你想要的那樣快發(fā)生。”

由于 GPU 面臨這樣的需求，人工智能芯片肯定會出現(xiàn)短缺，“我們會發(fā)現(xiàn)自己回到了 2021 年，”她說。在經(jīng)濟(jì)和地緣政治混亂以及未糾正的庫存調(diào)整的背景下，Strawn 仍然對穩(wěn)健的全球供應(yīng)鏈持樂觀態(tài)度，至少在中期是這樣，但在短期內(nèi)并非如此，（誰知道長期呢。)

“如果一家公司有意愿堅持到 2024 年，我們將開始看到重大變化，”她說。