郭明錤:苹果自研5G芯片或已失败
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天风国际分析师郭明錤周二(28 日)在推特上发文表示,一份调查结果表明,苹果自研iPhone 5G 芯片研发可能已经失败,意味着高通在2023 年下半年将是iPhone 唯一的5G 数据机(Modem)芯片供应商。
消息传出后,高通股价短线拉升,盘中上涨5.59%,每股暂报134.32 美元;苹果股价下跌2.45%,每股暂报138.19 美元;台积电ADR下跌1.14%,每股暂报84.89 美元。
郭明錤在推特上表示,由于目前苹果的芯片无法取代高通,高通在2023 年下半年与2024 年上半年的营收与利润都将超乎市场预期。
他也认为苹果会继续研发自家5G 芯片,但等到苹果成功并能取代高通时,高通的其他新业务应该也已经成长到足以显著抵销5G 芯片带来的负面影响。
市场普遍预估,苹果2022 年下半年将推出的iPhone14,将会搭载采用三星4纳米制程的高通新一代5G Snapdragon X65芯片及射频(RF)IC,搭配苹果A16 应用处理器。
年初有消息称,苹果自行研发的5G 数据机晶片及配套射频IC 已完成设计,近期开始进行试产及送样,预估2022 年内与主要电信业者进行场域测试(field test),2023 年推出的iPhone15 将全面采用苹果5G 数据机芯片及射频IC。
苹果第一代5G 数据机芯片同时支援Sub-6GHz 及mmWave(毫米波),采用台积电( 2330-TW )5纳米制程,射频IC 采用台积电7 纳米制程,业界预估2023 年展开量产。iPhone 15 的A17 应用处理器将采用台积电3 纳米制程量产。
前情提要:苹果加快自研射频芯片,传已下单台积电
几个月前媒体报道,苹果正大举整合无线通讯芯片,业界人士分析,苹果自行跨入设计射频(RF)芯片将有助提升自身旗舰智能机效能,顺势带动对先进制程投片需求,苹果积极提升自身IC设计能力,身为苹果伙伴的台积电将成为重要的生产支柱,但苹果的做法也让其他RFIC设计大厂博通、Skyworks 、Qorvo营运面临压力。
业界人士分析,苹果去年已大举招募RF工程师,更从Skyworks乃至博通挖角,今年也持续释出RF Receiver 系统工程师等相关RF职缺,显示对该领域的重视。
不过,苹果拉高自身IC设计能力比重,也牵连对其他IC设计大厂释出订单消长,法人估计,博通20%营收来自苹果,Skyworks也有约60%相关营收来自苹果。
高通日前已预测,苹果在自身IC设计团队快速扩张下,苹果自行设计自家芯片在产品线占比将高达八成,最快2023年达到。
业界指出,相关数据主要是考虑苹果基带芯片及系统芯片自己设计,尚未计算苹果跨入RF芯片自行设计情况。
由于通讯传输整合设计需求,研究机构研究公司Yole Développement 先前出具报告预测,射频相关市场产值将持续成长,估计在2025年以前达到254亿美元的市场规模。
供应链则传出,台积电凭借先进制程挤下三星,通吃苹果第五代行动通讯(5G)相关射频(RF)芯片订单,最快有望应用于今年推出的新一代iPhone 14。
针对此传言,台积电表示不评论单一客户订单动态。市场人士分析,相关芯片将采用台积电6纳米制程生产,预期年需求将超过15万片。业界认为,RF相关网络芯片升级至6纳米制程投片将是趋势,由于台积电先进制程产能最大且生产品质与良率稳定,苹果仍是台积先进制程最大规模买家。
依据Statista研究库数据最新资讯显示,推估2021年台积电来自苹果相关营收占比拉升至25.4%,估计主要是苹果在旗舰机种市占率提升,且自主开发芯片的用量大增,也大举填补华为旗下海思受制美国出口管制无法取得台积产能的缺口。
台积电6纳米制程隶属于7纳米家族,也是当年在台积电营收占比最大的先进制程,整体应用范围已横跨高阶至中阶行动产品、消费性应用、人工智能、网通、5G基础架构、绘图处理器、以及高效能运算,其中6纳米RF制程(N6RF)是该家族最新成员。
台积电的6纳米RF制程是2021年台积电技术论坛时首次对外发表,当时已强调支援5G智能手机所需,提供支援5G时代的先进射频技术,并改善5G智能机衍生晶片尺寸与功耗提高的难题。
检测业先前也预测,今年市场重头戏不在5G芯片升级,反而是5G或WiFi 6╱6E都需要的RF收发器晶片将激起新火花,并因传输规格升级,将成为兵家必争之地,顺势刺激半导体先进制程投片需求。
台积电去年已在公司博客更新6纳米米RF制程说明,由于智慧机主机板面积每多出一平方毫米,将让电池的体积不得不缩小同样比例,也影响电池续航力,因此让主机板上的大型元件5G RF收发器缩小,将能释放面积空间。
依据台积电去年技术论坛资讯显示,6纳米RF制程针对6GHz以下及毫米波频段的5G射频收发器提供大幅降低的功耗与面积,同时兼顾消费者所需的效能、功能与电池寿命,亦将强化支援WiFi 6/6e的效能与功耗效率。
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