硅奇點:半導體物理學將如何捕捉人形革命

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商務咨詢/顧問/請@yellowscholar?作者：黃先生斜杠青年

#硅奇點 #半導體物理學 #人形機器人革命

圖片通過AI生成

3050億美元市場轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略情報評估

一、反轉(zhuǎn)論文

由于半導體本身取代了真空管,全球科技行業(yè)正處于最重大的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的門檻。利（Morgan Stanley）2025年12月的研究報告預計,到2045年,專門為人形機器人服務的半導體市場將達到每年3050億美元。這個數(shù)字不是一個投機幻想。它是已經(jīng)開始的物理和經(jīng)濟倒置的邏輯終點。

要了解其規(guī)模:3050 億美元相當于 2024 年整個全球半導體市場的 49%。 行走—的單個應用程序垂直—機器人很快就會以與當今地球上每部智能手機、個人計算機、服務器和汽車的總需求相媲美的速率消耗硅。

然而真正的見解并不是數(shù)字的規(guī)模。是產(chǎn)生它的機制。人形機器人行業(yè)正在經(jīng)歷工業(yè)史上前所未有的成本結(jié)構(gòu)倒置。機械部件—執(zhí)行器、變速箱、結(jié)構(gòu)框架—正在經(jīng)歷通貨緊縮崩潰。計算組件—處理器、傳感器、內(nèi)存—正在經(jīng)歷膨脹膨脹。這種分歧并不是偶然的。它是確定性的。它將在未來四分之一世紀重塑全球經(jīng)濟的資本配置。

我是斜杠青年，一個PE背景的雜食性學者！?致力于剖析如何解決我們這個時代的重大問題！?使用數(shù)據(jù)和研究來解決真正有所作為的因素！

二、物理智能的架構(gòu)

這種轉(zhuǎn)變的催化劑是摩根士丹利分析師 Shawn Kim 所描述的 “物理智能”—發(fā)展,他將 “描述為人類歷史上的重要篇章。” 這不是營銷語言。這是一種精確的技術(shù)區(qū)別,具有深遠的經(jīng)濟后果。

2022 年至 2024 年間捕捉公眾想象力的人工智能系統(tǒng)—以 ChatGPT— 為例的大型語言模型僅在符號領域運行。他們處理文本。他們生成了文本。它們完全存在于語言和數(shù)學的抽象空間中。它們的計算要求雖然很大,但受到人類通信相對狹窄的帶寬的限制。

物理智能在一個完全不同的領域運作。人形機器人必須實時處理 TB 的視覺數(shù)據(jù)。它必須將數(shù)十個攝像機、力傳感器、加速度計和本體感受編碼器的輸入融合到其物理環(huán)境的連貫模型中。然后,它必須翻譯高層的意圖—“拿起杯子,” “走到門口”—成精確的電信號控制四十或更多的機械自由度。它必須在幾毫秒內(nèi)完成這一切,受到電池功率的限制,受到散熱的限制,以及無情的重力物理的限制。

這就是愿景-語言-行動范式。與可以容忍延遲的基于云的語言模型不同,失去平衡的機器人不能等待來自遠程服務器的響應。計算必須在邊緣、機器人本身上實時進行。這種架構(gòu)要求對復雜的硅產(chǎn)生了不可減少的需求,再多的軟件優(yōu)化也無法消除這種需求。

三、通貨緊縮力學

人形機器人的機械部件受到制造規(guī)模的經(jīng)典動態(tài)的影響。構(gòu) “機身” 的諧波驅(qū)動器、行星齒輪箱、無框扭矩電機和精密滾輪螺釘,歷史上都是為航空航天和醫(yī)療應用而小批量制造的。低產(chǎn)量意味著高價格。一個諧波驅(qū)動減速器可能花費數(shù)千美元。

這種定價結(jié)構(gòu)正在崩潰。中國制造商—Sanhua、Tuopu、LeaderDrive—已將這些零部件的生產(chǎn)工業(yè)化。他們正在應用相同的制造技術(shù),將智能手機組件的成本降低到機器人技術(shù)的精密力學中。

軌跡在數(shù)據(jù)中可見。利（Morgan Stanley）估計,高規(guī)格人形機器人的總制造成本今天約為131,000至200,000美元。到 2045 年,這一成本預計將降至約 23,000 美元。在利用完全本地化的中國供應鏈的配置中,到 2050 年成本可能達到 15,000 美元。

這意味著二十年內(nèi)通貨緊縮率為 80% 至 90%。 機械機器人正在成為一種商品。

四、通貨膨脹硅

半導體含量恰好遵循相反的軌跡。Morgan Stanley預計,芯片目前僅占人形機器人材料清單的4%至6%。 到 2045 年,這一比例將上升至 24%。

算術(shù)很有啟發(fā)性。一個價值 23,000 美元、半導體含量為 24% 的機器人意味著每臺硅含量約為 5,500 美元。利（Morgan Stanley）的模型假設到2050年安裝量接近10億臺,更換周期意味著年銷量在數(shù)千萬。乘法得出 3050 億美元的數(shù)字。

但百分比變化低估了絕對增長。該報告指出,材料清單中的半導體成本將在 2025 年至 2030 年間上漲 15%,然后在 2030 年至 2045 年間再上漲 40%。 這不僅僅是在機械成本下降時保持穩(wěn)定。這是主動擴展。

驅(qū)動因素是技術(shù)必要性,而不是市場動態(tài)。物理智能需要三類硅,它們從根本上比典型消費設備中的芯片更復雜。

第一類是人工智能處理器—機器人的大腦。NVIDIA 的 Jetson Thor 平臺專為人形應用而設計,代表了當前的技術(shù)水平。這些片上系統(tǒng)集成了 CPU 內(nèi)核、GPU 內(nèi)核和專門的神經(jīng)處理單元,針對視覺語言動作模型的推理工作負載進行了優(yōu)化。它們必須在電池供電設備的電源范圍內(nèi)提供數(shù)據(jù)中心級性能。

第二類是視覺處理。人形機器人需要八到十二個高分辨率相機來實現(xiàn) 360 度的空間感知、深度感知和手眼協(xié)調(diào)。這些不是智能手機相機。機器人視覺需要全局快門傳感器—比消費電子產(chǎn)品中的卷簾快門設備貴得多—以捕獲快速運動而不失真。索尼在這個市場上占據(jù)主導地位,每個機器人的價值是巨大的。

第三類是模擬神經(jīng)系統(tǒng)。一個具有四十個自由度的機器人需要數(shù)十個微控制器來管理電機電流、力矩傳感和功率分配。意法半導體、德州儀器和英飛凌提供這些組件。它們的單價低于人工智能大腦,但總體上是不可或缺的。無法精確控制流向執(zhí)行器的電流的機器人無法在不壓碎雞蛋的情況下?lián)炱痣u蛋。

五、地緣政治斷裂

成本結(jié)構(gòu)倒置造成了具有戰(zhàn)略意義的地緣政治斷裂。人形產(chǎn)業(yè)正在分化為“中國身體”和“美國大腦。”

摩根士丹利的數(shù)據(jù)很明確。56%的人形相關公司在其跟蹤領域中都位于東大。百分之四十五的系統(tǒng)集成商—實際上組裝完整機器人的公司—是東大人。東大的零部件成本約為其他地區(qū)同等成本的三分之一。東大供應鏈控制著高性能執(zhí)行器所必需的稀土磁體。可行的替代方案很少。

美國在其中一個領域保持著壓倒性的主導地位:構(gòu)成機器人智能的硅和軟件。NVIDIA、AMD、高通、谷歌、微軟和 OpenAI 控制著物理智能的基礎技術(shù)。Vision-Language-Action 模型、機器人訓練的模擬環(huán)境、高性能推理芯片—這些仍然是美國的。

這創(chuàng)造了所謂的物理智能陷阱。美國公司可能會開發(fā)出歷史上最復雜的機器人大腦,但商業(yè)可行性可能需要將這些大腦體現(xiàn)在東大硬件中。20萬美元的機器人與美國機械部件無法與使用東大執(zhí)行器的2.3萬美元的機器人競爭,無論其人工智能的復雜程度如何。

戰(zhàn)略影響是相當大的。對東大先進人工智能芯片的出口管制可能會分化全球機器人市場,從而創(chuàng)建不同的能力層。相反,影響東大磁鐵或精密部件的供應鏈中斷可能會阻礙美國機器人制造商。相互依存是結(jié)構(gòu)性的,而不是偶然的。

六、采用機制

2050年摩根士丹利5萬億美元的市場預測,全球安裝了10億臺,需要人形機器人從工業(yè)資本貨物過渡到消費公用事業(yè)。這是半導體預測背后的關鍵假設。

該報告預計到 2035 年采用速度將緩慢,隨后到 2030 年代末將顯著加速。這條 S 曲線反映了從汽車到智能手機的變革性技術(shù)的軌跡。早期迭代服務于利基專業(yè)市場。降低成本、提高能力和基礎設施開發(fā)的融合引發(fā)了大規(guī)模采用。

需求方的案例取決于人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。2030年,美國每100名工作年齡的成年人就有25名老年家屬。日本將有50個。勞動力短缺不是周期性波動。它們是幾十年前低于更替水平的生育率的結(jié)構(gòu)性后果。

摩根士丹利估計,美國 75% 的職業(yè)和 40% 的員工表現(xiàn)出一定程度的“人形”—特征,使任務適合機器人增強或替換。潛在的勞動力替代是量化的:到 2040 年,相當于 3570 億美元的工資,部署了 800 萬臺,到 2050 年,規(guī)模擴大到 3 萬億美元,部署了 6300 萬臺。

具體來說:3 萬億美元大約是英國的 GDP。人形機器人的大規(guī)模部署對勞動力成本造成了通貨緊縮沖擊,相當于東大融入全球制造業(yè)供應鏈。

七、風險架構(gòu)

3050億美元的半導體投影并不確定。它的條件是解決仍然巨大的技術(shù)、監(jiān)管和地緣政治不確定性。

電池密度是當前人形系統(tǒng)的約束約束?，F(xiàn)有機器人運行一到兩個小時才需要充電?？尚械募矣没蚬S機器人必須輪班八小時。這需要儲能化學的突破或計算效率的顯著提高。兩者都是可能的。兩者都不能保證。

可靠性提出了不同類別的挑戰(zhàn)。生成不正確句子的語言模型會產(chǎn)生令人討厭的錯誤。攜帶尖銳物體或下降樓梯時計算錯誤的人形機器人會造成身體傷害。為這些系統(tǒng)提供動力的 Vision-Language-Action 模型必須達到當前人工智能架構(gòu)尚未證明的可靠性水平。業(yè)界談到 “5 nines”—99。999 百分比的準確率。當前績效與該閾值之間的差距仍然很大。

監(jiān)管框架不存在。對于在公共空間運行的自主人形機器人,沒有全面的全球標準。責任結(jié)構(gòu)未定義。保險市場尚未開發(fā)。Morgan Stanley 自己的研究指出,“歧義將限制主流人形部署”,直到這些問題得到解決。

八、值捕獲層次結(jié)構(gòu)

對于資本配置者來說,關鍵問題是人形價值鏈中的價值積累在哪里。摩根士丹利的 “Humanoid Tech 25” 提供了一張地圖。

NVIDIA 占據(jù)頂點位置。該公司不僅僅是一家芯片供應商。它試圖通過集成堆棧建立物理智能平臺標準:用于機器人學習的GR00T基礎模型、用于訓練的Isaac模擬環(huán)境以及用于部署的Jetson Thor計算平臺。NVIDIA 尋求同時成為機器人的 Windows 和英特爾。

視覺傳感器市場集中在索尼,其 CMOS 圖像傳感器在智能手機中的主導地位自然延伸到機器人應用。每臺多攝像頭的需求使可尋址市場成倍增加。三星在視覺方面存在競爭,并在內(nèi)存中占據(jù)關鍵地位—設備上大型模型推理所需的 LPDDR5 和潛在 HBM 芯片。

模擬和功率半導體市場遍布意法半導體、英飛凌和德州儀器。這些公司提供構(gòu)成機器人神經(jīng)系統(tǒng)的微控制器、電源管理集成電路和電機驅(qū)動器。AI處理器相比,組件沒有那么迷人,但同樣不可或缺。

積分器—Tesla、Figure、Agility Robotics、UBTECH、Unitree—face 不同的經(jīng)濟學。他們在系統(tǒng)設計和制造效率方面展開競爭。東大集成商具有結(jié)構(gòu)性成本優(yōu)勢。機器人組裝商之間的價格競爭將非常激烈。半導體供應商沒有面臨這樣的壓力。他們是寡頭壟斷者,提供每個集成商所需的組件。

這種動態(tài)—商品化的硬件集成,集中的半導體供應—概括了智能手機行業(yè)的結(jié)構(gòu)。蘋果和三星獲得了品牌溢價,但高通、臺積電和索尼獲得了耐用的保證金池。人形市場也在按照類似的路線組織。

九、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型

3050億美元的人形機器人半導體市場的出現(xiàn)并不是一個孤立的預測。它是計算與物理現(xiàn)實之間關系更廣泛的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的指標。

七十年來,半導體行業(yè)為處理信息的應用提供服務:計算、通信、存儲、顯示。這些位除了原子之外還存在。物理智能消除了這個邊界。計算變得具體化。硅成為機器行走、操縱和與物質(zhì)世界互動的神經(jīng)系統(tǒng)。

投資影響超出了明顯的受益者范圍。電力基礎設施必須擴大規(guī)模,為十億臺機器人充電。無線網(wǎng)絡必須不斷發(fā)展以支持機器與機器的協(xié)調(diào)。保險產(chǎn)品的出現(xiàn)必須涵蓋新的責任類別。當建筑物可以通過機器人維護進行維修時,房地產(chǎn)經(jīng)濟就會發(fā)生轉(zhuǎn)變。當機械助理可以增強老年護理時,醫(yī)療保健服務就會發(fā)生變化。

摩根士丹利將其描述為“是人類歷史上的重要篇章?！?短語是被測量的。含義不是。

機械成本的通貨緊縮崩潰確保了人形機器人變得負擔得起。半導體需求的通脹擴張確保為這些機器人提供動力的芯片將獲得溢價估值。這兩種力量的交匯創(chuàng)造了 3050 億美元的機會。

資本將流向這個交叉點。機構(gòu)配置者面臨的問題不是是否參與,而是如何在輪廓現(xiàn)在變得可見的價值鏈中定位。

十、結(jié)論:即將到來的十年

2025年至2035年期間將決定人形市場是否實現(xiàn)其預計軌跡或遇到阻礙大規(guī)模采用的障礙。早期指標將是錨定客戶—Tesla的制造工廠、亞馬遜的物流網(wǎng)絡、尋求解決勞動力限制的汽車裝配廠的部署規(guī)模。

如果試點部署表現(xiàn)出可接受的可靠性和經(jīng)濟回報,采用曲線將會陡峭。資本形成將加速。半導體需求預測將被證明是保守的。

如果技術(shù)故障、安全事件或監(jiān)管干預導致部署停滯,時間表就會延長。市場到達同一目的地的速度較慢。2050年代而不是2040年代半導體需求實現(xiàn)。

任一結(jié)果都使基本論點完好無損。物理智能的物理學需要復雜的硅。大規(guī)模部署的經(jīng)濟性需要負擔得起的機制。這些要求之間的差距是 3050 億美元的機會。

硅奇點不是預測。這是一個計算。變量是已知的。軌跡已設定。唯一的不確定性是速度。

作者注:

作者是一位學者、獨立研究員，這不是財務建議，本文不構(gòu)成任何投資建議。

數(shù)據(jù)來源: 摩根士丹利研究公司(2025 年 12 月,“Humanoid Tech 25”)、摩根士丹利(2025 年 5 月,“Humanoid Robot Market”)、高盛(2024 年 1 月,“Humanoid Robot:The AI Accelerant”),已驗證行業(yè)披露。

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