2024年，通信行业能否穿越周期、拥抱价值？

回首2023年，全球供应链依旧面临多重挑战，电子行业进入周期性下行阶段，“去库存”、“降价”、“裁员”这些字眼似乎掩盖了许多创新的声音，但在这样一片“难”声中，我依旧看到了不少闪光点，比如AIGC的热潮、汽车电子的火爆，以及物联网的小跑落地。

下面我们聚焦通信行业进行梳理、总结，并试图通过行业深处的声音和标杆的力量，赋予通信行业2024年向前发展的策略和行动价值。

2023年，通信行业最难的事

市场需求的减少以及对未来市场不确定性的增加，是2023年通信行业面临的最大难题。

分析其背后的原因，事实上，严重的供应链问题早在2022年就凸显出来了，并在2023年初开始得到缓解，但下游客户和分销商在经历上一轮缺货大涨价后出现“后遗症”，开始大量囤积库存，再结合市场需求的不景气，多因素驱动下导致了需求的不可预测性。

需求的大幅波动，迫使更多的企业重新审视自己的库存状况和供应链问题，通过加强和下游客户的联动，来提升库存周转率，避免供需失衡。

图 | 芯科科技无线产品营销高级总监Dhiraj Sogani

对此，芯科科技无线产品营销高级总监Dhiraj Sogani表示认同：“我们想要检视真实的市场需求，因此我们扩大了供应链资源所涉地区的广泛性和多元性，以此来更好地利用自己即将问世的第三代无线开发平台产品，应对供应链相关的限制。”

Dhiraj Sogani认为，通过一系列的举措，芯科科技现在已经度过了此轮难关。

面对挑战，通信行业稳中有进

与此同时，我们同样看到了行业困境下的成长点。根据工信部最新发布的《2023年1-11月份通信业经济运行情况》显示，1-11月，我国通信行业总体保持平稳，千兆光纤宽带网络、5G网络、物联网建设加快推进，截至11月末，5G基站总数达328.2万个，占移动基站总数的28.5%；与此同时，新兴业务收入增长较为明显，其中云计算和大数据收入同比增速分别达到39.7%和43.3%，物联网业务收入同比增长22.7%。

图 | 通信行业新兴业务收入增长情况

此外，我们从半导体行业来看，从2023年11月开始，市场整体有所回暖。

根据美国半导体行业协会(SIA)本月发布的数据，2023年11月份全球半导体行业销售总额为480亿美元，与2022年11月份的456亿美元相比增长了5.3%，与2023年10月份的466亿美元相比增长了2.9%。

这是全球半导体行业自2022年8月以来，销售额首次实现同比增长，而背后的驱动因素就包括智能手机等传统通信赛道的成长。

新兴行业崛起，通信企业也能吃到红利？

通信行业和AI、大数据、汽车智能化、企业数字化转型等相关联产业之间的边界正在变得模糊，通信行业在新兴行业崛起的过程中，起到了“润物细无声”的作用。当然，伴随着这些行业的向前发展，通信相关的企业也都能吃到相应的红利。

汽车电子指数级增长，给通信企业带来红利

当前，智能汽车产业迎来重大变局，智能网联汽车发展势头强劲，汽车架构形态的变化正在重新塑造研发链、产业链、供应链、价值链，并对通信、计算等底层技术提出了更多创新需求。比如需要未来的车载通信使用更少的协议、更少的布线、简化和加速车辆中的通信，最终实现降本增效。

而针对车联网，车辆需要能够实时地与其他车辆、交通信号灯、基础设施以及行人等实体进行通信，以实现准确的信息共享和协调，这些都需要高速、高可靠性的无线通信技术来支持。

其次，对于车联网中时延的要求，比如URLLC协议商用化的落地，低延时所需要的基础建设都是短时内需要解决的问题。

对此，翱捷科技表示：“由于这些无线通信芯片和模组需要具备很高的稳定性、可靠性和安全性，因此进入门槛相对较高。而通信相关的企业技术已经研发相对成熟，产品经验累积丰厚，可以快速实现更高效的数据传输和处理芯片的研发，满足大数据分析和人工智能应用的发展需求。”

无独有偶，我们看到紫光展锐作为汽车电子产业的后来者，在成功推出智能座舱、舱泊一体、舱驾一体主控SoC之余，也提升其网联芯片产品的丰富度。当前，紫光展锐凭借4G高性能车机芯片解决方案A7862，以及八核4G车机芯片解决方案A8581，已成功与多家头部汽车集团合作，搭载紫光展锐芯片的车型也已实现规模量产。

AI行业爆火，给通信企业带来红利

AIGC无疑是2023年最热的行业关键词，著名独立研究咨询公司Forrester预测，AIGC将在短期内为企业带来可观回报。

从半导体产业来看，GPU和AI企业首先获益。根据天数智芯方面提供的数据显示：在AIGC浪潮中，对于头部企业来讲，预计需要1万张最新的主流GPU卡，而对于追随企业来讲，为了追赶头部企业的步伐，他们在基础设施方面的需求可能更大。

而除了GPU和AI芯片以外，AIGC还需要高速光连接。Semtech就是抓住了这个机遇，快速推出了相应的高速光模块解决方案，据悉，当前已经有不少客户在使用。

当然，AI行业绝不只是大型服务器和大模型的天下，和物联网强相关的边缘预测性AI和ML同样值得关注，未来小模型将真正发挥其蚂蚁雄兵的潜能。

聚焦物联网，行业预估：到2030年，物联网设备产生的影响将达到5.5至12.6万亿美元，覆盖工厂、家庭、医疗、城市等主流应用场景，而推动这一增长的无线芯片将需要更多的机器学习（ML）、安全防护、计算/运算和软件支持能力。

对此，Dhiraj Sogani表示：“边缘设备是成就AI的无名英雄，ML则拓展了智能机器在能源、农业、医疗保健、工业自动化等行业的应用可能性。随着ML应用理念的拓展，在物联网边缘实现ML或者tinyML的芯片技术和工具也在不断发展，芯科科技需要去应对这些挑战，并计划在第三代无线开发平台中，通过AI/ML加速器带来100倍以上的处理能力提升。”