碳化硅MOSFET相对IGBT和超结MOSFET出现价格倒挂预示着什么

碳化硅(SiC)MOSFET相对于IGBT和超结MOSFET出现价格倒挂(即SiC MOSFET单价低于传统硅基器件),这一现象反映了化合物半导体产业的深刻变革,并预示着技术、市场和产业链格局的多重演变。倾佳电子杨茜从技术突破、市场动态、产业链重构及行业挑战等角度综合分析其意义:

倾佳电子杨茜致力于推动SiC碳化硅模块在电力电子应用中全面取代IGBT模块,助力电力电子行业自主可控和产业升级!

倾佳电子杨茜咬住SiC碳化硅MOSFET功率器件三个必然,勇立功率半导体器件变革潮头:

倾佳电子杨茜咬住SiC碳化硅MOSFET模块全面取代IGBT模块的必然趋势!

倾佳电子杨茜咬住SiC碳化硅MOSFET单管全面取代IGBT单管的必然趋势!

倾佳电子杨茜咬住650V SiC碳化硅MOSFET单管全面取代SJ超结MOSFET和高压GaN 器件的必然趋势!


1. 技术成熟与成本优化的阶段性胜利

衬底与外延技术的突破:国产厂商如天岳先进、天科合达已实现6英寸SiC衬底量产,良率从50%提升至接近国际水平的85%,并通过8英寸技术研发进一步摊薄成本。6英寸衬底价格较两年前下降70%,材料成本占比从70%降至50%以下。

垂直整合模式(IDM)的规模效应:BASiC基本股份等IDM厂商通过全产业链布局(国产衬底、国产外延、国产流片、国产封装)降低中间环节加价,规模化生产显著摊薄固定成本。

高频特性带来的系统成本优化:SiC MOSFET的高开关频率(如40kHz以上)允许使用更小的被动元件(电感体积减少一半),简化拓扑结构,系统总成本反而低于硅基方案。例如,光伏逆变器采用SiC后转换效率从96%提升至99%以上,能量损耗降低50%。


2. 市场竞争格局的重塑

国产厂商的崛起与价格战:国内SiC衬底厂商通过激进定价策略抢占市场份额,6英寸衬底价格较国际厂商低30%,引发行业价格战。2023年国内衬底产能占全球42%,预计2026年将达50%以上,进一步挤压国际厂商(如Wolfspeed)的生存空间。

国际厂商的被动调整:Wolfspeed因中国厂商竞争导致股价暴跌82%,被迫放缓扩产计划并削减成本;意法半导体、英飞凌等下调碳化硅营收预期,转而寻求与国内厂商合作以降低成本。

应用领域的差异化竞争:国产SiC MOSFET在国内市场(如充电桩、工业电源)凭借价格优势快速渗透,在车规级主逆变器等也在加速上车,预计25年实现一定批量。


3. 行业发展的新机遇与风险

新能源汽车市场的双刃剑:尽管2023年全球新能源汽车销量突破1200万辆,但增速放缓导致车企降本压力加剧。倒逼器件厂商优化设计并降低成本。同时,800V高压平台和长续航车型包括400V平台对SiC MOSFET的需求仍在增长,预计2025年车用SiC渗透率将达35%以上。

光伏与储能的第二波需求浪潮:SiC在光伏逆变器和储能系统中的效率优势(损耗降低50%、寿命提升50倍)推动其加速替代硅基IGBT。预计2025年光伏领域SiC市场规模将达3.14亿美元,年复合增长率17%。

产能过剩与质量隐忧:国内中低端SiC器件产能过剩风险加剧,部分厂商为抢订单忽视质量,可能导致恶性竞争。而高端市场国产车规级碳化硅功率模块也在加速上车,预计国产车规级碳化硅功率模块25年实现一定批量。


4. 产业链协同与长期趋势

8英寸晶圆的决胜关键:全球已有27家企业突破8英寸SiC单晶生长技术,其中国内占17家。8英寸量产可进一步降低衬底成本,但当前良率(国内约50%)和缺陷密度仍需突破。国际大厂计划2024年实现8英寸量产,国内厂商需加速技术追赶。

政策红利与生态构建:国产厂商通过与国际大厂合作(如天岳先进供货英飞凌)提升技术认可度,同时布局海外市场。


价格倒挂的深层预示

技术替代加速:SiC MOSFET的价格优势将加速其在新能源汽车、光伏、储能、工业电源等领域的普及,逐步蚕食IGBT和超结MOSFET的市场份额。预计到2026年,车用SiC与硅基IGBT市场份额将持平。

行业洗牌在即:价格战和产能过剩将淘汰技术薄弱的中小厂商,具备全产业链整合能力和技术壁垒的企业(如BASiC基本股份)将主导市场。

全球竞争格局重构:中国厂商从“成本追随者”转向“技术竞争者”,未来可能在8英寸量产和车规级应用上与国际巨头分庭抗礼。


结论

倾佳电子杨茜专业分销XHP封装SiC碳化硅模块,62mm封装半桥SiC碳化硅模块,ED3封装半桥SiC碳化硅模块,34mm封装半桥SiC碳化硅模块,Easy 1B封装SiC碳化硅模块,Easy 2B封装SiC碳化硅模块,Easy 3B封装SiC碳化硅模块,EP封装SiC碳化硅PIM模块,EconoDUAL™ 3封装半桥SiC碳化硅模块,电力电子,SiC碳化硅模块全面取代IGBT模块,1700V 62mm封装半桥SiC碳化硅模块,1700V ED3封装半桥SiC碳化硅模块,2000V 62mm封装半桥SiC碳化硅模块,2000V ED3封装半桥SiC碳化硅模块,3300V XHP封装SiC碳化硅模块,SiC碳化硅IPM模块。为了保持电力电子系统竞争优势,同时也为了使最终用户获得经济效益,一定程度的效率和紧凑性成为每一种电力电子应用功率转换应用的优势所在。随着IGBT技术到达发展瓶颈,加上SiC MOSFET绝对成本持续下降,使用SiC MOSFET替代升级IGBT已经成为各类型电力电子应用的主流趋势。

碳化硅MOSFET的价格倒挂不仅是技术突破和成本优化的结果,更是全球半导体产业格局重构的信号。短期内,价格战和产能过剩可能引发行业阵痛;长期来看,技术领先、生态协同能力强的企业将主导市场。国产厂商需在质量验证、高端应用突破和8英寸技术攻关上持续发力,以抓住化合物半导体的战略机遇。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/68607.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

openRv1126 AI算法部署实战之——TensorFlow TFLite Pytorch ONNX等模型转换实战

Conda简介 查看当前系统的环境列表 conda env list base为基础环境 py3.6-rknn-1.7.3为模型转换环境,rknn-toolkit版本V1.7.3,python版本3.6 py3.6-tensorflow-2.5.0为tensorflow模型训练环境,tensorflow版本2.5.0,python版本…

LabVIEW无线齿轮监测系统

本案例介绍了基于LabVIEW的无线齿轮监测系统设计。该系统利用LabVIEW编程语言和改进的天牛须算法优化支持向量机,实现了无线齿轮故障监测。通过LabVIEW软件和相关硬件,可以实现对齿轮箱振动信号的采集、传输和故障识别,集远程采集、数据库存储…

SpringBoot+Vue的理解(含axios/ajax)-前后端交互前端篇

文章目录 引言SpringBootThymeleafVueSpringBootSpringBootVue(前端)axios/ajaxVue作用响应式动态绑定单页面应用SPA前端路由 前端路由URL和后端API URL的区别前端路由的数据从哪里来的 Vue和只用三件套axios区别 关于地址栏url和axios请求不一致VueJSPS…

jQuery小游戏(一)

jQuery小游戏(一) 嘻嘻,今天我们来写个jquery小游戏吧 首先,我们准备一下写小游戏需要准备的佩饰,如果:图片、音乐、搞怪的小表情 这里我准备了一些游戏中需要涉及到的图片 游戏中使用到的方法 eval() 函…

H3CNE-28-VRRP

虚拟网关冗余协议,Virtual Router Redundancy Protocotol 三层网关冗余技术对用户网关做冗余 VRRP配置示例 接口IP配置,略。 R1: int g0/0vrrp vrid 1 virtual 192.168.1.254vrrp vrid 1 priority 105 # 1-254,越大越优先R2: …

私有包上传maven私有仓库nexus-2.9.2

一、上传 二、获取相应文件 三、最后修改自己的pom文件

Alfresco Content Services dockerCompose自动化部署详尽操作

Alfresco Content Services docker社区部署文档 Alfresco Content Services简介 官方说明书 https://support.hyland.com/r/Alfresco/Alfresco-Content-Services-Community-Edition/23.4/Alfresco-Content-Services-Community-Edition/Using/Content/Folder-rules/Defining-…

麒麟操作系统服务架构保姆级教程(十四)iptables防火墙四表五链和防火墙应用案例

如果你想拥有你从未拥有过的东西,那么你必须去做你从未做过的事情 防火墙在运维工作中有着不可或缺的重要性。首先,它是保障网络安全的关键防线,通过设置访问控制规则,可精准过滤非法网络流量,有效阻挡外部黑客攻击、恶…

Midjourney基础-常用修饰词+权重的用法大全

用好修饰词很关键 Midjourney要用除了掌握好提示词的写法,按照上一篇《做Midjourney最好图文教程-提示词公式以及高级参数讲解》画面主体 场景氛围 主体行为 构图方式 艺术风格 图像质量。 要画出有质感的内容我们必须要掌握好“修饰词”,这些修饰…

钉钉群机器人设置——python版本

钉钉群机器人设置——python版本 应用场景钉钉界面操作程序开发效果展示 应用场景 由于工作需要,很多项目执行程序后出现报错信息无法第一时间收到,因此实时预警对于监控程序还是有必要。(仅个人观点) 参考文档及博客&#xff1a…

babylon.js-3:了解STL网格模型

网格模型上色 本篇文章主要介绍如何在 BabylonJS 中实现STL网格模型上色。 文章目录 网格模型上色运用场景概要延申正文加载器库的支持认识 OBJ 和 STL 文件GUI 色板选择器网格模型异步加载加载动画网格模型上色官方即将弃用 ImportMesh 而推荐使用 ImportMeshAsync 说明OBJ …

大数据治理实战:架构、方法与最佳实践

📝个人主页🌹:一ge科研小菜鸡-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 1. 引言 大数据治理是确保数据质量、合规性和安全性的重要手段,尤其在数据驱动决策和人工智能应用日益普及的背景下&…

【时时三省】(C语言基础)文件的随机读写

山不在高,有仙则名。水不在深,有龙则灵。 ----CSDN 时时三省 fseek 根据文件指针的位置和偏移量来定位文件指针 示例: 这个输出的就是ade seek_cur的意思是从当前偏移量 2就是从a往后偏移两个就是d 偏移量 SEEK_CUR…

yolov5错误更改与相关参数详解(train.py)

1.错误更改 main中相关参数 if __name__ __main__:parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--weights, typestr, default, helpinitial weights path)parser.add_argument(--cfg, typestr, defaultmodels/yolov5s.yaml, helpmodel.yaml path)parser.add_arg…

第4章 基于中点电流的NPC逆变器中点电压平衡策略

1. 工作原理 1.1 NPC型三电平逆变器工作原理 NPC型三相三电平逆变器有A、B、C三个桥臂,其组成结构是相同的,本章以A相为例,对其工作原理进行分析。开关器件SA1和SA3、SA2和SA4为互补器件,通过控制开关器件的导通和关断状态&#…

【C++】内联函数inline、关键字auto与新式for

内联函数 内联函数背景 我们在使用C语言中我们都学过函数,我们知道函数在调用的过程中需要开辟栈帧。如果我们需要频繁的调用一个函数,假设我们调用10次Add()函数,那我们就需要建立10次栈帧。我们都知道在栈帧中要做很多事情,例如…

【深度学习】图像分类数据集

图像分类数据集 MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一,但作为基准数据集过于简单。 我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。 %matplotlib inline import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transfo…

【MySQL — 数据库增删改查操作】深入解析MySQL的 Retrieve 检索操作

Retrieve 检索 示例 1. 构造数据 创建表结构 create table exam1(id bigint, name varchar(20) comment同学姓名, Chinesedecimal(3,1) comment 语文成绩, Math decimal(3,1) comment 数学成绩, English decimal(3,1) comment 英语成绩 ); 插入测试数据 insert into ex…

Ansible自动化运维实战--通过role远程部署nginx并配置(8/8)

文章目录 1、准备工作2、创建角色结构3、编写任务4、准备配置文件(金甲模板)5、编写变量6、编写处理程序7、编写剧本8、执行剧本Playbook9、验证-游览器访问每台主机的nginx页面 在 Ansible 中,使用角色(Role)来远程部…

RNN实现阿尔茨海默症的诊断识别

本文为为🔗365天深度学习训练营内部文章 原作者:K同学啊 一 导入数据 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision,torch from sklearn.preprocessing import StandardScaler from torch.utils.data import TensorDatase…