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요약
온세미가 AI 데이터센터에서 피지컬 AI까지 적용 범위를 확대하는 장기 전력·센싱 기술 전략을 제시했다. 회사는 자동차·산업·AI 데이터센터·차세대 애플리케이션을 포함한 총유효시장이 2030년 2130억달러 규모에 이를 것으로 전망했다. 전력 밀도 문제에 대응하기 위해 실리콘·SiC·GaN 고전압 포트폴리오와 트레오, 임베디드 파워 플랫폼(EPP)을 핵심 기술 축으로 제시했다. 자동차와 산업 분야에서 축적한 전력·센싱·제어 기술은 향후 로봇과 공장, 차량 등 …
본문
- AI 데이터센터·자동차·산업·피지컬 AI 아우르는 2030년 TAM 2130억달러 전망
- SiC·GaN 고전압 포트폴리오, 트레오, EPP 앞세워 전력 밀도·센싱·제어 기술 확장
AI가 데이터센터를 벗어나 로봇과 차량, 공장 같은 물리적 공간으로 이동하면 반도체에 요구되는 역할도 달라진다. 대규모 연산을 처리하는 것뿐 아니라 제한된 공간에서 전력을 효율적으로 공급하고 주변 환경을 감지하며 실제 움직임을 제어해야 한다. 성능이 높아질수록 전력과 발열이 증가하는 만큼 더 작은 공간에서 얼마나 많은 에너지를 안정적으로 처리할 수 있는지가 시스템 설계의 핵심 과제로 떠오른다. 온세미가 자동차와 산업 분야에서 축적한 전력·센싱 기술을 AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 확장하는 장기 성장 전략을 제시했다.
온세미는 자동차와 산업, AI 데이터센터, 차세대 애플리케이션을 아우르는 총유효시장(TAM)이 2030년 2130억달러 규모에 이를 것으로 전망하고 전력 밀도를 중심으로 한 기술 전략을 발표했다.
회사는 각각 다른 시장으로 구분돼온 자동차와 산업, AI 인프라가 효율적인 전력 변환과 센싱, 엣지 인텔리전스, 연결성이라는 공통 기술을 필요로 하면서 기술 플랫폼의 활용 범위가 확대될 것으로 보고 있다.
자동차 전동화를 위해 개발한 고전압 전력 기술을 산업용 에너지 시스템과 AI 데이터센터에 적용하고 센싱·연결 기술은 자동차와 공장, 로봇, 의료 시스템, 자율 애플리케이션으로 확장하는 방식이다.
온세미는 이 과정에서 개별 반도체 공급보다 고객의 시스템 설계 단계에 참여하는 솔루션 전략에 무게를 싣는다. 같은 기반 기술을 여러 시장에 적용해 R&D 활용도를 높이는 동시에 전력·열·기계적 특성을 함께 설계해 시스템 단위의 성능을 높인다는 구상이다.
더 작게 만들면서 더 많은 전력 처리…고전압·트레오·EPP 3개 축
온세미가 핵심 과제로 꼽은 것은 전력 밀도다. AI 인프라와 지능형 시스템의 성능이 높아질수록 더 많은 전력을 필요로 하지만 시스템 크기와 발열, 에너지 효율을 함께 고려해야 하기 때문이다. 전력량을 높이면 열이 증가하고 공간을 줄이면 열을 방출하기 어려워지는 만큼 전기·열·기계적 특성을 동시에 최적화해야 한다.
이를 위해 온세미는 고전압 포트폴리오와 트레오(Treo), 임베디드 파워 플랫폼(Embedded Power Platform·EPP)을 세 가지 핵심 기술 플랫폼으로 제시했다.
고전압 포트폴리오는 실리콘과 실리콘카바이드(SiC), 질화갈륨(GaN)을 아우른다. 특히 수직형 GaN(vGaN)을 차세대 고전압 애플리케이션에 적용해 전력 변환 효율과 스위칭 성능을 높이고 시스템 크기를 줄이는 데 초점을 맞춘다.
트레오는 전력 시스템에 지능형 기능을 더하는 플랫폼이다. 시스템의 운영 상태를 모니터링하고 부하 변화에 대응하며 실시간 보호와 통신 기능을 수행하도록 고집적 디지털 기술과 고전압 기술을 결합한다.
EPP는 패키징 방식 자체를 전력 시스템 설계의 일부로 활용한다. 실리콘 웨이퍼 자체를 패키지로 사용해 실리콘과 SiC, GaN을 웨이퍼급 아키텍처 안에서 통합하고 FET와 드라이버, 컨트롤러 등 여러 디바이스를 하나의 패키지에 내장한다. 전기·열·기계적 특성을 초기 설계 단계부터 함께 최적화해 전력 밀도를 높이고 시스템 개발 복잡성과 개발 기간을 줄이는 방식이다.
온세미의 다음 적용 시장은 피지컬 AI다. 회사는 AI가 데이터센터에서 모델을 학습하고 실행하는 단계를 넘어 실제 환경을 감지하고 판단해 행동하는 로봇과 차량, 공장, 의료 시스템, 자율 플랫폼으로 확장될 것으로 보고 있다.
피지컬 AI를 구성하는 핵심 요소로는 전력, 감지, 제어, 커넥티드 컴퓨팅을 꼽았다. 지능형 시스템에 에너지를 공급하고 센서를 통해 환경을 인식한 뒤 실제 움직임으로 판단을 실행하고, 엣지에서 정보를 처리·공유하는 과정이다. 온세미는 기존 자동차와 산업 시장에서 개발한 전력·센싱·제어 기술을 이 구조에 적용한다.
하산 엘 코우리(Hassane El-Khoury) 온세미 회장 겸 CEO는 “AI, 전동화, 자동화가 확장되면서 전력 밀도는 향후 10년을 좌우할 핵심 엔지니어링 과제 중 하나로 부상했다”며 “전력을 효율적으로 공급하고 환경을 감지하며 지능적인 의사결정을 지원하는 역량이 차세대 지능형 기기를 좌우할 것”이라고 말했다.
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ON Semi: Robotics and Factories Are the Next Battleground After AI… Targeting a $213 Billion Market by 2030
As AI moves beyond data centers into physical spaces such as robots, vehicles, and factories, the roles required of semiconductors also change. Beyond processing large-scale computations, they must efficiently supply power within confined spaces, sense the surrounding environment, and control actual movements. As performance increases, so do power consumption and heat generation; consequently, the ability to stably process a large amount of energy within smaller spaces emerges as a key challenge in system design. ON Semi has presented a long-term growth strategy to extend the power and sensing technologies accumulated in the automotive and industrial sectors to AI data centers and physical AI.
ON Semi projected that the Total Effective Market (TAM), encompassing automotive, industrial, AI data centers, and next-generation applications, will reach $213 billion by 2030 and announced a technology strategy centered on power density.
The company anticipates that the scope of application for its technology platform will expand as the automotive, industrial, and AI infrastructure sectors, which have traditionally been distinct markets, require common technologies such as efficient power conversion, sensing, edge intelligence, and connectivity.
This approach involves applying high-voltage power technology developed for automotive electrification to industrial energy systems and AI data centers, while extending sensing and connectivity technologies to automobiles, factories, robots, medical systems, and autonomous applications.
In this process, ON Semi places greater emphasis on a solution strategy that involves participating in the customer's system design phase rather than supplying individual semiconductors. The plan is to increase R&D utilization by applying the same underlying technology to various markets, while simultaneously enhancing system-level performance by designing power, thermal, and mechanical characteristics together.
Smaller size while handling more power… 3 axes of High Voltage, Treo, and EPP
Onsemi has identified power density as a key challenge. This is because as the performance of AI infrastructure and intelligent systems improves, they require more power, yet system size, heat generation, and energy efficiency must be considered simultaneously. Since increasing power output generates heat and reducing space makes heat dissipation difficult, electrical, thermal, and mechanical characteristics must be optimized at the same time.
To this end, ON Semi presented its high-voltage portfolio, Treo, and Embedded Power Platform (EPP) as three core technology platforms.
The high-voltage portfolio encompasses silicon, silicon carbide (SiC), and gallium nitride (GaN). In particular, it focuses on applying vertical GaN (vGaN) to next-generation high-voltage applications to enhance power conversion efficiency and switching performance while reducing system size.
Treo is a platform that adds intelligent functions to power systems. It combines highly integrated digital technology and high-voltage technology to monitor the operating status of the system, respond to load changes, and perform real-time protection and communication functions.
EPP utilizes the packaging method itself as part of the power system design. By using the silicon wafer itself as the package, it integrates silicon, SiC, and GaN within a wafer-scale architecture and embeds various devices, such as FETs, drivers, and controllers, into a single package. This approach optimizes electrical, thermal, and mechanical characteristics together from the initial design stage to increase power density and reduce system development complexity and time.
ON Semi's next application market is physical AI. The company anticipates that AI will expand beyond the stage of training and running models in data centers to robots, vehicles, factories, medical systems, and autonomous platforms that sense and make decisions in real-world environments to take action.
Power, sensing, control, and connected computing were identified as the core elements constituting Physical AI. This involves supplying energy to intelligent systems, recognizing the environment through sensors, executing decisions based on actual movements, and processing and sharing information at the edge. ON Semi applies power, sensing, and control technologies developed in the existing automotive and industrial markets to this structure.
Hassane El-Khoury, Chairman and CEO of ON Semi, said, “As AI, electrification, and automation expand, power density has emerged as one of the key engineering challenges that will define the next decade. The ability to efficiently supply power, sense the environment, and support intelligent decision-making will determine the next generation of intelligent devices.”
オンセミ、AI次の電力勝負先はロボット・工場… 2030年2130億ドル市場を狙う
AIがデータセンターを離れてロボットや車両、工場などの物理空間に移動すると、半導体に求められる役割も変わる。大規模な操作を処理するだけでなく、限られたスペースで電力を効率的に供給し、周囲の環境を検出し、実際の動きを制御する必要があります。性能が高くなるほど、電力と発熱が増加するほど、より小さな空間でどれだけのエネルギーを安定的に処理できるかがシステム設計の重要な課題として浮上する。オンセミが自動車と産業分野で蓄積した電力・センシング技術をAIデータセンターとフィジカルAIまで拡張する長期成長戦略を提示した。
オンセミは自動車と産業、AIデータセンター、次世代アプリケーションを合わせる総有効市場(TAM)が2030年2130億ドル規模に達すると予想し、電力密度を中心とした技術戦略を発表した。
同社はそれぞれ異なる市場に区分されてきた自動車と産業、AIインフラが効率的な電力変換とセンシング、エッジインテリジェンス、接続性という共通技術を必要としながら、技術プラットフォームの活用範囲が拡大すると見ている。
自動車電動化のために開発した高電圧電力技術を産業用エネルギーシステムとAIデータセンターに適用し、センシング・接続技術は自動車や工場、ロボット、医療システム、自律アプリケーションに拡張する方式だ。
オンセミは、この過程で個々の半導体供給よりも顧客のシステム設計段階に参加するソリューション戦略に重みを置く。同じ基盤技術を複数の市場に適用してR&D活用度を高めるとともに、電力・熱・機械的特性を共に設計し、システム単位の性能を高めるという構想だ。
より小さくして、より多くの電力処理…高電圧・トレオ・EPP 3本軸
オンセミが核心課題に挙げたのは電力密度だ。 AIインフラとインテリジェントシステムの性能が高くなるほど、より多くの電力を必要とするが、システムサイズと発熱、エネルギー効率を一緒に考慮しなければならないからだ。電力量を増やすと熱が増加し、空間を減らすと熱を放出しにくくなるほど、電気・熱・機械的特性を同時に最適化しなければならない。
このために、オンセミは高電圧ポートフォリオとトレオ（Treo）、組み込みパワープラットフォーム（Embedded Power Platform・EPP）を3つのコア技術プラットフォームとして提示した。
高電圧ポートフォリオは、シリコンと炭化ケイ素（SiC）、窒化ガリウム（GaN）を網羅しています。特に、垂直型GaN（vGaN）を次世代高電圧アプリケーションに適用して、電力変換効率とスイッチング性能を高め、システムサイズを減らすことに焦点を当てています。
Treoは、電力システムにインテリジェント機能を追加するプラットフォームです。システムの動作状態を監視し、負荷の変化に対応し、リアルタイム保護と通信機能を実行するために、高集積デジタル技術と高電圧技術を組み合わせます。
ＥＰＰは、パッケージング方式自体を電力システム設計の一部として利用する。シリコンウェーハ自体をパッケージとして使用し、シリコンとSiC、GaNをウェーハ級アーキテクチャの中で統合し、FETやドライバー、コントローラーなど複数のデバイスを1つのパッケージに内蔵する。電気・熱・機械的特性を初期設計段階から一緒に最適化して電力密度を高め、システム開発の複雑性と開発期間を短縮する方式だ。
オンセミの次の適用市場はフィジカルAIだ。同社は、AIがデータセンターでモデルを学習して実行する段階を超えて、実際の環境を感知して判断して行動するロボットや車両、工場、医療システム、自律プラットフォームに拡張されると見ている。
フィジカルAIを構成する重要な要素としては、電力、センシング、制御、コネクテッドコンピューティングを挙げた。インテリジェントシステムにエネルギーを供給し、センサーを通じて環境を認識した後、実際の動きで判断を実行し、エッジで情報を処理・共有する過程だ。オンセミは既存自動車と産業市場で開発した電力・センシング・制御技術をこの構造に適用する。
ハッサン・エル・コウリー（Hassane El-Khoury）のオンセミ会長兼CEOは「AI、電動化、自動化が拡大し、電力密度は今後10年を左右する核心エンジニアリング課題の一つとして浮上した」とし、「電力を効率的に供給し、環境を感知し、知能的な意思決定を支援する力だ。
安森美半导体：人工智能之后，机器人和工厂将成为下一个战场……目标是到2030年打造一个2130亿美元的市场
随着人工智能从数据中心扩展到机器人、车辆和工厂等物理空间，半导体器件的角色也随之改变。除了处理大规模计算之外，它们还必须在有限空间内高效供电、感知周围环境并控制实际运动。性能提升的同时，功耗和发热量也会增加；因此，如何在更小的空间内稳定处理大量能量成为系统设计的关键挑战。安森美半导体提出了一项长期发展战略，旨在将汽车和工业领域积累的电源和传感技术扩展到人工智能数据中心和物理人工智能领域。
安森美半导体预测，到 2030 年，涵盖汽车、工业、人工智能数据中心和下一代应用的全球有效市场 (TAM) 将达到 2130 亿美元，并宣布了一项以功率密度为中心的技术战略。
该公司预计，随着汽车、工业和人工智能基础设施领域（这些领域传统上是不同的市场）需要高效电源转换、传感、边缘智能和连接等通用技术，其技术平台的应用范围将会扩大。
这种方法是将为汽车电气化开发的高压电力技术应用于工业能源系统和人工智能数据中心，同时将传感和连接技术扩展到汽车、工厂、机器人、医疗系统和自主应用。
在此过程中，安森美半导体更加注重解决方案策略，即参与客户的系统设计阶段，而非仅仅提供单个半导体器件。其计划是通过将相同的底层技术应用于不同的市场来提高研发利用率，同时通过协同设计功耗、散热和机械特性来提升系统级性能。
体积更小，功率更大……高压、Treo 和 EPP 三轴
安森美半导体已将功率密度视为一项关键挑战。这是因为随着人工智能基础设施和智能系统性能的提升，它们需要更多的电力，但系统尺寸、发热量和能源效率必须同时考虑。由于增加功率输出会产生热量，而缩小空间又会使散热变得困难，因此必须同时优化电气、热学和机械特性。
为此，安森美半导体推出了其高压产品组合、Treo 和嵌入式电源平台 (EPP)，作为三大核心技术平台。
高压产品组合涵盖硅、碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN)。尤其侧重于将垂直氮化镓 (vGaN) 应用于下一代高压器件，以提高功率转换效率和开关性能，同时缩小系统尺寸。
Treo是一个为电力系统增添智能功能的平台。它结合了高度集成的数字技术和高压技术，能够监测系统运行状态，响应负载变化，并执行实时保护和通信功能。
EPP技术将封装方法本身作为电源系统设计的一部分。它利用硅晶圆本身作为封装材料，将硅、碳化硅和氮化镓集成到晶圆级架构中，并将场效应晶体管、驱动器和控制器等各种器件嵌入到单个封装中。这种方法从初始设计阶段就同时优化了电气、热学和机械特性，从而提高功率密度，并降低系统开发的复杂性和时间。
安森美半导体的下一个应用市场是物理人工智能。该公司预计，人工智能的应用范围将不再局限于数据中心的模型训练和运行，而是扩展到机器人、车辆、工厂、医疗系统和自主平台等领域，这些平台能够在真实环境中感知环境并做出决策，从而采取行动。
电源、传感、控制和互联计算被认为是构成物理人工智能的核心要素。这包括为智能系统供电、通过传感器识别环境、基于实际运动执行决策，以及在边缘进行信息处理和共享。安森美半导体将已在现有汽车和工业市场中开发的电源、传感和控制技术应用于这一架构。
安森美半导体董事长兼首席执行官哈桑·埃尔-库里表示：“随着人工智能、电气化和自动化的发展，功率密度已成为定义未来十年的关键工程挑战之一。高效供电、感知环境和支持智能决策的能力将决定下一代智能设备的发展方向。”
ON Semi : La robotique et les usines, prochain champ de bataille après l’IA… Objectif : un marché de 213 milliards de dollars d’ici 2030
À mesure que l'IA s'étend des centres de données aux espaces physiques tels que les robots, les véhicules et les usines, le rôle des semi-conducteurs évolue. Outre le traitement de calculs à grande échelle, ils doivent fournir efficacement de l'énergie dans des espaces restreints, percevoir l'environnement et contrôler les mouvements. L'augmentation des performances s'accompagne d'une hausse de la consommation d'énergie et de la production de chaleur ; par conséquent, la capacité à gérer de manière stable une grande quantité d'énergie dans des espaces réduits devient un enjeu majeur de la conception des systèmes. ON Semi a présenté une stratégie de croissance à long terme visant à étendre les technologies d'alimentation et de détection développées dans les secteurs automobile et industriel aux centres de données et à l'IA physique.
ON Semi a estimé que le marché total effectif (TAM), englobant les secteurs automobile, industriel, des centres de données d'IA et des applications de nouvelle génération, atteindra 213 milliards de dollars d'ici 2030 et a annoncé une stratégie technologique axée sur la densité de puissance.
L'entreprise prévoit que le champ d'application de sa plateforme technologique s'étendra à mesure que les secteurs de l'automobile, de l'industrie et des infrastructures d'IA, qui constituaient traditionnellement des marchés distincts, nécessiteront des technologies communes telles que la conversion d'énergie efficace, la détection, l'intelligence embarquée et la connectivité.
Cette approche consiste à appliquer la technologie de puissance à haute tension développée pour l'électrification automobile aux systèmes énergétiques industriels et aux centres de données d'IA, tout en étendant les technologies de détection et de connectivité aux automobiles, aux usines, aux robots, aux systèmes médicaux et aux applications autonomes.
Dans cette démarche, ON Semi privilégie une stratégie de solutions axée sur la participation à la conception des systèmes clients plutôt que sur la simple fourniture de semi-conducteurs individuels. L'objectif est d'optimiser l'utilisation de la R&D en appliquant la même technologie sous-jacente à différents marchés, tout en améliorant les performances globales des systèmes grâce à une conception conjointe des caractéristiques énergétiques, thermiques et mécaniques.
Format plus compact pour une puissance accrue… 3 axes haute tension, Treo et EPP
Onsemi a identifié la densité de puissance comme un défi majeur. En effet, l'amélioration des performances des infrastructures d'IA et des systèmes intelligents engendre une demande accrue en énergie, or il est impératif de prendre en compte simultanément la taille du système, la génération de chaleur et l'efficacité énergétique. L'augmentation de la puissance de sortie générant de la chaleur et la réduction de l'espace compliquant la dissipation thermique, les caractéristiques électriques, thermiques et mécaniques doivent être optimisées de concert.
À cette fin, ON Semi a présenté son portefeuille haute tension, Treo, et sa plateforme d'alimentation embarquée (EPP) comme trois plateformes technologiques de base.
La gamme de produits haute tension comprend le silicium, le carbure de silicium (SiC) et le nitrure de gallium (GaN). Elle se concentre notamment sur l'application du GaN vertical (vGaN) aux applications haute tension de nouvelle génération afin d'améliorer l'efficacité de conversion de puissance et les performances de commutation tout en réduisant la taille du système.
Treo est une plateforme qui ajoute des fonctions intelligentes aux réseaux électriques. Elle combine une technologie numérique hautement intégrée et une technologie haute tension pour surveiller l'état de fonctionnement du système, réagir aux variations de charge et assurer des fonctions de protection et de communication en temps réel.
L'EPP (Engineering Power Package) intègre la méthode d'encapsulation elle-même à la conception du système d'alimentation. En utilisant la plaquette de silicium comme boîtier, elle intègre le silicium, le SiC et le GaN au sein d'une architecture à l'échelle de la plaquette et emboît divers composants, tels que des transistors à effet de champ (FET), des circuits de commande et des contrôleurs, dans un seul boîtier. Cette approche optimise simultanément les caractéristiques électriques, thermiques et mécaniques dès la phase de conception initiale afin d'accroître la densité de puissance et de réduire la complexité et le temps de développement du système.
Le prochain marché d'application d'ON Semi est l'IA physique. L'entreprise prévoit que l'IA s'étendra au-delà de la simple formation et de l'exécution de modèles dans les centres de données pour englober les robots, les véhicules, les usines, les systèmes médicaux et les plateformes autonomes capables de percevoir leur environnement et de prendre des décisions en conséquence.
L'alimentation, la détection, le contrôle et l'informatique connectée ont été identifiés comme les éléments fondamentaux de l'IA physique. Celle-ci implique l'alimentation énergétique des systèmes intelligents, la reconnaissance de l'environnement par des capteurs, la prise de décisions basées sur les mouvements réels, ainsi que le traitement et le partage des informations en périphérie du réseau. ON Semi applique à cette architecture les technologies d'alimentation, de détection et de contrôle développées pour les marchés automobile et industriel existants.
Hassane El-Khoury, président-directeur général d'ON Semi, a déclaré : « Avec l'essor de l'IA, de l'électrification et de l'automatisation, la densité de puissance s'impose comme l'un des principaux défis d'ingénierie qui façonneront la prochaine décennie. La capacité à fournir efficacement de l'énergie, à percevoir l'environnement et à soutenir la prise de décision intelligente déterminera la prochaine génération d'appareils intelligents. »