虽然我们看到一些汽车客户采取了供应链弹性措施，但这些措施尚未大规模实施，这在风险评分中有所体现。
计算硬件将推动软件定义汽车（SDV）的功耗飙升。
汽车行业正处于重大转型的风口浪尖，软件定义汽车的兴起正是这一转型的标志。在我们致力于寻求下一代移动出行方式带来的转型机遇时，评估我们所在行业供应链是否已做好满足这个新时代需求的准备至关重要。
汽车行业从全球供应危机中复苏的同时，半导体对下一代移动出行方式的重要性也日益凸显。波士顿咨询集团预计，每辆车的芯片含量将继续以每年约 7% 的速度增长，到 2030 年将达到当前水平的 1.5-2 倍。然而，毕马威（KPMG）的调查数据显示，45% 的中国以外汽车制造商高管对半导体供应问题表示极度担忧。
汽车行业面临的挑战和风险
伟创力最近对供应链趋势的分析，以及来自我们的联合风险管理应用程序（该应用程序利用人工智能/机器学习和来自 500 万个组件的信息）的专有跨行业数据表明，汽车行业的供应链风险评分是其他行业的两倍多。
为了阐明汽车行业面临的挑战，将其与超大规模数据中心行业因人工智能驱动而实现的增长进行类比或许会有所帮助。这两个行业都正经历着由高性能硅驱动的技术转型，这些转型正在重塑它们各自的领域格局。
生成式人工智能的快速采用正在推动对超大规模数据中心需求的增长。麦肯锡预测，到2030 年，该需求的复合年增长率将达到 10%-12%，谷歌、微软、亚马逊和 Meta 等巨头是主要驱动力。典型数据中心机架的电力需求显著增加，从目前的16至20千瓦，不久后很可能增长到250千瓦。
软件定义汽车的崛起遵循类似的轨迹，据彭博新能源财经（BNEF）估算，对于配备 L4 级高度自动驾驶系统的电动汽车，其高达 46% 的功耗来自计算硬件，相比L3级系统的5%大幅增加。软件定义汽车和AI数据中心都需要新的架构来满足对可扩展、强大计算能力的需求，这也要求我们重新思考对供应链产生的影响。
我们的数据指出了汽车行业落后于数据中心行业的几个关键领域。尽管我们看到一些汽车客户正在实施供应链弹性措施，但这些措施尚未被大规模实施，这在风险评分中得到了体现。
在数据中心提供商的90,000个部件与汽车领域的70,000个部件的逐项比较中，以下指标存在最大差距：
· 缺货（风险高出 25%）：使用实时经销商数据检查零件的当前库存是否有零件可用。
· 供应（风险高出 15%）：测量同一商品中类似零件的历史数据，以预测未来发生短缺的可能性。
· 交货时间（风险高出 10%）：衡量同一商品组内不同零件的交货时间差异。
借鉴云计算行业供应链的最佳实践
我们认为，汽车行业可以从云计算行业借鉴以下三个关键措施，在构建弹性方面取得实质性进展：区域化、多元化采购和协作。虽然这些解决方案对汽车行业来说并不新鲜，但数据表明，我们的执行速度还不足以避免下一次供应危机。
· 区域化：区域内制造正在成为克服供应链中断、关税和地缘政治紧张局势对业务连续性造成的风险的必备条件。区域化不仅是一种防御策略，它还具有提高对区域客户需求的响应能力和减少碳足迹等优点。
· 多元化采购：我们的数据表明，汽车行业采用多元化采购的比例不到其他行业的一半。当将一家领先的超大规模企业的企业计算机架的组件与一家全球原始设备制造商（OEM）的中央计算模型进行比较时，这种缺乏多源采购的影响显而易见：汽车产品的供应风险要高出35%。在整个物料清单中最大限度地实施智能多元化采购策略，能够使汽车制造商提高灵活性和弹性，从而减少生产线停工次数，提高定价竞争力并加快产品上市时间。虽然这可能需要前期投入成本和精力，但其带来的收益远远超过了弊端，为汽车制造商提供了一份保障。
· 协作：正如数据中心公司通过改进与供应链生态系统的合作方式加速了其创新进程一样，汽车制造商也必须这样做。汽车生态系统需要在产品开发生命周期的初期就大幅加快合作步伐——以年计，而非月计。在产品开发的早期阶段建立合作伙伴关系，将使我们能够确保产品按时发布、供应链准备就绪且稳健可靠，并提升我们快速响应市场变化的能力，从而实现大规模交付。
携手合作，为成功的未来铺平道路：汽车行业正处于准备迎接下一代移动出行方式的关键时期。为了抓住这一前所未有的市场机遇，汽车行业必须作为一个生态系统来共同构建一个更具弹性的汽车供应链，因为没有任何一个行业参与者能够独自跨越终点线。通过借鉴其他行业的最佳实践，如区域化、多元化采购和协作，我们可以重塑汽车供应链，并实现下一代移动出行方式的愿景。
关于作者：
Mike Thoeny
伟创力汽车事业部总裁
作为伟创力汽车事业部总裁，Mike Thoeny 领导着一个全球性组织，为整个移动生态系统提供汽车解决方案，涵盖电源电子、计算平台和运动控制等领域。
