HTEC hat eine Studie veröffentlicht, mit der der Entwickler kundenspezifischer Hardware- und Software den Stand der KI in der Halbleiterindustrie beleuchtet. Demnach betrachten die 250 befragten C-Level-Führungskräfte künstliche Intelligenz nicht mehr als Experiment, in der Skalierung sehen sie allerdings weiterhin eine zentrale Herausforderung. Das wird HTEC zufolge auch dadurch deutlich, dass mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen KI bislang nur fragmentiert in isolierten Anwendungsfällen, Pilotprojekten oder Tests einsetzt, statt sie in unternehmensweite Workflows und Systeme zu integrieren.
Von den 50 an der Studie beteiligten deutschen Unternehmen geben 40% an, KI bereits übergreifend in ihre Prozesse eingebettet zu haben. Während nur ein einziges Unternehmen aus der Halbleiterindustrie dem Thema derzeit keine Priorität beimisst, haben 38% KI zumindest in begrenztem Umfang implementiert und erste Systeme bereits in die Produktion überführt. Global betrachtet sind in der HTEC-Studie nur knapp 27% der Befragten überzeugt, dass ihr Unternehmen in der Lage ist, KI schnell zu implementieren und zu skalieren.
Diese Fragmentierung deckt sich mit der Einschätzung von HTEC selbst. Dem Unternehmen zufolge stehen viele Unternehmen derzeit vor der Herausforderung, einzelne KI-Initiativen miteinander zu verzahnen und ein AI-First-Betriebsmodell aufzubauen, das messbare Ergebnisse und einen verlässlichen Return on Investment ermöglicht.
Wo sehen die Befragten den größten Nutzen?
Die befragten Führungskräfte aus Deutschland sehen die größten Vorteile von künstlicher Intelligenz in folgenden Bereichen:
- Architektur-Optimierung: Leistungssteigerung von Chips und Beschleunigern (58 %)
- Optimierung von Compiler- und Software-Stacks: Effizientere Workloads und stärkere Differenzierung (50 %)
- Qualitäts- und Compliance-Überwachung: Verbesserte Inspektion und Rückverfolgbarkeit durch KI (46 %)
- Fortgeschrittene Forschung und Entwicklung (F&E): Beschleunigung von Simulationen, Lifecycle-Monitoring und Designoptimierung (42 %)
- Yield-Optimierung: Verbesserte Prozesskontrolle und höhere Fertigungseffizienz (28 %).
Die gesamte Branche betrachtet KI zunehmend als Beschleuniger für F&E, als Motor für Qualität und Effizienz sowie als Differenzierungsfaktor für Produkte und Plattformen. HTEC betont jedoch, dass Unternehmen KI über Datenplattformen, Fertigungssysteme und übergreifende Workflows hinweg integrieren müssen, um ihr Potenzial ausschöpfen zu können.
Die Rolle von Edge AI
Besonders das Thema Edge AI spielt in der Halbleiterindustrie eine strategische Rolle. 82% der deutschen Befragten sind mit dem Konzept vertraut, global betrachtet sind es 90%. Zuversichtlich zeigen sich deutsche Unternehmen mit knapp 93% dabei besonders bei der Frage, ob sie entsprechende Technologien erfolgreich einsetzen können. Laut HTEC verfolgen viele Unternehmen dabei hybride Bereitstellungsmodelle, indem sie intern entwickelte Anwendungen mit externen Plattformen und strategischen Partnerschaften kombinieren. Dies soll Innovationen beschleunigen und zugleich die Kontrolle über kritische Systeme und geistiges Eigentum ermöglichen.
In Fertigungs-, Montage- und Testumgebungen ermöglicht eine Inferenz, die nah an Maschinen und Produktionslinien ausgerichtet ist, geringere Latenzzeiten, schützt proprietäres IP und erlaubt Echtzeitsteuerung. Mit wachsender Verbreitung prägen nicht nur Leistungsanforderungen die Edge-AI-Strategien, sondern auch Fragen der Daten-Governance, Sicherheit, Souveränität sowie die Balance zwischen interner Expertise und Partner-Ökosystemen.
Skalierung verläuft ungleichmäßig?
Die Möglichkeiten, aus KI Nutzen zu realisieren, sind unterschiedlich ausgeprägt, allerdings geht eine Mehrheit aller Teilnehmenden davon aus, dass eine Skalierung Zeit benötigt und bislang nur begrenzten Nutzen bringt. Außerdem äußern Unternehmen in der Untersuchung ihre Bedenken darüber, mit der hohen Dynamik der KI-Entwicklung kaum Schritt halten zu können.
Die Gesamtheit der Unternehmen schätzt jedoch, dass sie eine Untätigkeit bei KI- und Edge-Initiativen im Durchschnitt um 1,77 Jahre zurückwerfen würde. HTEC betont, dass ein solcher Verzug in einer Branche mit kurzen Entwicklungszyklen und hoher Kapitalintensität die Produkt-Roadmaps, Kundenverpflichtungen und die Wettbewerbsposition spürbar beeinträchtigen kann.
Abstimmung, Integration und Fachkräftemangel als Hürden?
Für den deutschen Markt nennen die Befragten in der Studie auch einige Herausforderungen in Bezug auf den KI-Einsatz:
- Abstimmung im Top-Management (48%): Fehlende Einigkeit im Führungsteam gilt als Hauptbarriere für eine KI-Adoption. In der Studie berichtet die Mehrheit von starker oder vollständiger strategischer Übereinstimmung, doch die Umsetzung in koordinierte Investitionen, klare Verantwortlichkeiten und messbare Ergebnisse bleibe schwierig.
- Integrationskomplexität (38%): Viele Unternehmen haben laut Studie Schwierigkeiten, KI in bestehende Engineering-Workflows, EDA-Umgebungen und Fertigungssysteme einzubetten. Die Integration in IP-sensitive und hochpräzise Prozesse erzeugt technische und Governance-Hürden.
- Kompetenzlücken: Alle Befragten berichten von Engpässen bei technischen Fachkräften. Besonders betroffen sind Cybersecurity und Datenschutz (46%), KI/ML (44%) sowie Data Engineering und Analytics (40%).
„Halbleiterunternehmen erkennen, dass KI zur integrierten Infrastruktur in Design und Fertigung wird. Der entscheidende Unterschied liegt nun in der Umsetzung: Führung ausrichten, Kompetenzlücken schließen und sichere, skalierbare Edge-to-Cloud-Architekturen aufbauen, die KI von einer isolierten Fähigkeit zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil machen“, sagt Craig Melrose, Managing Partner Advanced Technologies bei HTEC.
Die gesamte Studie sowie Grafiken stehen hier zum Download bereit: htec.com
