人工智能与存储的关系 - 存储是AI崛起的关键组成部分 需要为AI模型训练提供大量准确数据[1] - AI系统高效处理海量数据、实现智能决策依赖于数据存储与管理能力提升[1] - 战略性数据管理需求持续上升 存储解决方案整合优化成为企业核心任务[3] 人工智能数据周期框架 - AI数据周期涵盖六个阶段：原始数据存档、数据准备转换、模型训练、交互提示、推理引擎和新内容生成[3] - 原始数据存档阶段需要优化存储解决方案确保高效数据访问[3] - 数据准备转换阶段需要巨大存储容量和性能保障 需部署高效数据存储基础设施如数据湖架构[3] - 模型训练阶段要求前端使用高性能计算密集型eSSD保障GPU高效运作[3] - 交互提示阶段需要核心区高性能eSSD和边缘设备cSSD满足连接协同需求[3] - 推理引擎阶段需高性能eSSD用于缓存 大容量eSSD支撑数据湖 边缘设备使用cSSD和嵌入式闪存[3] - 新内容生成阶段产生"热数据" 可存储在大容量cSSD和嵌入式闪存中[4] 闪存技术需求特点 - 需要覆盖从边缘到核心数据中心的广泛解决方案组合[6] - 需针对计算密集型和存储密集型应用提供不同特性解决方案[6] - 高性能与低延迟是闪存发挥关键作用的优势[4] - 存储基础设施需具备灵活性 支持实时分析高速处理和长期大量数据存储[10] 闪迪产品解决方案 - 推出基于PCIe 5.0的DC SN861企业级SSD 容量达16TB 适用于LLM训练和推理[6][9] - SN861提供超低延迟和响应速度 更低的能耗提供更高每瓦特IOPS[9] - 支持NVMe 2.0和OCP 2.0规范 提供1次或3次每日全盘写入及5年保修[9] - 推出基于PCIe 4.0的DC SN655企业级SSD IOPS达110万 具备高容量和低延迟性能[10] - 提供商用闪存产品和车规级存储解决方案 支持边缘端应用如AI PC[10] - 展出超大容量256TB NVMe企业级SSD 基于UltraQLC技术平台实现存储容量性能突破[11] 市场前景与发展方向 - AI在各行业仍处于部署早期阶段 模型复杂度和数据体量持续增长[10] - 对高性能存储需求将持续增长 推动数据驱动行业创新与效率提升[4] - 闪存存储需具备更高可定制性以匹配复杂工作负载[11] - 存储系统面临前所未有的数据规模与类型挑战[11] - 闪存解决方案以优化性能和满足扩展需求为目标 全面激发数据驱动AI应用潜力[11]

融资与估值 - Mistral AI在C轮融资中筹集17亿欧元（约20亿美元）由ASML领投[2] - 公司估值从60亿美元提升至137亿美元 实现翻倍以上增长[2] - 参与投资方包括Nvidia、DST Global、Andreessen Horowitz、法国国家投资银行等知名机构[2] 技术产品竞争力 - 公司开发多语言大语言模型 聊天机器人Le Chat具备深度研究、图像编辑和语音模式功能[3] - 语音模型Voxtral性能优于OpenAI的Whisper模型 采用开源架构[3] - 5月发布Mistral Medium 3模型 成本效益优于Meta的Llama 4 Maverick和Cohere Command A[4] - 6月推出开发者专用代码助手Mistral Code及推理优化模型系列Magistral[4] 战略合作与行业定位 - ASML首席执行官表示合作将通过创新产品为芯片制造客户带来显著益处[4] - Mistral AI首席执行官强调合作将贯通从AI开发到基础设施工程的技术链[5] - ASML首席财务官将加入Mistral战略委员会董事会[6] - 双方连接点在于AI技术及欧洲企业血统 ASML依赖其光刻技术生产AI芯片[6] 行业格局与战略意义 - Mistral AI被视为欧洲AI领军企业 直接与OpenAI、Google Gemini竞争[3][6] - 合作体现"技术主权"理念 符合后全球化时代政治经济趋势[7] - ASML作为全球领先光刻设备商 其技术对三星、英特尔、苹果芯片生产至关重要[4]

自研芯片技术突破 - 公司发布三类自研芯片：WiFi＆蓝牙芯片N1、基带芯片C1X和手机芯片A19系列，实现iPhone Air设计并提升能效 [1] - A19 Pro配备6核CPU（4能效核心+2性能核心）和5核GPU，CPU为智能手机中最快，GPU峰值计算能力比上一代提升高达3倍 [5][11] - 每个GPU核心内置神经加速器，支持硬件加速光线追踪和MetalFX升级，专为驱动设备端生成式AI模型优化 [5][11] 无线通信芯片性能 - N1芯片支持Wi-Fi 7、蓝牙6和Thread技术，提升个人热点和隔空投送等功能性能及可靠性 [11][20] - C1X基带芯片速度比C1提升最高2倍，相同蜂窝技术下比iPhone 16 Pro的高通调制解调器更快，整体功耗降低30% [11][24] - C1X支持低于6GHz的5G和4G LTE网络，但未支持毫米波技术；iPhone 17系列仍采用高通调制解调器 [22][24] 产品性能与散热系统 - iPhone 17 Pro系列配备6核GPU，持续性能比上一代提升40%，结合均热板散热系统实现MacBook Pro级别性能 [16][17] - 铝合金一体式机身散热性能比iPhone 15 Pro/16 Pro的钛金属高出20倍，通过去离子水均热板传导热量 [18] - A19 Pro与16核神经引擎协同工作，为AAA级游戏和AI模型提供动力，支持更高帧率和图形处理 [18] 战略与产业影响 - 自研芯片替代博通等第三方组件，避免向高通支付费用，同时提升产品功能集成度和效率 [27][28] - 公司计划未来将调制解调器与处理器整合至单芯片，但目前仍需数年时间实现 [27] - 新品线包括iPhone 17系列、iPhone Air、AirPods Pro 3及Apple Watch多款产品，操作系统升级于9月15日发布 [27]

展会概况 - 第二届湾区半导体产业生态博览会将于2025年10月15-17日在深圳会展中心举行 覆盖展览面积60,000平方米 汇聚全球600余家企业 预计吸引超过60,000名专业观众 [2] 产业链整合 - 以晶圆制造为核心纽带 深度联动IC设计、先进封装及化合物半导体等关键环节 构建覆盖EDA/IP、设备、材料、零部件、制造与封测的全产业链生态展示圈 [4][5][6] - 晶圆制造展区聚集ASML、AMAT、Lam Research、北方华创等顶尖企业 向上承接IC设计定制化需求 向下驱动封装测试技术迭代升级 [8] - 形成"设备-材料-制造"完整技术展示矩阵 推动产业链从单点创新向系统协同升级 [10] 国际化参与 - 国际展商数量同比增长超50% 吸引来自欧美、日韩、东南亚等20余个国家及地区的企业参与 [11][18] - ASML、TEL、KLA、Merck等国际企业展示覆盖芯片设计、制造与封测全链条的前沿技术 [14] - 北方华创、盛美、华润微电子、华大九天等国内龙头企业同步展示制程、装备与材料领域的最新突破 [16] 产业协同价值 - 为国际企业提供技术落地与市场拓展通道 为国内企业创造与国际巨头深度技术交流的平台 [12][14] - 中外企业同台展示推动全球半导体产业形成优势互补、合作共赢的生态体系 [16]

云计算与AI业务进展 - 公司在截至8月31日的季度签署四份数十亿美元合同 涉及三家不同客户 核心均为人工智能[2] - 总剩余履约义务达4550亿美元 预计未来几个月将新增数家数十亿美元客户签约[2] - 与AI领域知名公司签署重要云合同 包括OpenAI xAI Meta Nvidia AMD等[2] AI推理市场战略 - 公司瞄准AI推理市场 该市场涉及使用训练后AI模型生成内容的过程[3] - AI推理将应用于自动化工厂 自动驾驶汽车 自动化温室及药物设计的生物分子模拟[3] - 公司通过数据库掌握企业私有数据 新型AI数据库支持企业查询私有数据 增加AI推理服务需求[3] 技术优势与行业定位 - 公司在AI推理领域拥有差异化优势 依托庞大数据和基础设施服务企业客户[3] - AI代理（自主执行任务的机器人）有望提升AI推理需求量 公司正投资该领域应用程序开发[3] - 公司被行业分析师评价为云计算和AI竞赛中的重要参与者 采取举措明确市场定位[2][3]

蚂蚁集团半导体战略布局 - 过去一周内完成三项重大投资 涵盖ReRAM存储开发商忆芯半导体 AI边缘芯片制造商叶芝芯科技 并增持高端网络芯片公司Clounix [2] - 投资举措凸显对新型存储 网络硬件和边缘计算的关注 这些是支撑"AI First"战略和建立自主芯片生态系统的关键支柱 [2] - 自2023年宣布"AI First"为核心战略以来稳步加深半导体布局 2024年参与AI芯片制造商镁塔科技B轮融资 领投安全芯片公司穆斯半导体亿元级A3轮融资 [2] 2025年战略加速与扩展 - 通过子公司上海云漾咨询收购清微智能3.92%股份 该公司专注于可重构计算芯片 应用于智能计算中心 大型AI模型 自动驾驶和智能安全 [3] - 密集投资标志战略转变 从最初只关注云端AI芯片转向更广泛的"基础设施+前沿技术+边缘应用"覆盖 旨在构建自给自足生态系统 [3] - 投资高管表示评估项目时看重技术前瞻性和独特性 认为战略投资是大型科技公司明智利用资源的责任 [3] 行业竞争格局 - 中国科技巨头字节跳动在2024年投资忆芯半导体 2022年支持芯片开发商云豹智能 2021年支持GPU初创公司摩尔线程 [4] - 字节跳动还投资了云太微（数据中心网络芯片） 瑞芯微（RISC-V）和衍视科技（衍射光学芯片） [4] - 腾讯支持AI计算公司燧原科技和DPU初创公司瀚博半导体 2025年增持IC设计公司景略半导体和硅光子学公司锐晶微 [4][5]

韩国政府产业技术发展计划 - 韩国政府设定目标到2030年将碳化硅功率半导体技术自给率从10%提升至20% [2][3] - 政府将优先推进四个国家战略性先进材料及零部件项目（碳化硅功率半导体、液化天然气储罐、石墨烯和特殊碳钢）及一个K-食品项目 [2] 碳化硅功率半导体 - 碳化硅半导体应用于电动汽车、可再生能源和航空航天等未来先进产业 [3] - 全球碳化硅半导体市场规模预计以年均20%速度增长 从2024年34亿美元增至2030年103亿美元 [3] - 政府将支持从材料、器件到模块的整个供应链核心技术开发并培养专业人才 [3] 液化天然气储罐 - 韩国在液化天然气运输船订单量位居世界第一 但储罐部分缺乏自主技术需支付技术许可费 [4] - 政府将启动国产化示范项目 开发自主技术并推进相关材料和零部件进步 [4] 石墨烯技术 - 韩国已掌握石墨烯核心原始技术 但商业化处于早期阶段 目前仅向显示器散热材料等部分领域供应原型产品 [5] - 政府将积极支持石墨烯商业化技术开发 并通过供需企业合作项目推动技术成果落地 [5] 特殊碳钢 - 韩国在高附加值厚板、造船及能源用钢板、汽车用高附加值低碳钢板等领域拥有世界顶尖技术 [5] - 与欧盟和日本的技术竞争加剧 政府将支持下一代特殊碳钢开发并培养博士级专业人才 [5] K-食品产业 - K-食品已连续九年创下年度出口新高 政府将通过指定出口枢纽海外机构和扩建联合物流中心加强出口竞争力 [6]

行业趋势与市场前景 - 全球算力规模预计从2021年615EFLOPS增长至2030年56ZFLOPS 年复合增长率高达65.1% [3] - AI应用对PCB提出高频、高速、高密度、高可靠性及低能耗的严苛要求 推动PCB技术升级 [2] - PCB产业台湾企业产值占全球35% 但在台湾生产仅占11.9% [4] 技术发展与创新 - 高阶IC载板、高阶HDI/MSAP类载板、HLC厚大板等不同制程需整合以实现效能突破 [2] - 公司展出28层高阶载板、138x138mm超大载板及专为AI伺服器打造的HLC+HDI技术 [2] - 半导体与PCB技术已密不可分 PCB承担支撑高效能应用的关键任务 [3][4] 公司战略与竞争优势 - 公司定位为半导体产业链重要推手 从PCB领导者转型为AI应用发展注入能量 [2] - 专注高阶产品 与国际大客户结合 技术及ESG标准均符合高标准要求 [4] - 通过持续技术创新拉大与大陆厂商技术差距 满足甚至超越客户需求 [4]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来 源 ：内容来自 udn 。 享有硅谷「芯片大神」之称的凯勒（Jim Keller）今天表示，台北有很棒的人才，且能制造系统晶 圆等，他担任执行长的Tenstorrent要在台北设立办公室，并将招揽小芯片（chiplet）等工程师。 凯勒来台参加SEMICON Taiwan 2025国际半导体展，今天在「大师论坛」演讲。他一开场就说， Tenstorrent是AI电脑的特殊工厂，可以支援高阶AI电脑，台湾可以生产系统晶圆等，因此决定加 入这团队。 凯勒表示，Tenstorrent要在台北设立办公室，台北有很棒的人才，Tenstorrent要在台湾延揽小芯 片工程师等。由于Tenstorrent所有东西都公开，还没加入公司就可以很清楚知道公司做什么，因 此对于揽才很有信心。 他指出，Tenstorrent成立8年，产品已经开始出货，LG是客户之一，其电视也有AI处理器。成立 Tenstorrent有使命感，主要采用开放源的Risc V，并用普通的动态随机存取记忆体（DRAM）打 造高效能AI，协助每个人都可以用得起AI。 凯勒说，Tenstorrent的处理器是采用台 ...

来 源 ：内容来自半导体芯闻综合 。 市场普遍对Intel 能否突围保持保留态度。 14A 或许代表了Intel 的技术野心，但在高成本、缺乏 客户与竞争者领先的三重压力下，Intel 的未来依然笼罩着不确定性。 点这里加关注，锁定更多原创内容 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 设备昂贵：High-NA EUV 售价约3.8 亿美元，比Low-NA 高出六成。 设计复杂：曝光视场缩小一半，制程与研发成本同步增加。 晶圆高价：14A 每片晶圆推估约3–3.5 万美元，高于现有节点。 Intel 在制程转型上正面临艰难抉择。 继18A 节点在良率与客户拓展上进展不如预期后，公司将目 光转向下一代14A 制程。然而，这一节点虽承诺更高效能与能效，但背后的高昂成本，让Intel 陷 入进退两难。 Intel 财务长David Zinsner 已坦言，14A 的晶圆成本将明显高于18A。主因在于14A 将全面导入 ASML 新一代High-NA EUV。 虽然Intel 承诺14A 可带来15–20% 的效能功耗比提升，以及25–35% 的耗能下降，但在良率与客 户仍不确定的情况下，高成本难以说服市场。 相比之 ...