铜互连技术面临的挑战 - 铜在10纳米以下关键尺寸下电阻率急剧上升，线宽小于10纳米时电阻相比块体材料增加约10倍 [1] - 铜需要至少3-4纳米厚度的扩散阻挡层，导致10纳米铜线的实际金属厚度仅剩2-4纳米 [1] - 铜缺乏可制造的蚀刻工艺，需通过电介质蚀刻、阻挡层沉积和电镀填充实现微细线路制造 [1] - 更小线宽导致电流密度和电阻升高，加剧发热和电迁移风险 [2] 钌作为替代导体的优势 - 钌在17纳米以下线宽时导电性优于铜，且具备优异的抗电迁移性能 [2] - 钌可抵抗向SiO₂和SiOCH电介质的扩散，且无需扩散阻挡层 [2] - 钌易于蚀刻，支持更灵活的工艺集成方案（如半镶嵌结构结合加成/减成工艺） [4] - 钌通孔（21纳米间距）与铜线（24纳米间距）组合比纯钌结构电阻更低 [3] 钌工艺开发与挑战 - 化学气相沉积（CVD）和原子层沉积（ALD）需300°C高温，而化学镀可在低于100°C下进行但需退火处理降低电阻 [5] - 钌为各向异性导体，沿六边形[001]轴电阻率低25%，但外延薄膜通常使电流沿高电阻率方向流动 [5] - PVD钌与SiO₂粘附性差，降低沉积压力可致密化薄膜但恶化粘附性，薄膜化可改善粘附性 [4] - 溅射钌的柱状晶粒可能成为铜扩散通道，需通过氮气氛围溅射或与钨/钴合金化改善阻挡性能 [4] 界面与集成技术突破 - 铜与钌在通孔底部无混合现象，使用自组装单分子层（SAM）可防止通孔底部阻挡层沉积 [3] - 薄钴钌双层或钴衬里可降低线路电阻且保持电迁移性能不变 [3] - 1.5纳米TiN衬垫可钝化电介质并促进钌粘附 [3] - 钌与铜兼容性强，20纳米以上线宽仍以铜为主，界面处理对器件成功至关重要 [2] 行业应用前景 - 钌引入需克服沉积一致性挑战，涉及数千片晶圆上数百万特征的工艺控制 [4] - 钌替代铜属于阶跃式变革，需现有技术潜力耗尽后才会大规模应用 [5] - 行业正为钌基互连技术奠定基础，但全面替代不会快速发生 [5]

英伟达H20芯片生产暂停事件 - 英伟达已暂停专为中国市场设计的H20 AI芯片生产 该决定源于中国出口限制和中美进出口法规冲突加剧 [1] - 公司指示三星电子和Amkor暂停H20相关生产 三星负责供应高带宽内存(HBM) Amkor负责芯片封装 [1] H20芯片生产历史与财务影响 - H20芯片在过去五个月经历多次停产与重启 4月因美国收紧AI芯片出口限制暂停生产导致55亿美元会计损失 [2] - 7月美国政府发放出口许可证后 英伟达向台积电重新订购约30万片H20芯片 但一个月后因中国购买禁令再次停产 [2] 地缘政治因素影响 - 中国国家互联网信息办公室7月22日以"安全隐患"为由 要求字节跳动和阿里巴巴等科技公司停止H20新订单 [3] - 进口禁令直接回应美国商务部长卢特尼克言论 其表示"不会将最好产品卖给中国"并意图使中国技术依赖美国 [3] - 中国当局要求数据中心将国产半导体比例提高至50% 作为对美方言论的反制措施 [3] 供应链与新产品挑战 - 英伟达开发中的Blackwell架构中国特供芯片(B20/B30A) 虽获美国出口许可但需支付在华销售额15%作为交换 [3] - B30A性能达原始Blackwell芯片的30-40% 原计划下个月交付样品但中国政策变数可能打乱量产计划 [3][4] - 半导体供应链从制造到封装需至少半年时间 难以灵活调整生产应对政策突变 [5] 行业整体影响 - 中美AI芯片竞争已升级为国家荣誉之战 使英伟达/台积电/三星电子/SK海力士等企业中长期计划制定困难 [5] - 市场状况随政府政策快速变化 导致整个半导体行业供应链陷入混乱状态 [1][5]

文章核心观点 - DeepSeek发布采用UE8M0 FP8数据格式的DeepSeek-V3.1模型 该格式针对下一代国产芯片设计 可能推动国产AI芯片生态发展 [1] - UE8M0 FP8格式通过仅使用指数位存储尺度信息 显著减少内存与带宽使用 模型推理和训练内存需求降低多达75% 并兼容MXFP8硬件规范 提升算力利用效率 [3] - 消息发布后国内芯片概念股爆发 寒武纪股价飙升至约1170–1180元 市值一度逼近人民币5000亿元 昆仑芯中标运营商10亿级大单 国产芯片在运营商采购实现突破 [5] - 中国监管层劝阻国内企业购买NVIDIA H20 在存在替代品背景下 DeepSeek动作为国产芯片生态赋能 提升国内企业使用国产芯片平台积极性 [5] UE8M0 FP8技术特点 - UE8M0 FP8为特殊8位浮点格式 仅使用指数位不含尾数 用于存储尺度信息 在保证数值稳定性前提下大幅压缩内存与带宽使用 [3] - 该格式使模型推理和训练内存减少多达75% 显著提高算力利用率与效率 [3] - 格式与MXFP8硬件规范兼容 训练和推理数值体系与未来硬件一致 避免复杂数值转换 为国产AI加速器平台提供数值兼容路径 [3] 国内AI芯片市场影响 - 消息引发国内芯片概念股全线爆发 寒武纪股价盘中飙升至约1170–1180元 市值一度逼近人民币5000亿元 引领芯片板块整体上涨 [5] - 昆仑芯中标运营商领域10亿级大单 在中国移动算力芯片集采三个标包中均位列第一 中标金额超过10亿元 实现国产芯片在运营商核心采购重大突破 [5] - 国内AI芯片企业如中海光 摩尔线程 MetaX 燧原 天数智芯 中昊芯英等受到不同程度关注和期待 [5] 国产芯片生态发展 - DeepSeek模型适配动作成为国产芯片需求催化剂 提升国内企业使用国产芯片基础平台积极性 [5] - UE8M0 FP8格式为研发中的国产AI加速器平台提供数值兼容路径 是软硬协同生态构建的关键环节 [3]

台积电与英伟达合作关系 - 英伟达首席执行官黄仁勋访问中国台湾主要目的是感谢台积电团队为下一代人工智能芯片平台Rubin所做的努力[1] - 台积电正在为英伟达生产六款新产品包括新的中央处理器和图形处理器[1] - 台积电作为全球最大的合同芯片制造商其股价今年迄今已上涨65%[6] 美国政府芯片法案与投资计划 - 2022年通过的《芯片法案》旨在通过赠款和贷款振兴美国半导体制造业[2] - 台积电已获得66亿美元承诺用于帮助其在亚利桑那州建造三座尖端芯片制造工厂[2] - 台积电在今年3月宣布将把其在美国的投资扩大至1650亿美元[4] 美国政府入股半导体公司意向 - 美国商务部长霍华德·卢特尼克证实政府正在与英特尔就收购其10%股权进行谈判[4] - 政府可能会考虑入股其他公司包括美光、台积电和三星等获得《芯片法案》资金的企业[1] - 但《华尔街日报》报道称政府无意寻求收购那些增加对美投资的半导体公司股份[4] 英伟达在台业务扩张 - 英伟达渴望启动"英伟达星座"项目作为在台新办事处旨在容纳不断增长的中国台湾员工队伍[6] - 公司仍在与当地政府合作解决问题以尽快动工建设新办事处[6] - 英伟达在中国台湾拥有大量员工并与芯片公司、系统供应商和制造商保持紧密合作[6] 英伟达对华芯片出口情况 - 在中国提出安全担忧后英伟达已要求部分组件供应商停止与专供中国市场的H20图形处理器相关的生产[6] - 英伟达曾表示预计将获得H20芯片的出口许可证但中国已冻结本地公司购买这些芯片的能力[6] - 公司已回应北京对H20芯片的担忧并希望问题能得到解决[7]

行业活动概况 - 第十三届半导体设备与核心部件及材料展（CSEAC 2025）于2025年9月4日至6日在无锡太湖国际博览中心举办 活动同期设立"百企人才招聘会" 覆盖100多家中外半导体知名企业 包括北方华创、中微公司、新凯来、富创精密等 这是国际国内半导体展中规模最大的人才供需对接平台 [2] 人才招聘与产教融合 - 招聘会主题为"风米人力行·产教芯相融" 包含高校成果展、人才对接会及企业宣讲会 通过高校科研成果展示和政策解读搭建产学研用融合平台 [2] - 企业宣讲会于9月5日09:30-16:50举行 邀请中微公司、北方华创、新凯来等十余家企业分享文化理念并发布人才需求画像 [3][4] - 参与招聘的知名企业包括北方华创（展位Q-01）、中微公司（Q-02）、新凯来（Q-03）、富创精密（Q-04）、SMC（Q-05）及华润微电子（Q-11）等 [5] 高校与科研机构参与 - 高校成果展吸引多家科研机构参与 包括浙江大学杭州国际科创中心（U-02）、中科院合肥智能机械研究所（U-03）、国家第三代半导体技术创新中心（U-05）及华中科技大学相关实验室（U-10/U-11） [8][10] - 活动旨在通过产教共融推动半导体行业创新 高校与企业联合开展人才对接 [2][11] 活动推广与参与方式 - 观众可通过扫描二维码报名免费获取入场资格 参与抽奖有机会获得京东卡、蓝牙耳机及华为平板电脑等礼品 [11][12] - 活动咨询联系人张女士（avian.zhang@cseac.org.cn） 联系电话021-61009295 [12]

地缘政治与产业政策 - 美国政府考虑根据《半导体支援法》获取接受补贴并在美建厂的半导体企业股份 可能要求获得已承诺对美投资并接受政府补贴的三星电子和SK海力士股份[1] - 特朗普政府正推进向英特尔提供100亿美元补贴以换取10%股份的谈判 若美国政府持有股份可能对企业扩大在美投资等决策施加影响[1] - 韩国政府预判特朗普可能在对美投资或安保领域提出突发要求 正防范以关税和驻韩美军为筹码要求增加对美投资和同盟现代化等意外要求[2] 企业战略与市场动态 - 韩国总统政策室室长表示对美投资额可能进一步增加 谈判在结束前都存在变数[2] - 前驻美韩国大使强调需准备具体数据证明韩国可成为美国制造业复兴的优秀合作伙伴 对即兴要求需灵活接纳但应另行安排工作层磋商[2] - 专家建议需为特朗普总统提供可炫耀的成果 同时在同盟现代化等议题上保持战略模糊性[2] 行业技术发展 - HBM被描述为技术奇迹 凸显高带宽存储器技术在半导体行业的重要性[3] - RISC-V架构被断言一定会胜出 反映开源指令集架构在芯片设计领域的增长潜力[3] 资本市场表现 - 芯片巨头市值大跌 表明半导体行业近期面临资本市场压力[3] - 全球市值最高的10家芯片公司名单被提及 反映行业头部企业的市场地位变化[3] 产业投资规模 - 10万亿规模资金投向半导体 显示巨额资本正涌入半导体产业[3]

大会概况 - 第三届设计自动化产业峰会IDAS 2025将于2025年9月15日至16日在杭州国际博览中心举行 主题为"锐进" [3] - 峰会由EDA²主办 旨在加速EDA技术突破和产业推广 推动生态多元化发展 [3] - 预计吸引500+半导体上下游企业 2500+专业观众 200+专家学者 100+嘉宾演讲 [4] 会议规模与形式 - 峰会由主论坛 12场专题论坛及企业用户大会组成 [4] - 设置100+展台 覆盖EDA 设计平台 制造到封装等全产业链领域 [4] - 聚焦AI for EDA 3D IC 汉擎底座 STCO/DTCO等前沿技术方向 [4] 核心议程 - 9月15日举行开幕式及主论坛 下午举办7场分论坛包括Custom Design 存储器设计 Chiplet 数字芯片等专题 [11][12] - 9月16日主论坛聚焦芯片良率提升 下午举办5场分论坛包括汉擎开发者 半导体AI技术 IP论坛等 [13] - 同期举办"设计自动化产业展" 展示最新技术成果 [15] 演讲嘉宾阵容 - 学界代表：北京大学王润声教授分享芯片跨尺度协同设计 中国科学院院士刘胜探讨国产芯片良率挑战 [16] - 企业领袖：广立微董事长郑勇军 华大九天总经理杨晓东 概伦电子总裁杨廉峰等参与主题演讲 [17] - 技术专家：华为半导体首席架构师杜文华分享AI集群网络芯片趋势 行芯科技董事长贺青探讨Signoff新生态 [17] 技术议题覆盖 - AI与EDA融合：华为EDA首席科学家黄宇阐述AI for EDA 芯和半导体代文亮讨论AI时代EDA生态构建 [18][23] - 先进封装：芯动科技刘军分享3D IC移动端IP技术 晶合集成钟锋浩探讨AI在芯片制造应用 [20][41] - 设计方法学：清华大学潘立阳分析3D-DRAM存储技术 复旦大学马奕涛介绍AI辅助3D IC设计规则检查 [21][22] 参展企业生态 - 钻石赞助商包括概伦电子 华大九天 广立微 鸿芯微纳 华为 亿方杭创 芯和半导体等头部企业 [61] - 铂金与黄金赞助商涵盖合见工软 芯华章 德图科技 硅芯科技等细分领域代表 [64][65] - 参展单位包括半导体CAD联盟 高性能芯片互联技术联盟 各地半导体行业协会等产业组织 [66][67]

市场地位变化 - 三星电子33年来首次失去全球最大DRAM制造商地位，过去六个月市场份额下降8.8个百分点[1] - SK海力士DRAM市场份额从2022年27.7%升至2024年33.4%，2024年上半年达到36.3%超越三星[1] - SK海力士美国子公司上半年销售额24.7万亿韩元（177.9亿美元），同比增长103%[1] 技术竞争格局 - SK海力士自2024年3月起持续为英伟达独家供应HBM3E芯片[2] - HBM产品占SK海力士2024年第一季度DRAM营业利润的54%[2] - 三星向英伟达交付12层HBM3E因质量测试延迟，未能满足散热标准（比博通严格两倍）和NVLink信号质量要求[4][5] - 三星计划下半年向博通供应HBM3E，预计获得其超过50%的需求份额[4] 企业战略调整 - SK海力士通过硅谷子公司强化与美国科技公司合作，并更换领导层（新任CEO曾主管HBM全球销售）[2] - 三星表示将通过多元化DRAM产品组合扩大份额，重点推出HBM、高容量DDR5及服务器用LPDDR5x[3] - 三星正重新设计DRAM产品以提高质量和稳定良率[6] 资本市场需求 - SK海力士散户股东数量上半年增长21.3%（从561,747人增至681,671人），增速超过三星的18.9%[2] - 投资者情绪反映对SK海力士HBM市场主导地位的乐观预期[2]

CoWoP技术介绍 - CoWoP（Chip on Wafer on PCB）是辉达正在测试的新一代先进封装技术，计划与台积电CoWoS双线推进，预计2026年10月下一代Rubin GPU系列的GR150芯片同时采用两种封装技术 [1] - CoWoP技术先将裸芯片通过微凸点倒装到硅仲介层上，然后将整个芯片组件直接焊接在PCB主机板，省略CoWoS需要的封装基板工序，PCB不仅承担电连接还形成精细的重分布层 [2] - 与CoWoS相比，CoWoP实现封装基板与PCB一体化，设计更薄更轻，带宽更高，利用大尺寸PCB产线的高产能与成熟工艺，用成熟大面板PCB替代昂贵的ABF/BT载板，大幅降低材料与制造成本 [2] CoWoP技术优势 - CoWoP通过减少封装层级实现板卡一体化设计，在同一块板上完成多至10余层、30μm级线宽/线距的高速互连，兼具高带宽、低延迟与设计灵活性 [2] - 摩根大通指出CoWoP优势包括简化系统结构、提高资料传输效率、更好的热管理性能、更低的功耗、降低基板成本、潜在减少后端测试步骤 [3] - 摩根士丹利研究显示CoWoP可解决基板翘曲问题、增加NVLink覆盖范围、实现更高散热效率、消除某些封装材料的产能瓶颈 [4] 对产业链影响 - CoWoP对ABF基板厂商是负面消息，基板附加值可能大幅减少或完全消失，更复杂精细节距的信号路由将转移到RDL层，高端PCB层承担封装内路由步骤 [4] - CoWoP为PCB厂带来重大机遇，具备先进mSAP能力以及基板/封装技术的公司将更有优势，但mSAP目前25/25微米线/间距仍远低于ABF的亚10微米能力 [5] - IC载板厂认为先进封装如CoWoS结构仍将是未来五年市场主流，短期内不会被取代，新型CoWoP架构只是长期技术蓝图 [7] 技术挑战与商业化前景 - 目前只有苹果采用mSAP或SLP PCB技术，但节距尺寸更大、PCB板面积更小，将此技术扩展到大型GPU仍具技术与运营挑战，CoWoP中期商业化概率较低 [6] - 台积电CoWoS良率已接近100%，技术切换存在不必要风险，考虑到Rubin Ultra量产时程，推估其仍将沿用现有ABF基板技术而非转向CoWoP [6] - 台PCB厂对CoWoP取代CoWoS持保留态度，认为涉及整个产业链技术制程大幅提升，现阶段载板技术成熟价格合理，终端客户无急需改变理由 [7] 台积电CoPoS技术 - CoPoS是台积电为解决CoWoS量产瓶颈推出的下一代封装技术，结合CoWoS与FOPLP，以方形面板RDL层取代圆形硅仲介层，适合大规模量产 [3] - 台积电预计2026年在采钰建置首条CoPoS实验线，2028-2029年在嘉义投资量产厂，主要聚焦AI与高效能运算领域 [3] - 从商业化角度，CoPoS解决实际生产效率问题，优先顺序应高于CoWoP，一年内同时导入两个重大创新但未经实证的技术风险相当高 [7]

文章核心观点 - Arm通过推出神经技术(Arm Neural Technology)和专用神经加速器，旨在将PC级别的AI图形性能首次引入移动设备，显著提升移动端图形处理能力和AI计算效率，同时通过开放开发套件赋能开发者生态，推动端侧AI图形技术的创新和应用[3][6][10][23] Arm技术发展历程与布局 - 公司持续推动移动端图形性能突破，2022年推出光线追踪和可变速率着色功能，2023年引入延迟顶点着色技术，2024年进一步强化性能与功能表现[1] - 近期推出Arm精锐超级分辨率技术(Arm ASR)，通过基于着色器的高效算法为现有移动设备提供高质量优化升级[1] - 公司始终致力于通过提升计算着色器性能来增强GPU的AI能力，并积极布局技术创新以应对行业挑战[3] Arm神经技术核心创新 - 为GPU增添专用神经加速器作为硬件核心组件，针对AI工作负载优化，可紧密集成到GPU着色器核心中实现高效AI计算[7] - 该技术通过硬件与软件深度融合，填补移动端高质量AI图形处理的市场空白，使开发者能轻松集成AI技术到图形应用中[6] - 测试数据显示，专用神经加速器可将GPU工作负载减少多达50%，同时显著提升图像质量和处理速度，使移动设备实现PC或高端游戏主机级别的图形效果[10] - 技术不仅适用于游戏领域，还对神经摄像头工作负载等应用产生实质影响，支持画质优化升级和路径追踪等端侧用例[10] 开发套件与生态赋能 - 同步推出针对神经技术的开放开发套件，包含虚幻引擎插件、Vulkan PC仿真环境、示例代码和文档等资源，帮助开发者快速集成和优化AI图形应用[12] - 通过GitHub和Hugging Face提供完全开放的模型，并推出面向Vulkan的Arm机器学习(ML)扩展，引入专为神经网络推理打造的图管线(Graph Pipeline)，使AI能作为图形管线的原生部分整合到移动端渲染[13][14] - 公司选择在硬件上市前发布技术，以鼓励开发者基于该技术进行创新，并已与Enduring Games、网易游戏、Sumo Digital、腾讯游戏和Traverse Research等展开合作共同开发神经图形开发套件[12][23] 神经超级采样技术应用 - 作为神经技术的首款应用，神经超级采样(NSS)融合超分辨率技术与AI神经网络，在保持高质量视觉效果的同时显著降低GPU工作负载[16] - 技术通过对低分辨率图像进行分析处理，利用AI神经网络预测并补充细节信息实现分辨率提升，能在每帧4ms延迟下将分辨率从540p提升至1080p并接近原生画质效果[18] - 与传统超分辨率技术相比，NSS能消除动态模糊，同时提升图像清晰度和细节表现力，在游戏场景中可通过降低GPU负载来提升帧率、增强特效或优化其他性能指标[18] 未来技术规划与行业影响 - 公司计划未来推出神经帧率提升(NFRU)和神经超级采样与降噪(NSSD)等应用，进一步扩展神经技术应用范围[19] - NFRU技术通过分析连续视频帧并利用AI生成中间帧实现帧率翻倍，NSSD技术专注于提升实时路径追踪的图像质量，通过减少光线投射数量并利用神经技术填补细节信息来降低计算成本[22] - GPU内置神经加速器将在2026年的Arm GPU产品中实现，搭载该技术的设备预计于2026年底上市，有望推动游戏、元宇宙和其他图形密集型应用领域的视觉体验升级[23][25] - 公司采用全面开放策略，提供重新训练模型所需的完整模型架构、权重参数及工具链，允许开发者针对独特工作负载进行深度适配优化，区别于封闭的桌面端生态[23]