州长格雷格·阿博特今天在德克萨斯州议会大厦与三星高管会面时宣布，德克萨斯州半导体创新基 金 (TSIF) 已向三星奥斯汀半导体有限责任公司（简称"三星"）提供 2.5 亿美元的拨款，用于其位 于泰勒的半导体制造工厂。该项目总投资超过 47.3 亿美元。 "德克萨斯州是科技与创新的未来之乡，"州长阿博特表示。"三星在德克萨斯州投资约400亿美 元，助力巩固德克萨斯州作为半导体制造业领先州的地位，为德克萨斯州社区带来更多商业投资， 并为勤劳的德克萨斯州居民创造数千个高薪工作岗位。三星在泰勒半导体制造工厂投资47.3亿美 元，将为美国关键行业提供更稳定的国内芯片供应，并确保驱动下一代技术的最先进芯片在德克萨 斯州制造。" 三星将投资47.3亿美元，在泰勒半导体制造工厂开展一项新计划，这是其在岸化战略的一部分，旨 在向2纳米尖端逻辑芯片制造转型，为5G、人工智能 (AI) 和高性能计算等领域的下一代技术提供 支持。2021年11月，州长阿博特宣布三星将投资数十亿美元在泰勒工厂建设，这是德克萨斯州有 史以来最大的外国直接投资。 三星电子副董事长兼设备解决方案 (DS) 部门负责人杨铉俊表示："过去 30 年来，三星一直 ...

公司战略调整 - 英飞凌将泰国曼谷/暖武里府的后端制造工厂转让给马来西亚太平洋工业有限公司（MPI）并签订长期供应协议 [2] - 英飞凌与MPI同意加强合作伙伴关系 共同开发创新封装解决方案 [2] - 英飞凌于2025年1月在曼谷南部的北榄府启动全新先进后端晶圆厂建设 与工厂转让形成战略互补 [3] 业务布局优化 - 北榄府新工厂将专注于框架式电源模块和晶圆测试 首栋建筑计划2026年投产 [3][4] - MPI将继续开发现有高性能工厂 提供面向汽车/互联/物联网解决方案的标准封装产品组合 [3] - 通过内部制造与OSAT合作伙伴结合 优化英飞凌整体制造布局的效率与灵活性 [3] 交易执行细节 - 交易预计2026年初完成 需满足所有待决成交条件 [4] - 工厂转移涉及所有生产相关员工转入MPI运营 英飞凌承诺保持密切合作 [2] - MPI作为拥有50年经验的OSAT服务商 通过此次收购实现战略增长计划的关键一步 [2] 生态影响 - 该举措将新半导体公司引入泰国 进一步丰富当地半导体生态系统 [2] - MPI业务模式可通过服务广泛客户群实现工厂更多样化利用 [2] - 交易预计为MPI/英飞凌及所有相关利益方带来长期价值 [2]

AI芯片产业趋势 - AI产业正迎来算力需求爆发式增长 大模型参数规模以每年10倍速度膨胀 自动驾驶和智能医疗等核心场景对实时算力需求持续攀升 2025年全球智能算力缺口将达35% [2] - AI芯片成为全球科技竞争核心赛道 但国产AI芯片发展面临软硬件技术瓶颈 传统架构受限与生态不足等多重困境 [2] - RISC-V架构成为破局重要突破口 通过多核异构架构与存算一体技术深度融合 在推理效率与能效比上展现巨大潜力 [2] RISC-V产业进展 - 2025年9月9日召开RISC-V存算一体产业论坛暨应用组启动大会 标志着中国在构建AI芯片自主生态领域迈出关键一步 [3] - 会议确立"RISC-V+存算一体"技术标准化路线图 目标2025年完成标准草案 2026年发布全球首个RISC-V存算一体标准 [5] - 工信部要求加强标准引领和全链协同 为人工智能发展提供坚实底层技术支撑 [5] 技术挑战与瓶颈 - 大模型计算量呈指数增长而传统芯片算力仅线性提升 "算力鸿沟"持续扩大 [9] - 功耗问题突出 OpenAI预测到2030-2035年AI可能用掉全球10-15%电力 [9] - AI芯片产业面临硬件瓶颈 生态壁垒和架构局限三重挑战 摩尔定律逼近物理极限 [10] - 传统冯·诺依曼架构存在带宽瓶颈 无法匹配AI大模型对数据吞吐的需求 [11] 三维存算一体技术方案 - 提出SRAM存算一体-RISC-V+存算异构架构-3D近存架构的三维存算一体3D-CIM创新路线 [11] - SRAM存算一体架构相比传统数字电路 计算能效提升5-10倍 算力密度提升数倍 [12] - 支持INT4/INT8/FP16/BF16等主流数据格式 可高效运行Attn Conv FC等算子 [13] - RISC-V异构融合架构解决计算完备性问题 实现全类型计算覆盖 [14] - 3D近存架构通过混合键合技术显著提高数据搬运带宽 降低传输功耗 [15] 产业化与应用前景 - 技术将分阶段赋能AI产业 先期聚焦端侧大模型应用 中期切入云端大模型算力支撑 远期拓展至具身智能领域 [16] - 基于全国产供应链 提供算力-能效-带宽三位一体的自主可控芯片解决方案 [16] - 已与多家手机 PC 服务器龙头企业及国产工艺厂商开展合作 产业化落地加速推进 [16] - 公司担任RISC-V存算一体应用组组长单位 联合产业链上下游构建自主可控生态 [17] 技术突破与成果 - 研究团队在顶级刊物发表文章20余篇 在ISSCC发表论文14篇 突破多个国际先进水平指标 [11] - 核心技术已实现产业化落地 为基础设施提供技术领先且自主可控的关键芯片技术 [11] - 三维存算一体技术从根本上消除数据搬运开销 被视为后摩尔时代延续算力增长的核心路径 [17]

地缘政治对半导体供应链的影响 - 阿里巴巴和字节跳动等中国公司终止对英伟达RTX Pro 6000D芯片的订单 [2] - 英伟达首席执行官黄仁勋对此表示失望 [2] - 中国外交部反对在经贸科技问题上对特定国家采取歧视性做法 主张通过对话合作维护全球产供链稳定 [2] 行业动态与市场关注 - 半导体行业存在10万亿规模的投资计划 [3] - 芯片巨头近期出现市值大跌情况 [3] - HBM技术被英伟达首席执行官黄仁勋称为技术奇迹 [3] - RISC-V架构被行业专家Jim Keller认为具备竞争优势 [3] - 全球市值最高的10家芯片公司受到市场关注 [3]

三星德州泰勒半导体工厂投资与建设 - 三星获得德州半导体创新基金2.5亿美元拨款 用于泰勒制造工厂建设[2] - 三星在泰勒工厂总投资47.3亿美元 计划2026年底开始建设[2][3] - 工厂占地600万平方英尺 位于1000英亩土地上 预计创造2000个直接就业岗位[3][4] 工厂产能与技术规划 - 工厂包括两座逻辑工厂和一座研发设施 未来可能新增多达11座芯片生产设施[3] - 工厂将生产最先进技术芯片 专门为特斯拉生产下一代AI6芯片[4][5] - 三星与特斯拉签订165亿美元代工合同 工厂将专注于特斯拉AI6芯片制造[4] 政府支持与战略意义 - 项目获得2022年《芯片与科学法案》47.5亿美元联邦政府支持[3] - 州长表示投资将为美国关键行业提供更安全的国内芯片供应[2] - 州和联邦官员认为扩张对美国供应链弹性、国家安全和AI制造业至关重要[5] 公司历史与区域影响 - 三星自1990年代进入德克萨斯州中部市场 在奥斯汀拥有4500名员工[3] - 该项目是三星在德克萨斯州中部370亿美元投资的一部分[3] - 联邦预测未来五年将新增数千个制造业岗位[4]

中国正在收紧针对全球半导体公司的所谓并购陷阱。美国芯片巨头英伟达——已经深陷中美贸易紧 张局势——是主要目标，但分析师表示，韩国企业也远非安全。 来源：内容来自 koreajoongangdaily 。 此 案 的 核 心 是 英 伟 达 2020 年 收 购 以 色 列 高 速 互 连 芯 片 及 解 决 方 案 开 发 商 Mellanox 的 交 易 。 Mellanox的InfiniBand技术广泛应用于大型数据中心的建设。 国家市场监督管理总局经过12个月的审查批准了这笔交易，但附加条件包括"无歧视地向中国市场 供应产品"。然而，去年12月，该监管机构突然再次开始调查这笔交易，并在中美两国进行敏感贸 易谈判之际，通知英伟达涉嫌违反反垄断法。据彭博社9月16日报道，美国财政部长斯科特·贝森特 称，这笔交易"时机不当"。 英伟达斥资 69 亿美元收购 Mellanox 被认为是一招妙招，将该公司从一家图形处理器 (GPU) 供 应商转型为一家业务范围更广的人工智能基础设施公司。如今，中国似乎正在冲击英伟达的核心业 务。 SK海力士可能也深陷其中。2021年12月，该公司经过14个月的等待，终于获得国家市 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容编译自 semiengineering 由于封装集成了多种基材、粘合剂和特殊金属，制造商必须从头开始重新考虑精度。 在通过先进封装技术延续摩尔定律的竞赛中，精度的极限不再仅仅由光刻技术决定，而是越来越多 地由材料不可预测的行为决定。 如今，半导体封装已不再局限于硅和铜，而是涵盖了越来越多的聚合物、粘合剂、电介质、特殊金 属以及玻璃、金刚石和先进陶瓷等基板。每种材料都具有独特的热学、机械和电气特性，使集成变 得复杂。这些特性共同构成了一个环境，即使是最精心设计的工艺，翘曲、应力、污染和变化也可 能会对其造成破坏。 Brewer Science高级应用工程师 Amit Kumar 表示："封装堆叠的演变带来了越来越多的异构集成 挑战，例如界面粘附、化学兼容性、腐蚀、除气、基于缩放的电气和热挑战以及粒子导致的缺陷。 与前端晶圆制造的受控条件不同，在前端晶圆制造中，原子级公差已成为常态，而后端组装必须应 对异构集成的复杂现实。单个封装可能包含多个芯片、有机中介层、底部填充材料、再分布层 (RDL) 和热界面材料，所有这些材料在应力和热量作用下都会产生不同的相互作用。 ...

华为昇腾芯片技术演进 - 昇腾芯片持续演进 为中国及全球AI算力提供基础 未来3年规划三个系列芯片 包括Ascend 950/960/970系列 [2][3] - Ascend 950系列即将推出 包含两颗芯片：950PR面向推理Prefill和推荐场景 950DT面向推理Decode和训练场景 [3][4] - 相比前代Ascend 910C Ascend 950实现根本性提升：新增支持FP8/MXFP8/MXFP4等低精度格式 FP8算力达1 PFLOPS FP4算力达2 PFLOPS 互联带宽提升2.5倍至2TB/s [3][4][5] - 采用自研HBM技术：950PR采用HiBL 1.0 HBM 降低成本 950DT采用HiZQ 2.0 HBM 内存容量达144GB 带宽达4TB/s [4][5] - Ascend 960规划于2027Q4推出 各项规格相比950翻倍 FP8算力达2 PFLOPS FP4算力达4 PFLOPS 支持HiF4格式 [6][7] - Ascend 970规划于2028Q4推出 相比960 FP8算力翻倍至4 PFLOPS FP4算力翻倍至8 PFLOPS 互联带宽翻倍至4TB/s 内存带宽提升1.5倍 [7] 超节点产品布局 - Atlas 900超节点已部署300多套 满配384颗Ascend 910C芯片 算力达300 PFLOPS 服务20多个客户 [8] - 新发布Atlas 950超节点 基于Ascend 950DT 支持8192张卡 是Atlas 900规模的20多倍 FP8算力达8 EFLOPS FP4算力达16 EFLOPS 互联带宽达16PB/s 超全球互联网峰值带宽10倍 2026Q4上市 [9][10] - 相比英伟达NVL144 Atlas 950卡规模是其56.8倍 总算力是其6.7倍 内存容量达1152TB是其15倍 互联带宽达16.3PB/s是其62倍 [10] - Atlas 950超节点训练性能提升17倍达4.91M TPS 推理性能提升26.5倍达19.6M TPS [10][11] - Atlas 960超节点规划于2027Q4 基于Ascend 960 支持15488卡 FP8总算力达30 EFLOPS FP4总算力达60 EFLOPS 内存容量达4460TB 互联带宽达34PB/s 训练和推理性能相比950提升3倍和4倍以上 [11] 集群解决方案 - Atlas 950 SuperCluster集群由64个Atlas 950超节点组成 集成52万多片昇腾950DT卡 FP8总算力达524 EFLOPS 2026Q4上市 [19] - 相比xAI Colossus集群 华为集群规模是其2.5倍 算力是其1.3倍 [20] - Atlas 960 SuperCluster规划于2027Q4 规模达百万卡级 FP8总算力达2 ZFLOPS FP4总算力达4 ZFLOPS [20] - 集群支持UBoE和RoCE协议 UBoE相比RoCE静态时延更低 可靠性更高 节省交换机和光模块数量 [20] 通用计算超节点 - 鲲鹏处理器围绕超节点方向演进 2026Q1推出Kunpeng 950处理器 两个版本：96核/192线程和192核/384线程 支持通用计算超节点 新增四层隔离安全特性 [12] - 发布TaiShan 950通用计算超节点 基于Kunpeng 950 最大支持16节点32个处理器 内存48TB 支持内存/SSD/DPU池化 2026Q1上市 [14] - TaiShan 950助力金融系统替代大型机/小型机 结合GaussDB多写架构无需分布式改造 性能提升2.9倍 [14][15] - 在虚拟化环境内存利用率提升20% Spark大数据场景实时处理时间缩短30% [15] - 支持构建混合超节点 结合TaiShan 950和Atlas 950 为生成式推荐系统提供PB级共享内存池和超低时延推理能力 [15] 互联技术创新 - 华为开创超节点互联协议"灵衢"（UB） 灵衢1.0已用于Atlas 900超节点 灵衢2.0用于Atlas 950超节点 将开放给产业界共建生态 [17][18][19] - 解决长距离高可靠互联问题 光互联可靠性提升100倍 距离超200米 [16][17] - 解决大带宽低时延问题 实现TB级带宽和2.1微秒时延 [16][17] - 万卡超节点架构具备六大特征：总线级互联、平等协同、全量池化、协议归一、大规模组网、高可用性 [17]

峰会基本信息 - 第四届GMIF2025创新峰会将于2025年9月25日在深圳万丽湾酒店开幕 [5][7] - 峰会主题为"AI应用，创新赋能"，聚焦AI驱动下存储技术的演进与产业机遇 [5] - 由深圳市存储器行业协会与北京大学集成电路学院联合主办 [5] 参会企业与机构 - 峰会汇聚19家以上全球领先企业与高校，包括三星、Sandisk、Intel、联发科、佰维存储、Arm、澜起科技、科大讯飞等头部企业 [17] - 覆盖存储原厂、主控芯片厂商、解决方案提供商、封装测试企业及AI终端应用厂商全产业链 [17] 技术分享主题 - 议题涵盖大模型场景存算一体处理技术（北京大学集成电路学院）[9] - 三星探讨AI时代存储新纪元及闪存在AI时代的潜力释放（Sandisk）[9] - 慧荣科技展示从云端到边缘的主控技术创新（慧荣科技）[9] - 联芸科技提出边缘人工智能时代的新型存储架构（联芸科技）[13][14] - 澜起科技展示CXL®内存扩展技术在内存池化中的应用（澜起科技）[15] - 英特尔聚焦AI PC技术进展（英特尔）[10] 应用场景创新 - 广汽集团探讨人工智能对汽车行业DNA的重塑（广汽集团）[15] - 科大讯飞推出星火AIPC开启AI办公新纪元（科大讯飞）[15] - 佰维存储分享AI时代存储解决方案的创新实践（佰维存储）[11] 产业生态展示 - 产品展示区汇聚27家以上企业的200项创新成果 [17] - 覆盖存储产业链全生态，包括封装测试企业（欧康诺电子）及基板供应商（广芯基板）[15][17]

光刻技术演进与Beyond-EUV (BEUV) 发展 - 当前最先进芯片制造依赖EUV光刻技术 工作波长13.5nm 可实现13nm（Low NA EUV）、8nm（High NA EUV）及4-5nm（Hyper NA EUV）特征尺寸 但系统复杂且成本达数亿美元[2] - 行业探索"Beyond-EUV"技术 使用波长6.5-6.7nm的软X射线激光 理论分辨率可达5nm及以下 但仍需数年开发实验性工具[2] 光刻技术原理与波长选择依据 - 光刻分辨率提升依赖增加数值孔径(NA)或缩短波长 光源波长从紫外光(436nm g线)逐步演进至深紫外光(248nm KrF/193nm ArF)再到极紫外光(13.5nm EUV)[3] - EUV选择13.5nm波长因Mo/Si多层镜反射率达70% 而6.7nm波长反射率仅61% 且光路需11次反射导致透射效率降至13.5nm波长的四分之一[5] - 较短波长对光源稳定性要求更高 6.7nm反射曲线更尖锐 需精确匹配波长与镜子周期[6] BEUV技术挑战与当前局限 - 6.5-6.7nm光子能量达185-190eV 与传统光刻胶材料相互作用差 且尚未开发出高效多层反射镜[6] - 缺乏完整生态系统支持 需从零设计光刻工具 包括光源、投影镜、光刻胶及耗材[8] 新型光源技术突破 - 劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)开发BAT激光器 目标将EUV光源效率提升至CO2激光器的10倍[11] - 初创公司Inversion采用LWFA技术 将电子加速至数GeV能量 产生可调波长光源(目标6.7nm) 使加速器尺寸从公里级缩小至桌面级[13] - xLight利用自由电子激光器(FEL) 产生功率较当前LPP光源高4倍的EUV光 单系统可支持20台ASML设备 降低每片晶圆成本50%并减少3倍以上资本支出[16] 光刻胶材料创新 - 约翰霍普金斯大学开发化学液相沉积(CLD)技术 生成aZIF薄膜(生长速度每秒1纳米) 锌金属在6.7nm波长下可吸收光子并发射电子 引发咪唑化合物反应实现精细蚀刻[18] - 至少10种金属与数百种有机物可组合适配不同波长 锌在13.5nm EUV表现不佳但在BEUV波长效率显著[19] 企业合作与联盟进展 - xLight加入Blue-X联盟(70个成员组织) 共同推进6.7nm EUV光刻技术研发[16] - Lace Lithography AS开发原子发射光刻技术 声称可提供领先当前15年的分辨率且成本更低[14]