公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 在刚刚结束的IEDM 2025上，台积电首次证实了采用下一代晶体管技术——互补场效应晶体管 （CFET）的集成电路的运行情况。 根据IEDM 官方此前的预告，台积电在本届大会宣布两项了重要里程碑：首款全功能 101 级 3D 单 片互补场效应晶体管 (CFET) 环形振荡器 (RO)以及全球最小的 6T SRAM 位单元，该位单元同时提 供高密度和高电流设计。 据介绍，基于先前基于纳米片的单片 CFET 工艺架构，台积电研究人员引入了新的集成特性，进一 步将栅极间距缩小至 48nm 以下，并在相邻 FET 之间采用纳米片切割隔离 (NCI) 技术，以及在 6T SRAM 位单元内采用对接接触 (BCT) 互连技术实现反相器的交叉耦合。电学特性分析对比了两种环 形振荡器布局，重点展示了 6T 位单元对性能以及稳健 SRAM 器件指标的影响。 这些进展标志着 CFET 开发的关键性转变，从器件级优化迈向电路级集成。 台积电新进展 CFET 是一种通过垂直堆叠 n 沟道 FET 和 p 沟道 FET（CMOS 器件的基本组件）来提高晶体管密 度的技术，理论上与目前最先 ...

2025年第三季度半导体市场创历史新高 - 2025年第三季度全球半导体行业营收达到2163亿美元，环比增长14.5%，首次单季度突破2000亿美元大关 [2] - 第三季度实际表现远超市场预期的约5%环比增长，几乎所有半导体品类都超过了上一季度的预期 [2][6] - 此前第二季度已实现强劲增长，环比增长8%，照此速度，2025年行业总营收有望超过8000亿美元 [2][6] 2025年市场呈现健康、广泛的复苏 - 2024年行业营收超过6500亿美元，年增长率超过20%，但增长极不均衡；剔除英伟达和内存芯片后，其余市场在2024年仅增长约1% [3][9] - 2025年第三季度，即使剔除英伟达和内存芯片，行业收入环比增长仍超过9%，表明增长覆盖面更广 [3][9] - 预计2025年全年半导体收入将超过8000亿美元，比2024年增长近20%；即使不计入英伟达和内存业务，市场仍有望实现约9%的年增长率 [3][9] 人工智能与存储是核心增长引擎 - 人工智能和存储产品的需求依然强劲，这两个细分市场均持续跑赢大盘 [2][6] - 排名前四的半导体公司为英伟达、三星、SK海力士和美光，凸显了人工智能加速器和先进内存的主导地位 [3][10] - 这四家公司合计占半导体总收入的40%以上 [4][11] - 随着人工智能推理工作负载扩展，传统DRAM和HBM需求激增，推动价格显著上涨，预计第四季度营收将创历史新高，且强劲势头可能持续到明年 [4][10][11] 增长动力从集中转向多元化 - 2025年第三季度推动增长的细分市场数量较前几个季度有所增加，其他领域的市场也呈现强劲增长 [2][3] - 2025年的半导体市场将呈现多领域增长的态势，而不再仅仅由少数几个高增长领域驱动 [9]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 该芯片将由台湾台积电（TSMC）为Rivian生产。Rivian表示，该芯片"将处理能力和内存集成到单 个多芯片模块上"，并将用于驱动其第三代车载电脑。Rivian称，该芯片的架构将带来"更高的效率、 性能和汽车安全完整性等级（ASI）合规性"，ASI是针对汽车安全关键型电子产品的风险分类系统。 Rivian 估计其神经网络引擎每秒可执行 800 万亿次运算（TOPS），而其采用双芯片配置的第三代计 算机在利用数据稀疏性的情况下，每秒可执行 1600 万亿次 8 位整数运算（INT8 TOPS）。相比之 下，英伟达 H100 系列 GPU 的数据手册显示，在利用数据稀疏性的情况下，其每秒 INT8 TOPS 的 运算能力为 3000-3900，而谷歌 TPU v5e 的单芯片 INT8 TOPS 估计为 393。（谷歌最近发布了其 第七代 TPU，在集群式 pod 中，其运算能力超过 40 exaflops。） Rivian 声称，这款芯片每秒可处理 50 亿像素的摄像头数据。它还采用了 RivLink 技术，这是一种 低延迟互连技术，可将多个芯片连接起来，从而 ...

化合物半导体的崛起与VCSEL技术 - 在全球围绕传统硅芯片激烈竞争的同时，以砷化镓（GaAs）、氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）为代表的化合物半导体已成为科技生活不可或缺的角色 [1] - 化合物半导体因其特定性质被广泛应用于LED、手机射频通信PA及功率器件，而基于其打造的VCSEL芯片因AI和智能汽车崛起而关注度大增 [1] - VCSEL市场的演进暗藏着中国半导体崛起的另一条隐秘曲线 [1] 智能时代下的VCSEL机遇 - 科技行业已从信息时代转向以人工智能为特征的智能时代，智能汽车与ChatGPT热潮是标志 [2] - 在智能时代，算力（计算、存储、传输）构成新商业机会的基础，其中传输领域为普通创业者提供了机会 [2] - 老鹰半导体因此选择VCSEL赛道，这是一项兼顾感知与传输、具备长战略纵深优势的技术 [3] VCSEL技术特点与发展历程 - VCSEL是一种垂直发射激光束的半导体激光二极管，具有低阈值电流、稳定单波长、易高频调制、易二维集成、低成本等优点 [3] - 该技术最早应用于数据通信领域，因其低功耗和价格优势在短距离通信中占据优势地位，随数据中心和互联网普及在2000年代蓬勃发展 [3] - 2014年进入智能手机市场用于接近传感，2017年因苹果iPhone X的Face ID采用而一炮而红 [3][4] - 近年来，人工智能和智能汽车崛起引爆了光模块和激光雷达需求，作为其核心部件的VCSEL正式走向台前 [4] - 据Yole预测，VCSEL市场预计到2028年将达到14亿美元，数据中心、智能汽车及具身智能将带动巨大需求 [4] 中国半导体在VCSEL领域的进阶 - 过去VCSEL市场由Broadcom、Lumentum和Coherent等海外巨头垄断 [6] - 当前VCSEL主要应用场景（光模块和激光雷达）及终端用户（数据中心和智能汽车）已由中国厂商主导，打造本土VCSEL供应链势在必行 [6] - 中国产业已从电气化时代的被动跟随、信息化时代的奋起直追，进入智能化时代达成“原创使命”的契机 [6] - 老鹰半导体创始人边迪斐曾参与创立华灿光电，见证了中国LED厂商颠覆由日亚、Cree等海外巨头把持的照明产业格局，此经验可应用于VCSEL开发 [6][7] VCSEL行业的高门槛与老鹰半导体的布局 - VCSEL行业门槛高，全球光芯片厂商均采用IDM模式，因光电子器件遵循特色工艺，更注重工艺成熟与稳定而非制程提升 [7] - 中国企业尚未大规模商业化的关键原因是未形成完整生态 [7] - 老鹰半导体采用IDM模式，在浙江建设国产VCSEL产能与光芯片创新中心，建成车规级实验室及6英寸砷化镓全流程智能化产线 [7] - 公司在某些垂直方向上已有独创性成果，预估关键参数上一年左右能追上国际领先水平 [8] - 公司在2022年至2025年间领衔承担了100G VCSEL国家重点研发计划，实现了国内首家100G VCSEL量产，并获得光模块和激光雷达客户认可 [11] AI基建浪潮下的“运力”机遇 - AI基建时代，算力厂商（如英伟达、AMD）是赢家，而以传输为代表的“运力”也扮演关键角色，博通过去五年市值狂飙900%，今年至今大涨75%即是例证 [10] - 产业发展因模型变大、算力需求飙升但单芯片性能增长慢，促使产业围绕Scale Up、Scale Out和超节点进行探索，光模块、LPO、CPO等技术概念频发 [10] - 老鹰半导体创始人认为AI基建产业规模巨大，没有泡沫，产业才刚刚开始 [11] - 公司自有IDM工厂能快速响应产能变化且不依赖海外技术，产线能为产品开发提供强力支持 [11] 未来展望与公司使命 - 面对人工智能、机器人、智能汽车对系统工程创新和规模化的要求，公司正提前投入下一代传输与感知技术的研发 [12] - 未来半导体发展趋势是多厂商协同设计，需要联合生态内不同玩家 [12] - 老鹰半导体旨在成为“光互连”和“光感知”市场的重要角色，为中国企业在智能化时代抢夺原创发言权，打开中国半导体新局面 [12]

文章核心观点 - 光计算领域正通过光子平台、存储架构和光开关等多项关键技术的最新进展而不断发展，这些进展旨在降低数据密集型系统的延迟或提高带宽，以支持未来的人工智能、高性能计算和实时决策工作负载 [2] 硅锗光子平台进展 - IHP发布了首个硅锗光子平台，其电吸收调制器的外推3 dB截止频率为140 GHz，鳍式光电二极管的外推3 dB截止频率高达200 GHz，远超当前硅光子极限 [3] - 该平台工作在C波段，采用单一工艺流程制造，是实现200Gbaud以上互连扩展的必要条件 [3] - IHP开发了一种SiGe外延方法，利用硅δ层控制吸收边，并采用紧凑型波导集成EAM结构和可调谐鳍式光电二极管设计 [3] - 该团队计划将该光子平台与其BiCMOS技术结合，以支持未来人工智能和高性能计算系统中的高性能光链路 [3] 集成光子存储器 - 威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员开发了一种完全由商用硅光子代工厂现有组件构建的集成光子存储芯片 [4] - 该器件采用“交叉耦合差分再生光子锁存器”，模拟运行速度可达20 GHz，读取速度高达50-60 GHz [5] - 该设计完全依赖于AIM Photonics和GlobalFoundries等代工厂的标准工艺，无需新材料或新制造技术即可实现批量生产，适用于连接数据中心和高性能计算系统中处理器的大型光中介层 [5] 单光子光开关 - 普渡大学的研究人员展示了一种单光子光开关，利用雪崩倍增效应产生异常大的非线性折射率，实现了以单光子强度运行的“光子晶体管”，并有可能扩展到数百吉赫兹的时钟频率 [6] - 该器件可在室温下工作，并且兼容CMOS工艺，速度已达到吉赫兹级别，通过优化几何结构还可进一步提升 [6] - 该开关可应用于从量子信息协议到经典光子逻辑和高速光互连等多种领域，团队正在开发定制的SPAD结构，旨在进一步提高非线性 [6] 光学特征提取引擎 - 清华大学团队构建了一个12.5 GHz的光学特征提取引擎，利用集成衍射算子和片上数据准备模块实现了亚250 ps的矩阵矢量运算，解决了用于实时AI工作负载的电子处理器中的延迟瓶颈问题 [7] - 该装置在250.5 ps内完成矩阵向量乘法运算，是同类光计算中目前报道的最短延迟 [7] - 同样的硬件也应用于量化交易，其中光场效应晶体管以光子速度处理时间序列市场数据并生成买卖决策，展现出持续的盈利能力 [7] 高速电吸收调制器 - Imec在其300毫米硅光子平台上展示了GeSi电吸收调制器，带宽超过110 GHz，支持每通道400 Gb/s IM/DD传输 [8] - 该调制器面向数据中心和AI训练集群内部的短距离光链路，利用锗硅中的弗朗茨-凯尔迪什效应，实现了紧凑的几何结构、高速传输以及与晶圆级CMOS工艺的兼容性 [8] - 系统级演示采用PAM-4 IM/DD链路验证了400 Gb/s的净数据速率，测试带宽被限制在110 GHz是由于测量设备的限制，而非设备本身限制 [8][9]

芯片制造巨头博通公司公布了第四季度财务业绩，再次实现了亮眼的盈利和营收增长，随后又发布了 强劲的业绩指引，这主要得益于市场对人工智能处理器的旺盛需求。 这 表 明 博 通 取 得 了 令 人 鼓 舞 的 进 展 。 三 个 月 前 ， 该 公 司 在 上 一 份 财 报 中 表 示 ， 除 了 四 家 " 潜 在 客 户"外，仅有三家客户正在与其合作开发和生产定制人工智能芯片，而现在其中两家已正式确认。其 该公司公布的未扣除股票补偿等特定成本前的每股收益为 1.95 美元，轻松超过分析师普遍预期的 1.86 美元。该期间的收入大幅增长 28%，达到 180.2 亿美元，远超此前预测的 174.9 亿美元。 在一次电话会议上，博通首席执行官陈福（如图）表示，公司业绩增长主要得益于人工智能芯片销售 额增长74%，新增销售额约82亿美元。这一增长也显著提升了公司的盈利能力，当季净利润同比增长 97%至85.1亿美元，高于去年同期的43.2亿美元。 博 通 预 计 本 季 度 营 收 约 为 191 亿 美 元 ， 高 于 华 尔 街 分 析 师 预 测 的 183 亿 美 元 （ 取 其 预 期 范 围 的 中 值 ...

法案核心内容 - 美国议员提出法案 旨在逐步淘汰自动驾驶汽车和关键基础设施中使用的中国产激光雷达传感器 [2] - 法案将禁止三年后购买新的中国产激光雷达 关键基础设施中使用的旧设备则有五年过渡期 但为科学研究和网络安全研究提供豁免和延期 [2] - 提出法案的议员表示 美国及其盟友应在激光雷达创新方面发挥领导作用 而非将关键技术控制权让给外国敌对势力 [3] 行业市场格局 - 中国激光雷达公司已开始主导市场 咨询公司Yole Group在6月份估计 中国公司占乘用车激光雷达市场的93% 占整个激光雷达市场的89% [2] - 尽管有Ouster和Aeva Technologies等美国公司努力竞争 但中国公司已占据市场主导地位 [2] 法案提出的背景与依据 - 国家安全组织警告称 中国的激光雷达装置可能在冲突期间构成黑客攻击风险 可通过太空中的卫星在几秒钟内使美国大片地区的传感器失效 [3] - 有观点认为 允许中国激光雷达供应商在美国基础设施中应用 可能重蹈过去对华为的战略错误 [3] - 美国国防部已将全球最大的汽车激光雷达传感器制造商禾赛集团列入其指控协助实体名单 禾赛在美国法院对该认定提出质疑但败诉 [3]

核心观点 - 受GPU与ASIC需求同步爆发驱动，台积电及其“非台积阵营”的合作伙伴（如日月光、Amkor、联电）双双大幅上调2026年先进封装CoWoS产能规划，行业进入高速扩张期 [2][3] - 市场需求结构呈现多元化，NVIDIA虽占据主导地位，但博通、AMD、联发科及各大云端服务商（Google、Meta、AWS、xAI）的ASIC需求共同推动产能增长，GPU与ASIC被视为共生共荣 [2][3] - 台积电在积极扩充当前CoWoS产能的同时，已提前部署下世代先进封装技术（如SoIC、CoPoS）与海外产能，以应对未来AI对更高集成度的需求，巩固其技术领导地位 [4] - 行业研究机构数据显示，先进制程（3nm/4-5nm）与先进封装（CoWoS）需求强劲，供不应求，推动晶圆代工产业向更高整合度的Foundry 2.0模式演进，而成熟制程需求有所放缓 [5][6] 产能扩张与需求驱动 - **台积电CoWoS产能大幅上调**：台积电2026年底CoWoS月产能目标上调至约12.7万片 [3] - **非台积阵营产能调升逾5成**：非台积阵营（日月光、Amkor、联电等）2026年底CoWoS月产能目标从原预期的2.6万片调升至4万片，增幅超过50% [2][3] - **研调机构产能预测**：Counterpoint预计台积电CoWoS-L产能至2026年底可达每月10万片晶圆 [5] - **核心客户需求分布**：NVIDIA持续预订台积电CoWoS全年过半产能，2026年估计达80万至85万片；博通取得逾24万片产能；联发科正式进入ASIC领域，取得近2万片产能 [2][3] - **需求同步爆发**：设备业者证实，GPU与ASIC需求同步爆发是产能上调的主因 [2] - **潜在增量需求**：美国批准NVIDIA向中国出口H200 AI GPU，若顺利销售，其未来一年的4纳米与CoWoS订单有望进一步上修 [3] 技术发展与未来布局 - **下世代封装技术部署**：台积电在嘉义AP7厂规划8座厂，布局WMCM（苹果专属）、SoIC、面板级封装CoPoS等技术，预计2026年中进机，2028年底全面量产 [4] - **海外产能建设**：美国亚利桑那州2座封装厂预计最快2028年陆续量产，分别聚焦SoIC/CoW和CoPoS技术 [4] - **技术持续精进**：台积电计划2027年量产9.5倍光罩尺寸的CoWoS，以整合12个或更多HBM堆叠，满足AI对更多逻辑和记忆体的需求 [4] - **先进制程需求旺盛**：第3季度3nm与4/5nm制程持续供不应求，主要受AI加速器与高阶手机带动 [6] 市场竞争与行业格局 - **GPU与ASIC关系**：行业认为拥有CUDA生态的NVIDIA仍是大型模型训练主导者，而ASIC以客制化、低功耗与推论效率见长，两者发展为“共生共荣非互斥” [2] - **封测业者受益**：日月光投控受惠于台积电CoWoS订单外溢，其封测领导地位稳固，预计第3季营收达50亿美元，年增9% [5] - **产业模式演进**：AI浪潮推动晶圆代工进入Foundry 2.0新时代，由晶圆代工厂、IDM及封测业者共同构成的高整合供应链逐渐成形 [5] - **其他代工厂动态**：英特尔18A制程已导入Panther Lake平台，2026年启动客户代工服务；三星电子2nm芯片出货成长为提升其先进制程稼动率的主要动能 [6] - **成熟制程需求放缓**：中阶与成熟制程需求略有放缓，产能利用率回落至75%至80% [6]

文章核心观点 韩国政府公布了一项雄心勃勃的半导体产业发展战略，旨在通过大规模投资、技术研发和生态系统建设，将韩国从以存储半导体为中心的强国，转型为涵盖系统半导体、材料、零部件及设备的全球第二大半导体强国，以应对全球半导体霸权竞争并抓住人工智能时代机遇 [2][4][5] 韩国半导体发展战略目标与愿景 - 核心目标是超越现有以存储半导体为中心的产业结构，发展包括无晶圆厂和代工厂在内的系统半导体，并增强材料、组件和设备的竞争力，跃升为世界第二大半导体强国 [2] - 计划到2047年投资超过700万亿韩元，新建10座晶圆厂，打造全球规模最大、水平最高的半导体产业集群 [2] - 政府强调必须采取特殊政策，调动全国所有资源以赢得半导体竞争 [5] 核心技术研发与投资规划 - 在存储领域保持优势，并计划将预算投入集中于人工智能专用半导体技术的研发，包括神经处理单元和内存处理半导体 [2] - 扩大对化合物半导体以及先进封装技术开发的支持 [3] - 具体投资计划包括：在2032年前投资2159亿韩元用于下一代存储器，在2030年前投资1.2676万亿韩元用于人工智能专用半导体，在2031年前投资2601亿韩元用于化合物半导体，在2031年前投资3606亿韩元用于先进封装 [3] 强化系统半导体生态系统 - 将加强系统半导体生态系统作为核心战略，该领域被认为是薄弱环节 [3] - 目标是将国内无晶圆厂产业规模在目前水平的基础上扩大10倍以上 [3] - 计划通过建立合作结构，由需求企业推动技术发展，代工厂提供密切的生产支持 [3] - 将通过公私合作，建立一个投资4.5万亿韩元的12英寸40纳米共荣晶圆代工厂，为国内无晶圆厂公司分配专用产能并支持原型生产 [3] - 此举被解读为有意建立类似台积电生态系统的无晶圆厂和代工厂紧密合作体系 [4] 产业分散化与区域集群建设 - 明确提出半导体产业分散化战略，将建立连接光州、釜山和龟尾的“南部半导体创新带” [4] - 计划将光州发展成为与人工智能数据中心相关的半导体封装中心 [4] - 釜山将扩建8英寸碳化硅示范晶圆厂，并考虑建立功率半导体支持中心 [4] - 龟尾将扩建示范基础设施，包括材料和组件测试评估中心，以用作研发中心 [4] - 计划在非都市地区新指定包括半导体在内的先进产业专业化园区，并为在区域半导体集群工作的人员提供特殊激励措施 [5] 供应链安全与人才培养 - 计划在国防半导体领域追求技术自主，该领域目前对进口的依赖度高达99% [4] - 将与国防采办计划管理局合作，开发从材料、设计到工艺系统的全周期技术，并推动在《半导体特别法》中制定新条款，优先采购国产半导体用于国家安全基础设施 [4] - 为确保高层次人才，将建立一所“半导体研究生大学”，由企业直接参与建设和运营，每年培养300名硕士和博士研究生 [5] - 计划全力支持具有技术和增长潜力的材料、零部件和设备公司及产品的研发，以培育像荷兰ASML那样的全球一流公司 [5]

FPGA行业历史与现状 - FPGA技术已存在数十年，但长期未获应有重视，被认为功能强大但晦涩难懂 [2] - 行业自1980年代起由Altera、Lattice Semiconductor和Xilinx三家公司主导 [2] - 2024年，FPGA在数据中心已不再重要，AI的兴起使GPU成为首选硬件 [8] - 英特尔正在剥离其Altera业务，AMD则正引导Xilinx转向AI相关芯片 [8] FPGA技术原理与特点 - FPGA定义了数据通路，规定了信号在每个时钟周期内的变化方式，描述的是全局的、每个时钟周期的行为 [3] - FPGA本质上是由逻辑块组成的同构结构，在大多数情况下内部结构并非极其复杂 [3] - 硬件描述语言（HDL）是软件，而非硬件本身 [4] - 由于运行方式不同，FPGA程序使用VHDL或Verilog等硬件描述语言，而非传统编程语言 [5] - 对于简单设计，使用HDL通常比传统编码更快，例如编写SPI接口更简单 [7] FPGA开发工具与生态系统的核心问题 - 主导公司同时开发并控制着编程所需的软件，其运行思路仍停留在上世纪70年代 [2] - 传统商业模式类似旧IBM模式：购买芯片、授权软件、购买专用硬件、进行培训，这种模式在其他科技领域已消失，但在FPGA领域持续存在 [2] - VHDL和Verilog均起源于20世纪80年代，仿照60-70年代语言设计，被认为是过时且糟糕的语言 [6] - 工具链封闭，供应商缺乏创新动力，没有外部压力迫使其改变，导致无人开发出更好的编程语言 [6] - 工程师被迫使用过时的语言和专有集成开发环境（IDE），开发体验痛苦 [6] - 专有工具链几十年来一直阻碍着FPGA的发展，开放工具链可使社区进行创新，构建更好的语言和用户体验 [8] 市场应用与战略误区 - 企业通常只在处理极其复杂的任务时才会转向FPGA，这强化了FPGA工作缓慢、复杂且昂贵的印象，形成恶性循环 [6] - 在实际应用中，FPGA几乎总是与处理器（如Zynq或小型MCU）配合使用，是弥合处理器与物理世界鸿沟的绝佳方式 [7] - 但开发流程常将软件和HDL拆分给不同团队，这种做法效率极低 [7] - 2015年英特尔收购Altera，随后AMD收购Xilinx，战略押注数据中心，将FPGA与CPU结合以加速特定工作负载（如加密），但该战略在实践中从未获得成功 [7] - 追逐AI或数据中心的发展方向对该技术行不通，关键在于实现FPGA最初的愿景：灵活高效、人人都能编程的硬件 [8]