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]

台积电CFET技术新进展 - 在IEDM 2025上，台积电首次证实了采用互补场效应晶体管（CFET）技术的集成电路成功运行，标志着其开发从器件级优化迈向电路级集成[2] - 台积电宣布了两项重要里程碑：首款全功能101级3D单片CFET环形振荡器，以及全球最小的6T SRAM位单元，该单元同时提供高密度和高电流设计[2] - 通过引入新的集成特性，台积电将CFET的栅极间距缩小至48nm以下，并采用了纳米片切割隔离技术以及在SRAM位单元内采用对接接触互连技术[2] CFET技术原理与优势 - CFET通过垂直堆叠n沟道和p沟道FET来提高晶体管密度，理论上与当前最先进的纳米片FET相比，晶体管密度可提高近一倍[4] - 台积电高管表示，与纳米片器件相比，CFET器件的密度提高了1.5到2倍，极有可能继续推动摩尔定律的扩展[5] - 该技术是延续摩尔定律的关键路径，旨在为器件的持续微缩开辟道路[21] 具体电路原型性能 - **环形振荡器**：台积电制作了包含800到1000个晶体管的101级环形振荡器原型，工作电压范围为0.5V至0.95V，振荡频率随电压升高而增大[9] - **SRAM单元**：制作了高密度型和高电流型两种6T SRAM单元原型[11] - 高密度型单元的面积比采用几乎相同设计规则的纳米片FET单元小30%[11] - 若采用CFET技术，高密度型单元的面积比高电流型小20%[11] - 高电流型单元的读取电流是高密度型的1.7倍[11] - 高密度型SRAM原型在0.75V工作电压下，读取静态噪声容限为135mV，读取电流为17.5μA，写入容限为265mV，参数仍有优化空间[11] 行业竞争格局 - **英特尔**：是三家中最早展示CFET的厂商，在2020年IEDM发布了早期版本，其采用背面供电技术简化电路，实现了60纳米的接触多晶硅间距反相器[17] - **三星**：展示了48纳米和45纳米接触式多晶硅间距的CFET器件，通过新型干法刻蚀工艺将合格器件良率提高了80%，并在IEDM 2024上与IBM联合展示了采用阶梯式沟道设计的“单片堆叠式场效应晶体管”[18][19] - 三星与英特尔均采用了从硅片下方接触器件底部的方式来节省空间[18] 技术发展路径与挑战 - 行业研究机构imec预计，到2032年左右，CFET器件架构将超越1纳米节点[22] - 在CFET时代到来前，业界可能经历三代纳米片架构以及由此带来的CMOS元件尺寸缩小停滞的问题，这将迫使设计人员采用芯粒和先进封装等变通方案[21] - CFET技术实现实际应用的目标时间是2030年代，目前开发的集成电路仍处于非常初级的阶段[12] - 技术挑战包括：为CFET结构供电的难题、因结构更高导致的制造工艺挑战，以及可能带来的工艺复杂性和成本增加[24] - 克服挑战需选择能降低工艺复杂性的集成方案，并尽早开展EDA/流程工具开发[24] 其他相关技术进展 - 台积电在二维沟道材料晶体管方面取得进展，首次展示了在类似N2技术的堆叠纳米片结构中使用单层沟道晶体管的电性能，并开发了工作电压为1V的反相器[13] - 台积电计划开发新的互连技术以提升性能，包括采用新的过孔方案降低电阻和电容，研发新的铜阻挡层，以及研究具有气隙的新型金属材料和插层石墨烯[15]

公司战略与技术发布 - Rivian发布首款用于自动驾驶的定制计算机芯片，放弃了英伟达处理器，并推出名为Autonomy+的全新付费驾驶辅助套件 [2] - 公司技术路线图核心是向自主研发的芯片过渡，该芯片专为以视觉为中心的物理人工智能设计 [4] - 公司深度垂直整合在低产量水平下成本很高，但在规模化生产时通过消除供应商利润和定制组件成为重大成本优势 [6] - 公司预计在2026年底推出时，其产品将是北美消费级车辆中最强大的传感器和推理计算组合 [7] 自主研发芯片细节 - 第一代Rivian自动驾驶处理器是一款定制的5纳米处理器，由台积电生产，将处理和存储集成到单个多芯片模块上 [4] - 该芯片架构可实现更高的效率、性能和汽车安全完整性等级合规性 [4] - 芯片的神经网络引擎每秒可执行800万亿次运算，而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 [4] - 相比之下，英伟达H100系列GPU在利用数据稀疏性时，每秒INT8 TOPS运算能力为3000-3900，谷歌TPU v5e的单芯片INT8 TOPS估计为393 [4] - 该芯片每秒可处理50亿像素的摄像头数据，并采用了名为RivLink的低延迟互连技术以倍增处理能力 [4] - 芯片还配备了公司自主研发的AI编译器和平台软件 [4] 自动驾驶系统与功能规划 - 公司长期目标是实现L4级自动驾驶，即车辆在特定条件下无需人为干预即可运行 [2][6] - 公司基于大量真实和模拟驾驶数据训练的新型基础人工智能模型（称为大型驾驶模型）将为自动驾驶努力奠定基础 [6] - 公司计划在下一代R2车型中集成激光雷达传感器，用于三维测绘以提升识别障碍物和路况的能力，此方案与Waymo类似 [5][8] - 公司在芯片和驾驶模型方面的努力将帮助其在本月晚些时候扩展免手驾驶功能，并在明年推出点对点自动驾驶功能，预计于2026年推出“无需注视”的驾驶功能 [8] - 公司还推出了一款人工智能助手，据称可以管理车辆某些功能、与应用程序同步并标记潜在维修问题 [8] 产品定价与市场定位 - 驾驶辅助套件Autonomy+的售价为2500美元（一次性付款）或每月49.99美元，包含一项通用免提功能，可在美国和加拿大超过350万英里的道路上使用 [7] - 该价格远低于特斯拉售价8000美元的完全自动驾驶系统，也低于特斯拉每月99美元的订阅价格 [7][8] - 公司宣布自主研发芯片，使其与特斯拉保持一致，而其他汽车制造商则越来越多地支持英伟达 [5] 行业背景与市场反应 - 全球汽车制造商正投入数十亿美元用于人工智能系统，以支持自动驾驶技术 [5] - 公司股价在消息宣布后的午后交易中下跌了约8%，这是近一年来最大的跌幅 [5] - 开发定制芯片需要大量资金投入，但被认为是正确的长期策略，预计成本不会因多年投资而大幅上涨 [6]

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]

博通第四季度财务业绩表现 - 第四季度营收为180.2亿美元，同比增长28%，远超分析师预期的174.9亿美元 [2] - 第四季度调整后每股收益为1.95美元，超过分析师普遍预期的1.86美元 [2] - 第四季度净利润为85.1亿美元，同比增长97%，远高于去年同期的43.2亿美元 [2] - 公司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 [2] 人工智能芯片业务驱动增长 - 第四季度人工智能芯片销售额增长74%，新增销售额约82亿美元 [2] - 公司预计本季度人工智能芯片销售额将达到82亿美元，约为去年同期的两倍 [2] - 半导体解决方案业务部门的人工智能芯片销售额在本季度达到110.7亿美元，同比增长22% [6] - 公司已获得第五位定制芯片客户，该客户下了价值10亿美元的订单，预计2026年底交付 [3] - 公司目前积压的定制人工智能芯片和其他数据中心组件订单总额高达730亿美元，计划在18个月内转化为收入 [5] 定制人工智能芯片市场地位与机遇 - 博通帮助企业开发和设计定制人工智能芯片，例如谷歌的张量处理单元 [3] - 定制芯片作为专用集成电路，可根据具体工作负载定制，是英伟达GPU的替代方案 [3] - 分析师预计未来几年整个AI芯片市场年增长额将达到约1万亿美元，定制芯片应占市场份额的25%到30% [6] - 博通很可能占据所有定制芯片市场份额的70%到80%，在定制芯片设计方面少有竞争对手能与之匹敌 [6] - 公司此前未公开的定制芯片客户是人工智能初创公司Anthropic PBC，该公司在上一季度订购了价值100亿美元的谷歌TPU [3] 公司业务部门表现 - 基础设施软件部门本季度销售额为69.4亿美元，同比增长26% [6] - 半导体解决方案业务部门还包括用于汽车和其他电子设备的传统芯片 [6] 市场反应与行业背景 - 今年以来公司股价已上涨超过75%，但在财报发布后股价下跌了超过6% [3] - 公司首席执行官表示，许多人工智能公司更愿意创建自己的定制人工智能加速器以掌控自己的命运 [5] - 分析师指出，半导体正在颠覆世界，博通公司已经真正掌握了人工智能定制芯片的精髓 [6]

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]