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財聯社4月25日訊（編輯 周子意）台積電周三（4月24日）表示，該公司正在研發的一種名為“A16”的新型晶片製造技術將於2026年下半年投產，屆時台積電將與長期競爭對手英特爾展開一場最尖端晶片的“大對決”。 台積電是全球最大的先進晶片代工生產商，也是英偉達和蘋果的主要合作夥伴。 該公司在加州聖克拉拉舉行的一次會議上宣布了“A16”的消息。台積電高管在會上表示，人工智慧晶片公司可能會成為這項技術的首批採用者，而不是智慧型手機製造商。不過人工智慧晶片公司需要優化其設計，以發揮台積電製程的全部性能。 據介紹，A16將結合台積電的超級電軌構架與納米片電晶體。超級電軌技術可以將供電網絡移到晶圓背面，為晶圓正面騰出更多空間，從而提升邏輯密度和性能，讓A16適用於具有復雜信號布線及密集供電網絡的高效能運算（HPC）產品。 據媒體報導，相較於N2P製程，A16晶片密度提升高達1.10倍，在相同工作電壓下，速度增快8-10%；在相同速度下，功耗降低15-20%。 除了A16外，台積電還宣布將推出N4C技術，N4C延續了N4P技術，晶粒成本降低高達8.5%且採用門檻低，預計於2025年量產。 對於這一最新公布，分析師指出，台積電的新技術可能會給英特爾帶去不小的壓力，後者曾在2月份時宣稱，將採用一種名為“14A”的新技術取代台積電，製造全球計算能力最快的晶片。 與英特爾的大對決 台積電業務發展高級副總裁張曉強（Kevin Zhang）稱，由於人工智慧晶片公司的需求，該公司新開發的A16晶片製造工藝的速度比預期還要快。 張曉強指出，“人工智慧晶片公司迫切希望優化其設計，以發揮我們製程的全部性能。” 對於A16，台積電方面有足夠的信心。張曉強認為，並不需要使用荷蘭晶片設備製造商阿斯麥（ASML）的新型“高數值孔徑EUV”光刻工具機來生產A16晶片。 相比之下，英特爾上周透露，它計劃成為第一家使用阿斯麥這台機器的公司，以開發其14A晶片。 據悉，阿斯麥每台高數值孔徑EUV的成本為3.73億美元。 分析公司TechInsights副主席Dan Hutcheson在談到英特爾時表示，"從某些指標來看，我不認為他們領先。" TIRIAS Research的負責人Kevin Krewell則認為，英特爾和台積電正在研發的技術距離實現量產還需要數年時間，他們需要證明最終的晶片與他們所宣傳的技術能力相匹配。 來源：快科技

先給差友們看一張圖。。。 台上站著的，有美國總統拜登，還有英偉達皮衣黃、 AMD 蘇媽、蘋果庫克，等等一眾科技圈大佬。 不過看站位大家都能猜出，那天的主角不是他們，而是最中間的三位台積電核心人物：創始人張忠謀、總裁魏哲家和董事長劉德音。 搞出這麼個罕見名場面的，是2022年年底，台積電美國晶圓代工廠迎來的第一台機器。 而就是這麼一台機器，直接讓拜登激動地說出“晶片製造業回來了”。 對，你沒看錯，美國的晶片製造業，其實是失去過的。。。 一直以來，大家說的美國晶片很強，其實都有個限定詞：晶片設計。除了設計外，還有造晶圓、刻電路、測試、封裝等流程，而後續這些，都屬於晶片製造的范疇。 這麼說吧，從上個世紀開始，他們的半導體製造份額就跟滑滑梯一樣，一路向下。 白宮發布的全球半導體製造份額占比： 除了還在堅持自己造晶片的英特爾外，其他企業像是英偉達、 AMD 啥的，幾乎都在向台積電、三星等討飯吃。 昔日的半導體搖籃，製造業務一丟再丟，背後的原因是啥，這些年也被大夥們分析爛了。 主流的觀點基本就是美蘇冷戰期間，美國為了扶持東亞幾個國家和地區的晶片技術，結果就被日本偷家超車了。 老美發現打不過，並正值在搞去工業化，更加看重價值鏈最頂端的晶片設計，於是順水推舟來了波產業轉移，覺得能用其他手段當好群主，掌握住晶片霸權就行。 但，製造不好晶片，真的是老美不想嗎？最近彭博社那邊又曝出了個新的細節，或許給出了個答案。說是其實老美一直在想法子，想著讓自家晶片製造產業東山再起。 而在 EUV （極紫外光刻）光刻機，差點讓老美翻盤。。。但卻因為一張膜，讓老美痛失良機。 光刻機大夥兒應該不陌生，就是把電路蝕刻在晶圓上的機器， EUV 算是現在最先進的技術。而在這之前霸榜的，一直都是深紫外（ DUV ）光刻機。 而美國“最強”的矽谷光刻集團，在造 DUV 光刻機時，一直打不過日本的尼康佳能和荷蘭的 ASML ，於是他們准備另闢蹊徑超車，早早研發 EUV 技術。 早在1997年的時候，美國能源部就和英特爾一起，整了個EUV LLC 聯盟，不僅拉來了三大國家實驗室，甚至把摩托羅拉和 AMD 等企業的科學家們都薅了過來。 萬事俱備，但美國怎麼也沒想到的是，綜合評估之後，發現 EUV 光刻機比 DUV...

快科技4月21日消息，近日Zilog發布通知，稱晶圓代工製造商將於6月中旬停止接受新的Z80晶片訂單。 Zilog將根據客戶需求處理和安排Z80的LTB訂單，而WFM將在此後提供實際交貨日期。根據LTB的總體需求，公司可能會對最小和最大數量提出更嚴格的要求。 據了解，Zilog Z80最初是作為Intel 8080的一個項目開發的，最終成為遊戲和通用計算設備中最受歡迎和廣泛使用的8位CPU之一。 Z80是一個8位的微處理器，是Zilog公司的第一個產品，由Federico Faggin於1974年底構思，並於1976年7月正式投放市場。 通過Z80，Zilog公司建立了自己的晶片工廠，並在接下來的兩年裡發展到了超過一千名員工。 Zilog Z80是Intel 8080的軟體兼容擴展和增強，與8080一樣，主要針對嵌入式系統。 盡管用於嵌入式系統，Z80還是從1970年代到1980年代中期成為台式計算機和家用計算機中使用最廣泛的CPU之一。 一些家用電腦和遊戲機都是圍繞Z80的功能構建的，包括世嘉的Master System和SG-1000，以及任天堂的Game Boy和Game Boy Color。 許多經典街機遊戲也使用了Z80，包括原始版本的吃豆人。此外，8位處理器在軍事應用、Roland Jupiter-8等音樂合成器以及各種其他電子設備中很常見。 來源：快科技

快科技4月17日消息，Intel官方宣布，工程師內部研發了一種新的AI增強工具，可以讓系統級晶片設計師原本需要耗費6個星期才能完成的熱敏傳感器設計，縮短到區區幾分鍾。 在晶片電路設計中，工程師一般會參考歷史數據，確定熱感應器在CPU處理器中的安放位置，還會根據經驗，判斷熱點容易出現的區域。 這是一個復雜的流程，需要進行各種測試，包括模擬工作負載、傳感器位置優化等等，經常需要重新開始整個步驟，而且一次只能研究一兩個工作負載。 Intel客戶端計算事業部高級首席工程師、人工智慧解決方案架構師Olena Zhu博士領銜增強智能團隊開發的這款AI工具，可以幫助系統架構師將數千個變量納入未來的晶片設計中，包括精確分析激活CPU核心、I/O和其他系統功能的復雜並發工作負載，從而精準地確定熱點的位置，並放置對應的熱敏傳感器。 這款工具解決了這些需要靠推測進行的工作。工程師只需輸入邊界條件，它就可以處理數千個變量，幾分鍾內就返回理想的設計建議。 最新發布的酷睿Ultra Meteor Lake處理器的設計工作就使用了該工具，未來的客戶端處理器，比如將在今年晚些時候發布的Lunar Lake，以及後續產品，都會繼續用它。 Intel客戶端計算事業部高級首席工程師、人工智慧解決方案架構師Olena Zhu博士 此外，Olena Zhu博士和其團隊成員首席工程師、AI解決方案架構師Ivy Zhu還開發了一個能快速識別關鍵熱工作負荷的配套工具。 他們基於少數工作負載的模擬或測量結果訓練AI模型，然後使用這些模型預測Intel尚未進行模擬或測量的其他工作負載。 Intel客戶端計算事業部增強智能團隊的在AI方面的其他進展還有： ● 對於高速I/O的快速准確信號完整性分析工具，設計時長從幾個月縮短至1個小時。Intel是業界首個採用此技術的公司，已經為多代晶片的設計提供支持。 ● 基於AI的自動故障分析工具，用於高速I/O設計，2020年就已部署，設計效率已提升60％。 ● 增強型智能工具AI Assist，能夠使用AI模型自動確定不同平台的定製超頻值，將超頻所需的准備時間從幾天減少到1分鍾。14代酷睿已提供該工具。 ● 基於AI的自動化矽片版圖設計優化器，已納入Intel SoC設計流程。 ● 一種智能采樣工具，可以幫助動力和性能工程師處理智能設計實驗，測試用例數量減少40％。 ● 一種用戶交互工具構建的AI模型，可以預測架構方案的性能，並幫助解決CPU設計的平衡問題。 ● 一種自動放置微型電路板組件的新方式，將循環時間從幾天縮短至幾個小時。 此外，Intel工程團隊還利用內部開發的AI算法，成功將單個處理器的測試時間減少了50％。 不過Intel強調，盡管這些工具都非常有用，不會或者很少出現任何錯誤，但是增強智能在短期內並不會取代真正的工程師。 Intel增強智能團隊成員Mark Gallina、Olena Zhu、Michael Frederick在俄勒岡州希爾斯伯勒的Intel客戶端計算事業部實驗室 來源：快科技

快科技4月14日消息，據媒體報導，英特爾在其Gaudi 3 AI晶片白皮書中披露，正准備向中國市場推出“特供版”Gaudi 3。 中國特供Gaudi 3包括名為HL-328的OAM兼容夾層卡（Mezzanine Card），和名為HL-388的PCle加速卡兩種，其中HL-328將於6月24日推出，HL-388將於9月24日推出。 與原版相比，中國特供版Gaudi 3擁有相同的96MB SRAM片上內存， 128GB HBM2e高帶寬內存，帶寬為3.7TB/，擁有PCIe 5.0 x16接口和解碼標准。 但是由於美國對於AI晶片的出口管制，其綜合運算性能（TPP）需要低於4800才能出口到中國， 這也意味中國特供版Gaudi 3的16bit性能不能超過150 TFLOPS。 而原版Gaudi 3在FP16/BF16上的性能可以達到1835 TFLOPS，因此中國特供版Gaudi 3最終可能需要將其AI性能降低約92%，才能符合美國的出口管制要求。 不過性能的降低也使得其功耗大幅降低，根據曝光的資料，中國特供版Gaudi 3的PCIe卡和OAM卡的TDP均為450瓦，而原版的性能分別為600瓦和900瓦。 來源：快科技

俄烏沖突以來，西方世界持續封鎖俄羅斯，台灣企業也不能把晶片賣給俄羅斯，但是辦法總比困難多。 根據美國研究機構American Enterprise Institute的最新報告，中國供應商(不含台灣)已經占據了俄羅斯晶片市場的足足89％！ 其他供應商分布國你可能想不到：泰國3％、土耳其2％、馬爾地夫2％、阿聯1％。 至於這些非科技大國哪裡來的晶片，咱就不早知道啦。 不過，俄羅斯確實付出了很大的代價，購買晶片花的錢更多了。 2019年的時候，俄羅斯進口了1895公斤的晶片，平均每公斤1581美元。 2021年，進口總量增加到2522公斤，單價降至1411美元。 但是到了2023年，進口總量略降至2320公斤，單價卻翻番飆升至2730美元。 另外，俄羅斯本土晶片製造雖然還很落後，比如，但也在努力嘗試，並通過各種渠道進口晶圓等材料以及設備。 晶圓等材料方面，中國和香港供應商依然占據了俄羅斯進口交易的絕大部分，台灣也依然有相當一部分，甚至美國也在偷偷賣。 其他還有韓國、土耳其、馬來西亞、義大利、立陶宛等。 來源：快科技

快科技4月6日消息，據媒體報導，除了驍龍XElite外，高通還在測試代號為“X1P”的SoC，而且存在兩個版本。 報導稱，正在測試的兩款SoC的SKU編號為“X1P”，由於驍龍X Elite的SKU編號為“X1E”，因此可以暫時理解為這兩款SoC命名是驍龍X PLUS。 這兩款晶片的內部識別編碼分別是X1P44100和X1P46100，但並沒有更多具體規格參數曝光。 Wccftech認為，驍龍X Plus在性能上或許不如驍龍X Elite，但高通或將會賦予它某些特性以推動消費者的購買欲望。 Wccftech表示，高通或許採用和蘋果類似的命名策略，將Windows平台系列SoC像蘋果M3、M3 Pro和M3 Max一樣劃分等級。 而且已有測試中的驍龍X系列集成了高通第四代5G基帶驍龍X65，若相關產品研製成功，以後將會有更多支持5G網絡功能的筆記本電腦推出。 來源：快科技

快科技4月1日消息，戴爾在中國的PC銷量持續下滑（份額已被華為超越），這迫使他們不得不採取更多的裁員措施。 據戴爾公司3月25日透露，截至2月2日，全球員工數量已減少近10%，目前約為12萬人。這比去年下降了近10%。 戴爾表示，為了降低成本，他們正在實施一系列措施，包括裁員、限制外部招聘和員工重組。 去年，戴爾裁員1.3萬人，規模是原計劃的兩倍。而據最新消息稱，戴爾中國廈門廠裁員幅度幾乎達到50%。 戴爾在廈門、成都和崑山設有三大生產基地，其中廈門和成都工廠屬於完全自營。 按照戴爾員工的說法，廈門和成都工廠都在不同程度的裁員，縮減至少是一半以上。 有供應鏈給出的消息顯示，戴爾的桌面電腦、筆記本電腦與周邊產品的供應鏈“去中國化”自2025年啟動。 消息還稱，戴爾計劃在2024年，停用中國大陸製造的晶片，這包括中國大陸廠商與非中國大陸廠商在大陸所生產的晶片。 來源：快科技

據俄羅斯媒體Vedmosit近日報導，俄羅斯自主晶片企業貝加爾電子(Baikal Electronics)在受到西方制裁之後舉步維艱，其封裝的處理器良品率只有不到50％。 報導援引消息人士的話稱：“(貝加爾電子)超過一半的晶片都是瑕疵品，原因一是相關設備還需要正確調校，二是晶片封裝工人技能不足。” 消息人士還透露，俄羅斯已經可以小批量封裝處理器，但達到一定規模後，廢片就會大量出現，無法在規模上維持足夠的良率。 貝加爾電子的處理器採用台積電製造工藝、Arm CPU架構，其中，最多48核心、24MB三級緩存，2.0-2.5GHz頻率，120W熱設計功耗。 但是俄烏沖突後，台積電等晶片製造封測企業完全切斷了與俄羅斯晶片企業的合作，台積電已經製造封裝好的3萬顆晶片都拒絕出貨給貝加爾電子。 但是，俄羅斯本土晶片製造還無法做到16nm，只能自己培育，包括GS Group in Kaliningrad、Milandr、Mikron等等，但看起來進展並不太好，還需要繼續精進。 來源：快科技

中芯國際發布了截止2023年12月31日的經審計業績報告，情況不容樂觀。 2023年，中芯國際收入63.2億美元(約合人民幣456.3億元)，下滑13.3％，調整波動幅度好於行業平均水平。 毛利率19.3％，降低18.7個百分點；淨利潤9.0億美元(約合人民幣65.0億元)，下滑50.5％。 年平均產能利用率為75％，基本符合年初指引，折合8英寸(200毫米)月產能達到80.6萬片。 截至2023年末，中芯國際總資產為478億美元(約合人民幣3451億元)，公司擁有人應占權益201億美元，資產結構保持穩健。 中芯國際董事長劉訓峰在給股東、投資人的公開信表示，新的一年，中芯國際將繼續堅定踐行“做強做優做大中芯國際，代表行業參與國際競爭”的初心使命，聚焦“穩住產能、控製成本、技術領先、客戶至上”四個關鍵抓手，打造技術領先、製造能力、成本最優的核心競爭力，直面全球半導體市場的激烈競爭和中國半導體產業的深刻變革，為中國和全球市場及用戶提供更多價值，為奮力書寫中國芯發展史的新篇章而不懈奮斗。 致股東的信 尊敬的各位股東、投資人： 中芯國際自成立以來，堅定不移走自主創新之路，始終保持深耕晶圓製造的戰略定力，不斷在攻堅克難中追求卓越，取得的發展成就有目共睹、來之不易，離不開廣大股東和投資者的關心、支持和幫助。在此，我謹代表公司董事會及管理層向大家致以最誠摯的感謝和最美好的祝願！ 2023年，面對世界百年未有之大變局，身處全球半導體市場的激烈競爭和行業的深刻變革，公司上下團結一心，始終堅持穩中求進工作總基調，以自身發展的確定性應對外部環境的不確定性，從技術研發、生產運營到銷售供應鏈等各方面都經受住了嚴峻考驗。在全體幹部員工的努力下，公司全年銷售收入達63.2億美元，調整波動幅度好於行業平均水平，毛利率為19.3%，年平均產能利用率為75%，基本符合年初指引。截至2023年末，公司總資產為478億美元，本公司擁有人應占權益為201億美元，資產結構保持穩健，折合8英寸月產能達到80.6萬片。 過去的一年，公司加快拓展戰略合作，積極承擔和充分發揮產業鏈鏈主企業的龍頭帶動作用，引領產業鏈供應鏈上下游協同發展合作共贏；公司持續優化項目布局，堅持“穩扎穩打、固本強基”為導向推動項目布局和產能建設，各重點項目建設任務均完成預期目標；公司扎實推進管理變革，以BU制改革為主線的各項舉措穩步落地，產銷研一體化在地化成效初顯，運營效率顯著提升；公司主動踐行社會責任，堅守可持續發展承諾，不斷提升ESG治理能力，“芯肝寶貝計劃”等公益項目受到社會各界廣泛贊譽。 穩是大局和基礎，進是方向和動力。新的一年，公司將繼續堅定踐行“做強做優做大中芯國際，代表行業參與國際競爭”的初心使命，站在未來發展的角度來謀劃今天的業務布局、站在對標頭部企業的高度來檢視自身存在的差距、站在產業鏈生態圈的視角來選擇與誰同行，聚焦“穩住產能、控製成本、技術領先、客戶至上”四個關鍵抓手，打造技術領先、製造能力、成本最優的核心競爭力，直面全球半導體市場的激烈競爭和中國半導體產業的深刻變革，為中國和全球市場及用戶提供更多價值，為實現人們的幸福生活、社會的可持續發展砥礪前行，為奮力書寫中國芯發展史的新篇章而不懈奮斗！ 劉訓峰 董事長 中國上海 二零二四年三月二十八日 來源：快科技

快科技3月29日消息，據媒體報導，蘋果M3 Ultra是重新設計的晶片，而不是由兩顆M3 Max拼接而成。 眾所周知，上一代晶片M2 Ultra採用了UltraFusion架構，將兩塊M2 Max晶片拼接到一起，擁有1340億個電晶體，比上一代M1 Ultra多出200億個。 UltraFusion是蘋果公司定製的封裝技術，通過使用矽中介層將晶片與超過10000個信號連接起來，從而實現性能的巨大飛躍。 最新消息指出，蘋果M3 Ultra不打算將兩塊M3 Max拼接起來，而是重新設計，這將是蘋果史上最強悍的M系列晶片。 另外值得一提的是，蘋果M3 Ultra採用台積電N3E工藝製程打造，這是蘋果第一款N3E晶片，後續登場的A18系列也將會採用N3E節點，而M3、A17 Pro等晶片使用的是台積電N3B工藝。 這顆晶片由Mac Studio首發搭載，新品最快會在今年年中登場。 來源：快科技

這兩天，我們再次回顧了黃仁勛在 GTC 2024 上的演講，在對產品做更深一層的分析解讀時，發現了一些當時熬夜忽略掉的亮點。 一是老黃的演講風格，幽默、自然、很有交流感，也難怪能把一場科技產品發布會開成演唱會的模樣。 二是結合著前幾代產品，再次審視最新發布的 Blackwell 架構以及系列 GPU，只能說它的算力性能、成本造價和今後表現，遠超乎我的想像。 就如英偉達的名字一樣，NVIDIA 的前兩個字母 N 和 V，代表著 Next Version「下一代」。 與往年的 GTC 一樣，英偉達如期發布了下一代產品，性能更高、表現更好；但又和以前完全不同，因為 Blackwell 所代表的不僅是下一代產品，更是下一個時代。 重新認識，地表最強 GPU 自我介紹一般都從名字開始，那這顆最新最強的 AI 晶片，也從這里講起吧。 Blackwell 的全名是 David Harold Blackwell，他是美國統計學家、拉奧-布萊克韋爾定理的提出者之一。更重要的是，他還是美國國家科學院的首位黑人院士，和加州大學伯克利分校的首位黑人終身教員。 GTC...

前不久，英偉達在對GTC2024大會進行預熱時稱，黃仁勛將在大會上發布加速計算、生成式AI以及機器人領域的最新突破性成果。在AI持續火爆的當下，英偉達GTC2024的官宣無疑成為AI領域的重頭戲。果不其然，在今日凌晨，黃仁勛拋出了重磅炸彈。 英偉達推出成本與能耗較前代改善25倍的AI晶片 英偉達在發表《見證AI的變革時刻》演講中宣布，正式發布名為Blackwell的新一代AI圖形處理器(GPU)，稱其“非常非常強大”，基於Blackwell技術，英偉達將推出B200和GB200系列晶片。 據悉，Blackwell平台能夠在萬億參數級的大型語言模型(LLM)上構建和運行實時生成式AI，而成本和能耗比前身低25倍。英偉達還稱，Blackwell架構系列晶片是迄今為止功能最強大的AI晶片家族。 據黃仁勛介紹，B200擁有2080億個電晶體，而H100/H200有800億個電晶體，採用台積電4NP工藝製程，可以支持多達10萬億個參數的AI大模型。該晶片還通過單個GPU提供20 petaflops的AI性能，而單個H100最多可提供4 petaflops的AI計算。 Blackwell架構系列晶片也將降低能耗，仁勛舉例稱，如果要訓練一個1.8萬億參數量的GPT模型，需要8000張Hopper GPU，消耗15兆瓦的電力，連續跑上90天。但如果使用Blackwell GPU，只需要2000張，同樣跑90天只要消耗四分之一的電力。 微軟Azure、AWS、谷歌雲等一眾科技巨頭都是Blackwell架構的首批用戶。“生成式AI是我們這個時代的決定性技術。Blackwell是推動這場新工業革命的引擎。通過與世界上最具活力的公司合作，我們將實現AI在各行各業的承諾。”黃仁勛表示。 發布新一代AI超級計算機 英偉達還宣布新一代AI超級計算機——NVIDIA DGX SuperPOD，其搭載NVIDIA GB200 Grace Blackwell超級晶片。黃仁勛稱，這台AI超級計算機可以用於處理萬億參數模型，能夠保證超大規模生成式AI訓練和推理工作負載的持續運行。 在配置上，全新DGX SuperPOD採用新型高效液冷機架級擴展架構，基於NVIDIA DGX GB200系統構建而成，在FP4精度下可提供11.5 exaflops的AI超級計算性能和240 TB的快速顯存，且可通過增加機架來擴展性能。 與NVIDIA H100 Tensor Core GPU相比，GB200超級晶片在大語言模型推理工作負載方面的性能提升了高達 30倍。 在NVIDIA GB200的支撐下，性能也有了大幅度提升。據悉，每個DGX GB200系統搭載36個NVIDIA GB200超級晶片，共包含36個NVIDIA Grace...

快科技3月19日消息，在英偉達GTC 2024大會上，英偉達CEO黃仁勛在GTC宣布推出新一代GPU Blackwell。 第一款Blackwell晶片名為GB200，將於今年晚些時候上市。 據介紹，Blackwell GPU體積龐大，採用台積電的4納米（4NP）工藝製程，將兩塊晶片整合到一起，使用10 TB/ec NVLink 5.0連接，共有2080億個電晶體。 前一代GPU“Hopper”H100採用4nm工藝，集成電晶體800億。 黃仁勛表示：“Hopper很棒，但我們需要更大的GPU。Blackwell不是一個晶片，它是一個平台的名字。” 英偉達表示，基於Blackwell的處理器，如GB200，為人工智慧公司提供了巨大的性能升級，其AI性能為每秒20千萬億次浮點運算，而H100為每秒4千萬億次浮點運算。 該系統可以部署一個27萬億參數的模型，而GPT-4使用了約1.76萬億個參數來訓練系統。 GB200包含了兩個B200 Blackwell GPU和一個基於Arm的Grace CPU組成，推理大語言模型性能比H100提升30倍，成本和能耗降至25分之一。 來源：快科技

剛剛，英偉達發布了全球最強的 AI 晶片。 生成式 AI 已經達到了引爆點。 兩個小時的 GTC 2024 大會，更像一場大型演唱會，英偉達高級科學家 Jim Fan 調侃「黃仁勛是新的泰勒·斯威夫特」。 目前英偉達黃仁勛在 AI 行業的地位，大抵就是如此。 去年黃仁勛喊出 AI 的「iPhone 時刻」已經到來，讓我們看到了日常生活如何被 AI 改寫，而今天則展示了這個改變的速度正被瘋狂加快。 在過去 10 年裡，英偉達將 AI 推進了大約一百萬倍，遠超摩爾定律，或者說英偉達正在書寫自己的疊代定律。從晶片算力到 AI 落地，從汽車製造到醫療物流，英偉達在自身進步的同時，也推動了各行各業發展。 摩爾定律已死，可英偉達讓新的摩爾定律誕生了。 除了電腦顯卡，英偉達在平時很少會被我們感知，但身邊許多產品的技術進步又總離不開它們，看完這篇...

今日，高通舉行新品發布會，推出了第三代驍龍 (®)8s 移動平台，這也是驍龍 8 系列的一次重要疊代。 第三代驍龍 8s 移動平台匯集了一系列創新特性，包括強大的終端側生成式 AI 能力、全天候感知的圖像信號處理器（ISP）、沉浸式的移動遊戲體驗、革命性的連接技術以及無損高清音頻體驗。 這款全新旗艦級平台繼續搭載高通 Kryo CPU，採用了與前代相同的全新 CPU 架構。它包含一個主頻高達 3.0GHz 的超大核心、四個 2.8GHz 的性能核心以及三個 2.0GHz 的效率核心。 對比競品，在 GeekBench 6 多線程的測試中，第三代驍龍 8s 的...

財聯社3月14日訊（編輯 周子意）當晶片製造商都在試圖將晶片往小了設計時，而這家公司卻反其道而行之。 半導體初創公司Cerebras Systems公司周三（3月13日）推出了一款新的晶片WSE-3，而它的尺寸卻類似晶圓大小，或者說比一本書還要大，單體面積達到約462.25平方厘米。它是目前最大GPU面積的56倍。 據悉，該款晶片將4萬億個電晶體組織在90萬個核心中。 該晶片針對人工智慧訓練的工作負載進行了優化。Cerebras公司聲稱，配備了2048個WSE-3晶片的伺服器集群可以在一天內訓練出市場上最先進的開源語言模型之一Llama 2 70B。 替代英偉達 Cerebras是一家美國人工智慧晶片的獨角獸企業，它背後的投資團隊也都實力夠硬。最新一筆融資是在2021年由Alpha Wave Venture和阿布達比增長基金領投，融資金額2.5億美元，其他的投資人士包括：OpenAI創始人山姆·奧特曼、AMD前首席技術官Fred Weber等。 2021年，Cerebras公司首次亮相了WSE-2晶片，集成了1.2萬億個電晶體、40萬個核心。在同行都在將晶圓分割成數百顆獨立晶片之時，Cerebras公司則是選擇將整個晶圓做成一顆晶片。 而最新發布的WSE-3則是從WSE-2改進而來的。它較WES-2又增加了1.4萬億個電晶體，並擁有90萬個計算核心、44GB的板載SRAM內存。強化部分是通過從7納米製造工藝更新到5納米節點所實現的。 據該公司稱，WSE-3在人工智慧工作負載方面的性能是其前身的兩倍，它的峰值速度可以達到每秒125千萬億次計算。 Cerebras還將WSE-3定位為比英偉達顯卡更為高效的替代品。根據Cerebras官網的數據，該晶片4萬億個電晶體數完全碾壓了英偉達H100 GPU的800億個；核處理器數是單個英偉達H100 GPU的52倍；片上存儲量是H100的880倍。 WSE-3晶片為Cerebras公司的CS-3超級計算機提供動力，CS-3可用於訓練具有多達24萬億個參數的人工智慧模型，對比由WSE-2和其他常規人工智慧處理器驅動的超級計算機，這一數據是個重大飛躍。 加速數據傳輸 雖說將晶圓大小的晶片和單個英偉達H100 GPU相比較並不公平，不過若從數據傳輸速度的角度來看，不將晶圓切割成單獨的晶片確實有它的優勢。 根據Cerebras公司的說法，使用單一的大型處理器可以提高人工智慧訓練工作流程的效率。當WSE-3上的4萬億個電晶體在晶圓上互連時，將會大大加快生成式人工智慧的處理時間。 人工智慧模型就是相對簡單的代碼片段的集合，這些代碼片段被稱為人工神經元。這些神經元被重新組織成集合（稱為層）。 當人工智慧模型接收到一個新任務時，它的每一層都會執行任務的一部分，然後將其結果與其他層生成的數據結合起來。 由於神經網絡太大，無法在單個GPU上運行，因此，這些層需要分布在數百個以上的GPU上，通過頻繁地交換數據來協調它們的工作。 基於神經網絡架構的具體特性，只有獲得前一層的全部或部分激活數據，才能在開始分析數據，並提供給下一層。也就意味著，如果這兩層的數據運行在不同的GPU上，信息在它們之間傳輸可能需要很長時間。晶片之間的物理距離越大，數據從一個GPU轉移到另一個GPU所需的時間就越長，這會減慢處理速度。 而Cerebras的WSE-3有望縮短這一處理時間。如果一個人工智慧模型的所有層都在一個處理器上運行，那麼數據只需要從晶片的一個角落傳輸到另一個角落，而不是在兩個顯卡之間傳輸。減少數據必須覆蓋的距離可以減少傳輸時間，從而加快處理速度。 該公司指出，在如今的伺服器集群中，數以萬計的GPU被用來處理一個問題，而若是將晶片數量減少50倍以上，就可以降低互連成本以及功效，同時或許也可以解決消耗大量電力的問題。 Cerebras聯合創始人兼CEO Andrew Feldman稱，“當我們八年前開始這一旅程時，每個人都說晶圓級處理器是白日夢…WSE-3是世界上最快的人工智慧晶片，專為最新的尖端人工智慧工作而打造。” 對於新推出地WSE-3晶片，分析公司Intersect360 Research執行長Addison Snell認為，Cerebras的WSE-3人工智慧晶片和CS-3系統可以使部分高性能計算用戶受益。 他指出，“該晶片在相同的成本和功率下將性能提高了一倍。” 不過，Tirias Research創始人Jim McGregor則較為現實地指出，盡管這家初創公司增長迅速，並且有能力提高其平台的可擴展性，但與占主導地位的人工智慧供應商英偉達相比，它仍然是一家規模較小的公司。 他還指出，Cerebras專注於人工智慧的一個方面，那就是訓練，不過訓練只是大型語言模型市場的一個利基市場。而英偉達提供了許多其他方面產品。 來源：快科技

快科技3月14日消息，Cerebras Systems發布了他們的第三代晶圓級AI加速晶片“WSE-3”(Wafer Scale Engine 3)，規格參數更加瘋狂，而且在功耗、價格不變的前提下性能翻了一番。 基於台積電16nm工藝，面積46225平方毫米，電晶體1.2萬億個，擁有40萬個AI核心、18GB SRAM緩存，支持9PB/內存帶寬、100Pb/互連帶寬，功耗高達15千瓦。 升級台積電7nm工藝，面積不變還是46225平方毫米，電晶體增至2.6萬億個，核心數增至85萬個，緩存擴至40GB，內存帶寬20PB/，互連帶寬220Pb/。 如今的第三代WSE-3再次升級為台積電5nm工藝，面積沒說但應該差不多，畢竟需要一塊晶圓才能造出一顆晶片，不可能再大太多了。 電晶體數量繼續增加達到驚人的4萬億個，AI核心數量進一步增加到90萬個，緩存容量達到44GB，外部搭配內存容量可選1.5TB、12TB、1200TB。 乍一看，核心數量、緩存容量增加的不多，但性能實現了飛躍，峰值AI算力高達125PFlops，也就是每秒12.5億億次浮點計算，堪比頂級超算。 它可以訓練相當於GPT-4、Gemini十幾倍的下一代AI大模型，能在單一邏輯內存空間內存儲24萬億參數，無需分區或者重構。 用它來訓練1萬億參數大模型的速度，相當於用GPU訓練10億參數。 四顆並聯，它能在一天之內完成700億參數的調教，而且支持最多2048路互連，一天就可以完成Llama 700億參數的訓練。 WSE-3的具體功耗、價格沒公布，根據上代的情況看應該在200多萬美元。 來源：快科技

遊戲玩家都知道主板的晶片組決定了主板能夠兼容哪種CPU，但是晶片組到底說的是什麼，可能很多萌新還是摸不著頭腦，下面咱們就來聊一聊主板的晶片組。 晶片組（Chipset）是主板的核心組成部分，作用是協調CPU、內存、硬碟等各種硬體之間的交流與合作，是CPU與周邊設備溝通的橋梁。 晶片組是由一系列集成電路組成的復合體，通常分為北橋和南橋兩個主要部分。在過去的老式主板設計中，北橋主要負責處理高速數據傳輸，如連接CPU、顯卡（通過PCIe總線）以及內存等；而南橋則相對承擔低速設備的管理，如USB接口、SATA接口、音頻、網絡控制器等。 不過隨著技術的發展，許多主板晶片組已經高度整合，北橋的很多功能已經被集成到了CPU內部，所以在目前主流的主板上只能看到南橋了。 以Intel為例，其酷睿系列處理器就集成了內存控制器，對應的主板晶片組如H610、B760等，主要負責I/O擴展功能。AMD Ryzen系列處理器也有類似的架構，配套的主板晶片組如A520、B550等，同樣承擔著管理和優化硬體資源的角色。 此外，晶片組還承擔著對新特性和新技術的支持。例如，新的晶片組可能會支持更快的內存頻率、更多的USB接口數量，甚至包含對於新型存儲接口如M.2 NVMe SSD的支持等。同時，它們也會影響到主板所能支持的CPU類型和等級，以及是否具備超頻潛力等關鍵特性。 再舉一個例子，用於14代酷睿的LGA 1700主板有H610，B760和Z790等晶片組，雖然支持的CPU相同，但是功能和性能卻大有差異，比如H610隻支持PCIE 3.0， B760可以超頻內存但是不能超頻CPU。 一般來說，中端晶片組的主板就適合大多數玩家使用了，雖然Z790功能最為全面，但是價格也要貴的多，有些Z790甚至比CPU都要貴。 所以說，在選擇主板時，晶片組的選擇至關重要。了解並熟悉不同晶片組的功能特點和性能表現，可以幫助我們根據自身需求挑選出最合適的主板，建議大家還是根據自己的實際需求，不要貪圖便宜，但也不需要占用太多預算，這樣才能更高效地構建出穩定且滿足未來升級空間的平台。 來源：快科技

據媒體援引消息人士報導，超微半導體（AMD）公司為中國市場專門定製的人工智慧（AI）晶片未能通過美國商務部的審批，該公司若要對華銷售這款晶片，將需要申請出口許可證。 知情人士稱，AMD設計的這款晶片的性能低於該公司在中國以外地區銷售的晶片，其設計是為了符合美國的出口限制。但美國商務部認為這款晶片仍然太強，因此AMD必須獲得美國商務部下屬機構工業和安全局（BIS）的許可才能銷售。 目前尚不清楚AMD是否會申請許可。據悉，AMD為中國定製的產品被稱為MI309。去年12月，AMD推出了新的MI300系列晶片，以在AI晶片市場挑戰英偉達。 2022年10月，美國政府出台規定限制對華出口最先進的AI晶片，晶片製造商在向中國出口用於先進AI計算和超級計算的某些晶片時必須獲得商務部許可。去年10月，美國政府進一步收緊了對華AI晶片出口限制。 中國是晶片製造商的重要市場，美國政府的禁令迫使晶片巨頭尋找變通方法。 據媒體報導，英偉達針對中國市場推出了三款“特供版”AI晶片，分別為H20、L20和L2。據分析，H20是三款晶片中性能最強的，但遠低於英偉達目前最強大的AI晶片H100。 英偉達此前警告稱，美國進一步限制其晶片出口到中國，可能會讓美國晶片公司永遠失去在全球最大市場之一的領先地位。 中國商務部此前回應 針對美國限制對華晶片出口，中國商務部新聞發言人束珏婷此前表示，美方一再將經貿科技問題泛政治化、泛安全化，濫用出口管制措施，限制本國企業對華貿易投資，這是在強迫企業放棄中國市場機遇，放棄合作共贏機遇，只會破壞國際經貿秩序，破壞產業鏈供應鏈穩定，不符合各方利益。 來源：快科技

作為美國半導體的核心基地之一，俄勒岡州在2023年遭遇重挫，出口總額下降了超過60億美元，幅度超過20％，此前兩年的大幅增長直接歸零。 其中，晶片出口額就損失了足足57億美元，占總量的多達95％，而下降幅度多達39％。 同時，俄勒岡州的半導體就業人數在去年也減少了5％。 事實上，2022年的時候，俄勒岡州的晶片出口額已經下降了14％。 唯一好消息是，對比疫情前的2019年，俄勒岡州出口額仍然高出7％，而整體失業率低於4％。 俄勒岡州共有7家半導體企業的9座晶圓廠，包括Intel(三座Fab D1C/D1D/D1X)、微芯科技、安奈森、美信(Maxim)、Qorvo(兩座)、Alpah & Omega。 美國一共18個州建有半導體製造廠或晶圓廠，合計71座，屬於33家不同企業。 來源：快科技

快科技2月29日消息，如今從智慧型手機到電腦，各種電子設備都離不來半導體晶片，但是目前該行業卻面臨著缺水隱患，並且有可能抬高晶片價格。 其實半導體製造工廠每天都需要消耗大量的水，一是用來冷卻機器，二是確保晶圓片的製造過程中沒有摻雜灰塵或碎片。 而且水的使用量和晶片的復雜程度直接掛鉤，半導體越先進，工藝步驟越多，耗水量就越多。 然而權威金融機構標准普爾全球評級在近期的一份報告中寫道，隨著半導體加工技術的進步，半導體製造商將面臨水資源短缺的風險，就例如全球最大的晶片製造商台積電（TSMC）。 該報告指出，在產能擴張和先進工藝技術需求的推動下，半導體行業的用水量正以每年中高個位數的速度增長，目前全球半導體製造商的用水量已經與擁有750萬人口的香港地區相當。 與此同時，氣候變化正在增加極端天氣的頻率、乾旱的頻率和降水的波動性，限制了晶片製造商管理生產穩定性的能力。 隨著晶片製程向高級節點轉移，用水量也會呈現正比例增長，數據顯示，台積電在2015年升級到16納米工藝節點後，單位用水量增長了35%以上。 報告表示，鑒於台積電在先進晶片製造領域的主導地位，與水資源有關的潛在運營中斷可能會擾亂全球科技供應鏈，並推高晶片價格。 不過報告還指出，任何產量波動帶來的盈利影響在技術領先面前或許都是可控的。 來源：快科技

財聯社2月27日訊（編輯 周子意）越來越多的證據表明，人工智慧晶片的供應緊張問題正有所緩和，一些購買了大量英偉達H100 80GB處理器的公司現在正試圖轉售這些處理器。 目前，據悉用於人工智慧（AI）和高性能計算（HPC）應用的英偉達H100 GPU的交付周期已從8-11個月大幅縮短至3-4個月。 據報導，一些公司正在轉售他們的H100 GPU或減少訂單，因為這些晶片的稀缺性開始下降，並且維護這些尚未使用庫存的成本也很高。 此類情形與一年前相比出現重大轉變，當時獲得英偉達的Hopper GPU是一個重大挑戰。 目前人工智慧處理器供應短缺的緩解還表現在，從AWS、谷歌雲和微軟Azure等雲服務提供商租用英偉達的H100 GPU變得更加容易了。 例如，AWS推出了一項新服務，允許客戶安排更短時間的GPU租賃，解決了之前晶片可用性的問題，這導致獲得人工智慧晶片的等待時間在減少。 盡管晶片可得性有所提高，交貨時間也大大縮短，人工智慧晶片的需求仍然遠遠超過供應。 特別是那些自己開發並培訓大型語言模型的公司仍然面臨供應問題，很大程度上是因為他們需要的GPU數量過於龐大。這些公司在獲得所需處理器或容量方面仍面臨著幾個月的延遲。 也正因如此，英偉達H100和其他處理器的價格並沒有下降，該公司也繼續享有高利潤率。 不過，隨著諸多英偉達處理器的替代品接連問世，例如AMD和AWS的處理器，該市場可能會迎來更加平衡的局面。 還有一點原因是，各公司對人工智慧處理器的支出也變得更加謹慎了。 無論如何，就目前而言，市場對人工智慧晶片的需求依然強勁，並且隨著大型語言模型越來越大，對計算性能的需求也越來越高。 來源：快科技

財聯社2月27日訊（編輯 黃君芝）據報導，日本政府支持的半導體研究小組將與美國初創公司Tenstorrent Inc.合作，在半導體行業傳奇人物、“晶片大神”Jim Keller的幫助下設計其首款先進的人工智慧（AI）晶片。 Tenstorrent宣布，已被授權設計日本人工智慧加速器的一部分，並將共同設計整個晶片。 該公司致力於採用開源的RISC-V標准，旨在為客戶提供一種替代英偉達和Arm公司的產品，這兩家公司都有自己的所謂指令集，用於在硬體和軟體之間進行通信。 報導稱，日本政府正在為從研究到先進晶片製造的一系列項目提供資金，將雄心勃勃地出資670億美元，以重新奪回在半導體行業的核心地位。與Tenstorrent的合作協議，有望擴大日本的這些努力，落地承接的是政府支持的初創公司Rapidus Corp.，各方將在這家公司生產共同設計的人工智慧晶片。 據悉，Rapidus已成立了18個月，計劃在2027年開始生產晶片，屆時將與台積電和三星電子（Samsung Electronics Co.）等大廠競爭。但該公司目前還沒有客戶。 “晶片大神”來助力 說起Jim Keller，他可以說是半導體行業的一個傳奇人物，是矽谷當之無愧的傳說級“晶片大神”。他憑借著出色的工作能力，在眾多科技巨頭中都留下了“足以名垂青史的戰績”。 簡單來說，他是蘋果A系列晶片的設計師，是AMD的“Zen（AMD微處理器架構）之父”，也是特斯拉自動駕駛晶片的締造者。雖然僅從業30餘年，但他的足跡已遍布矽谷各大公司，領導了數代不同處理器的設計與研發。 自2020年6月從英特爾辭職後，Keller就加入了人工智慧晶片初創公司Tenstorrent，並擔任首席技術官。隨後，他於2023年1月成為該公司的執行長。 除了Keller，Tenstorrent還有曾在AMD工作13年的Keith Witek擔任首席運營長，以及Wei-han Lien擔任首席晶片架構師。Lien領導了蘋果公司推進其內部晶片設計的工作，該晶片已經從iPhone應用到iPad，甚至Mac電腦。 在日本，Tenstorrent據稱將與政府研究小組“尖端半導體技術中心”（Leading-edge Semiconductor Technology Center，簡稱LSTC）合作設計人工智慧晶片。 不過，在日本生產可能是一個挑戰，因為Rapidus的目標是在2027年前製造出最先進的2納米邏輯晶片，這被認為是一個渺茫的目標。 日本LSTC主席Tetsuro Higashi在聲明中表示，日本LSTC將通過國際合作，追求和推廣致力於“邊緣推理處理應用，包括生成式人工智慧”的AI技術。他說，該國已經設法吸引了許多在海外工作的半導體專家回來，因為它正在努力加強其專業知識。 來源：快科技

快科技2月26日消息，高通今日推出高通FastConnect 7900移動連接系統，預計將於2024年下半年商用。 這是行業首個支持AI優化性能並在單個晶片中集成Wi-Fi 7、藍牙和超寬帶技術的解決方案。 官方介紹稱，利用AI，FastConnect 7900可適應特定用例和環境，有效優化能耗、網絡時延和吞吐量。 FastConnect 7900集成超寬帶技術、Wi-Fi測距和藍牙信道探測，打造一套強大的近距離感知技術，支持數字鑰匙、物品尋找和室內導航等近距離感知應用場景的無縫體驗。 FastConnect 7900採用全新等級的射頻前端模組和新一代高頻並發技術，進一步提升技術性能。 其中，高頻並發技術作為Wi-Fi 7時代的一項關鍵創新，是多設備互聯體驗的核心，也是高通擴展個人區域網（XPAN）和Snapdragon Seamless體驗的基礎。 高通技術公司副總裁兼移動連接業務總經理Javier del Prado表示：高通FastConnect 7900是一項技術傑作，利用AI樹立新標杆，並在6納米的單晶片中集成領先的Wi-Fi 7、藍牙和超寬帶功能。 目前已有數百萬部終端採用第一代高通Wi-Fi 7解決方案，基於此，FastConnect 7900開創了全新的連接方式，為用戶最喜愛的終端帶來AI、近距離感知和多設備互聯體驗等全新水平的功能。 來源：快科技

快科技2月23日消息，據媒體報導稱，俄羅斯國家杜馬主席維亞切斯拉夫·沃洛金稱，薩拉托夫州將在俄儲蓄銀行在建數據處理中心的基礎上建造俄羅斯最大的超級計算機。 這已經不是秘密了，因為之前俄羅斯就表示，計劃在2030年之前建造10台超級計算機，每台計算機將搭載1萬至1.5萬個NVIDIA H100 GPU。 這一計劃旨在提供與訓練類似於ChatGPT的大型語言模型相媲美的計算性能。然而，該計劃面臨著巨大的挑戰，其中包括如何克服技術限制、GPU供應的稀缺以及計算能力的成本。 目前，俄羅斯在超級計算領域的地位相對較低，其最強大的超級計算機是由Yandex擁有的Chervonenkis，其運算能力在全球排名第27。 相比之下，美國擁有150台，中國擁有134台，德國擁有36台，日本擁有33台。這使得俄羅斯計劃建造10台超級計算機的目標看起來更加雄心勃勃，但也更具挑戰性。 雖然歐美對俄羅斯進行打擊，但事實的情況是，2023年前9個月，俄羅斯從歐美企業購買了價值超過17億美元的晶片。 前20大公司就賣了12億美元，包括：AMD(含賽靈思)、ADI、Intel(含Altera)、英飛凌、Macom、美滿電子(Marvell)、微芯科技(Microchip)、恩智浦(NXP)、意法半導體、瑞昱(Realtek)、德州儀器，等等。 對於NV的的AI算立卡，俄羅斯想要獲得其實也不難，正規途徑可能不是那麼容易，但是第三方還是很容易獲得，無非就是價格貴一些而已，當然這些事情這些廠商也是心照不宣。 來源：快科技

快科技2月21日消息，高通宣布推出驍龍汽車智聯平台的最新產品，業界首個車規級Wi-Fi 7接入點解決方案——高通QCA6797AQ。 高通表示，汽車正在成為個性化的網聯空間，這包括先進信息娛樂系統和增強現實儀表盤等。沉浸式車內體驗愈加普及，推動下一代應用和互動娛樂的興起。 基於Wi-Fi 7，高通QCA6797AQ面向車內體驗和應用，助力提升鏈路可靠性、降低時延、增加網絡容量，支持更快的連接。 Wi-Fi 7支持高頻並發技術和多鏈路多射頻模式，顯著提高連接的可靠性，並能消除幾乎所有外部干擾導致的連接中斷。 在Wi-Fi 7的支持下，面對來自收費站、擁堵路口和固定無線鏈路的干擾，電影流媒體播放、遊戲和其它時延敏感型應用的運行能夠更流暢，減少卡頓或掉線的發生。 此外，Wi-Fi 7 通過採用6GHz 頻譜的320MHz 信道顯著提升容量。配合4K QAM，Wi-Fi 7可實現高達5.8Gbps的峰值吞吐量，支持汽車更快地下載高清地圖。 來源：快科技

快科技2月18日消息，據媒體報導稱，美國也要建全自主半導體產業鏈，所以他們打算邁出第一步，給英特爾補貼超百億美元。 報導中提到，美國正在就向英特爾提供超過100億美元（約合人民幣711.94億元）的補貼進行談判。 這將是美國政府引導半導體製造業回歸美國計劃中的最大一筆資金授予，而他們的目標是到2030年至少建立兩個領先的製造業集群。 類似做法的還有歐洲，去年《歐洲晶片法案》的結果出爐，高達近500億元的補貼將啟動，為的是打造自主半導體產業鏈。 該法案旨在促進歐洲本土的微晶片生產，以減少對其他市場的依賴，同時希望將歐盟在全球晶片市場的份額，從不到10%提高到20%。 對於打造自主半導體產業鏈的行為，光刻機大廠ASML高管曾對外表示，半導體業只有通力合作，建立完全自主的產業鏈，即使並非不可能也會極其困難。 目前，全球大部分高端半導體都來自美國、韓國和台灣，歐洲在這方面落後於競爭對手。 為了完成這樣的壯舉，歐盟還將鼓勵更多的製造商在歐洲生產半導體，包括外國公司，如英特爾、沃爾夫斯比德、英飛凌和台積電等。 來源：快科技

前腳奧特曼剛被曝要籌7萬億美元，與英偉達爭雄，重塑全球半導體格局。 後腳老黃還真回應了：老伙計，夸張了哈。 具體發言嘛，還帶了點陰陽美學（手動狗頭）： （7萬億美元）顯然能買下所有GPU。 如果你假設計算機不會變得更快，可能就會得出這樣的結論：我們需要14顆行星、3個星系和4個太陽來為這一切提供燃料。但計算機架構仍在不斷進步。 △圖源：World Government Summit 簡而言之，黃仁勛認為更高效、更低成本的晶片會持續出現，而這將使得奧特曼的這種“7萬億美元”大規模投資變得不那麼必要。 不過話說回來，老黃倒也沒把話說死。他也強調，AI領域的投資增長不會在短期內停止，還預測：AI數據中心的規模會在五年內翻番。 實際上，打從奧特曼的7萬億消息曝出，網友們也沒少吃瓜。 根據Gartner預測，2023年全球半導體行業的總收入是5330億美元，7萬億美元是這個數字的14倍。 網友測算，這些資金不僅足以一口氣吞並英偉達+台積電+英特爾+三星+高通+博通+AMD+ASML等等等一系列半導體頭部公司，剩下的錢再買個Meta還都綽綽有餘。 那麼這一次老黃具體還分享了些什麼信息，如果你感興趣，以下奉上文字記錄~ （Kimi和ChatGPT整理，人類編輯協助） 黃仁勛：去年最重要的AI事件是Llama 2 主持人：我想從一個一直存在我腦海中的問題開始，7萬億美元能買多少GPU？ 黃仁勛：顯然，所有的GPU。 主持人：我很想向Sam提問這個問題，這是一個非常大的數字（笑）。談到雄心，我們並不缺乏雄心壯志，但今天的政府面對人工智慧，應該如何規劃？您有什麼建議？ 黃仁勛：首先，這是一個令人驚嘆的時代，因為我們正處於一場新的工業革命的開始，過去蒸汽機、電力、PC和網際網路帶來了信息革命，現在是人工智慧。 前所未有的是，我們正在同時經歷兩種轉變：通用計算的結束和加速計算的開始。 就像以CPU計算作為所有工作的基礎，在今天已經不再可行。原因是，從我們在1964年發明CPU——即IBM System 360發布的那一年算起，已經過去了60年。我們實際上已經依靠這一波技術浪潮前行了整整60年，而現在，我們正處於加速計算的新起點。 如果你想實現可持續的計算、能源高效的計算、高性能計算、成本效益高的計算，就不能再依賴通用計算。你需要專門的特定領域加速，這就是推動加速計算增長的基礎。它使得一種新型應用——人工智慧成為可能。 問題是，什麼是因，什麼是果？你知道的，首先是加速計算使得新型應用成為可能。今天有很多應用都在加速。 現在我們正處於這個新時代的開始，接下來會發生什麼？ 目前，全球數據中心的總價值約為1萬億美元。在未來4-5年裡，這個數字將增長到2萬億美元，這些數據中心將成為全球軟體運行的源動力。所有這些都將是加速的，這種加速計算架構非常適合下一代軟體，即生成性人工智慧。這就是目前正在發生的核心變革。 替換通用計算的過程中，要記住架構的性能也在同步提升。所以不能僅僅假設你會購買更多的計算機，還必須假設計算機會變得更快。因此實際需要的計算資源並沒有那麼多。否則，如果你假設計算機不會變得更快，可能就會得出這樣的結論：我們需要14顆行星、3個星系和4個太陽來為這一切提供燃料。 在過去10年裡，我們做出的最大貢獻之一，就是將計算和人工智慧推進了100萬倍。所以，無論你認為驅動世界的需求是什麼，都必須考慮它將以100萬倍的速度更快、更高效地發展。 主持人：對於AI接管世界的恐懼，我認為我們需要澄清哪些是真實的，哪些是炒作。您認為目前最大的問題是什麼？ 黃仁勛：非常好的問題。首先，我們必須安全地發展創造性的新技術，這是絕對正確的。無論是飛機、汽車、製造系統、醫學，所有這些不同的行業在今天都受到嚴格監督。這些監管必須擴展、增強，去考慮AI將通過產品和服務來到我們身邊的情況。 現在，有些利益集團試圖嚇唬人們，將AI神秘化，以阻止其他人對這項技術採取行動。我認為這是一個錯誤，我們希望普適化AI技術。 如果你問我去年最重要的AI事件是什麼，我認為是Llama 2，這是一個開源模型。或者Falcon，另一個優秀的模型。還有mistral等等。所有這些技術都建立在透明度、可解釋性之上。因為這些開源模型，安全、對齊、護欄、強化學習等諸多不同的創新成為可能。 讓大家都加入到AI的進步之中可能是最重要的事情，而不是去說服人們AI太復雜、太危險、太神秘，世界上只有兩三個人能做到，我認為後者是一個巨大的錯誤。 主持人：您認為下一個AI時代還會繼續建立在GPU之上嗎？您認為未來會有什麼突破？ 黃仁勛：實際上，世界上幾乎所有大公司都在做內部開發。谷歌、AWS、微軟、Meta都在製造自己的晶片。 英偉達GPU會被關注是因為這是唯一一個對所有人開放的平台。 一個統一的架構涵蓋了所有領域。我們的CUDA架構能夠適應任何新興的架構模式，無論是CNN、RNN、LSTM，還是現在的Transformer。現在，Vision Transformer、Birdseye View Transformers等各種不同的架構正在被創造出來，所有這些不同的架構都可以在英偉達GPU上得到發展。 主持人：AI的特點是它在很短的時間內經歷了很多演變，所以，五年前使用的基礎設施與今天使用的基礎設施可能非常不同。 但老黃的觀點非常重要，即英偉達始終占據一席之地。 主持人: 接下來讓我們換個話題，暫時不談AI，談談教育。站在技術的前沿，人們在教育方面應該關注什麼？人們應該學習什麼，又應該如何教育自己的孩子？ 黃仁勛: 哇，這是個好問題，但我的回答可能聽起來（和人們的印象）完全相反。 你可能記得在過去的10年、15年裡，幾乎每個在正式場合回答這個問題的人都會說，計算機科學、編程是每個人都應該學習的。 但實際上，情況幾乎完全相反，因為我們的工作是創造計算技術，使得沒有人需要（傳統意義上的）“編程”，讓世界上的每個人都成為程式設計師。 這就是人工智慧帶來的奇跡。這是我們第一次縮小了（編程的）技術鴻溝，讓更多的人可以參與人工智慧，這就是為什麼幾乎所有的地方都在談論人工智慧的原因。 因為這是第一次，公司里的每個人都可以成為技術專家，現在正是技術鴻溝已經關閉的絕佳時機。 諸如數字生物學、年輕人教育、製造或農業等領域，需要專門人才來解決的問題，現在人人都能掌握。 因為人們有計算機，可以按照人的指示去做，幫助人類自動化工作、提高生產力和效率，所以我認為這是一個絕佳的時機。當然，人們需要立刻學會使用這樣的工具，這是一個緊迫的問題。 同時也要意識到，現在參與AI比計算機歷史上任何時候都更加容易，社會有責任提升每個人的技能。同時我相信，這個提升的過程將是愉快且令人驚訝的。 主持人: 所以，如果我要選擇一個大學專業，你會給我什麼建議？ 黃仁勛: 我會首先考慮一個問題——理解起來最為復雜的科學，我認為是生物學，特別是和人類相關的生物學。 它不僅涵蓋的內容廣泛，且十分復雜、理解難度大，關鍵是會帶來巨大的影響。 我們稱（生物學）這個領域為生命科學，把其中與醫藥相關的學科稱做藥物發現（discovery）。 但在計算機科學等傳統行業中，沒有人說“汽車發現”、“計算機發現”或“軟體發現”，而是稱之為工程。 每年，我們的軟體、晶片、基礎設施都會比前一年變得更好，但在生命科學上的進展卻是零星的。 如果給我一次重新選擇的機會，我會意識到將生命科學工程化的學科——生命工程即將到來，它將成為一個工程領域，而不僅僅是一個純粹的科學領域。 所以，我希望現在的年輕人能夠喜歡與研究蛋白質、酶和材料一起工作，利用工程技術讓它們變得更節能、輕便、耐用，變得更加可持續。 未來，所有這些發明都將成為工程的一部分，而不是科學發現。 One More Thing 就在周一，英偉達市值一度超越了亞馬遜，成為美股市值第四高的企業。前三分別是微軟、蘋果和谷歌母公司Alphabet。 不過收盤時亞馬遜奪回了第四的位置，收盤市值1.79萬億美元，英偉達收盤時市值約為1.78萬億美元。 2024開年以來，英偉達憑借全球對晶片的強勁需求，股價節節攀升，增長了近50%。根據測算，今年以來英偉達市值增長了約6000億美元，超過了2023年後七個月的增幅。 來源：快科技

快科技2月5日消息，Google集成電路封裝部門主管Milind Shah的最新研究顯示，2012年的28nm工藝節點之後，電晶體的平均成本已經不再下降，自然導致晶片的成本和價格居高不下。 他指出，28nm及之前，電晶體平均成本在每一代新工藝上都會降低30％，但28nm之後，每一代都基本不變，甚至還略有增加，直到最新的3nm才相比5nm略有下降，只是幅度非常小。 其實早在2014年，3D半導體集成公司MonolithIC 3D的執行長Zvi Or-Bach就曾得出過同樣的結論，可以說“摩爾定律”已經停止在了28nm節點上，不再真正有效。 電晶體或者晶片成本居高不下，一個重要原因就是先進工藝越來越復雜，所需要的製造設備、工廠都價格高昂，比如一台先進光刻機估計要2億美元，一座先進晶圓廠要200-300億美元。 正因為如此，整個行業都不再過於熱衷最求最先進的工藝，而是大力發展各種封裝技術，從而更好地平衡性能、功耗、成本等等。 當然，先進工藝仍舊非常重要，但不再是為了讓晶片更便宜，也會有越來越少的企業和產品能夠承受。 來源：快科技

據韓國媒體BusinessKorea報導，最近，韓國海關破獲了一起史上最大規模晶片走私案，一家未具名的“公司A”(Company A)被指向中國走私了多達5.3萬顆被美國禁售的晶片，案值達1160萬美元(約合人民幣8330萬元)。 據稱，從2020年8月到2023年8月期間，“公司A”合法地陸續購買了這批晶片，並進口到韓國，一切行為都合規合法，只是數量遠超其所需。 然後，這些晶片分為144批次，通過空運走私到中國，均未向海關申報，但居然全都成功了。 這些晶片的具體廠商、型號未披露，報導只是說它們是通訊類處理器，可用來製造大規模殺傷性武器。 目前，公司A的所有高管都已經被起訴，可能會面臨3年起步的刑期。 在此之前，向中國走私晶片的最大規模為400萬美元，涵蓋CPU、SSD等晶片，通過香港進入內地。 PS：媒體這種報導往往都是別有用心、肆意誇大，看看就好了，尤其是美國說你有大規模殺傷性武器的時候，你最好真的有…… 來源：快科技

快科技1月27日消息，俄烏沖突之後，歐美集體制裁圍堵俄羅斯，高科技公司也紛紛和俄羅斯劃清界限，不過根據最新曝光的數據，歐美半導體企業其實一直在大量銷售晶片給俄羅斯。 機密數據顯示，2023年前9個月，俄羅斯從歐美企業購買了價值超過17億美元的晶片。 其中，前20大公司就賣了12億美元，包括：AMD(含賽靈思)、ADI、Intel(含Altera)、英飛凌、Macom、美滿電子(Marvell)、微芯科技(Microchip)、恩智浦(NXP)、意法半導體、瑞昱(Realtek)、德州儀器，等等。 不過，其中並未提到NVIDIA。 另外5億美元則來自其他一些小型企業，不少也都是歐美的。 有趣的是，這些晶片大部分並非由歐美公司直接賣給俄羅斯，而是通過第三方國家中轉，包括中國、土耳其、阿聯等。 歐美官方一直在試圖堵住這些渠道，但效果不佳。 當然，上述企業也都不會承認，都強調已經終止在俄羅斯的業務運營。 媒體稱，俄羅斯購買的這些晶片，有的是民用，有的是軍用，也有的是軍民兩用，經常很難嚴格區分以加以限制。 來源：快科技

財聯社1月25日訊（編輯 劉蕊）繼德州儀器之後，又一家晶片巨頭發出悲觀指引。 當地時間周四，歐洲晶片製造商意法半導體發布指引稱，由於汽車需求疲軟和工業部門訂單進一步下降，公司第一季度收入預計將下降15%以上——這一展望遠低於市場預期。 該公司公布，在去年第四季度， “公司淨營收42.8億美元，同比下降3.2%，略低於分析師平均預估的43億美元。公司營利10.2億美元，同比下降20.5%。” 意法半導體預計，公司第一季度收入為36億美元，不僅低於去年同期的42.5億美元，也較分析師的普遍預期低11%。表明工業晶片需求將持續疲軟。 2024年，意法半導體計劃投資約25億美元的淨資本支出，全年營收目標在159億至169億美元之間，低於去年全年的173億美元。 工業需求將進一步惡化 作為歐洲半導體的“三巨頭（意法半導體、英飛凌、恩智浦）”之一，意法半導體面向的下遊客戶主要為汽車行業、工業和個人電子產品行業等。該公司的主要客戶包括特斯拉和蘋果。 公司CEO謝利（Jean-Marc Chery）在財報中表示：“在第四季度，我們的客戶訂單與第三季度相比有所下降。我們繼續看到汽車終端需求穩定，個人電子產品需求沒有顯著增長，工業產品需求進一步惡化。” 汽車晶片占意法半導體收入的近一半。在近兩年，意法半導體一直在依靠汽車行業的訂單來抵消個人電子產品需求低迷的影響——但這一動力可能也正在減弱。 本周二，意法半導體的同行——模擬晶片巨頭德州儀器公布的第一季度展望遜於預期，引發市場對汽車和工業晶片行業前景的擔憂。 華爾街機構Jefferies表示，考慮到2024年上半年汽車和工業晶片需求的下降幅度可能進一步擴大，以及全球宏觀經濟下半年的復蘇速度可能不及預期，意法半導體的收入前景可能存在進一步的風險。 來源：快科技

財聯社1月19日訊（編輯 卞純）隨著Meta大力發展人工智慧（AI）技術，該科技巨頭將斥資數十億美元購買英偉達AI晶片，這些晶片是AI研究和項目的核心。 當地時間周四，Meta執行長馬克·扎克伯格在社交媒體上表示，公司的AI未來路線圖要求其建立一個“大規模的計算基礎設施”。扎克伯格表示，到2024年底，基礎設施將包括35萬張英偉達H100顯卡。 扎克伯格並沒有透露Meta已經購買了多少H100顯卡，但H100直到2022年底才上市，而且供應有限。 據投行Raymond James的分析師估計，英偉達的H100售價為2.5萬至3萬美元，如果Meta支付的是價格區間的低端，那麼這筆支出將接近90億美元。 此外，扎克伯格表示，如果將其他GPU計算在內，Meta的計算基礎設施將包含“相當於近60萬張H100的算力”。 去年12月，Meta、OpenAI和微軟等科技公司表示，他們將使用AMD最新開發的人工智慧晶片Instinct MI300X——一款直接對標英偉達H100的晶片。 為AI之戰囤積武器 Meta需要這些算力晶片，該公司正致力於通用人工智慧 （AGI）的研究，扎克伯格表示這是公司的“長期願景”。OpenAI和谷歌的DeepMind部門也在研究AGI。 AGI是一種與人類智力水平相當的未來人工智慧形式。 Meta首席科學家Yann LeCun上個月在舊金山的一次媒體活動中也強調了GPU的重要性。 “如果你認為AGI將大受歡迎，你就得買更多的GPU，”LeCun當時表示。對於英偉達執行長黃仁勛，LeCun表示：“一場人工智慧之戰正在打響，而他正在提供武器。” Meta在2023年第三季度財報中表示，其2024年的總支出將在940億美元至990億美元之間，部分原因是算力擴張。扎克伯格在與分析師的電話會議上表示，就投資重點而言，人工智慧將成為Meta 2024年最大的投資領域，無論是在工程還是計算資源方面。 扎克伯格周四表示，Meta計劃“負責任地開源”其尚未開發的“通用人工智慧”，該公司也在Llama系列大型語言模型中採用了這種方法。他還表示，Meta目前正在訓練Llama 3，並使其基礎人工智慧研究團隊（FAIR）和GenAI研究團隊更緊密地合作。 來源：快科技

1月19日消息，據媒體報導，在2024年度“達沃斯世界經濟論壇”上，Intel CEO帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 表示，在美日荷的聯合限制之下，中國與全球頂尖晶圓廠的技術差距為10年！ 在達沃斯論壇上，帕特·基辛格首先討論了全球供應鏈的脆弱性，這一問題在COVID-19大流行期間顯露無遺。 他指出，數十年來的產業政策使晶片製造業集中在亞洲國家，而美國目前正試圖通過《晶片與科學法案》扭轉這一趨勢。這項立法旨在提高美國的技術自給自足能力。 帕特·基辛格稱，Intel最先進的Intel 18A製程將會很快進入製造，未來更為先進的1.5nm晶圓廠將會在德國馬德堡上線，這不僅是德國最先進的製造業，也將是世界上最先進的製造業。 在談到中國在半導體製造領域的追趕時，帕特·基辛格表示，中國的半導體製造業與世界頂級晶圓廠的差距約為10年，而美日荷對於半導體設備的限制更是阻礙了中國半導體製造業的追趕。 “最近我們看到了美國的政策，荷蘭的政策，日本的政策等等，它們在 10 到 7nm 范圍內設置了一個底線，而我們正在競相突破 2nm，然後是 1nm 以下，你知道我們看不到盡頭。”帕特·基辛格說道。 中國大陸現有的工具目前只能生產 14nm 和 7nm 晶片，而台灣的台積電、韓國的三星和美國的Intel等公司正在准備在未來幾年內採用更先進的工藝生產 3nm、2nm 甚至更精密的半導體。 帕特·基辛格指出：“雖然有這些限制政策存在，中國並不是不會繼續創新，但這是一個高度互聯的行業，蔡司鏡頭、ASML的光刻機、日本的化學品和電阻技術、Intel的大規模製造技術，所有這些加在一起，我認為這是一個10年的差距，而且我認為根據今天實施的出口政策，這將是一個可持續的10年差距。我確實相信這預示著在這種環境下，各國為出口和競爭力制定的政策很好，你知道美國正在努力確保情況確實如此。” 去年，台積電創始人張忠謀也曾表示，美國的制裁可能會讓台積電暫時受益，但對此類措施的長期效力表示懷疑。他預計，制裁將使中國在晶片製造技術上落後數年。不過，他也指出，像美國這樣的國家也需要大量時間來發展自己的晶片製造能力。 美國官員樂觀地認為，美國可以在十年內開始生產和封裝最先進的半導體。相比之下，NVIDIA 的執行長黃仁勛則認為這一目標可能需要 10 年或 20 年的時間才能完成。 值得注意的是，Intel准備在2月21日在美國加利福尼亞州的聖何塞舉辦其代工業務盛會“IFS...

快科技1月13日消息，據國外機構最新調研顯示，中國的晶片製造能力將在5到7年內增加一倍以上，“大大超過”市場預期。 研究顯示，根據對中國48家擁有製造工廠的晶片製造商的分析，預計60%的新增產能可能會在未來3年內增加。 中國企業已加快采購重要的晶片製造設備，以支持產能擴張並增加供應。包括荷蘭ASML和日本東京電子在內的領先半導體設備生產商在2023年收到了大量來自中國的訂單。 機構統計，中國大陸半導體廠商2023年產能同比增長12%，達到每月760萬片晶圓。預計中國大陸晶片製造商將在2024年開始運營18個項目，2024年產能同比增加13%，達到每月860萬片晶圓。 由於美國等對先進設備出口管制，這導致中國大陸轉而擴大投入成熟製程（28nm及更成熟的製程），預計2027年中國大陸成熟製程產能占比可達39%。 中芯國際、華虹集團、合肥晶合集成擴產最積極，擴產將聚焦於驅動晶片、CIS/ISP與功率半導體分立器件等特殊工藝。 來源：快科技

來源：遊民星空

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快科技1月5日消息，據報導，美國將向Microchip Technology（又稱：微芯科技）提供1.62億美元（約合人民幣11.6億元）的政府補助，以支持美國的半導體和微控制器單元（MCU）產業。 據了解，Microchip Technology是一家成立於1989年的領先半導體公司，總部位於亞利桑那州的錢德勒。 公司專注於微控制器、混合信號、模擬器件以及Flash-IP解決方案，產品廣泛應用於工業、汽車、消費、航空航天、通訊和計算市場。 美國的半導體產業是全球領先的高科技產業之一，擁有眾多知名的半導體公司和研發機構，在晶片設計、製造和應用方面處於世界領先地位，涉及到計算機、通信、消費電子、汽車等諸多領域。 NVIDIA CEO黃仁勛表示，美國要實現晶片供應獨立，擺脫對海外供應鏈的依賴，至少需要10-20年時間。他認為在一、二十年內，實現供應鏈的完全獨立並不可行。 來源：快科技

快科技1月4日消息，世界上第一個由石墨烯製成的功能半導體問世，相關論文發表在權威期刊Nature雜志上。 據了解，這篇論文名叫《碳化矽上的超高遷移率半導體外延石墨烯》，主導研究的是天津大學研究團隊。 半導體指常溫下導電性能介於導體與絕緣體之間的材料。石墨和石墨烯有關的材料廣泛應用在電池電極材料、半導體器件、電晶體等方面。 石墨烯可以用來製作電晶體，由於石墨烯結構的高度穩定性，這種電晶體在接近單個原子的尺度上依然能穩定地工作。相比之下，以矽為材料的電晶體在10納米以下，穩定性會變差。 根據論文摘要，馬雷研究團隊使用特殊熔爐在由有機薄膜覆蓋的碳化矽晶圓上生長石墨烯時生產了大面積單晶類石墨烯材料。 這是一種在碳化矽晶面上生長的物質，結構外延石墨烯幾乎一樣但是沒有較好的導電性。 測量表明，這種半導體石墨烯在室溫具有矽的10倍以上的遷移率。 研究團隊表示，該研究對未來石墨烯電子學真正走向實用化具有重大意義。不過距離石墨烯半導體完全落地，估計還要10到15年。 來源：快科技