如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 安世中国11月1日发布致客户公告函。 公 告 函 称 ， 荷 兰 安 世 半 导 体 单 方 面 决 定 自 2025 年 10 月 26 日 起 停 止 向 位 于 东 莞 的 封 装 测 试 工 厂 （ATGD）供应晶圆。 在致客户的函件中，荷兰安世半导体声称此举系所谓的"当地管理层近期未 能遵守约定的合同付款条件的直接后果"。上述言论混淆视听，极具误导性，我们对此极为震惊并强 烈反对。 在此，我们郑重声明如下： 1. 荷兰安世半导体所谓"当地管理层近期未能遵守约定的合同付款条件"完全是无中生有，恶意抹黑 安 世中国管理层。安世中国不存在违约行为；恰恰相反，荷兰安世半导体目前欠付ATGD的货款高 达10亿元人民币。 2. 荷兰安世半导体相关管理层在决策过程中严重失职失责，将个人利益凌驾于公司整体利益之上， 严 重违背职业操守和公司治理要求，由此给公司、广大员工造成的损失，应依法承担责任。 3. 荷兰安世半导体单方面停止供货的行为，完全置客户利益于不顾，严重违反合同约定和商业合作 原则，严重破坏了客户信任， 是极其不负责任的做法。 4. 目前，安世中国已建立充足的成 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 最近几年，RISC-V彻底火了。知名分析机构Omdia早前曾预测，到 2030 年，RISC-V 将占据整 个半导体市场的 25%，2030 年芯片出货量将达到 170 亿片。对于一个发展刚过十年的架构来说， 这个成长速度可谓惊人。 凭借拥有深厚经验积累的团队，隼瞻科技也正在成为这条赛道的一个重要玩家。但和我们熟悉的 RISC-V IP或者RISC-V芯片厂商不一样，隼瞻科技正在以期独特的服务模式，为产业提供支持。 " 我 们 是 一 家 以 RISC-V 为 基 础 ， 用 'IP + EDA' 组 合 产 品 为 行 业 提 供 处 理 器 整 体 解 决 方 案 的 公 司。"隼瞻科技创始人兼CEO曾轶在日前举办的湾芯展现场告诉半导体行业观察。 DSA，破局之法 熟悉芯片行业的读者都知道，这些所谓的处理器芯片大体来说其实可以分为两类，分别是通用芯片 和专用芯片。我们熟悉的无论是英特尔、AMD、英伟达或者高通的芯片，都是前者。但是，随着 产业的发展、需求的多样化和摩尔定律的放缓，这种通用的做法在一些任务上似乎开始逐渐捉襟见 肘。 在隼瞻科技的发展进程中，团队首先将 ...

新国标带来的行业影响与公司机遇 - 2025年8月15日实施的新国标标志着充电宝行业从野蛮生长迈向高质量发展的关键转折点[2] - 新国标对电芯质量、电路安全、散热控制和耐久性提出更高要求，将淘汰大量缺乏核心技术、产品不合规的厂商[1][2] - 政策的出台为真正具备技术实力的芯片设计企业创造了更公平的竞争环境和战略机遇[1][2] 公司全产品线布局 - 经典款SW6236支持单节Boost与电池保护，提供22.5W四口快充，面向入门级市场[3] - 中端款SW6306支持2~6节锂电池，功率30W~100W，集成双向升降压控制器，面向主流消费级市场[4] - 高端款SW6309支持2~6节电池，100W级功率，内置MCU，支持四口独立升降压输出[5] - 旗舰款SW7201+SW2505/SW7226+SW2505支持1~4节/2-8节电池，140W级功率，支持PD3.1等全快充协议[5][6] - 混动双模充SW6318+SW2303+SW1188为充电器+充电宝二合一设计，支持氮化镓技术，充电器功率65~100W，充电宝功率45W[5] 技术优势与产品性能 - 高集成度SoC技术将协议芯片、双向同步升降压控制器和MCU集成在一颗芯片中，大幅简化充电宝设计[5] - SoC芯片具备智能化管理系统，支持智能监测、智能管理、智能交互功能，以保证锂离子电池在整个生命周期中的安全性[5][6] - 产品支持氮化镓驱动，能实现更高开关频率与更低导阻，提升转换效率并减小产品体积[5][6] - 旗舰产品支持5V3A、9V3A、12V3A、15V3A、20V5A五组固定电压档位以及3.3-21V5A一组PPS电压档位[6] 未来市场拓展方向 - 公司已成功将SW6005芯片应用于雷鸟V3 AI眼镜充电盒，SW3566H应用于国内首款软件定义充电器制糖工厂AI小电拼[9] - 技术优势正拓展至车载充电器、户外储能电源、清洁机器人、电动工具、智能插排等全场景应用[10] - 公司将持续投入研发，提升SoC芯片的集成度、效率与智能性，在新国标框架下引领行业技术标准[11] - 市场战略从充电宝扩展到AI硬件、车载电子等新兴市场，致力于打造电源管理芯片+智能设备的生态闭环[10][12]

SK集团出售SK Siltron计划生变 - SK集团已放缓出售旗下半导体晶圆专家SK Siltron经营权的步伐[2] - 公司委托麦肯锡对SK Siltron的合理企业价值进行全面评估[2] - 董事长崔泰源对SK Siltron有深厚感情，集团可能重新考虑出售[2] SK Siltron公司概况与估值 - SK Siltron是全球12英寸晶圆市场第三大生产商[2] - 公司企业价值被认为在4万亿韩元以上，股权价格约为1万亿至2万亿韩元[3] - 出售目标为SK集团持有的70.6%管理股份，董事长持有的29.4%股份不在出售范围内[2] 出售计划背景与董事长态度 - 出售计划原是SK集团业务组合重组计划的一部分[2] - 董事长反对出售，认为潜在买家的公司估值低于其预期[2] - 董事长反应是在半导体超级周期即将开始时出售SK Siltron实在可惜[3] SK Siltron的美国业务与产能扩张 - 董事长对SK Siltron位于美国密歇根州贝城的碳化硅工厂有深厚感情[3] - 美国子公司SK Siltron CSS于2022年建成贝城工厂并持续进行扩建项目[3] - 公司从美国政府获得5.44亿美元有条件贷款，计划筹集更多资金以大幅提升产能[3]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源 ：内容 编译自南华早报 。 瑞典高端制造巨头ABB的工业芯片和机器人领域顶尖专家庞智博已返回中国，并加入北京大学担 任终身教授。 作为ABB的高级首席科学家，庞的职位仅次于公司首席技术官（由其亲自任命），他负责监管全 球所有业务领域的800多名开发人员和80种技术产品。 2002/06 浙江大学，获得工学学士学位 点这里加关注，锁定更多原创内容 *免责声明：文章内容系作者个人观点，半导体芯闻转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体芯闻对该 观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系我们。 据北大资料介绍，庞智博主要从事智能机器人和自主系统的跨学科理论和应用研究，包括物理信息 神经网路、多模态具身智能模型、高算力云化控制器、自主系统信息物理安全、网算控一体化设 计、高动态灵巧机器人硬件等。 庞智博曾提出工业控制系统设计新范式"云雾自动化"（CFA）和一体化设计方法，引起业界和学界 关注。众多成果应用于业界领先产品，如ABB移动Yumi协作机器人、ABB工业动力系统、日立能 源超高压电力电子控制系统、ABB free@home和Welcome IP建筑自动化系统等， ...

合作规模与价值 - 英伟达将向韩国政府和企业优先供应总计26万块AI GPU [2] - 其中Naver获得6万块 GPU 韩国科学技术信息通信部 三星电子 SK集团 现代汽车集团各获得5万块 [2] - 此次供应量是目前韩国英伟达GPU存量4.5万块的5倍多 [2] - 以最新款GPU Blackwell B200单价3万至4万美元估算 此次供应总价值在78亿至104亿美元之间 约合14.8万亿韩元 [2] 韩国主要参与方应用规划 - 韩国科学技术信息通信部将采购5万块GPU 用于开发独立AI基础模型并建设国家级AI计算中心 使大学 研究机构和初创企业能接入AI基础设施 [5] - 三星电子计划引入超过5万块GPU 应用于所有半导体设计和生产流程 旨在打造全球规模最大 技术最先进的半导体AI工厂 以缩短研发量产周期并提升效率 [5][6] - SK集团正利用GPU构建制造AI云 并在蔚山推进一个100兆瓦的AI数据中心项目 目标2027年建成 SK海力士将AI应用于半导体设计和数字孪生技术 [6] - 现代汽车集团将基于GPU开发车辆AI 自动驾驶和机器人技术模型 计划共同投资约30亿美元 约4万亿韩元 并与英伟达及韩国政府部门签署三方合作备忘录 [7] - Naver将扩展其AI基础设施以开发韩语专用大型语言模型 并计划围绕半导体 造船和能源等国家重点产业构建AI基础设施 [7] - LG电子正基于英伟达人形推理模型Isaac GR00T开发自主物理AI模型 并推进数字孪生等下一代技术 [7] 行业影响与战略意义 - 合作有望加速韩国AI发展并推动其制造业AI转型 韩国企业将能稳定批量获得英伟达GPU [3] - 韩国将专注于发挥自身在制造业的垂直AI能力优势 而非开发通用聊天机器人 [3] - GPU出货量增加将提振三星电子和SK海力士等韩国本土半导体企业 这些企业为GPU提供HBM 为英伟达和韩国芯片制造商创造双赢局面 [3] - 三星电子和SK海力士是英伟达HBM的关键供应商 目前仅SK海力士 三星电子和美光科技能量产HBM [9] - SK海力士几乎垄断HBM3E供应并计划供应HBM4 英伟达表示正与三星电子就HBM3E和HBM4开展重要合作 预计三星电子也将在HBM4供应链中扮演关键角色 [9]

文章核心观点 - 芯片制造行业存在被颠覆的潜力，现有企业因技术惯性和高利润缺乏变革动力，为创新者留下机会 [2][4] - 初创公司Substrate致力于研发X射线光刻技术，旨在大幅降低先进逻辑晶圆的制造成本，并计划运营自己的晶圆代工厂 [4][6][12] - Substrate的X射线光刻技术若成功验证，可能彻底改变光刻技术格局，对ASML等现有巨头构成挑战，并重塑芯片制造业的成本结构 [13][21][27] Substrate公司及其X射线光刻技术 - Substrate是一家湾区初创公司，研发新型X射线光刻工具，目标是驱动下一代晶圆代工厂，降低先进逻辑晶圆成本 [6] - X射线光刻技术概念存在已久，但面临光学器件和光源挑战，Substrate声称已部分克服这些难题 [6] - 技术性能声称包括：在2nm、1nm及更小节点实现所有层单次曝光；分辨率与高数值孔径极紫外光相当；已证实12纳米特征；套刻精度≤1.6 nm；全晶圆CDU≤0.25 nm；先进晶圆生产成本比现有方案降低50% [7] - 单次曝光图案化图像显示12nm线宽，13nm尖端间距，30nm最小通孔间距，关键尺寸12nm，展示了高数值孔径级别的分辨率 [9] - 套刻精度1.6 nm偏高，理想值应为特征尺寸的10%（即1.0-1.2 nm），而ASML最新EUV光刻机机器匹配套刻精度约0.9 nm [10] - 全晶圆CDU 0.25 nm非常出色，优于ASML 3800E扫描仪的0.7 nm，有助于提升芯片性能稳定性和良率 [10] - 成本降低50%的说法有待验证，乐观模型显示5纳米级工艺成本可降低25%，2纳米工艺成本降低幅度相近 [11] - 公司计划运营自己的晶圆厂，开发端到端芯片制造流程，利用大型同步加速器等产生亚极紫外波长的光 [12] 技术影响与行业变革潜力 - 若X射线光刻机成本降至约4000万美元（对比ASML高数值孔径光刻机4亿美元），将彻底改变光刻技术，提升工艺节点设计灵活性 [13][20] - 技术可简化多重曝光为单次曝光，摆脱金属线布局设计规则限制，实现更大面积缩小，为移动设备和AI加速器提供高密度低功耗芯片库 [18] - 到2030年，1纳米工艺节点有望在20纳米金属层和30纳米通孔间距下实现单次曝光 [18] - 单次曝光在光刻机成本大幅降低时经济效益显著，Substrate声称其X射线光刻技术成本效益高，可用于印刷每一层，包括更大间距的DUV层 [20] - 若技术属实且转向第三方销售，ASML将面临巨大挑战，到2030年相关市场规模约500亿美元 [21] - 若Substrate能以现有成本十分之一生产领先晶圆，不仅将夺取台积电市场份额（2030年潜在市场规模超2000亿美元），更可能将芯片成本降低一个数量级，产生深远影响 [27] 技术挑战与可行性分析 - 提高光刻分辨率并非万能，先进逻辑电路微缩还取决于材料工程和其他工艺 [23] - 即使波长更短，多重曝光技术仍可能因工艺控制与质量改进（如SADP对线边缘粗糙度、线宽粗糙度的控制优势）而被优先选择 [23] - 随机缺陷是挑战，波长缩短导致光子能量增加（EUV光子能量92 eV，B-EUV约190 eV），为保持剂量所需光子数减少，增加散粒噪声，导致随机缺陷 [24] - 二次电子模糊是X射线光刻已知的分辨率限制因素，高能光子产生光电子引发二次电子，在吸收点周围形成模糊，随光子能量增加而加宽 [24] - 其他挑战包括：设计和工艺窗口灵活性、高深宽比刻蚀、选择性蚀刻、线边缘粗糙度转移、边缘放置误差、X射线对现有结构的损伤等 [25][26][27] - 从实验室工具到工业化、高产量工具存在巨大差异，Substrate承认将面临大量研发和规模化难题 [12] - 最理想情况下，技术成熟需两年，客户设计一年，流片一年，量产再一年，Substrate目标加快周期，争取2028年流片 [28] 行业格局与地缘政治意义 - Substrate为美国本土化生产增添第三种选择，对比台积电（在美不生产最先进节点）、英特尔（在美研发量产但过去十年缺乏竞争力）、三星（落后英特尔） [30] - 中国密切关注类似技术，其生态系统也在从零开始构建先进逻辑生态系统，研究EUV、高数值孔径EUV和X射线激光技术 [30][32] - Substrate与初创公司xLight不同，xLight仅生产光刻光源（自由电子激光器），旨在取代ASML光源接入现有EUV光刻机；Substrate则研发完整X射线光刻工具并计划自营晶圆厂 [31] - xLight技术主要带来EUV性能提升，而Substrate XRL技术若成功将在晶圆成本方面实现革命性提升 [31]

文章核心观点 - 人工智能是全球共识，边缘AI市场增长潜力巨大，预计从2024年的270.1亿美元增长至2032年的近2700亿美元，复合年增长率达33.3% [2] - 清微智能作为国内可重构芯片先驱，正凭借其原创的可重构架构技术优势，大举进入边缘AI等赛道 [2] - 可重构芯片技术被视为能突破中国算力“卡脖子”挑战的创新架构，公司产品已实现大规模商业应用，累计出货量超3000万颗 [4][6] 行业背景与市场前景 - 全球边缘AI市场规模预计从2024年270.1亿美元增至2032年近2700亿美元，预测期内复合年增长率高达33.3% [2] - AI推理市场大爆发，边缘端AI市场需求强劲 [2] - 创新架构能够突破传统设计思维，解决中国基础算力问题 [6] 公司技术与产品优势 - 公司专注于国产原创的可重构架构技术，其原理被比喻为铁路“扳道岔”，能随时切换计算单元连接方式以适应不同任务 [4] - 已推出TX5和TX8两大系列十余款芯片，覆盖云-边-端应用场景 [6] - TX5系列面向计算机视觉边缘计算场景，在工业检测等场景下成本仅为国外同类产品的1/5、能效比高达200% [6] - TX8是面向智算中心等云计算场景的云端算力芯片 [6] - 公司发布端侧AI 2.0算法训练新品——智远算法训练平台，具备轻量化、高准确率等特点，抓拍数据聚档率92%，档案聚档准确率97% [7] - 发布全新视觉超高清AI SoC产品TX5326，集成自研第二代AI ISP技术，配备第三代自研NPU，完整支持Transformer架构的端侧AI大模型落地 [8] 公司商业化进展与战略 - 可重构芯片累计出货量已经超过3000万颗 [6] - 今年已完成2万张AI算力卡订单 [6] - 公司实施“研发一代、储备一代、释放一代”的技术战略，押注未来3到5年的算力革命 [8] - 公司在可重构技术路径上的能力储备在国内没有同量级选手 [9]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源 ： 内容来自 钜亨网 。 联发科今(31) 日召开法说会，执行长蔡力行宣布，拿下第二个ASIC 专案，预计2028 年开始贡献 营收，并上修整体潜在市场规模(TAM) 预估，预计2028 年AI ASIC 的市场规模至少达500 亿美 元，联发科目标市占率达10% 至15%。 蔡力行指出，联发科在数年内即获得客户认可，拿下不只一个ASIC 专案，第一个案件进展顺利， 预计2026 年贡献营收约10 亿美元，当中不含NRE，2027 年可放大至数十亿美元，第二个专案则 从2028 年起开始挹注营收，并持续成长。 蔡力行强调，联发科正与多家CSP 客户积极洽谈，预期未来将持续取得更多专案，公司也正积极 扩大AI ASIC 与资料中心技术布局，除将部分研发预算与人力投入资料中心相关IP 与执行能量， 同时强化美国团队，以提升技术与沟通效率。 联 发 科 目 前 正 开 发 多 项 关 键 技 术 与 IP ， 包 括 芯 片 内 与 机 柜 间 的 高 速 互 连 (High-speed interconnect)、矽光子、2 纳米制程与3.5D 超大型封装芯片，看好 ...

先进封装行业面临的挑战 - AI芯片等应用爆发式增长推动先进封装需求，英伟达最新AI芯片功率达2700瓦，在12伏电压下电流需达到100安培左右，对封装工艺提出前所未有的挑战[2] - 先进封装工艺复杂性远超传统封装，融合了前道与后道工艺，工艺流程呈非线性特征，面临设备多样化、数据孤岛、快速量产等多重挑战[2] - 行业面临五大核心挑战：柔性制造、多站点协同、政策环境、整合难题、市场压力，这些技术问题本质是管理和战略问题[3] - 存在隐藏矛盾：越是先进的技术越需要快速量产，越是复杂的工艺越要求柔性制造，传统“稳扎稳打”思路难以跟上节奏[4] 格创东智的数字化转型方法论 - 数字化转型核心并非技术本身，而是技术与业务的深度融合，解决客户实际问题，从技术驱动转向业务驱动是重要第一步[6] - 采用“三化四步骤”智能制造思路：“三化”即精益化、自动化、信息化融合；“四步骤”包括数据连接、业务流程信息化、可操作数字化运营、智能数据洞察[6] - 优先激活和优化现有资产（人力与硬件），而非一味追求新投资，此理念在西安某头部封测厂项目中得到验证，帮助单个工站减少一到两台设备投入[6] - 避免将数字化转型等同于“设备升级”或“系统上线”的误区，而是寻找最关键痛点、瓶颈和价值点[7] AI在先进封测中的应用与价值 - 公司推出国内首个专门针对先进封测的Fully Auto CIM解决方案，核心是“AI+CIM+AMHS”三位一体架构[9] - 工业AI遵循“ABCDE”模型：算法、数据、算力、领域知识与装备五个维度融合，并采用“小模型优先”策略，在算力有限的工业现场更具现实意义[9] - 客户中60%-70%的AI项目未找到很好价值场景或缺乏高质量数据，看不到任何价值；20%-30%的项目持续投资一至三年未落地；真正成功的项目不到10%，但一旦成功效益增长巨幅[10][11] - 某头部半导体材料公司导入AI算法实现智能派工和实时调度，第一年上线后年收益接近1000万，超出整个项目投资，成功项目三到六个月即可落地[11] - 已跑通AI应用案例包括：AI-FDC实时监控CMP设备预警故障；鲁班小助手帮助新工程师快速提升技能；AI能碳优化助力工厂降低峰值用电成本[11] CIM与AMHS系统的创新突破 - 针对先进封装复杂工艺推出行业首个全流程CIM套件，覆盖从投片管理到良率分析的完整业务链，关键突破在于产品化交付与设备互联优化[9] - 通过中央设备模板库和无代码编程工具，实现快速部署与多设备兼容，使客户有机会实现“一个平台管理全工厂”[9] - 在AMHS领域通过战略收购构建完整产品线，覆盖从天车到控制系统的硬件软件全栈，并与香港大学共建实验室提升天车千台级协同调度能力[10] 适度智能化与成本优化理念 - 提出“适度智能化”理念，指出自动化/数字化投入在达到一定水平后，制造成本下降会变缓甚至因过度投资而上升，应寻求工厂运营成本最优点而非一味追求高自动化率或良率[12] - 追求工厂运营成本最优化，而非人机比或100%自动化率，在行业普遍追求极致的氛围中体现冷静与克制，避免过度投资造成的资源浪费[12] 全栈国产化解决方案的战略意义 - 全栈国产化AI+CIM+AMHS方案首要价值是安全，避免半导体工厂大脑（CIM）和大动脉（AMHS）系统依赖国外供应商带来的供应链中断和信息安全风险[13] - 第二价值是系统协同，通过整合CIM与AMHS供应商，打通IT与OT，避免多家供应商造成的数据孤岛，实现信息化大脑与智能化单元高效协同[13] - 更深层意义在于产业协同和创新突破，采用国产整体解决方案是为摆脱国外技术“棋盘”的束缚，打造适合中国半导体的整体方案以实现技术突破[13][14] 企业智能制造转型核心经验 - 总结四点核心经验：从技术驱动到业务驱动、追求运营成本最优、以精益思维融合三化（精益化、自动化、信息化）、善用AI技术加速转型[16] - 基于TCL四十多年智能制造转型积淀，为行业提供从自动化到自主化、从经验驱动到智能决策的可行路径，将先进封装作为未来重要战略赛道[16]