来 源 ：内容来自半导体芯闻综合 。 9月11日，企查查显示，深圳市海思半导体有限公司发生工商变更。其中，徐直军卸任法定代表 人、董事长，由高戟接任。同时，多位高管均发生变更：公司董事胡厚崑、郭平及公司监事任树录 退出，增补张磊担任董事及财务负责人、胡波担任董事、朱文担任监事。 企查查显示，深圳市海思半导体有限公司，注册资本20亿人民币，经营范围为电子产品和通信信 息产品的半导体设计、开发、销售及售后服务，相关半导体产品的代理，电子产品和通信信息产品 器件和配套件的进出口业务。股东信息显示，该公司由华为技术有限公司全资持股。 据华为官网介绍，徐直军毕业于南京理工大学，博士。1993年加入华为，历任公司无线产品线总 裁、战略与Marketing总裁、产品与解决方案总裁、产品投资评审委员会主任、公司轮值CEO、战 略与发展委员会主任等，现任公司副董事长、轮值董事长等职务。 全球市值最高的10家芯片公司 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 喜欢我们的内容就点 "在看 " 分享给小伙伴哦~ 企查查显示，此次接任徐直军的高戟是海思技术有限公司CEO。 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 ...

人工智能基础设施发展趋势 - 人工智能普及需要远超互联网泡沫和大数据泡沫时期的全球计算规模 [2] - 超级计算走向主流 专注于模拟人类与数字交互而非传统科学计算 [3] - 超越英伟达需在多向量优于Blackwell/Rubin GPU 并整合系统降低推理成本 [4] OpenAI模型计算能力演进 - GPT-5计算量达1×10²⁷ Flops 接近MMLU测试100%上限 [7] - GPT-4参数达1.5万亿 较GPT-3的1750亿参数增长近9倍 [9] - 图像识别模型计算量呈指数增长 从2012年AlexNet的6000万参数到2025年GPT-5 [9] - 模型数学单元和数据格式精度降低 使大规模计算经济可行但训练成本仍极高 [10] 全球计算架构演变 - 计算架构经历大型机/个人计算/数据中心/仓库级计算 2020年代进入全球分布式协调计算阶段 [11] - 全球规模计算机需支持代理型AI工作负载 以计算机速度而非人类速度执行任务 [11] 代理式AI对基础设施的新要求 - 代理工作流程需长寿命会话 要求基础设施支持有状态计算和内存持久化 [14] - 代理间实时通信需低延迟互连 尾部延迟将影响任务结果 [14] - 需硬件集成安全功能 包括实时终止开关 硅片遥测 安全区域和可信执行路径 [15] 硬件技术挑战与创新方向 - 网络可靠性面临挑战 需测试光纤通信平台确保可靠性 [16][17] - HBM4/HBM4E显存带宽限制需通过CXL内存池缓解 [16] - 2.5D/3D芯片集成突破标线极限 共封装光学器件克服铜互连限制 [16] - 机架功率将达600千瓦至1兆瓦 需直接芯片液体冷却或浸没式冷却 [16] - 供应链存在基板/HBM内存短缺 EUV工具全球分布不均问题 [16] 产业协作需求 - 需代工厂/封装商/超大规模提供商协作实现关键组件双重采购 [17]

三星电子1c DRAM产能扩张计划 - 公司正致力于确保第六代10纳米级1c DRAM产能 计划于明年上半年完成平泽第四园区P4的1c DRAM设施投资 并对包括P3在内的现有工厂进行投资转换[2] - P4工厂分为四个阶段 P1和P3投资已完成 P4的DRAM设施投资正在进行中 剩余PH2洁净室计划最早于今年年底或明年年初开工建设[2] - 1c DRAM是最新一代DRAM 计划在今年下半年实现量产 将用于HBM4并计划于明年全面实现商业化[2] 产能具体规划与进展 - 公司正在华城17号线进行1c DRAM转换投资 预计今年1c DRAM产能最高可达每月6万片[3] - 明年上半年1c DRAM产能将继续扩大 因P4工厂最后一条量产线的投资即将完成 且1c DRAM设施投资可在现有平泽园区内进行[3] - 公司目前正与合作伙伴讨论明年将投资转向P3等1c DRAM的计划 相关设施投资将随着良率和性能稳定而加速[3] 投资背景与战略考量 - 公司积极扩大1c DRAM产能是为HBM4商业化做准备 而NAND和代工的投资计划被推迟 因缺乏足够稳定需求证明扩大产能合理性[3] - 生产线将主要量产1c DRAM P4的PH2虽最终用途未确定 但业界预计将建成DRAM量产线[2]

展会规模与创新模式 - 第26届中国国际光电博览会吸引全球超3800家优质光电企业参展 构建覆盖全链条的光电产业生态圈[1] - 展会打造车载光通信 内窥成像 激光医疗 人形机器人等十大特色展示区 强化"光电+应用"场景融合[1] - CIOE与SEMI-e半导体展实现"同期同地"举办 形成30万平米超大展示规模的双展联动模式[3] 光通信技术突破 - 光迅科技展出1.6T 800G产品生态矩阵及多款通感一体化创新产品[6] - 立讯技术展示CPO 1.6T光模块 LPO/LRO低功耗方案及液冷冷板I/O方案[6] - Coherent高意展示100G-1.6T全系列高速光模块 并演示C+L一体化大容量高集成度DWDM系统[6] 智能视觉与光学革新 - 舜宇光学展出汽车摄像头模组 AR光波导及镜片模块 车载镜头 机器人视觉系统方案[8] - 凤凰光学展示精密光学部品 创新金属元件 多场景光学镜头 医用内窥镜组件[8] - 歌尔光学展示刻蚀全彩光波导AR显示模组 全彩超小MicroLED光机 超小体积高清VR Pancake模组[8] 激光技术智能化升级 - 大族激光划分激光器及通用元器件 激光设备及解决方案两大展区 设动态加工演示区[10] - 创鑫激光联袂桓日激光展出桓日红桐A3系列 创鑫荣光系列 鑫光系列产品[10] - 长光华芯采用双展台模式展示光制造 光通信 光传感 光显示 光医学五大领域研发成果[10] 红外技术民用化发展 - 睿创微纳展示8微米系列量产红外模组 提供工业测温 安防消防 低空经济等多领域解决方案[13] - 高德红外聚焦非制冷红外探测器与红外机芯 推出VOCs气体检测热像仪 车载红外摄像头等新品[13] - 海康微影以MEMS技术为基底展出热成像探测器 多应用场景热成像机芯 工业测温等产品[13] 智能传感技术融合 - 艾迈斯欧司朗展示光发射器 光学元件 光传感器在工业 医疗 可穿戴和汽车等领域的创新应用[15] - 芯探科技基于自研i-d ToF核心技术展示面向具身智能场景的传感器解决方案[15] - 灵明光子展出硅光子倍增管 SPAD dToF面阵模组及芯片 SPAD dToF有限点模组系列产品[15] 新型显示技术创新 - 视涯科技展出OLEDoS微型显示器 自研光机及客户整机[17] - 熙泰科技展示0.39英寸 0.68英寸等多尺寸硅基OLED屏[17] - 国兆光电携0.3英寸超高亮低功耗全彩硅基OLED产品 同步展示小型阵列光波导模组[17] 产学研联动与论坛活动 - 展会汇聚20余家国内顶尖科研单位 包括中科院长春光机所 西安光机所 上海光机所等机构[20] - 同期举办超过90场产业 应用 学术及国际会议 包括全球光电大会和全球光电发展与应用高峰论坛[21] - 论坛探讨硅基光电子 红外成像 AI时代光传输技术 超万卡智算集群新型光技术等前沿话题[21]

在人工智能火热的当下，关于算力的讨论已经充满各大报端。但其实作为这轮AI崛起的关键组 成，存储在其中扮演的角色不容忽视。熟悉人工智能原理的读者都知道，只有将大量准确的数据提 供给大模型训练，才能获得更好的AI应用体验，而这正是闪存发力的地方。 IDC其发布的《理解人工智能数据周期（AI Data Cycle）和闪存在各行业的应用》报告中也直 言，尽管近年来有关AI如何赋能企业的研究主要聚焦于大语言模型（LLMs）以及和图形处理单元 （GPUs）有关的算力方面，但同样重要的是，相关机构也需同步提升其数据存储与管理能力。这 一部分正是支撑AI系统高效处理并应用海量数据、实现先进分析与智能决策的关键所在。 那么，人工智能究竟需要怎样的闪存？ 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 人工智能中的存储 如前文所说，在人工智能中，存储的数据不仅存在于云端，端侧也是需要发力的地方。尤其是随着 AI应用不断扩展，对战略性数据管理的需求也将持续上升，进而使得存储解决方案的整合与优化 成为面向未来的企业所需优先考虑的核心任务。在闪迪看来，这时候就需要一个将一堆原始数据转 化为能为大模型使用的"知识"的人工智能数据周期（AI D ...

文章核心观点 - 碳化硅和氮化镓等第三代半导体技术取得重大突破 加速行业从硅基向化合物半导体的转型 满足高性能 高效率功率器件的市场需求 [2][3][4] Wolfspeed 200毫米碳化硅技术突破 - 公司宣布200毫米SiC材料产品正式商业化上市 标志着行业转型重要里程碑 [2] - 200毫米SiC外延片可立即认证 与200毫米裸晶圆配合实现突破性可扩展性和更优质量 [2] - 200毫米裸晶圆厚度350µm 参数规格改进 外延工艺掺杂和厚度均匀性达业界领先水平 [2] - 技术使器件制造商提高MOSFET良率 加快产品上市时间 应用于汽车 可再生能源 工业等高增长领域 [2] DB HiTek氮化镓功率半导体工艺进展 - 公司完成650V增强型氮化镓高电子迁移率晶体管工艺开发 将于下月底提供测试生产晶圆 [3] - GaN材料功率损耗远低于硅 有利于生产高效超小型产品 应用于AI数据中心和机器人市场 [3][4] - 新技术与现有BCDMOS主营业务产生协同效应 产品线扩展到GaN和碳化硅等化合物半导体 [4] - 公司计划扩建产能 月产量从15.4万片晶圆提升至19万片 增幅约23% [4] 第三代半导体市场前景 - GaN市场规模预计以年均约40%速度增长 从2025年5.3亿美元增长至2029年20.13亿美元 [4] - 化合物半导体在电力转换效率方面显著优于传统硅基半导体 特别适用于高耗电应用场景 [3][4]

苹果自研网络芯片N1的推出 - 苹果推出自研无线网络芯片N1 支持Wi-Fi 7、蓝牙6和Thread协议 并提升个人热点和AirDrop等功能的整体性能和可靠性 [2][3][6] - N1芯片是苹果首款用于iPhone的网络芯片 取代了博通此前为iPhone、iPad和Apple TV提供的网络芯片 [2][7] - 苹果同时推出空间中继视听同步（SPR AVS）协议 旨在替代或增强蓝牙和AirPlay 实现超低延迟和高带宽通信 支持无损音质无线音频传输 [3][4] 苹果芯片自研战略演进 - 苹果自15年前推出首款系统芯片A4以来 逐步自研CPU、GPU、显示驱动程序及调制解调器芯片 今年发布首款调制解调器芯片C1和网络芯片N1 [2] - 苹果通过自研芯片实现对其连接策略的完全掌控 并强调通过硬件和软件集成提升性能、可靠性和效率 [7] 对Wi-Fi行业及供应商的影响 - 苹果自研Wi-Fi芯片将占据手机Wi-Fi芯片组市场约15-20%的份额 [7] - 博通失去苹果这一主要客户 此前Synaptics已通过知识产权许可协议接管博通的另一智能手机客户谷歌Pixel 高通成为三星手机Wi-Fi芯片主要供应商 [7] - 行业关注苹果在Wi-Fi生态系统中的互操作性 需确保与大量网络设备兼容 并提供足够信息以优化用户体验 [8][9] 技术规格与应用场景 - N1芯片应用于iPhone 17 Pro Max到iPhone Air的全系列新手机 未来可能用于AirPods耳机、AirPlay扬声器及传感器数据传输 [4][6] - SPR AVS协议可作为蓝牙LE音频和高通骁龙Sound的替代方案 [4]

融资与估值 - Mistral AI在C轮融资中筹集17亿欧元（约20亿美元）由ASML领投[2] - 公司估值从60亿美元提升至137亿美元 实现翻倍以上增长[2] - 参与投资方包括Nvidia、DST Global、Andreessen Horowitz、法国国家投资银行等知名机构[2] 技术产品竞争力 - 公司开发多语言大语言模型 聊天机器人Le Chat具备深度研究、图像编辑和语音模式功能[3] - 语音模型Voxtral性能优于OpenAI的Whisper模型 采用开源架构[3] - 5月发布Mistral Medium 3模型 成本效益优于Meta的Llama 4 Maverick和Cohere Command A[4] - 6月推出开发者专用代码助手Mistral Code及推理优化模型系列Magistral[4] 战略合作与行业定位 - ASML首席执行官表示合作将通过创新产品为芯片制造客户带来显著益处[4] - Mistral AI首席执行官强调合作将贯通从AI开发到基础设施工程的技术链[5] - ASML首席财务官将加入Mistral战略委员会董事会[6] - 双方连接点在于AI技术及欧洲企业血统 ASML依赖其光刻技术生产AI芯片[6] 行业格局与战略意义 - Mistral AI被视为欧洲AI领军企业 直接与OpenAI、Google Gemini竞争[3][6] - 合作体现"技术主权"理念 符合后全球化时代政治经济趋势[7] - ASML作为全球领先光刻设备商 其技术对三星、英特尔、苹果芯片生产至关重要[4]

自研芯片技术突破 - 公司发布三类自研芯片：WiFi＆蓝牙芯片N1、基带芯片C1X和手机芯片A19系列，实现iPhone Air设计并提升能效 [1] - A19 Pro配备6核CPU（4能效核心+2性能核心）和5核GPU，CPU为智能手机中最快，GPU峰值计算能力比上一代提升高达3倍 [5][11] - 每个GPU核心内置神经加速器，支持硬件加速光线追踪和MetalFX升级，专为驱动设备端生成式AI模型优化 [5][11] 无线通信芯片性能 - N1芯片支持Wi-Fi 7、蓝牙6和Thread技术，提升个人热点和隔空投送等功能性能及可靠性 [11][20] - C1X基带芯片速度比C1提升最高2倍，相同蜂窝技术下比iPhone 16 Pro的高通调制解调器更快，整体功耗降低30% [11][24] - C1X支持低于6GHz的5G和4G LTE网络，但未支持毫米波技术；iPhone 17系列仍采用高通调制解调器 [22][24] 产品性能与散热系统 - iPhone 17 Pro系列配备6核GPU，持续性能比上一代提升40%，结合均热板散热系统实现MacBook Pro级别性能 [16][17] - 铝合金一体式机身散热性能比iPhone 15 Pro/16 Pro的钛金属高出20倍，通过去离子水均热板传导热量 [18] - A19 Pro与16核神经引擎协同工作，为AAA级游戏和AI模型提供动力，支持更高帧率和图形处理 [18] 战略与产业影响 - 自研芯片替代博通等第三方组件，避免向高通支付费用，同时提升产品功能集成度和效率 [27][28] - 公司计划未来将调制解调器与处理器整合至单芯片，但目前仍需数年时间实现 [27] - 新品线包括iPhone 17系列、iPhone Air、AirPods Pro 3及Apple Watch多款产品，操作系统升级于9月15日发布 [27]

Catz表示，预计未来几个月还将有几家数十亿美元的客户签约。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来 源 ： 内容来 自 wsj 。 甲骨文作为云计算领域后进者的日子已经一去不复返了。该公司似乎在周二的财报电话会议上提醒 了听众这一点，接连宣布了多项数十亿美元的大单。所有这些交易的核心都是：人工智能。 据首席执行官Safra Catz称，这家拥有近 50 年历史的数据库软件巨头在截至 8 月 31 日的季度 中，与三家不同的客户签署了四份数十亿美元的合同。尽管本季度业绩未达到分析师预期，但甲骨 文报告称，其总剩余履约义务（预计将收取的合同收入）达到 4550 亿美元。 Ellison 表示，甲骨文在运行 AI 模型（即 AI 推理）方面的独特优势在于，它通过其数据库掌握 着许多企业的私有数据。Ellison 说，公司的新型 AI 数据库将使这些企业能够轻松地查询或询问 其私有数据，所有这些都将增加甲骨文 AI 推理服务的账单。 Newman 表示："推理是增长最快的工作负载，也将创造最大的机遇。"Newman 补充说，凭借其 庞大的数据和基础设施，甲骨文在 AI 推理方面拥有引人注目的差异化优势，能够很 ...