高通战略转型与新产品发布 - 高通宣布进军人工智能数据中心芯片市场，推出AI200和AI250两款AI推理加速器，标志着公司从专注于无线连接和移动设备向大型数据中心领域的战略转变 [2] - 新产品AI200计划于2026年上市销售，AI250计划于2027年上市销售，均设计为可装入采用直接液冷的服务器机架系统 [2][6] - 消息公布后，高通股票飙升11%，市场反应积极 [2] 新产品技术规格与竞争优势 - AI200加速器配备768 GB LPDDR内存，支持PCIe互连和以太网扩展，每机架功率高达160千瓦，并支持机密计算 [5][7] - AI250在AI200架构基础上增加近内存计算架构，使有效内存带宽提升10倍以上，并支持分解推理功能，允许计算和内存资源在不同卡间动态共享 [7] - 公司声称其AI芯片在功耗、拥有成本以及内存处理的新方法方面均优于其他加速器，AI卡支持的768GB内存容量高于英伟达和AMD的产品 [5] 市场定位与竞争格局 - 高通直接与英伟达和AMD竞争，这些公司提供全机架系统，最多可容纳72块芯片组成一台计算机 [2] - 高通的芯片专注于AI推理（运行AI模型），而非模型训练，旨在降低云服务提供商等客户的运营成本 [4] - 公司采取灵活的销售策略，既可提供完整机架系统，也可单独出售AI芯片和其他部件，供超大规模数据中心客户自行设计机架 [5] 市场机遇与行业背景 - 技术领域增长最快的市场是以AI为重点的新型服务器群设备，据麦肯锡估计，到2030年数据中心资本支出将接近6.7万亿美元，大部分将用于基于AI芯片的系统 [3] - 目前AI半导体市场由英伟达主导，其GPU占据超过90%的市场份额，推动公司市值超过4.5万亿美元 [3] - 像OpenAI这样的公司正在寻找英伟达的替代方案，并已宣布计划从AMD购买芯片，谷歌、亚马逊和微软也在为其云服务开发自己的AI加速器 [3] 技术基础与软件支持 - 高通的数据中心芯片基于其智能手机芯片中的人工智能部件，称为Hexagon神经处理单元（NPU） [2][6] - Hexagon NPU的最新版本配备标量、矢量和张量加速器，支持多种数据格式以及微块推理、64位内存寻址、虚拟化和Gen AI模型加密 [6] - 高通正在构建一个针对大规模推理优化的超大规模级端到端软件平台，支持PyTorch、ONNX、vLLM等主要机器学习和生成式AI工具集 [8][9]

行业技术发展趋势 - AI训练集群等计算密集型应用的增长推动了对更高带宽、性能和效率的迫切需求，每通道400 Gb/s的光收发器被视为新的里程碑 [2] - 目前数据中心内光收发器的典型数据速率为每通道100 Gb/s，行业正迅速向200 Gb/s提升 [2] - 研究人员正在探索多种技术平台以满足需求，包括硅光子、磷化铟、钛酸钡和薄膜铌酸锂等，当前阶段技术竞争激烈 [3] Imec的技术进展 - Imec研究人员开发出一种硅锗电吸收调制器，首次在硅基平台上实现了每通道448 Gb/s的数据速率 [4] - 该调制器结合了低功耗、紧凑体积和高速运行的优势，面积约为300平方微米，能充分利用标准CMOS制造的可扩展性和成本效益 [4][5] - 新器件在传统C波段（波长约1550纳米）性能最佳，目前正与合作伙伴探索其在AI训练集群等高性能环境中的潜力，下一步目标是在真实数据中心条件下验证设备性能 [5] NLM Photonics的技术进展 - NLM Photonics采用硅-有机混合光子学技术，其芯片拥有八个马赫-曾德尔调制器，第三方测试显示每通道数据速率可达224 Gb/s，公司目标是与合作伙伴演示每通道400 Gb/s的链路 [7] - 该技术由于工作电压极低（1V或更低），其八通道芯片的运行效率比传统硅光子调制器（驱动电压2.5-3.5V）高10到15倍，芯片尺寸也更小，为17平方毫米，而竞争技术芯片为25到50平方毫米 [7] - 尽管使用了有机材料，但其制造工艺集成较晚，无需对现有产线进行昂贵修改，公司已记录材料优异的长期热稳定性（超过120℃），并能承受电信硬件所需的严苛测试条件 [8]

产品开发与规格 - AMD正在开发一款代号为"Sound Wave"的基于Arm架构的APU，预计于明年晚些时候发布 [2][3] - 该APU采用32mm x 27mm的BGA封装，包含六个CPU核心（两个P核心和四个E核心）以及一个RDNA架构的GPU [3] - 从小巧的封装尺寸判断，该设备主要瞄准移动应用市场，旨在利用Arm架构的省电特性 [3] 公司战略与市场定位 - 公司长期奉行通过x86架构巩固高端市场地位以确保高利润率的产品战略，但当前计划将Arm架构融入自身CPU产品中 [3] - 公司似乎已意识到边缘设备上AI工作负载的未来增长领域 [4] - 与10年前相比，公司目前拥有同时开发两种不同架构的财力，且技术主流已从CPU转向GPU [6] 历史项目与行业背景 - 公司曾开发过采用Arm架构的Opteron品牌服务器CPU"A1100"，并规划了后续的K12项目，但K12项目在发布前被取消，以便优先开发Zen架构以重夺x86市场主导地位 [5][6] - 当前市场环境下，NVIDIA宣布与英特尔在x86市场合作，而AMD则准备进入由NVIDIA和高通主导的Arm架构领域 [6] - 考虑到泄露文章内容和当前市场环境，"Sound Wave"项目很可能是一个现实项目，而非"幻影项目" [7]

文章核心观点 - 人工智能热潮推动芯片制造商股价飙升，导致员工股权激励价值大幅增长，形成强有力的“金手铐”效应，显著提高了员工保留率 [3][4] - 芯片公司通过长期股权归属计划和“提前兑现”等策略，将员工薪酬与公司业绩及个人绩效深度绑定，以在激烈的人才竞争中吸引和留住顶尖人才 [5][6][7] 芯片行业人才保留策略 - 英伟达、AMD和博通等美国主要芯片制造商普遍采用限制性股票单位作为核心薪酬工具，奖励长期服务员工，惩罚提前离职者 [3] - 股权奖励通常需要长达四年时间才能完全归属，使员工离职成本高昂，一位英伟达员工称提前离职将“付出巨大代价” [3][4] - 自2023年1月以来，博通、英伟达和AMD的股票涨幅已超过谷歌、亚马逊和微软等其他科技巨头，使得股权价值激增 [4] 股权激励的价值影响 - 英伟达员工在2023年获得的48.8万美元股权激励方案，目前价值已超过220万美元，增值超过350% [4] - 博通员工在2023年申报的6.6万美元受限股票单位激励方案，价值跃升至约26.5万美元 [4] - 两名博通员工持有的RSU期权每人价值超过600万美元，一位前员工估计若未被解雇，其未归属RSU总价值可达300万美元 [4][5] 对员工行为与公司文化的影响 - 巨额股权收益导致部分员工进入“半退休”模式或产生“彩票中奖者综合症”，降低其离职意愿 [4][5] - 长期员工的RSU价值远高于新员工，资深经理“只是在休息和兑现”，而持有高价值RSU的员工可能更有工作动力 [6] - 英伟达员工流失率从2023年的5.3%显著下降至2025年的2.5%，公司20%的员工服务超过10年，40%超过5年 [6] 薪酬结构演变 - 英伟达等公司开始采用“提前兑现”股权归属计划，员工在入职第一年即可获得最大份额股权，类似于签约奖金，用于吸引顶尖人才 [7] - 薪酬结构向股权倾斜，员工可能获得更多股权而非更高薪水或奖金，此种安排得到部分员工满意 [7] - 财务奖励与员工绩效联系更紧密，第一年后绩效不佳可能导致薪酬减少 [7]

彭海琳表示，冷冻电子断层扫描技术为在原子/分子尺度上解析各类液相界面反应提供了强大工具。深 入掌握液体中聚合物的结构与微观行为，可推动先进制程中光刻、蚀刻和湿法清洗等关键工艺的缺陷 控制与良率提升。 来 源： 内容来自科技日报 ，作者：张盖伦，谢谢 。 光刻技术是推动集成电路芯片制程工艺持续微缩的核心驱动力之一。近日，北京大学化学与分子工程 学院彭海琳教授团队及合作者通过冷冻电子断层扫描技术，首次在原位状态下解析了光刻胶分子在液 相环境中的微观三维结构、界面分布与缠结行为，指导开发出可显著减少光刻缺陷的产业化方案。相 关论文近日刊发于《自然·通讯》。 "显影"是光刻的核心步骤之一，通过显影液溶解光刻胶的曝光区域，将电路图案精确转移到硅片上。 光刻胶如同刻画电路的颜料，它在显影液中的运动，直接决定电路画得准不准、好不好，进而影响芯 片良率。长期以来，光刻胶在显影液中的微观行为是"黑匣子"，工业界的工艺优化只能靠反复试错， 这成为制约7纳米及以下先进制程良率提升的关键瓶颈之一。 为破解难题，研究团队首次将冷冻电子断层扫描技术引入半导体领域。研究人员最终合成出一张分辨 率优于5纳米的微观三维"全景照片"，一举克服了 ...

2024年，西门子EDA推出Innovator3D IC™解决方案，助力IC设计师高效创建、仿真和管理异构集成的 2.5D/3D IC设计。 设计团队能够高效管理3D IC系统数据并实现有效关联，不仅可以一键导出文件至仿真与验 随着摩尔定律逐渐接近物理极限，传统的二维集成电路技术在性能提升和芯片密度方面遇到了瓶颈。为 了满足日益增长的高性能计算、人工智能等应用需求，3D IC技术应运而生，通过将多个芯片和器件在 垂直方向上进行堆叠，极大地提高了芯片的集成度和性能，成为未来集成电路产业的重要发展方向。然 而，3D IC在设计过程中也面临着诸多技术挑战。 高效协同平台， 重塑异构复杂设计范式 3D IC的设计复杂度远超传统平面IC，其核心在于需要将不同功能、不同工艺的芯片集成在一起，形成一个高 性能的系统。这种复杂的设计过程通常涉及多个工程团队的分布式设计，而缺乏统一的设计管理环境使得跨系 统连接规划和协调变得极为困难。与此同时，3D IC的设计规模不断扩大，目前业界领先的3D IC已有多达百万 个管脚，这对设计工具的性能和效率提出了极高的要求。 西门子EDA针对这些验证挑战，扩展了其Calibre®平台。Cal ...

智能手机市场复苏 - 智能手机市场库存已恢复至非常季节性且健康的水准 [2] - iPhone 17系列因买气优于预期而向供应链追加订单 [2] - 非苹品牌高阶机种销售热度高，助益联发科、高通等手机处理器业者旗舰芯片出货回稳 [2][3] 台积电先进制程需求强劲 - 苹果iPhone 17系列搭载的A19与A19 Pro芯片均采用台积电最新第三代3纳米制程 [2] - 联发科天玑9500芯片与高通骁龙8 Elite Gen 5行动平台也全面采用台积电第三代3纳米制程 [3] - 预计2025年台积电在5纳米及以下制程的智能手机SoC市占率将达87%，2028年增至89% [3] - 预期2026年将有三分之一的智能手机芯片导入3纳米与2纳米节点 [3] 公司业务前景与产能利用 - 公司3纳米家族订单动能持续强劲 [2][4] - 非AI相关的终端市场已触底并出现温和复苏，先前订单相对疲弱的6/7纳米产能利用率可望同步看增 [4] - 接棒AI成长的下一波动能预计为PC、高阶手机等终端应用，但车用半导体需求仍不佳 [4]

英唐智控并购活动 - 公司正在筹划通过发行股份等方式收购上海奥简微电子科技有限公司[2] - 公司此前已筹划通过发行股份及支付现金方式购买深圳市爱协生科技股份有限公司60.65%的股份并募集配套资金[4] - 公司股票因筹划收购爱协生事项自2024年11月15日起停牌[4] 标的公司奥简微电子概况 - 上海奥简微电子科技有限公司成立于2015年专注于高性能模拟及混合信号芯片开发设计[2] - 创始团队平均设计开发经验超过十五年产品广泛应用于通信基站服务器医疗设备等领域[2] 标的公司爱协生科技概况 - 深圳市爱协生科技股份有限公司成立于2011年是国家高新技术企业国家级专精特新"小巨人"企业[5] - 公司专注于人机交互领域芯片设计2022年营业额突破8亿元[5] - 公司产品布局包括AMOLED驱动芯片穿戴TDDI驱动芯片智能显控SoC等[5]

当前，随着芯片工艺向先进节点快速演进，制程节点不断逼近物理极限，技术难度呈几何级 增长，叠加AI芯片高算力需求、Chiplet多芯片集成等技术趋势，芯片版图复杂度进一步指数 级提升，设计与制造环节的协同难度显著加大。 在此背景下，图形化（Patterning）相关的系统性良率损失已成为制约晶圆厂研发效率提 升、量产成本降低的核心瓶颈。 对于晶圆厂而言，先进制程的竞争焦点本质是良率的竞争，而良率突破的关键恰恰在于Patterning 环节的风险管控。尤其对国内行业来说，由于受限于只能依赖DUV光刻机开发先进工艺节点， Patterning相关的良率问题更显突出与紧迫，良率提升不再是"工艺优化项"，而是直接关系企业生 存的"商业生死线"。 对此，DMC通过AI驱动的D2C（Design To Contour）引擎实现关键突破：绕开传统OPC的复杂耗 时流程，基于输入的设计版图根据产线制程信息直接快速、准确的预测光刻轮廓，将反馈效率提升 100倍以上。此外，DMC还通过"Pattern Grouping"技术，可针对代表性图形检测，大幅提升全芯 片检查效率，有效解决"设计端无法提前感知制造风险"的痛点。 综合来看， ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 大约每隔 6 个月，我们就会看到有关纳米压印光刻颠覆 EUV 的新一轮头条新闻。 这听起来像是个不错的标题党，但事实并非如此。这项技术有很多有趣且有效的应用，但远不及EUV 所能达到的程度。理论上，NIL可以匹敌甚至超越EUV。但实际上，NIL存在一些严重的问题，而且 目前还没有明确的发展方向。 在本文中，我们将从理论层面与晶圆厂实际操作层面解释这些差异。我们还将详细介绍市场中的关键 参与者及其可能的应用场景。首先，我们来了解一下 NIL 的基本概念及其功能： NIL 基础知识和历史 纳米压印光刻技术使用带图案的"印章"在树脂上压印图案。在半导体生产中，它与 ASML 的光刻技 术实现相同的最终目标——将掩模上的图案转移到晶圆上。这些图案只是芯片设计的一层。堆叠 50- 100 层，进行图案化处理，然后在每一层上进行蚀刻和沉积等其他技术，最终构建出完整的芯片。 最有前景的纳米级NIL技术发明于1996年，并于2001年从学术界分离出来，成为一家商业实体，即 Molecular Imprints Inc.（MII）。佳能于2014年收购了MII，并在ASML开始向 ...