Nvidia Blackwell架构核心特点 - 采用750平方毫米巨型芯片设计，集成922亿个晶体管，拥有192个流多处理器(SM) [1] - GB202芯片的SM与GPC比例为1:16，相比前代Ada Lovelace的1:12比例可更低成本增加SM数量 [5] - 取消了子通道切换机制，允许在同一队列中混合不同类型工作负载，提高着色器阵列填充效率 [8] - 采用128位固定长度指令和两级指令缓存设计，L1指令缓存容量提升至约128KB [7][10] - 每个SM分区可跟踪12个波段，寄存器文件容量保持64KB/分区不变 [16] 性能参数对比 - RTX PRO 6000 Blackwell配置188个SM，96GB GDDR7显存，理论带宽1.8TB/s，功耗600W [2] - 相比RTX 5090(170个SM)和AMD RX 9070(28个WGP)，在核心数量和显存带宽上具有明显优势 [2][21] - FP32执行流水线重组为32位宽设计，可同时处理INT32和FP32操作避免卡顿 [18] - 每个SM分区每周期可执行16次INT32乘法，是AMD RDNA4的两倍 [18] - 光线追踪性能提升，每个SM的光线三角形相交测试速率提高一倍 [23] 内存子系统 - 采用128KB SM级存储块设计，可在L1缓存和共享内存间灵活分配 [25] - L2缓存延迟130ns，带宽8.7TB/s，相比前代Ada Lovelace有所增加 [49][53] - 显存延迟329ns，L2命中延迟约200ns，略逊于AMD RDNA4的254ns [52] - 总计拥有24MB L1/共享内存容量，是AMD RX 9070(6MB)的四倍 [35] - 地址生成效率优于AMD，单条指令即可完成数组索引转换 [37] 行业竞争格局 - 在高端消费市场缺乏直接竞争对手，AMD RDNA4和Intel Battlemage定位中端 [61] - RTX PRO 6000的FP32吞吐量接近AMD MI300X数据中心GPU [62] - 采用"大核心+高带宽"双重策略，同时增加SM数量和显存带宽 [62] - 芯片面积和功耗达到消费级GPU极限(750mm²/600W) [62] - 尽管面临L2性能等挑战，但凭借规模优势保持市场领先地位 [63][64]

服务器CPU市场份额变化 - 英特尔在服务器CPU市场的份额从2017年的绝对主导（接近100%）降至2025年6月的62% [1] - AMD的市场份额从2017年几乎为零增长至2025年6月的33% [1] - 基于ARM的服务器处理器市场份额目前不到10%但呈现上升趋势 [2] AMD的市场表现 - AMD市场份额从2020年的10%左右上升至2021-2022年的20%以上 [2] - 预计到2025年底AMD收入份额将升至36% [2] - 预计到2027年AMD市场份额可能达到40% [2] - AMD在高端服务器CPU销售方面表现突出 [2] 未来市场预测 - 到2027年英特尔市场份额可能跌破50% [2] - ARM处理器市场份额可能达到10-12% [2] - 到2028年AMD和英特尔可能达到市场份额持平 [2] 竞争格局变化 - AMD的成功始于Zen架构的推出 [2] - 英特尔在Sapphire Rapids产品推出时遭遇延误和问题 [2] - 英特尔推出的至强6系列尚未对市场产生积极影响 [3] - AMD持续的产品创新增强了其竞争优势 [3]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容 编译自techxplore 。 纽约大学坦登工程学院的研究人员创建了 VeriGen，这是第一个成功训练生成 Verilog 代码的专用人 工智能模型，Verilog 代码是一种描述芯片电路如何运作的编程语言。 该研究刚刚获得了 ACM 电子系统设计自动化学报 2024 年度最佳论文奖，肯定了它在自动化创建传 统上需要深厚技术专业知识的硬件描述语言方面的重大进步。 "通用人工智能模型不太擅长生成 Verilog 代码，因为互联网上可供训练的 Verilog 代码非常少，"该 研究的主要作者、纽约大学坦顿分校电气与计算机工程系 (ECE) 教授 Siddharth Garg 表示。Garg 教授同时还在纽约大学无线项目和纽约大学网络安全中心 (CCS) 任教。"这些模型在 GitHub 上表现 良好的编程语言（例如 C 和 Python）上往往表现良好，但在 Verilog 等表现较差的语言上表现往往 要差得多。" 与Garg一起，由纽约大学坦顿分校博士生、博士后研究员以及教员Ramesh Karri和Brendan Dolan- Gavitt组成的团 ...

黄金提取技术突破 - 澳大利亚研究团队开发出新型黄金提取方法 显著降低传统方法对环境和健康的危害 取代了汞和氰化物等有毒化学物质 [1] - 该技术由弗林德斯大学研发 使用盐水结合水消毒化合物溶解黄金 并通过特殊设计的富硫聚合物选择性捕获贵金属 [2] - 方法具有可回收性 聚合物可分解并重复使用 形成闭环系统 减少资源浪费 [2] 行业现状与问题 - 传统黄金提取依赖氰化物和汞 对生态系统和人类健康构成重大威胁 小规模采矿者广泛使用汞导致严重中毒和污染 [1] - 2022年全球产生6200万吨电子垃圾 含大量贵金属 但正规回收率不足25% 大部分危险材料堆积在填埋场或处理不当 [1] 技术应用与验证 - 新工艺适用于从矿石到电子垃圾的多种材料 已在不同环境验证 包括依赖汞的小规模采矿作业 [2] - 研究团队与美国和秘鲁专家合作 证实技术有效性 并计划与行业伙伴合作扩大规模 [2] 研究意义与前景 - 技术发表于《自然可持续性》杂志 为采矿业和电子垃圾回收提供可持续解决方案 [2] - 突破性方法指向资源回收的未来方向 在不损害环境或人类健康的前提下获取宝贵资源 [2]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容来自 自由时报 。 韩国半导体学会会长、光云大学半导体系统工程系教授申铉哲（音译）表示，韩国半导体产业的成功 模式已走到尽头，长期以记忆体为中心的产业结构，极易受到三星电子危机的影响。他指出，台湾是 值得借镜的国家，以台积电为中心，涵盖中小型IC设计、封装、材料和设备公司，拥有完善的半导体 生态系成为全球半导体中心。 韩媒《Hankyung》29日报导，申铉哲指出，韩国半导体产业正面临结构性危机，政府需要制定以生 态系为中心的新战略，涵盖IC设计、晶圆代工和封装测试，不再局限于记忆体产业。 申铉哲直指，韩国半导体产业的成功模式已走到尽头，长期以来一直以记忆体为中心的产业结构，极 易受到三星电子危机的影响。他说，由于缺乏能够引领整个生态系的晶圆代工厂，导致IC设计和后端 产业成长缓慢。 申铉哲表示，强化半导体生态系的关键在于「晶圆代工厂」，如果坚决扶持晶圆代工厂，IC设计企业 就能安心找到量产合作伙伴，后端制程生态系也会随之发展壮大，他并强调，我们（韩国必须发展三 星的晶圆代工业务，与台积电竞争，同时，扶植像DB HiTek这样的中小型晶圆代工厂。 他也 ...

台积电美国扩产计划 - 台积电亚利桑那州二厂（P2）规划配置3纳米制程，2025年4月动工，预计2026年第三季装机、2027年上线，晶圆厂建设速度压缩至约两年[1] - 机台最快在2025年9月Move-in，首批晶圆产出预计2027年[1] - 已累积建设一厂（P1）经验，可改善台系供应链业者长期获利，年中后将开始进厂配合P2工程[1] 美国投资与产能布局 - 台积电宣布在美国增加1000亿美元投资，总金额达1650亿美元，计划建设3座半导体厂、2座先进封装厂和1座研发中心[3][4] - 亚利桑那州AP1（第一座先进封装厂）最快2025年第三季动土，以SoIC为主，CoWoS仍需运回台湾[2] - 美国晶圆厂报价调整将超过10%，2025年晶圆价格可能再上调3%-5%[2] 台湾产能重要性 - 先进封装仍需仰赖台湾产能，台积电美国厂生产的芯片正被空运回台湾进行封装以满足AI需求[5] - 2024年台湾新建9座新厂、11个生产线，高雄2纳米F22厂二厂2025年第三季移机，三厂2026年第一季完工[2] - 2纳米及先进封装产能将率先在台湾生产[2] 市场影响与供应链 - 台积电美国扩产预计使美国取得近40%芯片市场份额[4] - 空运晶圆至台湾封装增加成本，但AI供应链需求强劲（主要为NVIDIA订单），合作伙伴未受困扰[5][7] - 预计2032年美国将满足超50%国内需求，台积电计划在美国扩大产能至1.6纳米（A16）[7]

High NA EUV光刻技术挑战 - 高数值孔径(0.55)EUV技术面临电路拼接难题，需采用6×6英寸掩模版拼接或改用6×11英寸掩模版[1] - High NA EUV的曝光场面积缩小至193nm浸没式/EUV光刻的一半(13平方毫米 vs 26平方毫米)，导致吞吐量减半[1] - 变形镜头解决方案在X/Y方向分别缩小4倍/8倍，进一步限制了曝光范围[2] 拼接技术对良率的影响 - 掩模间套刻误差2nm会导致关键尺寸误差≥10%[2] - 边界区域光刻胶线宽变异可达10%-20%，接触孔可能出现重复或椭圆形缺陷[4] - 黑色边框设计导致应力松弛，扭曲相邻多层结构，需保留未图案化空白区域[3] 设计优化方案 - 完全避开边界区域可使单核设计频率降低3%，功耗增加3%[5] - 采用拼接感知设计优化后，面积损失<0.5%，性能下降约0.2%[6] - 关键优化包括防止逻辑块分裂、集群化I/O端口、避免边界附近放置标准单元[6] 大尺寸掩模版替代方案 - 6×11英寸掩模版需改造14类设备，部分设备成本可能翻倍[9] - 面积翻倍加剧EUV掩模版的应力管理和缺陷控制挑战[10] - ASML现有EUV平台可支持6×11.2英寸掩模版，无需改动光学元件[9] 行业技术经济性考量 - High NA EUV工具成本近4亿美元，生产效率是晶圆厂成本效率的关键[10] - 1nm技术节点可能是大尺寸掩模版的潜在应用时点[11] - 更大掩模版可提升现有0.33 NA光刻机效率，受益范围超出尖端应用[11]

公司业绩与展望 - 公司预计下半年以美元计算的营收将实现温和同比增长，全年呈现健康成长态势 [1] - 2024年5月合并营收35.50亿元新台币，环比下降3.38%，同比下降0.56%，但前五月累计营收191.74亿元新台币，同比增长15.57% [1] - 第一季度税后纯益24.14亿元新台币，环比增长30.7%，同比增长89.8%，创近九季新高，EPS达1.30元新台币（去年同期0.77元） [1] - 汽车、工业和消费电子领域出现急单，客户订单积极性提升，汽车电子库存已恢复正常水位 [2] 汇率与成本管理 - 新台币兑美元年初升值12.34%，但公司通过有效避险措施将汇兑损失控制在极低水平 [1][2] 新加坡12吋厂进展 - 与恩智浦合资的VSMC新加坡12吋厂总投资78亿美元，公司持股60%并主导运营，计划2027年Q1量产，进度可能超前 [1][3] - 6月初完成上梁，Q4开始设备移入，2026年下半年产出客户样品，客户对新加坡厂兴趣显著 [3][4] - 人才招募顺利，员工已基本到位，团队包含新加坡本地、台湾及全球9个地区的人才 [4] 行业环境与客户动态 - 对等关税政策影响钝化，客户提前备货行为缓解不确定性，半导体行业2025年预计回归季节性温和增长 [2] - 地缘政治因素促使客户对新加坡产能关注度提升，合作洽谈活跃 [4] 员工激励措施 - 向2023年12月31日前入职的员工发放1万至3.5万元新台币辛勤奖金，覆盖基层员工至副理级别 [4]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容 编译自 businessinsider 。 英伟达 (Nvidia) 2024 年的辉煌业绩对其首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 来说无疑是利好消息。 英伟达在 2024 年的盈利表现强劲，公司股价今年大幅上涨，在 6 月份创下历史新高，并重回全球市 值最高公司的宝座。 黄仁勋于 1993 年与他人共同创立了英伟达，并一直担任总裁兼首席执行官。随着英伟达市值的上 升，他的净资产也随之飙升。 2024 年，他首次跻身《福布斯》十大富豪榜。根据榜单显示，他目前的净资产约为 1060 亿美元。 如今，黄仁勋领导着"七大豪门"之一，他的第一份工作是在丹尼餐厅 (Denny's) 洗碗和清洁厕所，如 今他已经取得了长足的进步。 以下是黄仁勋如何积累和运用他的财富： 黄仁勋是如何成为亿万富翁的？ 根据一份股东委托书，截至2024年3月，黄仁勋持有公司约3.79%的流通股。他是公司最大的个人股 东。 在创办英伟达之前，黄仁勋曾在计算机芯片制造商LSI Logic和半导体公司AMD工作，后者目前由他 的远房表亲苏姿丰掌舵。 他是彭博亿万富翁指数中约15 ...

台湾光罩子公司群丰破产案 - 台湾光罩旗下子公司群丰因消费电子市场竞争剧烈、亏损扩大，已向法院声请宣告破产 [3][4] - 群丰主营业务为封测和系统级封装(SiP)，但调整后效益有限，亏损持续扩大 [4][5] - 光罩本业为半导体前段制程用光罩，占比达90%，客户主要为大中华区中小型IC设计公司 [4] 印度半导体合作项目 - 群丰曾与印度Kaynes Semicon签订550万美元技转协议，协助建立封测能力 [5] - Kaynes Semicon计划投资285亿卢比(约3.4亿美元)建封测厂，8.3亿卢比建矽光子研发设施 [5] - 合作最终破局，因Kaynes Semicon未履行协议承诺条件 [6] 印度半导体发展现状 - 鸿海2022年与Vedanta合作半导体项目，后因补助未获批和策略分歧退出 [8] - 鸿海2024年与HCL集团合作建IC封测厂，获印度政府批准 [8] - 力积电与塔塔集团合作建12吋晶圆厂，预计带来200亿新台币以上获利 [8] - 力积电2025年Q1将认列16.8亿新台币技转授权金和服务费 [8] 台厂对印度半导体态度 - 力积电董事长表示台厂对印度设厂疑虑多，大厂不愿前往 [10] - 力积电参与印度项目是因台湾高层请托，仅承担建厂和技术转移角色 [11] - 印度曾力邀台积电、联电、世界先进等半导体大厂，均遭婉拒 [11] 行业警示 - 供应链业者指出印度半导体自主计划进度缓慢，合作投资案质量参差不齐 [8] - 群丰案例显示印度半导体发展面临高门槛和难度 [6][11]