公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 预计美光公司将继续大规模生产至少 10 年，并且如果由于疫情等情况导致供应紧张，该公司还将遵 循政府的要求提高产量。 日本经济产业省还为台湾半导体制造股份有限公司熊本工厂和铠侠四日市工厂的先进半导体量产提供 了资金。美光公司新增的补贴将使该公司对这家美国芯片制造商的总补贴额达到7745亿日元。 参参考考链链接接 来源 ： 内容综合自日经，谢谢 。 日本周五表示，将向美国芯片制造商美光科技提供 5360 亿日元（36.3 亿美元）用于其广岛工厂的研 发和资本支出，目标是大规模生产先进的存储芯片。 美光公司计划在 2029 财年末之前投资 1.5 万亿日元，在该制造工厂生产尖端半导体，并计划于 2028 年 6 月至 8 月左右开始出货。该公司的目标是将该工厂的最大产能扩大到每月 40,000 片晶 圆，并在 2030 年 3 月至 5 月之间达到这一水平。 经济产业省将从促进先进芯片制造的基金中为这些资本支出提供高达 5000 亿日元的补贴，占总额的 三分之一。 截至2029财年的五年内，还将拨款360亿日元用于研发，约相当于开发快速、高容量、节能DRAM预 期成 ...

静态时序分析(STA)技术演进 - 静态时序验证(STA)是寄存器传输级(RTL)抽象得以被接受的基石技术 通过计算最长组合路径是否能在时钟周期内稳定来确保功能不受时序影响 [3] - 在90年代 STA仅通过门电路数量乘以门延迟与时钟周期比较 后期线路延迟超越门延迟 推动物理综合采用 但延迟计算仍保持固定模式 [3] - 当前影响时序的因素显著增加且多数与活动相关 影响范围从纳秒到运行时间等多个数量级 包括电阻压降、热效应、老化及3D堆叠带来的应力等问题 [3][4] 电压降(IR)问题与解决方案 - 先进节点晶体管密度提升和开关速度加快导致电流需求激增 局部dI/dt变化引发电压降 片外电容因电阻过大无法及时供电 [5] - IR分析高度依赖矢量 需通过不同矢量评估最坏情况影响 工具需获取每个实例电压降信息并基于.lib文件进行电压特性插值计算 [6] - 动态电压降可能抑制性能导致无法达到目标频率 部分设计实际电压降远超预期 存在未被检测的风险 [6] 热效应与3D堆叠挑战 - 3D堆叠使热分布不均匀 传统统一降额方法要么遗漏热点要么过度设计 热感知STA变得至关重要 [7] - 布局布线工具传统上使用功率密度替代温度测量 通过不同PVT角区分芯片区域 温差超过10°-20°需建模因会影响时序 [7][8] - 热密度增大推动协同优化需求 STA需考虑更多因素并向更高效、更细粒度发展 从布局规划到签核阶段都需注重时序 [7] 老化与制造偏差 - 老化和制造偏差对汽车等长生命周期行业至关重要 从固定降额发展为基于实例的偏差设置 .lib方法更细化以避免过度悲观 [7] - 原生老化分析计算BTI、活动和时间范围对时序的影响 成为主流应用 任何裕度都会在PPA（性能、功耗、面积）方面留下影响 [7] - 3D堆叠加剧热应力和翘曲问题 背面金属技术带来不均匀热影响 应力对未来多芯片和HBM堆叠市场至关重要 [8] 方法论与实施策略 - 分析方法取决于目标市场、技术节点和频率压力 大批量产品可能重新设计以提高良率 小批量产品则不会积极降低利润率 [9] - 基于图的分析方法提供全局时序报告 对关键路径进行基于路径的分析(PBA) 实现IR敏感度评估和时序再分析 [9] - 架构阶段需平衡性能与热管理 布局规划关键性凸显 部件紧密连接减少延迟但增加热量 需找到平衡点 [9] 计算效率与精准平衡 - 矢量方法适用于电压降分析 但对热和老化的计算量过大 静态方法如触发率或静态概率可替代但依赖设计师经验 [9] - 非矢量方法无法定位热点发生时机 左移策略需早期获取虽不完全准确但有用的模型数据以支持物理模拟 [9] - CPU等关键模块值得深入分析以提升整体芯片性能 其他模块投资回报率较低 策略根据项目周期、复杂性和风险承受能力变化 [10] 传感器与动态校正技术 - 电压降或温度传感器植入芯片可实现动态时钟校正 检测到偏移时降低频率直至克服问题 改变设计目标并提供安全阀机制 [10] - STA适用范围可通过功能扩展（不同电压、温度、工艺角）和分区定义来维持 最坏情况传播原理依然有效 [10] EDA行业创新与挑战 - EDA公司正积极应对红外、老化、热应力等新因素 这些因素对精度和裕度降低至关重要 [10] - 芯片数量、场景数量和单元实例数量的增加给STA工具带来计算需求和TAT（周转时间）需求的巨大压力 推动领域内创新涌入 [10]

全球供应链重组与台湾产业策略转变 - 地缘政治风险升高推动全球供应链重组 台湾产业策略从成本导向转向注重生产韧性 市场贴近与终端应用回应能力 [1] 台湾半导体产业全球地位与市场占比 - 台湾半导体产业2024年总产值达1656亿美元 全球市占率约20.3% [1] - 晶圆代工全球市占率高达68.8% 封测产业全球市占率达49% 均居全球领先地位 [1] - IC设计领域具备重要实力 但上游设备材料与下游应用端仍有提升空间 [1] - 全球83%的AI芯片来自台湾半导体代工制造 特别是在7纳米以下先进制程领域重点布局 [1] 半导体产业发展驱动因素与人才挑战 - 产业发展是政策 人才与企业长年累积成果 自1980年代起通过科技园区和专业教育构建完整产业体系 [2] - 2010年至2024年台湾IC产值增长近三倍 但同期青壮年人口减少20% [2] - 出生率下滑带来人才缺口压力 需通过国际化与多元策略弥补 [2] 企业全球化布局与战略转变 - 半导体企业在新加坡 美国 欧洲等地建立据点 布局基于地缘政治应对 市场就近服务和生产韧性考量 [2] - 设厂思维从追求低成本转向贴近应用市场的"场景导向" 包括车用芯片 医疗装置 工业控制等应用领域 [2] - 产业从技术驱动转向应用驱动 推动人才需求从工程技术转向跨域技术整合能力 [2] 未来人才需求与培养方向 - 未来半导体人才需具备国际观 跨部门协作能力 灵活应变与数位转型素养 [2] - 在AI浪潮下人才价值体现在持续精进和引领企业全球竞争 [2] - 台湾具备完整教育体系和学术基础优势 可发展为"科技人才汇聚中心" [3] 国际化人才培养与产业战略 - 推动跨文化与跨国际人才培育模式 已有泰国 墨西哥等地学生来台接受训练 [3] - 半导体技术成为全球战略主战场 台湾在技术 产能与信任上具优势 [3] - 需强化场景布局 整合供应链 深化人才国际化与跨域合作 [3] - 系统性推进"技术+市场+人才"三角策略以站稳全球科技舞台中心 [3]

行业整体格局 - 2025年第二季度全球前十大晶圆代工厂合计营收417.2亿美元，环比增长14.6%，表明半导体行业已走出周期底部并进入复苏阶段 [1][2] - 行业呈现“一超多强”格局，台积电以70.2%的全球市场份额占据绝对主导地位，而其他厂商份额被稀释 [1][2][3] - 行业分化加剧：先进制程厂商独享超额利润，成熟工艺厂商处于修复周期，地缘政治因素重塑全球供给版图 [1][3][13] 台积电表现 - 第二季度营收302.39亿美元，环比增长18.5%，市场份额达70.2%创历史新高 [1][2][4] - 上半年合计营收556亿美元，毛利率58.7%，净利润240亿美元，利润规模超过其他九大厂商总和 [4][18] - 增长动力来自3nm制程（Q2贡献24%营收）和先进封装（CoWoS产能紧缺），7nm以下节点合计营收占比超70% [4][11][15] - 人工智能相关业务贡献约三分之一收入，CoWoS产能成为AI芯片出货瓶颈，订单已排至2026年 [4][15][16] 其他厂商表现 - 三星Foundry第二季度营收31.59亿美元（环比增9.2%），但市场份额降至7.3%，受困于3nm GAA良率问题和对华出口限制 [2][5][11] - 中芯国际第二季度营收22.09亿美元（环比降1.7%），市场份额从6.0%降至5.1%，虽稼动率达92.5%但面临折旧与定价压力 [2][5][17] - 联电、格芯等特色工艺厂商保持稳健：联电毛利率27.7%，格芯毛利率23.3%，依靠特定工艺维持现金流 [5][7] - 大陆二线厂商分化：晶合集成扭亏为盈（上半年净利3.3亿元），华虹毛利率10.1%，力积电亏损44亿新台币 [6][17] 技术发展趋势 - 行业竞争焦点从晶体管尺寸转向先进封装能力，CoWoS、SoIC等三维封装方案成为AI芯片标配 [9][15] - 3nm制程快速渗透，2nm制程将于2025年底量产（台积电）和2025年下半年量产（三星） [11][15][16] - 成熟制程进入结构性修复阶段，28/40/55nm平台订单回暖，但价格弹性有限 [12] 地缘政治影响 - 全球产能配置呈现“美国阵营-中国阵营-韩国困境”三分格局：美国系厂商（格芯、Tower）强调本土化制造，中国大陆系厂商受国产替代支撑但面临盈利压力，三星受对华出口限制冲击 [13] - 在地化生产趋势加速：台积电在美日建厂，格芯在美扩大投资，中国厂商强化自主化 [13] 未来展望 - 下半年三大看点：台积电CoWoS产能扩充（计划涨价5-10%）、三星2nm工艺量产赌注、大陆厂商盈利拐点 [15][16][17] - 台积电统治力将持续强化，行业格局演变为“台积电+若干特色工艺厂”模式 [18] - 成功企业需具备“先进制程+先进封装+客户绑定”的综合能力，而非单一技术优势 [18]

立案调查基本情况 - 商务部于2025年9月13日决定对原产于美国的进口相关模拟芯片发起反倾销立案调查 [1] - 立案依据是江苏省半导体行业协会2025年7月23日提交的正式申请 [1] - 倾销调查期确定为2024年1月1日至2024年12月31日 产业损害调查期覆盖2022年1月1日至2024年12月31日 [1] 调查产品范围 - 被调查产品名称为相关模拟芯片 英文名称为Certain Analog IC Chip [3][4] - 产品涵盖使用40nm及以上工艺制程的通用接口芯片和栅极驱动芯片 [4] - 通用接口芯片包括CAN接口收发器 RS485接口收发器 I2C接口芯片 数字隔离器芯片及其他兼容种类 [4] - 栅极驱动芯片包括低边栅极驱动芯片 半桥/多路栅极驱动芯片 隔离栅极驱动芯片 [5][6] - 调查范围包括成品芯片 晶圆 晶粒及未来相同功能产品 海关税则号为85423990 [6] 调查程序安排 - 利害关系方需在公告发布20天内通过贸易救济调查信息化平台登记参加调查 [7] - 商务部将采用问卷 抽样 听证会 现场核查等方式开展调查 [11] - 调查问卷分为国外出口商或生产商问卷 国内生产者问卷和国内进口商问卷三类 [11][12] - 调查通常应于2026年9月13日前结束 特殊情况可延长6个月 [15] 信息提交要求 - 利害关系方需通过信息化平台提交电子版本并按要求提供书面版本 [13] - 提交信息可申请保密处理但需同时提供非保密概要 [13] - 不如实提供信息或严重妨碍调查的将依据已获事实和最佳信息作出裁定 [14]

公司活动安排 - 公司将于2025年9月16日在中国上海和2025年11月18日在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行全球技术研讨会[1] - 活动聚焦AI、高速互联及快速演进领域的关键市场趋势 重点展示高性能互联、高能效架构及先进成像解决方案[1] - 中国会场注册通道已开放 可通过扫描二维码或点击阅读原文报名[1][3][7] 会议议程内容 - CEO主题演讲将分享公司未来愿景 强调通过紧密合作推动客户业务增长[4] - 技术研讨涵盖硅光子、硅锗、RF SOI、电源管理、图像传感器及先进显示技术等领先解决方案[4] - 嘉宾会议提供AI创新与光通信突破的业内视角 并安排与高管及专家的交流互动环节[4] 具体技术议题 - 光迅科技受邀演讲主题为"Dancing with Light, Powering AI High-speed Interconnect"[5] - 射频移动、基础设施、电源和传感器领域的市场大趋势及技术解决方案将由总裁进行阐述[5] - 电源管理技术专题将讨论实现最高系统效率与集成度[6] 专业技术分会场 - OLEDoS显示与下一代图像传感器技术由传感器与显示市场总监主持[6] - 高速数据传输应用代工技术包括硅光子、硅锗BiCMOS和RF SOI技术[6] - 设计支持服务专题重点讨论如何快速准确地将想法转化为产品[5] 会议后勤信息 - 中国会场设于上海张江海科雅乐轩酒店 地址为浦东新区张江海科路550号[9] - 酒店联系电话为+86 21-38168888[9] - 会议日程可能调整 注册通道持续开放[7]

DGX Cloud战略地位变化 - DGX Cloud从面向企业的核心AI云服务退居二线 大部分算力转为公司内部研究使用[1] - 2026财年第二季度财报中不再将数十亿美元云支出承诺归因于DGX Cloud 其角色转向内部基础设施而非市场竞争主力[4] DGX Cloud市场竞争力分析 - 2023年推出时定价为每月每个H100实例36,999美元 在GPU短缺背景下具有合理性[6] - 随着供应改善及AWS将H100与A100租赁价格削减高达45% DGX Cloud作为紧缺替代方案的价值大幅下降[6] Lepton新战略方向 - 战略重心转向Lepton GPU租赁市场 扮演算力需求路由角色而非直接采购转租[8] - 通过聚合模式连接AWS与Azure等合作伙伴 使公司成为AI云经济聚合器而非直接竞争者[8] - 新模式强化对全球GPU工作负载流向的掌控 同时减少与渠道伙伴冲突[10] 行业生态影响 - Lepton模式使中小型云厂商保留在公司生态体系中 通过技术栈和需求入口掌握话语权[8] - 开发者可在AWS或Azure等现有云服务中以更具竞争力价格获取GPU算力[10]

文章核心观点 - Arm架构在服务器处理器市场的份额正快速提升，2025年第二季度已达到25%，主要驱动力是英伟达基于Grace-Blackwell架构的机架级计算平台的广泛采用 [1][2] - 尽管增长迅速，但当前25%的市场份额与Arm基础设施负责人设定的2025年底达到50%的目标仍有显著差距 [3] - 除服务器市场外，Arm公司对个人电脑市场也抱有巨大野心，预测到2029年全球销售的Windows PC中将有一半由Arm芯片驱动 [4] Arm在服务器市场的进展 - 2025年第二季度，Arm CPU在服务器市场的份额达到25%，相比一年前的15%实现了显著增长 [1] - 市场份额增长的主要驱动力来自英伟达GB200和GB300 NVL72等基于Grace-Blackwell架构的机架级计算平台的广泛采用 [1] - 每台功耗达120千瓦的NVL72系统配备72枚Blackwell GPU与36枚Grace CPU，这些72核芯片基于Arm Neoverse V2架构 [2] - 与一年前Arm份额主要依赖AWS Graviton等定制云芯片不同，目前英伟达Grace平台带来的营收已可与云GPU相提并论 [2] 云服务厂商的Arm战略 - AWS自2018年便开始投入定制Arm芯片，而微软和谷歌在最近几年才真正重视这一路线，分别推出了Cobalt和Axion CPU [3] - 这些云厂商的定制Arm芯片既用于内部任务，也服务于面向客户的云工作负载 [3] 未来发展与生态系统 - 英伟达正在开发代号为Vera的新一代Arm CPU，将采用自研核心 [4] - 高通与富士通也在推进新一代服务器芯片研发，并已通过英伟达NVLink Fusion技术的兼容性认证 [4] - 未来可能出现基于不止英伟达自家CPU的"超级芯片"架构 [4] AI繁荣对市场的影响 - 受AI投资扩张推动，2025年第二季度服务器与存储组件市场同比增长高达44% [5] - SmartNIC与数据处理单元销售额几乎翻倍，主要受益于AI集群向以太网架构迁移的趋势 [5] - 定制AI ASIC的出货量已与GPU相当，但GPU仍占据加速器市场收入的主导地位 [5]

文章核心观点 - 英特尔1103芯片是首款在商业上取得成功的DRAM芯片，其在价格、密度和逻辑兼容性上全面超越磁芯存储器，标志着半导体存储器时代的开启 [1] - 尽管该芯片在技术上并非最先进且存在设计挑战，但其卓越的经济性使其被行业广泛采用，到1971年已成为全球销量最高的半导体存储芯片 [2] - 1103芯片的成功证明了系统层面的经济性比晶体管级的完美更重要，并为后续DRAM技术的发展奠定了基础 [13] 技术规格与设计 - 1103芯片将1024位数据封装在18引脚双列直插封装中，采用p-MOS、8微米硅栅工艺制造 [4] - 芯片内部结构为32×32位阵列，使用32个感应放大器一次读取或刷新一整行，系统需要每2毫秒访问32行一次以刷新全部内存 [6] - 芯片采用三晶体管动态单元设计，在复杂度和面积上做出权衡以提高可制造性，初始售价为60美元 [1] - 芯片早期输入输出不兼容TTL，需要约16V电压且对时序要求严格，需要额外的刷新逻辑和控制器 [8] 商业影响与市场接受度 - 到1971年，1103芯片已成为全球销量最高的半导体存储芯片，两年内被18家主要计算机厂商中的14家采用 [2] - 随着良率提高，芯片成本从1970年的60美元大幅降至1973年的约4美元一片 [1] - 尽管设计者认为该芯片棘手且存在缺陷，但因其经济性而不得不使用，英特尔销售经理用“他们恨它，但他们仍然用它”生动概括了其市场地位 [10] - 英特尔后续推出改进版1103A，增加了片上地址缓冲器、降低功耗并实现TTL兼容，推动了更广泛的采用 [10] 行业意义与历史地位 - 1103芯片的成功证明了半导体存储器在密度、产量、成本和兼容性上能够立足，是“磁芯存储器统治地位的丧钟” [12] - 该芯片使用的三晶体管动态单元和p-MOS技术为后来的单晶体管DRAM奠定了基础，例如Intel 2104及1970年代中期的4Kb n-MOS芯片 [13] - 1103芯片确立了DRAM的发展模式，这一模式一直延续至今，提醒行业最具颠覆性的设计未必最优雅，而系统层面的经济性往往更重要 [13]

文章核心观点 - 甲骨文2009年以74亿美元收购Sun Microsystems（净额56亿美元）在当时被视为不划算的交易 但收购获得的系统级专长为其云计算业务奠定基础 并在15年后推动公司向云基础设施转型 [1][3][7] - 收购Sun带来的工程化系统能力使甲骨文能够开发差异化云基础设施（OCI） 特别是在AI工作负载扩展方面形成竞争优势 目前云服务剩余履约义务（RPO）达4550亿美元 为去年同期四倍多 [4][6] - 甲骨文云基础设施采用第二代架构设计 支持RDMA协议和超级集群（规模超13万颗GPU） 其基于Exadata的数据库服务在其他三大公有云运行 过去一年增长15倍 [6] 交易背景与市场反应 - 2009年收购时Sun每月亏损1亿美元 Solaris和SPARC服务器业务被Linux和x86架构侵蚀 市场普遍质疑数据库软件公司收购服务器硬件厂商的合理性 [1][3] - 收购后首财年甲骨文GAAP总收入增长33% 主要靠软件业务推动 硬件收入仅下降6% Exadata全球装机量突破1000台 [3] - 2016年ZDnet仍将此次并购列为最糟糕科技并购之一 2015年The Register批评甲骨文押注旧式系统 [4] 技术转型与云业务发展 - 收购Sun获得系统级专长而非单纯服务器业务 使甲骨文掌握软硬件协同设计能力 将Exadata定位为"工程化系统" [5] - 甲骨文2018年推出第二代云架构（Gen 2） 采用扁平化拓扑和RDMA协议 实现完全租户隔离 五年后第一代架构正式退役 [6] - 云基础设施（OCI）能组合英伟达GPU形成超级集群 规模突破13万颗GPU 多云数据库业务增长15倍 [6] 当前业务表现与战略定位 - 2025年9月10日股价飙升36% 云基础设施订单管线达4550亿美元RPO 其中3000亿美元来自OpenAI的Stargate项目 [4] - 公司采用按订单建设基础设施策略 不预先购置地产 仅在实际收到订单后采购设备 [7] - 主营业务可能从企业软件转向云基础设施服务 但整体收入规模仍显著小于其他超大规模云厂商 [4][7]