高NA EUV光刻技术挑战 - 高数值孔径(0.55) EUV需通过电路拼接或改用6×11英寸掩模版解决曝光场缩小问题，后者需全面更换掩模制造基础设施 [1] - 高NA EUV的曝光场面积仅为传统193nm浸没式/EUV的一半(13平方毫米 vs 26平方毫米)，导致吞吐量减半 [1] - 变形镜头设计使高NA系统在X/Y方向分别缩小4倍和8倍，进一步限制6×6英寸掩模版的可用曝光范围 [2] 拼接技术对良率的影响 - 掩模间套刻误差达2nm时，关键尺寸误差至少增加10% [2] - 缝合边界附近光刻胶线宽变异显著，接触孔可能出现重复或椭圆形缺陷 [5] - 黑色边框应力松弛导致多层结构扭曲，需保留未图案化空白区域，加剧边界对齐难度 [4][5] 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% [7] - Synopsys提出拼接感知优化：逻辑块防分裂、I/O端口集群化、标准单元远离边界，将面积损失降至0.5%、性能影响降至0.2% [8] - 特定区域设计规则可改善边界特征打印质量，但需定制化标准单元尺寸 [8] 大尺寸掩模版替代方案 - 6×11英寸掩模版可消除拼接需求，ASML现有EUV平台支持6×11.2英寸尺寸 [10] - 但需改造14类掩模制造设备，部分设备成本翻倍，EUV掩模应力管理难度指数级上升 [10] - Mycronic计划2024年推出6×11英寸掩模写入器原型，1nm节点或成技术切入点 [10][11] 产能与成本权衡 - 高NA EUV场减半可能导致产能下降40%，场间扫描开销成主要成本因素 [9] - 大掩模版可避免高NA工具吞吐量下降，并提升现有0.33 NA设备效率 [11] - EUV光刻机成本已近4亿美元，光刻效率对晶圆厂成本影响远超掩模版本身 [11]

梦开始的地方：RISC-V桌面SoC的挑战与突破 - RISC-V过去五年主要应用于边缘设备和低功耗场景，但缺乏真正能运行桌面级应用的SoC [2] - 桌面级SoC需要平衡性能、功耗、IO、图形、内存带宽等多维度能力，Arm和x86分别花费了20年和40年才成熟 [2] - 算能(SOPHGO)推出SG2380，是国内首款瞄准桌面场景的RISC-V SoC，采用SiFive P670架构+RVV 1.0+自研TPU加速器 [3] - SG2380规格激进：16核(12大核2.5GHz+4小核)、32 TOPS INT8算力、PCIe 4.0×16、LPDDR5-6400，功耗<30W [3][4] 架构创新：三明治设计理念 - 采用分层架构：SiFive P670通用CPU核(16核)+X280向量核(8核)+自研TPU加速核(32 TOPS) [9][10][11][12] - P670支持RVA22和RVV 1.0标准，是工业级IP而非学术原型 [10] - X280向量核专攻图像预处理/矩阵运算，具有256-512bit寄存器，延迟低于GPU [11] - TPU加速核性能对标BM1684X桌面版，支持FP16 16 TFLOPS [12] - 架构复杂度高，需解决异构核间调度、数据搬运、工具链适配等系统级问题 [13] 桌面级外设配置 - IO配置全面对标x86主板：PCIe 4.0×16(支持外接GPU)、双10GbE、SATA、HDMI 2.0/DP 1.4a、USB 3.2 [14][16][18] - 内存控制器支持256bit LPDDR5-6400，最大128GB容量，带ECC校验 [17] - 集成Imagination AXT-16-512 GPU(0.5 TFLOPS)，支持Vulkan 1.3/OpenGL 3.x [17][18] - 显示输出支持4K@60fps+DSC压缩，音频/存储接口齐全 [18][19] 生态尝试与市场反响 - Milk-V推出Oasis主板预售：Mini-ITX板型、双通道DDR5、PCIe 4.0×16，早鸟价120美元 [22][24] - 预售数周内售出数千张优惠券，社区反响热烈，被视为RISC-V桌面化的突破 [23][25] - 开发者设想应用场景包括本地LLM推理、边缘服务器、AI网关等 [25] - 项目面临工具链碎片化问题：LLVM/GCC/Rust对RVV 1.0支持不完善，GPU驱动生态薄弱 [30][31] 流片困境与制裁冲击 - 原计划2024年H1流片，但多次延期至10月，因台积电产能/PCIe 4.0验证/DDR5调试等问题 [33][34] - 2025年1月算能被列入美国实体清单，台积电停止流片，项目实质终止 [41][44][45] - 制裁直接切断EDA工具链、IP授权、代工等关键环节 [43] - Milk-V宣布Oasis项目暂停并全额退款，社区反响强烈 [45][46] 行业启示与遗产 - 证明RISC-V具备桌面级SoC设计能力，但产业链自主性不足成为致命短板 [69][75] - 显示国产芯片需突破"可设计但不可制造"困境，供应链安全比IP自主更关键 [69] - 项目虽失败但推动社区对RISC-V桌面化的思考，留下产品级规格设计经验 [66][70] - 技术理想主义需结合地缘政治现实，但不应放弃自主架构探索 [71][77]

联电产能规划与扩产动向 - 联电有意在南科购置瀚宇彩晶厂房，但未正面回应市场传闻 [1] - 公司在新加坡已建置2.5D先进封装产能，并将部分制程拉回台湾 [1] - 南科Fab 12A厂已导入14纳米制程，正洽谈购置对面彩晶厂房用于先进封装 [3] - 台湾始终是联电扩产的重要选项，将持续寻找对营运与获利具正面助益的机会 [3] 技术布局与业务转型 - 联电将不再局限于传统晶圆代工，跨足先进封装等高附加价值领域 [3] - 已具备晶圆对晶圆键合技术，可在原子级层面进行晶圆堆叠 [4] - 未来重点发展整套先进封装解决方案，整合晶圆代工与封装服务 [4] - 现阶段晶圆制程以12纳米为主，与英特尔合作，并投入化合物半导体等新型材料 [4] 产能配置与战略方向 - 硅中介层目前月产约6,000片，无新增扩产计划 [5] - 转向发展更高附加价值的整合型技术，提供一站式系统级解决方案 [5] - 全球布局原则下，台湾仍是研发与生产重心，将积极评估有价值的投资机会 [5]

英特尔18A工艺战略 - 英特尔致力于转型为全球晶圆代工领导者，重点布局2纳米芯片竞争，18A工艺是其战略核心[1] - 过去四年资本支出超900亿美元以扩大晶圆代工业务，但该部门去年亏损近130亿美元，股价自2024年峰值下跌50%[1] - 18A工艺处于风险生产阶段，已向OEM提供搭载该芯片的笔记本电脑样品，采用RibbonFET晶体管和PowerVia背面供电技术提升性能与能效[2] 工艺技术对比 - 台积电占据全球晶圆代工市场超三分之二份额，计划2025年下半年量产2纳米工艺，其GAA架构较3纳米性能提升10%-15%，功耗降低30%[3] - 台积电2纳米良率达60%，英特尔18A良率仅20%-30%，三星竞争技术良率为40%[3] - 英特尔宣称18A在性能与功耗上优于台积电竞争节点，但台积电在芯片密度和成本上仍具优势[5] 市场竞争格局 - 台积电客户群包括苹果、AMD等，已承诺采用其2纳米工艺，Counterpoint预测其2025年Q4可实现产能充分利用[4] - 英特尔部分外部客户在18A试产后退出，需求低于预期，同时其新节点推出屡次延迟[5] - 台积电凭借规模、生态系统及客户忠诚度进一步挤压英特尔市场空间[5]

他们的研究成果和结果最近在2025 年 5 月 27 日至 5 月 30 日举行的2025 IEEE 第 75 届电子元件 和 技 术 会 议 (ECTC) 上 进 行 了 展 示 。 （ 感 兴 趣 的 朋 友 可 以 点 击 链 接 查 阅 ： https://ectc.net/program/75-ECTCFinal-Web.pdf） 该研究团队由日本东京科学研究所（Science Tokyo）综合研究中心WOW联盟异构与功能集成部门 的特聘教授Norio Chujo、Takayuki Ohba和其他科学家组成，最初开发了一种面朝下的晶圆上芯片 （COW）工艺，以规避使用焊料互连的局限性。 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，谢 谢 。 通过采用由直接放置在动态随机存取存储器堆栈上方的处理单元组成的三维堆叠计算架构，开发了一 种用于 3D 集成芯片的新型电源技术。 为了实现这一目标，研究人员开发了精密高速键合技术和粘合剂技术等关键技术。这些新技术有助于 满足高性能计算应用的需求，这些应用既需要高内存带宽，又需要低功耗和低电源噪声。 从电视等简单的家用电 ...

半导体行业历史演变 - 20世纪40至70年代美国贝尔实验室获得数千项专利，奠定现代电子技术基石，英特尔通过快速规模化生产彻底改变半导体制造业，1983年收入超10亿美元[1] - 2025年行业模式巨变，英伟达等美国半导体巨头采用"无晶圆厂"模式，依赖台积电生产，2023年英伟达控制80% GPU市场并创造270亿美元收入[1] - 英特尔等保留制造能力的美国公司面临全球竞争压力，规模持续萎缩[1] 全球供应链格局变化 - 中国成为电子制造领导者，2023年电子出口占全球25%，拥有1300万从业人员和低成本优势[2] - 地缘政治变化暴露美国科技战略脆弱性，全球化供应链依赖模式面临挑战[1] - 人工智能成为均衡器，可能抵消传统劳动力规模优势[2] 人工智能技术竞争 - 美国在基础AI研究领先，OpenAI的GPT模型两个月吸引1亿用户并提升各行业生产力[2] - 中国AI进展迅速，DeepSeek等模型显示美国不再垄断高质量AI，消费者导向型AI领域投资积极[2] - 两国AI差距正在缩小[2] 制造业转型机遇 - 美国可利用敏捷性重建制造体系，发展AI驱动工厂超越传统生产方式[3] - Nanotronics的Cubefab将半导体工厂建设周期从数年缩短至数月[3] - Positron的FPGA芯片能耗显著低于传统GPU[3] - 生物黑匣子处理器能效比传统硅芯片高数千倍[3] 投资与政策环境 - 中国计划2030年前向半导体产业投入1430亿美元，每年AI开发投资数十亿美元[4] - 美国政策支持不一致，技术创新资金减少[4] - AI驱动晶圆厂具有规模小、灵活、资本密集度低的特点[4] 行业未来展望 - 未来十年是关键转折点，美国需拥抱AI驱动制造业重塑生产方式[4] - 美国拥有人才、知识传承和创业精神等优势[4] - 历史表明美国曾成功实现产业变革，具备再次突破潜力[5]

全球半导体行业并购趋势 - 近期全球半导体行业并购加速，高通、AMD、英飞凌、恩智浦等巨头频繁出手，技术整合与市场扩张同步进行[1] - 行业并购呈现四大关键词：AI、MCU+、汽车与EDA，预示产业格局可能迎来变革[1] AI领域并购 AMD的AI布局 - AMD在10天内连续收购3家AI公司（Untether AI、Brium、Enosemi），覆盖硬件架构、软件编译到芯片互联的完整技术链条，旨在挑战英伟达的AI硬件统治地位[3][4][6][8] - 收购Untether AI（近内存计算架构）补足数据中心和边缘AI推理能力，其speedAI240推理加速卡功耗仅75W，性能达2 PFLOPS[4][5] - 收购Brium（AI编译器公司）预计提升AMD MI300系列GPU执行效率30%，并增强开源工具生态[6][7] - 收购Enosemi（光子芯片）解决AI互连瓶颈，推动CPO技术商用部署，优化AI系统能效[8][9] 英伟达的并购策略 - 收购GPU租赁商Lepton AI（数亿美元），拓展云服务与企业软件市场，构建"芯片+云平台"端到端方案[11][12][13] - 收购合成数据公司Gretel（估值3.2亿美元），增强生成式AI训练数据能力，并入AI Enterprise套件[14][15] MCU+边缘AI领域 - 意法半导体收购Deeplite（AI模型优化公司），其Neutrino技术可将模型压缩至1/10体积并保持98%精度，与STM32 MCU结合提升边缘设备响应速度40倍[24][25] - 恩智浦以3.07亿美元收购Kinara（边缘AI芯片公司），整合NPU技术完善从TinyML到生成式AI的全栈平台[26] - 行业预测2025年75%数据将在边缘处理，MCU厂商通过并购加速向边缘AI转型[27][28][29] 汽车电子并购 高通布局 - 24亿美元收购Alphawave Semi（高速SerDes技术），补足数据中心互连短板，支撑Arm架构AI服务器芯片[16][17][18] - 收购Autotalks（V2X通信芯片），整合至骁龙数字底盘，提供车联网全栈解决方案[32][33] 其他厂商动作 - 英飞凌25亿美元收购Marvell汽车以太网业务，预计2030年累计订单达40亿美元，增强软件定义汽车通信能力[34][35] - 恩智浦6.25亿美元收购TTTech Auto（安全中间件），加速软件定义汽车转型[36][37] - 安森美1.15亿美元收购Qorvo碳化硅JFET技术，强化AI数据中心与电动汽车功率器件布局[40][41] EDA/IP领域整合 - 西门子三个月内完成5笔收购（如Excellicon时序约束工具），构建"工业软件+AI+EDA"全流程能力[44][45][46] - Cadence收购Arm的Artisan基础IP业务，形成从晶体管级到系统级的完整IP链条，强化2nm工艺竞争力[47][48] - Cadence收购Secure-IC（嵌入式安全IP），拓展汽车、数据中心等领域的IP安全解决方案[49][50] 行业整体趋势 - 半导体并购呈现技术协同、市场扩张与生态构建三大逻辑，AI、汽车、边缘计算成为核心赛道[52] - 企业通过并购快速补足技术短板，但长期仍需平衡资本整合与自主研发投入[52]

数据中心网络交换机市场 - 受人工智能推动，数据中心网络交换机市场蓬勃发展，2025年第一季度收入达117亿美元，同比增长32.3% [3] - 数据中心交换机收入增长54.7%，增速高于2024年第四季度的32.1% [4] - 200/400 GbE交换机收入同比增长189.7%，800 GbE交换机首次被跟踪，收入达3.508亿美元，占市场份额5% [5] 供应商表现 - 英伟达交换机收入同比增长760.3%至14.6亿美元，季度环比增长183.7%，全部收入来自数据中心 [5] - Arista数据中心交换机收入同比增长27.1%至16亿美元 [5] - 思科数据中心交换机收入下降3.2%，但整体交换机收入增长4.7% [5] 非数据中心交换机市场 - 校园和分支网络交换机总收入增长9.6%，增幅相对较小 [6] 无线局域网市场 - 2025年第一季度无线局域网收入增长10.6%，市场供需趋于稳定，供应链危机导致的积压订单减少 [7] - 6 GHz Wi-Fi和AI驱动的管理功能推动下一代无线连接创新 [7]

光学芯片技术突破 - 中国科学家研发出一款新型光学芯片，运算速度高达每秒2560万亿次，性能堪比最先进GPU [4] - 芯片采用可重构架构和孤子微梳源技术，将光束分成100多个波长，每个波长作为独立数据流并行处理 [4][5] - 新方法将传统光学芯片的通道数量增加百倍，显著提升处理效率和速度 [2][5] 技术优势与应用场景 - 芯片通过并行处理实现性能飞跃，同时节省能源和物理空间，解决了计算领域的关键难题 [5] - 在图像识别、物理模拟和人工智能等任务中表现出更高效率 [5] - 低延迟和高密度特性使其适用于边缘计算场景，如无人机、通信中心和远程传感器系统 [6] 行业影响与未来展望 - 该技术彰显中国在光子计算领域的领导地位，研究成果发表于《eLight》杂志 [6] - 为光驱动智能机器的发展开辟新可能性，可能重塑数据处理方式 [6] - 工程师将技术突破类比为"单车道公路升级为百车并行的超级高速公路" [5]

软银与台积电合作计划 - 软银首席执行官孙正义正推动台积电在美国投资1万亿美元建设大型综合设施，专注于机器人和人工智能制造，拟选址亚利桑那州 [1] - 该项目代号为“水晶之地计划”，旨在推进AI技术并巩固孙正义的行业遗产 [6] - 软银寻求台积电作为合作伙伴投资1650亿美元，台积电已在亚利桑那州设立首家工厂，但尚未明确表态参与 [3][9] 政府支持与融资进展 - 项目需特朗普政府支持，软银已与商务部长等官员讨论税收减免政策以吸引企业入驻园区 [7] - 软银同时与三星等科技公司洽谈潜在投资合作 [8] - 融资采用分项目方案（如星际之门数据中心计划），可能同样适用于“水晶之地”以降低资金压力 [13] 关联投资与战略布局 - 软银近期领投OpenAI的400亿美元融资，双方计划合作建设大型数据中心以支持AI行业需求 [10] - 亚利桑那州项目可能因OpenAI融资进展缓慢而加速推进 [11] - 潜在参与企业包括自动化公司Agile Robots SE等，但整体计划仍处初期阶段 [12][14] 行业背景与政策导向 - 特朗普政府持续呼吁科技及汽车制造业回流美国，为项目提供政策背书 [2][16] - 综合设施设计参考中国深圳模式，目标重塑美国制造业竞争力 [1]