智能手机SoC设计挑战 - 高端智能手机SoC普遍采用异构架构，包含Arm CPU、GPU、NPU等模块协同工作[3] - AI模型快速演化（如LLM、Transformer）使移动SoC设计复杂度显著提升，需同时支持云端大模型和TinyLlama等轻量本地模型[3] - 通信标准演进加速（如UFS规范），硬件开发周期从两年缩短至与软件同步，对SoC/IP厂商提出更高要求[8] 处理器架构革新 - Arm和RISC-V架构新增矢量数学单元加速Transformer运算，NPU增强类似边缘AI专用GPU的功能[4] - 高端手机中GPU占硅面积25%，NPU承担核心低功耗任务（如"始终在线"），CPU仍负责关键初始化与管理[5] - 算术逻辑单元(ALU)重新设计以实现低功耗运算，NPU技术正向GPU迁移，开发者工具链同步优化[5] AI技术集成进展 - 工具链进步显著降低AI应用门槛，数据处理/建模/测试全流程工具已封装专业知识[6] - 多模态模型（如Stable Diffusion）需灵活计算架构处理文本/图像/音频，NPU旁需加入可编程IP保持扩展性[10] - 本地AI处理占比提升，数据移动功耗占比78%，先进技术正重点优化数据迁移效率[13] 人机交互与硬件演进 - 交互方式全面视觉化（1080p视频I/O）和无线化（6根天线），计算需求激增[6] - 超薄折叠屏触摸检测面临显示噪声干扰，需专用低功耗芯片区分有效触控[11] - 本地AI处理可降低延迟/增强隐私，但电池限制仍使部分任务依赖云端[13] 行业发展趋势 - 三大驱动因素：模拟需求上升、可视化/AI普及、高性能计算需求，需平衡性能/功耗/成本[15] - 硬件-软件协同设计成为竞争关键，需多学科团队合作优化数学运算实现方式[15] - 用户体验未随硬件升级显著改善，因软件持续消耗新增资源[13]

科创板并购趋势 - 科创板IPO审核门槛提高，估值中枢回归，并购成为企业资本化和产业协同的新路径 [1] - 2024年6月《八条措施》《创投17条》出台，支持硬科技企业通过并购实现外延式发展，配套"定向可转债"等工具提升交易效率 [1] - 2024年下半年至2025年典型案例包括思瑞浦并购创芯微、纳芯微收购麦歌恩等，体现技术互补与市场拓展逻辑 [1][4][6] 芯片行业并购动因 - 经济环境下滑、IPO收紧、竞争白热化推动芯片企业"抱团取暖"，并购成为突破周期限制、缩短产品验证期的关键手段 [3] - 模拟IC行业高门槛、慢热特性决定其难以通过烧钱扩张，并购加速技术整合与平台化转型 [3] - 并购不仅是生存工具，更是企业从"技术点"向"生态面"跃迁的路径，如思瑞浦通过并购切入消费电子和新能源汽车市场 [3][5] 典型案例分析 思瑞浦并购创芯微 - 2024年8月以可转债形式收购创芯微100%股权，补齐电池管理芯片短板，形成信号链、电源管理、MCU三轴布局 [4] - 2025年Q1营收4.22亿元（同比+110.88%），电源管理芯片收入激增416.53%至1.35亿元，毛利率环比回升至46.43% [4] - 市值192亿元，并购助力切入消费电子、智能终端等高增长赛道 [5] 纳芯微收购麦歌恩 - 2024年12月完成磁传感器公司麦歌恩100%收购，补全电流/位置/磁编码传感器矩阵，产品型号扩至1,000余款 [6] - 2025年Q1营收7.17亿元（同比+97.82%），麦歌恩贡献1亿元收入，亏损收窄 [7] 兆易创新控股苏州赛芯 - 2024年11月联合国资以5.81亿元收购赛芯70%股权，后者为锂电保护芯片领域老兵，曾终止科创板IPO [8] - 兆易创新通过并购加速模拟业务落地，避免自研周期长的问题，体现"产业+资本+政策"协同模式 [8] 南芯收购昇生微 - 2025年1月以1.6亿元现金收购MCU厂商昇生微，形成MCU+PMIC"双核"组合，推动智能电源控制方案落地 [9][10] 高估值亏损并购案例 - 晶丰明源2025年4月以32.83亿元收购亏损的易冲科技，瞄准无线充电/汽车电子赛道，但短期加重财务负担 [11] - 杰华特2025年5月按3.88倍PS估值收购天易合芯40.89%股权，后者2024年营收2亿元但亏损0.44亿元 [12] 信邦智能跨界收购英迪芯微 - 2025年5月收购车规芯片厂商英迪芯微，借其40%毛利率产品打入新能源车供应链，突破工程设备商定位 [13][14][18] 并购逻辑与行业趋势 - 并购成功核心因素：价格合理与标的"延展性"，需实现1+1>2协同，如思瑞浦与创芯微的技术互补、纳芯微与麦歌恩的市场协同 [16][17] - 行业集中度提升是必然，多数缺乏并购价值的初创企业将消亡，仅少数能通过并购整合存活 [15][16] - 国内模拟芯片企业规模过小，并购是构建平台化能力的关键路径，但需警惕IPO退出渠道不畅对早期投资的抑制 [19][20] 行业展望 - 2024年以来的并购潮反映政策与市场共振，模拟芯片/传感器/PMIC领域加速平台化整合 [22] - 并购是国产替代催化剂，思瑞浦、纳芯微等通过技术积累→产品协同→场景放量路径向"中国TI"目标迈进 [20][22]

来源：内容 编译自 restofworld 。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 一群来自菲律宾的移民技术工人在台湾台中市的避难所吃午饭，感谢上帝赐予食物，并祈求上帝保 护他们免受不良经纪人的伤害。 "请赐予我们力量养家糊口，并请给我们一个不会利用我们的经纪人，"一名工人祈祷道，双手举 起，面前是一盘热气腾腾的猪肉和米饭。 "移民们被灌输了经纪人是站在他们那边的观念，"塔霍内拉说，他利用周日的布道来教育移民了解 他们的权利。"但他们只是雇主的代理人。" 台湾的中介公司充当着全球人力资源部门的角色。他们知道如何快速找到大批劳工，并办理入厂所 需的大量文书工作。他们还负责照顾这些工人。 台湾的每位移工都与一位特定的经纪人联系，该经纪人是移工与雇主和政府沟通的正式代表。台湾 有超过1700家活跃的注册中介公司，其中一些公司为200多家制造商引进劳动力。 "世界其余地区"与20多名菲律宾半导体工人和行业专家讨论了经纪人制度。这些工人要求匿名， 担心一旦身份暴露，可能会被遣送回国。 许多菲律宾芯片工人抱怨说，经纪人控制了他们生活的方方面面。他们说，经纪人用佣金压低了他 们的净收入，充当着公司的代理人，而不是员工 ...

多芯片组装与模拟电路安全 - 行业正从平面SoC转向多维异构系统级封装（SiP），包括2.5D、3D和3.5D，放宽了面积限制，使模拟电路集成不再受工艺节点和尺寸的严格约束 [1] - 模拟芯片可在任何合理节点开发并装入封装，封装尺寸可调整以容纳更大芯片，有助于提高模拟元件复用率 [1] - SiP的异构性和全局异步特性使模拟电路能更独立运行，更容易插入多芯片组件，额外面积有助于减轻对模拟波的干扰 [1] 模拟电路面临的新型安全威胁 - 多芯片组件使模拟电路面临新型网络攻击风险，攻击可能发生在传输和转换模拟数据的物理层 [2] - Chiplet I/O暴露了子系统间通信漏洞，独立供应商生产的chiplet通过封装通信时，接口需具备点对点安全性 [2] - 未来五年第三方chiplet将推动多芯片组件主流化，假冒chiplet可能导致整体功能风险，需构建针对侧信道攻击的安全性 [3][4] 边缘计算中的模拟数据安全 - 边缘计算由传感器驱动，模拟数据价值增长需保护，智能传感器需具备加密能力，执行"使用时间检查"验证数据真实性 [5] - 动态模拟数据面临与数字数据相同的安全问题，需防范故障注入攻击，传感器性能随时间衰减会影响安全阈值 [5] - 边缘安全传统依赖数字方法，但模拟层面攻击如加热系统、激光激发等风险需通过安全监视器应对 [6][9] 数字与模拟安全技术差异 - 数字设计广泛使用EDA工具，模拟设计仍依赖物理专业知识，混合信号设计以数字为主（大D小A） [8] - DARPA异步技术项目展示模拟安全方法，多态异步加密电路通过电压变化执行不同算法，极难逆向工程 [9] - 多芯片组件需为模拟和数字芯片赋予唯一硬件安全标识符，建立系统级安全管理架构 [9] 安全关键系统中的模拟监控 - 汽车和军用/航空领域需持续监控芯片组性能，模拟电路需保持"眼睛"开启状态，通过老化计数器和温度传感器调整系统参数 [11][13] - 安全芯片采用光传感器检测物理篡改，但需解决"谁监视守望者"问题，即如何保护传感器电路本身 [13] 行业变革驱动因素 - 多芯片组件通过复用已验证设计缩短上市时间降低成本，但对模拟安全的影响仍属未知领域 [14] - 汽车、国防等领域传感器数据价值增长，物理攻击可能扭曲关键数据导致严重后果 [14] - SoC分解为chiplet后交互更复杂，互连更公开，模拟组件如PHY、SerDes的安全历史记录缺乏 [14]

DDR4内存价格飙升 - DDR4现货市场价格在5月下半月飙升约50% [1] - 8GB DDR4芯片价格从1.75美元涨至2.73美元，涨幅56%；16GB DDR4芯片价格从3.58美元涨至5.20美元，涨幅45% [2] - 科技制造商支付的8GB和16GB DDR4合同价格较5月初上涨22%-25% [1] - 预计第三季度DDR4价格将继续上涨10%-20% [1] 价格上涨原因 - 主要制造商（美光、三星、SK海力士）逐步退出DDR4生产，转向DDR5等利润更高产品线 [2] - 中国厂商长鑫存储受政府指令停止DDR4生产，结束供应过剩局面 [2] - 三星原计划6月初停止DDR4生产，后有所调整 [2] - 中美紧张局势导致囤货现象，美国关税进一步推高价格 [3] 市场动态与未来趋势 - DDR4与DDR5价格差距缩小至7%以内 [3] - 行业认为DDR4盈利窗口正在迅速关闭，但部分小型供应商仍可能继续生产 [3] - DDR4在工业和嵌入式平台（如英特尔Ice Lake、AMD Milan服务器平台）仍有需求，预计持续至2026年 [3]

公司概况与行业地位 - ASML是全球唯一生产复杂光刻机的制造商，设备单价高达4亿美元，体积相当于火车车厢，用于制造先进微芯片 [1] - 公司市值达3000亿美元，2023年营收创纪录达283亿欧元（约323亿美元），预计2030年销售额将达440亿至600亿欧元 [5] - 最先进的极紫外光（EUV）光刻机涉及数百家国际供应商零部件，需多架747飞机运输，被描述为"人类创造的最复杂机器" [5] 地缘政治挑战 - 公司频繁卷入中美欧贸易争端，包括美国对欧关税波动（如50%关税提议及暂停）、荷兰政府垮台导致的贸易谈判停滞，以及中国设备出口禁令 [1][6] - 中国正自主研发光刻设备，虽技术落后于ASML，但CEO认为出口限制将加速中国技术突破 [3] - 对华销售额占比预计从近50%降至25%，主要市场转向中国台湾和韩国 [6] 管理层战略与观点 - CEO富凯公开反对贸易限制政策，认为其会破坏全球供应链、推高成本并刺激中国半导体产业自主化 [2][3] - 公司扩大在华盛顿、布鲁塞尔和海牙的游说团队，呼吁欧盟和荷兰提供更多保护 [4] - 强调半导体供应链的全球一体化特性，警告保护主义政策可能减缓技术进步 [7] 技术与市场动态 - EUV光刻技术通过激光喷射锡滴生成精密电路图案，支撑AI芯片制造需求，客户包括OpenAI、微软和谷歌 [5] - 行业质疑AI驱动的芯片需求可持续性及设备成本效益，公司股价过去一年下跌25% [6] - CEO认为AI繁荣处于"起步阶段"，将长期推动设备需求，但地缘政治风险持续存在 [8] 竞争与产业影响 - 美国专家认为出口禁令对中国半导体自主化至关重要，但中国通过补贴、挖角ASML员工及囤积旧设备加速追赶 [7] - 英伟达CEO黄仁勋同期批评对华技术限制政策，称其削弱美国竞争力 [3][4]

博通公司业绩表现 - 第二季度每股收益1.58美元，略超预期的1.56美元，营收同比增长20%至150亿美元，略高于预期的149.9亿美元 [1] - 净利润49.7亿美元，较去年同期21.2亿美元增长逾一倍 [1] - 预计下季度营收约158亿美元，高于华尔街预期的157亿美元 [1] - 股价在盘后下跌逾4%，但今年迄今已上涨12%，较4月低点上涨78% [1][2] 博通AI业务发展 - 上季度AI收入44亿美元，同比增长46%，主要得益于Tomahawk 6系列网络芯片需求 [2] - 预计下季度AI收入将增长至51亿美元，并持续推动2026财年增长 [3] - 为三家大型云服务提供商开发定制AI芯片，并与四家潜在客户合作 [2][3] - 网络业务占AI收入的30%，分析师认为该业务将随AI芯片集群扩展而快速增长 [3] 博通业务部门表现 - 半导体解决方案业务营收84亿美元，同比增长17%，超预期的83.4亿美元 [3] - 软件业务(含VMware)营收66亿美元，同比增长25%，略超预期 [3] Marvell公司业绩表现 - 第一季度每股收益62美分，略超预期的61美分，营收19亿美元，同比增长63%，略超预期的18.8亿美元 [5][6] - 净利润1.779亿美元，去年同期亏损2.002亿美元 [6] - 预计下季度营收20亿美元，略高于预期的19.9亿美元 [6] Marvell业务部门表现 - 数据中心业务收入14.4亿美元，同比增长76%，占公司总收入的72% [6][7] - 运营商基础设施部门销售额增长93%至1.384亿美元，消费部门增长50%至6310万美元，企业网络部门增长16%至1.775亿美元 [6] - 汽车和工业业务销售额下降2%至7570万美元 [6] Marvell AI业务发展 - 数据中心业务增长得益于AI需求，包括为AWS定制"Trainium"芯片 [7] - 分析师认为Marvell证明AI领域除Nvidia外还有发展空间，AI数据中心建设推动增长 [8] - 研发支出比销售、营销及行政支出多7000万美元 [8]

SpaceX的芯片封装布局 - 公司计划在德克萨斯州建造芯片封装工厂，向扇出型面板级封装（FOPLP）领域扩张 [1] - 目前大部分芯片封装由意法半导体完成，部分订单转包给群创光电 [1] - 已在德克萨斯州巴斯特罗普开设美国最大印刷电路板(PCB)制造工厂，旨在建立垂直整合的卫星生产线以降低成本 [1] - FOPLP工艺与PCB制造有相似性，如镀铜、激光直接成像等技术 [1] 垂直整合的战略意义 - 公司拥有7600颗在轨卫星（全球最大网络），计划再发射32000颗以实现全球覆盖 [2] - 与美国政府签订多项卫星制造合同，芯片本土化可确保供应链安全 [2] - 台积电、英特尔、格芯等企业也在美国扩建封装产能，台积电计划2025年投入420亿美元扩建 [2][3] FOPLP技术应用前景 - 该技术更适用于航空航天、通信和航天工业，可将半导体转化为可安装的芯片 [3] - 封装厂在半导体供应链中至关重要，虽不如晶圆厂引人注目 [3] 面板级封装(PLP)市场现状 - 2024年PLP市场收入达1.6亿美元，预计2024-2030年复合年增长率27% [5] - 扇入(FI)PLP占市场份额三分之一，扇出(FO)和HD FO占剩余三分之二 [5] - 三星电子主导市场，主要生产移动和可穿戴设备的PMIC和APU [5] PLP行业竞争格局 - 三星通过收购SEMCO生产线主导PMIC和APU封装 [8] - PTI、SiPLP、意法半导体、ASE等企业已进入量产阶段 [8] - 中国PLP制造商数量较多，但全球产量仍较低 [8] PLP技术优势与挑战 - 可替代WLCSP、2.5D有机中介层等晶圆级封装，成本效益显著 [11] - 提供更大设计灵活性、更优热性能和电气性能 [11] - 面临技术和经济障碍，尚未广泛应用 [11]

AMD收购Untether AI - AMD收购AI推理芯片开发商Untether AI的工程师团队，以增强其AI编译器和内核开发能力，以及数字和SoC设计、设计验证和产品集成能力 [1] - 交易后Untether AI将不再提供或支持其speedAI产品和imAIgine软件开发套件 [1] - Untether AI成立于2018年，专注于AI推理领域，其关键差异化优势在于内存计算架构，可解决神经网络计算中90%的能耗来自于数据移动的问题 [6][9] - Untether AI的第二代内存架构speedAI240设备采用台积电7纳米工艺，具有2 petaflops的FP8性能和238 MB的SRAM内存，能效达每瓦30 teraflops [5] - speedAI240设备支持多种数据类型，与BF16相比准确度损失不到0.1%，吞吐量和能效提高四倍 [9] - 该架构具有可扩展性，可从1瓦设备扩展到基础设施级设备，支持PCI-Express卡和chiplet集成 [20] Untether AI技术细节 - speedAI240设备采用第二代内存库，配备1,435个1.35 GHz 7纳米RISC-V处理器核心 [10] - 通过添加各种指令对RISC-V芯片进行改造以适应AI推理需求 [13] - 采用独特的"肩袖"通信设计和高效片上网络(NOC)优化能源效率 [17] - 提供ImAIgine SDK，支持从TensorFlow和PyTorch等框架提取神经网络并自动量化 [22] AMD收购Brium - AMD同期收购软件公司Brium以强化开放AI软件生态系统 [24] - Brium团队在编译器技术、模型执行框架和AI推理优化方面具有专长，将增强AMD AI平台的效率和灵活性 [24] - 此次收购是AMD继收购Silo AI、Nod.ai和Mipsology后又一战略投资，旨在提升开源软件生态系统支持能力 [25] - Brium擅长在模型到达硬件前优化整个推理堆栈，减少对特定硬件配置的依赖 [25] - 该公司在MX FP4和FP6等新精度格式方面的专长将帮助AMD平台更高效处理训练和推理工作负载 [25]

核心观点 - 德州仪器(TI)在2025慕尼黑上海电子展上展示了其在汽车电子、机器人与工业自动化、能源基础设施三大领域的创新技术方案，包括GaN技术和边缘AI技术的应用 [1][2] - 公司通过全栈技术布局和系统级创新方案，推动行业向更智能、高效、可持续的方向发展 [1][41] 机器人与工业自动化领域 - TI推出基于GaN的高功率密度电机控制参考设计，采用48V/16A三相逆变器，体积比传统MOSFET方案缩小50%，解决机器人关节空间受限问题 [3][6] - 该方案采用100V、35A半桥GaN功率模块，集成驱动器和GaN FET，通过"双轨并行"技术实现微伏级电流检测精度 [3][4] - 在80kHz PWM频率下保持低损耗，显著提升机器人续航能力 [4] - 还展出了4kW紧凑型大功率电机控制方案、传感器融合方案、单线对以太网通信方案等多维技术 [7][10] 边缘AI技术应用 - TI推出基于TMS320F28P550SJ的光伏系统电弧故障边缘AI检测方案，检测准确率超过98%，推理速度提升5-10倍 [13][15][16] - 该方案已在多个客户产品中落地，可拓展至电机故障诊断、ECG医疗监测等场景 [17] - 还展示了基于AM62xA处理器的实时监控摄像头方案和基于MSPM0 MCU的可穿戴生命体征监测方案 [18] 能源基础设施领域 - TI展示了覆盖光伏、储能及电动汽车充电的全场景技术矩阵，包括10kW光伏逆变器、1500V电网级BMS平台等 [19][22][23] - 推出基于谐振双有源桥的有源包间均衡参考设计，采用SR-DAB拓扑实现电池组与24V总线间双向能量传输 [25][26] - 该方案通过变频加移相控制策略实现全范围零电压开关，提高系统效率并实现小型化 [26] 汽车电子领域 - TI展示了48V区域架构集成方案，包括电源模块、区域控制模块等，降低成本和复杂性，缩小电路板尺寸 [28][30][31] - 推出新一代DSP系统方案，集成AM62D-Q1处理器和AM275x-Q1微控制器，音频处理性能比传统DSP高出四倍 [33][35][36] - TAS6754-Q1音频放大器采用1L调制技术，每个通道仅需传统D类放大器一半数量的电感器 [37]