ASML高数值孔径(High NA)光刻机技术突破 - 高数值孔径(High NA)芯片制造设备造价超过4亿美元，是世界上最先进、最昂贵的芯片制造设备[1] - 该机器由四个模块组成，分别在康涅狄格州、加利福尼亚州、德国和荷兰制造，需要七架波音747飞机或25辆卡车运输[1] - 全球首个High NA商业化安装于英特尔，2024年将在俄勒冈州建造芯片制造厂，目前仅交付五台[1] - High NA采用与EUV相同工艺但镜头开口更大，可用更少步骤投射更小芯片设计[4][6] - High NA可将生产周期缩短60%，每秒完成更多操作，已生产约3万片晶圆，可靠性为前代两倍[2] ASML市场地位与客户情况 - ASML是EUV光刻机独家制造商，其设备是制造最先进微芯片的唯一选择[2] - 主要客户包括台积电、三星、英特尔、美光、SK海力士和Rapidus等[2] - 2024年售出44台EUV光刻机(起价2.2亿美元)和374台DUV光刻机(500万-9000万美元)[10] - DUV光刻机占2024年业务的60%，中国是主要买家占第二季度业务的49%[10] - 预计2025年中国市场业务将恢复至20%-25%的历史正常水平[10] 技术优势与行业影响 - High NA可提高良率，每片晶圆上可用芯片数量更多，降低芯片价格[4] - 通过避免多次图案化加快生产速度，晶圆上可容纳更多器件[4][5] - 自2018年以来已将每片晶圆曝光所需功率降低60%以上[7] - 下一代Hyper NA机器预计2032-2035年间出现需求，已开始设计光学草图[13] - 计划2024年再出货5台High NA系统，几年内产能提升至20台[13] 全球布局与供应链 - 在美国亚利桑那州建设首个培训中心，目标每年培训1200名EUV/DUV人员[13] - 全球拥有约800家供应商，4.4万名员工，其中8500人在美国18个办事处[11] - 2024年美国市场占比约17%且增长迅速，大部分High NA出货流向英特尔[11][12] - 亚洲市场长期占业务80%以上，英特尔对美国半导体独立发展"至关重要"[11][12]

芯片技术突破 - AT&T贝尔实验室在20世纪70年代末开发了Bellmac-32微处理器，采用3.5微米CMOS制造技术和32位处理器架构，性能超越当时主流的8位处理器 [2] - CMOS技术相比NMOS和PMOS设计具有速度更快、能耗更低的优势，尽管需要双倍数量的晶体管 [8] - 第二代Bellmac芯片时钟速度达到6.2-9 MHz，远超同期IBM PC采用的英特尔8088处理器(4.77 MHz) [13] 研发过程 - 研发团队由半导体工程师"梦之队"组成，包括康德瑞、康成模、维克多·黄等贝尔实验室核心成员 [8] - 团队采用手工方式完成芯片设计验证，使用超大尺寸图纸(边长超6米)和彩色铅笔描摹电路 [12] - 为解决制造良率问题，工程师亲自参与工厂生产管理，最终实现高质量芯片量产 [12] - 团队开发了创新的测试验证技术，实现复杂芯片制造的零错误或接近零错误 [11] 技术影响 - Bellmac-32开创的CMOS原理成为现代智能手机、笔记本电脑和平板电脑芯片的基础 [2] - 该芯片原生支持Unix操作系统和C编程语言，这两种技术后来成为行业标准 [10] - 引入VME并行总线支持分布式计算，使芯片可用于实时控制和工业自动化 [11] - 开发的多米诺逻辑技术通过减少逻辑门延迟提高了处理速度 [11] 商业发展 - AT&T希望通过Bellmac-32实现跨越式发展进入计算机领域，但最终未能取得商业成功 [3][15] - 公司战略转向收购NCR等设备制造商，导致Bellmac-32产品线未获充分支持 [15] - 尽管商业失败，该技术对半导体行业产生深远影响，推动CMOS成为现代微处理器基础 [15] 行业认可 - Bellmac-32芯片系列荣获IEEE里程碑奖，将在新泽西和加州举行揭幕仪式 [3] - 研发团队多位成员后来成为IEEE终身院士，并在英特尔等公司担任要职 [10][12][16]

昨天朋友问我一个问题： 这个故事里，拼图速度，就像算力。 算力，是计算机处理数据的能力。它像一个拼图高手，面对一堆杂乱的数据碎片，算力越强，拼得越 快，能做的事情也就越多。 从技术角度讲，算力指计算机在单位时间内，能处理多少数据、完成多少运算，就像衡量一台机器"干 活效率"的指标。它是数字经济时代的核心生产力。 无论是复杂的科学研究，还是日常生活中各种AI应用，都离不开强大的算力支撑，可以说，它是各类 创新落地的基础。 但你可能不知道，算力也像拼图团队一样，有不同类型，各司其职；有人擅长识别图案，有人擅长快速 定位，有人速度快但不够精准——算力世界也有类似的分工。 首先是通用算力（General-Purpose Computing Power），简称"通算"。 通算、科算、智算、AI计算，听起来很厉害，有什么区别？分别用来干什么？怎么总是说不清楚？ 我也曾困惑过。这些词看似高大上，但缺少一个清晰的框架，很难讲明白之间的关系；后来，花了不少 时间系统梳理，才搞清楚背后的逻辑。 如果你也在算力方面似懂非懂，刚好卡在"有点了解，又不够系统"的状态，那这些见解，希望能拨开迷 雾。 01 想象一下，你和朋友参加一场拼图 ...

人工智能的起源与图灵测试 - "人工智能"一词于1956年达特茅斯学院研讨会正式提出，但学术奠基可追溯至图灵1950年提出的"图灵测试"[1] - 图灵测试通过人机对话判断机器是否具备人类思考能力，核心设计为黑箱隔离测试环境，仅评估输入输出结果[3][5] - 测试标准存在主观性缺陷：33%人类应答率即被视为通过（2014年Eugene Goostman案例），但未形成科学共识[7] 人工智能的科学性争议 - 图灵论文存在科学规范问题：将神经细胞与计算机部件速度类比（声称计算机快1000倍）缺乏实证依据[8][9] - 行业普遍存在非科学方法论：欧盟"蓝脑计划"（2005-2016）因脑模拟假设不成立而失败，耗资超10年研发周期[12][13] - 术语滥用现象突出："摩尔定律"（非科学定律）、"尺度定律"（参数规模决定性能）等概念被包装为科学原理[15][16] 技术发展现状与挑战 - 当前AI仍属"现代工匠技艺"：依赖暴力计算（参数规模达万亿级）而非科学理论驱动，但应用范围持续扩展[19][20] - 关键瓶颈在于认知科学：人类自我意识机制未解（如神经元工作原理），导致类脑计算缺乏可靠理论基础[11][12] - 商业化加速概念炒作："涌现"等术语被滥用为技术突破的伪科学解释，资本推动夸大宣传[17][18] 行业方法论批判 - 德雷弗斯1965年报告指出：AI发展类似炼金术，需建立化学级基础理论而非表面突破[18][19] - 学术研究存在三大误区：将想象类比作为论证依据（如脑模拟）、虚构概念包装（如数据科学）、混淆技术表现与智能本质[10][16][17] - 技术有效性不依赖科学理论：AI在图像识别等领域准确率超95%，但底层仍无统一智能理论框架[20][21]

小米自研芯片突破 - 小米即将发布自研3nm工艺手机SoC芯片"玄戒O1"，工艺水平追平国际最先进设计，远超市场预期的4nm水准 [1] - 该芯片使小米成为全球第四家拥有自研SoC能力的手机厂商，也是中国大陆首次实现3nm芯片设计突破 [1] - 玄戒项目累计研发投入超135亿人民币，团队规模达2500人，2024年预计研发投入超60亿元，投入规模居国内半导体设计行业前三 [1] 芯片产业的双轮驱动 - 芯片设计与制造是产业核心环节，二者协同至关重要，例如英伟达GPU设计配合台积电制造才能产出顶尖AI芯片 [2] - 中国需在设计和制造领域同步突破，当前车规芯片、服务器芯片已实现5nm设计突破，小米手机SoC的3nm设计进一步缩小与国际差距 [3] 小米芯片研发历程 - 小米2014年成立松果电子开启芯片研发，近5年累计研发投入超千亿，经历澎湃S1挫折后持续投入功能芯片，最终攻克手机SoC设计 [5] - 玄戒O1集成190亿个晶体管，复杂度为小芯片数十倍，标志着公司在底层技术领域的质变突破 [5] 行业影响与未来展望 - 小米3nm设计突破将带动国内产业链升级，吸引高端人才回流并提升软硬协同体验，激发上下游创新活力 [7] - 中国半导体需更多企业参与高端芯片设计与制造攻坚，形成"百花齐放"格局以实现科技自立自强 [7]

二维半导体材料行业概述 - 二维材料指在一个维度上尺寸减小到原子层厚度，其他两个维度尺寸较大的材料，典型代表为石墨烯[1][2] - 2004年石墨烯的发现开启了二维材料研究热潮，其独特电学性质引发科学界和工业界广泛关注[1][2] - 二维材料因量子局限效应展现出与三维结构截然不同的物理性质，覆盖超导体/金属/半导体/绝缘体等多种类型[3] 二维半导体材料分类 - 石墨烯占据2024年全球二维半导体材料市场45%份额，主要因其优越导电性和机械强度[1][14] - 过渡金属二硫族化合物(TMDs)如MoS₂、WS₂为第二大细分市场，占比30%，具有可调带隙(1-2eV)特性[14][9] - 其他二维材料包括单元素类(硅烯/锗烯)、主族金属硫族化合物(GaS/InSe)及h-BN等，具有多样化能带结构[3] 全球半导体材料市场背景 - 2024年全球半导体材料市场规模达675亿美元，同比增长3.8%，其中晶圆制造材料占429亿美元[5] - 中国台湾(200.9亿美元)、中国大陆(134.58亿美元)和韩国为前三大市场，合计占比65%[7] - 中国大陆市场同比增长5.3%，在硅片/电子特气/光刻胶等领域加速国产化替代[7] 二维半导体技术进展 - 中国实现12英寸二维半导体晶圆批量化制备，突破5900个晶体管集成的32位RISC-V微处理器[16] - 技术演进涵盖四大维度：通道工程(CVD生长→晶圆级外延)、接触工程(范德华接触优化)、栅堆叠(高κ介质)、集成技术(FinFET→CFET)[18][19] - 模块化局域元素供应生长技术实现与现有半导体工艺兼容的12英寸晶圆制备[16] 政策支持与产业布局 - 中国将二维半导体纳入《前沿材料产业化重点发展指导目录》，2024年出台多项标准制定与中试平台建设政策[11][13] - 台积电/英特尔/IMEC等国际巨头加速布局二维半导体赛道，推动实验室成果向规模化生产转化[14] - 山东省2024年专项计划重点发展二维半导体在集成电路/高速飞行器等领域的应用[13] 市场前景与发展趋势 - 2024年全球二维半导体材料市场规模达18亿美元，主要应用于光电子/量子计算/柔性电子领域[1][20] - 二维半导体被视为突破摩尔定律物理极限的关键技术，有望重塑全球半导体竞争格局[14][20] - 技术发展路径从基础研究向FAB级兼容工艺跨越，推动电子与计算技术进入新纪元[18][16]

纪要涉及的公司 MKS Instruments是一家拥有近65年历史的公司，最初专注于半导体市场，制造控制真空腔相关的仪器，后来通过一系列收购拓展业务，成为基础技术领域的综合性企业，业务涵盖半导体设备、光刻、计量、检测等多个领域 [2][3]。 纪要提到的核心观点和论据 1. **公司发展历程与业务布局** - 公司从半导体市场起步，通过多次收购拓展业务，2015年收购Newport Corporation，使其业务从单纯的半导体设备公司扩展到更广泛的基础技术领域，涵盖光刻、计量和检测等 [3][4]。 - 随着摩尔定律发展受限，进入异构集成时代，公司通过收购Electro Scientific Industries和Aditech，增加激光钻孔和化学设备能力，以满足制造高密度互连的需求，目前公司设备覆盖85%的芯片和70%的互连制造步骤 [5][7][8]。 2. **Q1业绩表现** - Q1在所有指标上均超出指引，包括营收和利润，毛利率连续五个季度超过47%，EPS也超出指引上限，主要得益于定价策略、工厂效率提升以及对税率和运营费用的控制 [10][11]。 - 公司预计Q2营收相对平稳，受关税影响较小，目前市场整体较为稳定 [12]。 3. **关税影响及应对策略** - 关税主要影响真空业务，公司在毛利率指引中已考虑最多100个基点的影响，目标是尽可能减轻关税影响，并在必要时采取商业行动 [18][20]。 - 公司拥有全球布局，若关税规则明确，可对供应链进行调整以减轻影响，但会产生一定成本，目前公司正在采取措施减轻短期影响，并密切关注规则变化，长期仍致力于实现47%的毛利率 [20][21]。 4. **半导体业务表现与展望** - 公司半导体业务Q1同比增长15%，预计将继续受益于市场增长，尽管受到对中国销售限制的影响，营收较峰值减少约2.5亿美元，但公司认为凭借自身优势仍有机会实现比WFE高200个基点的增长 [24][27]。 - NAND技术升级带动市场需求，公司库存已恢复正常，客户开始增加采购，升级和新建项目都将为公司带来收益，特别是RF电源业务，新建项目还将使公司的“环绕腔室”产品组合受益 [30][31][33]。 - 客户从100多层NAND升级到200多层甚至400多层，预计将带来400亿美元的支出，公司真空产品组合占客户BOM的1.5% - 2.5%，这将为公司带来相应的业务机会 [34][35][36]。 5. **业务拓展与机会** - 客户向集成系统发展的趋势为公司带来内容增长机会，因为集成系统需要更多精确测量和控制的关键子系统，如公司的光学测温技术和水平电镀工具等 [40][41][43]。 - 在导体蚀刻市场，公司虽目前进展较小，但脉冲DC电源的应用带来了新的机会，未来有望取得进展 [49][50]。 - 过程控制和光刻应用业务收入以20%的复合年增长率增长，目前营收达到3亿美元，仍处于早期阶段，未来有较大增长空间 [53]。 - 公司业务组合逐渐从以内存为中心转向更加平衡，未来预计将达到50:50的比例，这种多元化布局有助于降低市场波动的影响 [57][60][61]。 6. **电子和包装业务** - 电子和包装业务的增长主要由高端PCB包装驱动，包括AI服务器、高级PC等应用，其中AI和封装基板是目前最大的驱动力，低地球轨道卫星应用也是一个快速增长的细分市场 [63][65][67]。 - 公司化学设备销售连续三个季度有积极的订单趋势，设备与化学产品的附着率较高，未来化学产品收入有望受益于设备销售 [68][69]。 7. **特种工业业务** - 特种工业业务是一个多元化的高利润业务，涵盖国防、医疗、汽车和工业市场，有助于公司的现金流和分担研发成本，但目前受宏观经济影响，工业和汽车市场表现疲软 [73][75][76]。 - 采购经理人指数（PMI）和汽车产量是观察该业务底部和复苏的重要指标，公司希望业务已触底，但尚未看到明显的复苏迹象 [76][77]。 8. **财务状况与规划** - 2023 - 2024年，公司毛利率增长190个基点，营业收入增长180个基点，运营费用保持平稳，2025年公司计划在运营费用上投资2.5 - 2.6亿美元/季度，主要用于基础设施改善和人员投入，以支持未来增长 [79][80]。 - 公司在去杠杆化和偿还债务方面表现良好，2024年偿还债务4.26亿美元，Q1现金生成强劲，除偿还1亿美元债务外还进行了股票回购，公司将继续偿还债务并加强资产负债表，目标是实现2.0的净杠杆率 [84][85]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司在2022年成为RF功率领域的第一名，得益于vNAND市场的发展，但在导体蚀刻市场的进展相对较小 [48]。 - 公司收购Newport Corporation后，通过投资设备、工程师和光学设计能力，将光刻、计量和检测业务的营收从1.5亿美元提升到3亿美元 [54][56]。 - 公司化学设备具有独特性，竞争对手难以复制，即使客户购买其他公司的设备，公司仍有可能赢得化学产品业务，目前公司对化学产品在高级应用中的市场份额非常满意 [70][71][72]。

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：本文 编译自 techtarget ，谢谢。 半导体是现代科技的基础，广泛应用于汽车、笔记本电脑、医疗设备和智能手机等日常电子设备 中。 半导体是一种材料，通常指硅，它可以作为导体或绝缘体，是计算机和其他电子设备的基础。该术 语现在广泛用于集成电路。 使电流流动的物质称为导体，而减少电流流动的物质称为绝缘体。半导体介于导体和绝缘体之间， 其特性介于导体和绝缘体之间。半导体可以在需要时阻断和传导电流，就像一个开关。 近几十年来，随着智能手机和计算机等技术的发展，半导体的重要性日益凸显。随着科技扩展到现 代生活的各个领域，全球经济越来越依赖于先进芯片的稳定供应。随着人工智能、电动汽车、风力 涡轮机等技术的出现以及5G网络的发展，半导体通过制造用于存储数据、控制电子信号和处理信 息的晶体管、集成电路和组件，成为创新的基础。 半导体的早期发展（19 世纪至 20 世纪 40 年代） 尽管第一个实用的半导体直到 1947 年才由贝尔实验室的约翰·巴丁、沃尔特·布拉顿和威廉·肖克利 发明，但可以追溯到 19 世纪初的早期发展和观察为半导体的诞生奠定了基础。 1821年，德国 ...

芯片的战略重要性 - 芯片被视为比石油更具战略性的资源，决定了未来技术发展的走向 [3][4] - 全球市值前五公司（苹果、微软、英伟达、亚马逊、谷歌）均深度参与芯片竞争 [2] - 人工智能时代的数据处理能力受限于芯片性能，而非数据可用性 [5] 芯片的技术演进 - 1945年埃尼阿克计算机使用18,000个真空管，故障率高且体积庞大 [5] - 晶体管技术替代真空管，半导体材料（硅/锗）通过掺杂实现导电 [7] - 1959年仙童公司推出首块硅集成电路芯片，仅含4个晶体管 [8] - 光刻技术突破使晶体管尺寸缩小至0.1英寸（2.54mm） [10][11] - 1971年英特尔4004 CPU含2,250个晶体管，工艺为10微米（0.01mm） [13][14] - 现代英伟达GH200芯片采用7纳米工艺，单芯片含2,000亿个晶体管 [14][16] AI时代的芯片竞争格局 - GPU更适合AI计算，因其并行处理能力远超CPU的串行模式 [18] - 英伟达早期服务于游戏行业，后转型AI领域推动股价飙升 [19][20] - 中国AI芯片市场规模预计达500亿美元，国产替代逻辑强化 [21] 芯片产业面临的挑战 - 摩尔定律逼近物理极限，纳米级工艺缩小晶体管难度增大 [23] - 供应链高度全球化，涉及美国设计、中国台湾制造、荷兰/日本设备等多国协作 [24] - 逆全球化环境下技术合作与自主可控的平衡成为关键竞争因素 [24]

以下文章来源于芯思想 ，作者赵元闯 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：本文转自公众号【芯思想】 ，作者：赵元闯，谢谢。 摩尔定律是一件有关人类活动的，是关于眼界的……许多人被他们的知识和信仰所限制，从而不能越雷池一 步。当摩尔做出他的预言时，他让我们认识到是什么在前行……摩尔定律的神奇之处在于，它一个静态的定 律；它迫使许多人生活在一个动态的、不断发展的世界中。 ------ 加州理工学院，卡弗·米勒 , 1992 年 1965 年 4 月 19 日，时任仙童半导体公司（ Fairchild Semiconductor ）研究开发实验室主任的戈登·摩尔（ Gordon E. Moore ）应邀为《 Electronics 》杂志 35 周年专刊写了一篇观察评论报告，题目是" Gramming more components onto integrated circuits "（给集成电路添加更多器件）。 最低器件成本的复杂性以每年大约两倍的速度增加。当然，在短期内，即使不增加，这一增长比率也会持续下 去。从长期来看，增长率有点不确定，尽管没有理由相信，它至少在十年内保持几乎不变。这意味着到 19 ...