公司战略转型 - 2013年英伟达从图形芯片公司转型为人工智能公司，黄仁勋将神经网络视为"一生一次的机会"(OIALO)，并在一封邮件中宣布全面转向深度学习 [2][5] - 转型决策迅速执行，从周五晚上邮件通知到周一早上完成战略调整 [2] - 黄仁勋为支持转型放弃个人爱好，包括电影、乒乓球和烹饪，全身心投入AI工作 [3] 创始人管理风格 - 黄仁勋采用高压管理方式，通过公开训斥员工树立权威，认为"失败必须共享"并要求犯错员工当众解释问题 [7] - 管理策略包含"光速工作法"，要求团队以理想条件为基准逆向推算实际交付时间 [16] - 直接下属达55人，远超管理学推荐的8-12人范围 [20] - 每日工作12小时，每周工作6天，持续30年，凌晨2点至5点仍会秒回邮件 [17][18] 技术创新突破 - 工程师卡坦扎罗开发神经网络训练软件库，虽初期遭团队冷遇但获黄仁勋全力支持 [1][2] - 英伟达GPU技术从游戏图形处理转向AI计算，成为Meta、谷歌、特斯拉等科技巨头的AI芯片供应商 [6] - 芯片运行速度实现突破，支撑起聊天机器人和大型语言模型的算力需求 [6] 市场地位与估值 - 公司市值突破3万亿美元，成为全球最高市值企业之一 [5] - 成功使众多员工成为千万富翁，但高压环境导致部分人员流失 [6] 企业文化特质 - 贯彻"公司30天后倒闭"的危机意识，要求全员保持创业心态 [14] - 黄仁勋个人着装有标志性风格，连续4年每天更换同款黑色T恤 [15] - 新总部建设中因饮水机位置不合规而要求整改，体现对细节的极致追求 [16] 行业争议与立场 - 黄仁勋驳斥AI威胁论，认为神经网络缺乏生物大脑的情感与欲望，不可能产生自主意识 [10][11] - 对AI取代就业的质疑表现出强烈反感，以农业和电力革命类比技术进步的必然性 [12] - 公开批评马斯克等科技领袖一边购买英伟达硬件一边渲染AI风险的做法 [10]

文章核心观点 美光科技在DEI工作宣传上有变化且保持沉默，同时面临特朗普对《芯片法案》表态带来的风险，不过CHIPS资金已开始流入公司项目 [1][3][7] 美光DEI工作变化 - 2020年代每年准备《是什么成就了我们美光》报告并发布新闻稿宣传DEI工作，今年保持沉默 [1] - “环境、社会和治理”页面指向“多样性、平等和包容性”的链接现显示“全球文化”，原标题为“多元化、平等和包容性”的员工照片标题变为“全球文化和劳动力” [1][3] - 公司发言人拒绝回答相关问题，财报电话会议未提及DEI计划，分析师也未询问 [3] 政治环境与《芯片法案》 - 2月特朗普在国会联席会议上直言应废除《芯片法案》，认为给数千亿美元无意义，关税是推动美国制造业更有效方式 [3][4] - 美光指望《芯片与科学法案》资金，该法案支持其250亿美元扩建博伊西联邦路工厂、1000亿美元在纽约州北部建设工厂及扩建弗吉尼亚州工厂 [4] - 拜登领导下美国商务部已向美光提供62亿美元用于博伊西和纽约项目 [4] - 3月31日特朗普签署行政命令设立投资加速器项目，或改变美国推动半导体制造业方式 [4] 国会代表团对《芯片法案》立场 - 共和党参议员吉姆·里施最初反对《芯片法案》，未明确是否应废除，呼吁支持半导体制造业留在美国本土 [5] - 共和党参议员迈克·克拉波反对全面废除《芯片法案》，愿意接受修改 [6] - 共和党众议员迈克·辛普森和拉斯·富尔彻立场不明，辛普森和其他众议院共和党人等待特朗普2026财年请求 [6] CHIPS资金情况 - CHIPS资金已开始流入，博伊西项目达建设里程碑使美光能收到第一笔拨款，金额未知 [7] - 美光官员有信心CHIPS资金持续流入，认为《芯片与科学法案》获两党推动，美国对半导体支持不会改变 [7] 美光DEI现状 - 特朗普政府针对多家企业DEI做法展开调查，美光虽调整信息传递方式且未发布年度DEI报告，但仍突出展示新更名“文化”页面，页面视频宣传DEI主题 [8] - 美光印度副总裁称公司在印度的增长源于对多元化、平等和包容性的承诺 [8]

公司技术 - Extropic正在开发一种利用电子电路中自然热力学波动进行概率计算的新型计算机芯片[2] - 该芯片通过控制概率比特(p比特)在1和0之间的动态切换实现高效计算，这是世界上第一个可扩展、可大规模生产的概率计算平台[4][5] - 创新点在于控制传统硅中的热力学效应，无需超导电路或极端冷却即可完成计算[5] 性能优势 - 目标提供比传统硅片效率高3-4个数量级的芯片，可大幅减少未来数据中心排放[2] - 硬件特别适合运行蒙特卡罗模拟，这类计算在金融、生物和AI领域应用广泛，是构建推理模型(如OpenAI o3、Gemini 2.0)的关键[7] 行业机遇 - AI巨头对计算能力需求激增，当前数据中心甚至建在核电站旁，民族国家正加大AI投资[7] - 传统架构(Nvidia芯片)面临能耗瓶颈，行业需要重新思考计算方式以应对环境压力[7] 竞争挑战 - 创始人承认直接挑战Nvidia等芯片巨头看似疯狂，因切换新架构成本高且耗时[7] - 但当前AI计算需求爆发和环境压力创造了独特的市场窗口期[7] 应用场景 - 技术不仅适用于AI，还可用于高性能计算中的随机系统模拟[7] - 概率计算在金融风险建模、生物统计等需要大量随机采样的领域具有天然优势[7]

超新星与EUV光刻技术的联系 - 超新星爆炸与EUV光刻技术中的锡等离子体爆炸存在物理相似性，包括等离子体膨胀、冲击波传播和稀薄氢环境的作用 [1][2][3] - 锡等离子体爆炸的温度达到太阳表面温度的40倍（约200,000°C），以产生13.5纳米的EUV光 [2][8] - 使用天文观测设备（如H-α滤光片和CCD相机）研究锡爆炸冲击波，借鉴了超新星残骸的分析方法 [3][11] EUV光刻技术发展 - EUV光刻是突破芯片制程瓶颈的关键技术，需将波长缩短至13.5纳米（传统紫外光的1/30）以制造更小晶体管 [6][8] - ASML的EUV系统通过激光脉冲轰击锡液滴（每秒50,000次）产生等离子体，每年可生成近1万亿次脉冲 [9][10] - 技术挑战包括锡碎片污染（1纳米厚度即可导致设备停机）和维持稳定能量输出 [10][14] 技术突破与跨学科应用 - 泰勒-冯·诺依曼-谢多夫公式（原用于核爆炸分析）被用于计算锡爆炸能量，验证了与超新星冲击波的统一物理模型 [13][14] - 优化氢气环境参数（流速、密度）以清除锡碎片，提升EUV光源的可靠性和寿命 [11][14] - EUV光源的标准化（类似Ia型超新星的"标准烛光"）是实现芯片制造一致性的核心目标 [16] 行业影响与历史背景 - 摩尔定律的延续依赖EUV技术，晶体管数量从1971年的2,000个增至2024年的2,000亿个 [7] - 光刻技术演进：从汞灯（436纳米）到激光（193纳米），再到EUV（13.5纳米），期间采用浸没式光刻等过渡方案 [7][8] - ASML的EUV光刻机被描述为"有史以来技术最先进的工具"，推动芯片性能飞跃 [10] 跨领域科学启示 - 天文学与半导体技术的交叉创新：超新星研究为EUV光源开发提供物理模型，量子力学起源同样受益于光谱分析 [15][16] - 实验室等离子体研究与宇宙现象的类比，拓展了工程问题的解决思路 [3][16]