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华大九天并购思尔芯
半导体行业观察· 2025-12-17 09:38
*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该 观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。 END 公众号记得加星标⭐️,第一时间看推送不会错过。 近日,大湾区基金联合北京华大九天科技股份有限公司(以下简称"华大九天",SZ301269,中国电 子信息产业集团旗下EDA上市公司),战略并购国内数字EDA领域头部企业思尔芯公司。此次并购 投资,由华大九天与大湾区基金联手完成,标志着产业龙头与战略基金合力加强国产EDA产业链整 合,共同破解关键科创领域"卡脖子"环节,共筑国产芯片验证完整产业生态。 EDA工具是芯片设计的核心支撑,同时也面临"卡脖子"风险。华大九天是我国EDA龙头企业,稳居 国产EDA市场份额首位,目前市值约600亿元,在数字电路设计 EDA 领域已推出12款商业化工具, 服务了全球200余家CPU、GPU、AI芯片设计企业。思尔芯是全球最早推出原型验证工具的三家企业 之一、首款国产企业级硬件仿真系统开发者,是国家级专精特新"小巨人"企业,深度参与了国家数字 EDA重大专项,是突破国外三大家EDA企业"卡脖子" ...
华大九天入股思尔芯
是说芯语· 2025-12-17 07:48
公司战略与投资布局 - 华大九天通过关联交易与合作机构共同发起设立天津中湾芯盛管理咨询合伙企业(有限合伙),并通过该合伙企业完成对思尔芯的投资,持续加码EDA领域布局 [1] - 中湾芯盛总认缴出资额达11,001万元,其中华大九天出资10,000万元,投资完成后持有该合伙企业90.9008%的合伙份额 [4] - 此次投资是基于公司战略发展需要,旨在进一步深化公司在EDA领域的投资布局,且不影响日常经营 [4] 投资结构与交易细节 - 合作方包括广东横琴粤港澳深度合作区中济湾企业管理有限公司、天津滨海新区创业风险投资引导基金有限公司 [4] - 中湾芯盛已取得思尔芯约7.78%的股份并完成交割,华大九天借此实现对思尔芯的间接投资 [4] - 相关关联交易的初始信息已于12月3日在巨潮资讯网披露,此次公告为该交易的进展说明 [4] 业务协同与行业影响 - 华大九天在模拟/数模混合EDA、晶圆制造EDA工具领域优势显著,而思尔芯深耕数字前端EDA工具,双方技术布局形成关键互补 [4] - 此次投资将助力华大九天完善全流程EDA平台体系,填补数字EDA领域短板 [4] - 思尔芯在消费电子、汽车电子等领域的客户资源,能为华大九天拓展数字EDA工具市场覆盖提供支撑 [5] - 双方可联合研发加速技术迭代,共同推动国产EDA生态建设 [5] - 此次投资通过与思尔芯的技术、市场协同,进一步巩固了华大九天在国内EDA行业的综合竞争力 [5]
“科八条”以来科创板并购重组方兴未艾,超七成交易已顺利完成
新浪财经· 2025-12-16 19:36
12月12日,"中国EDA第一股"科创板公司概伦电子(688206.SH)披露更新数据后的重组报告书草案, 同时确定于12月22日召开股东会审议本次交易。此次公司发股及现金收购锐成芯微、纳能微两家IP公司 的交易又前进了重要一步,交易完成后,概伦电子将正式构建"EDA工具+半导体IP"双引擎发展模式, 这对于提升国内EDA与IP生态的自主可控能力,具有重要的产业战略意义。 概伦电子的并购进程,正是科创板"硬科技"企业产业整合浪潮的生动缩影。在制度创新赋能、监管机制 优化、服务体系升级的多重利好驱动下,科创板并购重组市场正释放前所未有的生机与活力,以高质量 产业并购助推经济高质量发展的格局日益稳固。 自2024年6月"科八条"发布以来,科创板上市公司累计新披露并购交易156单,其中发股/可转债类交易 40单、现金重大类交易9单。2025年以来,市场热度持续升温,新增披露并购交易95单,含发股/可转债 类29单、现金重大类7单,两项数据均较上年同期显著提升。 (688141.SH)、富创精密(688409.SH)联合并购基金推进收购,福昕软件(688095.SH)、中润光学 (688307.SH)运用并购贷款实施 ...
科创板半导体部分重组交易终止,行业人士透露三方面原因
证券时报· 2025-12-16 12:51
近期,科创板部分重组交易宣告终止,尤其半导体行业相关案例引发市场关注。 对此,半导体行业人士分析,近期该行业并购终止案例较多,主要存在披露案例基数大、谈判难度高等 两方面客观原因。同时,行业需求波动与市场环境变化,也促使上市公司在推进并购时更加审慎。 事实上,科创板"硬科技"企业产业整合浪潮方兴未艾,"科八条"以来超七成交易顺利完成。具体来看, 自2024年6月"科八条"发布以来,科创板上市公司累计新披露并购交易156单,其中发股/可转债类交易 40单、现金重大类交易9单。2025年以来,市场热度持续升温,新增披露并购交易95单,含发股/可转债 类29单、现金重大类7单,两项数据均较上年同期显著提升。 近日,"中国EDA第一股"科创板公司概伦电子披露更新数据后的重组报告书草案,同时确定于12月22日 召开股东会审议本次交易。此次公司发行股份及现金收购锐成芯微、纳能微两家IP公司的交易又前进了 重要一步,交易完成后,概伦电子将正式构建"EDA工具+半导体IP"双引擎发展模式,这对于提升国内 EDA与IP生态的自主可控能力,具有重要的产业战略意义。 概伦电子的并购进程,是科创板"硬科技"企业产业整合浪潮的生动缩影 ...
科创板并购重组方兴未艾 “科八条”以来超七成交易顺利完成
证券时报网· 2025-12-16 12:06
从重大资产重组维度看,科创板2024年全年发布的17单交易,已追平2019—2023年五年合计数;2025年 以来发布的交易已达36单,远超2024年全年水平,并超过2019—2024年六年总和,增长势头迅猛。 制度包容性和创新性的典型并购案例密集落地 "科八条"实施以来,已有近110单并购交易顺利完成,整体完成率达七成,另有20余单正积极推进。从 交易结构看,现金非重大交易由于金额较小、程序简单,实施周期更短;同时,多单发行股份购买资产 或现金重大交易也取得实质性进展。随着多个"首单"创新案例接连落地,资本市场制度的包容性与适应 性得到充分彰显。 重大资产重组交易亮点纷呈:今年7月获得注册的芯联集成收购芯联越州,成为"科八条"后首单注册生 效的发股类"亏收亏"交易,为科创板公司收购优质未盈利资产明确了估值与审核预期;9月注册通过的 华海诚科收购衡所华威,是科创板首单综合运用股份、可转债、现金的多元支付案例;12月上交所审核 通过的奥浦迈收购澎立生物,不仅是全市场首单股份对价分期支付案例,也是首单实现私募基金"反向 挂钩"的并购项目。这些案例的落地,标志着"科八条""并购六条"等创新制度已快速转化为市场实效。 ...
狂砸20亿美元,英伟达入股EDA巨头!
新浪财经· 2025-12-02 11:44
战略合作与投资概述 - 英伟达向全球EDA巨头新思科技投资20亿美元,成为其第七大股东,持股比例为2.6% [1] - 投资价格为每股414.79美元,约合141.61亿元人民币 [9] - 双方计划联手升级芯片设计解决方案,夯实AI算力生态地位 [10] 市场反应与公司估值 - 消息公布后,新思科技股价盘初一度涨近7%,收盘涨4.85%至438.29美元/股,总市值814.12亿美元 [3] - 英伟达股价收涨1.65%至179.92美元/股,总市值4.37万亿美元 [6] 合作内容与技术整合 - 合作将整合英伟达人工智能与加速计算优势及新思科技领先的工程解决方案 [12] - 使用英伟达CUDA-X库和AI物理技术,加速新思科技的计算密集型应用组合,涵盖芯片设计、物理验证、分子模拟等 [14] - 合作旨在使研发团队以更高精度、更快速度和更低成本设计、仿真和验证智能产品 [12] - 新思科技正将业界使用约35年的软件和工具转变为在英伟达GPU上加速 [15] 行业影响与战略意义 - EDA被视为"芯片之母",每年不到200亿美元规模可撬动几十万亿市场 [12] - 合作被描述为"革命性"产业转型,将彻底改变设计和工程这一计算密集度最高的行业之一 [15] - 平台转变已发生:2016年科学超级计算机90%是CPU,10%是GPU;今年90%是GPU,10%是CPU [15] - 合作可将运行两三周的工作负载缩短至几小时,向客户交付显著效率提升 [16] - 合作非排他性,双方继续与更广泛的半导体和EDA生态系统合作 [15] 公司业务协同与市场机遇 - 新思科技是全球排名第一的EDA和IP供应商,技术应用于智能汽车、物联网、人工智能等新兴领域 [12] - 新思科技已是英伟达数据中心业务客户,但20亿美元投资无采购GPU的既定计划 [13] - 合作将为新思科技拓展工业和企业市场份额,带来新业务增长点 [17] - 合作将巩固英伟达在芯片设计生态系统中的核心地位,增强对芯片设计工具市场影响力 [17]
A股盘前播报 | DeepSeek发布两款新模型 新版本强化Agent能力
智通财经网· 2025-12-02 08:38
人工智能与科技行业 - DeepSeek发布V3.2系列模型并开源,其中V3.2主打日常应用,推理能力达到GPT-5水平,首次实现思考模式与工具调用融合;V3.2-Special专注极致推理,在IMO、CMO、ICPC、IOI四项国际竞赛中斩获金牌 [1] - 银河证券认为市场仍处风格频繁切换阶段,可关注人工智能等明年景气方向 [7] - 申万宏源认为科技总体调整幅度到位,或出现普遍反弹,关注AI算力、存储等反弹机会 [7] - 兴业证券认为跨年行情已具备良好基础,关注AI产业等明年高景气行业 [8] - 摩根士丹利表示谷歌将大规模销售TPU芯片,上调2027年产量预测至500万块;中泰证券认为随着TPU出货量预期上修,相关硬件供应商将迎来重大发展机遇 [9] - 英伟达以20亿美元入股新思科技扩大合作版图;华福证券指出EDA工具是集成电路领域的上游基础工具,在先进制程驱动设计成本提升的背景下,EDA产业规模持续扩大 [11] 新能源汽车行业 - 11月多家新能源汽车品牌交付量公布:零跑汽车交付70327辆,同比增长超75%;小米汽车交付再超4万辆;小鹏汽车交付36728辆,同比增长19%;蔚来公司交付36275辆,同比增长76.3% [3] - 比亚迪1-11月汽车累计销量418万辆,同比增长11.30% [13] 大宗商品市场 - 现货白银价格突破历史新高至58.8美元/盎司,年内涨幅已翻倍(突破100%),背后推手包括供应紧张、投机逼空与宏观事件驱动 [2] - 现货黄金价格最高触及每盎司4264美元,为10月中旬创历史高位后的六周新高 [2] - 伦敦金属交易所钴价突破5万美元关口,刚果(金)出口禁令到期后仍未恢复出口;五矿证券认为钴供应危机持续,价格有望再上新台阶,全产业链库存持续消耗 [10] 宏观政策与消费 - 财政部部长蓝佛安在人民日报刊文指出,要更加有力有效实施积极的财政政策,全方位扩大国内需求,支持建设强大国内市场,多渠道增加居民收入,优化收入分配结构,大力提振消费 [4] 公司动态与公告 - 远东股份11月子公司中标/签约千万元以上合同订单合计23.83亿元 [13] - 恒逸石化控股股东及其一致行动人拟以15亿元至25亿元增持公司股份 [13] - 山子高科收到甘肃证监局警示函 [13] - *ST元成因市值不达标终止上市 [13] - 福然德控股股东、实际控制人的一致行动人拟减持不超过3%股份 [13] 海外市场动态 - 日债抛售引发风险资产震荡,美股三大指数集体收跌,终止“五连阳”;美股热门科技股多数下跌,加密货币大跌;阿里巴巴逆势涨超4%,拉动纳斯达克中国金龙指数走强 [12]
英伟达20亿美元入股EDA龙头,或重塑从芯片到系统整个设计流程
选股宝· 2025-12-02 08:33
战略合作与投资 - 英伟达与新思科技宣布达成战略合作,英伟达将斥资20亿美元入股新思科技 [1] - 双方将通过多年合作,将英伟达的人工智能计算技术深度整合到工业设计与工程领域 [1] - 合作旨在重塑从芯片到系统的整个设计流程 [1] 行业概况与发展趋势 - EDA工具是集成电路领域的上游基础工具,是贯穿整个集成电路产业链的战略基础支柱之一 [1] - 在先进制程驱动设计成本提升的背景下,EDA技术正向AI智能化、云端化、系统集成化跃迁,产业规模持续扩大 [1] - 纵观海外EDA龙头发展史,整合并购是推动行业整合与技术升级的重要手段 [1] - 2024年EDA行业再次掀起新一轮并购热潮,新思科技、西门子EDA、Cadence均通过收购整合进一步补齐短板,完善生态 [1] 市场竞争格局 - 当前全球EDA市场几乎被国际三大巨头(新思科技、西门子EDA、Cadence)所主导 [1] - 本土EDA供应商在国内市场中已占有一席之地,且在特定的细分市场中表现出色 [1] - 国内EDA企业正通过“自研+并购”的双轮驱动,快速提升竞争力,实现EDA工具全流程国产化的目标 [1] 相关公司 - 华福证券表示,华大九天、概伦电子、广立微、灿芯股份、安路科技等为国产EDA龙头 [1]
1200+ 全球头部企业齐聚上海!激光光学 × 半导体全链路协同的顶级峰会仅剩最后三席
半导体行业观察· 2025-11-29 10:49
论坛核心定位 - 论坛主题为“从器件到网络的协同创新”,以激光光学技术加半导体全产业链协作为核心技术底座,辐射工业互联、智慧交通、数字医疗等多领域数字化转型 [2] - 活动定位为产业链上下游联动破局、共探技术融合路径的战略级盛会,紧扣国家推进高水平科技自立自强、构建现代化产业体系的关键阶段 [2] 政策导向与产业生态 - 论坛深度呼应“十五五”信息通信行业发展规划,聚焦激光技术对6G/5G-A的底层支撑作用,锁定化合物半导体、EDA工具、光通信芯片等卡脖子领域 [2] - 构建政策、技术、资本协同推进的产业生态,联动专项基金资源与产业力量,为国产化攻坚提供政策导向与落地路径解码 [2] 技术覆盖范围与特点 - 技术逻辑覆盖材料、工具、芯片、器件、组件、应用全链路,内容聚焦量产实践、性能突破及场景适配,拒绝概念化输出 [3] - 关键领域包括化合物半导体量产工艺、AI赋能光芯片设计、高可靠光模块技术、激光组件集成化创新、空天地一体化应用落地 [3] 领军企业技术突破 - 曦智科技作为全球领先的光电混合算力提供商,核心产品线包括光子计算和光子网络,基于光子矩阵计算、片上光网络和片间光网络三大技术 [5] - 国科光芯以氮化硅为基础,已开发出400G/800G/1.6T数通硅光芯片、FMCW激光雷达光引擎、窄线宽可调谐相干光源等产品 [5] - 图灵量子以光子芯片和量子计算为基础,构建覆盖芯片设计、工艺流片到封装集成的全栈光连接生态 [5] - 万里眼新一代超高速实时示波器带宽突破90GHz,将国产示波器关键性能提升500%,采样率高达每秒2000亿次,存储深度达40亿样点 [5] 需求端参与方与市场机会 - 需求端集结中国移动、中国联通、中国电信三大运营商,带来6G网络架构演进、5G-A基站部署、空天地一体化通信场景等实战需求 [4][6] - 头部云服务商包括阿里云、腾讯云、浪潮云,核心需求围绕海量数据高速传输、算力网络调度优化、绿色数据中心建设 [6] - 论坛构建技术输出、需求反馈、合作落地的高效闭环,为技术商业化提供明确路径,对接万亿级市场增量 [4][6]
芯和代文亮博士:AI时代,要把EDA 这条“脖子”练粗
半导体行业观察· 2025-11-25 09:20
文章核心观点 - AI驱动的新算力周期正推动芯片设计体系发生方法学级别的重构,EDA的角色从“设计工具”升级为AI算力体系的底层操作系统[1] - 芯和半导体提出“为AI而生”的双轮驱动战略,即“EDA for AI”和“AI+EDA”,以应对Chiplet、多物理场仿真、系统级协同等新挑战[7][8][12] - EDA的未来被定义为跨尺度、跨物理、跨系统的“算力工程学”,公司正致力于通过协同创新推动国产设计工具走向工程实用,提升AI算力基础设施的稳定性与性能[14] 后摩尔时代EDA面临的挑战与转变 - 摩尔定律失效后,行业需从系统角度出发解决问题,例如采用近存或存内计算,通过Chiplet架构将GPU与存储芯片进行3D或2.5D堆叠,这对EDA提出了极高要求[3] - 算力架构从单芯片向多芯粒、超节点方向演进,EDA工具需适应“多芯粒、跨工艺、异构封装”的新需求,重点在于保持灵活性、可扩展性与高带宽互联[4] - 真正的系统级仿真与传统EDA差别巨大,例如在超算中心场景中,大量GPU同时工作产生的同频共振会导致电流激增、阻抗大幅波动,对供电系统构成巨大挑战[5] Chiplet技术路径与多物理场仿真 - Chiplet发展分为两个阶段:第一阶段是2.5D集成,解决算力问题;第二阶段是3D堆叠,针对大算力场景,而AI的真正大规模应用在端侧市场[4] - 实现“感存算传输”一体化需集成传感、存储、光电模块、MEMS、RF等不同工艺、频段、速率的器件,并考虑电、热、应力等多物理场协同分析[4] - 跨尺度仿真分析难度陡增,芯片是微纳级,封装是毫米/厘米级,PCB板卡是分米级,机柜是米级,需平衡运算规模与刻画精度[4] - 多物理场仿真可能是Chiplet未来的求解方式,借助AI在早期架构探索阶段快速进行供电、散热、应力分析,可大幅缩短设计周期[4] EDA for AI:赋能AI硬件全链路 - “EDA for AI”战略旨在利用EDA工具赋能从芯片到封装、PCB,再到互连、整机系统的整个AI硬件设计和仿真分析链路[10] - 在芯片级,通过异构集成、3D IC、2.5D/3D封装、多物理场仿真等方式帮助AI芯片设计突破摩尔定律限制[10] - 在系统级,针对Scale Up(多个算力卡高效互连)和Scale Out(多个机柜横向连接成AI工厂)产生的挑战,如高速信号、电源、电-热-应力互相干扰,提供协同仿真和优化[10] - 为解决AI机柜散热问题(如72颗芯片,每颗功耗800-1000瓦),创新方案包括将散热器直接放在晶圆上散热,以及在中介层中打开微流道从内部导热[6] AI+EDA:驱动设计流程智能化 - “AI+EDA”战略核心是提供多智能体XAI平台,从建模、设计、仿真、优化等多方面赋能,具备大规模参数空间探索能力,帮助设计师快速找到最优解[12] - 典型应用覆盖工程师大部分工作,包括工艺建模、器件建模、IP建模、仿真和算力预测、智能优化、智能知识库、智能自动化和生成式脚本[12] - 目标是将EDA工具从“被动工具”向“主动协同者”直至“真正的劳动力”进化,让设计师摆脱重复劳作,专注产品创新[12] - 据统计,工程师花在设计上和仿真上的时间比约为1:几十,融入AI大模型和智能体可大幅提高效率[12] 产业生态与公司定位 - EDA是集成电路领域从业人员最少、市场占比仅1.3%的行业,但其作用如同“脖子”,连接大脑和心脏,至关重要[7] - 芯和半导体自2017年开始布局Chiplet技术,经过七八年迭代,已获得国内外多家客户肯定,并荣获有“中国工业界奥斯卡”之称的工博会CIIF大奖,是首家获此奖项的EDA公司[8] - 公司致力于通过协同创新,推动更多的国产设计工具走向工程实用,在仿真阶段提前解决系统级问题,使AI算力基础设施更稳定、更强大[14]