如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 2024年，AI引发的芯片需求全面爆发，半导体产业结构性转型持续演进。在这一年，台积电 再次交出了一份亮眼答卷：不仅巩固了其技术领先地位，还在产能、营收、客户结构与全球 战略布局方面全面开花，成为当前全球最具战略纵深的半导体企业。 透过其刚刚发布的2024年年报，我们可以更清晰地看到：在这场以AI为主引擎的产业变革 中，台积电正以技术为根基、制造为核心、生态为延伸，持续构筑属于自己的"护城河"。 AI爆发年，台积电"稳稳赢麻" 2024年，尽管全球经济仍充满不确定性，传统消费电子市场复苏缓慢，但AI相关芯片的需求却持 续强劲，推动晶圆代工行业走出低谷，重回成长轨道。台积电成为最大受益者之一。 年报显示，2024年台积电全年合并营收达900亿美元，同比增长30%；税后净利达365亿美元，同 比大幅增长35.9%。毛利率达到56.1%，营业利益率达45.7%，皆创历史新高。 作为全球晶圆代工产业的龙头，台积电已经在业内建立起不可动摇的地位。台积电在IDM 2.0产业 （包括了封装、测试和光罩制造等更多环节）中 占据34%的市场份额 ，较2023年的28%显著提 升，进一步 ...

来源：内容来自半导体行业观察综合，谢谢。 玻璃基板被认为是先进芯片封装的技术革新者。由于其超低凹凸度、更好的热稳定性和机械稳定性 等独特性能，玻璃基板比现有的树脂基板更耐用、更稳定，从而保证了头部中更高的互连密度。这 些优势使得高密度、高性能芯片封装可用于AI和数据中心等数据密集型工作负载。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 此前，英特尔公司承诺到2028年投资1.3万亿韩元（9.431亿美元）实现玻璃大规模商业化。现 在，越来越多的巨头参与其中。 三星，首次披露 三星电机表示，公司正在构建半导体玻璃基板生态系统。这是为了尽快实现作为下一代基板备受关 注的玻璃基板的商业化，并解决技术难题。这也体现出通过建立材料、零部件、设备（SME）和 工艺的合作体系来引领市场的意愿。 三星电机研究院院长（副院长）周赫16日在首尔浦项制铁大厦驿三馆举行的"电子时代技术日：玻 璃基板全集"发布会上表示，"计划与多家供应商和技术合作伙伴成立联盟，打造半导体玻璃基板生 态系统"。 这是三星电机首次公开其半导体玻璃基板事业生态系统构建战略。虽然具体时间尚未透露，但已确 认正在与多家供应链公司进行洽谈。预计将于近期推出。 周副 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容来自半导体行业观察综合，谢谢。 玻璃基板被认为是先进芯片封装的技术革新者。由于其超低凹凸度、更好的热稳定性和机械稳定性 等独特性能，玻璃基板比现有的树脂基板更耐用、更稳定，从而保证了头部中更高的互连密度。这 些优势使得高密度、高性能芯片封装可用于AI和数据中心等数据密集型工作负载。 此前，英特尔公司承诺到2028年投资1.3万亿韩元（9.431亿美元）实现玻璃大规模商业化。现 在，越来越多的巨头参与其中。 三星电子此举被解读为进军半导体玻璃基板市场、抢占先机的举措。随着人工智能（AI）的普 及，需要新的基材来替代现有的塑料材料，而玻璃被认为是最佳选择。三星电子准备于第二季度在 其世宗工厂启动玻璃基板试生产线。量产目标为2027年以后。不仅与三星电子半导体的协同效 应，与Nvidia、英特尔、高通等AI大型科技公司的合作也值得关注。 该研究实验室负责人表示："由于高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的发展，半导体芯片之间 来回传输的数据量正在呈爆炸式增长。" "玻璃基板的优势在于可以在基板上绘制微电路并降低功 耗。" 他补充说，玻璃基板比传统基板的翘曲（翘曲 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容来自半导体行业观察综合，谢谢。 玻璃基板被认为是先进芯片封装的技术革新者。由于其超低凹凸度、更好的热稳定性和机械稳定性 等独特性能，玻璃基板比现有的树脂基板更耐用、更稳定，从而保证了头部中更高的互连密度。这 些优势使得高密度、高性能芯片封装可用于AI和数据中心等数据密集型工作负载。 此前，英特尔公司承诺到2028年投资1.3万亿韩元（9.431亿美元）实现玻璃大规模商业化。现 在，越来越多的巨头参与其中。 三星，首次披露 三星电机表示，公司正在构建半导体玻璃基板生态系统。这是为了尽快实现作为下一代基板备受关 注的玻璃基板的商业化，并解决技术难题。这也体现出通过建立材料、零部件、设备（SME）和 工艺的合作体系来引领市场的意愿。 三星电机研究院院长（副院长）周赫16日在首尔浦项制铁大厦驿三馆举行的"电子时代技术日：玻 璃基板全集"发布会上表示，"计划与多家供应商和技术合作伙伴成立联盟，打造半导体玻璃基板生 态系统"。 这是三星电机首次公开其半导体玻璃基板事业生态系统构建战略。虽然具体时间尚未透露，但已确 认正在与多家供应链公司进行洽谈。预计将于近期推出。 周副 ...

Core Viewpoint - Samsung has denied reports of delays in the production timeline for its Taylor, Texas plant, reaffirming its commitment to a 2026 launch despite challenges in ramping up production of next-generation wafers [1][2]. Group 1: Production Plans and Employment - Samsung has paused its production plans at the Taylor plant, initially set for 2026, now pushed to 2027 due to various obstacles [1]. - The company aims to create 10,000 jobs in the Austin and Taylor areas, highlighting the significance of the plant for local employment opportunities [1][2]. - The Taylor project is expected to enhance semiconductor production capabilities, supporting next-generation technologies such as 5G, AI, and high-performance computing [1]. Group 2: Technical Challenges - Samsung has faced difficulties in improving the yield of its 2nm process technology, which may have contributed to the limited staffing at the Taylor facility [2]. - The company has withdrawn personnel from the plant due to challenges in achieving production targets for the next-generation process nodes [2].

编译 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西4月16日消息，全球人工智能芯片巨头英伟达（Nvidia）官方在15日早些时候表示，在美国政府限制其H20人工智能芯片对中国的出口 后，公司或将承担55亿美元（约合人民币403亿元）的损失。 看来英伟达CEO黄仁勋在海湖庄园的斡旋，只给他争取了7天时间。 ▲英伟达公布文件部分截图 本周二的英伟达向美国证券交易委员会（SEC）提交8-k文件中详细披露了事件经过： 4月9日，美国政府通知英伟达，要求公司在向中国（包括香港和澳门）以及D:5国家出口其H20集成电路芯片时，必须申请许可。即便是向总 部或母公司位于上述地区的企业出售此类芯片，也同样需获得美方特别许可。 本周一（4月14日），美国政府进一步通知英伟达，这一出口许可要求将"在未来无限期内有效"。 美国特朗普政府给出的理由是：许可要求是为了应对相关产品可能被用于或转用于中国超级计算机的风险。 外媒评论这是华盛顿与中国的科技之战的升级。 美国一直试图在全球科技竞争中保持绝对领先，尤其是在人工智能、高性能计算等前沿领域。 而中国近年来在超级计算机技术方面的突飞猛进，已然引起了美国的警惕。 无党派智库进步研究所（Institu ...

Group 1: Company Developments - Huatian Technology (华天科技) reported its 2024 annual report, highlighting ongoing research and development in advanced packaging technologies, particularly focusing on Chiplet, automotive electronics, and board-level packaging [1] - The company has completed the construction and equipment debugging of its 2.5D production line, which is crucial for mainstream computing chips [1] - Huatian's R&D investment aims to develop 2.5D packaging technology for applications in AI, big data, and high-performance computing, with a goal to increase market share [1] Group 2: Industry Trends - Changdian Technology (长电科技) is also investing in 2.5D packaging technology, with its XDFOI®Chiplet series entering stable mass production [2] - This technology focuses on high-density heterogeneous integration solutions, covering 2D, 2.5D, and 3D integration technologies, indicating a trend towards collaborative design and integrated testing [2] - Both Huatian and Changdian are prioritizing R&D in high-performance computing 2.5D advanced packaging, while Tongfu Microelectronics (通富微电) has not reported similar projects in its 2023 annual report [3] Group 3: Competitive Landscape - Tongfu Microelectronics is upgrading its large-size multi-chip Chiplet packaging technology, developing new processes to enhance chip reliability, although it lacks a focus on 2.5D packaging [3] - The competitive landscape shows a clear focus among leading companies on advanced packaging technologies, particularly in the context of high-performance computing and AI applications [2][3]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 eetjp ，谢谢。 HBM（高带宽内存）再次成为人们关注的焦点。 SK海力士在2025年3月17日至21日（美国时间） 在美国加利福尼亚州圣何塞举办的GTC（GPU技术大会）2025活动上，展出了用于AI服务器的12层 HBM3E设备。该公司还发布了目前正在开发的12层HBM4，并透露已完成2025年下半年量产的准备 工作。 HBM 本质上是一种 3D 结构，它将 DRAM 芯片垂直堆叠在逻辑芯片顶部，利用先进的封装技术 （例如硅通孔 (TSV)）并使用硅中介层与处理器互连。事实证明，它非常适合 HPC/AI 工作负载等 并行计算环境。 这是因为 HBM 可以同时处理 GPU 或 AI 加速器中各个核心的多个内存需求，支持工作负载的并行 处理。事实上，HBM 已经成为消除数据密集型 HPC 和 AI 工作负载中内存瓶颈的主要手段。如果 没有 HBM，AI 处理器就会因内存瓶颈而无法得到充分利用。 SK 海力士HBM，接近售罄 韩国芯片制造商 SK 海力士日前向投资者表示，由于其内存产品的强劲需求以及首批 HBM4 样品的 提前交付，其前景光明。 ...

图片来源： Ampere 软银集团 3 月 19 日宣布，将通过一笔全现金交易，以 65 亿美元收购由前英特尔高管 Renee James 创立的芯片设计公司 Ampere Computing ， 此举旨在扩大其在人工智能基础设施领域的投资。交易 完成后， Ampere 将作为软银的全资子公司运营，预计交易将在 2025 年下半年完成。 凯雷集团和甲骨文公司，作为 Ampere 的主要投资者，将出售他们在加州圣克拉拉这家初创公司的股 份。 根据软银的声明，凯雷持有 59.65% 的股份，而甲骨文持有 32.27% 。 这家初创公司雇佣了 1000 名 半导体工程师。 据彭博社报道， 2021 年，软银曾考虑收购 Ampere 的少数股权，当时其估值达 80 亿美元。 软银是 Arm Holdings 的最大股东，而 Ampere 基于 ARM 计算平台开发了服务器芯片，这使两家公司 成为强有力的合作伙伴。 图片来源：软银 软银于 2016 年以 320 亿美元收购了英国芯片设计公司 Arm ，该公司于 2023 年上市。 Ampere 的客 户包括 Google Cloud 、 Microsoft Azure ...

Core Viewpoint - The article discusses the advancements in humanoid robotics and the role of NVIDIA in developing the necessary technologies, particularly focusing on the concept of "Physical AI" and the importance of simulation data for training robots [1][7][41]. Group 1: NVIDIA's Role in Robotics - NVIDIA is positioning itself as a key player in the humanoid robotics industry by developing a series of platforms and models, including the Cosmos training platform and the Isaac GR00T N1 humanoid robot model [3][4][19]. - The company has created a comprehensive ecosystem for humanoid robot development, including high-performance computing (DGX), simulation platforms (Omniverse), and inference chips (Jetson Thor) [19][31]. - NVIDIA's strategy involves not only selling hardware but also providing software tools and services to enhance the capabilities of humanoid robots [41][42]. Group 2: The Concept of Physical AI - The term "Physical AI" refers to the next wave of AI development, where robots are expected to understand physical laws and interact with the real world autonomously [8][41]. - Unlike traditional industrial robots that perform specific tasks, humanoid robots aim to understand and make decisions based on their environment, showcasing a significant leap in intelligence [10][13]. - The training of these robots requires vast amounts of simulation data that mimic real-world physics, filling the gap where real-world data is scarce [16][17][18]. Group 3: Simulation Data and Its Importance - Simulation data is crucial for training humanoid robots, as it allows for the creation of realistic scenarios that adhere to physical laws, which is essential for effective learning [16][18]. - The article compares real data to "real exam questions" and simulation data to "mock exams," emphasizing the need for high-quality simulation data to ensure effective training [18]. - NVIDIA's experience in gaming and simulation technologies positions it well to provide the necessary tools for creating this simulation data [23][30]. Group 4: Historical Context and Future Directions - NVIDIA's journey in high-performance computing has evolved from gaming to various high-value applications, including mobile devices, autonomous driving, and now humanoid robotics [32][39]. - The company has learned from past ventures, such as its experience with mobile processors, to focus on more promising markets like AI and robotics [36][38]. - As the demand for "Physical AI" grows, NVIDIA aims to solidify its position by offering integrated solutions that combine hardware and software for the robotics industry [41][43].